วิสัยทัศน์ในอนาคต: แพลตฟอร์มมีแผนที่จะขยายไปยังการจัดทำดัชนี EVM, ความสามารถในการอนุมาน AI และการสนับสนุนนักพัฒนาที่กว้างขึ้น โดยตั้งเป้าให้ Chromia เป็นผู้นำที่มีศักยภาพในการสร้างนวัตกรรม AI ในพื้นที่ Web3.
1. สถานะปัจจุบันของการผสมผสานระหว่าง AI กับบล็อกเชน
**แหล่งที่มา: Kiyotaka**
AI กับบล็อกเชนได้ดึงดูดความสนใจจากอุตสาหกรรมมาเป็นเวลานาน ระบบ AI ที่มีการรวมศูนย์ยังคงเผชิญกับความท้าทายด้านความโปร่งใส ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการคาดการณ์ต้นทุน ซึ่งพื้นที่เหล่านี้มักถูกมองว่าเป็นโซลูชันที่มีศักยภาพจากบล็อกเชน
3.1 สภาพแวดล้อมการรวมตัวแบบบูรณาการ: การผสมผสานระหว่างบล็อกเชนและ AI อย่างสมบูรณ์
ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการพัฒนานักพัฒนาคือความซับซ้อนในการรวมบล็อกเชนกับ AI การสร้างแอปพลิเคชัน AI บนบล็อกเชนที่มีอยู่ต้องเชื่อมต่อกับหลายระบบภายนอกที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาต้องจัดเก็บข้อมูลบนบล็อกเชน รันโมเดล AI บนเซิร์ฟเวอร์ภายนอก และสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่เป็นอิสระ.
**Chromia แก้ปัญหาจุดปวดผ่านสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและรูปแบบธุรกิจที่แตกต่าง **ไม่เหมือนกับรูปแบบค่าธรรมเนียมก๊าซของบล็อกเชนแบบเดิม Chromia แนะนําระบบเช่า Server Compute Unit (SCU) ซึ่งคล้ายกับโครงสร้างราคาของ AWS หรือ Google Cloud รูปแบบการสร้างอินสแตนซ์นี้สอดคล้องกับการกําหนดราคาบริการคลาวด์ที่คุ้นเคยซึ่งช่วยขจัดความผันผวนของต้นทุนที่พบได้ทั่วไปในเครือข่ายบล็อกเชน
**ข้อมูลที่สะสมนี้กลายเป็นสื่อการเรียนรู้หลักของ AI ขับเคลื่อนการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง **ตัวอย่างเช่น AI ที่เรียนรู้จากรูปแบบการซื้อขายของผู้ใช้จํานวนมากสามารถให้คําแนะนําทางการเงินที่แม่นยําและปรับแต่งได้มากขึ้น แอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงเหล่านี้ดึงดูดผู้ใช้มากขึ้นโดยการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และการเติบโตของผู้ใช้จะนําไปสู่การสะสมข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นทําให้เกิดวงจรปิดของการพัฒนาระบบนิเวศที่ยั่งยืน
ความก้าวหน้าของดัชนีข้อมูลที่กล่าวถึงข้างต้นได้วางรากฐานสำหรับการขยายความสามารถในการอนุมาน AI ของ Chromia โครงการได้เปิดตัวการขยาย AI การอนุมานตัวแรกในเครือข่ายทดสอบซึ่งเน้นการสนับสนุนโมเดล AI แบบโอเพนซอร์ส เป็นที่น่าสังเกตว่าการนำลูกค้า Python เข้ามาได้ลดความยากในการรวมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมของ Chromia อย่างมาก.
การพัฒนานี้เกินกว่าการปรับแต่งเทคโนโลยี แสดงถึงการจัดกลุ่มกลยุทธ์ที่สอดคล้องกับการสร้างสรรค์โมเดล AI ที่มีความรวดเร็ว โดยการสนับสนุนการทำงานของโมเดล AI ที่มีความหลากหลายและทรงพลังที่ทำงานโดยตรงในโหนดของผู้ให้บริการ Chromia ตั้งเป้าหมายที่จะทำลายขอบเขตของการเรียนรู้และการอนุมาน AI แบบกระจาย
5.3 กลยุทธ์การขยายระบบนิเวศนักพัฒนา
Chromiaกำลังสร้างความร่วมมืออย่างแข็งขันเพื่อปลดปล่อยศักยภาพทั้งหมดของเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ความพยายามเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความต้องการของเครือข่าย
บริษัทมุ่งเป้าไปที่การวิจัย AI การแนะนำแบบกระจายศูนย์ ระบบการค้นหาข้อความที่รับรู้บริบท และการค้นหาความคล้ายคลึงทางอรรถศาสตร์ในด้านที่มีผลกระทบสูงต่างๆ แผนดังกล่าวเกินกว่าการสนับสนุนทางเทคโนโลยี - สร้างแพลตฟอร์มที่นักพัฒนาสามารถสร้างแอพพลิเคชั่นที่มีคุณค่าจริงสำหรับผู้ใช้ ก่อนหน้านี้ดัชนีข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงและความสามารถในการอนุมาน AI คาดว่าจะกลายเป็นเครื่องยนต์หลักในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นเหล่านี้.
ความลึก解析Chromia向量数据库：AI与บล็อกเชน如何融合？
รายงานนี้จัดทำขึ้นโดย Tiger Research ซึ่งวิเคราะห์การนำไปใช้ของฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Chromia ในฐานะกรณีศึกษาการผสานเทคโนโลยี AI กับบล็อกเชน
สรุปประเด็น
1. สถานะปัจจุบันของการผสมผสานระหว่าง AI กับบล็อกเชน
AI กับบล็อกเชนได้ดึงดูดความสนใจจากอุตสาหกรรมมาเป็นเวลานาน ระบบ AI ที่มีการรวมศูนย์ยังคงเผชิญกับความท้าทายด้านความโปร่งใส ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการคาดการณ์ต้นทุน ซึ่งพื้นที่เหล่านี้มักถูกมองว่าเป็นโซลูชันที่มีศักยภาพจากบล็อกเชน
แม้ว่า AI ตัวแทนตลาดจะระเบิดในช่วงปลายปี 2024 แต่โครงการส่วนใหญ่กลับทำได้เพียงการรวมกันในระดับผิวเผินของสองเทคโนโลยีเท่านั้น. หลายโครงการพึ่งพาความสนใจในการเก็งกำไรของสกุลเงินดิจิทัลเพื่อหาเงินทุนและการเปิดเผย แทนที่จะสำรวจความร่วมมือทางเทคโนโลยีหรือฟังก์ชันลึก ๆ กับ Web3. ดังนั้น มูลค่าของโครงการจำนวนมากจึงลดลงมากกว่า 90% จากจุดสูงสุด.
รากเหง้าของความยากลำบากในการทำงานร่วมกันระหว่าง AI และบล็อกเชนอยู่ที่ปัญหาทางโครงสร้างที่หลากหลาย ปัญหาที่เด่นชัดที่สุดคือความซับซ้อนในการประมวลผลข้อมูลบนบล็อก—ข้อมูลยังคงกระจัดกระจายและเทคโนโลยีก็มีความผันผวนสูง หากการเข้าถึงและการใช้ข้อมูลง่ายเหมือนกับระบบแบบดั้งเดิม อาจเป็นไปได้ว่าอุตสาหกรรมอาจมีผลลัพธ์ที่ชัดเจนมากขึ้นแล้ว
สถานการณ์นี้คล้ายกับบทละครของโรมิโอและจูเลียต: เทคโนโลยีที่ทรงพลังสองประเภทจากสาขาที่แตกต่างกันขาดภาษาเดียวกันหรือจุดตัดที่แท้จริงในการรวมกัน สิ่งที่ชัดเจนมากขึ้นคืออุตสาหกรรมต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถเชื่อมช่องว่าง - ทั้งยังสามารถเสริมสร้างจุดแข็งของ AI และบล็อกเชน และทำหน้าที่เป็นจุดตัดของทั้งสองอย่าง.
การรับมือกับความท้าทายนี้ต้องการระบบที่มีทั้งความคุ้มค่าและประสิทธิภาพสูง เพื่อให้สอดคล้องกับความน่าเชื่อถือของเครื่องมือที่เป็นศูนย์กลางในปัจจุบัน ในบริบทนี้ เทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่สนับสนุนนวัตกรรม AI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันกำลังกลายเป็นผู้สนับสนุนที่สำคัญ.
2. ความจำเป็นของฐานข้อมูลเวกเตอร์
ด้วยความนิยมของแอปพลิเคชัน AI ฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้เกิดขึ้นเพื่อแก้ปัญหาข้อ จํากัด ของระบบฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ฐานข้อมูลเหล่านี้จัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนเช่นข้อความรูปภาพเสียง ฯลฯ ลงในการแสดงทางคณิตศาสตร์ที่เรียกว่า "เวกเตอร์" เนื่องจากข้อมูลถูกดึงมาตามความคล้ายคลึงกันมากกว่าความถูกต้องฐานข้อมูลเวกเตอร์จึงเหมาะสําหรับความเข้าใจภาษาและบริบทของ AI มากกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม **
ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมเปรียบเสมือนดัชนีห้องสมุด—จะส่งคืนแค่หนังสือที่มีคำว่า "kitten" เท่านั้น ในขณะที่ฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง เช่น "cat" "dog" "wolf" เป็นต้น นี่เกิดจากการที่ระบบจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบเวกเตอร์เชิงตัวเลข ซึ่งจับความสัมพันธ์ที่อิงตามความคล้ายคลึงกันของแนวคิด (ไม่ใช่คำที่ตรงตามคำ)
ยกตัวอย่างเช่นการสนทนา: เมื่อถูกถามว่า "วันนี้คุณรู้สึกอย่างไร" หากคําตอบคือ "ท้องฟ้าแจ่มใสเป็นพิเศษ" เรายังคงสามารถเข้าใจอารมณ์เชิงบวกได้แม้ว่าจะไม่มีการใช้คําศัพท์ทางอารมณ์ที่ชัดเจนก็ตาม ฐานข้อมูลเวกเตอร์ทํางานในลักษณะเดียวกันทําให้ระบบสามารถตีความความหมายพื้นฐานแทนที่จะพึ่งพาการจับคู่คําโดยตรง สิ่งนี้จําลองรูปแบบความรู้ความเข้าใจของมนุษย์และเปิดใช้งานการโต้ตอบ AI ที่เป็นธรรมชาติและชาญฉลาดยิ่งขึ้น **
ใน Web2 คุณค่าของฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง แพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Pinecone (100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ), Weaviate (50 ล้านดอลลาร์สหรัฐ), Milvus (60 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) และ Chroma (18 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ได้รับการลงทุนอย่างมหาศาล ในทางกลับกัน Web3 ยังคงพัฒนาสิ่งที่เปรียบเทียบได้ยาก ทำให้การผสมผสานระหว่าง AI กับบล็อกเชนยังคงอยู่ในระดับทฤษฎีมากกว่า
3. วิสัยทัศน์ของฐานข้อมูลเวกเตอร์บนบล็อกเชน Chromia
Chromia——บล็อกเชนเชิงสัมพันธ์ Layer1 ที่สร้างขึ้นบน PostgreSQL——โดดเด่นด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลเชิงโครงสร้างและสภาพแวดล้อมที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา。ด้วยพื้นฐานจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ Chromia ได้เริ่มสำรวจการบูรณาการอย่างลึกซึ้งระหว่างบล็อกเชนและเทคโนโลยี AI。
เหตุการณ์สำคัญในช่วงนี้คือการเปิดตัว "Chromia ขยาย" ซึ่งรวม PgVector (เครื่องมือค้นหาความคล้ายคลึงของเวกเตอร์โอเพนซอร์สที่ใช้อย่างแพร่หลายภายในฐานข้อมูล PostgreSQL) PgVector รองรับการค้นหาข้อความหรือภาพที่คล้ายคลึงกันอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ความสามารถที่ชัดเจนแก่แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI.
PgVector ได้ตั้งรากฐานที่มั่นคงในระบบนิเวศเทคโนโลยีดั้งเดิม Supabase ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นทางเลือกสำหรับบริการฐานข้อมูลหลักอย่าง Firebase ใช้ PgVector เพื่อสนับสนุนการค้นหาวัสดุที่มีประสิทธิภาพสูง การแพร่หลายที่เพิ่มขึ้นบนแพลตฟอร์ม PostgreSQL สะท้อนถึงความเชื่อมั่นอย่างกว้างขวางในเครื่องมือดังกล่าวในอุตสาหกรรม
ด้วยการรวม PgVector, Chromia ได้นำความสามารถในการค้นหาด้วยเวกเตอร์เข้าสู่ Web3 ทำให้โครงสร้างพื้นฐานของมันสอดคล้องกับมาตรฐานที่ได้รับการตรวจสอบจากเทคโนโลยีแบบดั้งเดิม. การรวมนี้มีบทบาทสำคัญในอัปเกรด Mimir Mainnet ในเดือนมีนาคม 2025 และถูกมองว่าเป็นก้าวแรกที่สำคัญในการเชื่อมต่อที่ไม่มีรอยต่อระหว่าง AI-บล็อกเชน.
3.1 สภาพแวดล้อมการรวมตัวแบบบูรณาการ: การผสมผสานระหว่างบล็อกเชนและ AI อย่างสมบูรณ์
ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการพัฒนานักพัฒนาคือความซับซ้อนในการรวมบล็อกเชนกับ AI การสร้างแอปพลิเคชัน AI บนบล็อกเชนที่มีอยู่ต้องเชื่อมต่อกับหลายระบบภายนอกที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาต้องจัดเก็บข้อมูลบนบล็อกเชน รันโมเดล AI บนเซิร์ฟเวอร์ภายนอก และสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่เป็นอิสระ.
โครงสร้างที่เป็นชิ้นส่วนแบบนี้ทำให้การทำงานไร้ประสิทธิภาพ ผู้ใช้ต้องสอบถามข้อมูลที่ประมวลผลนอกบล็อกเชน ซึ่งข้อมูลต้องถูกย้ายไปมาระหว่างสภาพแวดล้อมบนบล็อกเชนและนอกบล็อกเชนอย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้ไม่เพียงเพิ่มระยะเวลาในการพัฒนาและต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน แต่ยังทำให้เกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยอย่างรุนแรง — การส่งข้อมูลระหว่างระบบเพิ่มความเสี่ยงต่อการโจมตีของแฮกเกอร์และลดความโปร่งใสโดยรวม.
Chromia提供โซลูชันพื้นฐานโดยการรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์เข้ากับบล็อกเชนโดยตรง บน Chromia การประมวลผลทั้งหมดจะทำในเครือข่าย: การค้นหาของผู้ใช้จะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ ค้นหาข้อมูลที่คล้ายกันโดยตรงในเครือข่ายและส่งคืนผลลัพธ์ ทำให้การประมวลผลในสภาพแวดล้อมเดียวทั้งหมดเป็นไปได้
เพื่อแสดงให้เห็นถึงการเปรียบเทียบง่ายๆนี้: ในอดีตนักพัฒนาต้องจัดการส่วนประกอบแยกต่างหากเช่นเดียวกับการทําอาหารที่ต้องซื้อหม้อกระทะเครื่องปั่นและเตาอบ Chromia ปรับปรุงกระบวนการด้วยการจัดหาเครื่องปั่นอเนกประสงค์ที่รวมฟังก์ชันทั้งหมดไว้ในระบบเดียว
วิธีการรวมนี้ทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้นมาก ไม่ต้องใช้บริการภายนอกหรือโค้ดการเชื่อมต่อที่ซับซ้อน ลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนา นอกจากนี้ ข้อมูลและการดำเนินการทั้งหมดจะถูกบันทึกไว้ในบล็อกเชนเพื่อให้มั่นใจว่ามีความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์ นี่คือจุดเริ่มต้นของการรวมกันอย่างสมบูรณ์ระหว่างบล็อกเชนและ AI.
3.2 ประสิทธิภาพต้นทุน: ความสามารถในการแข่งขันด้านราคาที่ยอดเยี่ยมเมื่อเปรียบเทียบกับบริการที่มีอยู่
มีแบบแผนที่แพร่หลายว่าบริการแบบ on-chain นั้น "ไม่สะดวกและมีราคาแพง" **โดยเฉพาะอย่างยิ่งในรูปแบบบล็อกเชนแบบดั้งเดิมข้อบกพร่องเชิงโครงสร้างของค่าธรรมเนียมก๊าซต่อธุรกรรมและต้นทุนห่วงโซ่ความแออัดที่เพิ่มขึ้นมีความสําคัญ ความไม่แน่นอนของต้นทุนเป็นอุปสรรคสําคัญสําหรับธุรกิจในการนําโซลูชันบล็อกเชนมาใช้
**Chromia แก้ปัญหาจุดปวดผ่านสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและรูปแบบธุรกิจที่แตกต่าง **ไม่เหมือนกับรูปแบบค่าธรรมเนียมก๊าซของบล็อกเชนแบบเดิม Chromia แนะนําระบบเช่า Server Compute Unit (SCU) ซึ่งคล้ายกับโครงสร้างราคาของ AWS หรือ Google Cloud รูปแบบการสร้างอินสแตนซ์นี้สอดคล้องกับการกําหนดราคาบริการคลาวด์ที่คุ้นเคยซึ่งช่วยขจัดความผันผวนของต้นทุนที่พบได้ทั่วไปในเครือข่ายบล็อกเชน
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ใช้สามารถเช่า SCU ตามสัปดาห์โดยใช้โทเค็นพื้นเมืองของ Chromia $CHR โดยแต่ละ SCU จะให้พื้นที่จัดเก็บมาตรฐาน 16GB ซึ่งต้นทุนจะขยายตามการใช้งานในรูปแบบเชิงเส้น SCU สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างยืดหยุ่นตามความต้องการเพื่อให้เกิดการจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่น โมเดลนี้รักษาความกระจายศูนย์ของเครือข่ายในขณะที่รวมการกำหนดราคาใช้บริการที่คาดการณ์ได้จาก Web2 - ซึ่งช่วยเพิ่มความโปร่งใสและประสิทธิภาพของต้นทุนอย่างมาก.
Chromia ฐานข้อมูลเวกเตอร์ เสริมความได้เปรียบด้านต้นทุนต่อไป ตามการทดสอบประสิทธิภาพภายใน ฐานข้อมูลนี้มีต้นทุนการดำเนินงานต่อเดือนอยู่ที่ 727 ดอลลาร์ (อิงจาก 2 SCU และ 50GB การจัดเก็บข้อมูล) - ซึ่งต่ำกว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์ Web2 ที่คล้ายกันถึง 57%.
ราคานี้มีความสามารถในการแข่งขันเกิดจากประสิทธิภาพของโครงสร้างหลายระดับ Chromia ได้รับประโยชน์จากการปรับเทคโนโลยี PgVector ให้เข้ากับสภาพแวดล้อมบนบล็อกเชน แต่ผลกระทบที่ใหญ่กว่ามาจากรูปแบบการจัดหาทรัพยากรแบบกระจายศูนย์ บริการแบบดั้งเดิมมีค่าบริการที่สูงขึ้นซึ่งซ้อนทับอยู่บนโครงสร้างพื้นฐาน AWS หรือ GCP ขณะที่ Chromia ให้บริการพลังงานคอมพิวเตอร์และการจัดเก็บข้อมูลโดยตรงผ่านผู้ดำเนินการโหนด ลดชั้นกลางและต้นทุนที่เกี่ยวข้องลง
โครงสร้างแบบกระจายยังช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของบริการ การทำงานแบบคู่ขนานของหลายโหนดทำให้เครือข่ายมีความพร้อมใช้งานสูงโดยธรรมชาติ - แม้ว่าโหนดบางตัวจะล้มเหลว ดังนั้น ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่มีความพร้อมใช้งานสูงที่มีค่าใช้จ่ายสูงและทีมสนับสนุนขนาดใหญ่ในรูปแบบ Web2 SaaS จึงลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ทั้งลดต้นทุนการดำเนินงานและเพิ่มความยืดหยุ่นของระบบ.
4. จุดเริ่มต้นของการรวมกันของบล็อกเชนและ AI
แม้ว่าเพิ่งเปิดตัวมาได้เพียงหนึ่งเดือน แต่ฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Chromia ได้แสดงให้เห็นถึงความน่าสนใจในระยะเริ่มต้น โดยมีกรณีการใช้งานที่เป็นนวัตกรรมหลายกรณีกำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนา เพื่อเร่งการนำไปใช้ Chromia ได้ให้การสนับสนุนผู้สร้างอย่างแข็งขันโดยการจัดหาทุนที่ครอบคลุมค่าใช้จ่ายในการใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์
การสนับสนุนเหล่านี้ช่วยลดอุปสรรคในการทดลอง ทำให้ผู้พัฒนาสามารถสำรวจแนวคิดใหม่ ๆ ได้ด้วยความเสี่ยงที่ต่ำลง การใช้งานที่เป็นไปได้ครอบคลุมบริการ DeFi ที่รวม AI ระบบแนะนำเนื้อหาที่โปร่งใส แพลตฟอร์มการแชร์ข้อมูลของผู้ใช้ และเครื่องมือการจัดการความรู้ที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน.
สมมติกรณีศึกษาตัวอย่างเช่น "AI Web3 Research Hub" ที่พัฒนาโดย Tiger Labs ระบบนี้ใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Chromia เพื่อเปลี่ยนแปลงเนื้อหาการวิจัยและข้อมูลบนบล็อกเชนของโครงการ Web3 ให้เป็นเวกเตอร์ฝังตัว เพื่อให้ตัวแทน AI สามารถให้บริการอัจฉริยะได้.
เอเจนต์ AI เหล่านี้สามารถสอบถามข้อมูลในบล็อกได้โดยตรงผ่านฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Chromia ทำให้การตอบสนองเร็วขึ้นอย่างมาก ระบบสามารถวิเคราะห์กิจกรรมบนบล็อกเชนต่างๆ เช่น Ethereum, BNB Chain, Base โดยใช้ความสามารถในการจัดทำดัชนี EVM ของ Chromia ซึ่งสนับสนุนโครงการที่หลากหลาย สิ่งที่น่าสังเกตคือ บริบทการสนทนาของผู้ใช้จะถูกเก็บไว้ในบล็อก ซึ่งให้การแนะนำที่โปร่งใสอย่างเต็มที่แก่ผู้ลงทุนและผู้ใช้ปลายทางอื่นๆ
ด้วยการเติบโตของกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ถูกสร้างและจัดเก็บใน Chromia ซึ่งวางรากฐานสำหรับ "AI Flywheel" ข้อมูลข้อความ รูปภาพ และข้อมูลการทำธุรกรรมจากแอปพลิเคชันบล็อกเชนถูกจัดเก็บในรูปแบบเวกเตอร์ที่มีโครงสร้างในฐานข้อมูล Chromia สร้างชุดข้อมูลที่สามารถฝึกได้ใน AI ที่หลากหลาย
**ข้อมูลที่สะสมนี้กลายเป็นสื่อการเรียนรู้หลักของ AI ขับเคลื่อนการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง **ตัวอย่างเช่น AI ที่เรียนรู้จากรูปแบบการซื้อขายของผู้ใช้จํานวนมากสามารถให้คําแนะนําทางการเงินที่แม่นยําและปรับแต่งได้มากขึ้น แอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงเหล่านี้ดึงดูดผู้ใช้มากขึ้นโดยการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และการเติบโตของผู้ใช้จะนําไปสู่การสะสมข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นทําให้เกิดวงจรปิดของการพัฒนาระบบนิเวศที่ยั่งยืน
5. แผนที่ถนนของ Chromia
หลังจากการเปิดตัว Mimir บนเครือข่ายหลัก Chromia จะมุ่งเน้นไปที่สามด้านหลัก:
5.1 นวัตกรรมดัชนี EVM
ความซับซ้อนในตัวของบล็อกเชนได้เป็นอุปสรรคหลักสำหรับนักพัฒนามานานแล้ว เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Chromia จึงได้เปิดตัวโซลูชันการจัดทำดัชนีที่เน้นนักพัฒนาเป็นหลัก โดยมีเป้าหมายในการทำให้การค้นหาข้อมูลบนบล็อกเชนง่ายขึ้นจากพื้นฐาน เป้าหมายชัดเจน: โดยการเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการค้นหาอย่างมาก ทำให้ข้อมูลบล็อกเชนเข้าถึงได้ง่ายขึ้น.
วิธีการนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่สําคัญในการติดตามธุรกรรม Ethereum NFT Chromia เรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างข้อมูลแบบไดนามิกแทนที่โครงสร้างการสืบค้นที่กําหนดไว้ล่วงหน้าที่เข้มงวดเพื่อระบุเส้นทางการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงสุด นักพัฒนาเกมสามารถวิเคราะห์ประวัติการทําธุรกรรมของรายการบนเครือข่ายได้ทันที และโครงการ DeFi สามารถติดตามโฟลว์ธุรกรรมที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว
5.2 การขยายความสามารถในการอนุมานของ AI
ความก้าวหน้าของดัชนีข้อมูลที่กล่าวถึงข้างต้นได้วางรากฐานสำหรับการขยายความสามารถในการอนุมาน AI ของ Chromia โครงการได้เปิดตัวการขยาย AI การอนุมานตัวแรกในเครือข่ายทดสอบซึ่งเน้นการสนับสนุนโมเดล AI แบบโอเพนซอร์ส เป็นที่น่าสังเกตว่าการนำลูกค้า Python เข้ามาได้ลดความยากในการรวมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมของ Chromia อย่างมาก.
การพัฒนานี้เกินกว่าการปรับแต่งเทคโนโลยี แสดงถึงการจัดกลุ่มกลยุทธ์ที่สอดคล้องกับการสร้างสรรค์โมเดล AI ที่มีความรวดเร็ว โดยการสนับสนุนการทำงานของโมเดล AI ที่มีความหลากหลายและทรงพลังที่ทำงานโดยตรงในโหนดของผู้ให้บริการ Chromia ตั้งเป้าหมายที่จะทำลายขอบเขตของการเรียนรู้และการอนุมาน AI แบบกระจาย
5.3 กลยุทธ์การขยายระบบนิเวศนักพัฒนา
Chromiaกำลังสร้างความร่วมมืออย่างแข็งขันเพื่อปลดปล่อยศักยภาพทั้งหมดของเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ความพยายามเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความต้องการของเครือข่าย
บริษัทมุ่งเป้าไปที่การวิจัย AI การแนะนำแบบกระจายศูนย์ ระบบการค้นหาข้อความที่รับรู้บริบท และการค้นหาความคล้ายคลึงทางอรรถศาสตร์ในด้านที่มีผลกระทบสูงต่างๆ แผนดังกล่าวเกินกว่าการสนับสนุนทางเทคโนโลยี - สร้างแพลตฟอร์มที่นักพัฒนาสามารถสร้างแอพพลิเคชั่นที่มีคุณค่าจริงสำหรับผู้ใช้ ก่อนหน้านี้ดัชนีข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงและความสามารถในการอนุมาน AI คาดว่าจะกลายเป็นเครื่องยนต์หลักในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นเหล่านี้.
6. วิสัยทัศน์ของ Chromia และความท้าทายในตลาด
ฐานข้อมูลเวกเตอร์บนบล็อกเชนของ Chromia ทำให้มันกลายเป็นผู้แข่งขันชั้นนำในด้านการผสมผสานบล็อกเชน-AI. วิธีการที่เป็นนวัตกรรมของมัน——การรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์บนบล็อกเชนโดยตรง——ยังไม่สามารถทำได้ในระบบนิเวศอื่น ๆ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีที่ชัดเจน.
โมเดลการเช่า SCU แบบคลาวด์ของแพลตฟอร์มยังนำเสนอการเปลี่ยนแปลงที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาที่คุ้นเคยกับระบบค่าธรรมเนียมน้ำมัน โครงสร้างต้นทุนที่สามารถคาดการณ์ได้และได้รับการปรับแต่งนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งาน AI ขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นจุดแตกต่างที่สำคัญ ควรสังเกตว่าต้นทุนการใช้งานต่ำกว่าบริการฐานข้อมูลเวกเตอร์ Web2 ประมาณ 57% ซึ่งเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของตลาด Chromia อย่างมีนัยสำคัญ
อย่างไรก็ตาม Chromia เผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ โดยเฉพาะการรับรู้ในตลาดและการเติบโตของระบบนิเวศ การสื่อสารนวัตกรรมที่ซับซ้อน เช่น ภาษาโปรแกรมพื้นเมือง (Rell) และการรวม AI บนบล็อกเชน ให้กับนักพัฒนาและธุรกิจเป็นสิ่งสำคัญ การรักษาความเป็นผู้นำต้องมีการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องและการขยายระบบนิเวศ โดยเฉพาะเมื่อแพลตฟอร์มบล็อกเชนอื่น ๆ เริ่มเล็งไปที่กรณีการใช้งานที่คล้ายกัน.
ความสำเร็จในระยะยาวขึ้นอยู่กับการตรวจสอบกรณีการใช้งานจริงและการรับประกันความยั่งยืนของโมเดลเศรษฐกิจโทเค็น ผลกระทบของโมเดลการเช่า SCU ต่อมูลค่าโทเค็นในระยะยาว กลยุทธ์การนำไปใช้ของนักพัฒนาที่มีประสิทธิภาพ และการสร้างกรณีการใช้งานเชิงพาณิชย์ที่มีสาระสำคัญ จะเป็นปัจจัยที่ตัดสินการพัฒนาของ Chromia ในอนาคต.
Chromiaได้ก่อตั้งตำแหน่งผู้นำในระยะเริ่มต้นในสาขาการรวมกันของWeb3-AI อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนความแตกต่างทางเทคโนโลยีให้เป็นมูลค่าตลาดที่ยั่งยืนนั้นต้องมีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในด้านโครงสร้างพื้นฐาน, นิเวศวิทยา และการสื่อสาร ช่วงเวลา 12-24 เดือนข้างหน้าจะมีความสำคัญต่อการกำหนดเส้นทางระยะยาวของChromia.
ลิงก์ต้นฉบับ