Цей звіт був підготовлений Tiger Research і аналізує реалізацію векторної бази даних Chromia як приклад злиття технологій ШІ та Блокчейн.
Резюме основних моментів
Ланцюгова векторна інфраструктура: Chromia представила першу ланцюгову векторну базу даних, побудовану на PostgreSQL, що знаменує важливий крок у практичному злитті ШІ та Блокчейн.
Ефективність витрат та дружність до розробників: завдяки наданню інтегрованого середовища розробки блокчейн, яке на 57% дешевше, ніж традиційні векторні рішення, Chromia знижує поріг входження в розробку AI-Web3 застосунків.
Перспективи на майбутнє: Платформа планує розширитися до індексації EVM, можливостей AI-інференції та більш широкої підтримки екосистеми розробників, позиціонуючи Chromia як потенційного лідера в інноваціях AI в сфері Web3.
1. Стан інтеграції ШІ та Блокчейн
Джерело: Kiyotaka
Перетворення штучного інтелекту та Блокчейн вже давно привертає увагу галузі. Централізовані системи штучного інтелекту все ще стикаються з проблемами прозорості, надійності та передбачуваності витрат — і ці сфери часто вважаються потенційними рішеннями з боку Блокчейн.
Хоча ринок AI-агентів вибухне наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато ініціатив залежать від спекулятивного інтересу до криптовалюти для отримання фінансування та曝光, а не досліджують глибоку технологічну або функціональну синергію з Web3. Тому оцінка численних проектів впала більш ніж на 90% від пікових значень.
Корінь труднощів у досягненні суттєвої синергії між ШІ та блокчейном полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш помітною є складність обробки даних на ланцюзі — дані все ще розрізнені, технологічна волатильність висока. Якби доступ до даних і їх використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже досягла б більш чітких результатів.
Ця проблема схожа на сценарій Ромео і Джульєтти: дві потужні технології з різних сфер не мають спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що галузі потрібна інфраструктура, яка зможе подолати цю прірву — яка б доповнювала переваги AI та Блокчейн, а також слугувала б точкою перетворення обох.
Для подолання цього виклику необхідні системи, які поєднують у собі економічну ефективність та 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 популяризацією додатків штучного інтелекту з'явилися векторні бази даних, які вирішують обмеження традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо тощо, у математичних представленнях, які називаються «векторами». Оскільки дані витягуються на основі подібності, а не точності, векторні бази даних більше підходять для розуміння мови та контексту штучним інтелектом, 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 надавати пов'язаний контент, такий як «cat», «dog», «wolf» тощо. Це стало можливим завдяки зберіганню інформації у вигляді числових векторів, що захоплює відносини на основі концептуальної подібності (а не точного формулювання).
Приклад діалогу: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", якщо відповідь "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції — незважаючи на те, що не були використані чіткі емоційні слова. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряме відповідність слів. Це імітує людські когнітивні моделі, реалізуючи більш природний інтелектуальний AI-взаємодію.
У Web2 вартість векторних баз даних уже широко визнана. Такі платформи, як Pinecone (100 мільйонів доларів), Weaviate (50 мільйонів доларів), Milvus (60 мільйонів доларів) та Chroma (18 мільйонів доларів), отримали значні інвестиції. На відміну від цього, Web3 завжди було важко розробити порівнянні рішення, що призвело до того, що інтеграція ШІ та Блокчейн більше залишається на теоретичному рівні.
3. Візія векторної бази даних на Блокчейні Chromia
Джерело: Tiger Research
Chromia——Layer1 реляційний Блокчейн, побудований на базі PostgreSQL——виділяється завдяки своїй здатності обробки структурованих даних та дружньому середовищу для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia вже почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейну та технології ШІ.
Нещодавній етап — це запуск "Розширення Chromia", яке інтегрує PgVector (відкрите рішення для пошуку подібності векторів, що широко використовується в базах даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний пошук подібних текстів або зображень, забезпечуючи чітку практичність для додатків на основі ШІ.
PgVector вже укорінився в традиційній технологічній екосистемі. Часто вважається альтернативою до основного сервісу бази даних Firebase, Supabase використовує PgVector для підтримки високопродуктивного векторного пошуку. Його зростаюча популярність на платформі PostgreSQL відображає широку довіру галузі до цього інструменту.
Інтегруючи PgVector, Chromia впроваджує можливості векторного пошуку в Web3, приводячи свою інфраструктуру у відповідність із перевіреними стандартами традиційного технологічного стеку. Ця інтеграція відіграє ключову роль у оновленні основної мережі Mimir у березні 2025 року і вважається першим важливим кроком до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.
3.1 Інтегроване середовище: Повна інтеграція Блокчейн та ШІ
Основним викликом для розробників, які намагаються об'єднати Блокчейн та ШІ, є складність. Створення AI-додатків на існуючому Блокчейні вимагає підключення до кількох зовнішніх систем, що є складним процесом. Наприклад, розробники повинні зберігати дані на ланцюзі, виконувати AI-моделі на зовнішніх серверах та створювати незалежні векторні бази даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза мережею, дані повинні постійно переміщатися між середовищами на мережі та поза нею. Це не лише збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й викликає серйозні вразливості безпеки — передача даних між системами загострює ризик хакерських атак та знижує загальну прозорість.
Chromia надає фундаментальне рішення, інтегруючи векторні бази даних безпосередньо в блокчейн. На Chromia вся обробка виконується в ланцюжку: запити користувачів перетворюються на вектори, а аналогічні дані шукаються безпосередньо в ланцюжку та повертаються результати, реалізуючи весь процес обробки в одному середовищі.
Джерело: Tiger Research
Простим аналогією: раніше розробники повинні були окремо управляти компонентами – як приготування їжі, коли потрібно купувати каструлю, сковороду, блендер і духову шафу. Chromia спростила процес, надаючи багатофункціональний кухонний прилад, який інтегрує всі функції в одну систему.
Цей інтеграційний підхід значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів та складного коду підключення, що зменшує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка записуються в Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн з AI.
3.2 Ефективність витрат: видатна цінова конкурентоспроможність порівняно з існуючими послугами
Існує поширене упередження: послуги на Блокчейн "незручні та дорогі". Особливо в традиційних моделях Блокчейн, кожна транзакція генерує витрати на паливо, що призводить до суттєвих структурних недоліків, пов'язаних зі зростанням витрат на переповненість Блокчейн. Непередбачуваність витрат стала основною перепоною для підприємств, що впроваджують рішення на основі Блокчейн.
Джерело: Chromia
Chromia вирішує проблеми за рахунок ефективної архітектури та диференційованої бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі плати за паливо в Блокчейн, Chromia впроваджує систему оренди обчислювальних одиниць серверів (SCU) — схожу на цінову структуру AWS або Google Cloud. Ця модель інстанціювання відповідає знайомій ціні на послуги в хмарі, усуваючи поширені коливання витрат у Блокчейн-мережах.
Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU щотижня, використовуючи рідний токен Chromia $CHR. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, а вартість лінійно розширюється залежно від використання. SCU можна еластично налаштовувати відповідно до потреб, забезпечуючи гнучкий та ефективний розподіл ресурсів. Ця модель, зберігаючи децентралізацію мережі, інтегрує передбачуване тарифікацію використання послуг Web2 — значно підвищуючи прозорість витрат та ефективність.
Джерело: Chromia, Tiger Research
Chromia векторна база даних подальше зміцнює вартісні переваги. Згідно з внутрішнім бенчмарком, операційні витрати цієї бази даних становлять 727 доларів на місяць (на основі 2 SCU та 50 ГБ зберігання) — на 57% менше, ніж у аналогічних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність зумовлена множинною структурною ефективністю. Chromia виграє від технічної оптимізації адаптації PgVector до ончейн-середовища, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. У той час як традиційні послуги поєднуються з високими преміями за обслуговування в інфраструктурі AWS або GCP, Chromia надає обчислювальну потужність і сховище безпосередньо через операторів вузлів, знижуючи середній рівень і пов'язані з цим витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Багато вузлів, що працюють паралельно, роблять мережу природно високодоступною — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типовий високий витратний інфраструктурний рівень високої доступності та вимоги до великих команд підтримки в моделі Web2 SaaS значно знижуються, що зменшує витрати на експлуатацію та підвищує стійкість системи.
4. Початок злиття Блокчейн та ШІ
Незважаючи на те, що минув лише місяць після запуску, векторна база даних Chromia вже демонструє ранню популярність, з кількома інноваційними варіантами використання в розробці. Щоб прискорити впровадження, Chromia активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання бази даних накладених векторів.
Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI в DeFi послуги, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для спільного використання даних користувачів та інструменти управління знаннями, що базуються на спільноті.
Джерело: Tiger Research
Припустимо, що прикладом є "AI Web3 дослідницький хаб", розроблений Tiger Labs. Ця система використовує інфраструктуру Chromia для перетворення дослідницького контенту та даних Web3 проектів на блокчейні в векторні вбудовування, які забезпечують інтелектуальні послуги агентів AI.
Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюзі через векторну базу даних Chromia, що забезпечує значне прискорення відповідей. Поєднуючи можливості індексування EVM від Chromia, система може аналізувати активність у ланцюзі Ethereum, BNB Chain, Base та інших — підтримуючи широкий спектр проєктів. Варто зазначити, що контекст діалогу користувача зберігається в ланцюзі, що забезпечує повну прозорість рекомендацій для інвесторів та інших кінцевих користувачів.
Джерело: Tiger Research
З ростом різноманітних випадків використання генерується більше даних, які продовжують зберігатися в Chromia — закладаючи основу для «AI-колеса». Текст, зображення та транзакційні дані з блокчейн-додатків зберігаються в структурованому векторному форматі в базі даних Chromia, формуючи багатий набір даних, які можуть бути навчальними для AI.
Ці накопичені дані стають основним навчальним матеріалом для ШІ, що забезпечує постійне підвищення продуктивності. Наприклад, ШІ, що навчається на величезних обсягах торгових моделей користувачів, може надавати більш точні індивідуалізовані фінансові рекомендації. Ці передові застосування ШІ залучають більше користувачів через покращення досвіду користувачів, а зростання кількості користувачів, у свою чергу, спонукає до накопичення 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:
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 та інфраструктури.
5.1 Інновації в індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейну протягом тривалого часу була головною перешкодою для розробників. З цією метою, Chromia запроваджує інноваційну індексаційну схему, орієнтовану на розробників, яка має на меті кардинально спростити запити на дані в ланцюзі. Чітка мета: значно підвищити ефективність та гнучкість запитів, щоб дані Блокчейну були легшими для отримання.
Цей метод представляє собою суттєву зміну способу відстеження транзакцій NFT в Ethereum. Динамічна навчальна модель даних Chromia замінює жорстку попередньо визначену структуру запитів, щоб виявити найефективніший шлях для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію транзакцій з предметами на ланцюзі, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні потоки транзакцій.
5.2 Розширення можливостей AI-інференції
Вищезазначений прогрес в індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції Chromia. Проект успішно запустив перше розширення AI-інференції на тестовій мережі, зосередившись на підтримці відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження Python-клієнта значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в середовищі Chromia.
Цей розвиток виходить за межі технічної оптимізації та відображає стратегічну узгодженість з швидким темпом інновацій моделей ШІ. Підтримуючи прямий запуск все більш різноманітних потужних моделей ШІ на вузлах постачальників, Chromia прагне подолати межі розподіленого навчання та інтерпретації ШІ.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно будує партнерства, щоб реалізувати весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці застосунків, керованих ШІ. Ці зусилля мають на меті підвищити ефективність та попит мережі.
Компанія націлена на дослідження в галузі AI, децентралізовані рекомендовані системи, контекстно-орієнтований текстовий пошук та пошук семантичної подібності в інших впливових сферах. Цей план виходить за межі технічної підтримки – створення платформи, на якій розробники можуть створювати застосунки, що приносять реальну цінність користувачам. Попереднє покращене індексування даних і можливості AI-інференції мають 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 ШІ. Її інноваційний підхід — безпосередня інтеграція векторної бази даних на блокчейні — поки не 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 передбачувана та оптимізована структура витрат особливо підходить для масштабних AI-додатків, що становить ключову різницю. Варто зазначити, що витрати на використання приблизно на 57% нижчі, ніж у послугах векторних баз даних Web2, що значно посилює конкурентоспроможність Chromia на ринку.
Незважаючи на це, Chromia стикається з ключовими викликами — особливо в розумінні ринку та зростанні екосистеми. Вкрай важливо донести до розробників та підприємств складні інновації, такі як її рідна мова програмування (Rell) та інтеграція штучного інтелекту в блокчейн. Для підтримки лідерства необхідна безперервна технологічна 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 токена. Вплив моделі оренди SCU на довгострокову цінність токена, ефективні стратегії прийняття розробниками та створення суттєвих комерційних випадків застосування стануть вирішальними факторами майбутнього розвитку Chromia.
Chromia вже встановила раннє лідерство у новій галузі інтеграції Web3-AI. Однак перетворення технологічних відмінностей на стійку ринкову вартість вимагатиме постійного прогресу в інфраструктурі, екосистемі та комунікаціях. 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 поєднуються ШІ та Блокчейн?
Цей звіт був підготовлений Tiger Research і аналізує реалізацію векторної бази даних Chromia як приклад злиття технологій ШІ та Блокчейн.
Резюме основних моментів
1. Стан інтеграції ШІ та Блокчейн
Джерело: Kiyotaka
Перетворення штучного інтелекту та Блокчейн вже давно привертає увагу галузі. Централізовані системи штучного інтелекту все ще стикаються з проблемами прозорості, надійності та передбачуваності витрат — і ці сфери часто вважаються потенційними рішеннями з боку Блокчейн.
Хоча ринок AI-агентів вибухне наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато ініціатив залежать від спекулятивного інтересу до криптовалюти для отримання фінансування та曝光, а не досліджують глибоку технологічну або функціональну синергію з Web3. Тому оцінка численних проектів впала більш ніж на 90% від пікових значень.
Корінь труднощів у досягненні суттєвої синергії між ШІ та блокчейном полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш помітною є складність обробки даних на ланцюзі — дані все ще розрізнені, технологічна волатильність висока. Якби доступ до даних і їх використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже досягла б більш чітких результатів.
Ця проблема схожа на сценарій Ромео і Джульєтти: дві потужні технології з різних сфер не мають спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що галузі потрібна інфраструктура, яка зможе подолати цю прірву — яка б доповнювала переваги AI та Блокчейн, а також слугувала б точкою перетворення обох.
Для подолання цього виклику необхідні системи, які поєднують у собі економічну ефективність та 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 популяризацією додатків штучного інтелекту з'явилися векторні бази даних, які вирішують обмеження традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо тощо, у математичних представленнях, які називаються «векторами». Оскільки дані витягуються на основі подібності, а не точності, векторні бази даних більше підходять для розуміння мови та контексту штучним інтелектом, 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 надавати пов'язаний контент, такий як «cat», «dog», «wolf» тощо. Це стало можливим завдяки зберіганню інформації у вигляді числових векторів, що захоплює відносини на основі концептуальної подібності (а не точного формулювання).
Приклад діалогу: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", якщо відповідь "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції — незважаючи на те, що не були використані чіткі емоційні слова. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряме відповідність слів. Це імітує людські когнітивні моделі, реалізуючи більш природний інтелектуальний AI-взаємодію.
У Web2 вартість векторних баз даних уже широко визнана. Такі платформи, як Pinecone (100 мільйонів доларів), Weaviate (50 мільйонів доларів), Milvus (60 мільйонів доларів) та Chroma (18 мільйонів доларів), отримали значні інвестиції. На відміну від цього, Web3 завжди було важко розробити порівнянні рішення, що призвело до того, що інтеграція ШІ та Блокчейн більше залишається на теоретичному рівні.
3. Візія векторної бази даних на Блокчейні Chromia
Джерело: Tiger Research
Chromia——Layer1 реляційний Блокчейн, побудований на базі PostgreSQL——виділяється завдяки своїй здатності обробки структурованих даних та дружньому середовищу для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia вже почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейну та технології ШІ.
Нещодавній етап — це запуск "Розширення Chromia", яке інтегрує PgVector (відкрите рішення для пошуку подібності векторів, що широко використовується в базах даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний пошук подібних текстів або зображень, забезпечуючи чітку практичність для додатків на основі ШІ.
PgVector вже укорінився в традиційній технологічній екосистемі. Часто вважається альтернативою до основного сервісу бази даних Firebase, Supabase використовує PgVector для підтримки високопродуктивного векторного пошуку. Його зростаюча популярність на платформі PostgreSQL відображає широку довіру галузі до цього інструменту.
Інтегруючи PgVector, Chromia впроваджує можливості векторного пошуку в Web3, приводячи свою інфраструктуру у відповідність із перевіреними стандартами традиційного технологічного стеку. Ця інтеграція відіграє ключову роль у оновленні основної мережі Mimir у березні 2025 року і вважається першим важливим кроком до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.
3.1 Інтегроване середовище: Повна інтеграція Блокчейн та ШІ
Основним викликом для розробників, які намагаються об'єднати Блокчейн та ШІ, є складність. Створення AI-додатків на існуючому Блокчейні вимагає підключення до кількох зовнішніх систем, що є складним процесом. Наприклад, розробники повинні зберігати дані на ланцюзі, виконувати AI-моделі на зовнішніх серверах та створювати незалежні векторні бази даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза мережею, дані повинні постійно переміщатися між середовищами на мережі та поза нею. Це не лише збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й викликає серйозні вразливості безпеки — передача даних між системами загострює ризик хакерських атак та знижує загальну прозорість.
Chromia надає фундаментальне рішення, інтегруючи векторні бази даних безпосередньо в блокчейн. На Chromia вся обробка виконується в ланцюжку: запити користувачів перетворюються на вектори, а аналогічні дані шукаються безпосередньо в ланцюжку та повертаються результати, реалізуючи весь процес обробки в одному середовищі.
Джерело: Tiger Research
Простим аналогією: раніше розробники повинні були окремо управляти компонентами – як приготування їжі, коли потрібно купувати каструлю, сковороду, блендер і духову шафу. Chromia спростила процес, надаючи багатофункціональний кухонний прилад, який інтегрує всі функції в одну систему.
Цей інтеграційний підхід значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів та складного коду підключення, що зменшує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка записуються в Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн з AI.
3.2 Ефективність витрат: видатна цінова конкурентоспроможність порівняно з існуючими послугами
Існує поширене упередження: послуги на Блокчейн "незручні та дорогі". Особливо в традиційних моделях Блокчейн, кожна транзакція генерує витрати на паливо, що призводить до суттєвих структурних недоліків, пов'язаних зі зростанням витрат на переповненість Блокчейн. Непередбачуваність витрат стала основною перепоною для підприємств, що впроваджують рішення на основі Блокчейн.
Джерело: Chromia
Chromia вирішує проблеми за рахунок ефективної архітектури та диференційованої бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі плати за паливо в Блокчейн, Chromia впроваджує систему оренди обчислювальних одиниць серверів (SCU) — схожу на цінову структуру AWS або Google Cloud. Ця модель інстанціювання відповідає знайомій ціні на послуги в хмарі, усуваючи поширені коливання витрат у Блокчейн-мережах.
Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU щотижня, використовуючи рідний токен Chromia $CHR. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, а вартість лінійно розширюється залежно від використання. SCU можна еластично налаштовувати відповідно до потреб, забезпечуючи гнучкий та ефективний розподіл ресурсів. Ця модель, зберігаючи децентралізацію мережі, інтегрує передбачуване тарифікацію використання послуг Web2 — значно підвищуючи прозорість витрат та ефективність.
Джерело: Chromia, Tiger Research
Chromia векторна база даних подальше зміцнює вартісні переваги. Згідно з внутрішнім бенчмарком, операційні витрати цієї бази даних становлять 727 доларів на місяць (на основі 2 SCU та 50 ГБ зберігання) — на 57% менше, ніж у аналогічних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність зумовлена множинною структурною ефективністю. Chromia виграє від технічної оптимізації адаптації PgVector до ончейн-середовища, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. У той час як традиційні послуги поєднуються з високими преміями за обслуговування в інфраструктурі AWS або GCP, Chromia надає обчислювальну потужність і сховище безпосередньо через операторів вузлів, знижуючи середній рівень і пов'язані з цим витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Багато вузлів, що працюють паралельно, роблять мережу природно високодоступною — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типовий високий витратний інфраструктурний рівень високої доступності та вимоги до великих команд підтримки в моделі Web2 SaaS значно знижуються, що зменшує витрати на експлуатацію та підвищує стійкість системи.
4. Початок злиття Блокчейн та ШІ
Незважаючи на те, що минув лише місяць після запуску, векторна база даних Chromia вже демонструє ранню популярність, з кількома інноваційними варіантами використання в розробці. Щоб прискорити впровадження, Chromia активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання бази даних накладених векторів.
Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI в DeFi послуги, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для спільного використання даних користувачів та інструменти управління знаннями, що базуються на спільноті.
Джерело: Tiger Research
Припустимо, що прикладом є "AI Web3 дослідницький хаб", розроблений Tiger Labs. Ця система використовує інфраструктуру Chromia для перетворення дослідницького контенту та даних Web3 проектів на блокчейні в векторні вбудовування, які забезпечують інтелектуальні послуги агентів AI.
Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюзі через векторну базу даних Chromia, що забезпечує значне прискорення відповідей. Поєднуючи можливості індексування EVM від Chromia, система може аналізувати активність у ланцюзі Ethereum, BNB Chain, Base та інших — підтримуючи широкий спектр проєктів. Варто зазначити, що контекст діалогу користувача зберігається в ланцюзі, що забезпечує повну прозорість рекомендацій для інвесторів та інших кінцевих користувачів.
Джерело: Tiger Research
З ростом різноманітних випадків використання генерується більше даних, які продовжують зберігатися в Chromia — закладаючи основу для «AI-колеса». Текст, зображення та транзакційні дані з блокчейн-додатків зберігаються в структурованому векторному форматі в базі даних Chromia, формуючи багатий набір даних, які можуть бути навчальними для AI.
Ці накопичені дані стають основним навчальним матеріалом для ШІ, що забезпечує постійне підвищення продуктивності. Наприклад, ШІ, що навчається на величезних обсягах торгових моделей користувачів, може надавати більш точні індивідуалізовані фінансові рекомендації. Ці передові застосування ШІ залучають більше користувачів через покращення досвіду користувачів, а зростання кількості користувачів, у свою чергу, спонукає до накопичення 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 в індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейну протягом тривалого часу була головною перешкодою для розробників. З цією метою, Chromia запроваджує інноваційну індексаційну схему, орієнтовану на розробників, яка має на меті кардинально спростити запити на дані в ланцюзі. Чітка мета: значно підвищити ефективність та гнучкість запитів, щоб дані Блокчейну були легшими для отримання.
Цей метод представляє собою суттєву зміну способу відстеження транзакцій NFT в Ethereum. Динамічна навчальна модель даних Chromia замінює жорстку попередньо визначену структуру запитів, щоб виявити найефективніший шлях для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію транзакцій з предметами на ланцюзі, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні потоки транзакцій.
5.2 Розширення можливостей AI-інференції
Вищезазначений прогрес в індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції Chromia. Проект успішно запустив перше розширення AI-інференції на тестовій мережі, зосередившись на підтримці відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження Python-клієнта значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в середовищі Chromia.
Цей розвиток виходить за межі технічної оптимізації та відображає стратегічну узгодженість з швидким темпом інновацій моделей ШІ. Підтримуючи прямий запуск все більш різноманітних потужних моделей ШІ на вузлах постачальників, Chromia прагне подолати межі розподіленого навчання та інтерпретації ШІ.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно будує партнерства, щоб реалізувати весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці застосунків, керованих ШІ. Ці зусилля мають на меті підвищити ефективність та попит мережі.
Компанія націлена на дослідження в галузі AI, децентралізовані рекомендовані системи, контекстно-орієнтований текстовий пошук та пошук семантичної подібності в інших впливових сферах. Цей план виходить за межі технічної підтримки – створення платформи, на якій розробники можуть створювати застосунки, що приносять реальну цінність користувачам. Попереднє покращене індексування даних і можливості AI-інференції мають 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 ШІ. Її інноваційний підхід — безпосередня інтеграція векторної бази даних на блокчейні — поки не 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 передбачувана та оптимізована структура витрат особливо підходить для масштабних AI-додатків, що становить ключову різницю. Варто зазначити, що витрати на використання приблизно на 57% нижчі, ніж у послугах векторних баз даних Web2, що значно посилює конкурентоспроможність Chromia на ринку.
Незважаючи на це, Chromia стикається з ключовими викликами — особливо в розумінні ринку та зростанні екосистеми. Вкрай важливо донести до розробників та підприємств складні інновації, такі як її рідна мова програмування (Rell) та інтеграція штучного інтелекту в блокчейн. Для підтримки лідерства необхідна безперервна технологічна 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 токена. Вплив моделі оренди SCU на довгострокову цінність токена, ефективні стратегії прийняття розробниками та створення суттєвих комерційних випадків застосування стануть вирішальними факторами майбутнього розвитку Chromia.
Chromia вже встановила раннє лідерство у новій галузі інтеграції Web3-AI. Однак перетворення технологічних відмінностей на стійку ринкову вартість вимагатиме постійного прогресу в інфраструктурі, екосистемі та комунікаціях. Наступні 12-24 місяці будуть критично важливими для формування довгострокової траєкторії Chromia.
Оригінальне посилання