原文著者：ライアン・ユンとユン・リー転載:デイジー、マーズファイナンスポイントの要約オンチェーンベクトルインフラストラクチャ：ChromiaはPostgreSQLを基盤とした初のオンチェーンベクトルデータベースを発表し、AIとブロックチェーンの実用化融合における重要な一歩を示しました。コスト効率と開発者の使いやすさ：従来の業界のベクトルソリューションより57%コストが低いブロックチェーン統合開発環境を提供することで、ChromiaはAI-Web3アプリケーション開発の参入障壁を下げました。将来の展望：プラットフォームはEVMインデックス、AI推論能力、およびより広範な開発者エコシステムのサポートに拡張する予定であり、ChromiaをWeb3分野におけるAI革新の潜在的なリーダーとして位置づけます。1. AIとブロックチェーンの融合の現状出典:清隆AIとブロックチェーンの交差点は長年にわたり業界の関心を引き続けています。中央集権的なAIシステムは、透明性、信頼性、コストの予測可能性などの課題に直面しており、これらの分野はしばしばブロックチェーンの潜在的な解決策と見なされています。AIエージェント市場が2024年末に爆発的に成長するにもかかわらず、ほとんどのプロジェクトは2つの技術の表面的な統合しか実現していません。多くの取り組みは、Web3との深い技術的または機能的な協調を探求するのではなく、暗号通貨の投機的な関心を利用して資金と露出を獲得しています。そのため、多くのプロジェクトの評価額はピークから90％以上下落しています。AIとブロックチェーンが実質的な協調を実現するのが難しい根源は、複数の構造的な問題にあります。その中で最も顕著なのは、チェーン上のデータ処理の複雑さです——データは依然として散在しており、技術の変動性が強いです。データのアクセスと利用が従来のシステムのように簡単であれば、業界はすでにより明確な成果を得ていたかもしれません。このジレンマはロミオとジュリエットの脚本に似ています：異なる分野から来た二つの強力な技術は、共通の言語や真の融合の交差点を欠いています。業界が必要としているのは、AIとブロックチェーンの利点を補完し、両者の交差点として機能するインフラストラクチャーであることがますます明らかになっています。この課題に対処するには、既存の中央集権的ツールの信頼性に匹敵するコスト効果と高性能を兼ね備えたシステムが必要です。この背景の中で、今日のほとんどのAI革新を支えるベクターデータベース技術が重要なエンablerとなっています。2. ベクトルデータベースの必要性AIアプリケーションの普及に伴い、ベクトルデータベースは従来のデータベースシステムの限界を解決することで注目を集めています。これらのデータベースは、テキスト、画像、音声などの複雑なデータを「ベクトル」と呼ばれる数学的表現形式に変換して保存します。類似性に基づいて（精度ではなく）データを検索するため、ベクトルデータベースは従来のデータベースよりもAIの言語と文脈の理解論理により適しています。ソース: Weaviate従来のデータベースは図書館の目録のようなもので、「kitten」という単語を含む書籍のみを返しますが、ベクトルデータベースは「cat」「dog」「wolf」などの関連コンテンツを提示できます。これは、システムが数値ベクトル形式で情報を保存し、概念の類似性（正確な言葉遣いではなく）に基づく関係を捉えることができるためです。対話の例として："今日はどうですか？"と尋ねられたときに、"空は特に晴れています"と答えても、その積極的な感情を理解できます——明確な感情語を使用していなくても。ベクトルデータベースは同様に機能し、システムが直接的な語彙の一致に依存するのではなく、潜在的な意味を解釈できるようにします。これは人間の認知パターンを模倣し、より自然な知能を持つAIの相互作用を実現します。Web2では、ベクトルデータベースの価値が広く認識されています。Pinecone（1億ドル）、Weaviate（5000万ドル）、Milvus（6000万ドル）、Chroma（1800万ドル）などのプラットフォームは巨額の投資を受けています。それに対して、Web3は常に比較可能なソリューションの開発に苦労しており、AIとブロックチェーンの統合は理論の段階に留まっています。3. Chromiaチェーン上のベクトルデータベースのビジョン出典：タイガーリサーチChromia——PostgreSQLに基づいて構築されたLayer1リレーショナルブロックチェーン——は、構造化データ処理能力と開発者に優しい環境で際立っています。そのリレーショナルデータベースの基盤に依存し、ChromiaはブロックチェーンとAI技術の深い統合を探求し始めました。最近のマイルストーンは、PostgreSQLデータベース内で広く使用されているオープンソースのベクトル類似検索ツールであるPgVectorと統合する「Chromia Extension」の発売でした。 PgVectorは、類似したテキストや画像の効率的なクエリを可能にし、AI駆動のアプリケーションに明示的なユーティリティを提供します。PgVectorは伝統的な技術エコシステムにおいて確固たる基盤を築いています。主流のデータベースサービスFirebaseの代替品としてよく見なされるSupabaseは、PgVectorを使用して高性能なベクトル検索をサポートしています。このツールのPostgreSQLプラットフォームでの普及の高まりは、業界におけるこのツールへの広範な信頼を反映しています。PgVectorを統合することにより、ChromiaはWeb3にベクトル検索機能を導入し、そのインフラを従来の技術スタックの検証済み基準に整合させます。この統合は2025年3月のMimirメインネットアップグレードで中心的な役割を果たし、AIとブロックチェーンのシームレスな相互運用への第一歩と見なされています。3.1 統合された統合環境：ブロックチェーンとAIの完全な融合開発者がブロックチェーンとAIを結びつける最大の課題は複雑性です。既存のブロックチェーン上でAIアプリケーションを作成するには、複数の外部システムを接続する複雑なプロセスが必要です。例えば、開発者はチェーン上にデータを保存し、外部サーバーでAIモデルを実行し、独立したベクトルデータベースを構築する必要があります。この断片化構造は非効率な運用を引き起こします。ユーザーのクエリはオフチェーンで処理され、データはオンチェーンとオフチェーンの環境間で継続的に移動する必要があります。これは開発時間とインフラコストを増加させるだけでなく、深刻なセキュリティの脆弱性を引き起こします——システム間のデータ転送はハッカー攻撃のリスクを高め、全体的な透明性を低下させます。Chromiaは、ベクトルデータベースをブロックチェーンに直接統合することで、根本的なソリューションを提供します。Chromiaでは、すべての処理がチェーン内で行われます：ユーザーのクエリはベクトルに変換され、チェーン内で直接類似データを検索し、結果を返します。全プロセスが単一の環境で処理されます。ソース: Tiger Research簡単な比喩で説明します：以前は開発者はコンポーネントを別々に管理する必要がありました——料理をするには鍋、フライパン、ミキサー、オーブンを購入するのと同じです。Chromiaは多機能の調理器具を提供することでプロセスを簡素化し、すべての機能を単一のシステムに統合しています。この統合方法は、開発プロセスを大幅に簡素化します。外部サービスや複雑な接続コードは不要で、開発時間とコストを削減します。さらに、すべてのデータと処理はチェーン上に記録され、完全な透明性を確保します。これは、ブロックチェーンとAIが完全に統合される始まりを意味します。3.2 コスト効率：既存サービスに対する優れた価格競争力一般的に、"オンチェーンサービスは「不便で高価である」という偏見が存在する。特に従来のブロックチェーンモデルでは、各取引の燃料費が発生し、混雑したチェーン上のコストが急増する構造的欠陥が顕著である。コストの予測不可能性は、企業がブロックチェーンソリューションを採用する主な障害となっている。ソース: ChromiaChromiaは効率的なアーキテクチャと差別化されたビジネスモデルで課題を解決します。従来のブロックチェーンの燃料費モデルとは異なり、Chromiaはサーバー計算ユニット（SCU）レンタルシステムを導入しています——AWSやGoogle Cloudの価格構造に似ています。このインスタンス化モデルは、馴染みのあるクラウドサービスの価格設定と一致しており、ブロックチェーンネットワークに一般的なコストの変動を排除します。具体的には、ユーザーはChromiaのネイティブトークン$CHRを使用してSCUを週単位でレンタルできます。各SCUは16GBの基準ストレージを提供し、コストは使用量に応じて線形に拡張します。SCUは需要に応じて弾力的に調整でき、柔軟で効率的なリソース配分を実現します。このモデルはネットワークの分散型を維持しながら、Web2サービスの予測可能な使用量課金を取り入れることで、コストの透明性と効率を大幅に向上させます。ソース: Chromia, Tiger ResearchChromiaのベクトルデータベースはコスト優位性をさらに強化しています。社内ベンチマークテストによると、このデータベースの月間運用コストは727ドル（2つのSCUと50GBのストレージに基づく）で、同類のWeb2ベクトルデータベースソリューションより57%低いです。この価格競争力は、多重構造効率に起因しています。ChromiaはPgVectorをオンチェーン環境に適応させる技術最適化の恩恵を受けていますが、より大きな影響はその分散型リソース供給モデルから来ています。従来のサービスはAWSやGCPインフラストラクチャの上に高いサービスプレミアムを重ねていますが、Chromiaはノードオペレーターを通じて直接コンピューティングパワーとストレージを提供し、中間層および関連コストを削減しています。分散構造により、サービスの信頼性も向上します。 複数のノードを並列に操作することで、1つのノードに障害が発生した場合でも、ネットワークの可用性が本質的に高くなります。 その結果、Web2 SaaSモデルに典型的な高可用性インフラストラクチャと大規模なサポートチームが大幅に削減され、運用コストが削減され、システムの回復力が向上します。4. ブロックチェーンとAIの融合の始まりリリースからわずか1ヶ月にもかかわらず、Chromiaのベクトルデータベースは早期の魅力を示しており、いくつかの革新的なユースケースが開発中です。採用を加速させるために、Chromiaはベクトルデータベースの使用コストをカバーする資金提供を通じて、開発者を積極的にサポートしています。これらの資金提供は実験のハードルを下げ、開発者がより低いリスクで新しいアイデアを探求できるようにします。潜在的なアプリケーションには、AI統合DeFiサービス、透明なコンテンツ推薦システム、ユーザー自身のデータ共有プラットフォーム、コミュニティ主導の知識管理ツールが含まれます。ソース: Tiger ResearchTiger Labsが開発した「AI Web3研究ハブ」を例に挙げます。このシステムはChromiaのインフラを利用して、研究内容とWeb3プロジェクトのオンチェーンデータをベクトル埋め込みに変換し、AIエージェントにインテリジェントなサービスを提供します。これらのAIエージェントは、Chromiaベクトルデータベースを介してオンチェーンデータを直接照会できるため、応答が大幅に高速化されます。 ChromiaのEVMインデックス機能と組み合わせることで、Ethereum、BNB Chain、Baseなどのオンチェーンアクティビティを分析でき、幅広いプロジェクトをサポートします。 ユーザーの会話のコンテキストはオンチェーンに保存され、投資家などのエンドユーザーに完全に透明な紹介ストリームを提供することに注意することが重要です。ソース: Tiger Research多様なユースケースの増加に伴い、より多くのデータが生成され続け、Chromiaに保存されていきます——「AIフライホイール」の基盤を築くためです。ブロックチェーンアプリケーションからのテキスト、画像、取引データは構造化ベクトル形式でChromiaデータベースに保存され、豊富なAIトレーニングデータセットを形成します。この蓄積されたデータは、AIの中核となる学習教材となり、継続的なパフォーマンス向上を推進しています。 たとえば、多数のユーザーの取引パターンから学習するAIは、より正確でカスタマイズされた財務アドバイスを提供できます。 これらの高度なAIアプリケーションは、ユーザーエクスペリエンスを向上させることでより多くのユーザーを引き付け、ユーザーの増加はより豊富なデータの蓄積につながり、持続可能な生態学的発展のクローズドループを形成します。5. ChromiaのロードマップMimirのメインネットがローンチされた後、Chromiaは3つの主要な分野に焦点を当てます：BSC、Ethereum、Baseなどの主流チェーンのEVMインデックスを強化する；より広範なモデルとユースケースをサポートするためにAI推論能力を拡張する；より使いやすいツールとインフラを通じて、開発者エコシステムを拡大する。5.1 EVMインデックスの革新ブロックチェーンの固有の複雑さは、長い間、開発者にとっての主要な障害でした。このため、Chromiaは開発者中心の革新的なインデックスソリューションを導入し、オンチェーンデータのクエリを根本的に簡素化することを目指しています。明確な目標：クエリの効率と柔軟性を大幅に向上させ、ブロックチェーンデータへのアクセスをより容易にすることです。この方法は、Ethereum NFT取引追跡方式の大きな変革を表しています。Chromiaは動的にデータモデルと構造を学習し、厳格に定義されたクエリ構造を置き換え、最も効率的な情報検索パスを特定します。ゲーム開発者はオンチェーンアイテム取引の履歴を即座に分析でき、DeFiプロジェクトは複雑な取引フローを迅速に追跡できます。5.2 AI推論能力の拡充前述データインデックスの進展はChromiaのAI推論能力の拡張の基礎を築いています。プロジェクトはテストネットで最初のAI推論拡張を成功裏に立ち上げ、オープンソースのAIモデルを重点的にサポートしています。特筆すべきは、Pythonクライアントの導入により、Chromia環境に機械学習モデルを統合する難易度が大幅に低下したことです。この発展は技術的な最適化を超え、AIモデルの革新の迅速な戦略的整合性を反映しています。Chromiaは、供給者ノードで直接実行される多様化した強力なAIモデルをサポートすることで、分散AI学習と推論の境界を突破することを目指しています。5.3 開発者エコシステム拡張戦略Chromiaは積極的に協力関係を築き、ベクトルデータベース技術の全潜在能力を引き出し、AI駆動型アプリケーション開発に重点を置いています。これらの取り組みは、ネットワークの効用と需要を向上させることを目的としています。会社はAI研究代理、分散型推薦システム、コンテキスト認識テキスト検索および意味的類似性検索などの高影響力分野を狙っています。この計画は単なる技術サポートを超え、開発者が実際のユーザー価値アプリケーションを構築できるプラットフォームを作成します。以前の強化されたデータインデックスとAI推論能力は、これらのアプリ開発の中核エンジンとなることが期待されています。6. Chromiaのビジョンと市場の課題Chromiaのオンチェーンベクターデータベースは、ブロックチェーンとAIの融合分野におけるリーディング競争者となっています。その革新的なアプローチ——オンチェーンでのベクターデータベースの直接統合——は他のエコシステムでは実現されておらず、明確な技術的優位性を強調しています。プラットフォームのクラウド型SCUレンタルモデルは、燃料費体系に慣れた開発者に魅力的なパラダイムシフトをもたらします。この予測可能で最適化されたコスト構造は、大規模なAIアプリケーションに特に適しており、重要な差別化ポイントを形成します。注目すべきは、使用コストがWeb2ベクターデータベースサービスより約57%低く、Chromiaの市場競争力を大幅に強化している点です。それにもかかわらず、Chromiaは重要な課題に直面しています—特に市場の認知とエコシステムの成長です。開発者や企業に対して、そのネイティブプログラミング言語（Rell）やオンチェーンAIの統合などの複雑な革新を伝えることが重要です。競争に勝ち続けるためには、特に他のブロックチェーンプラットフォームが同様のユースケースをターゲットにし始める中で、継続的な技術開発とエコシステムの拡張が必要です。長期的な成功は、実際のユースケースの検証とトークン経済モデルの持続可能性の確保に依存しています。SCUレンタルモデルがトークンの長期的な価値に与える影響、有効な開発者の採用戦略、および実質的なビジネスアプリケーションのケースの創出が、Chromiaの今後の発展を決定づける要素となります。Chromiaは、新興のWeb3-AIコンバージェンス分野で早くからリーダーとしての地位を確立しています。 しかし、技術的な違いを永続的な市場価値に変換するには、インフラ、環境、通信の各レベルでの継続的な進歩が必要です。 今後12〜24か月は、Chromiaの長期的な軌道を形作る上で重要です。
破壊的コスト革命：Chromiaは57%の値下げ率でAI+ブロックチェーンの商業化ギャップを切り裂く
原文著者：ライアン・ユンとユン・リー
転載:デイジー、マーズファイナンス
ポイントの要約
オンチェーンベクトルインフラストラクチャ：ChromiaはPostgreSQLを基盤とした初のオンチェーンベクトルデータベースを発表し、AIとブロックチェーンの実用化融合における重要な一歩を示しました。
コスト効率と開発者の使いやすさ：従来の業界のベクトルソリューションより57%コストが低いブロックチェーン統合開発環境を提供することで、ChromiaはAI-Web3アプリケーション開発の参入障壁を下げました。
将来の展望：プラットフォームはEVMインデックス、AI推論能力、およびより広範な開発者エコシステムのサポートに拡張する予定であり、ChromiaをWeb3分野におけるAI革新の潜在的なリーダーとして位置づけます。
出典:清隆
AIとブロックチェーンの交差点は長年にわたり業界の関心を引き続けています。中央集権的なAIシステムは、透明性、信頼性、コストの予測可能性などの課題に直面しており、これらの分野はしばしばブロックチェーンの潜在的な解決策と見なされています。
AIエージェント市場が2024年末に爆発的に成長するにもかかわらず、ほとんどのプロジェクトは2つの技術の表面的な統合しか実現していません。多くの取り組みは、Web3との深い技術的または機能的な協調を探求するのではなく、暗号通貨の投機的な関心を利用して資金と露出を獲得しています。そのため、多くのプロジェクトの評価額はピークから90％以上下落しています。
AIとブロックチェーンが実質的な協調を実現するのが難しい根源は、複数の構造的な問題にあります。その中で最も顕著なのは、チェーン上のデータ処理の複雑さです——データは依然として散在しており、技術の変動性が強いです。データのアクセスと利用が従来のシステムのように簡単であれば、業界はすでにより明確な成果を得ていたかもしれません。
このジレンマはロミオとジュリエットの脚本に似ています：異なる分野から来た二つの強力な技術は、共通の言語や真の融合の交差点を欠いています。業界が必要としているのは、AIとブロックチェーンの利点を補完し、両者の交差点として機能するインフラストラクチャーであることがますます明らかになっています。
この課題に対処するには、既存の中央集権的ツールの信頼性に匹敵するコスト効果と高性能を兼ね備えたシステムが必要です。この背景の中で、今日のほとんどのAI革新を支えるベクターデータベース技術が重要なエンablerとなっています。
AIアプリケーションの普及に伴い、ベクトルデータベースは従来のデータベースシステムの限界を解決することで注目を集めています。これらのデータベースは、テキスト、画像、音声などの複雑なデータを「ベクトル」と呼ばれる数学的表現形式に変換して保存します。類似性に基づいて（精度ではなく）データを検索するため、ベクトルデータベースは従来のデータベースよりもAIの言語と文脈の理解論理により適しています。
ソース: Weaviate
従来のデータベースは図書館の目録のようなもので、「kitten」という単語を含む書籍のみを返しますが、ベクトルデータベースは「cat」「dog」「wolf」などの関連コンテンツを提示できます。これは、システムが数値ベクトル形式で情報を保存し、概念の類似性（正確な言葉遣いではなく）に基づく関係を捉えることができるためです。
対話の例として："今日はどうですか？"と尋ねられたときに、"空は特に晴れています"と答えても、その積極的な感情を理解できます——明確な感情語を使用していなくても。ベクトルデータベースは同様に機能し、システムが直接的な語彙の一致に依存するのではなく、潜在的な意味を解釈できるようにします。これは人間の認知パターンを模倣し、より自然な知能を持つAIの相互作用を実現します。
Web2では、ベクトルデータベースの価値が広く認識されています。Pinecone（1億ドル）、Weaviate（5000万ドル）、Milvus（6000万ドル）、Chroma（1800万ドル）などのプラットフォームは巨額の投資を受けています。それに対して、Web3は常に比較可能なソリューションの開発に苦労しており、AIとブロックチェーンの統合は理論の段階に留まっています。
出典：タイガーリサーチ
Chromia——PostgreSQLに基づいて構築されたLayer1リレーショナルブロックチェーン——は、構造化データ処理能力と開発者に優しい環境で際立っています。そのリレーショナルデータベースの基盤に依存し、ChromiaはブロックチェーンとAI技術の深い統合を探求し始めました。
最近のマイルストーンは、PostgreSQLデータベース内で広く使用されているオープンソースのベクトル類似検索ツールであるPgVectorと統合する「Chromia Extension」の発売でした。 PgVectorは、類似したテキストや画像の効率的なクエリを可能にし、AI駆動のアプリケーションに明示的なユーティリティを提供します。
PgVectorは伝統的な技術エコシステムにおいて確固たる基盤を築いています。主流のデータベースサービスFirebaseの代替品としてよく見なされるSupabaseは、PgVectorを使用して高性能なベクトル検索をサポートしています。このツールのPostgreSQLプラットフォームでの普及の高まりは、業界におけるこのツールへの広範な信頼を反映しています。
PgVectorを統合することにより、ChromiaはWeb3にベクトル検索機能を導入し、そのインフラを従来の技術スタックの検証済み基準に整合させます。この統合は2025年3月のMimirメインネットアップグレードで中心的な役割を果たし、AIとブロックチェーンのシームレスな相互運用への第一歩と見なされています。
3.1 統合された統合環境：ブロックチェーンとAIの完全な融合
開発者がブロックチェーンとAIを結びつける最大の課題は複雑性です。既存のブロックチェーン上でAIアプリケーションを作成するには、複数の外部システムを接続する複雑なプロセスが必要です。例えば、開発者はチェーン上にデータを保存し、外部サーバーでAIモデルを実行し、独立したベクトルデータベースを構築する必要があります。
この断片化構造は非効率な運用を引き起こします。ユーザーのクエリはオフチェーンで処理され、データはオンチェーンとオフチェーンの環境間で継続的に移動する必要があります。これは開発時間とインフラコストを増加させるだけでなく、深刻なセキュリティの脆弱性を引き起こします——システム間のデータ転送はハッカー攻撃のリスクを高め、全体的な透明性を低下させます。
Chromiaは、ベクトルデータベースをブロックチェーンに直接統合することで、根本的なソリューションを提供します。Chromiaでは、すべての処理がチェーン内で行われます：ユーザーのクエリはベクトルに変換され、チェーン内で直接類似データを検索し、結果を返します。全プロセスが単一の環境で処理されます。
ソース: Tiger Research
簡単な比喩で説明します：以前は開発者はコンポーネントを別々に管理する必要がありました——料理をするには鍋、フライパン、ミキサー、オーブンを購入するのと同じです。Chromiaは多機能の調理器具を提供することでプロセスを簡素化し、すべての機能を単一のシステムに統合しています。
この統合方法は、開発プロセスを大幅に簡素化します。外部サービスや複雑な接続コードは不要で、開発時間とコストを削減します。さらに、すべてのデータと処理はチェーン上に記録され、完全な透明性を確保します。これは、ブロックチェーンとAIが完全に統合される始まりを意味します。
3.2 コスト効率：既存サービスに対する優れた価格競争力
一般的に、"オンチェーンサービスは「不便で高価である」という偏見が存在する。特に従来のブロックチェーンモデルでは、各取引の燃料費が発生し、混雑したチェーン上のコストが急増する構造的欠陥が顕著である。コストの予測不可能性は、企業がブロックチェーンソリューションを採用する主な障害となっている。
ソース: Chromia
Chromiaは効率的なアーキテクチャと差別化されたビジネスモデルで課題を解決します。従来のブロックチェーンの燃料費モデルとは異なり、Chromiaはサーバー計算ユニット（SCU）レンタルシステムを導入しています——AWSやGoogle Cloudの価格構造に似ています。このインスタンス化モデルは、馴染みのあるクラウドサービスの価格設定と一致しており、ブロックチェーンネットワークに一般的なコストの変動を排除します。
具体的には、ユーザーはChromiaのネイティブトークン$CHRを使用してSCUを週単位でレンタルできます。各SCUは16GBの基準ストレージを提供し、コストは使用量に応じて線形に拡張します。SCUは需要に応じて弾力的に調整でき、柔軟で効率的なリソース配分を実現します。このモデルはネットワークの分散型を維持しながら、Web2サービスの予測可能な使用量課金を取り入れることで、コストの透明性と効率を大幅に向上させます。
ソース: Chromia, Tiger Research
Chromiaのベクトルデータベースはコスト優位性をさらに強化しています。社内ベンチマークテストによると、このデータベースの月間運用コストは727ドル（2つのSCUと50GBのストレージに基づく）で、同類のWeb2ベクトルデータベースソリューションより57%低いです。
この価格競争力は、多重構造効率に起因しています。ChromiaはPgVectorをオンチェーン環境に適応させる技術最適化の恩恵を受けていますが、より大きな影響はその分散型リソース供給モデルから来ています。従来のサービスはAWSやGCPインフラストラクチャの上に高いサービスプレミアムを重ねていますが、Chromiaはノードオペレーターを通じて直接コンピューティングパワーとストレージを提供し、中間層および関連コストを削減しています。
分散構造により、サービスの信頼性も向上します。 複数のノードを並列に操作することで、1つのノードに障害が発生した場合でも、ネットワークの可用性が本質的に高くなります。 その結果、Web2 SaaSモデルに典型的な高可用性インフラストラクチャと大規模なサポートチームが大幅に削減され、運用コストが削減され、システムの回復力が向上します。
リリースからわずか1ヶ月にもかかわらず、Chromiaのベクトルデータベースは早期の魅力を示しており、いくつかの革新的なユースケースが開発中です。採用を加速させるために、Chromiaはベクトルデータベースの使用コストをカバーする資金提供を通じて、開発者を積極的にサポートしています。
これらの資金提供は実験のハードルを下げ、開発者がより低いリスクで新しいアイデアを探求できるようにします。潜在的なアプリケーションには、AI統合DeFiサービス、透明なコンテンツ推薦システム、ユーザー自身のデータ共有プラットフォーム、コミュニティ主導の知識管理ツールが含まれます。
ソース: Tiger Research
Tiger Labsが開発した「AI Web3研究ハブ」を例に挙げます。このシステムはChromiaのインフラを利用して、研究内容とWeb3プロジェクトのオンチェーンデータをベクトル埋め込みに変換し、AIエージェントにインテリジェントなサービスを提供します。
これらのAIエージェントは、Chromiaベクトルデータベースを介してオンチェーンデータを直接照会できるため、応答が大幅に高速化されます。 ChromiaのEVMインデックス機能と組み合わせることで、Ethereum、BNB Chain、Baseなどのオンチェーンアクティビティを分析でき、幅広いプロジェクトをサポートします。 ユーザーの会話のコンテキストはオンチェーンに保存され、投資家などのエンドユーザーに完全に透明な紹介ストリームを提供することに注意することが重要です。
ソース: Tiger Research
多様なユースケースの増加に伴い、より多くのデータが生成され続け、Chromiaに保存されていきます——「AIフライホイール」の基盤を築くためです。ブロックチェーンアプリケーションからのテキスト、画像、取引データは構造化ベクトル形式でChromiaデータベースに保存され、豊富なAIトレーニングデータセットを形成します。
この蓄積されたデータは、AIの中核となる学習教材となり、継続的なパフォーマンス向上を推進しています。 たとえば、多数のユーザーの取引パターンから学習するAIは、より正確でカスタマイズされた財務アドバイスを提供できます。 これらの高度なAIアプリケーションは、ユーザーエクスペリエンスを向上させることでより多くのユーザーを引き付け、ユーザーの増加はより豊富なデータの蓄積につながり、持続可能な生態学的発展のクローズドループを形成します。
Mimirのメインネットがローンチされた後、Chromiaは3つの主要な分野に焦点を当てます：
BSC、Ethereum、Baseなどの主流チェーンのEVMインデックスを強化する；
より広範なモデルとユースケースをサポートするためにAI推論能力を拡張する；
より使いやすいツールとインフラを通じて、開発者エコシステムを拡大する。
5.1 EVMインデックスの革新
ブロックチェーンの固有の複雑さは、長い間、開発者にとっての主要な障害でした。このため、Chromiaは開発者中心の革新的なインデックスソリューションを導入し、オンチェーンデータのクエリを根本的に簡素化することを目指しています。明確な目標：クエリの効率と柔軟性を大幅に向上させ、ブロックチェーンデータへのアクセスをより容易にすることです。
この方法は、Ethereum NFT取引追跡方式の大きな変革を表しています。Chromiaは動的にデータモデルと構造を学習し、厳格に定義されたクエリ構造を置き換え、最も効率的な情報検索パスを特定します。ゲーム開発者はオンチェーンアイテム取引の履歴を即座に分析でき、DeFiプロジェクトは複雑な取引フローを迅速に追跡できます。
5.2 AI推論能力の拡充
前述データインデックスの進展はChromiaのAI推論能力の拡張の基礎を築いています。プロジェクトはテストネットで最初のAI推論拡張を成功裏に立ち上げ、オープンソースのAIモデルを重点的にサポートしています。特筆すべきは、Pythonクライアントの導入により、Chromia環境に機械学習モデルを統合する難易度が大幅に低下したことです。
この発展は技術的な最適化を超え、AIモデルの革新の迅速な戦略的整合性を反映しています。Chromiaは、供給者ノードで直接実行される多様化した強力なAIモデルをサポートすることで、分散AI学習と推論の境界を突破することを目指しています。
5.3 開発者エコシステム拡張戦略
Chromiaは積極的に協力関係を築き、ベクトルデータベース技術の全潜在能力を引き出し、AI駆動型アプリケーション開発に重点を置いています。これらの取り組みは、ネットワークの効用と需要を向上させることを目的としています。
会社はAI研究代理、分散型推薦システム、コンテキスト認識テキスト検索および意味的類似性検索などの高影響力分野を狙っています。この計画は単なる技術サポートを超え、開発者が実際のユーザー価値アプリケーションを構築できるプラットフォームを作成します。以前の強化されたデータインデックスとAI推論能力は、これらのアプリ開発の中核エンジンとなることが期待されています。
Chromiaのオンチェーンベクターデータベースは、ブロックチェーンとAIの融合分野におけるリーディング競争者となっています。その革新的なアプローチ——オンチェーンでのベクターデータベースの直接統合——は他のエコシステムでは実現されておらず、明確な技術的優位性を強調しています。
プラットフォームのクラウド型SCUレンタルモデルは、燃料費体系に慣れた開発者に魅力的なパラダイムシフトをもたらします。この予測可能で最適化されたコスト構造は、大規模なAIアプリケーションに特に適しており、重要な差別化ポイントを形成します。注目すべきは、使用コストがWeb2ベクターデータベースサービスより約57%低く、Chromiaの市場競争力を大幅に強化している点です。
それにもかかわらず、Chromiaは重要な課題に直面しています—特に市場の認知とエコシステムの成長です。開発者や企業に対して、そのネイティブプログラミング言語（Rell）やオンチェーンAIの統合などの複雑な革新を伝えることが重要です。競争に勝ち続けるためには、特に他のブロックチェーンプラットフォームが同様のユースケースをターゲットにし始める中で、継続的な技術開発とエコシステムの拡張が必要です。
長期的な成功は、実際のユースケースの検証とトークン経済モデルの持続可能性の確保に依存しています。SCUレンタルモデルがトークンの長期的な価値に与える影響、有効な開発者の採用戦略、および実質的なビジネスアプリケーションのケースの創出が、Chromiaの今後の発展を決定づける要素となります。
Chromiaは、新興のWeb3-AIコンバージェンス分野で早くからリーダーとしての地位を確立しています。 しかし、技術的な違いを永続的な市場価値に変換するには、インフラ、環境、通信の各レベルでの継続的な進歩が必要です。 今後12〜24か月は、Chromiaの長期的な軌道を形作る上で重要です。