วิสัยทัศน์ในอนาคต: แพลตฟอร์มมีแผนที่จะขยายไปสู่การจัดทำดัชนี EVM, ความสามารถในการอนุมาน AI และการสนับสนุนระบบนิเวศของนักพัฒนาที่กว้างขึ้น โดยตั้งเป้าหมายให้ Chromia เป็นผู้นำที่มีศักยภาพในการนวัตกรรม AI ในพื้นที่ Web3.
1. สถานะการผสมผสานระหว่าง AI และบล็อกเชน
แหล่งที่มา: Kiyotaka
AI และบล็อกเชนได้ดึงดูดความสนใจจากอุตสาหกรรมมาเป็นเวลานาน ระบบ AI ที่มีศูนย์กลางยังคงเผชิญกับความท้าทายด้านความโปร่งใส ความเชื่อถือได้ และความสามารถในการคาดการณ์ต้นทุน ซึ่งพื้นที่เหล่านี้มักถูกมองว่าเป็นโซลูชั่นที่มีศักยภาพของบล็อกเชน.
3.1 สภาพแวดล้อมที่บูรณาการ: การรวมกันอย่างสมบูรณ์ของบล็อกเชนและ AI
**ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการพัฒนาที่พยายามรวมบล็อกเชนกับ AI คือความซับซ้อน。**การสร้างแอปพลิเคชัน AI บนบล็อกเชนที่มีอยู่ต้องเชื่อมต่อกับกระบวนการที่ซับซ้อนจากหลายระบบภายนอก。例如，นักพัฒนาต้องจัดเก็บข้อมูลบนบล็อก，รันโมเดล AI บนเซิร์ฟเวอร์ภายนอก และสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่เป็นอิสระ。
**Chromia แก้ปัญหาจุดปวดผ่านสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและรูปแบบธุรกิจที่แตกต่าง **ไม่เหมือนกับรูปแบบค่าธรรมเนียมก๊าซของบล็อกเชนแบบเดิม Chromia แนะนําระบบเช่า Server Compute Unit (SCU) ซึ่งคล้ายกับโครงสร้างราคาของ AWS หรือ Google Cloud รูปแบบการสร้างอินสแตนซ์นี้สอดคล้องกับการกําหนดราคาบริการคลาวด์ที่คุ้นเคยซึ่งช่วยขจัดความผันผวนของต้นทุนที่พบได้ทั่วไปในเครือข่ายบล็อกเชน
เมื่อกรณีการใช้งานที่หลากหลายเพิ่มขึ้นข้อมูลจํานวนมากยังคงถูกสร้างและจัดเก็บใน Chromia ซึ่งเป็นการวางรากฐานสําหรับ "มู่เล่ AI" ข้อความรูปภาพและข้อมูลธุรกรรมจากแอปพลิเคชันบล็อกเชนจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูล Chromia ในรูปแบบของเวกเตอร์ที่มีโครงสร้างเพื่อสร้างชุดข้อมูล AI ที่ฝึกได้
ข้อมูลสะสมเหล่านี้กลายเป็นวัสดุการเรียนรู้หลักของ AI ที่ขับเคลื่อนการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น AI ที่เรียนรู้จากรูปแบบการทำธุรกรรมของผู้ใช้จำนวนมากสามารถให้คำแนะนำทางการเงินที่ปรับแต่งได้อย่างแม่นยำมากขึ้น แอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงเหล่านี้ดึงดูดผู้ใช้งานมากขึ้นผ่านการเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ การเติบโตของผู้ใช้จะกระตุ้นการสะสมข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น สร้างวงจรปิดที่พัฒนาระบบนิเวศอย่างต่อเนื่อง.
ความก้าวหน้าของดัชนีข้อมูลข้างต้นได้วางรากฐานสำหรับความสามารถในการอนุมาน AI ที่ขยายตัวของ Chromia โครงการได้เปิดตัวการขยาย AI อนุมานตัวแรกในเครือข่ายทดสอบโดยประสบความสำเร็จ โดยมุ่งเน้นการสนับสนุนโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์ส เป็นที่น่าสังเกตว่าการนำเข้าไคลเอนต์ Python ได้ลดความยากลำบากในการรวมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมของ Chromia ลงอย่างมาก
การพัฒนานี้เกินกว่าการปรับปรุงเทคโนโลยี แสดงให้เห็นถึงการจัดกลยุทธ์ที่สอดคล้องกับนวัตกรรมโมเดล AI ที่มีจังหวะรวดเร็ว ด้วยการสนับสนุนการทำงานของโมเดล AI ที่มีความแข็งแกร่งและหลากหลายบนโหนดผู้ขาย Chromia มีเป้าหมายที่จะก้าวข้ามขอบเขตของการเรียนรู้และการอนุมาน AI ที่กระจาย.
5.3 กลยุทธ์การขยายระบบนิเวศนักพัฒนา
Chromia กำลังสร้างความร่วมมืออย่างกระตือรือร้นเพื่อปลดปล่อยศักยภาพทั้งหมดของเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ความพยายามเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความต้องการของเครือข่าย.
บริษัทมุ่งเป้าไปที่การวิจัย AI ตัวแทน ระบบแนะนำแบบกระจาย อันดับการค้นหาแบบมีบริบท และการค้นหาความคล้ายคลึงทางความหมาย เป็นต้น ซึ่งเป็นสาขาที่มีผลกระทบสูง แผนดังกล่าวได้ก้าวข้ามการสนับสนุนด้านเทคนิค - สร้างแพลตฟอร์มที่นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่มีมูลค่าจริงสำหรับผู้ใช้ ก่อนหน้านี้ การเพิ่มประสิทธิภาพดัชนีข้อมูลและความสามารถในการอนุมาน AI คาดว่าจะเป็นแกนหลักในการพัฒนาแอปพลิเคชันเหล่านี้
ความลึก解析Chromia向量数据库：AI与บล็อกเชน如何融合？
รายงานนี้จัดทำโดย Tiger Research ซึ่งวิเคราะห์การดำเนินการฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Chromia เป็นกรณีศึกษาของการผสานเทคโนโลยี AI กับบล็อกเชน
สรุปประเด็น
1. สถานะการผสมผสานระหว่าง AI และบล็อกเชน
แหล่งที่มา: Kiyotaka
AI และบล็อกเชนได้ดึงดูดความสนใจจากอุตสาหกรรมมาเป็นเวลานาน ระบบ AI ที่มีศูนย์กลางยังคงเผชิญกับความท้าทายด้านความโปร่งใส ความเชื่อถือได้ และความสามารถในการคาดการณ์ต้นทุน ซึ่งพื้นที่เหล่านี้มักถูกมองว่าเป็นโซลูชั่นที่มีศักยภาพของบล็อกเชน.
แม้ว่า AI ตัวแทนตลาดจะระเบิดในช่วงปลายปี 2024 แต่โครงการส่วนใหญ่เพียงแค่ทำการบูรณาการระหว่างเทคโนโลยีทั้งสองในระดับพื้นผิวเท่านั้น หลายโครงการพึ่งพาความสนใจในการเก็งกำไรของสกุลเงินดิจิทัลเพื่อดึงดูดเงินทุนและการเปิดเผย มากกว่าการสำรวจการทำงานร่วมกันด้านเทคโนโลยีหรือฟังก์ชันเชิงลึกกับ Web3 ดังนั้น มูลค่าของโครงการจำนวนมากจึงลดลงมากกว่า 90% จากระดับสูงสุด.
รากฐานที่ทำให้ AI และบล็อกเชนยากที่จะประสบความสำเร็จในการทำงานร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญคือปัญหาทางโครงสร้างหลายประการ หนึ่งในปัญหาที่เด่นชัดที่สุดคือความซับซ้อนในการจัดการข้อมูลบนบล็อก—ข้อมูลยังคงกระจัดกระจายและมีความผันผวนทางเทคโนโลยีสูง หากการเข้าถึงและการใช้ข้อมูลสามารถทำได้ง่ายเหมือนระบบแบบดั้งเดิม อาจจะทำให้ภาคอุตสาหกรรมสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ชัดเจนมากขึ้นแล้ว.
**สถานการณ์นี้คล้ายกับบทละครโรมิโอและจูเลียต: **เทคโนโลยีที่ทรงพลังสองประเภทจากสองสนามที่แตกต่างกันขาดภาษาร่วมที่แท้จริงหรือจุดตัดที่แท้จริงที่รวมกันอย่างแท้จริง สิ่งที่ชัดเจนมากขึ้นคืออุตสาหกรรมต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถเชื่อมช่องว่าง - ทั้งเสริมจุดแข็งของ AI และบล็อกเชน และทำหน้าที่เป็นจุดตัดของทั้งสอง.
การตอบสนองต่อความท้าทายนี้ต้องการระบบที่มีความคุ้มค่าและประสิทธิภาพสูง เพื่อให้ตรงกับความน่าเชื่อถือของเครื่องมือที่มีศูนย์กลางในปัจจุบัน ในบริบทนี้ เทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่สนับสนุนนวัตกรรม AI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันกำลังกลายเป็นผู้ให้พลังสำคัญ
2. ความจำเป็นของฐานข้อมูลเวกเตอร์
ด้วยความนิยมของแอปพลิเคชัน AI ฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้เกิดขึ้นเพื่อแก้ปัญหาข้อ จํากัด ของระบบฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ฐานข้อมูลเหล่านี้จัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนเช่นข้อความรูปภาพเสียง ฯลฯ ลงในการแสดงทางคณิตศาสตร์ที่เรียกว่า "เวกเตอร์" เนื่องจากข้อมูลถูกดึงมาตามความคล้ายคลึงกันมากกว่าความถูกต้องฐานข้อมูลเวกเตอร์จึงเหมาะสําหรับความเข้าใจภาษาและบริบทของ AI มากกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม **
แหล่งที่มา: weaviate
ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมเหมือนกับดัชนีห้องสมุด — จะส่งคืนเฉพาะหนังสือที่มีคำว่า "kitten" ในขณะที่ฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง เช่น "cat" "dog" "wolf" เป็นต้น นี่เป็นผลมาจากการที่ระบบเก็บข้อมูลในรูปแบบเวกเตอร์เชิงตัวเลข ซึ่งจับความสัมพันธ์ตามความคล้ายคลึงกันทางแนวคิด (ไม่ใช่การเลือกคำที่แม่นยำ)
ตัวอย่างการสนทนา: เมื่อถูกถามว่า “วันนี้คุณรู้สึกอย่างไร?” ถ้าตอบว่า “ท้องฟ้าสดใสเป็นพิเศษ” เราก็ยังสามารถเข้าใจอารมณ์เชิงบวกของเขาได้—แม้ว่าจะไม่ได้ใช้คำที่ชัดเจนเกี่ยวกับอารมณ์ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ทำงานในลักษณะคล้ายกัน ทำให้ระบบสามารถตีความความหมายที่ซ่อนอยู่แทนที่จะพึ่งพาการจับคู่คำโดยตรง นี่จำลองรูปแบบการรับรู้ของมนุษย์ เพื่อให้การโต้ตอบของ AI เป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น
ใน Web2 มูลค่าของฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง แพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Pinecone (100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ), Weaviate (50 ล้านดอลลาร์สหรัฐ), Milvus (60 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) และ Chroma (18 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ได้รับการลงทุนอย่างมหาศาล ในทางตรงกันข้าม Web3 ยังคงพัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่เปรียบเทียบได้ได้ยาก ทำให้การบูรณาการ AI กับบล็อกเชนยังคงอยู่ในระดับทฤษฎีมากกว่า.
3. วิสัยทัศน์ของฐานข้อมูลเวกเตอร์บนบล็อกเชน Chromia
แหล่งที่มา：Tiger Research
Chromia——บล็อกเชนเชิงสัมพันธ์ Layer1 ที่สร้างขึ้นบน PostgreSQL——โดดเด่นด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลเชิงโครงสร้างและสภาพแวดล้อมที่เป็นมิตรต่อผู้พัฒนา โดยอิงจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของตน Chromia ได้เริ่มสำรวจการบูรณาการอย่างลึกซึ้งระหว่างบล็อกเชนและเทคโนโลยี AI.
เหตุการณ์สำคัญล่าสุดคือการเปิดตัว “การขยาย Chromia” ซึ่งรวม PgVector (เครื่องมือค้นหาความคล้ายคลึงของเวกเตอร์โอเพนซอร์ซที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในฐานข้อมูล PostgreSQL) PgVector รองรับการค้นหาข้อความหรือภาพที่คล้ายกันอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้บริการความสามารถที่ชัดเจนและมีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI.
PgVector ได้ตั้งหลักมั่นคงในระบบนิเวศเทคโนโลยีแบบดั้งเดิม Supabase ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นทางเลือกแทนบริการฐานข้อมูลยอดนิยมอย่าง Firebase ใช้ PgVector เพื่อสนับสนุนการค้นหาวัสดุเวกเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของมันบนแพลตฟอร์ม PostgreSQL แสดงให้เห็นถึงความมั่นใจอย่างกว้างขวางของอุตสาหกรรมต่อเครื่องมือนี้.
การรวม PgVector จะนำความสามารถในการค้นหาด้วยเวกเตอร์เข้าสู่ Web3 โดยทำให้โครงสร้างพื้นฐานของ Chromia สอดคล้องกับมาตรฐานที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในเทคโนโลยีดั้งเดิม การรวมนี้มีบทบาทสำคัญในการอัปเกรดเครือข่ายหลัก Mimir ในเดือนมีนาคม 2025 และถูกมองว่าเป็นก้าวแรกสู่การทำงานร่วมกันอย่างไม่มีรอยต่อระหว่าง AI-บล็อกเชน.
3.1 สภาพแวดล้อมที่บูรณาการ: การรวมกันอย่างสมบูรณ์ของบล็อกเชนและ AI
**ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการพัฒนาที่พยายามรวมบล็อกเชนกับ AI คือความซับซ้อน。**การสร้างแอปพลิเคชัน AI บนบล็อกเชนที่มีอยู่ต้องเชื่อมต่อกับกระบวนการที่ซับซ้อนจากหลายระบบภายนอก。例如，นักพัฒนาต้องจัดเก็บข้อมูลบนบล็อก，รันโมเดล AI บนเซิร์ฟเวอร์ภายนอก และสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่เป็นอิสระ。
โครงสร้างที่กระจัดกระจายนี้นําไปสู่การดําเนินงานที่ไม่มีประสิทธิภาพ การสืบค้นของผู้ใช้จะได้รับการประมวลผลแบบ off-chain และจําเป็นต้องย้ายข้อมูลอย่างต่อเนื่องระหว่างสภาพแวดล้อมแบบ on-chain และ off-chain สิ่งนี้ไม่เพียงเพิ่มเวลาในการพัฒนาและต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน แต่ยังสร้างช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่ร้ายแรง - การถ่ายโอนข้อมูลระหว่างระบบเพิ่มความเสี่ยงของการแฮ็กและลดความโปร่งใสโดยรวม
Chromia ได้ให้โซลูชันที่ปฏิวัติด้วยการรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์เข้ากับบล็อกเชนโดยตรง บน Chromia การดำเนินการทั้งหมดจะเกิดขึ้นภายในเครือข่าย: การค้นหาของผู้ใช้จะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ ค้นหาข้อมูลที่คล้ายกันโดยตรงภายในเครือข่ายและส่งกลับผลลัพธ์ ทำให้การดำเนินการทั้งหมดเกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมเดียว
แหล่งที่มา: Tiger Research
เพื่ออธิบายด้วยการเปรียบเทียบอย่างง่าย: ในอดีตนักพัฒนาต้องจัดการกับส่วนประกอบแยกกัน - เปรียบเสมือนการทำอาหารที่ต้องซื้อหม้อ, กระทะ, เครื่องปั่น และเตาอบ. Chromia ได้ทำให้กระบวนการง่ายขึ้นโดยการนำเสนอเครื่องทำอาหารอเนกประสงค์ที่รวมฟังก์ชันทั้งหมดไว้ในระบบเดียว.
วิธีการรวมนี้ทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้นมาก ไม่จำเป็นต้องมีบริการภายนอกและโค้ดการเชื่อมต่อที่ซับซ้อน ลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนา นอกจากนี้ ข้อมูลและการประมวลผลทั้งหมดจะถูกบันทึกบนบล็อกเชน เพื่อให้แน่ใจว่ามีความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์ นี่คือจุดเริ่มต้นของการรวมกันอย่างสมบูรณ์ระหว่างบล็อกเชนและ AI.
3.2 ประสิทธิภาพต้นทุน: ความสามารถในการแข่งขันด้านราคาอันโดดเด่นเมื่อเปรียบเทียบกับบริการที่มีอยู่
มีความเชื่อทั่วไปว่า: บริการบนบล็อกเชน "ไม่สะดวกและมีค่าใช้จ่ายสูง". โดยเฉพาะในโมเดลบล็อกเชนแบบดั้งเดิม ข้อบกพร่องเชิงโครงสร้างที่ชัดเจนเกิดจากค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมแต่ละรายการที่เกิดขึ้นและต้นทุนการจราจรบนบล็อกเชนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ความไม่แน่นอนของต้นทุนกลายเป็นอุปสรรคหลักในการที่ธุรกิจจะนำโซลูชันบล็อกเชนมาใช้.
แหล่งที่มา: Chromia
**Chromia แก้ปัญหาจุดปวดผ่านสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและรูปแบบธุรกิจที่แตกต่าง **ไม่เหมือนกับรูปแบบค่าธรรมเนียมก๊าซของบล็อกเชนแบบเดิม Chromia แนะนําระบบเช่า Server Compute Unit (SCU) ซึ่งคล้ายกับโครงสร้างราคาของ AWS หรือ Google Cloud รูปแบบการสร้างอินสแตนซ์นี้สอดคล้องกับการกําหนดราคาบริการคลาวด์ที่คุ้นเคยซึ่งช่วยขจัดความผันผวนของต้นทุนที่พบได้ทั่วไปในเครือข่ายบล็อกเชน
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ใช้สามารถเช่า SCU ตามรายสัปดาห์โดยใช้โทเค็นพื้นเมืองของ Chromia $CHR แต่ละ SCU ให้การจัดเก็บข้อมูลพื้นฐาน 16GB โดยต้นทุนจะขยายตามการใช้งานในลักษณะเชิงเส้น SCU สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความต้องการ เพื่อให้การจัดสรรทรัพยากรมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ โมเดลนี้ช่วยรักษาความกระจายอำนาจของเครือข่าย ในขณะที่รวมการกำหนดราคาที่คาดการณ์ได้ของบริการ Web2 ซึ่งช่วยเพิ่มความโปร่งใสและประสิทธิภาพของต้นทุนอย่างมาก
ที่มา: Chromia, Tiger Research
**ฐานข้อมูล Chromia vector ช่วยเพิ่มความได้เปรียบด้านต้นทุน ** ตามเกณฑ์มาตรฐานภายในฐานข้อมูลมีค่าใช้จ่ายการดําเนินงานรายเดือน $ 727 (ขึ้นอยู่กับ 2 SCU และพื้นที่เก็บข้อมูล 50GB) - น้อยกว่าโซลูชันฐานข้อมูลเวกเตอร์ Web2 ที่เทียบเคียงได้ 57%
ราคานี้มีความสามารถในการแข่งขันเนื่องจากประสิทธิภาพของโครงสร้างหลายประการ Chromia ได้รับประโยชน์จากการปรับเทคโนโลยี PgVector ให้เข้ากับสภาพแวดล้อมบนบล็อกเชน แต่ผลกระทบที่ใหญ่กว่ามาจากรูปแบบการจัดหาทรัพยากรแบบกระจายศูนย์ บริการแบบดั้งเดิมจะมีค่าบริการสูงจากการซ้อนทับบนโครงสร้างพื้นฐาน AWS หรือ GCP ในขณะที่ Chromia ให้บริการพลังการคำนวณและการจัดเก็บข้อมูลโดยตรงผ่านผู้ให้บริการโหนด ลดชั้นกลางและต้นทุนที่เกี่ยวข้องลง
โครงสร้างแบบกระจายยังช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของบริการ การทำงานแบบคู่ขนานหลายโหนดทำให้เครือข่ายมีความพร้อมใช้งานสูงโดยธรรมชาติ—แม้ว่าโหนดบางตัวจะล้มเหลว ดังนั้นความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่มีความพร้อมใช้งานสูงที่มีค่าใช้จ่ายสูงและทีมสนับสนุนขนาดใหญ่ในโมเดล Web2 SaaS จึงลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ทั้งลดต้นทุนการดำเนินงานและเพิ่มความยืดหยุ่นของระบบ.
4. จุดเริ่มต้นของการรวมกันระหว่างบล็อกเชนและ AI
แม้ว่าเพิ่งเปิดตัวมาเพียงหนึ่งเดือน แต่ฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Chromia ได้แสดงให้เห็นถึงความน่าสนใจในช่วงต้น โดยมีกรณีการใช้งานที่เป็นนวัตกรรมหลายกรณีกำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนา เพื่อเร่งการนำไปใช้ Chromia สนับสนุนผู้สร้างอย่างจริงจังโดยการให้เงินทุนเพื่อครอบคลุมค่าใช้จ่ายในการใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์.
การสนับสนุนเหล่านี้ช่วยลดอุปสรรคในการทดลอง ทำให้ผู้พัฒนาสามารถสำรวจแนวคิดใหม่ได้ด้วยความเสี่ยงที่ต่ำลง การใช้งานที่มีศักยภาพครอบคลุมบริการ DeFi ที่รวม AI, ระบบแนะนำเนื้อหาที่โปร่งใส, แพลตฟอร์มการแชร์ข้อมูลที่ผู้ใช้เป็นเจ้าของ และเครื่องมือการจัดการความรู้ที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน.
แหล่งที่มา: Tiger Research
สมมติกรณีเช่น "AI Web3 ศูนย์วิจัยของ Tiger Labs" ระบบนี้ใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Chromia เพื่อแปลงเนื้อหาการวิจัยและข้อมูลบนบล็อกเชนของโครงการ Web3 เป็นการฝังเวกเตอร์ เพื่อให้บริการอัจฉริยะจากตัวแทน AI.
เอเจนต์ AI เหล่านี้สามารถเรียกดูข้อมูลบนบล็อกเชนโดยตรงผ่านฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Chromia ทำให้ตอบสนองได้เร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อรวมกับความสามารถในการจัดทำดัชนี EVM ของ Chromia ระบบสามารถวิเคราะห์กิจกรรมบนบล็อกเชนต่าง ๆ เช่น Ethereum, BNB Chain, Base เป็นต้น — รองรับโครงการที่หลากหลาย สิ่งที่น่าสังเกตคือ บริบทการสนทนาของผู้ใช้ถูกจัดเก็บบนบล็อกเชน เพื่อให้คำแนะนำที่โปร่งใสโดยสมบูรณ์แก่ผู้ใช้งานปลายทาง เช่น นักลงทุน
แหล่งที่มา：Tiger Research
เมื่อกรณีการใช้งานที่หลากหลายเพิ่มขึ้นข้อมูลจํานวนมากยังคงถูกสร้างและจัดเก็บใน Chromia ซึ่งเป็นการวางรากฐานสําหรับ "มู่เล่ AI" ข้อความรูปภาพและข้อมูลธุรกรรมจากแอปพลิเคชันบล็อกเชนจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูล Chromia ในรูปแบบของเวกเตอร์ที่มีโครงสร้างเพื่อสร้างชุดข้อมูล AI ที่ฝึกได้
ข้อมูลสะสมเหล่านี้กลายเป็นวัสดุการเรียนรู้หลักของ AI ที่ขับเคลื่อนการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น AI ที่เรียนรู้จากรูปแบบการทำธุรกรรมของผู้ใช้จำนวนมากสามารถให้คำแนะนำทางการเงินที่ปรับแต่งได้อย่างแม่นยำมากขึ้น แอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงเหล่านี้ดึงดูดผู้ใช้งานมากขึ้นผ่านการเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ การเติบโตของผู้ใช้จะกระตุ้นการสะสมข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น สร้างวงจรปิดที่พัฒนาระบบนิเวศอย่างต่อเนื่อง.
5. แผนที่ของ Chromia
หลังจากที่ Mimir ได้เปิดตัวบนเครือข่ายหลักแล้ว Chromia จะมุ่งเน้นไปที่สามด้าน:
5.1 นวัตกรรมดัชนี EVM
ความซับซ้อนที่ฝังลึกในบล็อกเชนเป็นอุปสรรคหลักของนักพัฒนามานานหลายปี ด้วยเหตุนี้ Chromia จึงได้เปิดตัวโซลูชันดัชนีที่มุ่งเน้นนักพัฒนาเพื่อทำให้การค้นหาข้อมูลบนบล็อกเชนง่ายขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เป้าหมายคือการเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการค้นหาให้มากขึ้น ทำให้ข้อมูลบล็อกเชนเข้าถึงได้ง่ายขึ้น
วิธีนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในวิธีการติดตามการซื้อขาย NFT ของ Ethereum รูปแบบและโครงสร้างข้อมูลการเรียนรู้แบบไดนามิกของ Chromia จะเข้ามาแทนที่โครงสร้างการค้นหาที่กำหนดไว้อย่างตายตัว ซึ่งช่วยในการระบุเส้นทางการค้นหาข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงสุด นักพัฒนาเกมสามารถวิเคราะห์ประวัติการซื้อขายไอเทมในบล็อกเชนได้ทันที และโครงการ DeFi สามารถติดตามการทำธุรกรรมที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว.
5.2 การขยายความสามารถในการอนุมานของ AI
ความก้าวหน้าของดัชนีข้อมูลข้างต้นได้วางรากฐานสำหรับความสามารถในการอนุมาน AI ที่ขยายตัวของ Chromia โครงการได้เปิดตัวการขยาย AI อนุมานตัวแรกในเครือข่ายทดสอบโดยประสบความสำเร็จ โดยมุ่งเน้นการสนับสนุนโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์ส เป็นที่น่าสังเกตว่าการนำเข้าไคลเอนต์ Python ได้ลดความยากลำบากในการรวมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมของ Chromia ลงอย่างมาก
การพัฒนานี้เกินกว่าการปรับปรุงเทคโนโลยี แสดงให้เห็นถึงการจัดกลยุทธ์ที่สอดคล้องกับนวัตกรรมโมเดล AI ที่มีจังหวะรวดเร็ว ด้วยการสนับสนุนการทำงานของโมเดล AI ที่มีความแข็งแกร่งและหลากหลายบนโหนดผู้ขาย Chromia มีเป้าหมายที่จะก้าวข้ามขอบเขตของการเรียนรู้และการอนุมาน AI ที่กระจาย.
5.3 กลยุทธ์การขยายระบบนิเวศนักพัฒนา
Chromia กำลังสร้างความร่วมมืออย่างกระตือรือร้นเพื่อปลดปล่อยศักยภาพทั้งหมดของเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ความพยายามเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความต้องการของเครือข่าย.
บริษัทมุ่งเป้าไปที่การวิจัย AI ตัวแทน ระบบแนะนำแบบกระจาย อันดับการค้นหาแบบมีบริบท และการค้นหาความคล้ายคลึงทางความหมาย เป็นต้น ซึ่งเป็นสาขาที่มีผลกระทบสูง แผนดังกล่าวได้ก้าวข้ามการสนับสนุนด้านเทคนิค - สร้างแพลตฟอร์มที่นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่มีมูลค่าจริงสำหรับผู้ใช้ ก่อนหน้านี้ การเพิ่มประสิทธิภาพดัชนีข้อมูลและความสามารถในการอนุมาน AI คาดว่าจะเป็นแกนหลักในการพัฒนาแอปพลิเคชันเหล่านี้
6. วิสัยทัศน์และความท้าทายของ Chromia
ฐานข้อมูลเวกเตอร์บนบล็อกเชนของ Chromia ทำให้มันกลายเป็นผู้แข่งขันชั้นนำในสาขาการผสานบล็อกเชน-AI. วิธีการนวัตกรรมของมัน — การรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์โดยตรงบนบล็อกเชน — ยังไม่เคยเกิดขึ้นในระบบนิเวศอื่น ๆ ซึ่งเน้นถึงข้อได้เปรียบทางเทคนิคที่ชัดเจน.
โมเดลการเช่าชุด SCU แบบคลาวด์ของแพลตฟอร์มยังนำเสนอการเปลี่ยนแปลงที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาที่คุ้นเคยกับระบบค่าธรรมเนียมเชื้อเพลิง โครงสร้างต้นทุนที่สามารถคาดการณ์ได้และได้รับการปรับแต่งนี้เหมาะสำหรับการใช้งาน AI ขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นจุดแตกต่างที่สำคัญ 值得注意的是，使用成本比Web2向量数据库服务低约57%，显著增强Chromia市场竞争力。
อย่างไรก็ตาม Chromia เผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการรับรู้ของตลาดและการเติบโตของนิเวศวิทยา การสื่อสารนวัตกรรมที่ซับซ้อน เช่น ภาษาโปรแกรมพื้นเมือง (Rell) และการรวม AI บนบล็อกเชนไปยังนักพัฒนาและบริษัทนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง การรักษาความเป็นผู้นำต้องการการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องและการขยายระบบนิเวศ โดยเฉพาะเมื่อแพลตฟอร์มบล็อกเชนอื่นๆ เริ่มมองหากรณีการใช้งานที่คล้ายคลึงกัน
ความสำเร็จในระยะยาวขึ้นอยู่กับการตรวจสอบกรณีการใช้งานจริงและการรับประกันความยั่งยืนของโมเดลเศรษฐกิจโทเคน ผลกระทบของโมเดลการเช่า SCU ต่อมูลค่าโทเคนในระยะยาว กลยุทธ์การนำไปใช้ของนักพัฒนาที่มีประสิทธิภาพและการสร้างกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่มีสาระสำคัญ จะเป็นปัจจัยที่กำหนดอนาคตของ Chromia.
Chromia ได้สร้างตำแหน่งผู้นำในช่วงแรกในพื้นที่การรวมตัวของ Web3-AI ที่เกิดใหม่ อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนความแตกต่างทางเทคนิคให้เป็นมูลค่าตลาดที่ยั่งยืนนั้นต้องมีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในด้านโครงสร้างพื้นฐาน ระบบนิเวศ และการสื่อสาร ในอีก 12-24 เดือนข้างหน้าจะเป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดเส้นทางระยะยาวของ Chromia.
ลิงก์ต้นฉบับ