Laporan ini ditulis oleh Tiger Research, menganalisis implementasi database vektor Chromia sebagai contoh penggabungan teknologi AI dan Blockchain.
Ringkasan Poin
Infrastruktur Vektor On-Chain: Chromia meluncurkan database vektor on-chain pertama yang dibangun di atas PostgreSQL, menandai langkah penting dalam penggabungan praktis AI dan Blockchain.
Efisiensi biaya dan ramah pengembang: Dengan menyediakan lingkungan pengembangan terintegrasi blockchain yang biayanya 57% lebih rendah dibandingkan solusi vektor industri tradisional, Chromia menurunkan ambang masuk untuk pengembangan aplikasi AI-Web3.
Pandangan Masa Depan: Platform berencana untuk memperluas ke indeks EVM, kemampuan inferensi AI, dan dukungan ekosistem pengembang yang lebih luas, menjadikan Chromia sebagai pemimpin potensial dalam inovasi AI di bidang Web3.
1. Status integrasi AI dan Blockchain
**Sumber: Kiyotaka**
Persimpangan AI dan Blockchain telah lama menarik perhatian industri. Sistem AI terpusat masih menghadapi tantangan seperti transparansi, keandalan, dan prediktabilitas biaya—yang mana bidang-bidang ini sering dianggap sebagai solusi potensial dari Blockchain.
Meskipun pasar agen AI meledak pada akhir 2024, sebagian besar proyek hanya mencapai integrasi tingkat permukaan dari dua teknologi. Banyak inisiatif bergantung pada minat spekulatif cryptocurrency untuk mendapatkan dana dan eksposur, bukan untuk mengeksplorasi kolaborasi teknologi atau fungsi yang mendalam dengan Web3. Oleh karena itu, nilai banyak proyek telah turun lebih dari 90% dari puncaknya.
Akar kesulitan kolaborasi substansial antara AI dan blockchain terletak pada beberapa masalah struktural. Salah satu yang paling menonjol adalah kompleksitas pemrosesan data di blockchain—data masih terfragmentasi dan volatilitas teknologi sangat tinggi. Jika akses dan penggunaan data bisa semudah sistem tradisional, mungkin industri sudah mencapai hasil yang lebih jelas.
Kondisi ini mirip dengan naskah Romeo dan Juliet: Dua teknologi kuat dari bidang yang berbeda kekurangan bahasa bersama atau titik pertemuan yang nyata. Semakin jelas bahwa industri membutuhkan infrastruktur yang dapat menjembatani kesenjangan—baik yang dapat melengkapi keunggulan AI dan Blockchain, maupun sebagai titik pertemuan keduanya.
Menghadapi tantangan ini memerlukan sistem yang memiliki efisiensi biaya dan kinerja tinggi untuk mencocokkan keandalan alat terpusat yang ada. Dalam konteks ini, teknologi basis data vektor yang mendukung sebagian besar inovasi AI saat ini menjadi penggerak kunci.
2. Kebutuhan basis data vektor
Seiring dengan penyebaran aplikasi AI, basis data vektor muncul karena mampu mengatasi keterbatasan sistem basis data tradisional. Basis data ini menyimpan data kompleks seperti teks, gambar, dan audio dengan mengubahnya menjadi bentuk representasi matematis yang disebut "vektor". Karena mengambil data berdasarkan kesamaan (bukan akurasi), basis data vektor lebih sesuai dengan pemahaman logika AI tentang bahasa dan konteks daripada basis data tradisional.
**Sumber: weaviate**
Database tradisional seperti katalog perpustakaan—hanya mengembalikan buku yang mengandung kata "kitten", sementara database vektor dapat menampilkan konten terkait seperti "cat", "dog", "wolf", dan lain-lain. Ini berkat sistem yang menyimpan informasi dalam bentuk vektor numerik, menangkap hubungan berdasarkan kesamaan konsep (bukan kata-kata yang tepat).
Sebagai contoh percakapan: ketika ditanya "Bagaimana perasaanmu hari ini?", jika jawabannya adalah "Langit sangat cerah", kita masih dapat memahami emosi positifnya—meskipun tidak menggunakan kosakata emosional yang jelas. Basis data vektor beroperasi dengan cara yang serupa, memungkinkan sistem untuk menafsirkan makna yang mendasari daripada bergantung pada pencocokan kosakata langsung. Ini mensimulasikan pola kognisi manusia, mewujudkan interaksi AI yang lebih alami dan cerdas.
Dalam Web2, nilai basis data vektor telah diakui secara luas. Platform seperti Pinecone (100 juta USD), Weaviate (50 juta USD), Milvus (60 juta USD), dan Chroma (18 juta USD) telah menerima investasi besar. Sebaliknya, Web3 selalu sulit mengembangkan solusi yang sebanding, sehingga penggabungan AI dan Blockchain lebih banyak berada pada tingkat teori.
3. Visi basis data vektor di atas Blockchain Chromia
**Sumber: Tiger Research**
Chromia——Layer1 Blockchain berbasis PostgreSQL——menonjol berkat kemampuan pengolahan data terstruktur dan lingkungan yang ramah pengembang. Dengan dasar database relasionalnya, Chromia telah mulai mengeksplorasi integrasi mendalam antara teknologi blockchain dan AI.
Tonggak terbaru adalah peluncuran "Ekstensi Chromia", yang mengintegrasikan PgVector (alat pencarian kesamaan vektor sumber terbuka yang banyak digunakan dalam basis data PostgreSQL). PgVector mendukung kueri efisien untuk teks atau gambar yang mirip, memberikan kegunaan yang jelas untuk aplikasi yang didorong oleh AI.
PgVector memiliki fondasi yang kuat dalam ekosistem teknologi tradisional. Supabase, yang sering dianggap sebagai alternatif Firebase, layanan database utama, menggunakan PgVector untuk mendukung pencarian vektor berkinerja tinggi. Popularitasnya yang semakin meningkat di platform PostgreSQL mencerminkan kepercayaan industri yang luas terhadap alat ini.
Dengan mengintegrasikan PgVector, Chromia membawa kemampuan pencarian vektor ke Web3, menyelaraskan infrastruktur dengan standar yang telah teruji dari tumpukan teknologi tradisional. Integrasi ini memainkan peran kunci dalam upgrade mainnet Mimir pada Maret 2025, dianggap sebagai langkah dasar menuju interoperabilitas tanpa batas antara AI dan Blockchain.
3.1 Lingkungan Terintegrasi: Integrasi Penuh Blockchain dan AI
Tantangan terbesar bagi pengembang yang mencoba menggabungkan Blockchain dan AI adalah kompleksitas. Membangun aplikasi AI di atas Blockchain yang ada memerlukan proses kompleks yang menghubungkan beberapa sistem eksternal. Misalnya, pengembang harus menyimpan data di dalam rantai, menjalankan model AI di server eksternal, dan membangun basis data vektor yang independen.
Struktur yang terfragmentasi ini menyebabkan operasi yang tidak efisien. Pengguna melakukan query yang diproses di luar rantai, data perlu terus-menerus berpindah antara lingkungan di dalam dan di luar rantai. Ini tidak hanya meningkatkan waktu pengembangan dan biaya infrastruktur, tetapi juga menyebabkan celah keamanan yang serius—transmisi data antar sistem meningkatkan risiko serangan hacker dan mengurangi transparansi keseluruhan.
Chromia menyediakan solusi fundamental dengan mengintegrasikan database vektor secara langsung ke dalam Blockchain. Di Chromia, semua pemrosesan dilakukan di dalam rantai: kueri pengguna diubah menjadi vektor, langsung mencari data serupa di dalam rantai dan mengembalikan hasil, mewujudkan pemrosesan satu lingkungan sepanjang proses.
**Sumber: Tiger Research**
Sebagai analogi sederhana: Dulu para pengembang harus mengelola komponen secara terpisah—sama seperti memasak yang membutuhkan pembelian panci, wajan, blender, dan oven. Chromia menyederhanakan proses ini dengan menyediakan mesin masak multifungsi yang mengintegrasikan semua fungsi ke dalam satu sistem.
Metode integrasi ini sangat menyederhanakan proses pengembangan. Tanpa perlu layanan eksternal dan kode koneksi yang rumit, mengurangi waktu dan biaya pengembangan. Selain itu, semua data dan pemrosesan dicatat di blockchain, memastikan transparansi penuh. Ini menandai awal dari integrasi lengkap antara Blockchain dan AI.
3.2 Efisiensi Biaya: Keunggulan daya saing harga dibandingkan layanan yang ada
Ada anggapan umum bahwa layanan di blockchain "tidak nyaman dan mahal". Terutama dalam model blockchain tradisional, setiap transaksi menghasilkan biaya bahan bakar, dan peningkatan biaya akibat kemacetan di blockchain menjadi cacat struktural yang signifikan. Ketidakpastian biaya menjadi hambatan utama bagi perusahaan dalam mengadopsi solusi blockchain.
**Sumber: Chromia**
Chromia menyelesaikan masalah melalui arsitektur efisien dan model bisnis yang berbeda. Berbeda dengan model biaya bahan bakar blockchain tradisional, Chromia memperkenalkan sistem penyewaan unit komputasi server (SCU) — mirip dengan struktur harga AWS atau Google Cloud. Mode instansiasi ini konsisten dengan harga layanan cloud yang familiar, menghilangkan fluktuasi biaya yang umum terjadi di jaringan blockchain.
Secara khusus, pengguna dapat menyewa SCU secara mingguan menggunakan token asli Chromia $CHR. Setiap SCU menyediakan penyimpanan dasar 16GB, dengan biaya yang berkembang secara linier sesuai dengan penggunaan. SCU dapat disesuaikan secara elastis berdasarkan permintaan, memungkinkan alokasi sumber daya yang fleksibel dan efisien. Model ini mempertahankan desentralisasi jaringan sambil mengintegrasikan penetapan harga penggunaan yang dapat diprediksi dari layanan Web2 — secara signifikan meningkatkan transparansi biaya dan efisiensi.
**Sumber: Chromia, Tiger Research**
Basis data vektor Chromia semakin memperkuat keunggulan biaya. Menurut pengujian internal, biaya operasional bulanan basis data ini adalah 727 dolar AS (berdasarkan 2 SCU dan 50GB penyimpanan) — 57% lebih rendah dibandingkan dengan solusi basis data vektor Web2 sejenis.
Kekuatan daya saing harga ini berasal dari efisiensi struktur ganda. Chromia diuntungkan dari optimasi teknologi yang mengadaptasi PgVector ke lingkungan on-chain, tetapi dampak yang lebih besar berasal dari model penyediaan sumber daya terdesentralisasi. Layanan tradisional mengenakan premi layanan yang tinggi di atas infrastruktur AWS atau GCP, sedangkan Chromia menyediakan daya komputasi dan penyimpanan secara langsung melalui operator node, mengurangi lapisan perantara dan biaya terkait.
Struktur terdistribusi juga meningkatkan keandalan layanan. Operasi paralel multi-node membuat jaringan secara alami memiliki ketersediaan tinggi—bahkan jika node tertentu mengalami kegagalan. Oleh karena itu, kebutuhan infrastruktur ketersediaan tinggi yang mahal dan tim dukungan besar yang khas dalam model Web2 SaaS secara signifikan berkurang, yang tidak hanya mengurangi biaya operasional tetapi juga meningkatkan ketahanan sistem.
4. Awal penggabungan Blockchain dan AI
Meskipun baru diluncurkan selama sebulan, basis data vektor Chromia telah menunjukkan daya tarik awal, dengan berbagai kasus penggunaan inovatif yang sedang dikembangkan. Untuk mempercepat adopsi, Chromia secara aktif mendukung para pembangun dengan mendanai biaya penggunaan basis data vektor.
Bantuan ini menurunkan ambang eksperimen, memungkinkan pengembang untuk mengeksplorasi ide-ide baru dengan risiko yang lebih rendah. Aplikasi potensial mencakup layanan DeFi terintegrasi AI, sistem rekomendasi konten transparan, platform berbagi data milik pengguna, dan alat manajemen pengetahuan yang digerakkan oleh komunitas.
**Sumber: Tiger Research**
Misalkan kasus seperti "AI Web3 Research Hub" yang dikembangkan oleh Tiger Labs. Sistem ini memanfaatkan infrastruktur Chromia untuk mengubah konten penelitian dan data on-chain proyek Web3 menjadi embedding vektor, yang digunakan oleh agen AI untuk memberikan layanan cerdas.
Agen AI ini dapat secara langsung meminta data on-chain melalui database vektor Chromia, memungkinkan respons yang jauh lebih cepat. Dikombinasikan dengan kemampuan pengindeksan EVM Chromia, sistem ini dapat menganalisis aktivitas on-chain seperti Ethereum, BNB Chain, Base, dan banyak lagi – mendukung berbagai proyek. Penting untuk dicatat bahwa konteks percakapan pengguna disimpan secara on-chain, menyediakan aliran rujukan yang sepenuhnya transparan bagi pengguna akhir seperti investor.
**Sumber: Tiger Research**
Seiring pertumbuhan penggunaan yang beragam, lebih banyak data terus dihasilkan dan disimpan di Chromia—meletakkan dasar untuk "AI flywheel". Teks, gambar, dan data transaksi dari aplikasi blockchain disimpan dalam bentuk vektor terstruktur di database Chromia, membentuk kumpulan data yang kaya untuk pelatihan AI.
Data-data yang terakumulasi ini menjadi bahan pembelajaran inti AI, mendorong peningkatan kinerja yang berkelanjutan. Misalnya, AI yang belajar dari pola transaksi pengguna yang sangat besar dapat memberikan saran keuangan yang lebih tepat dan terpersonalisasi. Aplikasi AI canggih ini menarik lebih banyak pengguna dengan meningkatkan pengalaman pengguna, pertumbuhan pengguna ini kemudian akan mendorong pengumpulan data yang lebih kaya, membentuk siklus pengembangan ekosistem yang berkelanjutan.
5. Peta jalan Chromia
Setelah peluncuran mainnet Mimir, Chromia akan fokus pada tiga bidang:
Meningkatkan indeks EVM untuk rantai utama seperti BSC, Ethereum, Base, dan lainnya;
Memperluas kemampuan inferensi AI untuk mendukung model dan kasus penggunaan yang lebih luas;
Memperluas ekosistem pengembang melalui alat dan infrastruktur yang lebih mudah digunakan.
5.1 Inovasi Indeks EVM
Kompleksitas inheren dari blockchain telah lama menjadi hambatan utama bagi para pengembang. Untuk itu, Chromia meluncurkan solusi indeks inovatif yang berfokus pada pengembang, bertujuan untuk secara fundamental menyederhanakan query data di blockchain. Tujuannya jelas: dengan secara signifikan meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas query, membuat data blockchain lebih mudah diakses.
Metode ini mewakili perubahan besar dalam cara pelacakan transaksi NFT di Ethereum. Pola dan struktur data pembelajaran dinamis Chromia menggantikan struktur kueri yang telah ditentukan sebelumnya yang kaku, sehingga dapat mengidentifikasi jalur pengambilan informasi yang paling efisien. Pengembang game dapat menganalisis sejarah transaksi item di blockchain secara instan, dan proyek DeFi dapat dengan cepat melacak aliran transaksi yang kompleks.
5.2 Perluasan Kemampuan Inferensi AI
Kemajuan indeks data yang disebutkan sebelumnya menjadi dasar bagi pengembangan kemampuan inferensi AI Chromia. Proyek ini telah berhasil meluncurkan ekspansi inferensi AI pertama di jaringan pengujian, dengan fokus mendukung model AI sumber terbuka. Perlu dicatat bahwa pengenalan klien Python secara signifikan mengurangi kesulitan dalam mengintegrasikan model pembelajaran mesin di lingkungan Chromia.
Perkembangan ini melampaui optimasi teknologi, mencerminkan keselarasan strategis yang cepat dengan inovasi model AI. Dengan mendukung operasi model AI yang kuat dan semakin beragam langsung di node penyedia, Chromia bertujuan untuk menerobos batasan pembelajaran dan penalaran AI terdistribusi.
5.3 Strategi Perluasan Ekosistem Pengembang
Chromia sedang aktif membangun kerjasama, melepaskan semua potensi teknologi basis data vektor, dengan fokus pada pengembangan aplikasi yang didorong oleh AI. Upaya ini bertujuan untuk meningkatkan utilitas dan permintaan jaringan.
Perusahaan menargetkan agen penelitian AI, sistem rekomendasi terdesentralisasi, pencarian teks yang sadar konteks, dan pencarian kesamaan semantik di berbagai bidang berdampak tinggi. Rencana ini melampaui dukungan teknis — menciptakan platform bagi pengembang untuk membangun aplikasi yang memberikan nilai nyata kepada pengguna. Indeks data yang ditingkatkan dan kemampuan inferensi AI yang sebelumnya diharapkan akan menjadi mesin inti untuk pengembangan aplikasi ini.
6. Visi dan tantangan pasar Chromia
Basis data vektor on-chain Chromia menjadikannya pesaing terkemuka di bidang integrasi blockchain-AI. Pendekatan inovatifnya—integrasi basis data vektor langsung di on-chain—belum terwujud di ekosistem lain, menyoroti keunggulan teknologi yang jelas.
Model penyewaan SCU berbasis cloud di platform ini juga memperkenalkan perubahan paradigma yang menarik bagi pengembang yang terbiasa dengan sistem biaya bahan bakar. Struktur biaya yang dapat diprediksi dan dioptimalkan ini sangat cocok untuk aplikasi AI berskala besar, menjadi titik diferensiasi yang penting. Perlu dicatat bahwa biaya penggunaan sekitar 57% lebih rendah dibandingkan dengan layanan database vektor Web2, secara signifikan meningkatkan daya saing pasar Chromia.
Namun, Chromia menghadapi tantangan kunci—terutama dalam hal kesadaran pasar dan pertumbuhan ekosistem. Sangat penting untuk mengkomunikasikan inovasi kompleks seperti bahasa pemrograman asli mereka (Rell) dan integrasi AI di blockchain kepada pengembang dan perusahaan. Untuk tetap berada di depan, pengembangan teknologi yang berkelanjutan dan perluasan ekosistem diperlukan, terutama ketika platform blockchain lain mulai menargetkan kasus penggunaan serupa.
Kesuksesan jangka panjang bergantung pada verifikasi kasus penggunaan yang sebenarnya dan memastikan keberlanjutan model ekonomi token. Pengaruh model sewa SCU terhadap nilai jangka panjang token, strategi adopsi pengembang yang efektif, dan penciptaan kasus aplikasi bisnis yang substantif akan menjadi faktor penentu dalam perkembangan masa depan Chromia.
Chromia telah membangun posisi kepemimpinan awal di bidang integrasi Web3-AI yang sedang berkembang. Namun, mengubah perbedaan teknologi menjadi nilai pasar yang berkelanjutan memerlukan kemajuan yang berkelanjutan di tingkat infrastruktur, ekosistem, dan penyebaran. 12-24 bulan ke depan akan sangat penting untuk membentuk jalur jangka panjang Chromia.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Kedalaman analisis database vektor Chromia: Bagaimana AI dan Blockchain bergabung?
Laporan ini ditulis oleh Tiger Research, menganalisis implementasi database vektor Chromia sebagai contoh penggabungan teknologi AI dan Blockchain.
Ringkasan Poin
1. Status integrasi AI dan Blockchain
Persimpangan AI dan Blockchain telah lama menarik perhatian industri. Sistem AI terpusat masih menghadapi tantangan seperti transparansi, keandalan, dan prediktabilitas biaya—yang mana bidang-bidang ini sering dianggap sebagai solusi potensial dari Blockchain.
Meskipun pasar agen AI meledak pada akhir 2024, sebagian besar proyek hanya mencapai integrasi tingkat permukaan dari dua teknologi. Banyak inisiatif bergantung pada minat spekulatif cryptocurrency untuk mendapatkan dana dan eksposur, bukan untuk mengeksplorasi kolaborasi teknologi atau fungsi yang mendalam dengan Web3. Oleh karena itu, nilai banyak proyek telah turun lebih dari 90% dari puncaknya.
Akar kesulitan kolaborasi substansial antara AI dan blockchain terletak pada beberapa masalah struktural. Salah satu yang paling menonjol adalah kompleksitas pemrosesan data di blockchain—data masih terfragmentasi dan volatilitas teknologi sangat tinggi. Jika akses dan penggunaan data bisa semudah sistem tradisional, mungkin industri sudah mencapai hasil yang lebih jelas.
Kondisi ini mirip dengan naskah Romeo dan Juliet: Dua teknologi kuat dari bidang yang berbeda kekurangan bahasa bersama atau titik pertemuan yang nyata. Semakin jelas bahwa industri membutuhkan infrastruktur yang dapat menjembatani kesenjangan—baik yang dapat melengkapi keunggulan AI dan Blockchain, maupun sebagai titik pertemuan keduanya.
Menghadapi tantangan ini memerlukan sistem yang memiliki efisiensi biaya dan kinerja tinggi untuk mencocokkan keandalan alat terpusat yang ada. Dalam konteks ini, teknologi basis data vektor yang mendukung sebagian besar inovasi AI saat ini menjadi penggerak kunci.
2. Kebutuhan basis data vektor
Seiring dengan penyebaran aplikasi AI, basis data vektor muncul karena mampu mengatasi keterbatasan sistem basis data tradisional. Basis data ini menyimpan data kompleks seperti teks, gambar, dan audio dengan mengubahnya menjadi bentuk representasi matematis yang disebut "vektor". Karena mengambil data berdasarkan kesamaan (bukan akurasi), basis data vektor lebih sesuai dengan pemahaman logika AI tentang bahasa dan konteks daripada basis data tradisional.
Database tradisional seperti katalog perpustakaan—hanya mengembalikan buku yang mengandung kata "kitten", sementara database vektor dapat menampilkan konten terkait seperti "cat", "dog", "wolf", dan lain-lain. Ini berkat sistem yang menyimpan informasi dalam bentuk vektor numerik, menangkap hubungan berdasarkan kesamaan konsep (bukan kata-kata yang tepat).
Sebagai contoh percakapan: ketika ditanya "Bagaimana perasaanmu hari ini?", jika jawabannya adalah "Langit sangat cerah", kita masih dapat memahami emosi positifnya—meskipun tidak menggunakan kosakata emosional yang jelas. Basis data vektor beroperasi dengan cara yang serupa, memungkinkan sistem untuk menafsirkan makna yang mendasari daripada bergantung pada pencocokan kosakata langsung. Ini mensimulasikan pola kognisi manusia, mewujudkan interaksi AI yang lebih alami dan cerdas.
Dalam Web2, nilai basis data vektor telah diakui secara luas. Platform seperti Pinecone (100 juta USD), Weaviate (50 juta USD), Milvus (60 juta USD), dan Chroma (18 juta USD) telah menerima investasi besar. Sebaliknya, Web3 selalu sulit mengembangkan solusi yang sebanding, sehingga penggabungan AI dan Blockchain lebih banyak berada pada tingkat teori.
3. Visi basis data vektor di atas Blockchain Chromia
Chromia——Layer1 Blockchain berbasis PostgreSQL——menonjol berkat kemampuan pengolahan data terstruktur dan lingkungan yang ramah pengembang. Dengan dasar database relasionalnya, Chromia telah mulai mengeksplorasi integrasi mendalam antara teknologi blockchain dan AI.
Tonggak terbaru adalah peluncuran "Ekstensi Chromia", yang mengintegrasikan PgVector (alat pencarian kesamaan vektor sumber terbuka yang banyak digunakan dalam basis data PostgreSQL). PgVector mendukung kueri efisien untuk teks atau gambar yang mirip, memberikan kegunaan yang jelas untuk aplikasi yang didorong oleh AI.
PgVector memiliki fondasi yang kuat dalam ekosistem teknologi tradisional. Supabase, yang sering dianggap sebagai alternatif Firebase, layanan database utama, menggunakan PgVector untuk mendukung pencarian vektor berkinerja tinggi. Popularitasnya yang semakin meningkat di platform PostgreSQL mencerminkan kepercayaan industri yang luas terhadap alat ini.
Dengan mengintegrasikan PgVector, Chromia membawa kemampuan pencarian vektor ke Web3, menyelaraskan infrastruktur dengan standar yang telah teruji dari tumpukan teknologi tradisional. Integrasi ini memainkan peran kunci dalam upgrade mainnet Mimir pada Maret 2025, dianggap sebagai langkah dasar menuju interoperabilitas tanpa batas antara AI dan Blockchain.
3.1 Lingkungan Terintegrasi: Integrasi Penuh Blockchain dan AI
Tantangan terbesar bagi pengembang yang mencoba menggabungkan Blockchain dan AI adalah kompleksitas. Membangun aplikasi AI di atas Blockchain yang ada memerlukan proses kompleks yang menghubungkan beberapa sistem eksternal. Misalnya, pengembang harus menyimpan data di dalam rantai, menjalankan model AI di server eksternal, dan membangun basis data vektor yang independen.
Struktur yang terfragmentasi ini menyebabkan operasi yang tidak efisien. Pengguna melakukan query yang diproses di luar rantai, data perlu terus-menerus berpindah antara lingkungan di dalam dan di luar rantai. Ini tidak hanya meningkatkan waktu pengembangan dan biaya infrastruktur, tetapi juga menyebabkan celah keamanan yang serius—transmisi data antar sistem meningkatkan risiko serangan hacker dan mengurangi transparansi keseluruhan.
Chromia menyediakan solusi fundamental dengan mengintegrasikan database vektor secara langsung ke dalam Blockchain. Di Chromia, semua pemrosesan dilakukan di dalam rantai: kueri pengguna diubah menjadi vektor, langsung mencari data serupa di dalam rantai dan mengembalikan hasil, mewujudkan pemrosesan satu lingkungan sepanjang proses.
Sebagai analogi sederhana: Dulu para pengembang harus mengelola komponen secara terpisah—sama seperti memasak yang membutuhkan pembelian panci, wajan, blender, dan oven. Chromia menyederhanakan proses ini dengan menyediakan mesin masak multifungsi yang mengintegrasikan semua fungsi ke dalam satu sistem.
Metode integrasi ini sangat menyederhanakan proses pengembangan. Tanpa perlu layanan eksternal dan kode koneksi yang rumit, mengurangi waktu dan biaya pengembangan. Selain itu, semua data dan pemrosesan dicatat di blockchain, memastikan transparansi penuh. Ini menandai awal dari integrasi lengkap antara Blockchain dan AI.
3.2 Efisiensi Biaya: Keunggulan daya saing harga dibandingkan layanan yang ada
Ada anggapan umum bahwa layanan di blockchain "tidak nyaman dan mahal". Terutama dalam model blockchain tradisional, setiap transaksi menghasilkan biaya bahan bakar, dan peningkatan biaya akibat kemacetan di blockchain menjadi cacat struktural yang signifikan. Ketidakpastian biaya menjadi hambatan utama bagi perusahaan dalam mengadopsi solusi blockchain.
Chromia menyelesaikan masalah melalui arsitektur efisien dan model bisnis yang berbeda. Berbeda dengan model biaya bahan bakar blockchain tradisional, Chromia memperkenalkan sistem penyewaan unit komputasi server (SCU) — mirip dengan struktur harga AWS atau Google Cloud. Mode instansiasi ini konsisten dengan harga layanan cloud yang familiar, menghilangkan fluktuasi biaya yang umum terjadi di jaringan blockchain.
Secara khusus, pengguna dapat menyewa SCU secara mingguan menggunakan token asli Chromia $CHR. Setiap SCU menyediakan penyimpanan dasar 16GB, dengan biaya yang berkembang secara linier sesuai dengan penggunaan. SCU dapat disesuaikan secara elastis berdasarkan permintaan, memungkinkan alokasi sumber daya yang fleksibel dan efisien. Model ini mempertahankan desentralisasi jaringan sambil mengintegrasikan penetapan harga penggunaan yang dapat diprediksi dari layanan Web2 — secara signifikan meningkatkan transparansi biaya dan efisiensi.
Basis data vektor Chromia semakin memperkuat keunggulan biaya. Menurut pengujian internal, biaya operasional bulanan basis data ini adalah 727 dolar AS (berdasarkan 2 SCU dan 50GB penyimpanan) — 57% lebih rendah dibandingkan dengan solusi basis data vektor Web2 sejenis.
Kekuatan daya saing harga ini berasal dari efisiensi struktur ganda. Chromia diuntungkan dari optimasi teknologi yang mengadaptasi PgVector ke lingkungan on-chain, tetapi dampak yang lebih besar berasal dari model penyediaan sumber daya terdesentralisasi. Layanan tradisional mengenakan premi layanan yang tinggi di atas infrastruktur AWS atau GCP, sedangkan Chromia menyediakan daya komputasi dan penyimpanan secara langsung melalui operator node, mengurangi lapisan perantara dan biaya terkait.
Struktur terdistribusi juga meningkatkan keandalan layanan. Operasi paralel multi-node membuat jaringan secara alami memiliki ketersediaan tinggi—bahkan jika node tertentu mengalami kegagalan. Oleh karena itu, kebutuhan infrastruktur ketersediaan tinggi yang mahal dan tim dukungan besar yang khas dalam model Web2 SaaS secara signifikan berkurang, yang tidak hanya mengurangi biaya operasional tetapi juga meningkatkan ketahanan sistem.
4. Awal penggabungan Blockchain dan AI
Meskipun baru diluncurkan selama sebulan, basis data vektor Chromia telah menunjukkan daya tarik awal, dengan berbagai kasus penggunaan inovatif yang sedang dikembangkan. Untuk mempercepat adopsi, Chromia secara aktif mendukung para pembangun dengan mendanai biaya penggunaan basis data vektor.
Bantuan ini menurunkan ambang eksperimen, memungkinkan pengembang untuk mengeksplorasi ide-ide baru dengan risiko yang lebih rendah. Aplikasi potensial mencakup layanan DeFi terintegrasi AI, sistem rekomendasi konten transparan, platform berbagi data milik pengguna, dan alat manajemen pengetahuan yang digerakkan oleh komunitas.
Misalkan kasus seperti "AI Web3 Research Hub" yang dikembangkan oleh Tiger Labs. Sistem ini memanfaatkan infrastruktur Chromia untuk mengubah konten penelitian dan data on-chain proyek Web3 menjadi embedding vektor, yang digunakan oleh agen AI untuk memberikan layanan cerdas.
Agen AI ini dapat secara langsung meminta data on-chain melalui database vektor Chromia, memungkinkan respons yang jauh lebih cepat. Dikombinasikan dengan kemampuan pengindeksan EVM Chromia, sistem ini dapat menganalisis aktivitas on-chain seperti Ethereum, BNB Chain, Base, dan banyak lagi – mendukung berbagai proyek. Penting untuk dicatat bahwa konteks percakapan pengguna disimpan secara on-chain, menyediakan aliran rujukan yang sepenuhnya transparan bagi pengguna akhir seperti investor.
Seiring pertumbuhan penggunaan yang beragam, lebih banyak data terus dihasilkan dan disimpan di Chromia—meletakkan dasar untuk "AI flywheel". Teks, gambar, dan data transaksi dari aplikasi blockchain disimpan dalam bentuk vektor terstruktur di database Chromia, membentuk kumpulan data yang kaya untuk pelatihan AI.
Data-data yang terakumulasi ini menjadi bahan pembelajaran inti AI, mendorong peningkatan kinerja yang berkelanjutan. Misalnya, AI yang belajar dari pola transaksi pengguna yang sangat besar dapat memberikan saran keuangan yang lebih tepat dan terpersonalisasi. Aplikasi AI canggih ini menarik lebih banyak pengguna dengan meningkatkan pengalaman pengguna, pertumbuhan pengguna ini kemudian akan mendorong pengumpulan data yang lebih kaya, membentuk siklus pengembangan ekosistem yang berkelanjutan.
5. Peta jalan Chromia
Setelah peluncuran mainnet Mimir, Chromia akan fokus pada tiga bidang:
5.1 Inovasi Indeks EVM
Kompleksitas inheren dari blockchain telah lama menjadi hambatan utama bagi para pengembang. Untuk itu, Chromia meluncurkan solusi indeks inovatif yang berfokus pada pengembang, bertujuan untuk secara fundamental menyederhanakan query data di blockchain. Tujuannya jelas: dengan secara signifikan meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas query, membuat data blockchain lebih mudah diakses.
Metode ini mewakili perubahan besar dalam cara pelacakan transaksi NFT di Ethereum. Pola dan struktur data pembelajaran dinamis Chromia menggantikan struktur kueri yang telah ditentukan sebelumnya yang kaku, sehingga dapat mengidentifikasi jalur pengambilan informasi yang paling efisien. Pengembang game dapat menganalisis sejarah transaksi item di blockchain secara instan, dan proyek DeFi dapat dengan cepat melacak aliran transaksi yang kompleks.
5.2 Perluasan Kemampuan Inferensi AI
Kemajuan indeks data yang disebutkan sebelumnya menjadi dasar bagi pengembangan kemampuan inferensi AI Chromia. Proyek ini telah berhasil meluncurkan ekspansi inferensi AI pertama di jaringan pengujian, dengan fokus mendukung model AI sumber terbuka. Perlu dicatat bahwa pengenalan klien Python secara signifikan mengurangi kesulitan dalam mengintegrasikan model pembelajaran mesin di lingkungan Chromia.
Perkembangan ini melampaui optimasi teknologi, mencerminkan keselarasan strategis yang cepat dengan inovasi model AI. Dengan mendukung operasi model AI yang kuat dan semakin beragam langsung di node penyedia, Chromia bertujuan untuk menerobos batasan pembelajaran dan penalaran AI terdistribusi.
5.3 Strategi Perluasan Ekosistem Pengembang
Chromia sedang aktif membangun kerjasama, melepaskan semua potensi teknologi basis data vektor, dengan fokus pada pengembangan aplikasi yang didorong oleh AI. Upaya ini bertujuan untuk meningkatkan utilitas dan permintaan jaringan.
Perusahaan menargetkan agen penelitian AI, sistem rekomendasi terdesentralisasi, pencarian teks yang sadar konteks, dan pencarian kesamaan semantik di berbagai bidang berdampak tinggi. Rencana ini melampaui dukungan teknis — menciptakan platform bagi pengembang untuk membangun aplikasi yang memberikan nilai nyata kepada pengguna. Indeks data yang ditingkatkan dan kemampuan inferensi AI yang sebelumnya diharapkan akan menjadi mesin inti untuk pengembangan aplikasi ini.
6. Visi dan tantangan pasar Chromia
Basis data vektor on-chain Chromia menjadikannya pesaing terkemuka di bidang integrasi blockchain-AI. Pendekatan inovatifnya—integrasi basis data vektor langsung di on-chain—belum terwujud di ekosistem lain, menyoroti keunggulan teknologi yang jelas.
Model penyewaan SCU berbasis cloud di platform ini juga memperkenalkan perubahan paradigma yang menarik bagi pengembang yang terbiasa dengan sistem biaya bahan bakar. Struktur biaya yang dapat diprediksi dan dioptimalkan ini sangat cocok untuk aplikasi AI berskala besar, menjadi titik diferensiasi yang penting. Perlu dicatat bahwa biaya penggunaan sekitar 57% lebih rendah dibandingkan dengan layanan database vektor Web2, secara signifikan meningkatkan daya saing pasar Chromia.
Namun, Chromia menghadapi tantangan kunci—terutama dalam hal kesadaran pasar dan pertumbuhan ekosistem. Sangat penting untuk mengkomunikasikan inovasi kompleks seperti bahasa pemrograman asli mereka (Rell) dan integrasi AI di blockchain kepada pengembang dan perusahaan. Untuk tetap berada di depan, pengembangan teknologi yang berkelanjutan dan perluasan ekosistem diperlukan, terutama ketika platform blockchain lain mulai menargetkan kasus penggunaan serupa.
Kesuksesan jangka panjang bergantung pada verifikasi kasus penggunaan yang sebenarnya dan memastikan keberlanjutan model ekonomi token. Pengaruh model sewa SCU terhadap nilai jangka panjang token, strategi adopsi pengembang yang efektif, dan penciptaan kasus aplikasi bisnis yang substantif akan menjadi faktor penentu dalam perkembangan masa depan Chromia.
Chromia telah membangun posisi kepemimpinan awal di bidang integrasi Web3-AI yang sedang berkembang. Namun, mengubah perbedaan teknologi menjadi nilai pasar yang berkelanjutan memerlukan kemajuan yang berkelanjutan di tingkat infrastruktur, ekosistem, dan penyebaran. 12-24 bulan ke depan akan sangat penting untuk membentuk jalur jangka panjang Chromia.
Tautan asli