Bu rapor Tiger Research tarafından yazılmıştır ve Chromia'nın vektör veritabanı uygulamasını AI ve Blok Zinciri teknolojisinin entegrasyonu örneği olarak analiz etmektedir.
Özet
Zincir Üzerinde Vektör Altyapısı: Chromia, PostgreSQL tabanlı ilk zincir üzerindeki vektör veritabanını tanıtarak, AI ile blok zincirinin pratik entegrasyonu için önemli bir adım atmıştır.
Maliyet Verimliliği ve Geliştirici Dostu Olma: Geleneksel endüstri vektör çözümlerine göre %57 daha düşük maliyetle blok zinciri entegre geliştirme ortamı sunarak, Chromia AI-Web3 uygulama geliştirme için giriş engelini düşürüyor.
Gelecek Vizyonu: Platform, EVM indeksine, AI çıkarım yeteneklerine ve daha geniş bir geliştirici ekosistemine destek sunarak Chromia'yı Web3 alanındaki AI inovasyonunun potansiyel lideri olarak konumlandırmayı planlıyor.
1. AI ve Blok Zinciri entegrasyonunun durumu
Kaynak: Kiyotaka
Yapay Zeka ile Blok Zinciri'nin kesişimi uzun zamandır sektörün dikkatini çekiyor. Merkezileşmiş Yapay Zeka sistemleri hâlâ şeffaflık, güvenilirlik ve maliyet tahmin edilebilirliği gibi zorluklarla karşı karşıya - bu alanlar genellikle Blok Zinciri'nin potansiyel çözümleri olarak görülüyor.
2024 yıl sonunda AI aracılar pazarında bir patlama yaşanmasına rağmen, çoğu proje yalnızca iki teknolojinin yüzeysel entegrasyonunu gerçekleştirdi. Birçok girişim, Web3 ile derin teknoloji veya fonksiyonel iş birliği keşfetmek yerine, kripto paraların spekülatif ilgisine dayanarak fon ve görünürlük elde ediyor. Bu nedenle, birçok projenin değerlemesi zirveden %90'ın üzerinde düştü.
AI ve blok zincirinin gerçek bir işbirliği sağlamada zorluklarının kökeni, birçok yapısal sorundan kaynaklanmaktadır. Bunlar arasında en belirgin olanı, zincir üzerindeki veri işlemenin karmaşıklığıdır — veriler hâlâ dağınık ve teknolojik dalgalanma oldukça yüksektir. Eğer veri erişimi ve kullanımı, geleneksel sistemler gibi basit olsaydı, sektör belki de çok daha net sonuçlar elde etmişti.
Bu durum, Romeo ve Juliet'in senaryosuna benziyor: Farklı alanlardan gelen iki güçlü teknolojinin ortak bir dil veya gerçek bir entegrasyon noktası eksikliği var. Sektörün, hem AI ile Blok Zinciri'nin avantajlarını tamamlayacak hem de her ikisinin kesişim noktası olarak hizmet edecek bir altyapıya ihtiyaç duyduğu giderek daha belirgin hale geliyor.
Bu zorluğun üstesinden gelmek, mevcut merkezi araçların güvenilirliğiyle eşleşecek maliyet etkin ve yüksek performanslı sistemler gerektirmektedir. Bu bağlamda, günümüzün çoğu AI yeniliğini destekleyen vektör veritabanı teknolojisi, önemli bir güç kaynağı haline gelmektedir.
2. Vektör Veritabanının Gerekliliği
AI uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, vektör veritabanları geleneksel veritabanı sistemlerinin sınırlılıklarını aşarak öne çıkmaktadır. Bu veritabanları, metin, görüntü, ses gibi karmaşık verileri "vektör" adı verilen matematiksel temsillere dönüştürerek saklamaktadır. Benzerliğe (kesinliğe değil) dayalı veri araması yaptığı için, vektör veritabanları geleneksel veritabanlarından daha çok AI'nın dil ve bağlam anlayışına uygun bir mantık sunmaktadır.
Kaynak: weaviate
Geleneksel veritabanları, yalnızca "kitten" kelimesini içeren kitapları döndüren bir kütüphane kataloğu gibidir; oysa vektör veritabanları "cat", "dog", "wolf" gibi ilgili içerikleri sunabilir. Bu, sistemin bilgileri sayısal vektör biçiminde depolamasının ve kavramsal benzerliğe (kesin ifadeler yerine) dayalı ilişkileri yakalamasının bir sonucudur.
Bir diyalog örneği olarak: "Bugün ruh halin nasıl?" sorusuna "Gök özellikle açık" şeklinde yanıt verildiğinde, belirgin bir duygusal kelime kullanmamasına rağmen olumlu duygusunu anlayabiliyoruz. Vektör veritabanları benzer bir şekilde çalışarak, sistemin doğrudan kelime eşleştirmeye dayanmak yerine potansiyel anlamları yorumlamasını sağlar. Bu, insan bilişsel modellerini simüle ederek daha doğal, zeki bir AI etkileşimi gerçekleştirir.
Web2'de, vektör veritabanlarının değeri geniş ölçüde kabul edilmiştir. Pinecone (100 milyon $), Weaviate (50 milyon $), Milvus (60 milyon $) ve Chroma (18 milyon $) gibi platformlar büyük yatırımlar almıştır. Buna karşılık, Web3, AI ile Blok Zinciri'nin entegrasyonunu daha çok teorik düzeyde tutan karşılaştırılabilir çözümler geliştirmekte zorlanmaktadır.
3. Chromia Blok Zinciri üzerindeki vektör veritabanının vizyonu
Kaynak: Tiger Research
Chromia——PostgreSQL üzerine inşa edilmiş Layer1 ilişkisel Blok Zinciri——yapılandırılmış veri işleme yeteneği ve geliştirici dostu ortamı ile öne çıkıyor. İlişkisel veritabanı temeline dayanarak, Chromia blok zinciri ile AI teknolojisinin derin entegrasyonunu keşfetmeye başladı.
Son dönemdeki kilometre taşı, PgVector (PostgreSQL veritabanında yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir vektör benzerliği arama aracı) ile entegre edilen "Chromia genişlemesi"nin piyasaya sürülmesidir. PgVector, AI destekli uygulamalar için net bir kullanılabilirlik sağlamak amacıyla benzer metinler veya görselleri verimli bir şekilde sorgulamayı destekler.
PgVector, geleneksel teknoloji ekosisteminde sağlam bir temel oturtmuştur. Genellikle ana akım veritabanı hizmeti Firebase'in alternatiflerinden biri olarak görülen Supabase, yüksek performanslı vektör aramayı desteklemek için PgVector kullanmaktadır. PostgreSQL platformundaki artan popülaritesi, sektörde bu araca duyulan geniş güveni yansıtmaktadır.
PgVector ile entegrasyon sayesinde, Chromia vektör arama yeteneklerini Web3'e getiriyor ve altyapısını geleneksel teknoloji yığınlarında doğrulanmış standartlarla hizalıyor. Bu entegrasyon, 2025 Mart'taki Mimir ana ağ güncellemesinde merkezi bir rol oynuyor ve AI-Blok Zinciri kesintisiz etkileşimine giden temel bir adım olarak görülüyor.
3.1 Entegre Ortam: Blok Zinciri ve AI'nın Tam Entegrasyonu
Blockchain ve yapay zekayı birleştirmeye çalışan geliştiriciler için en büyük zorluk karmaşıklıktır. **Mevcut bir blok zincirinde bir yapay zeka uygulaması oluşturmak, birden fazla harici sistemi birbirine bağlayan karmaşık bir süreç gerektirir. Örneğin, geliştiricilerin verileri zincir üzerinde depolaması, yapay zeka modellerini harici sunucularda çalıştırması ve bağımsız vektör veritabanları oluşturması gerekir.
Bu parçalı yapı, verimsiz operasyonlara yol açar. Kullanıcı sorguları zincir dışında işlenir ve verilerin zincir içi ve zincir dışı ortamlar arasında sürekli olarak taşınması gerekir. Bu sadece geliştirme süresini ve altyapı maliyetlerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda ciddi güvenlik açıkları da yaratır - sistemler arasında veri aktarımı bilgisayar korsanlığı riskini artırır ve genel şeffaflığı azaltır.
Chromia, vektör veritabanını doğrudan Blok Zinciri'ne entegre ederek köklü bir çözüm sunmaktadır. Chromia üzerinde tüm işlemler zincir içinde gerçekleştirilir: kullanıcı sorguları vektörlere dönüştürülür, benzer veriler doğrudan zincir içinde aranır ve sonuçlar döndürülerek tüm süreç tek bir ortamda işlenir.
Kaynak: Tiger Research
Basit bir benzetme ile açıklamak gerekirse: Geçmişte geliştiricilerin bileşenleri ayrı ayrı yönetmesi gerekiyordu - tıpkı yemek pişirirken tencere, tava, mikser ve fırın almanız gerektiği gibi. Chromia, çok işlevli bir mutfak robotu sunarak süreci basitleştirir ve tüm işlevleri tek bir sisteme entegre eder.
Bu entegrasyon yöntemi geliştirme sürecini büyük ölçüde basitleştirir. Dış hizmetlere ve karmaşık bağlantı kodlarına gerek kalmadan, geliştirme süresi ve maliyetlerini azaltır. Ayrıca, tüm veriler ve işlemler zincir üzerinde kaydedilir, tamamen şeffaflık sağlar. Bu, blok zinciri ile AI'nın tam entegrasyonunun başlangıcını simgeler.
3.2 Maliyet Verimliliği: Mevcut hizmetlere kıyasla mükemmel fiyat rekabeti
Genel olarak yaygın bir önyargı vardır: zincir üzerindeki hizmetler "rahatsız edici ve pahalı". Özellikle geleneksel Blok Zinciri modellerinde, her bir işlemde yakıt ücreti ödenmesi, tıkanıklık nedeniyle zincir üzerindeki maliyetlerin artması gibi yapısal kusurlar belirgin hale gelmektedir. Maliyetlerin öngörülemezliği, işletmelerin Blok Zinciri çözümlerini benimsemesinin başlıca 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'un fiyatlandırma yapısına benzer 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 tokeni $CHR ile SCU'ları haftalık olarak kiralayabilirler. Her SCU, 16GB temel depolama alanı sunar ve maliyet, kullanım miktarıyla doğrusal olarak artar. SCU'lar, talebe göre esnek bir şekilde ayarlanarak kaynakların verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlar. Bu model, ağın merkeziyetsizliğini korurken, Web2 hizmetlerinin öngörülebilir kullanım fiyatlandırmasını entegre ederek maliyet şeffaflığı ve verimliliği önemli ölçüde artırır.
Kaynak: Chromia, Tiger Research
Chromia vektör veritabanı maliyet avantajını daha da güçlendiriyor. İç testlere göre, bu veritabanının aylık işletim maliyeti 727 ABD dolarıdır (2 SCU ve 50GB depolama baz alınarak) - benzer Web2 vektör veritabanı çözümlerinden %57 daha düşük.
Bu fiyat rekabetçiliği çoklu yapı verimliliğinden kaynaklanmaktadır. Chromia, PgVector'ı zincir içi ortama uyarlama teknolojisi optimizasyonundan faydalanırken, daha büyük etki merkeziyetsiz kaynak tedarik modelinden gelmektedir. Geleneksel hizmetler AWS veya GCP altyapısı üzerinde yüksek hizmet primleri eklenirken, Chromia düğüm işletmecileri aracılığıyla doğrudan hesaplama gücü ve depolama sağlamaktadır, ara katman ve ilgili maliyetleri azaltmaktadır.
Dağıtık yapı aynı zamanda hizmet güvenilirliğini artırır. Çoklu düğümlerin paralel çalışması, ağın doğal olarak yüksek kullanılabilirliğe sahip olmasını sağlar - bireysel düğümlerin arızalanması durumunda bile. Bu nedenle, Web2 SaaS modelinde tipik olarak yüksek maliyetli yüksek kullanılabilirlik altyapısı ve büyük destek ekiplerine olan ihtiyaç önemli ölçüde azalır, hem işletme maliyetlerini düşürür hem de sistemin dayanıklılığını artırır.
4. Blok Zinciri ile AI'nin birleşiminin başlangıcı
Henüz bir ay önce piyasaya sürülmesine rağmen, Chromia vektör veritabanı erken çekiciliğini göstermeye başladı ve birçok yenilikçi kullanım durumu geliştiriliyor. Benimseme hızlandırmak için Chromia, vektör veritabanı kullanım maliyetlerini karşılamaya yönelik fonlama sağlayarak geliştiricileri aktif bir şekilde destekliyor.
Bu fonlar, geliştiricilerin daha düşük riskle yeni fikirleri keşfetmelerine olanak tanıyarak deneysel eşikleri düşürmektedir. Potansiyel uygulamalar arasında AI entegrasyonlu DeFi hizmetleri, şeffaf içerik öneri sistemleri, kullanıcıya ait veri paylaşım platformları ve topluluk odaklı bilgi yönetim araçları yer almaktadır.
Kaynak: Tiger Research
Varsayımsal bir örnek olarak Tiger Labs tarafından geliştirilen "AI Web3 Araştırma Merkezi". Bu sistem, araştırma içeriğini ve Web3 proje zincirindeki verileri vektör gömülü hale dönüştürmek için Chromia altyapısını kullanarak AI ajanlarının akıllı hizmetler sunmasını sağlar.
Bu AI ajanları, Chromia vektör veritabanı aracılığıyla doğrudan zincir üzerindeki verilere sorgu yaparak yanıtları önemli ölçüde hızlandırabilir. Chromia'nın EVM indeksleme yetenekleri ile bir araya geldiğinde, sistem Ethereum, BNB Chain, Base gibi zincir üzerindeki etkinlikleri analiz edebilir - geniş bir proje yelpazesini destekler. Dikkate değer bir nokta, kullanıcı diyalog bağlamının zincir üzerinde depolanmasıdır; bu, yatırımcılar gibi son kullanıcılara tamamen şeffaf bir öneri akışı sunar.
Kaynak: Tiger Araştırma
Çeşitli kullanım durumları arttıkça, daha fazla veri sürekli olarak üretilmekte ve Chromia'da saklanmaktadır - "AI döngüsünü" oluşturmak için bir temel oluşturmaktadır. Blok Zinciri uygulamalarından gelen metin, görsel ve işlem verileri, yapılandırılmış vektör biçiminde Chromia veritabanında saklanarak zengin, AI tarafından eğitilebilecek veri setleri oluşturmaktadır.
Bu birikim verileri, AI'nın temel öğrenme materyalleri haline gelerek performansın sürekli artışını sağlıyor. Örneğin, büyük bir kullanıcı işlem modelinden öğrenen AI, daha doğru ve özelleştirilmiş finansal öneriler sunabiliyor. Bu ileri düzey AI uygulamaları, kullanıcı deneyimini artırarak daha fazla kullanıcı çekiyor ve kullanıcı artışı, daha zengin veri birikimini doğuruyor, böylece ekosistemin sürdürülebilir gelişimi için kapalı bir döngü oluşturuyor.
5. Chromia'nın Yol Haritası
Mimir ana ağı çevrimiçi olduktan sonra, Chromia üç ana alana odaklanacak:
BSC, Ethereum, Base gibi ana zincirlerin EVM indeksini güçlendirin;
Daha geniş modeller ve kullanım durumlarını desteklemek için AI çıkarım yeteneklerini genişletin;
Daha kullanışlı araçlar ve altyapılar ile geliştirici ekosistemini genişletmek.
5.1 EVM indeksleme yenilikleri
Blok Zinciri'nin doğasında bulunan karmaşıklık, uzun zamandır geliştiricilerin ana engeli olmuştur. Bu nedenle, Chromia, geliştirici odaklı yenilikçi bir indeksleme çözümü sunarak, zincir üzerindeki veri sorgularını temelde basitleştirmeyi amaçlamaktadır. Amaç nettir: Sorgulama verimliliğini ve esnekliğini büyük ölçüde artırarak, blok zinciri verilerini daha erişilebilir hale getirmek.
Bu yöntem, Ethereum NFT ticaretinin izlenmesinde önemli bir dönüşümü temsil ediyor. Chromia, dinamik olarak öğrenilen veri kalıpları ve yapıları ile katı önceden tanımlanmış sorgu yapılarını değiştirerek en verimli bilgi alma yollarını tanımlıyor. Oyun geliştiricileri, zincir üzerindeki eşya ticaret geçmişini anında analiz edebilirken, DeFi projeleri karmaşık işlem akışlarını hızlı bir şekilde izleyebiliyor.
5.2 AI çıkarım yeteneği genişletme
Yukarıda belirtilen veri indeksleme ilerlemesi, Chromia'nın AI çıkarım yeteneklerini geliştirmek için bir temel oluşturmaktadır. Proje, test ağında ilk AI çıkarım genişlemesini başarıyla başlatmış olup, açık kaynaklı AI modellerini desteklemeye odaklanmaktadır. Dikkate değer bir nokta, Python istemcisinin, Chromia ortamında makine öğrenimi modellerinin entegrasyonunu önemli ölçüde kolaylaştırmasıdır.
Bu gelişim, teknik optimizasyonun ötesine geçerek, AI modellerinin yeniliklerinde hızlı bir stratejik uyumu yansıtmaktadır. Tedarikçi düğümlerinde giderek çeşitlenen güçlü AI modellerinin doğrudan çalıştırılmasını destekleyerek, Chromia dağıtık AI öğrenimi ve akıl yürütme sınırlarını aşmayı hedeflemektedir.
5.3 Geliştirici Ekosistem Genişletme Stratejisi
Chromia, yapay zeka odaklı uygulama geliştirmeye odaklanarak vektör veritabanı teknolojisinin tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için aktif olarak ortaklık kuruyor. Bu çabalar, ağın faydasını ve talebini iyileştirmeyi amaçlamaktadır.
Şirket, AI araştırma aracılığı, merkeziyetsiz öneri sistemleri, bağlamsal metin arama ve anlamsal benzerlik araması gibi yüksek etki alanlarına odaklanıyor. Bu plan, teknik desteği aşarak geliştiricilerin gerçek kullanıcı değerine sahip uygulamalar oluşturabileceği bir platform yaratmayı hedefliyor. Önceki artırılmış veri indeksleri ve AI çıkarım yetenekleri, bu uygulama geliştirme süreçlerinin temel motoru olma potansiyeline sahip.
6. Chromia'nın Vizyonu ve Pazar Zorlukları
Chromia'nın zincir üstü vektör veritabanı, onu Blok Zinciri-AI entegrasyon alanında önde gelen bir rakip haline getiriyor. Yenilikçi yaklaşımı - doğrudan zincir üstü entegre vektör veritabanı - diğer ekosistemlerde henüz gerçekleştirilmedi, belirgin teknik avantajları vurguluyor.
Platformın bulut tabanlı SCU kiralama modeli, yakıt ücreti sistemine alışkın olan geliştiricilere cazip bir paradigm değişimi sunuyor. Bu öngörülebilir ve optimize edilmiş maliyet yapısı, özellikle büyük ölçekli AI uygulamaları için uygundur ve kritik bir farklılaştırıcı nokta oluşturur. Dikkat çekici bir şekilde, kullanım maliyeti Web2 vektör veritabanı hizmetlerine göre yaklaşık %57 daha düşük olup, Chromia'nın pazar rekabet gücünü önemli ölçüde artırmaktadır.
Yine de, Chromia kritik zorluklarla karşı karşıya - özellikle pazar bilinci ve ekosistem büyümesi. Geliştiricilere ve işletmelere kendi yerel programlama dili (Rell) ve zincir üzerindeki AI entegrasyonu gibi karmaşık yenilikleri iletmek son derece önemlidir. Lider konumunu korumak için sürekli teknik geliştirme ve ekosistem genişlemesi gereklidir, özellikle diğer Blok Zinciri platformları benzer kullanım senaryolarını hedeflemeye başladığında.
Uzun vadeli başarı, gerçek kullanım senaryolarını doğrulamak ve token ekonomik modelinin sürdürülebilirliğini sağlamakla ilgilidir. SCU kiralama modeli, token'ın uzun vadeli değerine olan etkisi, etkili geliştirici benimseme stratejileri ve somut ticari uygulama örneklerinin oluşturulması, Chromia'nın gelecekteki gelişiminin belirleyici faktörleri olacaktır.
Chromia, yükselen Web3-AI entegrasyon alanında erken bir liderlik konumu kurmuştur. Ancak, teknolojik farklılıkları kalıcı piyasa değerine dönüştürmek için altyapı, ekosistem ve iletişim alanlarında sürekli ilerleme gerekmektedir. Önümüzdeki 12-24 ay, Chromia'nın uzun vadeli seyrini şekillendirmede kritik öneme sahip olacaktır.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Derinlik Analizi Chromia Vektör Veritabanı: AI ve Blok Zinciri Nasıl Birleşiyor?
Bu rapor Tiger Research tarafından yazılmıştır ve Chromia'nın vektör veritabanı uygulamasını AI ve Blok Zinciri teknolojisinin entegrasyonu örneği olarak analiz etmektedir.
Özet
1. AI ve Blok Zinciri entegrasyonunun durumu
Kaynak: Kiyotaka
Yapay Zeka ile Blok Zinciri'nin kesişimi uzun zamandır sektörün dikkatini çekiyor. Merkezileşmiş Yapay Zeka sistemleri hâlâ şeffaflık, güvenilirlik ve maliyet tahmin edilebilirliği gibi zorluklarla karşı karşıya - bu alanlar genellikle Blok Zinciri'nin potansiyel çözümleri olarak görülüyor.
2024 yıl sonunda AI aracılar pazarında bir patlama yaşanmasına rağmen, çoğu proje yalnızca iki teknolojinin yüzeysel entegrasyonunu gerçekleştirdi. Birçok girişim, Web3 ile derin teknoloji veya fonksiyonel iş birliği keşfetmek yerine, kripto paraların spekülatif ilgisine dayanarak fon ve görünürlük elde ediyor. Bu nedenle, birçok projenin değerlemesi zirveden %90'ın üzerinde düştü.
AI ve blok zincirinin gerçek bir işbirliği sağlamada zorluklarının kökeni, birçok yapısal sorundan kaynaklanmaktadır. Bunlar arasında en belirgin olanı, zincir üzerindeki veri işlemenin karmaşıklığıdır — veriler hâlâ dağınık ve teknolojik dalgalanma oldukça yüksektir. Eğer veri erişimi ve kullanımı, geleneksel sistemler gibi basit olsaydı, sektör belki de çok daha net sonuçlar elde etmişti.
Bu durum, Romeo ve Juliet'in senaryosuna benziyor: Farklı alanlardan gelen iki güçlü teknolojinin ortak bir dil veya gerçek bir entegrasyon noktası eksikliği var. Sektörün, hem AI ile Blok Zinciri'nin avantajlarını tamamlayacak hem de her ikisinin kesişim noktası olarak hizmet edecek bir altyapıya ihtiyaç duyduğu giderek daha belirgin hale geliyor.
Bu zorluğun üstesinden gelmek, mevcut merkezi araçların güvenilirliğiyle eşleşecek maliyet etkin ve yüksek performanslı sistemler gerektirmektedir. Bu bağlamda, günümüzün çoğu AI yeniliğini destekleyen vektör veritabanı teknolojisi, önemli bir güç kaynağı haline gelmektedir.
2. Vektör Veritabanının Gerekliliği
AI uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, vektör veritabanları geleneksel veritabanı sistemlerinin sınırlılıklarını aşarak öne çıkmaktadır. Bu veritabanları, metin, görüntü, ses gibi karmaşık verileri "vektör" adı verilen matematiksel temsillere dönüştürerek saklamaktadır. Benzerliğe (kesinliğe değil) dayalı veri araması yaptığı için, vektör veritabanları geleneksel veritabanlarından daha çok AI'nın dil ve bağlam anlayışına uygun bir mantık sunmaktadır.
Kaynak: weaviate
Geleneksel veritabanları, yalnızca "kitten" kelimesini içeren kitapları döndüren bir kütüphane kataloğu gibidir; oysa vektör veritabanları "cat", "dog", "wolf" gibi ilgili içerikleri sunabilir. Bu, sistemin bilgileri sayısal vektör biçiminde depolamasının ve kavramsal benzerliğe (kesin ifadeler yerine) dayalı ilişkileri yakalamasının bir sonucudur.
Bir diyalog örneği olarak: "Bugün ruh halin nasıl?" sorusuna "Gök özellikle açık" şeklinde yanıt verildiğinde, belirgin bir duygusal kelime kullanmamasına rağmen olumlu duygusunu anlayabiliyoruz. Vektör veritabanları benzer bir şekilde çalışarak, sistemin doğrudan kelime eşleştirmeye dayanmak yerine potansiyel anlamları yorumlamasını sağlar. Bu, insan bilişsel modellerini simüle ederek daha doğal, zeki bir AI etkileşimi gerçekleştirir.
Web2'de, vektör veritabanlarının değeri geniş ölçüde kabul edilmiştir. Pinecone (100 milyon $), Weaviate (50 milyon $), Milvus (60 milyon $) ve Chroma (18 milyon $) gibi platformlar büyük yatırımlar almıştır. Buna karşılık, Web3, AI ile Blok Zinciri'nin entegrasyonunu daha çok teorik düzeyde tutan karşılaştırılabilir çözümler geliştirmekte zorlanmaktadır.
3. Chromia Blok Zinciri üzerindeki vektör veritabanının vizyonu
Kaynak: Tiger Research
Chromia——PostgreSQL üzerine inşa edilmiş Layer1 ilişkisel Blok Zinciri——yapılandırılmış veri işleme yeteneği ve geliştirici dostu ortamı ile öne çıkıyor. İlişkisel veritabanı temeline dayanarak, Chromia blok zinciri ile AI teknolojisinin derin entegrasyonunu keşfetmeye başladı.
Son dönemdeki kilometre taşı, PgVector (PostgreSQL veritabanında yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir vektör benzerliği arama aracı) ile entegre edilen "Chromia genişlemesi"nin piyasaya sürülmesidir. PgVector, AI destekli uygulamalar için net bir kullanılabilirlik sağlamak amacıyla benzer metinler veya görselleri verimli bir şekilde sorgulamayı destekler.
PgVector, geleneksel teknoloji ekosisteminde sağlam bir temel oturtmuştur. Genellikle ana akım veritabanı hizmeti Firebase'in alternatiflerinden biri olarak görülen Supabase, yüksek performanslı vektör aramayı desteklemek için PgVector kullanmaktadır. PostgreSQL platformundaki artan popülaritesi, sektörde bu araca duyulan geniş güveni yansıtmaktadır.
PgVector ile entegrasyon sayesinde, Chromia vektör arama yeteneklerini Web3'e getiriyor ve altyapısını geleneksel teknoloji yığınlarında doğrulanmış standartlarla hizalıyor. Bu entegrasyon, 2025 Mart'taki Mimir ana ağ güncellemesinde merkezi bir rol oynuyor ve AI-Blok Zinciri kesintisiz etkileşimine giden temel bir adım olarak görülüyor.
3.1 Entegre Ortam: Blok Zinciri ve AI'nın Tam Entegrasyonu
Blockchain ve yapay zekayı birleştirmeye çalışan geliştiriciler için en büyük zorluk karmaşıklıktır. **Mevcut bir blok zincirinde bir yapay zeka uygulaması oluşturmak, birden fazla harici sistemi birbirine bağlayan karmaşık bir süreç gerektirir. Örneğin, geliştiricilerin verileri zincir üzerinde depolaması, yapay zeka modellerini harici sunucularda çalıştırması ve bağımsız vektör veritabanları oluşturması gerekir.
Bu parçalı yapı, verimsiz operasyonlara yol açar. Kullanıcı sorguları zincir dışında işlenir ve verilerin zincir içi ve zincir dışı ortamlar arasında sürekli olarak taşınması gerekir. Bu sadece geliştirme süresini ve altyapı maliyetlerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda ciddi güvenlik açıkları da yaratır - sistemler arasında veri aktarımı bilgisayar korsanlığı riskini artırır ve genel şeffaflığı azaltır.
Chromia, vektör veritabanını doğrudan Blok Zinciri'ne entegre ederek köklü bir çözüm sunmaktadır. Chromia üzerinde tüm işlemler zincir içinde gerçekleştirilir: kullanıcı sorguları vektörlere dönüştürülür, benzer veriler doğrudan zincir içinde aranır ve sonuçlar döndürülerek tüm süreç tek bir ortamda işlenir.
Kaynak: Tiger Research
Basit bir benzetme ile açıklamak gerekirse: Geçmişte geliştiricilerin bileşenleri ayrı ayrı yönetmesi gerekiyordu - tıpkı yemek pişirirken tencere, tava, mikser ve fırın almanız gerektiği gibi. Chromia, çok işlevli bir mutfak robotu sunarak süreci basitleştirir ve tüm işlevleri tek bir sisteme entegre eder.
Bu entegrasyon yöntemi geliştirme sürecini büyük ölçüde basitleştirir. Dış hizmetlere ve karmaşık bağlantı kodlarına gerek kalmadan, geliştirme süresi ve maliyetlerini azaltır. Ayrıca, tüm veriler ve işlemler zincir üzerinde kaydedilir, tamamen şeffaflık sağlar. Bu, blok zinciri ile AI'nın tam entegrasyonunun başlangıcını simgeler.
3.2 Maliyet Verimliliği: Mevcut hizmetlere kıyasla mükemmel fiyat rekabeti
Genel olarak yaygın bir önyargı vardır: zincir üzerindeki hizmetler "rahatsız edici ve pahalı". Özellikle geleneksel Blok Zinciri modellerinde, her bir işlemde yakıt ücreti ödenmesi, tıkanıklık nedeniyle zincir üzerindeki maliyetlerin artması gibi yapısal kusurlar belirgin hale gelmektedir. Maliyetlerin öngörülemezliği, işletmelerin Blok Zinciri çözümlerini benimsemesinin başlıca 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'un fiyatlandırma yapısına benzer 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 tokeni $CHR ile SCU'ları haftalık olarak kiralayabilirler. Her SCU, 16GB temel depolama alanı sunar ve maliyet, kullanım miktarıyla doğrusal olarak artar. SCU'lar, talebe göre esnek bir şekilde ayarlanarak kaynakların verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlar. Bu model, ağın merkeziyetsizliğini korurken, Web2 hizmetlerinin öngörülebilir kullanım fiyatlandırmasını entegre ederek maliyet şeffaflığı ve verimliliği önemli ölçüde artırır.
Kaynak: Chromia, Tiger Research
Chromia vektör veritabanı maliyet avantajını daha da güçlendiriyor. İç testlere göre, bu veritabanının aylık işletim maliyeti 727 ABD dolarıdır (2 SCU ve 50GB depolama baz alınarak) - benzer Web2 vektör veritabanı çözümlerinden %57 daha düşük.
Bu fiyat rekabetçiliği çoklu yapı verimliliğinden kaynaklanmaktadır. Chromia, PgVector'ı zincir içi ortama uyarlama teknolojisi optimizasyonundan faydalanırken, daha büyük etki merkeziyetsiz kaynak tedarik modelinden gelmektedir. Geleneksel hizmetler AWS veya GCP altyapısı üzerinde yüksek hizmet primleri eklenirken, Chromia düğüm işletmecileri aracılığıyla doğrudan hesaplama gücü ve depolama sağlamaktadır, ara katman ve ilgili maliyetleri azaltmaktadır.
Dağıtık yapı aynı zamanda hizmet güvenilirliğini artırır. Çoklu düğümlerin paralel çalışması, ağın doğal olarak yüksek kullanılabilirliğe sahip olmasını sağlar - bireysel düğümlerin arızalanması durumunda bile. Bu nedenle, Web2 SaaS modelinde tipik olarak yüksek maliyetli yüksek kullanılabilirlik altyapısı ve büyük destek ekiplerine olan ihtiyaç önemli ölçüde azalır, hem işletme maliyetlerini düşürür hem de sistemin dayanıklılığını artırır.
4. Blok Zinciri ile AI'nin birleşiminin başlangıcı
Henüz bir ay önce piyasaya sürülmesine rağmen, Chromia vektör veritabanı erken çekiciliğini göstermeye başladı ve birçok yenilikçi kullanım durumu geliştiriliyor. Benimseme hızlandırmak için Chromia, vektör veritabanı kullanım maliyetlerini karşılamaya yönelik fonlama sağlayarak geliştiricileri aktif bir şekilde destekliyor.
Bu fonlar, geliştiricilerin daha düşük riskle yeni fikirleri keşfetmelerine olanak tanıyarak deneysel eşikleri düşürmektedir. Potansiyel uygulamalar arasında AI entegrasyonlu DeFi hizmetleri, şeffaf içerik öneri sistemleri, kullanıcıya ait veri paylaşım platformları ve topluluk odaklı bilgi yönetim araçları yer almaktadır.
Kaynak: Tiger Research
Varsayımsal bir örnek olarak Tiger Labs tarafından geliştirilen "AI Web3 Araştırma Merkezi". Bu sistem, araştırma içeriğini ve Web3 proje zincirindeki verileri vektör gömülü hale dönüştürmek için Chromia altyapısını kullanarak AI ajanlarının akıllı hizmetler sunmasını sağlar.
Bu AI ajanları, Chromia vektör veritabanı aracılığıyla doğrudan zincir üzerindeki verilere sorgu yaparak yanıtları önemli ölçüde hızlandırabilir. Chromia'nın EVM indeksleme yetenekleri ile bir araya geldiğinde, sistem Ethereum, BNB Chain, Base gibi zincir üzerindeki etkinlikleri analiz edebilir - geniş bir proje yelpazesini destekler. Dikkate değer bir nokta, kullanıcı diyalog bağlamının zincir üzerinde depolanmasıdır; bu, yatırımcılar gibi son kullanıcılara tamamen şeffaf bir öneri akışı sunar.
Kaynak: Tiger Araştırma
Çeşitli kullanım durumları arttıkça, daha fazla veri sürekli olarak üretilmekte ve Chromia'da saklanmaktadır - "AI döngüsünü" oluşturmak için bir temel oluşturmaktadır. Blok Zinciri uygulamalarından gelen metin, görsel ve işlem verileri, yapılandırılmış vektör biçiminde Chromia veritabanında saklanarak zengin, AI tarafından eğitilebilecek veri setleri oluşturmaktadır.
Bu birikim verileri, AI'nın temel öğrenme materyalleri haline gelerek performansın sürekli artışını sağlıyor. Örneğin, büyük bir kullanıcı işlem modelinden öğrenen AI, daha doğru ve özelleştirilmiş finansal öneriler sunabiliyor. Bu ileri düzey AI uygulamaları, kullanıcı deneyimini artırarak daha fazla kullanıcı çekiyor ve kullanıcı artışı, daha zengin veri birikimini doğuruyor, böylece ekosistemin sürdürülebilir gelişimi için kapalı bir döngü oluşturuyor.
5. Chromia'nın Yol Haritası
Mimir ana ağı çevrimiçi olduktan sonra, Chromia üç ana alana odaklanacak:
5.1 EVM indeksleme yenilikleri
Blok Zinciri'nin doğasında bulunan karmaşıklık, uzun zamandır geliştiricilerin ana engeli olmuştur. Bu nedenle, Chromia, geliştirici odaklı yenilikçi bir indeksleme çözümü sunarak, zincir üzerindeki veri sorgularını temelde basitleştirmeyi amaçlamaktadır. Amaç nettir: Sorgulama verimliliğini ve esnekliğini büyük ölçüde artırarak, blok zinciri verilerini daha erişilebilir hale getirmek.
Bu yöntem, Ethereum NFT ticaretinin izlenmesinde önemli bir dönüşümü temsil ediyor. Chromia, dinamik olarak öğrenilen veri kalıpları ve yapıları ile katı önceden tanımlanmış sorgu yapılarını değiştirerek en verimli bilgi alma yollarını tanımlıyor. Oyun geliştiricileri, zincir üzerindeki eşya ticaret geçmişini anında analiz edebilirken, DeFi projeleri karmaşık işlem akışlarını hızlı bir şekilde izleyebiliyor.
5.2 AI çıkarım yeteneği genişletme
Yukarıda belirtilen veri indeksleme ilerlemesi, Chromia'nın AI çıkarım yeteneklerini geliştirmek için bir temel oluşturmaktadır. Proje, test ağında ilk AI çıkarım genişlemesini başarıyla başlatmış olup, açık kaynaklı AI modellerini desteklemeye odaklanmaktadır. Dikkate değer bir nokta, Python istemcisinin, Chromia ortamında makine öğrenimi modellerinin entegrasyonunu önemli ölçüde kolaylaştırmasıdır.
Bu gelişim, teknik optimizasyonun ötesine geçerek, AI modellerinin yeniliklerinde hızlı bir stratejik uyumu yansıtmaktadır. Tedarikçi düğümlerinde giderek çeşitlenen güçlü AI modellerinin doğrudan çalıştırılmasını destekleyerek, Chromia dağıtık AI öğrenimi ve akıl yürütme sınırlarını aşmayı hedeflemektedir.
5.3 Geliştirici Ekosistem Genişletme Stratejisi
Chromia, yapay zeka odaklı uygulama geliştirmeye odaklanarak vektör veritabanı teknolojisinin tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için aktif olarak ortaklık kuruyor. Bu çabalar, ağın faydasını ve talebini iyileştirmeyi amaçlamaktadır.
Şirket, AI araştırma aracılığı, merkeziyetsiz öneri sistemleri, bağlamsal metin arama ve anlamsal benzerlik araması gibi yüksek etki alanlarına odaklanıyor. Bu plan, teknik desteği aşarak geliştiricilerin gerçek kullanıcı değerine sahip uygulamalar oluşturabileceği bir platform yaratmayı hedefliyor. Önceki artırılmış veri indeksleri ve AI çıkarım yetenekleri, bu uygulama geliştirme süreçlerinin temel motoru olma potansiyeline sahip.
6. Chromia'nın Vizyonu ve Pazar Zorlukları
Chromia'nın zincir üstü vektör veritabanı, onu Blok Zinciri-AI entegrasyon alanında önde gelen bir rakip haline getiriyor. Yenilikçi yaklaşımı - doğrudan zincir üstü entegre vektör veritabanı - diğer ekosistemlerde henüz gerçekleştirilmedi, belirgin teknik avantajları vurguluyor.
Platformın bulut tabanlı SCU kiralama modeli, yakıt ücreti sistemine alışkın olan geliştiricilere cazip bir paradigm değişimi sunuyor. Bu öngörülebilir ve optimize edilmiş maliyet yapısı, özellikle büyük ölçekli AI uygulamaları için uygundur ve kritik bir farklılaştırıcı nokta oluşturur. Dikkat çekici bir şekilde, kullanım maliyeti Web2 vektör veritabanı hizmetlerine göre yaklaşık %57 daha düşük olup, Chromia'nın pazar rekabet gücünü önemli ölçüde artırmaktadır.
Yine de, Chromia kritik zorluklarla karşı karşıya - özellikle pazar bilinci ve ekosistem büyümesi. Geliştiricilere ve işletmelere kendi yerel programlama dili (Rell) ve zincir üzerindeki AI entegrasyonu gibi karmaşık yenilikleri iletmek son derece önemlidir. Lider konumunu korumak için sürekli teknik geliştirme ve ekosistem genişlemesi gereklidir, özellikle diğer Blok Zinciri platformları benzer kullanım senaryolarını hedeflemeye başladığında.
Uzun vadeli başarı, gerçek kullanım senaryolarını doğrulamak ve token ekonomik modelinin sürdürülebilirliğini sağlamakla ilgilidir. SCU kiralama modeli, token'ın uzun vadeli değerine olan etkisi, etkili geliştirici benimseme stratejileri ve somut ticari uygulama örneklerinin oluşturulması, Chromia'nın gelecekteki gelişiminin belirleyici faktörleri olacaktır.
Chromia, yükselen Web3-AI entegrasyon alanında erken bir liderlik konumu kurmuştur. Ancak, teknolojik farklılıkları kalıcı piyasa değerine dönüştürmek için altyapı, ekosistem ve iletişim alanlarında sürekli ilerleme gerekmektedir. Önümüzdeki 12-24 ay, Chromia'nın uzun vadeli seyrini şekillendirmede kritik öneme sahip olacaktır.
Orijinal bağlantı