Этот отчет подготовлен Tiger Research и анализирует реализацию векторной базы данных Chromia как пример интеграции технологий ИИ и Блокчейн.
Краткое резюме
Инфраструктура векторных данных на блокчейне: Chromia представила первую векторную базу данных на блокчейне, построенную на PostgreSQL, что стало важным шагом к практическому слиянию ИИ и Блокчейна.
Эффективность затрат и дружелюбие к разработчикам: Предоставляя интегрированную среду разработки блокчейн, стоимость которой на 57% ниже, чем у традиционных отраслевых векторных решений, Chromia снижает порог входа в разработку приложений AI-Web3.
Будущее: Платформа планирует расшириться до индексации EVM, возможностей AI-вывода и более широкого поддержки экосистемы разработчиков, позиционируя Chromia как потенциального лидера в области AI-инноваций в Web3.
1. Состояние интеграции ИИ и Блокчейн
Источник: Kiyotaka
Пересечение ИИ и Блокчейн 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 Блокчейн.
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 финансирования и曝光, а не исследуют глубокую технологическую или функциональную синергию с Web3. Поэтому оценка множества проектов упала более чем на 90% от пиковых значений.
Корень проблемы, по которому AI и Блокчейн трудно реализуют существенное взаимодействие, заключается в нескольких структурных трудностях. Наиболее заметной из них является сложность обработки данных на блокчейне — данные по-прежнему разрозненные, а техническая волатильность высока. Если доступ к данным и их использование могли бы быть такими же простыми, как в традиционных системах, возможно, отрасль уже добилась бы более ясных результатов.
Эта дилемма напоминает сценарий Ромео и Джульетты: две мощные технологии из разных областей страдают от нехватки общего языка или истинной точки слияния. Все более очевидно, что отрасли необходима инфраструктура, способная преодолеть пропасть — которая может дополнить преимущества ИИ и Блокчейн, а также служить точкой пересечения между ними.
Для решения этой задачи необходима система, обладающая как экономической эффективностью, так и высокой производительностью, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. В этом контексте технологии векторных баз данных, поддерживающие большинство современных инноваций в области ИИ, становятся ключевыми факторами.
2. Необходимость в векторных базах данных
С распространением приложений ИИ векторные базы данных стали актуальными 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 извлекают данные на основе сходства (а не точности), они лучше соответствуют логике понимания языка и контекста ИИ, чем традиционные базы данных.
Источник: weaviate
Традиционные базы данных похожи на каталоги библиотек — они возвращают только книги, содержащие слово «kitten», в то время как векторные базы данных могут представлять такие связанные материалы, как «cat», «dog», «wolf» и т. д. Это возможно благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывая отношения на основе концептуального сходства (а не точной формулировки).
В качестве примера диалога: когда вас спрашивают «Как вы сегодня себя чувствуете?», если вы ответите «Небо особенно ясное», мы все равно можем понять вашу позитивную эмоцию — даже если не были использованы конкретные эмоциональные слова. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системам интерпретировать скрытые 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 огромные инвестиции. В отличие от этого, Web3 всегда было трудно разработать сопоставимые решения, что делает интеграцию ИИ и Блокчейн большей частью теоретической.
3. Видение векторной базы данных на блокчейне Chromia
Источник: Tiger Research
Chromia——Layer1 реляционная Блокчейн, построенная на PostgreSQL——выделяется благодаря своей способности обрабатывать структурированные данные и дружелюбной среде для разработчиков. Основываясь на своей реляционной базе данных, Chromia начала исследовать глубокую интеграцию Блокчейна и AI технологий.
Недавним этапом является запуск "Расширения Chromia", которое интегрирует PgVector (широко используемый в базе данных PostgreSQL инструмент для поиска векторного сходства с открытым исходным кодом). PgVector поддерживает эффективный запрос на схожесть текста или изображений, обеспечивая четкую практическую ценность для приложений на основе ИИ.
PgVector уже прочно укоренился в традиционной технологической экосистеме. Supabase, который часто рассматривается как замена основным сервисам 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 интероперации AI-Блокчейн.
3.1 Интегрированная среда: Полная интеграция Блокчейна и ИИ
Максимальная сложность, с которой сталкиваются разработчики, пытаясь объединить Блокчейн и ИИ, заключается в сложности. Создание приложений ИИ на существующем Блокчейне требует подключения сложных процессов нескольких внешних систем. Например, разработчики должны хранить данные в цепочке, запускать модели ИИ на внешних серверах и создавать независимую векторную базу данных.
Такая фрагментированная структура приводит к неэффективной работе. Запросы пользователей обрабатываются вне блокчейна, данные должны постоянно перемещаться между средой на блокчейне и вне его. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но и создает серьезные уязвимости в безопасности — передача данных между системами увеличивает риск хакерских атак и снижает общую прозрачность.
Chromia предлагает фундаментальное решение, интегрируя векторные базы данных непосредственно в Блокчейн. На Chromia все операции выполняются внутри цепи: запросы пользователей преобразуются в векторы, которые затем непосредственно ищутся в цепи для нахождения похожих данных и возвращения результатов, обеспечивая полный процесс обработки в одной среде.
Источник: Tiger Research
Чтобы проиллюстрировать эту простую аналогию: в прошлом разработчикам приходилось управлять компонентами по отдельности — точно так же, как при приготовлении пищи приходилось покупать кастрюли, сковородки, блендеры и духовки. Chromia оптимизирует процесс, предоставляя универсальный блендер, который объединяет все функции в единую систему.
Этот интегрированный подход значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода подключения, что снижает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и обработки записываются в Блокчейн, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полной интеграции Блокчейн и ИИ.
3.2 Эффективность затрат: выдающаяся ценовая конкурентоспособность по сравнению с существующими услугами
Существует распространенное предвзятое мнение: услуги на Блокчейне "неудобны и дороги". Особенно в традиционной модели Блокчейна, когда каждая транзакция вызывает увеличение затрат на топливо и стоимость из-за перегруженности Блокчейна. Непредсказуемость затрат становится основной преградой для компаний, использующих решения на основе Блокчейна.
Источник: Chromia
Chromia решает проблемы благодаря эффективной архитектуре и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели оплаты топлива для блокчейнов, Chromia вводит систему аренды вычислительных единиц серверов (SCU) — аналогичную ценовой структуре AWS или Google Cloud. Эта модель инстансирования соответствует привычным ценам на облачные услуги, устраняя распространенные колебания затрат в блокчейн-сетях.
В частности, пользователи могут арендовать SCU на неделю, используя нативный токен Chromia $CHR. Каждый SCU предоставляет 16 ГБ базового хранилища, стоимость которого линейно увеличивается в зависимости от использования. SCU можно гибко настраивать в зависимости от потребностей, что обеспечивает эффективное распределение ресурсов. Эта модель сохраняет децентрализованный характер сети, одновременно внедряя предсказуемую модель оценки использования Web2 — значительно повышая прозрачность и эффективность затрат.
Источник: Chromia, Tiger Research
Chromia векторная база данных дополнительно укрепляет свои преимущества в области затрат. Согласно внутреннему бенчмаркингу, эксплуатационные 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 конкурентоспособная цена обусловлена многими структурными эффективностями. Chromia выигрывает от технологической оптимизации адаптации PgVector к цепочечной среде, но более значительное влияние оказывает ее децентрализованная модель поставки ресурсов. Традиционные услуги накладывают высокую надбавку на услуги на инфраструктуре AWS или GCP, в то время как Chromia предоставляет вычислительные мощности и хранение напрямую через операторов узлов, снижая промежуточные уровни и связанные с ними затраты.
Распределенная структура также повышает надежность услуг. Параллельная работа нескольких узлов делает сеть естественным образом высокодоступной — даже если отдельные узлы выходят из строя. Таким образом, типичные высокие затраты на инфраструктуру высокой доступности и потребность в крупных командах поддержки в модели Web2 SaaS значительно снижаются, что как снижает операционные расходы, так и усиливает устойчивость системы.
4. Начало слияния Блокчейн и ИИ
Несмотря на то, что прошло всего месяц с момента запуска, векторная база данных Chromia уже демонстрирует раннюю привлекательность, и разрабатывается множество инновационных случаев использования. Чтобы ускорить принятие, Chromia активно поддерживает строителей, финансируя расходы на использование векторной базы данных.
Эти гранты снижают порог 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, основанные на сообществе.
Источник: Tiger Research
Предположим, что это пример, как «AI Web3 исследовательский хаб», разработанный Tiger Labs. Эта система использует инфраструктуру Chromia для преобразования исследовательского контента и данных о Web3 проектах в векторные вложения, которые предоставляют интеллектуальные услуги агентам AI.
Эти AI-агенты могут непосредственно запрашивать данные на блокчейне через векторную базу данных Chromia, что значительно ускоряет отклик. В сочетании с индексными возможностями EVM от Chromia, система может анализировать активность на блокчейне Ethereum, BNB Chain, Base и других — поддерживая широкий спектр проектов. Стоит отметить, что контекст диалога пользователей хранится на блокчейне, обеспечивая полную прозрачность рекомендательных потоков для инвесторов и других конечных пользователей.
Источник: Tiger Research
С ростом разнообразных случаев использования, генерируется и хранится больше данных в Chromia — закладывая основу для «AI-колеса». Текст, изображения и данные транзакций из приложений Блокчейн хранятся в структурированных векторных формах в базе данных Chromia, формируя богатые наборы данных, которые могут быть обучены ИИ.
Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, что способствует постоянному повышению производительности. Например, ИИ, обучающийся на массовых пользовательских торговых моделях, может предоставлять более точные индивидуализированные финансовые рекомендации. Эти передовые приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, порождает более богатое накопление данных, формируя замкнутый круг устойчивого развития экосистемы.
5. Дорожная карта Chromia
После запуска основной сети Mimir, Chromia сосредоточится на трех основных областях:
Укрепление индексации EVM на основных цепочках, таких как BSC, Эфириум, Base и т.д.;
Расширение возможностей ИИ для поддержки более широких моделей и случаев использования;
Расширение экосистемы разработчиков с помощью более удобных инструментов и инфраструктуры.
5.1 Инновации индексирования EVM
Внутренняя сложность Блокчейн долгое время была основным препятствием для разработчиков. С этой целью Chromia внедрила инновационное индексное решение, ориентированное на разработчиков, которое направлено на фундаментальное упрощение запросов к данным в цепочке. Цель ясна: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы данные Блокчейн были более доступны.
Этот метод представляет собой значительное изменение в способе отслеживания сделок с NFT на Ethereum. Хромия динамически изучает модели и структуры данных, заменяя жесткие предопределенные запросы, чтобы определить наиболее эффективные пути извлечения информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю сделок с предметами в блокчейне, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.
5.2 Расширение возможностей AI-вывода
Указанные выше данные индексации создают основу для расширения возможностей AI-вывода Chromia. Проект успешно запустил первый AI-вывод на тестовой сети, с акцентом на поддержку открытых AI-моделей. Стоит отметить, 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 темпами инноваций в области ИИ-моделей. Поддерживая прямую работу все более разнообразных мощных ИИ-моделей на узлах поставщиков, Chromia стремится преодолеть границы распределенного обучения и вывода ИИ.
5.3 Стратегия расширения экосистемы разработчиков
Chromia активно строит сотрудничество, раскрывая весь потенциал технологий векторных баз данных, с акцентом на разработку приложений на основе ИИ. Эти усилия направлены на повышение полезности и спроса в сети.
Компания нацелена на исследование ИИ, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства в высоковлиятельных областях. Этот план выходит за рамки технической поддержки — создание платформы, на которой разработчики могут создавать приложения с реальной ценностью для пользователей. Предварительно улучшенные индексы данных и возможности ИИ-вычислений обещают стать основным двигателем разработки этих приложений.
6. Видение Chromia и рыночные вызовы
Хранилище векторных данных Chromia на блокчейне делает его ведущим конкурентом в области интеграции блокчейна и ИИ. Его инновационный подход — прямая интеграция векторной базы данных на блокчейне — еще не реализован в других экосистемах, подчеркивающий явное техническое преимущество.
Облачная модель аренды SCU платформы также предлагает привлекательное изменение парадигмы для разработчиков, привыкших к системе топливных сборов. Эта предсказуемая и оптимизированная структура затрат особенно подходит для масштабных AI-приложений, представляя собой ключевую точку дифференциации. Стоит отметить, что стоимость использования примерно на 57% ниже, чем у сервисов векторных баз данных Web2, что значительно усиливает конкурентоспособность Chromia на рынке.
Тем не менее, Chromia сталкивается с ключевыми вызовами — особенно в области рыночного восприятия и роста экосистемы. Важно донести до разработчиков и компаний информацию о таких сложных инновациях, как её собственный язык программирования (Rell) и интеграция AI в блоке. Для поддержания лидирующих позиций необходимо постоянное техническое развитие и расширение экосистемы, особенно когда другие Блокчейн платформы начинают нацеливаться 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 токенов, эффективные стратегии привлечения разработчиков и создание значительных коммерческих случаев использования станут решающими факторами будущего развития Chromia.
Chromia заняла ранние лидерские позиции в развивающейся области слияния Web3 и AI. Однако превращение технологических различий в устойчивую рыночную ценность требует постоянного прогресса на уровне инфраструктуры, экосистемы и коммуникации. Будущие 12-24 месяца будут критически важными 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».
Глубина анализа базы данных векторов Chromia: как AI и Блокчейн сливаются?
Этот отчет подготовлен Tiger Research и анализирует реализацию векторной базы данных Chromia как пример интеграции технологий ИИ и Блокчейн.
Краткое резюме
1. Состояние интеграции ИИ и Блокчейн
Источник: Kiyotaka
Пересечение ИИ и Блокчейн 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 Блокчейн.
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 финансирования и曝光, а не исследуют глубокую технологическую или функциональную синергию с Web3. Поэтому оценка множества проектов упала более чем на 90% от пиковых значений.
Корень проблемы, по которому AI и Блокчейн трудно реализуют существенное взаимодействие, заключается в нескольких структурных трудностях. Наиболее заметной из них является сложность обработки данных на блокчейне — данные по-прежнему разрозненные, а техническая волатильность высока. Если доступ к данным и их использование могли бы быть такими же простыми, как в традиционных системах, возможно, отрасль уже добилась бы более ясных результатов.
Эта дилемма напоминает сценарий Ромео и Джульетты: две мощные технологии из разных областей страдают от нехватки общего языка или истинной точки слияния. Все более очевидно, что отрасли необходима инфраструктура, способная преодолеть пропасть — которая может дополнить преимущества ИИ и Блокчейн, а также служить точкой пересечения между ними.
Для решения этой задачи необходима система, обладающая как экономической эффективностью, так и высокой производительностью, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. В этом контексте технологии векторных баз данных, поддерживающие большинство современных инноваций в области ИИ, становятся ключевыми факторами.
2. Необходимость в векторных базах данных
С распространением приложений ИИ векторные базы данных стали актуальными 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 извлекают данные на основе сходства (а не точности), они лучше соответствуют логике понимания языка и контекста ИИ, чем традиционные базы данных.
Источник: weaviate
Традиционные базы данных похожи на каталоги библиотек — они возвращают только книги, содержащие слово «kitten», в то время как векторные базы данных могут представлять такие связанные материалы, как «cat», «dog», «wolf» и т. д. Это возможно благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывая отношения на основе концептуального сходства (а не точной формулировки).
В качестве примера диалога: когда вас спрашивают «Как вы сегодня себя чувствуете?», если вы ответите «Небо особенно ясное», мы все равно можем понять вашу позитивную эмоцию — даже если не были использованы конкретные эмоциональные слова. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системам интерпретировать скрытые 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 огромные инвестиции. В отличие от этого, Web3 всегда было трудно разработать сопоставимые решения, что делает интеграцию ИИ и Блокчейн большей частью теоретической.
3. Видение векторной базы данных на блокчейне Chromia
Источник: Tiger Research
Chromia——Layer1 реляционная Блокчейн, построенная на PostgreSQL——выделяется благодаря своей способности обрабатывать структурированные данные и дружелюбной среде для разработчиков. Основываясь на своей реляционной базе данных, Chromia начала исследовать глубокую интеграцию Блокчейна и AI технологий.
Недавним этапом является запуск "Расширения Chromia", которое интегрирует PgVector (широко используемый в базе данных PostgreSQL инструмент для поиска векторного сходства с открытым исходным кодом). PgVector поддерживает эффективный запрос на схожесть текста или изображений, обеспечивая четкую практическую ценность для приложений на основе ИИ.
PgVector уже прочно укоренился в традиционной технологической экосистеме. Supabase, который часто рассматривается как замена основным сервисам 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 интероперации AI-Блокчейн.
3.1 Интегрированная среда: Полная интеграция Блокчейна и ИИ
Максимальная сложность, с которой сталкиваются разработчики, пытаясь объединить Блокчейн и ИИ, заключается в сложности. Создание приложений ИИ на существующем Блокчейне требует подключения сложных процессов нескольких внешних систем. Например, разработчики должны хранить данные в цепочке, запускать модели ИИ на внешних серверах и создавать независимую векторную базу данных.
Такая фрагментированная структура приводит к неэффективной работе. Запросы пользователей обрабатываются вне блокчейна, данные должны постоянно перемещаться между средой на блокчейне и вне его. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но и создает серьезные уязвимости в безопасности — передача данных между системами увеличивает риск хакерских атак и снижает общую прозрачность.
Chromia предлагает фундаментальное решение, интегрируя векторные базы данных непосредственно в Блокчейн. На Chromia все операции выполняются внутри цепи: запросы пользователей преобразуются в векторы, которые затем непосредственно ищутся в цепи для нахождения похожих данных и возвращения результатов, обеспечивая полный процесс обработки в одной среде.
Источник: Tiger Research
Чтобы проиллюстрировать эту простую аналогию: в прошлом разработчикам приходилось управлять компонентами по отдельности — точно так же, как при приготовлении пищи приходилось покупать кастрюли, сковородки, блендеры и духовки. Chromia оптимизирует процесс, предоставляя универсальный блендер, который объединяет все функции в единую систему.
Этот интегрированный подход значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода подключения, что снижает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и обработки записываются в Блокчейн, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полной интеграции Блокчейн и ИИ.
3.2 Эффективность затрат: выдающаяся ценовая конкурентоспособность по сравнению с существующими услугами
Существует распространенное предвзятое мнение: услуги на Блокчейне "неудобны и дороги". Особенно в традиционной модели Блокчейна, когда каждая транзакция вызывает увеличение затрат на топливо и стоимость из-за перегруженности Блокчейна. Непредсказуемость затрат становится основной преградой для компаний, использующих решения на основе Блокчейна.
Источник: Chromia
Chromia решает проблемы благодаря эффективной архитектуре и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели оплаты топлива для блокчейнов, Chromia вводит систему аренды вычислительных единиц серверов (SCU) — аналогичную ценовой структуре AWS или Google Cloud. Эта модель инстансирования соответствует привычным ценам на облачные услуги, устраняя распространенные колебания затрат в блокчейн-сетях.
В частности, пользователи могут арендовать SCU на неделю, используя нативный токен Chromia $CHR. Каждый SCU предоставляет 16 ГБ базового хранилища, стоимость которого линейно увеличивается в зависимости от использования. SCU можно гибко настраивать в зависимости от потребностей, что обеспечивает эффективное распределение ресурсов. Эта модель сохраняет децентрализованный характер сети, одновременно внедряя предсказуемую модель оценки использования Web2 — значительно повышая прозрачность и эффективность затрат.
Источник: Chromia, Tiger Research
Chromia векторная база данных дополнительно укрепляет свои преимущества в области затрат. Согласно внутреннему бенчмаркингу, эксплуатационные 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 конкурентоспособная цена обусловлена многими структурными эффективностями. Chromia выигрывает от технологической оптимизации адаптации PgVector к цепочечной среде, но более значительное влияние оказывает ее децентрализованная модель поставки ресурсов. Традиционные услуги накладывают высокую надбавку на услуги на инфраструктуре AWS или GCP, в то время как Chromia предоставляет вычислительные мощности и хранение напрямую через операторов узлов, снижая промежуточные уровни и связанные с ними затраты.
Распределенная структура также повышает надежность услуг. Параллельная работа нескольких узлов делает сеть естественным образом высокодоступной — даже если отдельные узлы выходят из строя. Таким образом, типичные высокие затраты на инфраструктуру высокой доступности и потребность в крупных командах поддержки в модели Web2 SaaS значительно снижаются, что как снижает операционные расходы, так и усиливает устойчивость системы.
4. Начало слияния Блокчейн и ИИ
Несмотря на то, что прошло всего месяц с момента запуска, векторная база данных Chromia уже демонстрирует раннюю привлекательность, и разрабатывается множество инновационных случаев использования. Чтобы ускорить принятие, Chromia активно поддерживает строителей, финансируя расходы на использование векторной базы данных.
Эти гранты снижают порог 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, основанные на сообществе.
Источник: Tiger Research
Предположим, что это пример, как «AI Web3 исследовательский хаб», разработанный Tiger Labs. Эта система использует инфраструктуру Chromia для преобразования исследовательского контента и данных о Web3 проектах в векторные вложения, которые предоставляют интеллектуальные услуги агентам AI.
Эти AI-агенты могут непосредственно запрашивать данные на блокчейне через векторную базу данных Chromia, что значительно ускоряет отклик. В сочетании с индексными возможностями EVM от Chromia, система может анализировать активность на блокчейне Ethereum, BNB Chain, Base и других — поддерживая широкий спектр проектов. Стоит отметить, что контекст диалога пользователей хранится на блокчейне, обеспечивая полную прозрачность рекомендательных потоков для инвесторов и других конечных пользователей.
Источник: Tiger Research
С ростом разнообразных случаев использования, генерируется и хранится больше данных в Chromia — закладывая основу для «AI-колеса». Текст, изображения и данные транзакций из приложений Блокчейн хранятся в структурированных векторных формах в базе данных Chromia, формируя богатые наборы данных, которые могут быть обучены ИИ.
Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, что способствует постоянному повышению производительности. Например, ИИ, обучающийся на массовых пользовательских торговых моделях, может предоставлять более точные индивидуализированные финансовые рекомендации. Эти передовые приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, порождает более богатое накопление данных, формируя замкнутый круг устойчивого развития экосистемы.
5. Дорожная карта Chromia
После запуска основной сети Mimir, Chromia сосредоточится на трех основных областях:
5.1 Инновации индексирования EVM
Внутренняя сложность Блокчейн долгое время была основным препятствием для разработчиков. С этой целью Chromia внедрила инновационное индексное решение, ориентированное на разработчиков, которое направлено на фундаментальное упрощение запросов к данным в цепочке. Цель ясна: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы данные Блокчейн были более доступны.
Этот метод представляет собой значительное изменение в способе отслеживания сделок с NFT на Ethereum. Хромия динамически изучает модели и структуры данных, заменяя жесткие предопределенные запросы, чтобы определить наиболее эффективные пути извлечения информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю сделок с предметами в блокчейне, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.
5.2 Расширение возможностей AI-вывода
Указанные выше данные индексации создают основу для расширения возможностей AI-вывода Chromia. Проект успешно запустил первый AI-вывод на тестовой сети, с акцентом на поддержку открытых AI-моделей. Стоит отметить, 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 темпами инноваций в области ИИ-моделей. Поддерживая прямую работу все более разнообразных мощных ИИ-моделей на узлах поставщиков, Chromia стремится преодолеть границы распределенного обучения и вывода ИИ.
5.3 Стратегия расширения экосистемы разработчиков
Chromia активно строит сотрудничество, раскрывая весь потенциал технологий векторных баз данных, с акцентом на разработку приложений на основе ИИ. Эти усилия направлены на повышение полезности и спроса в сети.
Компания нацелена на исследование ИИ, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства в высоковлиятельных областях. Этот план выходит за рамки технической поддержки — создание платформы, на которой разработчики могут создавать приложения с реальной ценностью для пользователей. Предварительно улучшенные индексы данных и возможности ИИ-вычислений обещают стать основным двигателем разработки этих приложений.
6. Видение Chromia и рыночные вызовы
Хранилище векторных данных Chromia на блокчейне делает его ведущим конкурентом в области интеграции блокчейна и ИИ. Его инновационный подход — прямая интеграция векторной базы данных на блокчейне — еще не реализован в других экосистемах, подчеркивающий явное техническое преимущество.
Облачная модель аренды SCU платформы также предлагает привлекательное изменение парадигмы для разработчиков, привыкших к системе топливных сборов. Эта предсказуемая и оптимизированная структура затрат особенно подходит для масштабных AI-приложений, представляя собой ключевую точку дифференциации. Стоит отметить, что стоимость использования примерно на 57% ниже, чем у сервисов векторных баз данных Web2, что значительно усиливает конкурентоспособность Chromia на рынке.
Тем не менее, Chromia сталкивается с ключевыми вызовами — особенно в области рыночного восприятия и роста экосистемы. Важно донести до разработчиков и компаний информацию о таких сложных инновациях, как её собственный язык программирования (Rell) и интеграция AI в блоке. Для поддержания лидирующих позиций необходимо постоянное техническое развитие и расширение экосистемы, особенно когда другие Блокчейн платформы начинают нацеливаться 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 токенов, эффективные стратегии привлечения разработчиков и создание значительных коммерческих случаев использования станут решающими факторами будущего развития Chromia.
Chromia заняла ранние лидерские позиции в развивающейся области слияния Web3 и AI. Однако превращение технологических различий в устойчивую рыночную ценность требует постоянного прогресса на уровне инфраструктуры, экосистемы и коммуникации. Будущие 12-24 месяца будут критически важными для формирования долгосрочной траектории Chromia.
Исходная ссылка