Цепочная векторная инфраструктура: Chromia представила первую цепочную векторную базу данных, построенную на PostgreSQL, что стало важным шагом к практическому объединению ИИ и блокчейна.
Экономическая эффективность и удобство для разработчиков: Предоставляя интегрированную среду разработки на основе блокчейна, которая стоит на 57% меньше, чем традиционные отраслевые векторные решения, Chromia снижает входной барьер для разработки приложений AI-Web3.
Перспективы на будущее: платформа планирует расширение до индексации EVM, возможностей ИИ-вывода и более широкую поддержку экосистемы разработчиков, позиционируя Chromia как потенциального лидера в области инноваций ИИ в Web3.
Современное состояние интеграции ИИ и блокчейна
Источник: Kiyotaka
Пересечение ИИ и блокчейна долгое время привлекает внимание отрасли. Централизованные системы ИИ по-прежнему сталкиваются с такими проблемами, как прозрачность, надежность и предсказуемость затрат — и эти области часто рассматриваются как потенциальные решения с использованием блокчейна.
Несмотря на то, что рынок AI-агентов взорвался в конце 2024 года, большинство проектов реализовали лишь поверхностную интеграцию двух технологий. Многие инициативы полагаются на спекулятивный интерес к криптовалютам для привлечения средств и曝光, а не на изучение глубоких технологий или функциональной синергии с Web3. В результате оценка множества проектов упала более чем на 90% с пиковых значений.
Корень проблемы, почему AI и блокчейн трудно добиться реального сотрудничества, заключается в нескольких структурных трудностях. Наиболее заметной является сложность обработки данных в блокчейне — данные по-прежнему разрозненные, а технологическая волатильность высока. Если бы доступ к данным и их использование были так же просты, как в традиционных системах, возможно, отрасль уже достигла бы более ясных результатов.
Эта проблема напоминает сценарий Ромео и Джульетты: две мощные технологии из разных областей лишены общего языка или настоящей точки слияния. Все более очевидно, что отрасли требуется инфраструктура, способная преодолеть разрыв — которая могла бы дополнить преимущества ИИ и блокчейна, а также служить точкой пересечения для обоих.
Для решения этой проблемы необходима система, которая сочетает в себе экономическую эффективность и высокую производительность, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. На этом фоне технологии векторных баз данных, поддерживающие большинство современных инноваций в области ИИ, становятся ключевыми факторами.
Необходимость в векторных базах данных
С распространением приложений ИИ векторы баз данных начинают выделяться благодаря решению ограничений традиционных систем баз данных. Эти базы данных хранят сложные данные, такие как текст, изображения и аудио, преобразуя их в математические представления, называемые "векторами". Поскольку векторные базы данных осуществляют поиск данных на основе сходства (а не точности), они более соответствуют логике понимания языка и контекста ИИ по сравнению с традиционными базами данных.
Источник: weaviate
Традиционные базы данных подобны каталогам библиотек — они возвращают только книги, содержащие слово «котенок», тогда как векторные базы данных могут предоставить связанную информацию, такую как «кот», «собака», «волк» и т.д. Это возможно благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывающих отношения на основе концептуального сходства (а не точной формулировки).
В качестве примера диалога: когда спрашивают "Как ты сегодня?", если ответить "Небо особенно ясное", мы все равно можем понять его положительное настроение — даже если не используются явные эмоциональные слова. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системе интерпретировать потенциальные значения, а не полагаться на прямое соответствие слов. Это имитирует человеческие когнитивные модели, обеспечивая более естественное взаимодействие с ИИ.
В Web2 ценность векторных баз данных была широко признана. Платформы, такие как Pinecone (100 миллионов долларов), Weaviate (50 миллионов долларов), Milvus (60 миллионов долларов) и Chroma (18 миллионов долларов), получили значительные инвестиции. В отличие от этого, Web3 постоянно испытывает трудности с разработкой сопоставимых решений, что делает интеграцию ИИ и блокчейна в большей степени теоретической.
Видение векторной базы данных на цепочке Chromia
Источник: Tiger Research
Chromia — это основанная на PostgreSQL Layer1 реляционная блокчейн-система, которая выделяется своими возможностями обработки структурированных данных и дружелюбной для разработчиков средой. Основываясь на своих реляционных базах данных, Chromia начала исследовать глубокую интеграцию блокчейна и технологий ИИ.
Недавним этапом является запуск "Chromia расширения", которое интегрирует PgVector (широко используемый в PostgreSQL инструмент для поиска векторного сходства с открытым исходным кодом). PgVector поддерживает эффективный поиск схожих текстов или изображений, предоставляя четкую практическую пользу для приложений на основе ИИ.
PgVector уже прочно утвердился в традиционной технологической экосистеме. Supabase, часто рассматриваемый как замена популярной службы баз данных Firebase, использует PgVector для поддержки высокопроизводительного векторного поиска. Его растущая популярность на платформе PostgreSQL отражает широкую уверенность отрасли в этом инструменте.
Интегрируя PgVector, Chromia вводит возможности векторного поиска в Web3, выравнивая свою инфраструктуру с проверенными стандартами традиционного технологического стека. Эта интеграция играет ключевую роль в обновлении основной сети Mimir в марте 2025 года и рассматривается как первый шаг к бесшовной совместимости AI и блокчейна.
3.1 Интегрированная среда: Полная интеграция блокчейна и ИИ
Основным вызовом для разработчиков, пытающихся объединить блокчейн и ИИ, является сложность. Создание ИИ-приложений на существующих блокчейнах требует подключения сложных процессов нескольких внешних систем. Например, разработчикам необходимо хранить данные в блокчейне, запускать модели ИИ на внешних серверах и строить независимые векторные базы данных.
Такая фрагментарная структура приводит к неэффективной работе. Запросы пользователей обрабатываются вне цепи, данные должны постоянно перемещаться между средами на цепи и вне цепи. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но и создает серьезные уязвимости в безопасности — передача данных между системами усиливает риск хакерских атак и снижает общую прозрачность.
Chromia предоставляет фундаментальное решение, интегрируя векторные базы данных непосредственно в блокчейн. В Chromia вся обработка происходит в блокчейне: пользовательские запросы преобразуются в векторы, а похожие данные ищутся непосредственно внутри цепочки и возвращаются результаты, реализуя весь процесс обработки в одной среде.
Источник: Tiger Research
Простой аналогией можно объяснить: раньше разработчики должны были управлять компонентами по отдельности — как в кулинарии, нужно было покупать кастрюлю, сковороду, блендер и духовку. Chromia упрощает процесс, предоставляя многофункциональный кухонный комбайн, который объединяет все функции в одной системе.
Этот интегрированный подход значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода соединения, что сокращает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и обработка записываются в блокчейне, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полного слияния блокчейна и ИИ.
3.2 Эффективность затрат: превосходная ценовая конкурентоспособность по сравнению с существующими услугами
Существует широко распространенное предвзятое мнение, что услуги на блокчейне "неудобны и дороги". Особенно это заметно в традиционных моделях блокчейна, где каждая транзакция порождает топливные сборы, а затраты на перегруженные цепочки значительно возрастают из-за структурных недостатков. Непредсказуемость затрат становится основным препятствием для компаний, использующих блокчейн-решения.
Источник: Chromia
Chromia решает проблемы с помощью эффективной архитектуры и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели топливных сборов блокчейна, Chromia внедряет систему аренды вычислительных единиц серверов (SCU) — аналогичную ценовой структуре AWS или Google Cloud. Эта модель инстанцирования соответствует привычным ценам облачных сервисов, устраняя общие колебания стоимости в блокчейн-сетях.
В частности, пользователи могут арендовать SCU еженедельно за счет нативного токена Chromia $CHR. Каждый SCU предоставляет базовое хранилище объемом 16 ГБ, стоимость которого линейно увеличивается с использованием. SCU можно гибко настраивать в зависимости от потребностей, что позволяет эффективно распределять ресурсы. Эта модель сохраняет децентрализованность сети, при этом интегрируя предсказуемую ценовую модель использования из Web2 — что значительно повышает прозрачность и эффективность затрат.
Источник: Chromia, Tiger Research
Chromia векторная база данных дополнительно усиливает свои преимущества по стоимости. Согласно внутреннему бенчмаркингу, операционные расходы этой базы данных составляют 727 долларов в месяц (на основе 2 SCU и 50 ГБ хранения) — на 57% ниже, чем у аналогичных решений для векторных баз данных Web2.
Эта ценовая конкурентоспособность обусловлена множественными структурными эффективностями. Chromia выигрывает от технологической оптимизации адаптации PgVector к среде блокчейна, но больший эффект исходит от ее децентрализованной модели поставки ресурсов. Традиционные услуги накладывают высокую надбавку на услуги на инфраструктуре AWS или GCP, в то время как Chromia напрямую предоставляет вычислительные мощности и хранилище через операторов узлов, что снижает количество промежуточных слоев и связанные с ними расходы.
Распределенная структура также повышает надежность сервиса. Параллельная работа нескольких узлов обеспечивает естественную высокую доступность сети — даже в случае сбоя отдельных узлов. Таким образом, типичные высокие затраты на инфраструктуру с высокой доступностью и потребность в больших командах поддержки в модели Web2 SaaS значительно снижаются, что уменьшает операционные расходы и усиливает устойчивость системы.
Начало слияния блокчейна и ИИ
Несмотря на то, что прошло всего месяц с момента запуска, векторная база данных Chromia уже проявила раннюю привлекательность, и разрабатываются несколько инновационных случаев использования. Чтобы ускорить внедрение, Chromia активно поддерживает строителей, финансируя покрытие затрат на использование векторной базы данных.
Эти гранты снижают барьеры для проведения экспериментов, позволяя разработчикам исследовать новые идеи с меньшими рисками. Потенциальные приложения охватывают интеграцию AI в DeFi-сервисы, прозрачные системы рекомендаций контента, платформы для совместного использования пользовательских данных и инструменты управления знаниями, ориентированные на сообщество.
Источник: Tiger Research
Предположим случай с "AI Web3 исследовательским хабом", разработанным Tiger Labs. Эта система использует инфраструктуру Chromia для преобразования исследовательского контента и данных Web3 проектов на блокчейне в векторные вложения, чтобы AI-агенты могли предоставлять интеллектуальные услуги.
Эти AI-агенты могут напрямую запрашивать данные на блокчейне через векторную базу данных Chromia, что значительно ускоряет отклик. В сочетании с индексными возможностями EVM от Chromia система может анализировать деятельность на блокчейнах Ethereum, BNB Chain, Base и других — поддерживая широкий спектр проектов. Стоит отметить, что контекст пользовательских диалогов хранится на блокчейне, обеспечивая полную прозрачность рекомендательных потоков для инвесторов и других конечных пользователей.
Источник: Tiger Research
С ростом разнообразных случаев использования генерируется и сохраняется больше данных в Chromia — это создает основу для «AI-флайера». Текстовые, графические и транзакционные данные из блокчейн-приложений хранятся в структурированных векторных формах в базе данных Chromia, формируя богатый набор данных, пригодных для обучения ИИ.
Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, способствующим постоянному улучшению производительности. Например, ИИ, который учится на огромном количестве пользовательских торговых моделей, может предоставлять более точные и персонализированные финансовые рекомендации. Эти современные приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, будет способствовать накоплению более обширных данных, создавая замкнутый цикл устойчивого развития экосистемы.
Дорожная карта Chromia
После запуска основной сети Mimir, Chromia сосредоточится на трех основных направлениях:
Улучшение индексации EVM на основных сетях, таких как BSC, Ethereum, Base и др.
Расширьте возможности вывода ИИ, чтобы поддерживать более широкий диапазон моделей и случаев использования;
Расширение экосистемы разработчиков с помощью более удобных инструментов и инфраструктуры.
5.1 Инновации индексирования EVM
Внутренняя сложность блокчейна долгое время оставалась основным препятствием для разработчиков. В ответ на это Chromia представила инновационное индексное решение, ориентированное на разработчиков, которое направлено на коренное упрощение запросов к данным в блокчейне. Цель ясна: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы данные блокчейна были более доступны.
Этот метод представляет собой значительное изменение в способах отслеживания торговли NFT на Ethereum. Динамическое обучение данным модели и структуре Chromia заменяет жесткие заранее определенные структуры запросов, что позволяет выявлять самые эффективные пути для извлечения информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю торговых операций с предметами на блокчейне, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.
5.2 Расширение возможностей AI-выводов
Вышеупомянутый прогресс в индексировании данных закладывает основу для расширения возможностей Chromia по инференсу ИИ. Проект успешно запустил первое расширение логического вывода ИИ в тестовой сети с акцентом на поддержку моделей ИИ с открытым исходным кодом. Примечательно, что внедрение клиента Python значительно снизило сложность интеграции моделей машинного обучения в среду Chromia.
Это развитие выходит за рамки технической оптимизации и отражает стратегическое согласование с быстрыми инновациями в области AI-моделей. Поддерживая возможность прямого запуска все более разнообразных мощных AI-моделей на узлах поставщиков, Chromia стремится突破 границы распределенного обучения и вывода AI.
5.3 Стратегия расширения экосистемы разработчиков
Chromia активно устанавливает партнерства, чтобы раскрыть весь потенциал технологий векторных баз данных, сосредоточив внимание на разработке приложений с использованием ИИ. Эти усилия направлены на повышение полезности и спроса в сети.
Компания нацелена на высокоэффективные области, такие как代理 AI-исследований, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства. Этот план выходит за рамки технической поддержки - создание платформы, на которой разработчики могут строить приложения, создающие реальную ценность для пользователей. Ранее усиленные возможности индексирования данных и AI-выводы обещают стать основным движком для разработки этих приложений.
Видение Chromia и рыночные вызовы
Онлайн-векторная база данных Chromia делает ее ведущим конкурентом в области интеграции блокчейна и ИИ. Ее инновационный подход — прямая интеграция векторной базы данных на блокчейне — еще не реализован в других экосистемах, подчеркивая явные технические преимущества.
Облачная модель аренды SCU платформы также вводит привлекательную парадигму для разработчиков, привыкших к системе топливных сборов. Эта предсказуемая и оптимизированная структура затрат особенно подходит для масштабных AI-приложений и составляет ключевую точку дифференциации. Стоит отметить, что затраты на использование примерно на 57% ниже, чем у услуг векторных баз данных Web2, что значительно усиливает конкурентоспособность Chromia на рынке.
Тем не менее, Chromia сталкивается с ключевыми проблемами, не в последнюю очередь с осведомленностью о рынке и ростом экосистемы. Очень важно сообщать разработчикам и предприятиям о сложных инновациях, таких как родной язык программирования (Rell) и интеграция ИИ в сети. Чтобы оставаться на шаг впереди, требуется постоянное развитие технологий и расширение экосистемы, особенно по мере того, как другие блокчейн-платформы начинают ориентироваться на аналогичные варианты использования.
Долгосрочный успех зависит от проверки реальных случаев использования и обеспечения устойчивости экономической модели токенов. Влияние модели аренды SCU на долгосрочную стоимость токена, стратегии эффективного привлечения разработчиков и создание значительных примеров коммерческого применения будут определяющими факторами будущего развития Chromia.
Chromia уже заняла ранние лидерские позиции в развивающейся области интеграции Web3 и ИИ. Однако преобразование технологических различий в устойчивую рыночную ценность требует постоянного прогресса на уровне инфраструктуры, экосистемы и коммуникации. Будущие 12-24 месяца будут критически важны для формирования долгосрочной траектории Chromia.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Революция в снижении затрат: Chromia разрывает коммерческий разрыв AI + Блокчейн с коэффициентом снижения цен на 57%
Автор оригинала: Райан Юн и Юн Ли
Перепечатка: Дейзи, Mars Finance
Сводка ключевых моментов
Цепочная векторная инфраструктура: Chromia представила первую цепочную векторную базу данных, построенную на PostgreSQL, что стало важным шагом к практическому объединению ИИ и блокчейна.
Экономическая эффективность и удобство для разработчиков: Предоставляя интегрированную среду разработки на основе блокчейна, которая стоит на 57% меньше, чем традиционные отраслевые векторные решения, Chromia снижает входной барьер для разработки приложений AI-Web3.
Перспективы на будущее: платформа планирует расширение до индексации EVM, возможностей ИИ-вывода и более широкую поддержку экосистемы разработчиков, позиционируя Chromia как потенциального лидера в области инноваций ИИ в Web3.
Источник: Kiyotaka
Пересечение ИИ и блокчейна долгое время привлекает внимание отрасли. Централизованные системы ИИ по-прежнему сталкиваются с такими проблемами, как прозрачность, надежность и предсказуемость затрат — и эти области часто рассматриваются как потенциальные решения с использованием блокчейна.
Несмотря на то, что рынок AI-агентов взорвался в конце 2024 года, большинство проектов реализовали лишь поверхностную интеграцию двух технологий. Многие инициативы полагаются на спекулятивный интерес к криптовалютам для привлечения средств и曝光, а не на изучение глубоких технологий или функциональной синергии с Web3. В результате оценка множества проектов упала более чем на 90% с пиковых значений.
Корень проблемы, почему AI и блокчейн трудно добиться реального сотрудничества, заключается в нескольких структурных трудностях. Наиболее заметной является сложность обработки данных в блокчейне — данные по-прежнему разрозненные, а технологическая волатильность высока. Если бы доступ к данным и их использование были так же просты, как в традиционных системах, возможно, отрасль уже достигла бы более ясных результатов.
Эта проблема напоминает сценарий Ромео и Джульетты: две мощные технологии из разных областей лишены общего языка или настоящей точки слияния. Все более очевидно, что отрасли требуется инфраструктура, способная преодолеть разрыв — которая могла бы дополнить преимущества ИИ и блокчейна, а также служить точкой пересечения для обоих.
Для решения этой проблемы необходима система, которая сочетает в себе экономическую эффективность и высокую производительность, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. На этом фоне технологии векторных баз данных, поддерживающие большинство современных инноваций в области ИИ, становятся ключевыми факторами.
С распространением приложений ИИ векторы баз данных начинают выделяться благодаря решению ограничений традиционных систем баз данных. Эти базы данных хранят сложные данные, такие как текст, изображения и аудио, преобразуя их в математические представления, называемые "векторами". Поскольку векторные базы данных осуществляют поиск данных на основе сходства (а не точности), они более соответствуют логике понимания языка и контекста ИИ по сравнению с традиционными базами данных.
Источник: weaviate
Традиционные базы данных подобны каталогам библиотек — они возвращают только книги, содержащие слово «котенок», тогда как векторные базы данных могут предоставить связанную информацию, такую как «кот», «собака», «волк» и т.д. Это возможно благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывающих отношения на основе концептуального сходства (а не точной формулировки).
В качестве примера диалога: когда спрашивают "Как ты сегодня?", если ответить "Небо особенно ясное", мы все равно можем понять его положительное настроение — даже если не используются явные эмоциональные слова. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системе интерпретировать потенциальные значения, а не полагаться на прямое соответствие слов. Это имитирует человеческие когнитивные модели, обеспечивая более естественное взаимодействие с ИИ.
В Web2 ценность векторных баз данных была широко признана. Платформы, такие как Pinecone (100 миллионов долларов), Weaviate (50 миллионов долларов), Milvus (60 миллионов долларов) и Chroma (18 миллионов долларов), получили значительные инвестиции. В отличие от этого, Web3 постоянно испытывает трудности с разработкой сопоставимых решений, что делает интеграцию ИИ и блокчейна в большей степени теоретической.
Источник: Tiger Research
Chromia — это основанная на PostgreSQL Layer1 реляционная блокчейн-система, которая выделяется своими возможностями обработки структурированных данных и дружелюбной для разработчиков средой. Основываясь на своих реляционных базах данных, Chromia начала исследовать глубокую интеграцию блокчейна и технологий ИИ.
Недавним этапом является запуск "Chromia расширения", которое интегрирует PgVector (широко используемый в PostgreSQL инструмент для поиска векторного сходства с открытым исходным кодом). PgVector поддерживает эффективный поиск схожих текстов или изображений, предоставляя четкую практическую пользу для приложений на основе ИИ.
PgVector уже прочно утвердился в традиционной технологической экосистеме. Supabase, часто рассматриваемый как замена популярной службы баз данных Firebase, использует PgVector для поддержки высокопроизводительного векторного поиска. Его растущая популярность на платформе PostgreSQL отражает широкую уверенность отрасли в этом инструменте.
Интегрируя PgVector, Chromia вводит возможности векторного поиска в Web3, выравнивая свою инфраструктуру с проверенными стандартами традиционного технологического стека. Эта интеграция играет ключевую роль в обновлении основной сети Mimir в марте 2025 года и рассматривается как первый шаг к бесшовной совместимости AI и блокчейна.
3.1 Интегрированная среда: Полная интеграция блокчейна и ИИ
Основным вызовом для разработчиков, пытающихся объединить блокчейн и ИИ, является сложность. Создание ИИ-приложений на существующих блокчейнах требует подключения сложных процессов нескольких внешних систем. Например, разработчикам необходимо хранить данные в блокчейне, запускать модели ИИ на внешних серверах и строить независимые векторные базы данных.
Такая фрагментарная структура приводит к неэффективной работе. Запросы пользователей обрабатываются вне цепи, данные должны постоянно перемещаться между средами на цепи и вне цепи. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но и создает серьезные уязвимости в безопасности — передача данных между системами усиливает риск хакерских атак и снижает общую прозрачность.
Chromia предоставляет фундаментальное решение, интегрируя векторные базы данных непосредственно в блокчейн. В Chromia вся обработка происходит в блокчейне: пользовательские запросы преобразуются в векторы, а похожие данные ищутся непосредственно внутри цепочки и возвращаются результаты, реализуя весь процесс обработки в одной среде.
Источник: Tiger Research
Простой аналогией можно объяснить: раньше разработчики должны были управлять компонентами по отдельности — как в кулинарии, нужно было покупать кастрюлю, сковороду, блендер и духовку. Chromia упрощает процесс, предоставляя многофункциональный кухонный комбайн, который объединяет все функции в одной системе.
Этот интегрированный подход значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода соединения, что сокращает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и обработка записываются в блокчейне, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полного слияния блокчейна и ИИ.
3.2 Эффективность затрат: превосходная ценовая конкурентоспособность по сравнению с существующими услугами
Существует широко распространенное предвзятое мнение, что услуги на блокчейне "неудобны и дороги". Особенно это заметно в традиционных моделях блокчейна, где каждая транзакция порождает топливные сборы, а затраты на перегруженные цепочки значительно возрастают из-за структурных недостатков. Непредсказуемость затрат становится основным препятствием для компаний, использующих блокчейн-решения.
Источник: Chromia
Chromia решает проблемы с помощью эффективной архитектуры и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели топливных сборов блокчейна, Chromia внедряет систему аренды вычислительных единиц серверов (SCU) — аналогичную ценовой структуре AWS или Google Cloud. Эта модель инстанцирования соответствует привычным ценам облачных сервисов, устраняя общие колебания стоимости в блокчейн-сетях.
В частности, пользователи могут арендовать SCU еженедельно за счет нативного токена Chromia $CHR. Каждый SCU предоставляет базовое хранилище объемом 16 ГБ, стоимость которого линейно увеличивается с использованием. SCU можно гибко настраивать в зависимости от потребностей, что позволяет эффективно распределять ресурсы. Эта модель сохраняет децентрализованность сети, при этом интегрируя предсказуемую ценовую модель использования из Web2 — что значительно повышает прозрачность и эффективность затрат.
Источник: Chromia, Tiger Research
Chromia векторная база данных дополнительно усиливает свои преимущества по стоимости. Согласно внутреннему бенчмаркингу, операционные расходы этой базы данных составляют 727 долларов в месяц (на основе 2 SCU и 50 ГБ хранения) — на 57% ниже, чем у аналогичных решений для векторных баз данных Web2.
Эта ценовая конкурентоспособность обусловлена множественными структурными эффективностями. Chromia выигрывает от технологической оптимизации адаптации PgVector к среде блокчейна, но больший эффект исходит от ее децентрализованной модели поставки ресурсов. Традиционные услуги накладывают высокую надбавку на услуги на инфраструктуре AWS или GCP, в то время как Chromia напрямую предоставляет вычислительные мощности и хранилище через операторов узлов, что снижает количество промежуточных слоев и связанные с ними расходы.
Распределенная структура также повышает надежность сервиса. Параллельная работа нескольких узлов обеспечивает естественную высокую доступность сети — даже в случае сбоя отдельных узлов. Таким образом, типичные высокие затраты на инфраструктуру с высокой доступностью и потребность в больших командах поддержки в модели Web2 SaaS значительно снижаются, что уменьшает операционные расходы и усиливает устойчивость системы.
Несмотря на то, что прошло всего месяц с момента запуска, векторная база данных Chromia уже проявила раннюю привлекательность, и разрабатываются несколько инновационных случаев использования. Чтобы ускорить внедрение, Chromia активно поддерживает строителей, финансируя покрытие затрат на использование векторной базы данных.
Эти гранты снижают барьеры для проведения экспериментов, позволяя разработчикам исследовать новые идеи с меньшими рисками. Потенциальные приложения охватывают интеграцию AI в DeFi-сервисы, прозрачные системы рекомендаций контента, платформы для совместного использования пользовательских данных и инструменты управления знаниями, ориентированные на сообщество.
Источник: Tiger Research
Предположим случай с "AI Web3 исследовательским хабом", разработанным Tiger Labs. Эта система использует инфраструктуру Chromia для преобразования исследовательского контента и данных Web3 проектов на блокчейне в векторные вложения, чтобы AI-агенты могли предоставлять интеллектуальные услуги.
Эти AI-агенты могут напрямую запрашивать данные на блокчейне через векторную базу данных Chromia, что значительно ускоряет отклик. В сочетании с индексными возможностями EVM от Chromia система может анализировать деятельность на блокчейнах Ethereum, BNB Chain, Base и других — поддерживая широкий спектр проектов. Стоит отметить, что контекст пользовательских диалогов хранится на блокчейне, обеспечивая полную прозрачность рекомендательных потоков для инвесторов и других конечных пользователей.
Источник: Tiger Research
С ростом разнообразных случаев использования генерируется и сохраняется больше данных в Chromia — это создает основу для «AI-флайера». Текстовые, графические и транзакционные данные из блокчейн-приложений хранятся в структурированных векторных формах в базе данных Chromia, формируя богатый набор данных, пригодных для обучения ИИ.
Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, способствующим постоянному улучшению производительности. Например, ИИ, который учится на огромном количестве пользовательских торговых моделей, может предоставлять более точные и персонализированные финансовые рекомендации. Эти современные приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, будет способствовать накоплению более обширных данных, создавая замкнутый цикл устойчивого развития экосистемы.
После запуска основной сети Mimir, Chromia сосредоточится на трех основных направлениях:
Улучшение индексации EVM на основных сетях, таких как BSC, Ethereum, Base и др.
Расширьте возможности вывода ИИ, чтобы поддерживать более широкий диапазон моделей и случаев использования;
Расширение экосистемы разработчиков с помощью более удобных инструментов и инфраструктуры.
5.1 Инновации индексирования EVM
Внутренняя сложность блокчейна долгое время оставалась основным препятствием для разработчиков. В ответ на это Chromia представила инновационное индексное решение, ориентированное на разработчиков, которое направлено на коренное упрощение запросов к данным в блокчейне. Цель ясна: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы данные блокчейна были более доступны.
Этот метод представляет собой значительное изменение в способах отслеживания торговли NFT на Ethereum. Динамическое обучение данным модели и структуре Chromia заменяет жесткие заранее определенные структуры запросов, что позволяет выявлять самые эффективные пути для извлечения информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю торговых операций с предметами на блокчейне, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.
5.2 Расширение возможностей AI-выводов
Вышеупомянутый прогресс в индексировании данных закладывает основу для расширения возможностей Chromia по инференсу ИИ. Проект успешно запустил первое расширение логического вывода ИИ в тестовой сети с акцентом на поддержку моделей ИИ с открытым исходным кодом. Примечательно, что внедрение клиента Python значительно снизило сложность интеграции моделей машинного обучения в среду Chromia.
Это развитие выходит за рамки технической оптимизации и отражает стратегическое согласование с быстрыми инновациями в области AI-моделей. Поддерживая возможность прямого запуска все более разнообразных мощных AI-моделей на узлах поставщиков, Chromia стремится突破 границы распределенного обучения и вывода AI.
5.3 Стратегия расширения экосистемы разработчиков
Chromia активно устанавливает партнерства, чтобы раскрыть весь потенциал технологий векторных баз данных, сосредоточив внимание на разработке приложений с использованием ИИ. Эти усилия направлены на повышение полезности и спроса в сети.
Компания нацелена на высокоэффективные области, такие как代理 AI-исследований, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства. Этот план выходит за рамки технической поддержки - создание платформы, на которой разработчики могут строить приложения, создающие реальную ценность для пользователей. Ранее усиленные возможности индексирования данных и AI-выводы обещают стать основным движком для разработки этих приложений.
Онлайн-векторная база данных Chromia делает ее ведущим конкурентом в области интеграции блокчейна и ИИ. Ее инновационный подход — прямая интеграция векторной базы данных на блокчейне — еще не реализован в других экосистемах, подчеркивая явные технические преимущества.
Облачная модель аренды SCU платформы также вводит привлекательную парадигму для разработчиков, привыкших к системе топливных сборов. Эта предсказуемая и оптимизированная структура затрат особенно подходит для масштабных AI-приложений и составляет ключевую точку дифференциации. Стоит отметить, что затраты на использование примерно на 57% ниже, чем у услуг векторных баз данных Web2, что значительно усиливает конкурентоспособность Chromia на рынке.
Тем не менее, Chromia сталкивается с ключевыми проблемами, не в последнюю очередь с осведомленностью о рынке и ростом экосистемы. Очень важно сообщать разработчикам и предприятиям о сложных инновациях, таких как родной язык программирования (Rell) и интеграция ИИ в сети. Чтобы оставаться на шаг впереди, требуется постоянное развитие технологий и расширение экосистемы, особенно по мере того, как другие блокчейн-платформы начинают ориентироваться на аналогичные варианты использования.
Долгосрочный успех зависит от проверки реальных случаев использования и обеспечения устойчивости экономической модели токенов. Влияние модели аренды SCU на долгосрочную стоимость токена, стратегии эффективного привлечения разработчиков и создание значительных примеров коммерческого применения будут определяющими факторами будущего развития Chromia.
Chromia уже заняла ранние лидерские позиции в развивающейся области интеграции Web3 и ИИ. Однако преобразование технологических различий в устойчивую рыночную ценность требует постоянного прогресса на уровне инфраструктуры, экосистемы и коммуникации. Будущие 12-24 месяца будут критически важны для формирования долгосрочной траектории Chromia.