На базі блокчейну векторна інфраструктура: Chromia представила першу векторну базу даних на основі PostgreSQL, що є важливим кроком до практичного злиття ШІ та блокчейну.
Ефективність витрат та дружелюбність до розробників: завдяки наданню інтегрованого середовища розробки блокчейн, яке на 57% дешевше ніж традиційні векторні рішення, Chromia знижує бар'єр входу для розробки AI-Web3 додатків.
Перспективи на майбутнє: платформа планує розширитися до EVM-індексації, можливостей AI-інтерпретації та більш широкої підтримки екосистеми розробників, позиціонуючи Chromia як потенційного лідера в інноваціях AI в сфері Web3.
Стан інтеграції штучного інтелекту та блокчейну
Джерело: Kiyotaka
Перетворення штучного інтелекту та блокчейн тривалий час привертає увагу галузі. Централізовані системи ШІ все ще стикаються з викликами, такими як прозорість, надійність та передбачуваність витрат — і ці сфери часто вважаються потенційними рішеннями для блокчейну.
Незважаючи на те, що наприкінці 2024 року ринок агентств штучного інтелекту вибухнув, більшість проєктів досягли лише поверхневої інтеграції двох технологій. Багато ініціатив покладаються на спекулятивний інтерес криптовалюти до фінансування та впливу, а не на вивчення глибокої технічної чи функціональної синергії з Web3. В результаті оцінки багатьох проектів впали більш ніж на 90% від своїх пікових значень.
Корінь труднощів у досягненні суттєвої співпраці між ШІ та блокчейном полягає в кількох структурних проблемах. Найбільшою з них є складність обробки даних на ланцюгу — дані все ще розрізнені, а технологічна волатильність висока. Якщо доступ до даних і їх використання були б такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже досягла б більш чітких результатів.
Ця проблема нагадує сценарій Ромео і Джульєтти: два потужні технології з різних сфер не мають спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що галузі потрібна інфраструктура, яка може подолати цей розрив — яка б доповнювала переваги як ШІ, так і блокчейну, а також слугувала б точкою перетворення обох.
Для подолання цього виклику потрібні системи, які поєднують вартісну ефективність та високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, яка підтримує більшість сьогоднішніх інновацій у сфері штучного інтелекту, стає ключовим фактором.
Необхідність векторних баз даних
З поширенням застосувань ШІ, векторні бази даних почали виділятися завдяки вирішенню обмежень традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо, перетворюючи їх в математичні репрезентації, які називаються "векторами". Оскільки вони здійснюють пошук даних на основі схожості (а не точності), векторні бази даних краще відповідають логіці розуміння мови та контексту ШІ.
Джерело: weaviate
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек — вони повертають лише книги, що містять слово "kitten", тоді як векторні бази даних можуть демонструвати пов'язаний контент, такий як "cat", "dog", "wolf" тощо. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у формі числових векторів, захоплюючи зв'язки на основі концептуальної подібності (а не точних формулювань).
Для прикладу діалогу: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", якщо відповідь буде "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивний настрій — хоча не було використано явних емоційних слів. Векторні бази даних працюють подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати潜在ні значення, а не покладатися на пряме співпадіння слів. Це моделює людські когнітивні моделі, забезпечуючи більш природний інтелектуальний взаємодії AI.
У Web2 цінність векторних баз даних була широко визнана. Платформи, такі як Pinecone (100 мільйонів доларів США), Weaviate (50 мільйонів доларів США), Milvus (60 мільйонів доларів США) та Chroma (18 мільйонів доларів США), отримали величезні інвестиції. У порівнянні, Web3 завжди важко розробити порівнянні рішення, що призводить до того, що інтеграція AI та блокчейну більше залишається на теоретичному рівні.
Бачення векторної бази даних на ланцюзі Chromia
Джерело: Tiger Research
Chromia — Layer1 реляційний блокчейн, побудований на PostgreSQL, виділяється завдяки своїй здатності обробки структурованих даних та дружньому середовищу для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia почала досліджувати глибоку інтеграцію блокчейну та AI технологій.
Нещодавній етапом є запуск "Chromia Expansion", який інтегрує PgVector (популярний відкритий інструмент для пошуку схожості вектора в базі даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит схожих текстів або зображень, надаючи чітку практичність для додатків на основі ШІ.
PgVector у традиційній технологічній екосистемі вже має стійке підґрунтя. Часто розглядається як альтернатива основним сервісам 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 вводить можливості векторного пошуку у Web3, узгоджуючи свою інфраструктуру з перевіреними стандартами традиційних технологічних стеків. Ця інтеграція відіграє ключову роль у оновленні основної мережі Mimir у березні 2025 року і вважається першим важливим кроком до безшовної взаємодії між ШІ та блокчейном.
3.1 Інтегроване середовище: повна інтеграція блокчейну та штучного інтелекту
Найбільшим викликом для розробників, які намагаються поєднати блокчейн та ШІ, є складність. Створення AI-додатків на існуючих блокчейнах вимагає складних процесів підключення до кількох зовнішніх систем. Наприклад, розробникам потрібно зберігати дані в ланцюзі, запускати моделі ШІ на зовнішніх серверах і створювати незалежні векторні бази даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза ланцюгом, дані повинні постійно переміщатися між середовищами на ланцюзі та поза ним. Це не тільки збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості безпеки — передача даних між системами посилює ризик хакерських атак і знижує загальну прозорість.
Chromia пропонує радикальне рішення, інтегруючи векторну базу даних безпосередньо в блокчейн. На Chromia всі обробки виконуються в межах блокчейну: запити користувачів перетворюються на вектори, здійснюється пряма пошукова діяльність в межах блокчейну для знаходження схожих даних та повернення результатів, що забезпечує обробку всього процесу в єдиному середовищі.
Джерело: Tiger Research
Просте порівняння: раніше розробники повинні були окремо керувати компонентами — так само, як при приготуванні їжі потрібно купувати каструлі, сковорідки, блендери та духовки. Chromia спростила процес, надавши багатофункціональний кухонний комбайн, інтегрувавши всі функції в одну систему.
Такий комплексний підхід значно спрощує процес розробки. Немає необхідності в зовнішніх сервісах і складному коді підключення, що скорочує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка записуються в ланцюжок, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує собою початок повної конвергенції блокчейну та штучного інтелекту.
3.2 Ефективність витрат: надзвичайна цінова конкурентоспроможність у порівнянні з існуючими послугами
Існує поширене упередження: послуги на основі блокчейн "незручні та дорогі". Особливо в традиційних моделях блокчейн, де кожна транзакція створює витрати на паливо, а витрати на перевантаження в ланцюзі різко зростають, що є помітним структурним дефектом. Непередбачуваність витрат стає основною перешкодою для підприємств, що впроваджують блокчейн-рішення.
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) — подібно до структури ціноутворення AWS або Google Cloud. Ця модель інстанціювання узгоджується з знайомими цінами на хмарні послуги, усуваючи поширені коливання витрат в блокчейн-мережах.
Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU щотижня, використовуючи нативний токен Chromia $CHR. Кожен SCU забезпечує базове зберігання 16 ГБ, вартість якого лінійно збільшується в залежності від використання. SCU можуть гнучко налаштовуватися відповідно до потреб, що забезпечує гнучкий та ефективний розподіл ресурсів. Ця модель, зберігаючи децентралізацію мережі, інтегрує передбачуване ціноутворення за використанням Web2 - значно підвищуючи прозорість витрат та ефективність.
Джерело: Chromia, Tiger Research
Chromia векторна база даних подальше посилює конкурентні переваги за витратами. Згідно з внутрішніми бенчмарками, місячні експлуатаційні витрати цієї бази даних становлять 727 доларів США (на основі 2 SCU та 50 ГБ зберігання) — на 57% менше, ніж у подібних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність походить з багатошарової структурної ефективності. Chromia виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до умов блокчейну, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу ціну на послуги на інфраструктурі AWS або GCP, тоді як Chromia безпосередньо надає обчислювальну потужність та зберігання через операторів вузлів, зменшуючи проміжні шари та супутні витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність обслуговування. Паралельна робота багатьох вузлів надає мережі природну високу доступність — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типові високі витрати на інфраструктуру з високою доступністю та потребу у великих командах підтримки в моделях Web2 SaaS суттєво знижуються, що зменшує операційні витрати та підвищує стійкість системи.
Початок злиття блокчейну та ШІ
Незважаючи на те, що пройшов лише місяць з моменту запуску, векторна база даних Chromia вже проявила початкову привабливість, і розробляється кілька інноваційних випадків використання. Щоб прискорити прийняття, Chromia активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам з меншими ризиками досліджувати нові ідеї. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI 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 дослідницького контенту та онлайнових даних проектів Web3 у векторні вкладення, щоб AI-агенти могли надавати інтелектуальні послуги.
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, більше даних постійно генерується та зберігається в Chromia — закладаючи основу для «AI-колеса». Текст, зображення та дані транзакцій з блокчейн-додатків зберігаються у структурованих векторних формах у базі даних Chromia, формуючи багатий набір даних, що можуть бути використані для навчання AI.
Ці накопичені дані стали основним навчальним матеріалом штучного інтелекту, що сприяє постійному підвищенню продуктивності. Наприклад, штучний інтелект, який навчається на торгових патернах великої кількості користувачів, може надавати більш точні та індивідуальні фінансові поради. Ці передові програми штучного інтелекту залучають більше користувачів, покращуючи користувацький досвід, а зростання користувачів призведе до багатшого накопичення даних, утворюючи замкнутий цикл сталого екологічного розвитку.
Дорожня карта Chromia
Після запуску основної мережі Mimir, Chromia зосередиться на трьох основних напрямках:
Посилення EVM-індексації основних ланцюгів, таких як BSC, Ethereum, Base тощо;
Розширення можливостей AI-інферування для підтримки ширшого спектру моделей та випадків використання;
Розширення екосистеми розробників за допомогою більш зручних інструментів і інфраструктури.
5.1 Інновації EVM-індексації
Внутрішня складність блокчейну протягом тривалого часу була основною перешкодою для розробників. Для цього Chromia запустила інноваційне індексування, орієнтоване на розробників, яке має на меті в корені спростити запити до даних в ланцюгу. Чітка мета: значно підвищити ефективність і гнучкість запитів, щоб дані блокчейну були більш доступними.
Цей метод представляє собою значну зміну в способі відстеження торгівлі NFT на Ethereum. Динамічна модель навчання даних Chromia та структура замінюють жорстку попередньо визначену структуру запитів, що дозволяє ідентифікувати найбільш ефективні шляхи отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію торгівлі на ланцюгу, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні торгові потоки.
5.2 Розширення можливостей штучного інтелекту
Вищезгаданий прогрес у індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції в Chromia. Проект успішно запустив перше розширення AI-інференції на тестовій мережі, зосередившись 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 технологічної оптимізації, відображаючи стратегічну узгодженість з швидким темпом інновацій AI-моделей. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних AI-моделей на вузлах постачальників, Chromia має на меті подолати межі розподіленого навчання та міркування AI.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно налагоджує співпрацю, щоб максимально реалізувати потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючись на розробці застосунків на основі ШІ. Ці зусилля спрямовані на підвищення корисності та попиту в мережі.
Компанія націлюється на впливові сфери, такі як агентування досліджень ШІ, децентралізовані системи рекомендацій, контекстний пошук тексту та пошук семантичної схожості. Цей план перевищує технічну підтримку — створення платформи, на якій розробники можуть будувати справжні додатки з цінністю для користувачів. Попередньо покращений індекс даних та можливості висновування ШІ мають стати основним двигуном для розробки цих додатків.
Візія Chromia та виклики на ринку
Онлайн-векторна база даних Chromia робить її провідним конкурентом у сфері інтеграції блокчейн та ШІ. Її інноваційний підхід — пряма інтеграція векторної бази даних в блокчейн — не був реалізований в інших екосистемах, що підкреслює чітку технічну перевагу.
Хмарна модель оренди SCU платформи також вводить привабливу парадигму для розробників, які звикли до системи витрат на паливо. Ця прогнозована та оптимізована структура витрат особливо підходить для великих AI-додатків, становлячи ключову точку диференціації. Варто зазначити, що витрати на використання приблизно на 57% нижчі, ніж у послугах векторних баз даних Web2, що істотно підвищує конкурентоспроможність Chromia на ринку.
Тим не менше, Chromia стикається з ключовими викликами — особливо з усвідомленням ринку та зростанням екосистеми. Важливо донести до розробників та підприємств складні інновації, такі як її рідна мова програмування (Rell) та інтеграція штучного інтелекту на блокчейні. Щоб зберегти лідируючу позицію, необхідна постійна технічна розробка та розширення екосистеми, особливо коли інші блокчейн-платформи починають націлюватися на подібні випадки використання.
Довгостроковий успіх залежить від перевірки фактичних випадків використання та забезпечення стійкості економічної моделі токенів. Вплив моделі оренди SCU на довгострокову вартість токенів, ефективні стратегії прийняття розробниками та створення суттєвих бізнес-додатків будуть вирішальними факторами майбутнього розвитку Chromia.
Chromia вже здобула раннє лідерство в новій сфері інтеграції Web3 та AI. Проте, щоб перетворити технологічні відмінності на стійку ринкову цінність, необхідно продовжувати вдосконалення 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.
Революція в зниженні витрат: Chromia розриває комерційний розрив AI+Блокчейн зі знижкою 57%
Оригінальні автори: Райан Юн та Юн Лі
Переклад: Дейзі, Марсіанські фінанси
Підсумок основних пунктів
На базі блокчейну векторна інфраструктура: Chromia представила першу векторну базу даних на основі PostgreSQL, що є важливим кроком до практичного злиття ШІ та блокчейну.
Ефективність витрат та дружелюбність до розробників: завдяки наданню інтегрованого середовища розробки блокчейн, яке на 57% дешевше ніж традиційні векторні рішення, Chromia знижує бар'єр входу для розробки AI-Web3 додатків.
Перспективи на майбутнє: платформа планує розширитися до EVM-індексації, можливостей AI-інтерпретації та більш широкої підтримки екосистеми розробників, позиціонуючи Chromia як потенційного лідера в інноваціях AI в сфері Web3.
Джерело: Kiyotaka
Перетворення штучного інтелекту та блокчейн тривалий час привертає увагу галузі. Централізовані системи ШІ все ще стикаються з викликами, такими як прозорість, надійність та передбачуваність витрат — і ці сфери часто вважаються потенційними рішеннями для блокчейну.
Незважаючи на те, що наприкінці 2024 року ринок агентств штучного інтелекту вибухнув, більшість проєктів досягли лише поверхневої інтеграції двох технологій. Багато ініціатив покладаються на спекулятивний інтерес криптовалюти до фінансування та впливу, а не на вивчення глибокої технічної чи функціональної синергії з Web3. В результаті оцінки багатьох проектів впали більш ніж на 90% від своїх пікових значень.
Корінь труднощів у досягненні суттєвої співпраці між ШІ та блокчейном полягає в кількох структурних проблемах. Найбільшою з них є складність обробки даних на ланцюгу — дані все ще розрізнені, а технологічна волатильність висока. Якщо доступ до даних і їх використання були б такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже досягла б більш чітких результатів.
Ця проблема нагадує сценарій Ромео і Джульєтти: два потужні технології з різних сфер не мають спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що галузі потрібна інфраструктура, яка може подолати цей розрив — яка б доповнювала переваги як ШІ, так і блокчейну, а також слугувала б точкою перетворення обох.
Для подолання цього виклику потрібні системи, які поєднують вартісну ефективність та високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, яка підтримує більшість сьогоднішніх інновацій у сфері штучного інтелекту, стає ключовим фактором.
З поширенням застосувань ШІ, векторні бази даних почали виділятися завдяки вирішенню обмежень традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо, перетворюючи їх в математичні репрезентації, які називаються "векторами". Оскільки вони здійснюють пошук даних на основі схожості (а не точності), векторні бази даних краще відповідають логіці розуміння мови та контексту ШІ.
Джерело: weaviate
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек — вони повертають лише книги, що містять слово "kitten", тоді як векторні бази даних можуть демонструвати пов'язаний контент, такий як "cat", "dog", "wolf" тощо. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у формі числових векторів, захоплюючи зв'язки на основі концептуальної подібності (а не точних формулювань).
Для прикладу діалогу: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", якщо відповідь буде "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивний настрій — хоча не було використано явних емоційних слів. Векторні бази даних працюють подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати潜在ні значення, а не покладатися на пряме співпадіння слів. Це моделює людські когнітивні моделі, забезпечуючи більш природний інтелектуальний взаємодії AI.
У Web2 цінність векторних баз даних була широко визнана. Платформи, такі як Pinecone (100 мільйонів доларів США), Weaviate (50 мільйонів доларів США), Milvus (60 мільйонів доларів США) та Chroma (18 мільйонів доларів США), отримали величезні інвестиції. У порівнянні, Web3 завжди важко розробити порівнянні рішення, що призводить до того, що інтеграція AI та блокчейну більше залишається на теоретичному рівні.
Джерело: Tiger Research
Chromia — Layer1 реляційний блокчейн, побудований на PostgreSQL, виділяється завдяки своїй здатності обробки структурованих даних та дружньому середовищу для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia почала досліджувати глибоку інтеграцію блокчейну та AI технологій.
Нещодавній етапом є запуск "Chromia Expansion", який інтегрує PgVector (популярний відкритий інструмент для пошуку схожості вектора в базі даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит схожих текстів або зображень, надаючи чітку практичність для додатків на основі ШІ.
PgVector у традиційній технологічній екосистемі вже має стійке підґрунтя. Часто розглядається як альтернатива основним сервісам 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 вводить можливості векторного пошуку у Web3, узгоджуючи свою інфраструктуру з перевіреними стандартами традиційних технологічних стеків. Ця інтеграція відіграє ключову роль у оновленні основної мережі Mimir у березні 2025 року і вважається першим важливим кроком до безшовної взаємодії між ШІ та блокчейном.
3.1 Інтегроване середовище: повна інтеграція блокчейну та штучного інтелекту
Найбільшим викликом для розробників, які намагаються поєднати блокчейн та ШІ, є складність. Створення AI-додатків на існуючих блокчейнах вимагає складних процесів підключення до кількох зовнішніх систем. Наприклад, розробникам потрібно зберігати дані в ланцюзі, запускати моделі ШІ на зовнішніх серверах і створювати незалежні векторні бази даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза ланцюгом, дані повинні постійно переміщатися між середовищами на ланцюзі та поза ним. Це не тільки збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості безпеки — передача даних між системами посилює ризик хакерських атак і знижує загальну прозорість.
Chromia пропонує радикальне рішення, інтегруючи векторну базу даних безпосередньо в блокчейн. На Chromia всі обробки виконуються в межах блокчейну: запити користувачів перетворюються на вектори, здійснюється пряма пошукова діяльність в межах блокчейну для знаходження схожих даних та повернення результатів, що забезпечує обробку всього процесу в єдиному середовищі.
Джерело: Tiger Research
Просте порівняння: раніше розробники повинні були окремо керувати компонентами — так само, як при приготуванні їжі потрібно купувати каструлі, сковорідки, блендери та духовки. Chromia спростила процес, надавши багатофункціональний кухонний комбайн, інтегрувавши всі функції в одну систему.
Такий комплексний підхід значно спрощує процес розробки. Немає необхідності в зовнішніх сервісах і складному коді підключення, що скорочує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка записуються в ланцюжок, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує собою початок повної конвергенції блокчейну та штучного інтелекту.
3.2 Ефективність витрат: надзвичайна цінова конкурентоспроможність у порівнянні з існуючими послугами
Існує поширене упередження: послуги на основі блокчейн "незручні та дорогі". Особливо в традиційних моделях блокчейн, де кожна транзакція створює витрати на паливо, а витрати на перевантаження в ланцюзі різко зростають, що є помітним структурним дефектом. Непередбачуваність витрат стає основною перешкодою для підприємств, що впроваджують блокчейн-рішення.
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) — подібно до структури ціноутворення AWS або Google Cloud. Ця модель інстанціювання узгоджується з знайомими цінами на хмарні послуги, усуваючи поширені коливання витрат в блокчейн-мережах.
Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU щотижня, використовуючи нативний токен Chromia $CHR. Кожен SCU забезпечує базове зберігання 16 ГБ, вартість якого лінійно збільшується в залежності від використання. SCU можуть гнучко налаштовуватися відповідно до потреб, що забезпечує гнучкий та ефективний розподіл ресурсів. Ця модель, зберігаючи децентралізацію мережі, інтегрує передбачуване ціноутворення за використанням Web2 - значно підвищуючи прозорість витрат та ефективність.
Джерело: Chromia, Tiger Research
Chromia векторна база даних подальше посилює конкурентні переваги за витратами. Згідно з внутрішніми бенчмарками, місячні експлуатаційні витрати цієї бази даних становлять 727 доларів США (на основі 2 SCU та 50 ГБ зберігання) — на 57% менше, ніж у подібних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність походить з багатошарової структурної ефективності. Chromia виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до умов блокчейну, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу ціну на послуги на інфраструктурі AWS або GCP, тоді як Chromia безпосередньо надає обчислювальну потужність та зберігання через операторів вузлів, зменшуючи проміжні шари та супутні витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність обслуговування. Паралельна робота багатьох вузлів надає мережі природну високу доступність — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типові високі витрати на інфраструктуру з високою доступністю та потребу у великих командах підтримки в моделях Web2 SaaS суттєво знижуються, що зменшує операційні витрати та підвищує стійкість системи.
Незважаючи на те, що пройшов лише місяць з моменту запуску, векторна база даних Chromia вже проявила початкову привабливість, і розробляється кілька інноваційних випадків використання. Щоб прискорити прийняття, Chromia активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам з меншими ризиками досліджувати нові ідеї. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI 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 дослідницького контенту та онлайнових даних проектів Web3 у векторні вкладення, щоб AI-агенти могли надавати інтелектуальні послуги.
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, більше даних постійно генерується та зберігається в Chromia — закладаючи основу для «AI-колеса». Текст, зображення та дані транзакцій з блокчейн-додатків зберігаються у структурованих векторних формах у базі даних Chromia, формуючи багатий набір даних, що можуть бути використані для навчання AI.
Ці накопичені дані стали основним навчальним матеріалом штучного інтелекту, що сприяє постійному підвищенню продуктивності. Наприклад, штучний інтелект, який навчається на торгових патернах великої кількості користувачів, може надавати більш точні та індивідуальні фінансові поради. Ці передові програми штучного інтелекту залучають більше користувачів, покращуючи користувацький досвід, а зростання користувачів призведе до багатшого накопичення даних, утворюючи замкнутий цикл сталого екологічного розвитку.
Після запуску основної мережі Mimir, Chromia зосередиться на трьох основних напрямках:
Посилення EVM-індексації основних ланцюгів, таких як BSC, Ethereum, Base тощо;
Розширення можливостей AI-інферування для підтримки ширшого спектру моделей та випадків використання;
Розширення екосистеми розробників за допомогою більш зручних інструментів і інфраструктури.
5.1 Інновації EVM-індексації
Внутрішня складність блокчейну протягом тривалого часу була основною перешкодою для розробників. Для цього Chromia запустила інноваційне індексування, орієнтоване на розробників, яке має на меті в корені спростити запити до даних в ланцюгу. Чітка мета: значно підвищити ефективність і гнучкість запитів, щоб дані блокчейну були більш доступними.
Цей метод представляє собою значну зміну в способі відстеження торгівлі NFT на Ethereum. Динамічна модель навчання даних Chromia та структура замінюють жорстку попередньо визначену структуру запитів, що дозволяє ідентифікувати найбільш ефективні шляхи отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію торгівлі на ланцюгу, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні торгові потоки.
5.2 Розширення можливостей штучного інтелекту
Вищезгаданий прогрес у індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції в Chromia. Проект успішно запустив перше розширення AI-інференції на тестовій мережі, зосередившись 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 технологічної оптимізації, відображаючи стратегічну узгодженість з швидким темпом інновацій AI-моделей. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних AI-моделей на вузлах постачальників, Chromia має на меті подолати межі розподіленого навчання та міркування AI.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно налагоджує співпрацю, щоб максимально реалізувати потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючись на розробці застосунків на основі ШІ. Ці зусилля спрямовані на підвищення корисності та попиту в мережі.
Компанія націлюється на впливові сфери, такі як агентування досліджень ШІ, децентралізовані системи рекомендацій, контекстний пошук тексту та пошук семантичної схожості. Цей план перевищує технічну підтримку — створення платформи, на якій розробники можуть будувати справжні додатки з цінністю для користувачів. Попередньо покращений індекс даних та можливості висновування ШІ мають стати основним двигуном для розробки цих додатків.
Онлайн-векторна база даних Chromia робить її провідним конкурентом у сфері інтеграції блокчейн та ШІ. Її інноваційний підхід — пряма інтеграція векторної бази даних в блокчейн — не був реалізований в інших екосистемах, що підкреслює чітку технічну перевагу.
Хмарна модель оренди SCU платформи також вводить привабливу парадигму для розробників, які звикли до системи витрат на паливо. Ця прогнозована та оптимізована структура витрат особливо підходить для великих AI-додатків, становлячи ключову точку диференціації. Варто зазначити, що витрати на використання приблизно на 57% нижчі, ніж у послугах векторних баз даних Web2, що істотно підвищує конкурентоспроможність Chromia на ринку.
Тим не менше, Chromia стикається з ключовими викликами — особливо з усвідомленням ринку та зростанням екосистеми. Важливо донести до розробників та підприємств складні інновації, такі як її рідна мова програмування (Rell) та інтеграція штучного інтелекту на блокчейні. Щоб зберегти лідируючу позицію, необхідна постійна технічна розробка та розширення екосистеми, особливо коли інші блокчейн-платформи починають націлюватися на подібні випадки використання.
Довгостроковий успіх залежить від перевірки фактичних випадків використання та забезпечення стійкості економічної моделі токенів. Вплив моделі оренди SCU на довгострокову вартість токенів, ефективні стратегії прийняття розробниками та створення суттєвих бізнес-додатків будуть вирішальними факторами майбутнього розвитку Chromia.
Chromia вже здобула раннє лідерство в новій сфері інтеграції Web3 та AI. Проте, щоб перетворити технологічні відмінності на стійку ринкову цінність, необхідно продовжувати вдосконалення на рівнях інфраструктури, екосистеми та комунікації. Наступні 12-24 місяці будуть критично важливими для формування довгострокової траєкторії Chromia.