Zincir üzerindeki vektör altyapısı: Chromia, PostgreSQL tabanlı ilk zincir üzerindeki vektör veritabanını piyasaya sürdü ve bu, AI ile blockchain'in pratik entegrasyonu için önemli bir adım olarak kabul ediliyor.
Maliyet verimliliği ve geliştirici dostluğu: Geleneksel endüstri vektör çözümlerine göre %57 daha düşük maliyetle blockchain entegrasyon geliştirme ortamı sunarak, Chromia, AI-Web3 uygulama geliştirmeye giriş eşiğini düşürüyor.
Gelecek Vizyonu: Platform, EVM indeksine, AI çıkarım yeteneklerine ve daha geniş bir geliştirici ekosistemine destek sağlamak için genişlemeyi planlıyor ve Chromia'yı Web3 alanında AI yeniliklerinin potansiyel lideri olarak konumlandırıyor.
Yapay Zeka ve Blok Zinciri Entegrasyonunun Mevcut Durumu
Kaynak: Kiyotaka
Yapay Zeka ile blok zincirinin kesişimi, uzun zamandır sektörün dikkatini çekmektedir. Merkeziyetsiz Yapay Zeka sistemleri, hâlâ şeffaflık, güvenilirlik ve maliyet öngörülebilirliği gibi zorluklarla karşı karşıyadır - bu alanlar genellikle blok zincirin potansiyel çözümleri olarak görülmektedir.
2024 yılının sonlarında AI ajanları pazarında bir patlama yaşanmasına rağmen, çoğu proje yalnızca iki teknolojinin yüzeysel entegrasyonunu başardı. Birçok girişim, fon ve görünürlük elde etmek için kripto para birimlerinin spekülatif ilgisine dayanmakta ve Web3 ile derin teknoloji veya işlevsel işbirliğini keşfetmemektedir. Bu nedenle, birçok projenin değeri zirve seviyesinden %90'dan fazla düşmüştür.
AI ve blok zinciri arasındaki gerçek iş birliğinin sağlanamamasının kökeninde birçok yapısal zorluk yatmaktadır. Bunlar arasında en belirgin olanı, zincir üzerindeki veri işleme karmaşıklığıdır - veriler hâlâ dağınık ve teknolojideki dalgalanma oldukça fazladır. Eğer veri erişimi ve kullanımı geleneksel sistemler kadar basit olabilseydi, sektör çoktan daha net sonuçlar elde etmiş olabilirdi.
Bu durum, Romeo ve Juliet'in senaryosuna benziyor: Farklı alanlardan gelen iki güçlü teknolojinin ortak bir dil veya gerçek bir birleşme noktası eksik. Endüstrinin, hem AI ile blok zincirinin avantajlarını tamamlayabilecek hem de her ikisinin kesişim noktası olarak hizmet edebilecek bir altyapıya ihtiyacı olduğu giderek daha belirgin hale geliyor.
Bu zorluğun üstesinden gelmek, mevcut merkezi araçların güvenilirliğine uyan uygun maliyetli ve yüksek performanslı sistemler gerektirir. Bu çerçevede, günümüzün yapay zeka yeniliklerinin çoğunun temelini oluşturan vektör veritabanı teknolojisi, önemli bir kolaylaştırıcı haline geliyor.
Vektör veritabanlarının gerekliliği
Yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, geleneksel veritabanı sistemlerinin sınırlamalarını çözmek için vektör veritabanları ortaya çıkmıştır. Bu veritabanları metin, resim, ses vb. gibi karmaşık verileri "vektörler" adı verilen matematiksel temsillerde depolar. Vektör veritabanları, verileri kesinlikten ziyade benzerliğe dayalı olarak alarak, yapay zekanın dil ve bağlam anlayışı için geleneksel veritabanlarından daha uygundur.
Kaynak: weaviate
Geleneksel veritabanları, yalnızca "kitten" kelimesini içeren kitapları döndüren bir kütüphane kataloğu gibidir; ancak vektör veritabanları "cat", "dog", "wolf" gibi ilgili içerikleri sunabilir. Bu, sistemin bilgileri sayısal vektör biçiminde depolaması ve kavramsal benzerliklere (kesin ifadeler yerine) dayalı ilişkileri yakalamasından kaynaklanmaktadır.
Örneğin, bir konuşmayı ele alalım: "Bugün nasıl hissediyorsun?" Cevap "gökyüzü son derece açık" ise, açık bir duygusal kelime dağarcığı kullanılmasa bile, olumlu duyguyu yine de anlayabiliriz. Vektör veritabanları da benzer şekilde çalışır ve sistemin doğrudan kelime eşleştirmeye güvenmek yerine altta yatan anlamı yorumlamasına olanak tanır. Bu, insan bilişsel kalıplarını simüle eder ve daha doğal ve akıllı yapay zeka etkileşimleri sağlar.
Web2'de vektör veritabanlarının değeri geniş çapta kabul görmüştür. Pinecone (100 milyon dolar), Weaviate (50 milyon dolar), Milvus (60 milyon dolar) ve Chroma (18 milyon dolar) gibi platformlar büyük yatırımlar aldı. Buna karşılık, Web3 her zaman karşılaştırılabilir çözümler geliştirmekte zorlandı ve bu da yapay zeka ve blok zincirinin entegrasyonunu daha teorik hale getirdi.
Chromia zincirindeki vektör veritabanının vizyonu
Kaynak: Tiger Research
Chromia - PostgreSQL üzerine inşa edilmiş bir Layer1 ilişkisel blok zinciri - yapılandırılmış veri işleme yetenekleri ve geliştirici dostu ortamıyla öne çıkıyor. İlişkisel veritabanı temeline dayanarak, Chromia blok zinciri ile AI teknolojisinin derin entegrasyonunu keşfetmeye başladı.
Yakın tarihli bir dönüm noktası, PostgreSQL veritabanında yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir vektör benzerlik arama aracı olan PgVector ile entegre olan "Chromia Extension"ın piyasaya sürülmesiydi. PgVector, benzer metin veya görüntülerin verimli bir şekilde sorgulanmasını sağlayarak yapay zeka odaklı uygulamalar için açık bir yardımcı program sağlar.
PgVector, geleneksel teknoloji ekosisteminde sağlam bir temel oluşturmuştur. Genellikle ana akım veritabanı hizmeti Firebase'in bir alternatifi olarak görülen Supabase, yüksek performanslı vektör arama desteği için PgVector'u kullanmaktadır. PostgreSQL platformundaki artan popülaritesi, sektörün bu araca duyduğu geniş güveni yansıtmaktadır.
PgVector'ı entegre ederek, Chromia vektör arama yeteneklerini Web3'e getiriyor ve altyapısını geleneksel teknoloji yığınıyla doğrulanmış standartlarla hizalıyor. Bu entegrasyon, 2025 Mart'taki Mimir ana ağ yükseltmesinde merkezi bir rol oynayacak ve AI-blok zinciri kesintisiz etkileşimi için temel bir adım olarak görülüyor.
3.1 Entegre Ortam: Blok Zinciri ile AI'nin Tam Entegrasyonu
Geliştiricilerin blok zinciri ile AI'ı birleştirmekteki en büyük zorluğu karmaşıklıktır. Mevcut blok zincirleri üzerinde AI uygulamaları oluşturmak, birden fazla harici sistemi bağlayan karmaşık süreçler gerektirir. Örneğin, geliştiricilerin zincir üzerinde veri depolaması, harici sunucularda AI modellerini çalıştırması ve bağımsız bir vektör veritabanı oluşturması gerekir.
Bu parçalı yapı, verimsiz bir operasyonla sonuçlanmaktadır. Kullanıcı sorguları, zincir dışı işlenmekte, verilerin zincir üstü ve zincir altı ortamlar arasında sürekli olarak taşınması gerekmektedir. Bu, yalnızca geliştirme süresini ve altyapı maliyetlerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda ciddi güvenlik açıklarına da neden olur - sistemler arası veri transferi, siber saldırı riskini artırır ve genel şeffaflığı azaltır.
Chromia, vektör veritabanını doğrudan blok zincirine entegre ederek köklü bir çözüm sunmaktadır. Chromia'da, tüm işlemler zincir içinde gerçekleştirilir: kullanıcı sorguları vektörlere dönüştürülür, benzer veriler doğrudan zincir içinde aranır ve sonuçlar döndürülerek tüm sürecin tek bir ortamda işlenmesi sağlanır.
Kaynak: Tiger Research
Basit bir benzetme ile açıklamak gerekirse: Geçmişte geliştiricilerin bileşenleri ayrı ayrı yönetmesi gerekiyordu - tıpkı yemek yaparken tencere, tava, mikser ve fırın satın almak gibi. Chromia, çok fonksiyonlu bir mutfak robotu sunarak süreci basitleştirir ve tüm işlevleri tek bir sistemde entegre eder.
Bu entegrasyon yöntemi, geliştirme sürecini büyük ölçüde basitleştirir. Harici hizmetler ve karmaşık bağlantı kodlarına ihtiyaç duyulmaz, bu da geliştirme süresini ve maliyetini azaltır. Ayrıca, tüm veriler ve işlemler zincir üzerinde kaydedilir, bu da tamamen şeffaflığı garanti eder. Bu, blok zinciri ile AI'nın tam entegrasyonunun başlangıcını işaret ediyor.
3.2 Maliyet Verimliliği: Mevcut hizmetlerle kıyaslandığında üstün fiyat rekabetçiliği
Yaygın bir önyargı vardır: zincir üzerindeki hizmetler "rahatsız edici ve pahalıdır". Özellikle geleneksel blok zinciri modelinde, her işlemde ortaya çıkan yakıt ücretleri ve tıkanıklık nedeniyle zincir üzerindeki maliyetlerin artması yapısal bir zayıflık olarak belirgindir. Maliyetlerin öngörülemezliği, işletmelerin blok zinciri çözümlerini benimsemesinin ana engeli olmuştur.
Kaynak: Chromia
Chromia, verimli mimari ve farklılaştırılmış iş modeli ile sorunlu noktaları çözer. Geleneksel blok zincirlerinin gaz ücreti modelinden farklı olarak Chromia, AWS veya Google Cloud'a benzer bir fiyatlandırma yapısı olan bir Sunucu Bilgi İşlem Birimi (SCU) kiralama sistemi sunar. Bu örnekleme modeli, tanıdık bulut hizmeti fiyatlandırmasıyla tutarlıdır ve blok zinciri ağlarında yaygın olan maliyet dalgalanmalarını ortadan kaldırır.
Özellikle, kullanıcılar Chromia'nın yerel token'i $CHR ile SCU'ları haftalık olarak kiralayabilirler. Her bir SCU, 16GB temel depolama alanı sağlar ve maliyet tüketimle doğrusal olarak artar. SCU'lar, talebe göre esnek bir şekilde ayarlanarak kaynak dağılımında esneklik ve verimlilik sağlar. Bu model, ağı merkeziyetsiz tutarken Web2 hizmetlerinin öngörülebilir kullanım fiyatlandırmasını entegre ederek maliyet şeffaflığını ve verimliliğini önemli ölçüde artırır.
Kaynak: Chromia, Tiger Research
Chromia vektör veritabanı maliyet avantajını daha da güçlendiriyor. İç benchmark testlerine göre, bu veritabanının aylık işletme maliyeti 727 dolar (2 SCU ve 50GB depolama baz alınarak) — benzer Web2 vektör veritabanı çözümlerine göre %57 daha düşük.
Bu fiyat rekabetçiliği çoklu yapı verimliliğinden kaynaklanmaktadır. Chromia, PgVector'ı zincir üstü ortama uyarlayan teknik optimizasyonlardan yararlanırken, daha büyük etki merkeziyetsiz kaynak tedarik modelinden gelmektedir. Geleneksel hizmetler, AWS veya GCP altyapısı üzerinde yüksek hizmet primleri eklerken, Chromia, düğüm operatörleri aracılığıyla doğrudan hesaplama gücü ve depolama sunarak ara katmanları ve ilgili maliyetleri azaltmaktadır.
Dağıtık yapı, hizmet güvenilirliğini de artırır. Çoklu düğümlerin paralel çalışması, ağı doğal olarak yüksek kullanılabilirlik ile donatır - bireysel düğümler arızalansa bile. Bu nedenle, Web2 SaaS modelindeki tipik yüksek maliyetli yüksek kullanılabilirlik altyapısı ve büyük destek ekipleri ihtiyacı önemli ölçüde azalır, hem işletme maliyetlerini düşürür hem de sistemin dayanıklılığını artırır.
Blok zinciri ve AI entegrasyonunun başlangıcı
Sadece bir ay önce piyasaya sürülmesine rağmen, Chromia vektör veritabanı erken çekiciliğini göstermeye başladı ve birçok yenilikçi kullanım durumu geliştiriliyor. Benimsenmeyi hızlandırmak için, Chromia vektör veritabanı kullanım maliyetlerini karşılamak için finansman sağlayarak geliştiricileri aktif bir şekilde destekliyor.
Bu hibeler, geliştiricilerin daha düşük riskle yeni fikirleri keşfetmelerine olanak tanıyarak deneysel girişimlerin engellerini azaltır. Potansiyel uygulamalar arasında AI entegre DeFi hizmetleri, şeffaf içerik öneri sistemleri, kullanıcıların kendi verilerini paylaşabileceği platformlar ve topluluk odaklı bilgi yönetim araçları yer alıyor.
Kaynak: Tiger Research
Tiger Labs tarafından geliştirilen "AI Web3 Araştırma Merkezi" gibi bir örnek varsayalım. Bu sistem, araştırma içeriğini ve Web3 projelerinin zincir üstü verilerini vektör gömülerine dönüştürmek için Chromia altyapısını kullanarak AI ajanslarının akıllı hizmetler sunmasını sağlar.
Bu AI ajanları, Chromia vektör veri tabanı aracılığıyla doğrudan zincir üzerindeki verilere sorgu yaparak yanıt sürelerini önemli ölçüde hızlandırabilir. Chromia'nın EVM indeksleme yetenekleri ile birleştirildiğinde, sistem Ethereum, BNB Chain, Base gibi blok zincirlerindeki etkinlikleri analiz edebilir - çok çeşitli projeleri destekler. Dikkate değer bir nokta, kullanıcı diyaloglarının bağlamının zincir üzerinde saklanmasıdır; bu, yatırımcılar gibi son kullanıcılara tamamen şeffaf bir öneri akışı sunar.
Kaynak: Tiger Research
Çeşitli kullanım durumları büyüdükçe, Chromia'da daha fazla veri üretilmeye ve depolanmaya devam ederek "AI volan"ın temelini atıyor. Blok zinciri uygulamalarından gelen metin, resim ve işlem verileri, yapay zeka tarafından eğitilebilir zengin bir veri kümesi oluşturmak için yapılandırılmış vektörler biçiminde Chromia veritabanında saklanır.
Bu birikim verileri, AI'nın temel öğrenme materyalleri haline gelir ve performansın sürekli olarak artmasını sağlar. Örneğin, büyük miktarda kullanıcı ticaret modelinden öğrenen AI, daha doğru ve özelleştirilmiş finansal öneriler sunabilir. Bu ileri düzey AI uygulamaları, kullanıcı deneyimini artırarak daha fazla kullanıcı çekmektedir; kullanıcı artışı ise daha zengin veri birikimini doğuracak ve sürdürülebilir bir ekosistemin kapalı döngüsünü oluşturacaktır.
Chromia'nın yol haritası
Mimir ana ağının çevrimiçi olmasının ardından, Chromia üç ana alana odaklanacak:
BSC, Ethereum, Base gibi ana akım zincirlerin EVM indeksini güçlendirin;
Daha geniş model ve kullanım durumlarını desteklemek için AI çıkarım yeteneklerini genişletmek;
Geliştirici ekosistemini daha kullanışlı araçlar ve altyapılarla genişletmek.
5.1 EVM İndeks Yeniliği
Blok zincirinin doğuştan gelen karmaşıklığı uzun süre geliştiricilerin ana engeli olmuştur. Bu nedenle, Chromia geliştiricileri merkezine alan yenilikçi bir indeksleme çözümü sunmuştur; bu çözüm, zincir üzerindeki veri sorgulamalarını temelden basitleştirmeyi amaçlamaktadır. Hedef nettir: Sorgulama verimliliğini ve esnekliğini büyük ölçüde artırarak, blok zinciri verilerini daha erişilebilir hale getirmek.
Bu yöntem, Ethereum NFT ticaretinin izlenmesinde önemli bir değişikliği temsil ediyor. Chromia'nın dinamik öğrenme veri modeli ve yapısı, katı önceden tanımlı sorgu yapısını değiştirecek şekilde, en verimli bilgi alma yollarını tanımlıyor. Oyun geliştiricileri, zincir üzerindeki eşya ticareti geçmişini anında analiz edebilirken, DeFi projeleri karmaşık ticaret akışlarını hızlı bir şekilde takip edebilir.
5.2 AI çıkarım yeteneğinin genişletilmesi
Yukarıda belirtilen veri indeksleme ilerlemesi, Chromia'nın AI çıkarım yeteneklerini genişletmek için bir temel oluşturuyor. Proje, test ağında ilk AI çıkarım genişlemesini başarıyla başlattı ve açık kaynaklı AI modellerini desteklemeye odaklandı. Dikkate değer bir nokta, Python istemcisinin Chromia ortamında makine öğrenimi modellerini entegre etme zorluğunu önemli ölçüde azaltmasıdır.
Bu gelişme, teknolojik optimizasyonun ötesine geçerek, AI model yenilikleriyle hızlı bir stratejik uyumu yansıtmaktadır. Chromia, tedarikçi düğümlerinde giderek çeşitlenen güçlü AI modellerinin doğrudan çalıştırılmasını destekleyerek, dağıtık AI öğrenimi ve çıkarım sınırlarını aşmayı hedeflemektedir.
5.3 Geliştirici Ekosistem Genişletme Stratejisi
Chromia, iş birlikleri kurarak vektör veri tabanı teknolojisinin tüm potansiyelini serbest bırakmaya aktif olarak çalışıyor ve AI odaklı uygulama geliştirmeye odaklanıyor. Bu çabaların amacı, ağın faydasını ve talebini artırmaktır.
Şirket, AI araştırma aracılığı, merkeziyetsiz öneri sistemleri, bağlam duyarlı metin arama ve anlamsal benzerlik arama gibi yüksek etki alanlarına odaklanıyor. Bu plan, yalnızca teknik desteği aşarak, geliştiricilerin gerçek kullanıcı değeri uygulamaları inşa edebileceği bir platform yaratmayı amaçlıyor. Önceki artırılmış veri indeksleri ve AI çıkarım yeteneklerinin, bu uygulama geliştirme için temel motor haline gelmesi bekleniyor.
Chromia'nın Vizyonu ve Pazar Zorlukları
Chromia'nın zincir üzerindeki vektör veritabanı, onu blokzincir-AI entegrasyonu alanında önde gelen bir rakip haline getiriyor. Yenilikçi yaklaşımı - doğrudan zincir üzerinde entegre edilmiş vektör veritabanı - diğer ekosistemlerde henüz gerçekleştirilmemiştir ve belirgin teknik avantajları vurgulamaktadır.
Platformun bulut tabanlı SCU kiralama modeli, gaz ücreti sistemine alışkın geliştiriciler için cazip bir paradigma değişikliği de getiriyor. Bu öngörülebilir ve optimize edilmiş maliyet yapısı, özellikle büyük ölçekli yapay zeka uygulamaları için uygundur ve önemli bir farklılaştırıcı oluşturur. Kullanım maliyetinin Web2 vektör veritabanı hizmetlerinden yaklaşık %57 daha düşük olduğunu ve bu da Chromia'nın pazardaki rekabet gücünü önemli ölçüde artırdığını belirtmekte fayda var.
Yine de, Chromia kritik zorluklarla karşı karşıya – özellikle piyasa farkındalığı ve ekosistem büyümesi. Geliştiricilere ve işletmelere yerel programlama dili (Rell) ve zincir üzerindeki AI entegrasyonu gibi karmaşık yenilikleri iletmek son derece önemlidir. Diğer blok zinciri platformları benzer kullanım durumlarını hedef almaya başladığında, lider konumunu sürdürmek için sürekli teknik geliştirme ve ekosistem genişlemesi gereklidir.
Uzun vadeli başarı, gerçek kullanım durumlarının doğrulanması ve token ekonomik modelinin sürdürülebilirliğinin sağlanmasına bağlıdır. SCU kiralama modeli, token'ın uzun vadeli değeri üzerindeki etkisi, etkili geliştirici benimseme stratejileri ve somut ticari uygulama örneklerinin yaratılması, Chromia'nın gelecekteki gelişiminin belirleyici faktörleri olacaktır.
Chromia, yeni gelişen Web3-AI entegrasyon alanında erken bir liderlik pozisyonu kurmuştur. Ancak, teknolojik farklılıkları kalıcı pazar değerine dönüştürmek için altyapı, ekosistem ve iletişim düzeyinde sürekli ilerleme sağlanması gerekmektedir. Önümüzdeki 12-24 ay, Chromia'nın uzun vadeli seyrini şekillendirmek açısından kritik önem taşıyacaktır.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yıkıcı Maliyet Devrimi: Chromia, %57'lik bir indirim oranıyla AI + Blok Zinciri ticaret açığını kapatıyor
Orijinal yazar: Ryan Yoon ve Yoon Lee
Alıntı: Daisy, Mars Finans
Önemli noktaların özeti
Zincir üzerindeki vektör altyapısı: Chromia, PostgreSQL tabanlı ilk zincir üzerindeki vektör veritabanını piyasaya sürdü ve bu, AI ile blockchain'in pratik entegrasyonu için önemli bir adım olarak kabul ediliyor.
Maliyet verimliliği ve geliştirici dostluğu: Geleneksel endüstri vektör çözümlerine göre %57 daha düşük maliyetle blockchain entegrasyon geliştirme ortamı sunarak, Chromia, AI-Web3 uygulama geliştirmeye giriş eşiğini düşürüyor.
Gelecek Vizyonu: Platform, EVM indeksine, AI çıkarım yeteneklerine ve daha geniş bir geliştirici ekosistemine destek sağlamak için genişlemeyi planlıyor ve Chromia'yı Web3 alanında AI yeniliklerinin potansiyel lideri olarak konumlandırıyor.
Kaynak: Kiyotaka
Yapay Zeka ile blok zincirinin kesişimi, uzun zamandır sektörün dikkatini çekmektedir. Merkeziyetsiz Yapay Zeka sistemleri, hâlâ şeffaflık, güvenilirlik ve maliyet öngörülebilirliği gibi zorluklarla karşı karşıyadır - bu alanlar genellikle blok zincirin potansiyel çözümleri olarak görülmektedir.
2024 yılının sonlarında AI ajanları pazarında bir patlama yaşanmasına rağmen, çoğu proje yalnızca iki teknolojinin yüzeysel entegrasyonunu başardı. Birçok girişim, fon ve görünürlük elde etmek için kripto para birimlerinin spekülatif ilgisine dayanmakta ve Web3 ile derin teknoloji veya işlevsel işbirliğini keşfetmemektedir. Bu nedenle, birçok projenin değeri zirve seviyesinden %90'dan fazla düşmüştür.
AI ve blok zinciri arasındaki gerçek iş birliğinin sağlanamamasının kökeninde birçok yapısal zorluk yatmaktadır. Bunlar arasında en belirgin olanı, zincir üzerindeki veri işleme karmaşıklığıdır - veriler hâlâ dağınık ve teknolojideki dalgalanma oldukça fazladır. Eğer veri erişimi ve kullanımı geleneksel sistemler kadar basit olabilseydi, sektör çoktan daha net sonuçlar elde etmiş olabilirdi.
Bu durum, Romeo ve Juliet'in senaryosuna benziyor: Farklı alanlardan gelen iki güçlü teknolojinin ortak bir dil veya gerçek bir birleşme noktası eksik. Endüstrinin, hem AI ile blok zincirinin avantajlarını tamamlayabilecek hem de her ikisinin kesişim noktası olarak hizmet edebilecek bir altyapıya ihtiyacı olduğu giderek daha belirgin hale geliyor.
Bu zorluğun üstesinden gelmek, mevcut merkezi araçların güvenilirliğine uyan uygun maliyetli ve yüksek performanslı sistemler gerektirir. Bu çerçevede, günümüzün yapay zeka yeniliklerinin çoğunun temelini oluşturan vektör veritabanı teknolojisi, önemli bir kolaylaştırıcı haline geliyor.
Yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, geleneksel veritabanı sistemlerinin sınırlamalarını çözmek için vektör veritabanları ortaya çıkmıştır. Bu veritabanları metin, resim, ses vb. gibi karmaşık verileri "vektörler" adı verilen matematiksel temsillerde depolar. Vektör veritabanları, verileri kesinlikten ziyade benzerliğe dayalı olarak alarak, yapay zekanın dil ve bağlam anlayışı için geleneksel veritabanlarından daha uygundur.
Kaynak: weaviate
Geleneksel veritabanları, yalnızca "kitten" kelimesini içeren kitapları döndüren bir kütüphane kataloğu gibidir; ancak vektör veritabanları "cat", "dog", "wolf" gibi ilgili içerikleri sunabilir. Bu, sistemin bilgileri sayısal vektör biçiminde depolaması ve kavramsal benzerliklere (kesin ifadeler yerine) dayalı ilişkileri yakalamasından kaynaklanmaktadır.
Örneğin, bir konuşmayı ele alalım: "Bugün nasıl hissediyorsun?" Cevap "gökyüzü son derece açık" ise, açık bir duygusal kelime dağarcığı kullanılmasa bile, olumlu duyguyu yine de anlayabiliriz. Vektör veritabanları da benzer şekilde çalışır ve sistemin doğrudan kelime eşleştirmeye güvenmek yerine altta yatan anlamı yorumlamasına olanak tanır. Bu, insan bilişsel kalıplarını simüle eder ve daha doğal ve akıllı yapay zeka etkileşimleri sağlar.
Web2'de vektör veritabanlarının değeri geniş çapta kabul görmüştür. Pinecone (100 milyon dolar), Weaviate (50 milyon dolar), Milvus (60 milyon dolar) ve Chroma (18 milyon dolar) gibi platformlar büyük yatırımlar aldı. Buna karşılık, Web3 her zaman karşılaştırılabilir çözümler geliştirmekte zorlandı ve bu da yapay zeka ve blok zincirinin entegrasyonunu daha teorik hale getirdi.
Kaynak: Tiger Research
Chromia - PostgreSQL üzerine inşa edilmiş bir Layer1 ilişkisel blok zinciri - yapılandırılmış veri işleme yetenekleri ve geliştirici dostu ortamıyla öne çıkıyor. İlişkisel veritabanı temeline dayanarak, Chromia blok zinciri ile AI teknolojisinin derin entegrasyonunu keşfetmeye başladı.
Yakın tarihli bir dönüm noktası, PostgreSQL veritabanında yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir vektör benzerlik arama aracı olan PgVector ile entegre olan "Chromia Extension"ın piyasaya sürülmesiydi. PgVector, benzer metin veya görüntülerin verimli bir şekilde sorgulanmasını sağlayarak yapay zeka odaklı uygulamalar için açık bir yardımcı program sağlar.
PgVector, geleneksel teknoloji ekosisteminde sağlam bir temel oluşturmuştur. Genellikle ana akım veritabanı hizmeti Firebase'in bir alternatifi olarak görülen Supabase, yüksek performanslı vektör arama desteği için PgVector'u kullanmaktadır. PostgreSQL platformundaki artan popülaritesi, sektörün bu araca duyduğu geniş güveni yansıtmaktadır.
PgVector'ı entegre ederek, Chromia vektör arama yeteneklerini Web3'e getiriyor ve altyapısını geleneksel teknoloji yığınıyla doğrulanmış standartlarla hizalıyor. Bu entegrasyon, 2025 Mart'taki Mimir ana ağ yükseltmesinde merkezi bir rol oynayacak ve AI-blok zinciri kesintisiz etkileşimi için temel bir adım olarak görülüyor.
3.1 Entegre Ortam: Blok Zinciri ile AI'nin Tam Entegrasyonu
Geliştiricilerin blok zinciri ile AI'ı birleştirmekteki en büyük zorluğu karmaşıklıktır. Mevcut blok zincirleri üzerinde AI uygulamaları oluşturmak, birden fazla harici sistemi bağlayan karmaşık süreçler gerektirir. Örneğin, geliştiricilerin zincir üzerinde veri depolaması, harici sunucularda AI modellerini çalıştırması ve bağımsız bir vektör veritabanı oluşturması gerekir.
Bu parçalı yapı, verimsiz bir operasyonla sonuçlanmaktadır. Kullanıcı sorguları, zincir dışı işlenmekte, verilerin zincir üstü ve zincir altı ortamlar arasında sürekli olarak taşınması gerekmektedir. Bu, yalnızca geliştirme süresini ve altyapı maliyetlerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda ciddi güvenlik açıklarına da neden olur - sistemler arası veri transferi, siber saldırı riskini artırır ve genel şeffaflığı azaltır.
Chromia, vektör veritabanını doğrudan blok zincirine entegre ederek köklü bir çözüm sunmaktadır. Chromia'da, tüm işlemler zincir içinde gerçekleştirilir: kullanıcı sorguları vektörlere dönüştürülür, benzer veriler doğrudan zincir içinde aranır ve sonuçlar döndürülerek tüm sürecin tek bir ortamda işlenmesi sağlanır.
Kaynak: Tiger Research
Basit bir benzetme ile açıklamak gerekirse: Geçmişte geliştiricilerin bileşenleri ayrı ayrı yönetmesi gerekiyordu - tıpkı yemek yaparken tencere, tava, mikser ve fırın satın almak gibi. Chromia, çok fonksiyonlu bir mutfak robotu sunarak süreci basitleştirir ve tüm işlevleri tek bir sistemde entegre eder.
Bu entegrasyon yöntemi, geliştirme sürecini büyük ölçüde basitleştirir. Harici hizmetler ve karmaşık bağlantı kodlarına ihtiyaç duyulmaz, bu da geliştirme süresini ve maliyetini azaltır. Ayrıca, tüm veriler ve işlemler zincir üzerinde kaydedilir, bu da tamamen şeffaflığı garanti eder. Bu, blok zinciri ile AI'nın tam entegrasyonunun başlangıcını işaret ediyor.
3.2 Maliyet Verimliliği: Mevcut hizmetlerle kıyaslandığında üstün fiyat rekabetçiliği
Yaygın bir önyargı vardır: zincir üzerindeki hizmetler "rahatsız edici ve pahalıdır". Özellikle geleneksel blok zinciri modelinde, her işlemde ortaya çıkan yakıt ücretleri ve tıkanıklık nedeniyle zincir üzerindeki maliyetlerin artması yapısal bir zayıflık olarak belirgindir. Maliyetlerin öngörülemezliği, işletmelerin blok zinciri çözümlerini benimsemesinin ana engeli olmuştur.
Kaynak: Chromia
Chromia, verimli mimari ve farklılaştırılmış iş modeli ile sorunlu noktaları çözer. Geleneksel blok zincirlerinin gaz ücreti modelinden farklı olarak Chromia, AWS veya Google Cloud'a benzer bir fiyatlandırma yapısı olan bir Sunucu Bilgi İşlem Birimi (SCU) kiralama sistemi sunar. Bu örnekleme modeli, tanıdık bulut hizmeti fiyatlandırmasıyla tutarlıdır ve blok zinciri ağlarında yaygın olan maliyet dalgalanmalarını ortadan kaldırır.
Özellikle, kullanıcılar Chromia'nın yerel token'i $CHR ile SCU'ları haftalık olarak kiralayabilirler. Her bir SCU, 16GB temel depolama alanı sağlar ve maliyet tüketimle doğrusal olarak artar. SCU'lar, talebe göre esnek bir şekilde ayarlanarak kaynak dağılımında esneklik ve verimlilik sağlar. Bu model, ağı merkeziyetsiz tutarken Web2 hizmetlerinin öngörülebilir kullanım fiyatlandırmasını entegre ederek maliyet şeffaflığını ve verimliliğini önemli ölçüde artırır.
Kaynak: Chromia, Tiger Research
Chromia vektör veritabanı maliyet avantajını daha da güçlendiriyor. İç benchmark testlerine göre, bu veritabanının aylık işletme maliyeti 727 dolar (2 SCU ve 50GB depolama baz alınarak) — benzer Web2 vektör veritabanı çözümlerine göre %57 daha düşük.
Bu fiyat rekabetçiliği çoklu yapı verimliliğinden kaynaklanmaktadır. Chromia, PgVector'ı zincir üstü ortama uyarlayan teknik optimizasyonlardan yararlanırken, daha büyük etki merkeziyetsiz kaynak tedarik modelinden gelmektedir. Geleneksel hizmetler, AWS veya GCP altyapısı üzerinde yüksek hizmet primleri eklerken, Chromia, düğüm operatörleri aracılığıyla doğrudan hesaplama gücü ve depolama sunarak ara katmanları ve ilgili maliyetleri azaltmaktadır.
Dağıtık yapı, hizmet güvenilirliğini de artırır. Çoklu düğümlerin paralel çalışması, ağı doğal olarak yüksek kullanılabilirlik ile donatır - bireysel düğümler arızalansa bile. Bu nedenle, Web2 SaaS modelindeki tipik yüksek maliyetli yüksek kullanılabilirlik altyapısı ve büyük destek ekipleri ihtiyacı önemli ölçüde azalır, hem işletme maliyetlerini düşürür hem de sistemin dayanıklılığını artırır.
Sadece bir ay önce piyasaya sürülmesine rağmen, Chromia vektör veritabanı erken çekiciliğini göstermeye başladı ve birçok yenilikçi kullanım durumu geliştiriliyor. Benimsenmeyi hızlandırmak için, Chromia vektör veritabanı kullanım maliyetlerini karşılamak için finansman sağlayarak geliştiricileri aktif bir şekilde destekliyor.
Bu hibeler, geliştiricilerin daha düşük riskle yeni fikirleri keşfetmelerine olanak tanıyarak deneysel girişimlerin engellerini azaltır. Potansiyel uygulamalar arasında AI entegre DeFi hizmetleri, şeffaf içerik öneri sistemleri, kullanıcıların kendi verilerini paylaşabileceği platformlar ve topluluk odaklı bilgi yönetim araçları yer alıyor.
Kaynak: Tiger Research
Tiger Labs tarafından geliştirilen "AI Web3 Araştırma Merkezi" gibi bir örnek varsayalım. Bu sistem, araştırma içeriğini ve Web3 projelerinin zincir üstü verilerini vektör gömülerine dönüştürmek için Chromia altyapısını kullanarak AI ajanslarının akıllı hizmetler sunmasını sağlar.
Bu AI ajanları, Chromia vektör veri tabanı aracılığıyla doğrudan zincir üzerindeki verilere sorgu yaparak yanıt sürelerini önemli ölçüde hızlandırabilir. Chromia'nın EVM indeksleme yetenekleri ile birleştirildiğinde, sistem Ethereum, BNB Chain, Base gibi blok zincirlerindeki etkinlikleri analiz edebilir - çok çeşitli projeleri destekler. Dikkate değer bir nokta, kullanıcı diyaloglarının bağlamının zincir üzerinde saklanmasıdır; bu, yatırımcılar gibi son kullanıcılara tamamen şeffaf bir öneri akışı sunar.
Kaynak: Tiger Research
Çeşitli kullanım durumları büyüdükçe, Chromia'da daha fazla veri üretilmeye ve depolanmaya devam ederek "AI volan"ın temelini atıyor. Blok zinciri uygulamalarından gelen metin, resim ve işlem verileri, yapay zeka tarafından eğitilebilir zengin bir veri kümesi oluşturmak için yapılandırılmış vektörler biçiminde Chromia veritabanında saklanır.
Bu birikim verileri, AI'nın temel öğrenme materyalleri haline gelir ve performansın sürekli olarak artmasını sağlar. Örneğin, büyük miktarda kullanıcı ticaret modelinden öğrenen AI, daha doğru ve özelleştirilmiş finansal öneriler sunabilir. Bu ileri düzey AI uygulamaları, kullanıcı deneyimini artırarak daha fazla kullanıcı çekmektedir; kullanıcı artışı ise daha zengin veri birikimini doğuracak ve sürdürülebilir bir ekosistemin kapalı döngüsünü oluşturacaktır.
Mimir ana ağının çevrimiçi olmasının ardından, Chromia üç ana alana odaklanacak:
BSC, Ethereum, Base gibi ana akım zincirlerin EVM indeksini güçlendirin;
Daha geniş model ve kullanım durumlarını desteklemek için AI çıkarım yeteneklerini genişletmek;
Geliştirici ekosistemini daha kullanışlı araçlar ve altyapılarla genişletmek.
5.1 EVM İndeks Yeniliği
Blok zincirinin doğuştan gelen karmaşıklığı uzun süre geliştiricilerin ana engeli olmuştur. Bu nedenle, Chromia geliştiricileri merkezine alan yenilikçi bir indeksleme çözümü sunmuştur; bu çözüm, zincir üzerindeki veri sorgulamalarını temelden basitleştirmeyi amaçlamaktadır. Hedef nettir: Sorgulama verimliliğini ve esnekliğini büyük ölçüde artırarak, blok zinciri verilerini daha erişilebilir hale getirmek.
Bu yöntem, Ethereum NFT ticaretinin izlenmesinde önemli bir değişikliği temsil ediyor. Chromia'nın dinamik öğrenme veri modeli ve yapısı, katı önceden tanımlı sorgu yapısını değiştirecek şekilde, en verimli bilgi alma yollarını tanımlıyor. Oyun geliştiricileri, zincir üzerindeki eşya ticareti geçmişini anında analiz edebilirken, DeFi projeleri karmaşık ticaret akışlarını hızlı bir şekilde takip edebilir.
5.2 AI çıkarım yeteneğinin genişletilmesi
Yukarıda belirtilen veri indeksleme ilerlemesi, Chromia'nın AI çıkarım yeteneklerini genişletmek için bir temel oluşturuyor. Proje, test ağında ilk AI çıkarım genişlemesini başarıyla başlattı ve açık kaynaklı AI modellerini desteklemeye odaklandı. Dikkate değer bir nokta, Python istemcisinin Chromia ortamında makine öğrenimi modellerini entegre etme zorluğunu önemli ölçüde azaltmasıdır.
Bu gelişme, teknolojik optimizasyonun ötesine geçerek, AI model yenilikleriyle hızlı bir stratejik uyumu yansıtmaktadır. Chromia, tedarikçi düğümlerinde giderek çeşitlenen güçlü AI modellerinin doğrudan çalıştırılmasını destekleyerek, dağıtık AI öğrenimi ve çıkarım sınırlarını aşmayı hedeflemektedir.
5.3 Geliştirici Ekosistem Genişletme Stratejisi
Chromia, iş birlikleri kurarak vektör veri tabanı teknolojisinin tüm potansiyelini serbest bırakmaya aktif olarak çalışıyor ve AI odaklı uygulama geliştirmeye odaklanıyor. Bu çabaların amacı, ağın faydasını ve talebini artırmaktır.
Şirket, AI araştırma aracılığı, merkeziyetsiz öneri sistemleri, bağlam duyarlı metin arama ve anlamsal benzerlik arama gibi yüksek etki alanlarına odaklanıyor. Bu plan, yalnızca teknik desteği aşarak, geliştiricilerin gerçek kullanıcı değeri uygulamaları inşa edebileceği bir platform yaratmayı amaçlıyor. Önceki artırılmış veri indeksleri ve AI çıkarım yeteneklerinin, bu uygulama geliştirme için temel motor haline gelmesi bekleniyor.
Chromia'nın zincir üzerindeki vektör veritabanı, onu blokzincir-AI entegrasyonu alanında önde gelen bir rakip haline getiriyor. Yenilikçi yaklaşımı - doğrudan zincir üzerinde entegre edilmiş vektör veritabanı - diğer ekosistemlerde henüz gerçekleştirilmemiştir ve belirgin teknik avantajları vurgulamaktadır.
Platformun bulut tabanlı SCU kiralama modeli, gaz ücreti sistemine alışkın geliştiriciler için cazip bir paradigma değişikliği de getiriyor. Bu öngörülebilir ve optimize edilmiş maliyet yapısı, özellikle büyük ölçekli yapay zeka uygulamaları için uygundur ve önemli bir farklılaştırıcı oluşturur. Kullanım maliyetinin Web2 vektör veritabanı hizmetlerinden yaklaşık %57 daha düşük olduğunu ve bu da Chromia'nın pazardaki rekabet gücünü önemli ölçüde artırdığını belirtmekte fayda var.
Yine de, Chromia kritik zorluklarla karşı karşıya – özellikle piyasa farkındalığı ve ekosistem büyümesi. Geliştiricilere ve işletmelere yerel programlama dili (Rell) ve zincir üzerindeki AI entegrasyonu gibi karmaşık yenilikleri iletmek son derece önemlidir. Diğer blok zinciri platformları benzer kullanım durumlarını hedef almaya başladığında, lider konumunu sürdürmek için sürekli teknik geliştirme ve ekosistem genişlemesi gereklidir.
Uzun vadeli başarı, gerçek kullanım durumlarının doğrulanması ve token ekonomik modelinin sürdürülebilirliğinin sağlanmasına bağlıdır. SCU kiralama modeli, token'ın uzun vadeli değeri üzerindeki etkisi, etkili geliştirici benimseme stratejileri ve somut ticari uygulama örneklerinin yaratılması, Chromia'nın gelecekteki gelişiminin belirleyici faktörleri olacaktır.
Chromia, yeni gelişen Web3-AI entegrasyon alanında erken bir liderlik pozisyonu kurmuştur. Ancak, teknolojik farklılıkları kalıcı pazar değerine dönüştürmek için altyapı, ekosistem ve iletişim düzeyinde sürekli ilerleme sağlanması gerekmektedir. Önümüzdeki 12-24 ay, Chromia'nın uzun vadeli seyrini şekillendirmek açısından kritik önem taşıyacaktır.