Báo cáo này được viết bởi Tiger Research, phân tích việc triển khai cơ sở dữ liệu vector của Chromia như một trường hợp kết hợp giữa công nghệ AI và Blockchain.
Tóm tắt điểm chính
Cơ sở hạ tầng vector trên chuỗi: Chromia đã ra mắt cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi đầu tiên được xây dựng trên PostgreSQL, đánh dấu một bước quan trọng trong việc kết hợp ứng dụng thực tế của AI và Blockchain.
Hiệu quả chi phí và tính thân thiện với nhà phát triển: Bằng cách cung cấp một môi trường phát triển tích hợp blockchain với chi phí thấp hơn 57% so với các giải pháp vector trong ngành truyền thống, Chromia đã giảm bớt rào cản gia nhập cho việc phát triển ứng dụng AI-Web3.
Triển vọng tương lai: Nền tảng dự định mở rộng đến chỉ mục EVM, khả năng suy luận AI và hỗ trợ hệ sinh thái phát triển rộng rãi hơn, định vị Chromia như một nhà lãnh đạo tiềm năng trong đổi mới AI trong lĩnh vực Web3.
1. Tình trạng hiện tại của sự kết hợp giữa AI và Blockchain
**Nguồn: Kiyotaka**
Sự giao thoa giữa AI và Blockchain lâu nay thu hút sự quan tâm của ngành. Hệ thống AI tập trung vẫn phải đối mặt với những thách thức về tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng dự đoán chi phí - những lĩnh vực thường được coi là giải pháp tiềm năng của Blockchain.
Mặc dù thị trường đại lý AI bùng nổ vào cuối năm 2024, nhưng hầu hết các dự án chỉ đạt được sự tích hợp bề mặt của hai công nghệ. Nhiều sáng kiến phụ thuộc vào sự quan tâm đầu cơ của tiền điện tử để huy động vốn và sự chú ý, thay vì khám phá sự hợp tác sâu về công nghệ hoặc chức năng với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm hơn 90% so với mức đỉnh.
Nguồn gốc của việc AI và Blockchain khó đạt được sự hợp tác thực chất nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Trong số đó, nổi bật nhất là độ phức tạp của việc xử lý dữ liệu trên chuỗi - dữ liệu vẫn còn phân tán, tính biến động của công nghệ rất cao. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể đơn giản như hệ thống truyền thống, ngành này có thể đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn.
Tình huống này giống như kịch bản của Romeo và Juliet: Hai công nghệ mạnh mẽ đến từ các lĩnh vực khác nhau thiếu ngôn ngữ chung hoặc điểm giao thoa thực sự. Rõ ràng là ngành công nghiệp cần một cơ sở hạ tầng có thể thu hẹp khoảng cách - vừa có thể bổ sung cho những lợi thế của AI và Blockchain, vừa có thể là điểm giao thoa của cả hai.
Để đối phó với thách thức này, cần có một hệ thống vừa hiệu quả về chi phí vừa có hiệu suất cao để phù hợp với độ tin cậy của các công cụ tập trung hiện có. Trong bối cảnh này, công nghệ cơ sở dữ liệu vector, hỗ trợ phần lớn các đổi mới AI ngày nay, đang trở thành một yếu tố quan trọng.
2. Sự cần thiết của cơ sở dữ liệu vector
Với sự phổ biến của ứng dụng AI, cơ sở dữ liệu vector đã nổi bật nhờ giải quyết những hạn chế của hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống. Những cơ sở dữ liệu này lưu trữ dữ liệu phức tạp như văn bản, hình ảnh, âm thanh bằng cách chuyển đổi chúng thành một dạng biểu diễn toán học gọi là "vector". Do việc truy xuất dữ liệu dựa trên sự tương đồng (chứ không phải độ chính xác), cơ sở dữ liệu vector phù hợp hơn với logic hiểu ngôn ngữ và ngữ cảnh của AI.
**Nguồn: weaviate**
Cơ sở dữ liệu truyền thống giống như danh mục thư viện — chỉ trả về những cuốn sách chứa từ "kitten", trong khi cơ sở dữ liệu vector có thể trình bày các nội dung liên quan như "cat", "dog", "wolf". Điều này nhờ vào việc hệ thống lưu trữ thông tin dưới dạng vector số, nắm bắt mối quan hệ dựa trên sự tương đồng về khái niệm (chứ không phải theo cách diễn đạt chính xác).
Lấy ví dụ về cuộc đối thoại: Khi được hỏi "Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?", nếu trả lời "Bầu trời đặc biệt trong xanh", chúng ta vẫn có thể hiểu được cảm xúc tích cực của họ - mặc dù không sử dụng từ ngữ cảm xúc rõ ràng. Cơ sở dữ liệu vector hoạt động theo cách tương tự, cho phép hệ thống hiểu những ý nghĩa tiềm ẩn thay vì dựa vào sự khớp từ trực tiếp. Điều này mô phỏng cách nhận thức của con người, tạo ra sự tương tác AI tự nhiên hơn.
Trong Web2, giá trị của cơ sở dữ liệu vector đã được công nhận rộng rãi. Các nền tảng như Pinecone (100 triệu USD), Weaviate (50 triệu USD), Milvus (60 triệu USD) và Chroma (18 triệu USD) đã nhận được đầu tư lớn. So với đó, Web3 luôn gặp khó khăn trong việc phát triển các giải pháp tương đương, khiến cho sự kết hợp giữa AI và Blockchain vẫn chủ yếu dừng lại ở mức lý thuyết.
3. Tầm nhìn của cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi Chromia
**Nguồn: Tiger Research**
Chromia——Blockchain quan hệ Layer1 được xây dựng trên PostgreSQL——nổi bật nhờ khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc và môi trường thân thiện với nhà phát triển. Dựa vào cơ sở dữ liệu quan hệ của nó, Chromia đã bắt đầu khám phá sự tích hợp sâu sắc giữa Blockchain và công nghệ AI.
Cột mốc gần đây là việc ra mắt "Mở rộng Chromia", mở rộng này tích hợp PgVector (một công cụ tìm kiếm tương tự vector mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong cơ sở dữ liệu PostgreSQL). PgVector hỗ trợ truy vấn hiệu quả các văn bản hoặc hình ảnh tương tự, cung cấp tính thực tiễn rõ ràng cho các ứng dụng AI điều khiển.
PgVector đã có nền tảng vững chắc trong hệ sinh thái công nghệ truyền thống. Supabase, thường được xem là sự thay thế cho dịch vụ cơ sở dữ liệu chính thống Firebase, sử dụng PgVector để hỗ trợ tìm kiếm vector hiệu suất cao. Sự phổ biến ngày càng tăng của nó trên nền tảng PostgreSQL phản ánh sự tự tin rộng rãi của ngành đối với công cụ này.
Bằng cách tích hợp PgVector, Chromia sẽ đưa khả năng tìm kiếm theo vector vào Web3, làm cho cơ sở hạ tầng của nó phù hợp với các tiêu chuẩn đã được xác minh của công nghệ truyền thống. Sự tích hợp này sẽ đóng vai trò cốt lõi trong việc nâng cấp mạng chính Mimir vào tháng 3 năm 2025, được coi là bước cơ bản tiến tới khả năng tương tác liền mạch giữa AI và Blockchain.
3.1 Môi trường tích hợp toàn diện: Sự kết hợp hoàn toàn giữa Blockchain và AI
Thách thức lớn nhất đối với các nhà phát triển đang cố gắng kết hợp blockchain và AI là sự phức tạp. **Tạo một ứng dụng AI trên một blockchain hiện có đòi hỏi một quy trình phức tạp kết nối nhiều hệ thống bên ngoài. Ví dụ: các nhà phát triển cần lưu trữ dữ liệu trên chuỗi, chạy các mô hình AI trên các máy chủ bên ngoài và xây dựng cơ sở dữ liệu vectơ độc lập.
Cấu trúc phân mảnh này dẫn đến hoạt động kém hiệu quả. Người dùng truy vấn được xử lý bên ngoài chuỗi, dữ liệu cần liên tục di chuyển giữa môi trường trên chuỗi và ngoài chuỗi. Điều này không chỉ làm tăng thời gian phát triển và chi phí cơ sở hạ tầng, mà còn gây ra lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng — việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống làm gia tăng rủi ro tấn công của hacker và giảm tính minh bạch tổng thể.
Chromia cung cấp giải pháp căn bản bằng cách tích hợp cơ sở dữ liệu vector trực tiếp vào Blockchain. Tại Chromia, tất cả các xử lý đều được thực hiện trên chuỗi: các truy vấn của người dùng được chuyển đổi thành vector, tìm kiếm dữ liệu tương tự trực tiếp trên chuỗi và trả về kết quả, thực hiện quy trình xử lý trong một môi trường duy nhất.
**Nguồn: Tiger Research**
Một sự so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển phải quản lý các thành phần riêng lẻ - giống như việc nấu ăn cần phải mua nồi, chảo, máy đánh trứng và lò nướng. Chromia đơn giản hóa quy trình bằng cách cung cấp một chiếc máy đa chức năng, tích hợp tất cả các chức năng vào một hệ thống duy nhất.
Phương pháp tích hợp này đơn giản hóa quy trình phát triển một cách đáng kể. Không cần dịch vụ bên ngoài và mã kết nối phức tạp, giảm thời gian và chi phí phát triển. Hơn nữa, tất cả dữ liệu và xử lý đều được ghi lại trên chuỗi, đảm bảo hoàn toàn minh bạch. Điều này đánh dấu sự khởi đầu của sự hòa nhập hoàn toàn giữa Blockchain và AI.
3.2 Hiệu quả chi phí: So với dịch vụ hiện tại, có sức cạnh tranh về giá vượt trội.
Có một định kiến phổ biến: dịch vụ trên chuỗi "khó khăn và đắt đỏ". Đặc biệt trong mô hình blockchain truyền thống, mỗi giao dịch phát sinh phí nhiên liệu và chi phí tắc nghẽn trên chuỗi tăng vọt do các khiếm khuyết cấu trúc nổi bật. Tính không thể đoán trước của chi phí đã trở thành trở ngại chính cho các doanh nghiệp trong việc áp dụng giải pháp blockchain.
**Nguồn: Chromia**
Chromia giải quyết các điểm đau bằng kiến trúc hiệu quả và mô hình kinh doanh khác biệt. Khác với mô hình phí nhiên liệu của blockchain truyền thống, Chromia giới thiệu hệ thống cho thuê đơn vị tính toán máy chủ (SCU) - tương tự như cấu trúc giá của AWS hoặc Google Cloud. Mô hình thể hiện này nhất quán với giá dịch vụ đám mây quen thuộc, loại bỏ sự dao động chi phí thường thấy của mạng blockchain.
Cụ thể, người dùng có thể sử dụng token gốc của Chromia $CHR để thuê SCU hàng tuần. Mỗi SCU cung cấp 16GB dung lượng lưu trữ tiêu chuẩn, chi phí sẽ mở rộng theo cách tuyến tính với mức sử dụng. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, đạt được phân bổ tài nguyên hiệu quả và linh hoạt. Mô hình này kết hợp giữa việc duy trì tính phi tập trung của mạng lưới và việc định giá mức sử dụng có thể dự đoán của dịch vụ Web2 - nâng cao đáng kể tính minh bạch và hiệu quả về chi phí.
**Nguồn: Chromia, Nghiên cứu Tiger**
Cơ sở dữ liệu vector Chromia càng củng cố ưu thế chi phí. Theo các bài kiểm tra nội bộ, chi phí vận hành hàng tháng của cơ sở dữ liệu này là 727 đô la (dựa trên 2 SCU và 50GB lưu trữ) — thấp hơn 57% so với các giải pháp cơ sở dữ liệu vector Web2 cùng loại.
Mức giá cạnh tranh này đến từ nhiều hiệu quả cấu trúc. Chromia hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector cho môi trường chuỗi khối, nhưng ảnh hưởng lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Dịch vụ truyền thống chồng lên cơ sở hạ tầng AWS hoặc GCP với mức giá dịch vụ cao, trong khi Chromia trực tiếp cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ thông qua các nhà điều hành nút, giảm thiểu các lớp trung gian và chi phí liên quan.
Cấu trúc phân tán cũng nâng cao độ tin cậy của dịch vụ. Việc nhiều nút hoạt động song song khiến mạng tự nhiên có khả năng sẵn sàng cao - ngay cả khi một số nút gặp sự cố. Do đó, nhu cầu về cơ sở hạ tầng có độ sẵn sàng cao và đội ngũ hỗ trợ lớn điển hình trong mô hình Web2 SaaS đã giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ bền của hệ thống.
4. Khởi đầu của sự hội nhập giữa Blockchain và AI
Mặc dù chỉ mới ra mắt một tháng, cơ sở dữ liệu vector của Chromia đã thể hiện sức hấp dẫn ban đầu, nhiều trường hợp sử dụng đổi mới đang được phát triển. Để thúc đẩy việc áp dụng, Chromia tích cực hỗ trợ các nhà xây dựng bằng cách tài trợ cho chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
Các khoản tài trợ này giảm bớt rào cản cho các thí nghiệm, cho phép các nhà phát triển khám phá ý tưởng mới với rủi ro thấp hơn. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm dịch vụ DeFi tích hợp AI, hệ thống gợi ý nội dung minh bạch, nền tảng chia sẻ dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng và công cụ quản lý tri thức do cộng đồng điều khiển.
**Nguồn: Tiger Research**
Giả định trường hợp như "Trung tâm Nghiên cứu AI Web3" do Tiger Labs phát triển. Hệ thống này sử dụng cơ sở hạ tầng Chromia để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu trên chuỗi của các dự án Web3 thành các nhúng vector, phục vụ cho các đại lý AI cung cấp dịch vụ thông minh.
Các đại lý AI này có thể truy vấn dữ liệu trên chuỗi trực tiếp qua cơ sở dữ liệu vector Chromia, đạt được sự gia tốc đáng kể trong phản hồi. Kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM của Chromia, hệ thống có thể phân tích các hoạt động trên chuỗi của Ethereum, BNB Chain, Base và nhiều dự án khác. Đáng chú ý là, ngữ cảnh cuộc trò chuyện của người dùng được lưu trữ trên chuỗi, cung cấp dòng gợi ý hoàn toàn minh bạch cho các nhà đầu tư và người dùng cuối.
**Nguồn: Nghiên cứu Tiger**
Với sự gia tăng các trường hợp sử dụng đa dạng, nhiều dữ liệu tiếp tục được tạo ra và lưu trữ trên Chromia - đặt nền tảng cho "AI flywheel". Dữ liệu văn bản, hình ảnh và giao dịch từ các ứng dụng Blockchain được lưu trữ dưới dạng vector có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu Chromia, hình thành tập dữ liệu phong phú có thể đào tạo cho AI.
Những dữ liệu tích lũy này trở thành tài liệu học tập cốt lõi của AI, thúc đẩy hiệu suất không ngừng tăng cường. Ví dụ, AI học từ mô hình giao dịch của hàng triệu người dùng có thể cung cấp các lời khuyên tài chính tùy chỉnh chính xác hơn. Những ứng dụng AI tiên tiến này thu hút nhiều người dùng hơn bằng cách nâng cao trải nghiệm người dùng, sự tăng trưởng người dùng sẽ lại thúc đẩy việc tích lũy dữ liệu phong phú hơn, hình thành một vòng tròn khép kín cho sự phát triển bền vững của hệ sinh thái.
5. Lộ trình của Chromia
Sau khi mạng chính Mimir được ra mắt, Chromia sẽ tập trung vào ba lĩnh vực:
Tăng cường chỉ mục EVM của các chuỗi chính như BSC, Ethereum, Base, v.v.;
Mở rộng khả năng suy diễn AI để hỗ trợ nhiều mô hình và trường hợp sử dụng hơn;
Mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển thông qua các công cụ và hạ tầng dễ sử dụng hơn.
5.1 Đổi mới chỉ mục EVM
Sự phức tạp vốn có của blockchain từ lâu đã là một trở ngại lớn đối với các nhà phát triển. Để đạt được điều này, Chromia đã đưa ra một giải pháp lập chỉ mục sáng tạo lấy nhà phát triển làm trung tâm nhằm mục đích đơn giản hóa triệt để các truy vấn dữ liệu trên chuỗi. Mục tiêu rất rõ ràng: làm cho dữ liệu blockchain dễ tiếp cận hơn bằng cách cải thiện đáng kể hiệu quả truy vấn và tính linh hoạt.
Phương pháp này đại diện cho một sự chuyển biến lớn trong cách theo dõi giao dịch NFT trên Ethereum. Mô hình và cấu trúc dữ liệu học động của Chromia thay thế cấu trúc truy vấn được định nghĩa cứng nhắc, từ đó nhận diện các con đường truy xuất thông tin hiệu quả nhất. Các nhà phát triển trò chơi có thể phân tích ngay lập tức lịch sử giao dịch tài sản trên chuỗi, các dự án DeFi có thể nhanh chóng theo dõi các luồng giao dịch phức tạp.
5.2 Mở rộng khả năng suy luận AI
Tiến trình chỉ mục dữ liệu trước đó đã đặt nền tảng cho khả năng suy luận AI mở rộng của Chromia. Dự án đã thành công triển khai mở rộng suy luận AI đầu tiên trên mạng thử nghiệm, tập trung hỗ trợ các mô hình AI mã nguồn mở. Đáng chú ý, việc giới thiệu khách hàng Python đã giảm đáng kể độ khó trong việc tích hợp các mô hình học máy trong môi trường Chromia.
Sự phát triển này vượt qua tối ưu hóa công nghệ, thể hiện sự căn chỉnh chiến lược với nhịp độ đổi mới của các mô hình AI. Bằng cách hỗ trợ việc chạy trực tiếp các mô hình AI mạnh mẽ ngày càng đa dạng trên các nút nhà cung cấp, Chromia nhằm mục đích vượt qua ranh giới của việc học và suy luận AI phân tán.
5.3 Chiến lược mở rộng hệ sinh thái cho nhà phát triển
Chromia đang tích cực thiết lập hợp tác, giải phóng toàn bộ tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, tập trung vào phát triển ứng dụng dựa trên AI. Những nỗ lực này nhằm nâng cao hiệu quả và nhu cầu của mạng.
Công ty nhắm đến các lĩnh vực có ảnh hưởng lớn như nghiên cứu AI, hệ thống gợi ý phi tập trung, tìm kiếm văn bản theo ngữ cảnh và tìm kiếm tương đồng ngữ nghĩa. Kế hoạch này vượt ra ngoài hỗ trợ công nghệ - tạo ra một nền tảng cho các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng tạo ra giá trị thực cho người dùng. Trước đó, khả năng lập chỉ mục dữ liệu và suy luận AI được tăng cường được kỳ vọng sẽ trở thành động cơ cốt lõi cho việc phát triển các ứng dụng này.
6. Tầm nhìn và thách thức thị trường của Chromia
Cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi của Chromia khiến nó trở thành một đối thủ hàng đầu trong lĩnh vực tích hợp blockchain-AI. Phương pháp đổi mới của nó - tích hợp trực tiếp cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi - chưa được thực hiện trong các hệ sinh thái khác, làm nổi bật lợi thế công nghệ rõ ràng.
Mô hình cho thuê SCU đám mây của nền tảng cũng mang lại sự chuyển biến hấp dẫn cho các nhà phát triển quen với hệ thống phí nhiên liệu. Cấu trúc chi phí có thể dự đoán và tối ưu này đặc biệt phù hợp với các ứng dụng AI quy mô lớn, tạo thành điểm khác biệt chính. Cần lưu ý rằng, chi phí sử dụng thấp hơn khoảng 57% so với dịch vụ cơ sở dữ liệu vector Web2, tăng cường đáng kể khả năng cạnh tranh của thị trường Chromia.
Dù vậy, Chromia đang đối mặt với những thách thức then chốt - đặc biệt là nhận thức thị trường và sự tăng trưởng hệ sinh thái. Việc truyền đạt những đổi mới phức tạp như ngôn ngữ lập trình gốc của nó (Rell) và tích hợp AI trên chuỗi đến các nhà phát triển và doanh nghiệp là vô cùng quan trọng. Để duy trì vị thế dẫn đầu, cần phải phát triển công nghệ liên tục và mở rộng hệ sinh thái, đặc biệt khi các nền tảng blockchain khác bắt đầu nhắm đến những trường hợp sử dụng tương tự.
Thành công lâu dài phụ thuộc vào việc xác thực các trường hợp sử dụng thực tế và đảm bảo tính bền vững của mô hình kinh tế token. Ảnh hưởng của mô hình cho thuê SCU đến giá trị lâu dài của token, chiến lược áp dụng hiệu quả của các nhà phát triển và việc tạo ra các trường hợp ứng dụng thương mại thực chất sẽ là yếu tố quyết định cho sự phát triển tương lai của Chromia.
Chromia đã thiết lập vị thế lãnh đạo sớm trong lĩnh vực hội nhập Web3-AI mới nổi. Tuy nhiên, việc chuyển đổi sự khác biệt công nghệ thành giá trị thị trường bền vững cần có những tiến bộ liên tục ở cấp độ cơ sở hạ tầng, hệ sinh thái và truyền thông. 12-24 tháng tới sẽ rất quan trọng trong việc định hình quỹ đạo dài hạn của Chromia.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Độ sâu phân tích cơ sở dữ liệu vector Chromia: AI và Blockchain làm thế nào để hòa nhập?
Báo cáo này được viết bởi Tiger Research, phân tích việc triển khai cơ sở dữ liệu vector của Chromia như một trường hợp kết hợp giữa công nghệ AI và Blockchain.
Tóm tắt điểm chính
1. Tình trạng hiện tại của sự kết hợp giữa AI và Blockchain
Sự giao thoa giữa AI và Blockchain lâu nay thu hút sự quan tâm của ngành. Hệ thống AI tập trung vẫn phải đối mặt với những thách thức về tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng dự đoán chi phí - những lĩnh vực thường được coi là giải pháp tiềm năng của Blockchain.
Mặc dù thị trường đại lý AI bùng nổ vào cuối năm 2024, nhưng hầu hết các dự án chỉ đạt được sự tích hợp bề mặt của hai công nghệ. Nhiều sáng kiến phụ thuộc vào sự quan tâm đầu cơ của tiền điện tử để huy động vốn và sự chú ý, thay vì khám phá sự hợp tác sâu về công nghệ hoặc chức năng với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm hơn 90% so với mức đỉnh.
Nguồn gốc của việc AI và Blockchain khó đạt được sự hợp tác thực chất nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Trong số đó, nổi bật nhất là độ phức tạp của việc xử lý dữ liệu trên chuỗi - dữ liệu vẫn còn phân tán, tính biến động của công nghệ rất cao. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể đơn giản như hệ thống truyền thống, ngành này có thể đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn.
Tình huống này giống như kịch bản của Romeo và Juliet: Hai công nghệ mạnh mẽ đến từ các lĩnh vực khác nhau thiếu ngôn ngữ chung hoặc điểm giao thoa thực sự. Rõ ràng là ngành công nghiệp cần một cơ sở hạ tầng có thể thu hẹp khoảng cách - vừa có thể bổ sung cho những lợi thế của AI và Blockchain, vừa có thể là điểm giao thoa của cả hai.
Để đối phó với thách thức này, cần có một hệ thống vừa hiệu quả về chi phí vừa có hiệu suất cao để phù hợp với độ tin cậy của các công cụ tập trung hiện có. Trong bối cảnh này, công nghệ cơ sở dữ liệu vector, hỗ trợ phần lớn các đổi mới AI ngày nay, đang trở thành một yếu tố quan trọng.
2. Sự cần thiết của cơ sở dữ liệu vector
Với sự phổ biến của ứng dụng AI, cơ sở dữ liệu vector đã nổi bật nhờ giải quyết những hạn chế của hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống. Những cơ sở dữ liệu này lưu trữ dữ liệu phức tạp như văn bản, hình ảnh, âm thanh bằng cách chuyển đổi chúng thành một dạng biểu diễn toán học gọi là "vector". Do việc truy xuất dữ liệu dựa trên sự tương đồng (chứ không phải độ chính xác), cơ sở dữ liệu vector phù hợp hơn với logic hiểu ngôn ngữ và ngữ cảnh của AI.
Cơ sở dữ liệu truyền thống giống như danh mục thư viện — chỉ trả về những cuốn sách chứa từ "kitten", trong khi cơ sở dữ liệu vector có thể trình bày các nội dung liên quan như "cat", "dog", "wolf". Điều này nhờ vào việc hệ thống lưu trữ thông tin dưới dạng vector số, nắm bắt mối quan hệ dựa trên sự tương đồng về khái niệm (chứ không phải theo cách diễn đạt chính xác).
Lấy ví dụ về cuộc đối thoại: Khi được hỏi "Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?", nếu trả lời "Bầu trời đặc biệt trong xanh", chúng ta vẫn có thể hiểu được cảm xúc tích cực của họ - mặc dù không sử dụng từ ngữ cảm xúc rõ ràng. Cơ sở dữ liệu vector hoạt động theo cách tương tự, cho phép hệ thống hiểu những ý nghĩa tiềm ẩn thay vì dựa vào sự khớp từ trực tiếp. Điều này mô phỏng cách nhận thức của con người, tạo ra sự tương tác AI tự nhiên hơn.
Trong Web2, giá trị của cơ sở dữ liệu vector đã được công nhận rộng rãi. Các nền tảng như Pinecone (100 triệu USD), Weaviate (50 triệu USD), Milvus (60 triệu USD) và Chroma (18 triệu USD) đã nhận được đầu tư lớn. So với đó, Web3 luôn gặp khó khăn trong việc phát triển các giải pháp tương đương, khiến cho sự kết hợp giữa AI và Blockchain vẫn chủ yếu dừng lại ở mức lý thuyết.
3. Tầm nhìn của cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi Chromia
Chromia——Blockchain quan hệ Layer1 được xây dựng trên PostgreSQL——nổi bật nhờ khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc và môi trường thân thiện với nhà phát triển. Dựa vào cơ sở dữ liệu quan hệ của nó, Chromia đã bắt đầu khám phá sự tích hợp sâu sắc giữa Blockchain và công nghệ AI.
Cột mốc gần đây là việc ra mắt "Mở rộng Chromia", mở rộng này tích hợp PgVector (một công cụ tìm kiếm tương tự vector mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong cơ sở dữ liệu PostgreSQL). PgVector hỗ trợ truy vấn hiệu quả các văn bản hoặc hình ảnh tương tự, cung cấp tính thực tiễn rõ ràng cho các ứng dụng AI điều khiển.
PgVector đã có nền tảng vững chắc trong hệ sinh thái công nghệ truyền thống. Supabase, thường được xem là sự thay thế cho dịch vụ cơ sở dữ liệu chính thống Firebase, sử dụng PgVector để hỗ trợ tìm kiếm vector hiệu suất cao. Sự phổ biến ngày càng tăng của nó trên nền tảng PostgreSQL phản ánh sự tự tin rộng rãi của ngành đối với công cụ này.
Bằng cách tích hợp PgVector, Chromia sẽ đưa khả năng tìm kiếm theo vector vào Web3, làm cho cơ sở hạ tầng của nó phù hợp với các tiêu chuẩn đã được xác minh của công nghệ truyền thống. Sự tích hợp này sẽ đóng vai trò cốt lõi trong việc nâng cấp mạng chính Mimir vào tháng 3 năm 2025, được coi là bước cơ bản tiến tới khả năng tương tác liền mạch giữa AI và Blockchain.
3.1 Môi trường tích hợp toàn diện: Sự kết hợp hoàn toàn giữa Blockchain và AI
Thách thức lớn nhất đối với các nhà phát triển đang cố gắng kết hợp blockchain và AI là sự phức tạp. **Tạo một ứng dụng AI trên một blockchain hiện có đòi hỏi một quy trình phức tạp kết nối nhiều hệ thống bên ngoài. Ví dụ: các nhà phát triển cần lưu trữ dữ liệu trên chuỗi, chạy các mô hình AI trên các máy chủ bên ngoài và xây dựng cơ sở dữ liệu vectơ độc lập.
Cấu trúc phân mảnh này dẫn đến hoạt động kém hiệu quả. Người dùng truy vấn được xử lý bên ngoài chuỗi, dữ liệu cần liên tục di chuyển giữa môi trường trên chuỗi và ngoài chuỗi. Điều này không chỉ làm tăng thời gian phát triển và chi phí cơ sở hạ tầng, mà còn gây ra lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng — việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống làm gia tăng rủi ro tấn công của hacker và giảm tính minh bạch tổng thể.
Chromia cung cấp giải pháp căn bản bằng cách tích hợp cơ sở dữ liệu vector trực tiếp vào Blockchain. Tại Chromia, tất cả các xử lý đều được thực hiện trên chuỗi: các truy vấn của người dùng được chuyển đổi thành vector, tìm kiếm dữ liệu tương tự trực tiếp trên chuỗi và trả về kết quả, thực hiện quy trình xử lý trong một môi trường duy nhất.
Một sự so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển phải quản lý các thành phần riêng lẻ - giống như việc nấu ăn cần phải mua nồi, chảo, máy đánh trứng và lò nướng. Chromia đơn giản hóa quy trình bằng cách cung cấp một chiếc máy đa chức năng, tích hợp tất cả các chức năng vào một hệ thống duy nhất.
Phương pháp tích hợp này đơn giản hóa quy trình phát triển một cách đáng kể. Không cần dịch vụ bên ngoài và mã kết nối phức tạp, giảm thời gian và chi phí phát triển. Hơn nữa, tất cả dữ liệu và xử lý đều được ghi lại trên chuỗi, đảm bảo hoàn toàn minh bạch. Điều này đánh dấu sự khởi đầu của sự hòa nhập hoàn toàn giữa Blockchain và AI.
3.2 Hiệu quả chi phí: So với dịch vụ hiện tại, có sức cạnh tranh về giá vượt trội.
Có một định kiến phổ biến: dịch vụ trên chuỗi "khó khăn và đắt đỏ". Đặc biệt trong mô hình blockchain truyền thống, mỗi giao dịch phát sinh phí nhiên liệu và chi phí tắc nghẽn trên chuỗi tăng vọt do các khiếm khuyết cấu trúc nổi bật. Tính không thể đoán trước của chi phí đã trở thành trở ngại chính cho các doanh nghiệp trong việc áp dụng giải pháp blockchain.
Chromia giải quyết các điểm đau bằng kiến trúc hiệu quả và mô hình kinh doanh khác biệt. Khác với mô hình phí nhiên liệu của blockchain truyền thống, Chromia giới thiệu hệ thống cho thuê đơn vị tính toán máy chủ (SCU) - tương tự như cấu trúc giá của AWS hoặc Google Cloud. Mô hình thể hiện này nhất quán với giá dịch vụ đám mây quen thuộc, loại bỏ sự dao động chi phí thường thấy của mạng blockchain.
Cụ thể, người dùng có thể sử dụng token gốc của Chromia $CHR để thuê SCU hàng tuần. Mỗi SCU cung cấp 16GB dung lượng lưu trữ tiêu chuẩn, chi phí sẽ mở rộng theo cách tuyến tính với mức sử dụng. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, đạt được phân bổ tài nguyên hiệu quả và linh hoạt. Mô hình này kết hợp giữa việc duy trì tính phi tập trung của mạng lưới và việc định giá mức sử dụng có thể dự đoán của dịch vụ Web2 - nâng cao đáng kể tính minh bạch và hiệu quả về chi phí.
Cơ sở dữ liệu vector Chromia càng củng cố ưu thế chi phí. Theo các bài kiểm tra nội bộ, chi phí vận hành hàng tháng của cơ sở dữ liệu này là 727 đô la (dựa trên 2 SCU và 50GB lưu trữ) — thấp hơn 57% so với các giải pháp cơ sở dữ liệu vector Web2 cùng loại.
Mức giá cạnh tranh này đến từ nhiều hiệu quả cấu trúc. Chromia hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector cho môi trường chuỗi khối, nhưng ảnh hưởng lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Dịch vụ truyền thống chồng lên cơ sở hạ tầng AWS hoặc GCP với mức giá dịch vụ cao, trong khi Chromia trực tiếp cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ thông qua các nhà điều hành nút, giảm thiểu các lớp trung gian và chi phí liên quan.
Cấu trúc phân tán cũng nâng cao độ tin cậy của dịch vụ. Việc nhiều nút hoạt động song song khiến mạng tự nhiên có khả năng sẵn sàng cao - ngay cả khi một số nút gặp sự cố. Do đó, nhu cầu về cơ sở hạ tầng có độ sẵn sàng cao và đội ngũ hỗ trợ lớn điển hình trong mô hình Web2 SaaS đã giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ bền của hệ thống.
4. Khởi đầu của sự hội nhập giữa Blockchain và AI
Mặc dù chỉ mới ra mắt một tháng, cơ sở dữ liệu vector của Chromia đã thể hiện sức hấp dẫn ban đầu, nhiều trường hợp sử dụng đổi mới đang được phát triển. Để thúc đẩy việc áp dụng, Chromia tích cực hỗ trợ các nhà xây dựng bằng cách tài trợ cho chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
Các khoản tài trợ này giảm bớt rào cản cho các thí nghiệm, cho phép các nhà phát triển khám phá ý tưởng mới với rủi ro thấp hơn. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm dịch vụ DeFi tích hợp AI, hệ thống gợi ý nội dung minh bạch, nền tảng chia sẻ dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng và công cụ quản lý tri thức do cộng đồng điều khiển.
Giả định trường hợp như "Trung tâm Nghiên cứu AI Web3" do Tiger Labs phát triển. Hệ thống này sử dụng cơ sở hạ tầng Chromia để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu trên chuỗi của các dự án Web3 thành các nhúng vector, phục vụ cho các đại lý AI cung cấp dịch vụ thông minh.
Các đại lý AI này có thể truy vấn dữ liệu trên chuỗi trực tiếp qua cơ sở dữ liệu vector Chromia, đạt được sự gia tốc đáng kể trong phản hồi. Kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM của Chromia, hệ thống có thể phân tích các hoạt động trên chuỗi của Ethereum, BNB Chain, Base và nhiều dự án khác. Đáng chú ý là, ngữ cảnh cuộc trò chuyện của người dùng được lưu trữ trên chuỗi, cung cấp dòng gợi ý hoàn toàn minh bạch cho các nhà đầu tư và người dùng cuối.
Với sự gia tăng các trường hợp sử dụng đa dạng, nhiều dữ liệu tiếp tục được tạo ra và lưu trữ trên Chromia - đặt nền tảng cho "AI flywheel". Dữ liệu văn bản, hình ảnh và giao dịch từ các ứng dụng Blockchain được lưu trữ dưới dạng vector có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu Chromia, hình thành tập dữ liệu phong phú có thể đào tạo cho AI.
Những dữ liệu tích lũy này trở thành tài liệu học tập cốt lõi của AI, thúc đẩy hiệu suất không ngừng tăng cường. Ví dụ, AI học từ mô hình giao dịch của hàng triệu người dùng có thể cung cấp các lời khuyên tài chính tùy chỉnh chính xác hơn. Những ứng dụng AI tiên tiến này thu hút nhiều người dùng hơn bằng cách nâng cao trải nghiệm người dùng, sự tăng trưởng người dùng sẽ lại thúc đẩy việc tích lũy dữ liệu phong phú hơn, hình thành một vòng tròn khép kín cho sự phát triển bền vững của hệ sinh thái.
5. Lộ trình của Chromia
Sau khi mạng chính Mimir được ra mắt, Chromia sẽ tập trung vào ba lĩnh vực:
5.1 Đổi mới chỉ mục EVM
Sự phức tạp vốn có của blockchain từ lâu đã là một trở ngại lớn đối với các nhà phát triển. Để đạt được điều này, Chromia đã đưa ra một giải pháp lập chỉ mục sáng tạo lấy nhà phát triển làm trung tâm nhằm mục đích đơn giản hóa triệt để các truy vấn dữ liệu trên chuỗi. Mục tiêu rất rõ ràng: làm cho dữ liệu blockchain dễ tiếp cận hơn bằng cách cải thiện đáng kể hiệu quả truy vấn và tính linh hoạt.
Phương pháp này đại diện cho một sự chuyển biến lớn trong cách theo dõi giao dịch NFT trên Ethereum. Mô hình và cấu trúc dữ liệu học động của Chromia thay thế cấu trúc truy vấn được định nghĩa cứng nhắc, từ đó nhận diện các con đường truy xuất thông tin hiệu quả nhất. Các nhà phát triển trò chơi có thể phân tích ngay lập tức lịch sử giao dịch tài sản trên chuỗi, các dự án DeFi có thể nhanh chóng theo dõi các luồng giao dịch phức tạp.
5.2 Mở rộng khả năng suy luận AI
Tiến trình chỉ mục dữ liệu trước đó đã đặt nền tảng cho khả năng suy luận AI mở rộng của Chromia. Dự án đã thành công triển khai mở rộng suy luận AI đầu tiên trên mạng thử nghiệm, tập trung hỗ trợ các mô hình AI mã nguồn mở. Đáng chú ý, việc giới thiệu khách hàng Python đã giảm đáng kể độ khó trong việc tích hợp các mô hình học máy trong môi trường Chromia.
Sự phát triển này vượt qua tối ưu hóa công nghệ, thể hiện sự căn chỉnh chiến lược với nhịp độ đổi mới của các mô hình AI. Bằng cách hỗ trợ việc chạy trực tiếp các mô hình AI mạnh mẽ ngày càng đa dạng trên các nút nhà cung cấp, Chromia nhằm mục đích vượt qua ranh giới của việc học và suy luận AI phân tán.
5.3 Chiến lược mở rộng hệ sinh thái cho nhà phát triển
Chromia đang tích cực thiết lập hợp tác, giải phóng toàn bộ tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, tập trung vào phát triển ứng dụng dựa trên AI. Những nỗ lực này nhằm nâng cao hiệu quả và nhu cầu của mạng.
Công ty nhắm đến các lĩnh vực có ảnh hưởng lớn như nghiên cứu AI, hệ thống gợi ý phi tập trung, tìm kiếm văn bản theo ngữ cảnh và tìm kiếm tương đồng ngữ nghĩa. Kế hoạch này vượt ra ngoài hỗ trợ công nghệ - tạo ra một nền tảng cho các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng tạo ra giá trị thực cho người dùng. Trước đó, khả năng lập chỉ mục dữ liệu và suy luận AI được tăng cường được kỳ vọng sẽ trở thành động cơ cốt lõi cho việc phát triển các ứng dụng này.
6. Tầm nhìn và thách thức thị trường của Chromia
Cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi của Chromia khiến nó trở thành một đối thủ hàng đầu trong lĩnh vực tích hợp blockchain-AI. Phương pháp đổi mới của nó - tích hợp trực tiếp cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi - chưa được thực hiện trong các hệ sinh thái khác, làm nổi bật lợi thế công nghệ rõ ràng.
Mô hình cho thuê SCU đám mây của nền tảng cũng mang lại sự chuyển biến hấp dẫn cho các nhà phát triển quen với hệ thống phí nhiên liệu. Cấu trúc chi phí có thể dự đoán và tối ưu này đặc biệt phù hợp với các ứng dụng AI quy mô lớn, tạo thành điểm khác biệt chính. Cần lưu ý rằng, chi phí sử dụng thấp hơn khoảng 57% so với dịch vụ cơ sở dữ liệu vector Web2, tăng cường đáng kể khả năng cạnh tranh của thị trường Chromia.
Dù vậy, Chromia đang đối mặt với những thách thức then chốt - đặc biệt là nhận thức thị trường và sự tăng trưởng hệ sinh thái. Việc truyền đạt những đổi mới phức tạp như ngôn ngữ lập trình gốc của nó (Rell) và tích hợp AI trên chuỗi đến các nhà phát triển và doanh nghiệp là vô cùng quan trọng. Để duy trì vị thế dẫn đầu, cần phải phát triển công nghệ liên tục và mở rộng hệ sinh thái, đặc biệt khi các nền tảng blockchain khác bắt đầu nhắm đến những trường hợp sử dụng tương tự.
Thành công lâu dài phụ thuộc vào việc xác thực các trường hợp sử dụng thực tế và đảm bảo tính bền vững của mô hình kinh tế token. Ảnh hưởng của mô hình cho thuê SCU đến giá trị lâu dài của token, chiến lược áp dụng hiệu quả của các nhà phát triển và việc tạo ra các trường hợp ứng dụng thương mại thực chất sẽ là yếu tố quyết định cho sự phát triển tương lai của Chromia.
Chromia đã thiết lập vị thế lãnh đạo sớm trong lĩnh vực hội nhập Web3-AI mới nổi. Tuy nhiên, việc chuyển đổi sự khác biệt công nghệ thành giá trị thị trường bền vững cần có những tiến bộ liên tục ở cấp độ cơ sở hạ tầng, hệ sinh thái và truyền thông. 12-24 tháng tới sẽ rất quan trọng trong việc định hình quỹ đạo dài hạn của Chromia.
Liên kết gốc