วิสัยทัศน์ในอนาคต: แพลตฟอร์มมีแผนที่จะขยายไปยังการจัดทำดัชนี EVM, ความสามารถในการอนุมาน AI และการสนับสนุนนักพัฒนาที่กว้างขวางยิ่งขึ้น โดยจะทำให้ Chromia กลายเป็นผู้นำที่มีศักยภาพในนวัตกรรม AI ในพื้นที่ Web3.
สถานะการรวมกันของ AI และบล็อกเชน
แหล่งที่มา: Kiyotaka
การตัดกันระหว่าง AI และบล็อกเชนดึงดูดความสนใจจากอุตสาหกรรมมาเป็นเวลานาน ระบบ AI แบบรวมศูนย์ยังคงเผชิญกับความท้าทายด้านความโปร่งใส ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการคาดการณ์ต้นทุน - ซึ่งด้านเหล่านี้มักถูกมองว่าเป็นทางออกที่มีศักยภาพของบล็อกเชน.
3.1 สภาพแวดล้อมการรวมตัวแบบบูรณาการ: การผสมผสานระหว่างบล็อกเชนและ AI อย่างสมบูรณ์
ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสําหรับนักพัฒนาที่พยายามรวมบล็อกเชนและ AI เข้าด้วยกันคือความซับซ้อน การสร้างแอปพลิเคชัน AI บนบล็อกเชนที่มีอยู่ต้องใช้กระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งเชื่อมต่อระบบภายนอกหลายระบบ ตัวอย่างเช่นนักพัฒนาจําเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลแบบ on-chain เรียกใช้โมเดล AI บนเซิร์ฟเวอร์ภายนอกและสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์อิสระ
ตัวแทน AI เหล่านี้สามารถสอบถามข้อมูลบนเชนโดยตรงผ่านฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Chromia เพื่อเร่งการตอบสนองอย่างมีนัยสำคัญ ร่วมกับความสามารถในการจัดทำดัชนี EVM ของ Chromia ระบบสามารถวิเคราะห์กิจกรรมบนเช่น Ethereum, BNB Chain, Base เป็นต้น—สนับสนุนโครงการที่หลากหลาย สิ่งที่ควรสังเกตคือ บริบทการสนทนาของผู้ใช้จะถูกเก็บไว้บนเชน ซึ่งมอบการแนะนำที่โปร่งใสอย่างสมบูรณ์ให้กับนักลงทุนและผู้ใช้ปลายทางอื่น ๆ
แหล่งที่มา: Tiger Research
เมื่อกรณีการใช้งานที่หลากหลายเพิ่มขึ้นข้อมูลจํานวนมากยังคงถูกสร้างและจัดเก็บใน Chromia ซึ่งเป็นการวางรากฐานสําหรับ "มู่เล่ AI" ข้อความรูปภาพและข้อมูลธุรกรรมจากแอปพลิเคชันบล็อกเชนจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูล Chromia ในรูปแบบของเวกเตอร์ที่มีโครงสร้างเพื่อสร้างชุดข้อมูล AI ที่ฝึกได้
ข้อมูลสะสมเหล่านี้กลายเป็นวัสดุการเรียนรู้หลักของ AI ซึ่งขับเคลื่อนการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น AI ที่เรียนรู้จากรูปแบบการทำธุรกรรมของผู้ใช้จำนวนมหาศาลสามารถให้คำแนะนำทางการเงินที่ปรับแต่งได้อย่างแม่นยำมากขึ้น แอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงเหล่านี้ดึงดูดผู้ใช้มากขึ้นโดยการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ การเติบโตของผู้ใช้จะกระตุ้นให้มีการสะสมข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น ซึ่ง形成วงจรการพัฒนาที่ยั่งยืนของระบบนิเวศ.
ความก้าวหน้าของดัชนีข้อมูลที่กล่าวถึงข้างต้นได้วางรากฐานสำหรับการขยายความสามารถในการอนุมานของ AI ของ Chromia โครงการได้เปิดตัวการขยาย AI การอนุมานตัวแรกในเครือข่ายทดสอบ ซึ่งมุ่งเน้นการสนับสนุนโมเดล AI แบบเปิดเผย ควรสังเกตว่าการนำเข้าไคลเอนต์ Python ได้ลดความยากลำบากในการรวมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมของ Chromia อย่างมาก
การพัฒนานี้เกินกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพทางเทคโนโลยี แสดงให้เห็นถึงการจัดแนวเชิงกลยุทธ์ที่รวดเร็วกับนวัตกรรมโมเดล AI โดยการสนับสนุนการทำงานของโมเดล AI ที่มีความหลากหลายและทรงพลังที่จุดเชื่อมต่อของผู้ให้บริการ Chromia มีเป้าหมายที่จะทำลายขอบเขตของการเรียนรู้และการอนุมาน AI แบบกระจาย
5.3 กลยุทธ์การขยายระบบนิเวศนักพัฒนา
Chromia กำลังสร้างความร่วมมืออย่างแข็งขันเพื่อปลดปล่อยศักยภาพทั้งหมดของเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ความพยายามเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประโยชน์และความต้องการของเครือข่าย
บริษัทมุ่งเป้าไปที่การวิจัย AI ตัวแทน ระบบแนะนำแบบกระจาย ศูนย์ค้นหาข้อความที่มีบริบท และการค้นหาความคล้ายคลึงทางความหมายในสาขาที่มีผลกระทบสูง แผนการนี้เกินกว่าการสนับสนุนทางเทคนิค - สร้างแพลตฟอร์มที่นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่มีคุณค่าจริงสำหรับผู้ใช้ ก่อนหน้านี้ การเพิ่มประสิทธิภาพดัชนีข้อมูลและความสามารถในการอนุมาน AI คาดว่าจะเป็นเครื่องยนต์หลักสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันเหล่านี้.
การปฏิวัติด้านต้นทุนที่พลิกโฉม: Chromia ทำการลดราคาได้ถึง 57% เพื่อฉีกช่องว่างด้านการค้า AI+บล็อกเชน
ผู้เขียนต้นฉบับ: Ryan Yoon และ Yoon Lee
พิมพ์ซ้ํา: Daisy, Mars Finance
สรุปประเด็น
โครงสร้างพื้นฐานเวกเตอร์บนบล็อกเชน: Chromia ได้เปิดตัวฐานข้อมูลเวกเตอร์บนบล็อกเชนที่สร้างจาก PostgreSQL เป็นครั้งแรก ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการรวม AI กับบล็อกเชนเพื่อการใช้งานจริง.
ประสิทธิภาพด้านต้นทุนและความเป็นมิตรกับนักพัฒนา: ด้วยการให้สภาพแวดล้อมการพัฒนาบล็อกเชนที่มีต้นทุนต่ำกว่าการแก้ปัญหาเวกเตอร์ในอุตสาหกรรมดั้งเดิมถึง 57% Chromia จึงลดอุปสรรคในการเริ่มต้นการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI-Web3.
วิสัยทัศน์ในอนาคต: แพลตฟอร์มมีแผนที่จะขยายไปยังการจัดทำดัชนี EVM, ความสามารถในการอนุมาน AI และการสนับสนุนนักพัฒนาที่กว้างขวางยิ่งขึ้น โดยจะทำให้ Chromia กลายเป็นผู้นำที่มีศักยภาพในนวัตกรรม AI ในพื้นที่ Web3.
แหล่งที่มา: Kiyotaka
การตัดกันระหว่าง AI และบล็อกเชนดึงดูดความสนใจจากอุตสาหกรรมมาเป็นเวลานาน ระบบ AI แบบรวมศูนย์ยังคงเผชิญกับความท้าทายด้านความโปร่งใส ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการคาดการณ์ต้นทุน - ซึ่งด้านเหล่านี้มักถูกมองว่าเป็นทางออกที่มีศักยภาพของบล็อกเชน.
แม้ว่าในช่วงท้ายปี 2024 ตลาดตัวแทน AI จะระเบิด แต่โครงการส่วนใหญ่กลับทำได้แค่การบูรณาการเทคโนโลยีพื้นฐานทั้งสองชนิดเท่านั้น หลายโครงการพึ่งพาความสนใจในการเก็งกำไรของสกุลเงินดิจิทัลเพื่อหาทุนและการเปิดเผยข่าวสาร แทนที่จะสำรวจความร่วมมือด้านเทคโนโลยีหรือฟังก์ชันที่ลึกซึ้งกับ Web3 ดังนั้น มูลค่าของโครงการจำนวนมากจึงลดลงมากกว่า 90% จากจุดสูงสุด.
รากเหง้าของการที่ AI และบล็อกเชนไม่สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีนัยสำคัญนั้นอยู่ที่ปัญหาทางโครงสร้างหลายประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ความซับซ้อนในการประมวลผลข้อมูลบนบล็อกเชน — ข้อมูลยังคงกระจัดกระจายและมีความผันผวนทางเทคโนโลยีสูง หากการเข้าถึงและการใช้ข้อมูลสามารถทำได้ง่ายเหมือนระบบดั้งเดิม อุตสาหกรรมอาจจะได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนมากขึ้นแล้ว
ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกนี้คล้ายกับหนังสือเล่นของโรมิโอและจูเลียต: เทคโนโลยีอันทรงพลังสองอย่างจากสาขาต่างๆ ที่ขาดภาษากลางหรือจุดตัดการบรรจบกันที่แท้จริง เป็นที่ชัดเจนว่าอุตสาหกรรมต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมช่องว่างซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่เสริมจุดแข็งของ AI และบล็อกเชนและทําหน้าที่เป็นจุดนัดพบระหว่างทั้งสอง
การเผชิญกับความท้าทายนี้ต้องการระบบที่มีประสิทธิภาพสูงและคุ้มค่าต้นทุน เพื่อให้ตรงกับความน่าเชื่อถือของเครื่องมือที่มีศูนย์กลางในปัจจุบัน ในบริบทนี้ เทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่สนับสนุนนวัตกรรม AI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันกำลังกลายเป็นผู้ให้พลังสำคัญ.
ด้วยความนิยมของแอปพลิเคชัน AI ฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้เกิดขึ้นเพื่อแก้ปัญหาข้อ จํากัด ของระบบฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ฐานข้อมูลเหล่านี้จัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนเช่นข้อความรูปภาพเสียง ฯลฯ ลงในการแสดงทางคณิตศาสตร์ที่เรียกว่า "เวกเตอร์" ด้วยการดึงข้อมูลตามความคล้ายคลึงกันมากกว่าความถูกต้องฐานข้อมูลเวกเตอร์จึงเหมาะสําหรับความเข้าใจภาษาและบริบทของ AI มากกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม
แหล่งที่มา: weaviate
ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมเหมือนกับดัชนีของห้องสมุด — จะส่งคืนเฉพาะหนังสือที่มีคำว่า "kitten" แต่ฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องเช่น "cat" "dog" "wolf" เป็นต้น ซึ่งเกิดจากการที่ระบบเก็บข้อมูลในรูปแบบเวกเตอร์เชิงตัวเลข จับความสัมพันธ์ที่อิงจากความคล้ายคลึงกันตามแนวคิด (ไม่ใช่การใช้ถ้อยคำที่แม่นยำ)
ยกตัวอย่างจากการสนทนา: เมื่อถูกถามว่า "วันนี้คุณรู้สึกอย่างไร?" หากตอบว่า "ท้องฟ้าแจ่มใสเป็นพิเศษ" เราก็ยังสามารถเข้าใจอารมณ์เชิงบวกได้—แม้ว่าจะไม่ได้ใช้คำที่ชัดเจนเกี่ยวกับอารมณ์ก็ตาม ฐานข้อมูลเวกเตอร์ทำงานในลักษณะเดียวกัน ทำให้ระบบสามารถตีความความหมายที่ซ่อนอยู่แทนที่จะพึ่งพาการจับคู่คำโดยตรง นี่จำลองรูปแบบการรับรู้ของมนุษย์ เพื่อให้การโต้ตอบกับ AI เป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น
ใน Web2 ค่าของฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง แพลตฟอร์มเช่น Pinecone (100 ล้านดอลลาร์), Weaviate (50 ล้านดอลลาร์), Milvus (60 ล้านดอลลาร์) และ Chroma (18 ล้านดอลลาร์) ได้รับการลงทุนจํานวนมาก ในทางตรงกันข้าม Web3 พยายามพัฒนาโซลูชันที่เทียบเคียงได้มาโดยตลอดทําให้การรวม AI และบล็อกเชนเป็นทฤษฎีมากขึ้น
แหล่งที่มา: Tiger Research
Chromia——บล็อกเชนเชิงสัมพันธ์ Layer1 ที่สร้างขึ้นจาก PostgreSQL——โดดเด่นด้วยความสามารถในการจัดการข้อมูลเชิงโครงสร้างและสภาพแวดล้อมที่เป็นมิตรต่อผู้พัฒนา ด้วยพื้นฐานจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ Chromia เริ่มสำรวจการรวมกันอย่างลึกซึ้งระหว่างบล็อกเชนและเทคโนโลยี AI.
เหตุการณ์สำคัญในช่วงนี้คือการเปิดตัว "Chromia Extension" ซึ่งได้รวม PgVector (เครื่องมือค้นหาความคล้ายคลึงของเวกเตอร์โอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในฐานข้อมูล PostgreSQL) PgVector รองรับการค้นหาข้อความหรือภาพที่คล้ายกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อมอบความสามารถที่ชัดเจนและใช้งานได้จริงสำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI.
PgVector ได้มีรากฐานที่มั่นคงในระบบนิเวศเทคโนโลยีแบบดั้งเดิม Supabase ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นทางเลือกแทนบริการฐานข้อมูลยอดนิยมอย่าง Firebase ใช้ PgVector เพื่อสนับสนุนการค้นหาวัสดุที่มีประสิทธิภาพสูง ความนิยมที่เพิ่มขึ้นบนแพลตฟอร์ม PostgreSQL สะท้อนถึงความเชื่อมั่นอย่างกว้างขวางในเครื่องมือนี้ในอุตสาหกรรม
โดยการรวม PgVector, Chromia จะนำความสามารถในการค้นหาวัสดุเวกเตอร์เข้าสู่ Web3 ทำให้โครงสร้างพื้นฐานของมันสอดคล้องกับมาตรฐานที่ได้รับการตรวจสอบจากเทคโนโลยีแบบดั้งเดิม การรวมนี้มีบทบาทสำคัญในอัปเกรดเครือข่ายหลัก Mimir ในเดือนมีนาคม 2025 และถูกมองว่าเป็นก้าวแรกสู่การทำงานร่วมกันอย่างไร้รอยต่อระหว่าง AI และบล็อกเชน.
3.1 สภาพแวดล้อมการรวมตัวแบบบูรณาการ: การผสมผสานระหว่างบล็อกเชนและ AI อย่างสมบูรณ์
ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสําหรับนักพัฒนาที่พยายามรวมบล็อกเชนและ AI เข้าด้วยกันคือความซับซ้อน การสร้างแอปพลิเคชัน AI บนบล็อกเชนที่มีอยู่ต้องใช้กระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งเชื่อมต่อระบบภายนอกหลายระบบ ตัวอย่างเช่นนักพัฒนาจําเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลแบบ on-chain เรียกใช้โมเดล AI บนเซิร์ฟเวอร์ภายนอกและสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์อิสระ
โครงสร้างที่เป็นชิ้นส่วนนี้ทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพต่ำ ผู้ใช้ต้องสอบถามข้อมูลที่ถูกประมวลผลนอกเชน ข้อมูลต้องถูกย้ายไปมาระหว่างสภาพแวดล้อมบนเชนและนอกเชนอย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้ไม่เพียงแต่เพิ่มเวลาในการพัฒนาและต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังทำให้เกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยอย่างรุนแรง — การถ่ายโอนข้อมูลระหว่างระบบทำให้ความเสี่ยงต่อการโจมตีของแฮกเกอร์เพิ่มขึ้นและลดความโปร่งใสโดยรวมลง.
Chromia ได้เสนอวิธีแก้ปัญหาที่เป็นพื้นฐานโดยการรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์เข้ากับบล็อกเชนโดยตรง บน Chromia ทุกกระบวนการจะดำเนินการภายในเครือข่าย: การสอบถามของผู้ใช้จะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ ค้นหาข้อมูลที่คล้ายกันโดยตรงภายในเครือข่ายและส่งคืนผลลัพธ์ เพื่อให้สามารถจัดการกระบวนการทั้งหมดในสภาพแวดล้อมเดียวกันได้
แหล่งที่มา: Tiger Research
อธิบายด้วยการเปรียบเทียบที่ง่าย: ในอดีตนักพัฒนาต้องจัดการส่วนประกอบแยกกัน - เหมือนกับการทำอาหารที่ต้องซื้อหม้อ, กระทะ, เครื่องปั่นและเตาอบ. Chromia ทำให้กระบวนการง่ายขึ้นโดยการนำเสนอเครื่องทำอาหารที่หลากหลาย ซึ่งรวมทุกฟังก์ชันไว้ในระบบเดียว.
วิธีการรวมนี้ช่วยทำให้กระบวนการพัฒนาเรียบง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ต้องใช้บริการภายนอกหรือโค้ดการเชื่อมต่อที่ซับซ้อน ลดเวลาและต้นทุนการพัฒนา นอกจากนี้ ข้อมูลและกระบวนการทั้งหมดจะถูกบันทึกไว้ในบล็อกเชน เพื่อให้แน่ใจว่ามีความโปร่งใสอย่างเต็มที่ นี่เป็นจุดเริ่มต้นของการรวมตัวกันอย่างสมบูรณ์ระหว่างบล็อกเชนและ AI.
3.2 ประสิทธิภาพต้นทุน: เปรียบเทียบกับความสามารถในการแข่งขันด้านราคาอันยอดเยี่ยมของบริการที่มีอยู่
มีอคติทั่วไปว่าบริการบนบล็อกเชน "ไม่สะดวกและแพง" โดยเฉพาะในโมเดลบล็อกเชนแบบดั้งเดิม ค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมแต่ละครั้ง เพิ่มขึ้นจากค่าใช้จ่ายในการเบิร์นและความแออัด ซึ่งเป็นข้อบกพร่องเชิงโครงสร้างที่เห็นได้ชัด ความไม่แน่นอนของค่าใช้จ่ายกลายเป็นอุปสรรคหลักในการนำโซลูชันบล็อกเชนไปใช้ของธุรกิจ.
แหล่งที่มา: Chromia
Chromia แก้ไขปัญหาด้วยสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและรูปแบบธุรกิจที่แตกต่าง จากโมเดลค่าธรรมเนียมเชื้อเพลิงในบล็อกเชนแบบดั้งเดิม Chromia ได้นำระบบการเช่าเซิร์ฟเวอร์คอมพิวเตอร์ (SCU) มาใช้ - ซึ่งมีโครงสร้างราคาแบบเดียวกับ AWS หรือ Google Cloud รูปแบบการใช้งานนี้สอดคล้องกับการกำหนดราคาในบริการคลาวด์ที่คุ้นเคย ซึ่งช่วยขจัดความผันผวนของค่าใช้จ่ายที่มักพบในเครือข่ายบล็อกเชน.
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ใช้สามารถเช่า SCU ตามรายสัปดาห์โดยใช้โทเค็นพื้นเมืองของ Chromia คือ $CHR แต่ละ SCU จะมีพื้นที่จัดเก็บพื้นฐาน 16GB และค่าใช้จ่ายจะขยายตามการใช้งานแบบเชิงเส้น SCU สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความต้องการเพื่อให้สามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ โมเดลนี้สามารถรักษาความกระจายศูนย์ของเครือข่ายในขณะเดียวกันก็รวมการกำหนดราคาการใช้งานที่คาดการณ์ได้จากบริการ Web2 - เพิ่มความโปร่งใสและประสิทธิภาพด้านต้นทุนอย่างมาก.
ที่มา: Chromia, Tiger Research
Chromia ฐานข้อมูลเวกเตอร์เสริมความได้เปรียบด้านต้นทุนต่อไป จากการทดสอบภายใน ฐานข้อมูลนี้มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานต่อเดือนอยู่ที่ 727 ดอลลาร์ (ตาม SCU 2 ตัวและพื้นที่เก็บข้อมูล 50GB) ซึ่งต่ำกว่าค่าใช้จ่ายของโซลูชันฐานข้อมูลเวกเตอร์ Web2 ที่คล้ายกันถึง 57%.
ราคาที่แข่งขันได้นี้เกิดจากประสิทธิภาพโครงสร้างหลายชั้น Chromia ได้รับประโยชน์จากการปรับเทคโนโลยี PgVector สำหรับสภาพแวดล้อมบนบล็อกเชน แต่ผลกระทบที่ใหญ่กว่ามาจากรูปแบบการจัดหาทรัพยากรที่กระจายอำนาจ โมเดลบริการแบบดั้งเดิมมีค่าบริการสูงเนื่องจากซ้อนทับบนโครงสร้างพื้นฐาน AWS หรือ GCP ในขณะที่ Chromia ให้บริการพลังการประมวลผลและการจัดเก็บโดยตรงผ่านผู้ให้บริการโหนด ซึ่งลดชั้นกลางและต้นทุนที่เกี่ยวข้อง.
โครงสร้างแบบกระจายยังช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของบริการ การทำงานแบบขนานของหลายโหนดทำให้เครือข่ายมีความพร้อมใช้งานสูงโดยธรรมชาติ - แม้ว่าโหนดบางตัวจะล้มเหลว ดังนั้นความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่มีความพร้อมใช้งานสูงและทีมสนับสนุนขนาดใหญ่ที่มีราคาแพงในรูปแบบ Web2 SaaS จึงลดลงอย่างมาก ทั้งลดต้นทุนการดำเนินงานและเพิ่มความยืดหยุ่นของระบบ
แม้ว่าจะเปิดตัวมาเพียงหนึ่งเดือน แต่ฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Chromia ได้แสดงให้เห็นถึงความน่าสนใจในระยะเริ่มต้น โดยมีกรณีการใช้งานนวัตกรรมหลายกรณีกำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนา เพื่อเร่งการนำไปใช้ Chromia ได้สนับสนุนผู้สร้างอย่างแข็งขันโดยการให้ทุนเพื่อครอบคลุมต้นทุนการใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์
การสนับสนุนเหล่านี้ช่วยลดอุปสรรคในการทดลอง ทำให้นักพัฒนาสามารถสำรวจแนวคิดใหม่ ๆ ได้ด้วยความเสี่ยงที่ต่ำลง การใช้ที่เป็นไปได้รวมถึงบริการ DeFi ที่รวม AI ระบบแนะนำเนื้อหาที่โปร่งใส แพลตฟอร์มการแชร์ข้อมูลของผู้ใช้ และเครื่องมือการจัดการความรู้ที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน
แหล่งที่มา: Tiger Research
สมมุติกรณีศึกษาของ "ศูนย์วิจัย AI Web3" ที่พัฒนาโดย Tiger Labs ระบบนี้ใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Chromia เพื่อแปลงเนื้อหาการวิจัยและข้อมูลบนเชนของโครงการ Web3 เป็นการฝังเวกเตอร์ เพื่อให้บริการอัจฉริยะโดยตัวแทน AI.
ตัวแทน AI เหล่านี้สามารถสอบถามข้อมูลบนเชนโดยตรงผ่านฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Chromia เพื่อเร่งการตอบสนองอย่างมีนัยสำคัญ ร่วมกับความสามารถในการจัดทำดัชนี EVM ของ Chromia ระบบสามารถวิเคราะห์กิจกรรมบนเช่น Ethereum, BNB Chain, Base เป็นต้น—สนับสนุนโครงการที่หลากหลาย สิ่งที่ควรสังเกตคือ บริบทการสนทนาของผู้ใช้จะถูกเก็บไว้บนเชน ซึ่งมอบการแนะนำที่โปร่งใสอย่างสมบูรณ์ให้กับนักลงทุนและผู้ใช้ปลายทางอื่น ๆ
แหล่งที่มา: Tiger Research
เมื่อกรณีการใช้งานที่หลากหลายเพิ่มขึ้นข้อมูลจํานวนมากยังคงถูกสร้างและจัดเก็บใน Chromia ซึ่งเป็นการวางรากฐานสําหรับ "มู่เล่ AI" ข้อความรูปภาพและข้อมูลธุรกรรมจากแอปพลิเคชันบล็อกเชนจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูล Chromia ในรูปแบบของเวกเตอร์ที่มีโครงสร้างเพื่อสร้างชุดข้อมูล AI ที่ฝึกได้
ข้อมูลสะสมเหล่านี้กลายเป็นวัสดุการเรียนรู้หลักของ AI ซึ่งขับเคลื่อนการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น AI ที่เรียนรู้จากรูปแบบการทำธุรกรรมของผู้ใช้จำนวนมหาศาลสามารถให้คำแนะนำทางการเงินที่ปรับแต่งได้อย่างแม่นยำมากขึ้น แอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงเหล่านี้ดึงดูดผู้ใช้มากขึ้นโดยการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ การเติบโตของผู้ใช้จะกระตุ้นให้มีการสะสมข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น ซึ่ง形成วงจรการพัฒนาที่ยั่งยืนของระบบนิเวศ.
หลังจากที่ Mimir เปิดตัวบนเครือข่ายหลักแล้ว Chromia จะมุ่งเน้นไปที่สามด้าน:
ขยายดัชนี EVM ของสายหลักเช่น BSC, Ethereum, Base เป็นต้น;
ขยายความสามารถในการอนุมานของ AI เพื่อสนับสนุนโมเดลและกรณีการใช้งานที่กว้างขึ้น;
ขยายระบบนิเวศของนักพัฒนาด้วยเครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้งานง่ายขึ้น
5.1 นวัตกรรมดัชนี EVM
ความซับซ้อนที่เกิดขึ้นในบล็อกเชนได้กลายเป็นอุปสรรคหลักสำหรับนักพัฒนาเป็นเวลานาน เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Chromia จึงได้เปิดตัวโซลูชันดัชนีที่เน้นนักพัฒนา ซึ่งมีเป้าหมายที่จะทำให้การค้นหาข้อมูลบนบล็อกเชนง่ายขึ้นอย่างมีพื้นฐาน เป้าหมายที่ชัดเจน: โดยการเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการค้นหาอย่างมาก ทำให้การเข้าถึงข้อมูลบล็อกเชนทำได้ง่ายขึ้น.
วิธีการนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่สําคัญในการติดตามธุรกรรม Ethereum NFT Chromia เรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างข้อมูลแบบไดนามิกแทนที่โครงสร้างการสืบค้นที่กําหนดไว้ล่วงหน้าที่เข้มงวดเพื่อระบุเส้นทางการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงสุด นักพัฒนาเกมสามารถวิเคราะห์ประวัติการทําธุรกรรมของรายการบนเครือข่ายได้ทันที และโครงการ DeFi สามารถติดตามโฟลว์ธุรกรรมที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว
5.2 การขยายความสามารถในการอนุมานของ AI
ความก้าวหน้าของดัชนีข้อมูลที่กล่าวถึงข้างต้นได้วางรากฐานสำหรับการขยายความสามารถในการอนุมานของ AI ของ Chromia โครงการได้เปิดตัวการขยาย AI การอนุมานตัวแรกในเครือข่ายทดสอบ ซึ่งมุ่งเน้นการสนับสนุนโมเดล AI แบบเปิดเผย ควรสังเกตว่าการนำเข้าไคลเอนต์ Python ได้ลดความยากลำบากในการรวมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมของ Chromia อย่างมาก
การพัฒนานี้เกินกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพทางเทคโนโลยี แสดงให้เห็นถึงการจัดแนวเชิงกลยุทธ์ที่รวดเร็วกับนวัตกรรมโมเดล AI โดยการสนับสนุนการทำงานของโมเดล AI ที่มีความหลากหลายและทรงพลังที่จุดเชื่อมต่อของผู้ให้บริการ Chromia มีเป้าหมายที่จะทำลายขอบเขตของการเรียนรู้และการอนุมาน AI แบบกระจาย
5.3 กลยุทธ์การขยายระบบนิเวศนักพัฒนา
Chromia กำลังสร้างความร่วมมืออย่างแข็งขันเพื่อปลดปล่อยศักยภาพทั้งหมดของเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ความพยายามเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประโยชน์และความต้องการของเครือข่าย
บริษัทมุ่งเป้าไปที่การวิจัย AI ตัวแทน ระบบแนะนำแบบกระจาย ศูนย์ค้นหาข้อความที่มีบริบท และการค้นหาความคล้ายคลึงทางความหมายในสาขาที่มีผลกระทบสูง แผนการนี้เกินกว่าการสนับสนุนทางเทคนิค - สร้างแพลตฟอร์มที่นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่มีคุณค่าจริงสำหรับผู้ใช้ ก่อนหน้านี้ การเพิ่มประสิทธิภาพดัชนีข้อมูลและความสามารถในการอนุมาน AI คาดว่าจะเป็นเครื่องยนต์หลักสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันเหล่านี้.
ฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบ on-chain ของ Chromia ทําให้เป็นคู่แข่งชั้นนําในพื้นที่บรรจบกันของ blockchain-AI แนวทางที่เป็นนวัตกรรมใหม่ - การรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบออนเชนโดยตรง - ยังไม่ได้ถูกนําไปใช้ในระบบนิเวศอื่น ๆ โดยเน้นถึงข้อได้เปรียบทางเทคนิคที่ชัดเจน
รูปแบบการเช่าซื้อ SCU บนคลาวด์ของแพลตฟอร์มยังแนะนําการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ที่น่าดึงดูดสําหรับนักพัฒนาที่คุ้นเคยกับระบบค่าธรรมเนียมก๊าซ โครงสร้างต้นทุนที่คาดการณ์ได้และปรับให้เหมาะสมนี้เหมาะอย่างยิ่งสําหรับการใช้งาน AI ขนาดใหญ่และถือเป็นตัวสร้างความแตกต่างที่สําคัญ เป็นที่น่าสังเกตว่าต้นทุนการใช้งานนั้นต่ํากว่าบริการฐานข้อมูลเวกเตอร์ Web2 ประมาณ 57% ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของ Chromia ในตลาดได้อย่างมาก
แม้ว่าจะเป็นเช่นนั้น แต่ Chromia ต้องเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการรับรู้ของตลาดและการเติบโตของระบบนิเวศ การสื่อสารนวัตกรรมที่ซับซ้อน เช่น ภาษาโปรแกรมพื้นเมือง (Rell) และการรวม AI บนบล็อกเชนให้กับนักพัฒนาและบริษัทต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญ การรักษาตำแหน่งผู้นำต้องการการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องและการขยายระบบนิเวศ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแพลตฟอร์มบล็อกเชนอื่นๆ เริ่มมองหากรณีการใช้งานที่คล้ายกัน.
ความสำเร็จในระยะยาวขึ้นอยู่กับการตรวจสอบกรณีการใช้งานจริงและการรับรองความยั่งยืนของโมเดลเศรษฐกิจโทเคน โมเดลการเช่า SCU จะมีผลต่อมูลค่าโทเคนในระยะยาว กลยุทธ์การนำไปใช้ของนักพัฒนาที่มีประสิทธิภาพ และการสร้างกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่มีสาระสำคัญ จะเป็นปัจจัยที่ตัดสินการพัฒนาของ Chromia ในอนาคต
Chromia ได้สร้างตำแหน่งผู้นำในช่วงต้นในพื้นที่การผสมผสาน Web3-AI ที่เกิดขึ้นใหม่ อย่างไรก็ตาม การแปลงความแตกต่างทางเทคนิคเป็นมูลค่าตลาดที่ยั่งยืนนั้นต้องมีการพัฒนาต่อเนื่องในด้านโครงสร้างพื้นฐาน ระบบนิเวศ และการสื่อสาร ในช่วง 12-24 เดือนข้างหน้า จะมีความสำคัญต่อการกำหนดเส้นทางระยะยาวของ Chromia.