Цей звіт був підготовлений Tiger Research, який аналізує реалізацію векторної бази даних Chromia як приклад інтеграції технологій штучного інтелекту та Блокчейн.
Підсумок основних моментів
Офлайн векторна інфраструктура: Chromia представила першу офлайн векторну базу даних, побудовану на PostgreSQL, що знаменує важливий крок до практичного поєднання ШІ та Блокчейн.
Ефективність витрат та дружелюбність для розробників: завдяки наданню інтегрованого середовища розробки Блокчейн, яке є на 57% дешевшим, ніж традиційні галузеві векторні рішення, Chromia знижує бар'єр для входу в розробку AI-Web3 додатків.
Перспективи на майбутнє: Платформа планує розширитися до індексації EVM, можливостей AI-інференції та більш широкої підтримки екосистеми розробників, позиціюючи Chromia як потенційного лідера в інноваціях AI у сфері Web3.
1. Стан інтеграції штучного інтелекту та Блокчейну
**Джерело: Kiyotaka**
Перетин ШІ та блокчейну вже давно привертає увагу індустрії. Централізовані системи штучного інтелекту все ще стикаються з такими проблемами, як прозорість, надійність і передбачуваність витрат – сфери, які часто розглядаються як потенційні рішення для блокчейну.
Незважаючи на те, що ринок AI-агентів вибухне наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато ініціатив покладаються на спекулятивний інтерес до криптовалют для отримання фінансування та曝光, а не на дослідження глибокої технології чи функціональної синергії з Web3. Отже, оцінка багатьох проектів знизилася більш ніж на 90% від пікових значень.
Коріння труднощів у досягненні суттєвої синергії між ШІ та Блокчейн полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш помітною є складність обробки даних на ланцюзі — дані все ще розрізнені, технологічна волатильність висока. Якби доступ до даних та їх використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже досягла б більш чітких результатів.
Ця дилема нагадує сценарій Ромео і Джульєтти: дві потужні технології з різних сфер позбавлені спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що галузі потрібна інфраструктура, яка могла б подолати цю прірву — яка б доповнювала переваги AI та Блокчейн, а також слугувала б точкою перетворення обох.
Відповідь на цей виклик потребує системи, яка поєднує в собі рентабельність і високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, яка підтримує більшість сьогоднішніх інновацій у сфері ШІ, стає ключовим фактором.
2. Необхідність векторних баз даних
З поширенням застосувань ШІ, векторні бази даних починають виділятися через усунення обмежень традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо тощо, перетворюючи їх у математичні представлення, відомі як "вектори". Оскільки дані шукаються на основі схожості (а не точності), векторні бази даних більш відповідають логіці розуміння мови та контексту ШІ, ніж традиційні бази даних.
**Джерело: weaviate**
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек — вони повертають лише книги, що містять слово «kitten», тоді як векторні бази даних можуть представляти відповідний контент, наприклад «cat», «dog», «wolf» тощо. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у вигляді числових векторів, фіксуючи зв'язки на основі концептуальної схожості (а не точних формулювань).
Наприклад, у діалозі: коли запитують "Як ти почуваєшся сьогодні?", якщо відповідь "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції — хоч і не використано ясних емоційних слів. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряму відповідність словниковому запасу. Це імітує людські когнітивні моделі, що забезпечує більш природні та інтелектуальні взаємодії з AI.
У Web2 цінність векторних баз даних вже широко визнана. Платформи, такі як Pinecone (100 мільйонів доларів), Weaviate (50 мільйонів доларів), Milvus (60 мільйонів доларів) та Chroma (18 мільйонів доларів), отримали величезні інвестиції. Порівняно з цим, Web3 завжди важко розробити порівнянні рішення, що призводить до того, що інтеграція ШІ та Блокчейн переважно залишається на теоретичному рівні.
3. Візія векторної бази даних на Блокчейн Chromia
**Джерело: Tiger Research**
Chromia——Layer1 реляційний Блокчейн, побудований на основі PostgreSQL——вирізняється своєю здатністю обробки структурованих даних та дружнім середовищем для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia вже почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейн і технологій штучного інтелекту.
Нещодавній етап—це запуск "Chromia розширення", яке інтегрує PgVector (відкритий інструмент для пошуку подібності векторів, що широко використовується в базах даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит на подібність текстів або зображень, забезпечуючи чітку практичність для додатків, керованих ШІ.
PgVector закріпився в традиційній технологічній екосистемі. Часто розглядається як заміна для основних сервісів бази даних Firebase, Supabase використовує PgVector для підтримки високопродуктивного векторного пошуку. Його зростаюча популярність на платформі PostgreSQL відображає широку впевненість галузі в цьому інструменті.
Інтегруючи PgVector, Chromia впроваджує можливості векторного пошуку в Web3, приводячи свою інфраструктуру у відповідність до перевірених стандартів традиційного технологічного стеку. Ця інтеграція відіграє ключову роль у оновленні основної мережі Mimir у березні 2025 року і вважається першим кроком до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.
3.1 Інтегроване середовище: повна інтеграція Блокчейн та ШІ
Основним викликом для розробників, які намагаються поєднати Блокчейн та ШІ, є складність. Створення AI-додатків на існуючих Блокчейнах вимагає з'єднання кількох зовнішніх систем у складному процесі. Наприклад, розробники повинні зберігати дані на ланцюгу, виконувати AI-моделі на зовнішніх серверах та створювати незалежну векторну базу даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза Блокчейн, а дані повинні постійно переміщатися між середовищами на Блокчейн та поза ним. Це не лише збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості безпеки — передача даних між системами посилює ризик атак хакерів і знижує загальну прозорість.
Chromia надає основне рішення, інтегруючи векторні бази даних безпосередньо в Блокчейн. У Chromia всі обробки виконуються всередині ланцюга: запити користувачів перетворюються на вектори, безпосередньо в ланцюзі шукаються схожі дані та повертаються результати, що забезпечує обробку в одному середовищі протягом усього процесу.
**Джерело: Tiger Research**
Простим аналогом: раніше розробникам потрібно було окремо управляти компонентами — як при приготуванні їжі потрібно купувати каструлю, сковороду, блендер і духову шафу. Chromia спростила процес, надаючи багатоцільовий кухонний комбайн, інтегрувавши всі функції в єдину систему.
Цей інтеграційний підхід значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів та складного коду з'єднання, що зменшує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка фіксуються в Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та ШІ.
3.2 Витратна ефективність: порівняно з існуючими послугами видатна цінова конкурентоспроможність
Існує поширене упередження: послуги на ланцюзі "незручні та дорогі". Особливо в традиційній моделі Блокчейн, кожна транзакція викликає витрати на паливо, а зростання витрат на завантаження ланцюга є яскравим структурним дефектом. Непередбачуваність витрат стала основною перешкодою для підприємств у впровадженні рішень на основі Блокчейн.
**Джерело: Chromia**
Chromia вирішує проблеми за допомогою ефективної архітектури та диференційованої бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі витрат на паливо в Блокчейні, Chromia впроваджує систему оренди серверних обчислювальних одиниць (SCU) — схожу на цінову структуру AWS або Google Cloud. Ця модель інстанціювання відповідає знайомим цінам на хмарні послуги, усуваючи поширені коливання витрат у мережах Блокчейн.
Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU щотижнево за допомогою рідного токена Chromia $CHR. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, витрати лінійно розширюються в залежності від використання. SCU можна гнучко налаштовувати відповідно до потреб, що забезпечує гнучкий та ефективний розподіл ресурсів. Ця модель інтегрує передбачувану систему ціноутворення за використанням послуг Web2, зберігаючи децентралізацію мережі — значно підвищуючи прозорість витрат та ефективність.
**Джерело: Chromia, Tiger Research**
Chromia векторна база даних додатково зміцнює свою вартісну перевагу. За внутрішніми бенчмарками, місячні витрати на експлуатацію цієї бази даних складають 727 доларів США (на основі 2-х SCU та 50GB зберігання) — на 57% нижче, ніж у аналогічних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність походить з багатоструктурної ефективності. Chromia виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до блокчейн-середовища, але більш значний вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу ціну на послуги на інфраструктуру AWS або GCP, тоді як Chromia безпосередньо надає обчислювальну потужність та зберігання через операторів вузлів, зменшуючи проміжні шари та відповідні витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Паралельна робота багатьох вузлів надає мережі природну високу доступність — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типовий високий попит на інфраструктуру високої доступності та великі команди підтримки в моделі Web2 SaaS суттєво знижується, що знижує витрати на експлуатацію та підвищує стійкість системи.
4. Початок злиття Блокчейн та Штучного інтелекту
Незважаючи на те, що пройшов лише місяць з моменту запуску, векторна база даних Chromia вже проявила ранню привабливість, і розробляється кілька інноваційних випадків використання. Для прискорення впровадження Chromia активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію штучного інтелекту в DeFi-сервіси, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для обміну даними користувачів та інструменти управління знаннями, що керуються спільнотою.
**Джерело: Tiger Research**
Припустимо, прикладом є «AI Web3 дослідницький хаб», розроблений Tiger Labs. Ця система використовує інфраструктуру Chromia для перетворення змісту дослідження та даних проектів Web3 на блокчейні в векторні вкладення, які надають розумні послуги агентам ШІ.
Ці агенти штучного інтелекту можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюжку через векторну базу даних Chromia, що забезпечує значно швидшу відповідь. У поєднанні з можливостями індексації EVM Chromia система може аналізувати ончейн-активність, таку як Ethereum, BNB Chain, Base та інші, підтримуючи широкий спектр проєктів. Важливо зазначити, що контекст розмов користувачів зберігається в мережі, забезпечуючи повністю прозорий потік рефералів для кінцевих користувачів, таких як інвестори.
**Джерело: Tiger Research**
З ростом різноманітних випадків використання зростає кількість даних, які постійно генеруються та зберігаються в Chromia — це закладає основу для "AI-флайвіл". Текст, зображення та дані транзакцій з блокчейн-додатків зберігаються у структурованій векторній формі в базі даних Chromia, формуючи багатий набір даних, що підлягає навчанні AI.
Ці накопичені дані стають основними навчальними матеріалами для ШІ, що сприяє безперервному підвищенню продуктивності. Наприклад, ШІ, що навчається на величезних обсягах моделей торгівлі користувачів, може надати більш точні персоналізовані фінансові поради. Ці передові застосування ШІ приваблюють більше користувачів, покращуючи користувацький досвід, а зростання користувачів, в свою чергу, сприяє накопиченню ще більшого обсягу даних, формуючи замкнуте коло сталого розвитку екосистеми.
5. Дорожня карта Chromia
Після запуску основної мережі Mimir, Chromia зосередиться на трьох основних напрямках:
Покращити EVM-індексацію основних ланцюгів, таких як BSC, Ethereum, Base тощо;
Розширення можливостей AI для підтримки більш широких моделей та випадків використання;
Розширення екосистеми розробників за допомогою більш зручних інструментів і інфраструктури.
5.1 Інновації індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейн довгий час була основною перешкодою для розробників. Для цього Chromia представила інноваційне рішення для індексування, орієнтоване на розробників, яке має на меті суттєво спростити запити до даних на ланцюгу. Чітка мета: значно підвищити ефективність та гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн стали доступнішими.
Цей метод представляє собою значну зміну в способі відстеження транзакцій NFT в Ethereum. Динамічна модель навчання даних Chromia замінює жорсткі попередньо визначені структури запитів, що дозволяє визначати найефективніші шляхи для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію транзакцій з активами в ланцюгу, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні потоки транзакцій.
5.2 Розширення можливостей AI для інтерпретації
Вищезазначений прогрес у індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції Chromia. Проект успішно запустив перше AI-інференційне розширення в тестовій мережі, акцентуючи увагу на підтримці відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження клієнта Python значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в середовище Chromia.
Цей розвиток виходить за межі технічної оптимізації та відображає стратегічну узгодженість з швидким темпом інновацій моделей ШІ. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних моделей ШІ на вузлах постачальників, Chromia має на меті прорвати межі розподіленого навчання та міркування ШІ.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно налагоджує співпрацю, щоб реалізувати весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці застосунків, керованих штучним інтелектом. Ці зусилля спрямовані на підвищення ефективності та попиту в мережі.
Компанія націлена на дослідження AI, децентралізовані рекомендовані системи, контекстний пошук тексту та пошук семантичної схожості в таких високовпливових сферах. Цей план виходить за межі технологічної підтримки — створення платформи, де розробники можуть будувати застосунки, що мають реальну цінність для користувачів. Раніше посилені дані індексації та можливості AI-інтерпретації можуть стати основним двигуном для розробки цих застосунків.
6. Візія Chromia та ринкові виклики
Векторна база даних Chromia на блокчейні робить її провідним конкурентом у сфері інтеграції блокчейн та штучного інтелекту. Її інноваційний підхід — пряма інтеграція векторної бази даних на блокчейні — ще не реалізовано в інших екосистемах, що підкреслює очевидну технологічну перевагу.
Хмарна модель оренди SCU платформи також вводить спокусливу парадигму змін для розробників, які звикли до системи витрат на паливо. Ця передбачувана та оптимізована структура витрат особливо підходить для масштабних AI-додатків, становлячи ключову відмінність. Варто зазначити, що вартість використання нижча приблизно на 57% порівняно з послугами векторних баз даних Web2, що суттєво підвищує конкурентоспроможність Chromia на ринку.
Проте, Chromia стикається з ключовими викликами — особливо визнанням на ринку та зростанням екосистеми. Вкрай важливо донести до розробників та підприємств складні інновації, такі як її рідна мова програмування (Rell) та інтеграція AI на блокчейні. Для збереження лідерства необхідні безперервні технологічні розробки та розширення екосистеми, особливо коли інші блокчейн-платформи починають націлюватись на подібні випадки використання.
Довгостроковий успіх залежить від перевірки реальних випадків використання та забезпечення стійкості економічної моделі токена. Вплив моделі оренди SCU на довгострокову вартість токена, ефективні стратегії прийняття розробників та створення суттєвих комерційних випадків будуть визначальними факторами майбутнього розвитку Chromia.
Chromia вже здобула раннє лідерство в новій галузі злиття Web3 та AI. Проте перетворення технологічних відмінностей на стійку ринкову цінність вимагатиме постійного прогресу на рівнях інфраструктури, екосистеми та комунікації. Наступні 12-24 місяці будуть критично важливими для формування довгострокової траєкторії Chromia.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Глибина аналізу бази даних векторів Chromia: як штучний інтелект і Блокчейн поєднуються?
Цей звіт був підготовлений Tiger Research, який аналізує реалізацію векторної бази даних Chromia як приклад інтеграції технологій штучного інтелекту та Блокчейн.
Підсумок основних моментів
1. Стан інтеграції штучного інтелекту та Блокчейну
Перетин ШІ та блокчейну вже давно привертає увагу індустрії. Централізовані системи штучного інтелекту все ще стикаються з такими проблемами, як прозорість, надійність і передбачуваність витрат – сфери, які часто розглядаються як потенційні рішення для блокчейну.
Незважаючи на те, що ринок AI-агентів вибухне наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато ініціатив покладаються на спекулятивний інтерес до криптовалют для отримання фінансування та曝光, а не на дослідження глибокої технології чи функціональної синергії з Web3. Отже, оцінка багатьох проектів знизилася більш ніж на 90% від пікових значень.
Коріння труднощів у досягненні суттєвої синергії між ШІ та Блокчейн полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш помітною є складність обробки даних на ланцюзі — дані все ще розрізнені, технологічна волатильність висока. Якби доступ до даних та їх використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже досягла б більш чітких результатів.
Ця дилема нагадує сценарій Ромео і Джульєтти: дві потужні технології з різних сфер позбавлені спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що галузі потрібна інфраструктура, яка могла б подолати цю прірву — яка б доповнювала переваги AI та Блокчейн, а також слугувала б точкою перетворення обох.
Відповідь на цей виклик потребує системи, яка поєднує в собі рентабельність і високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, яка підтримує більшість сьогоднішніх інновацій у сфері ШІ, стає ключовим фактором.
2. Необхідність векторних баз даних
З поширенням застосувань ШІ, векторні бази даних починають виділятися через усунення обмежень традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо тощо, перетворюючи їх у математичні представлення, відомі як "вектори". Оскільки дані шукаються на основі схожості (а не точності), векторні бази даних більш відповідають логіці розуміння мови та контексту ШІ, ніж традиційні бази даних.
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек — вони повертають лише книги, що містять слово «kitten», тоді як векторні бази даних можуть представляти відповідний контент, наприклад «cat», «dog», «wolf» тощо. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у вигляді числових векторів, фіксуючи зв'язки на основі концептуальної схожості (а не точних формулювань).
Наприклад, у діалозі: коли запитують "Як ти почуваєшся сьогодні?", якщо відповідь "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції — хоч і не використано ясних емоційних слів. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряму відповідність словниковому запасу. Це імітує людські когнітивні моделі, що забезпечує більш природні та інтелектуальні взаємодії з AI.
У Web2 цінність векторних баз даних вже широко визнана. Платформи, такі як Pinecone (100 мільйонів доларів), Weaviate (50 мільйонів доларів), Milvus (60 мільйонів доларів) та Chroma (18 мільйонів доларів), отримали величезні інвестиції. Порівняно з цим, Web3 завжди важко розробити порівнянні рішення, що призводить до того, що інтеграція ШІ та Блокчейн переважно залишається на теоретичному рівні.
3. Візія векторної бази даних на Блокчейн Chromia
Chromia——Layer1 реляційний Блокчейн, побудований на основі PostgreSQL——вирізняється своєю здатністю обробки структурованих даних та дружнім середовищем для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia вже почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейн і технологій штучного інтелекту.
Нещодавній етап—це запуск "Chromia розширення", яке інтегрує PgVector (відкритий інструмент для пошуку подібності векторів, що широко використовується в базах даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит на подібність текстів або зображень, забезпечуючи чітку практичність для додатків, керованих ШІ.
PgVector закріпився в традиційній технологічній екосистемі. Часто розглядається як заміна для основних сервісів бази даних Firebase, Supabase використовує PgVector для підтримки високопродуктивного векторного пошуку. Його зростаюча популярність на платформі PostgreSQL відображає широку впевненість галузі в цьому інструменті.
Інтегруючи PgVector, Chromia впроваджує можливості векторного пошуку в Web3, приводячи свою інфраструктуру у відповідність до перевірених стандартів традиційного технологічного стеку. Ця інтеграція відіграє ключову роль у оновленні основної мережі Mimir у березні 2025 року і вважається першим кроком до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.
3.1 Інтегроване середовище: повна інтеграція Блокчейн та ШІ
Основним викликом для розробників, які намагаються поєднати Блокчейн та ШІ, є складність. Створення AI-додатків на існуючих Блокчейнах вимагає з'єднання кількох зовнішніх систем у складному процесі. Наприклад, розробники повинні зберігати дані на ланцюгу, виконувати AI-моделі на зовнішніх серверах та створювати незалежну векторну базу даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза Блокчейн, а дані повинні постійно переміщатися між середовищами на Блокчейн та поза ним. Це не лише збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості безпеки — передача даних між системами посилює ризик атак хакерів і знижує загальну прозорість.
Chromia надає основне рішення, інтегруючи векторні бази даних безпосередньо в Блокчейн. У Chromia всі обробки виконуються всередині ланцюга: запити користувачів перетворюються на вектори, безпосередньо в ланцюзі шукаються схожі дані та повертаються результати, що забезпечує обробку в одному середовищі протягом усього процесу.
Простим аналогом: раніше розробникам потрібно було окремо управляти компонентами — як при приготуванні їжі потрібно купувати каструлю, сковороду, блендер і духову шафу. Chromia спростила процес, надаючи багатоцільовий кухонний комбайн, інтегрувавши всі функції в єдину систему.
Цей інтеграційний підхід значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів та складного коду з'єднання, що зменшує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка фіксуються в Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та ШІ.
3.2 Витратна ефективність: порівняно з існуючими послугами видатна цінова конкурентоспроможність
Існує поширене упередження: послуги на ланцюзі "незручні та дорогі". Особливо в традиційній моделі Блокчейн, кожна транзакція викликає витрати на паливо, а зростання витрат на завантаження ланцюга є яскравим структурним дефектом. Непередбачуваність витрат стала основною перешкодою для підприємств у впровадженні рішень на основі Блокчейн.
Chromia вирішує проблеми за допомогою ефективної архітектури та диференційованої бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі витрат на паливо в Блокчейні, Chromia впроваджує систему оренди серверних обчислювальних одиниць (SCU) — схожу на цінову структуру AWS або Google Cloud. Ця модель інстанціювання відповідає знайомим цінам на хмарні послуги, усуваючи поширені коливання витрат у мережах Блокчейн.
Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU щотижнево за допомогою рідного токена Chromia $CHR. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, витрати лінійно розширюються в залежності від використання. SCU можна гнучко налаштовувати відповідно до потреб, що забезпечує гнучкий та ефективний розподіл ресурсів. Ця модель інтегрує передбачувану систему ціноутворення за використанням послуг Web2, зберігаючи децентралізацію мережі — значно підвищуючи прозорість витрат та ефективність.
Chromia векторна база даних додатково зміцнює свою вартісну перевагу. За внутрішніми бенчмарками, місячні витрати на експлуатацію цієї бази даних складають 727 доларів США (на основі 2-х SCU та 50GB зберігання) — на 57% нижче, ніж у аналогічних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність походить з багатоструктурної ефективності. Chromia виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до блокчейн-середовища, але більш значний вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу ціну на послуги на інфраструктуру AWS або GCP, тоді як Chromia безпосередньо надає обчислювальну потужність та зберігання через операторів вузлів, зменшуючи проміжні шари та відповідні витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Паралельна робота багатьох вузлів надає мережі природну високу доступність — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типовий високий попит на інфраструктуру високої доступності та великі команди підтримки в моделі Web2 SaaS суттєво знижується, що знижує витрати на експлуатацію та підвищує стійкість системи.
4. Початок злиття Блокчейн та Штучного інтелекту
Незважаючи на те, що пройшов лише місяць з моменту запуску, векторна база даних Chromia вже проявила ранню привабливість, і розробляється кілька інноваційних випадків використання. Для прискорення впровадження Chromia активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію штучного інтелекту в DeFi-сервіси, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для обміну даними користувачів та інструменти управління знаннями, що керуються спільнотою.
Припустимо, прикладом є «AI Web3 дослідницький хаб», розроблений Tiger Labs. Ця система використовує інфраструктуру Chromia для перетворення змісту дослідження та даних проектів Web3 на блокчейні в векторні вкладення, які надають розумні послуги агентам ШІ.
Ці агенти штучного інтелекту можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюжку через векторну базу даних Chromia, що забезпечує значно швидшу відповідь. У поєднанні з можливостями індексації EVM Chromia система може аналізувати ончейн-активність, таку як Ethereum, BNB Chain, Base та інші, підтримуючи широкий спектр проєктів. Важливо зазначити, що контекст розмов користувачів зберігається в мережі, забезпечуючи повністю прозорий потік рефералів для кінцевих користувачів, таких як інвестори.
З ростом різноманітних випадків використання зростає кількість даних, які постійно генеруються та зберігаються в Chromia — це закладає основу для "AI-флайвіл". Текст, зображення та дані транзакцій з блокчейн-додатків зберігаються у структурованій векторній формі в базі даних Chromia, формуючи багатий набір даних, що підлягає навчанні AI.
Ці накопичені дані стають основними навчальними матеріалами для ШІ, що сприяє безперервному підвищенню продуктивності. Наприклад, ШІ, що навчається на величезних обсягах моделей торгівлі користувачів, може надати більш точні персоналізовані фінансові поради. Ці передові застосування ШІ приваблюють більше користувачів, покращуючи користувацький досвід, а зростання користувачів, в свою чергу, сприяє накопиченню ще більшого обсягу даних, формуючи замкнуте коло сталого розвитку екосистеми.
5. Дорожня карта Chromia
Після запуску основної мережі Mimir, Chromia зосередиться на трьох основних напрямках:
5.1 Інновації індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейн довгий час була основною перешкодою для розробників. Для цього Chromia представила інноваційне рішення для індексування, орієнтоване на розробників, яке має на меті суттєво спростити запити до даних на ланцюгу. Чітка мета: значно підвищити ефективність та гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн стали доступнішими.
Цей метод представляє собою значну зміну в способі відстеження транзакцій NFT в Ethereum. Динамічна модель навчання даних Chromia замінює жорсткі попередньо визначені структури запитів, що дозволяє визначати найефективніші шляхи для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію транзакцій з активами в ланцюгу, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні потоки транзакцій.
5.2 Розширення можливостей AI для інтерпретації
Вищезазначений прогрес у індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції Chromia. Проект успішно запустив перше AI-інференційне розширення в тестовій мережі, акцентуючи увагу на підтримці відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження клієнта Python значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в середовище Chromia.
Цей розвиток виходить за межі технічної оптимізації та відображає стратегічну узгодженість з швидким темпом інновацій моделей ШІ. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних моделей ШІ на вузлах постачальників, Chromia має на меті прорвати межі розподіленого навчання та міркування ШІ.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно налагоджує співпрацю, щоб реалізувати весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці застосунків, керованих штучним інтелектом. Ці зусилля спрямовані на підвищення ефективності та попиту в мережі.
Компанія націлена на дослідження AI, децентралізовані рекомендовані системи, контекстний пошук тексту та пошук семантичної схожості в таких високовпливових сферах. Цей план виходить за межі технологічної підтримки — створення платформи, де розробники можуть будувати застосунки, що мають реальну цінність для користувачів. Раніше посилені дані індексації та можливості AI-інтерпретації можуть стати основним двигуном для розробки цих застосунків.
6. Візія Chromia та ринкові виклики
Векторна база даних Chromia на блокчейні робить її провідним конкурентом у сфері інтеграції блокчейн та штучного інтелекту. Її інноваційний підхід — пряма інтеграція векторної бази даних на блокчейні — ще не реалізовано в інших екосистемах, що підкреслює очевидну технологічну перевагу.
Хмарна модель оренди SCU платформи також вводить спокусливу парадигму змін для розробників, які звикли до системи витрат на паливо. Ця передбачувана та оптимізована структура витрат особливо підходить для масштабних AI-додатків, становлячи ключову відмінність. Варто зазначити, що вартість використання нижча приблизно на 57% порівняно з послугами векторних баз даних Web2, що суттєво підвищує конкурентоспроможність Chromia на ринку.
Проте, Chromia стикається з ключовими викликами — особливо визнанням на ринку та зростанням екосистеми. Вкрай важливо донести до розробників та підприємств складні інновації, такі як її рідна мова програмування (Rell) та інтеграція AI на блокчейні. Для збереження лідерства необхідні безперервні технологічні розробки та розширення екосистеми, особливо коли інші блокчейн-платформи починають націлюватись на подібні випадки використання.
Довгостроковий успіх залежить від перевірки реальних випадків використання та забезпечення стійкості економічної моделі токена. Вплив моделі оренди SCU на довгострокову вартість токена, ефективні стратегії прийняття розробників та створення суттєвих комерційних випадків будуть визначальними факторами майбутнього розвитку Chromia.
Chromia вже здобула раннє лідерство в новій галузі злиття Web3 та AI. Проте перетворення технологічних відмінностей на стійку ринкову цінність вимагатиме постійного прогресу на рівнях інфраструктури, екосистеми та комунікації. Наступні 12-24 місяці будуть критично важливими для формування довгострокової траєкторії Chromia.
Оригінальне посилання