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 của AI và blockchain.
Hiệu quả chi phí và tính thân thiện với nhà phát triển: Chromia đã giảm ngưỡng vào nghề cho việc phát triển ứng dụng AI-Web3 bằng cách cung cấp môi trường phát triển tích hợp blockchain với chi phí thấp hơn 57% so với các giải pháp vector trong ngành truyền thống.
Triển vọng tương lai: Nền tảng có kế hoạch mở rộng sang chỉ mục EVM, khả năng suy luận AI và hỗ trợ hệ sinh thái nhà phát triển rộng rãi hơn, định vị Chromia như một nhà lãnh đạo tiềm năng trong đổi mới AI trong lĩnh vực Web3.
Tình trạng hiện tại của sự kết hợp giữa AI và blockchain
Nguồn: Kiyotaka
Sự giao thoa giữa AI và blockchain đã thu hút sự chú ý của ngành trong thời gian dài. Các 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 - mà những lĩnh vực này thường được xem là giải pháp tiềm năng của blockchain.
Mặc dù thị trường đại lý AI sẽ 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 thu hút vốn và sự chú ý, thay vì khám phá sự hợp tác công nghệ hoặc chức năng sâu với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm hơn 90% so với đỉnh điểm.
Nguồn gốc của việc AI và blockchain khó có thể đạt được sự hợp tác thực chất nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Trong đó, nổi bật nhất là sự phức tạp trong việc xử lý dữ liệu trên chuỗi - dữ liệu vẫn phân tán và công nghệ biến động mạnh. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể đơn giản như hệ thống truyền thống, ngành có lẽ đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn từ lâu.
Nỗi khổ 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. Điều ngày càng 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 một hệ thống vừa hiệu quả về chi phí vừa có hiệu suất cao để tương xứng với độ tin cậy của các công cụ tập trung hiện tại. Trong bối cảnh này, công nghệ cơ sở dữ liệu vector, hỗ trợ cho hầu hết các đổi mới AI hiện nay, đang trở thành nhân tố then chốt.
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 vào việc 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 dạng biểu diễn toán học gọi là "vector". Do việc truy xuất dữ liệu dựa trên sự tương đồng (thay vì 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 khái niệm (chứ không phải từ ngữ chính xác).
Lấy ví dụ về một cuộc đối thoại: Khi được hỏi "Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?", nếu trả lời "Trời hôm nay đặc biệt trong xanh", chúng ta vẫn có thể hiểu được tâm trạng tích cực của người đó - 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 được ý nghĩa tiềm ẩn thay vì phụ thuộc vào việc khớp từ ngữ trực tiếp. Điều này mô phỏng các mô hình nhận thức của con người, tạo ra sự tương tác AI tự nhiên và thông minh 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 khoản đầu tư khổng lồ. 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 chủ yếu vẫn dừng lại ở lý thuyết.
Tầm nhìn của cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi Chromia
Nguồn: Tiger Research
Chromia, một blockchain quan hệ Layer1 được xây dựng trên PostgreSQL, nổi bật với khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc và môi trường thân thiện với nhà phát triển. Xây dựng trên nền tảng cơ sở dữ liệu quan hệ của mình, Chromia đã bắt đầu khám phá sự tích hợp sâu sắc của công nghệ blockchain và AI.
Cột mốc gần đây là việc ra mắt "Mở rộng Chromia", mở rộng này tích hợp PgVector (một công cụ tìm kiếm tương đồng 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 đồng, mang lại tính thực tiễn rõ ràng cho các ứng dụng dựa trên AI.
PgVector đã có nền tảng vững chắc trong hệ sinh thái công nghệ truyền thống. Supabase, thường được coi là sự thay thế cho dịch vụ cơ sở dữ liệu chính 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 đưa khả năng tìm kiếm vector vào Web3, giúp 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 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 mà các nhà phát triển cố gắng kết hợp blockchain và AI gặp phải là sự phức tạp. Việc tạo ra các ứng dụng AI trên blockchain hiện có yêu cầu phải kết nối nhiều quy trình phức tạp từ các hệ thống bên ngoài. Ví dụ, các nhà phát triển cần lưu trữ dữ liệu trên chuỗi, chạy mô hình AI trên máy chủ bên ngoài và xây dựng cơ sở dữ liệu vector độc lập.
Cấu trúc phân mảnh này dẫn đến hoạt động kém hiệu quả. Người dùng truy vấn được xử lý ngoài chuỗi, dữ liệu cần được di chuyển liên tục giữa môi trường trên chuỗi và ngoài chuỗi. Điều này không chỉ làm tăng thời gian phát triển và chi phí hạ tầng mà còn gây ra lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng - việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống làm tăng rủi ro tấn công của hacker và giảm tính minh bạch tổng thể.
Chromia cung cấp giải pháp cơ bản bằng cách tích hợp cơ sở dữ liệu vector trực tiếp vào blockchain. Trên 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 xử lý toàn bộ quy trình trong một môi trường.
Nguồn: Tiger Research
Giải thích bằng một phép so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển phải quản lý các thành phần một cách riêng biệt - giống như việc nấu ăn cần phải mua nồi, chảo, máy xay sinh tố và lò nướng. Chromia đơn giản hóa quy trình bằng cách cung cấp một máy chế biến đa 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 quy trình đều được ghi lại trên chuỗi, đảm bảo tính minh bạch hoàn toàn. 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 khả năng cạnh tranh giá tuyệt vời của các dịch vụ hiện có
Có một định kiến phổ biến: dịch vụ trên chuỗi "không tiện lợi và đắt đỏ". Đặc biệt trong mô hình blockchain truyền thống, mỗi giao dịch phát sinh phí nhiên liệu, chi phí tắc nghẽn trên chuỗi tăng cao rõ rệt. Tính không thể đoán trước của chi phí trở thành rào cản chính đối với các doanh nghiệp trong việc áp dụng giải pháp blockchain.
Nguồn: Chromia
Chromia giải quyết các vấn đề đau đầu thông qua 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 khởi tạo này nhất quán với mức giá dịch vụ đám mây quen thuộc, loại bỏ sự biến động chi phí thường thấy của mạng blockchain.
Cụ thể, người dùng có thể sử dụng mã thông báo gốc Chromia $CHR để thuê SCU theo tuần. Mỗi SCU cung cấp 16GB lưu trữ cơ bản, chi phí sẽ mở rộng theo mức sử dụng một cách tuyến tính. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, đạt được phân bổ tài nguyên linh hoạt và hiệu quả. Mô hình này giữ cho mạng lưới phân cấp trong khi tích hợp cách định giá mức sử dụng có thể dự đoán của dịch vụ Web2 - nâng cao đáng kể tính minh bạch và hiệu quả chi phí.
Nguồn: Chromia, Tiger Research
Cơ sở dữ liệu vector Chromia tiếp tục củng cố lợi thế về chi phí. Theo thử nghiệm nội bộ, chi phí vận hành hàng tháng của cơ sở dữ liệu này là 727 USD (dựa trên 2 SCU và 50GB lưu trữ) - thấp hơn 57% so với các giải pháp cơ sở dữ liệu vector Web2 tương tự.
Giá cả cạnh tranh này đến từ hiệu quả cấu trúc đa chiều. Chromia hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector với môi trường chuỗi khối, nhưng tác động lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Các dịch vụ truyền thống chồng chéo lên cơ sở hạ tầng AWS hoặc GCP với mức giá dịch vụ cao, trong khi Chromia cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ trực tiếp 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 giúp mạng tự nhiên có tính khả dụng cao - ngay cả khi một số nút gặp sự cố. Do đó, nhu cầu về cơ sở hạ tầng khả dụng cao tốn kém và đội ngũ hỗ trợ lớn trong mô hình Web2 SaaS giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ bền của hệ thống.
Khởi đầu của sự kết hợp giữa blockchain và AI
Mặc dù mới ra mắt được một tháng, cơ sở dữ liệu vector của Chromia đã thể hiện sức hấp dẫn ban đầu, nhiều trường hợp sử dụng sáng tạo đang được phát triển. Để thúc đẩy việc áp dụng, Chromia đang tích cực hỗ trợ các nhà xây dựng bằng cách tài trợ chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
Các khoản tài trợ này giảm bớt rào cản thí nghiệm, cho phép các nhà phát triển khám phá ý tưởng mới với rủi ro thấp hơn. 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 kiến thức do cộng đồng điều khiển.
Nguồn: Tiger Research
Giả sử trường hợp như "Trung tâm Nghiên cứu AI Web3" được phát triển bởi Tiger Labs. Hệ thống này sử dụng cơ sở hạ tầng Chromia để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu chuỗi của các dự án Web3 thành 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 thông qua cơ sở dữ liệu vector Chromia, giúp tăng tốc độ phản hồi đáng kể. 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, ngữ cảnh cuộc trò chuyện của người dùng được lưu trữ trên chuỗi, cung cấp luồng gợi ý hoàn toàn minh bạch cho các nhà đầu tư và người dùng cuối.
Nguồn: Tiger Research
Khi các trường hợp sử dụng đa dạng ngày càng tăng, nhiều dữ liệu liên tục được tạo ra và lưu trữ trên Chromia - đặt nền tảng cho "bánh đà AI". 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, tạo thành một 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 liên tục cải thiện. Chẳng hạn, AI học từ mô hình giao dịch của khối lượng lớn người dùng có thể cung cấp những lời khuyên tài chính được tùy chỉnh chính xác hơn. Những ứng dụng AI tiên tiến này thu hút nhiều người dùng hơn thông qua việc nâng cao trải nghiệm người dùng, sự gia tăng người dùng sẽ lại tạo ra một lượng dữ liệu phong phú hơn, hình thành một vòng lặp phát triển bền vững của hệ sinh thái.
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 cho các chuỗi chính như BSC, Ethereum, Base.
Mở rộng khả năng suy luận AI để hỗ trợ các mô hình và trường hợp sử dụng rộng rãi hơn;
Mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển thông qua các công cụ và cơ sở hạ tầng dễ sử dụng hơn.
5.1 Đổi mới chỉ mục EVM
Sự phức tạp vốn có của blockchain đã lâu trở thành rào cản chính đối với các nhà phát triển. Để khắc phục điều này, Chromia đã ra mắt giải pháp chỉ mục đổi mới tập trung vào nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa cơ bản việc truy vấn dữ liệu trên chuỗi. Mục tiêu rõ ràng: cải thiện đáng kể hiệu quả và tính linh hoạt của việc truy vấn, giúp cho dữ liệu blockchain dễ tiếp cận hơn.
Cách tiếp cận này thể hiện một sự thay đổi đáng kể trong cách theo dõi các giao dịch Ethereum NFT. Chromia tự động tìm hiểu các mẫu và cấu trúc dữ liệu, thay thế các cấu trúc truy vấn được xác định trước cứng nhắc để xác định các đường dẫn truy xuất thông tin hiệu quả nhất. Các nhà phát triển trò chơi có thể phân tích ngay lập tức lịch sử giao dịch của các mặt hàng trên chuỗi và 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 như đã nêu ở trên đã đặt nền tảng cho khả năng suy diễn AI mở rộng của Chromia. Dự án đã thành công ra mắt mở rộng suy diễn AI đầu tiên trên mạng thử nghiệm, tập trung hỗ trợ các mô hình AI mã nguồn mở. Đáng lưu 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 ra ngoài việc 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 tại các nút nhà cung cấp, Chromia nhằm mục đích phá vỡ ranh giới của việc học và suy luận AI phân tán.
5.3 Chiến lược mở rộng hệ sinh thái 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 cao như đại lý nghiên cứu AI, hệ thống giới thiệu phi tập trung, tìm kiếm văn bản dựa trên ngữ cảnh và tìm kiếm sự 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. Dữ liệu chỉ mục được tăng cường trước đó và khả năng suy luận AI dự kiến sẽ trở thành động cơ chính cho việc phát triển các ứng dụng này.
Tầm nhìn của Chromia và thách thức thị trường
Cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi của Chromia giúp nó trở thành một đối thủ dẫn đầu trong lĩnh vực tích hợp blockchain-AI. Phương pháp sáng tạo của nó - tích hợp trực tiếp cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi - chưa được triển khai trong các hệ sinh thái khác, làm nổi bật lợi thế công nghệ rõ ràng.
Mô hình cho thuê SCU dựa trên đám mây của nền tảng cũng mang đến một sự thay đổi mô hình hấp dẫn cho các nhà phát triển quen thuộc với hệ thống phí nhiên liệu. Cấu trúc chi phí có thể dự đoán và tối ưu này đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng AI quy mô lớn, tạo thành điểm khác biệt quan trọng. Đáng chú ý, chi phí sử dụng thấp hơn khoảng 57% so với dịch vụ cơ sở dữ liệu vectơ Web2, tăng cường đáng kể khả năng cạnh tranh của thị trường Chromia.
Tuy nhiên, Chromia phải đối mặt với những thách thức chính – nhất là nhận thức về thị trường và tăng trưởng hệ sinh thái. Điều quan trọng là phải truyền đạt những đổi mới phức tạp như ngôn ngữ lập trình gốc (Rell) và tích hợp AI trên chuỗi cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Luôn đi trước đường cong đòi hỏi phải tiếp tục phát triển công nghệ và mở rộng hệ sinh thái, đặc biệt là khi các nền tảng blockchain khác bắt đầu nhắm mục tiêu các trường hợp sử dụng tương tự.
Sự 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 chấp nhận nhà phát triển hiệu quả và việc tạo ra các trường hợp ứng dụng thương mại có ý nghĩa sẽ là những yếu tố quyết định cho sự phát triển tương lai của Chromia.
Chromia đã thiết lập vị thế lãnh đạo sớm trong lĩnh vực kết hợp Web3-AI mới nổi. Tuy nhiên, việc chuyển đổi sự khác biệt công nghệ thành giá trị thị trường bền vững cần phải có sự tiến bộ liên tục ở các cấp độ cơ sở hạ tầng, hệ sinh thái và truyền thông. 12-24 tháng tới sẽ rất quan trọng để định hình quỹ đạo lâu dài 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.
Cuộc cách mạng chi phí mang tính đột phá: Chromia phá vỡ khoảng cách thương mại AI + Blockchain với tỷ lệ giảm giá 57%
Tác giả gốc: Ryan Yoon và Yoon Lee
Chuyển nhượng: Daisy, Mars Finance
Tóm tắt điểm chính
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 của AI và blockchain.
Hiệu quả chi phí và tính thân thiện với nhà phát triển: Chromia đã giảm ngưỡng vào nghề cho việc phát triển ứng dụng AI-Web3 bằng cách cung cấp môi trường phát triển tích hợp blockchain với chi phí thấp hơn 57% so với các giải pháp vector trong ngành truyền thống.
Triển vọng tương lai: Nền tảng có kế hoạch mở rộng sang chỉ mục EVM, khả năng suy luận AI và hỗ trợ hệ sinh thái nhà phát triển rộng rãi hơn, định vị Chromia như một nhà lãnh đạo tiềm năng trong đổi mới AI trong lĩnh vực Web3.
Nguồn: Kiyotaka
Sự giao thoa giữa AI và blockchain đã thu hút sự chú ý của ngành trong thời gian dài. Các 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 - mà những lĩnh vực này thường được xem là giải pháp tiềm năng của blockchain.
Mặc dù thị trường đại lý AI sẽ 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 thu hút vốn và sự chú ý, thay vì khám phá sự hợp tác công nghệ hoặc chức năng sâu với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm hơn 90% so với đỉnh điểm.
Nguồn gốc của việc AI và blockchain khó có thể đạt được sự hợp tác thực chất nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Trong đó, nổi bật nhất là sự phức tạp trong việc xử lý dữ liệu trên chuỗi - dữ liệu vẫn phân tán và công nghệ biến động mạnh. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể đơn giản như hệ thống truyền thống, ngành có lẽ đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn từ lâu.
Nỗi khổ 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. Điều ngày càng 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 một hệ thống vừa hiệu quả về chi phí vừa có hiệu suất cao để tương xứng với độ tin cậy của các công cụ tập trung hiện tại. Trong bối cảnh này, công nghệ cơ sở dữ liệu vector, hỗ trợ cho hầu hết các đổi mới AI hiện nay, đang trở thành nhân tố then chốt.
Với sự phổ biến của ứng dụng AI, cơ sở dữ liệu vector đã nổi bật nhờ vào việc 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 dạng biểu diễn toán học gọi là "vector". Do việc truy xuất dữ liệu dựa trên sự tương đồng (thay vì 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 khái niệm (chứ không phải từ ngữ chính xác).
Lấy ví dụ về một cuộc đối thoại: Khi được hỏi "Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?", nếu trả lời "Trời hôm nay đặc biệt trong xanh", chúng ta vẫn có thể hiểu được tâm trạng tích cực của người đó - 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 được ý nghĩa tiềm ẩn thay vì phụ thuộc vào việc khớp từ ngữ trực tiếp. Điều này mô phỏng các mô hình nhận thức của con người, tạo ra sự tương tác AI tự nhiên và thông minh 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 khoản đầu tư khổng lồ. 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 chủ yếu vẫn dừng lại ở lý thuyết.
Nguồn: Tiger Research
Chromia, một blockchain quan hệ Layer1 được xây dựng trên PostgreSQL, nổi bật với khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc và môi trường thân thiện với nhà phát triển. Xây dựng trên nền tảng cơ sở dữ liệu quan hệ của mình, Chromia đã bắt đầu khám phá sự tích hợp sâu sắc của công nghệ blockchain và AI.
Cột mốc gần đây là việc ra mắt "Mở rộng Chromia", mở rộng này tích hợp PgVector (một công cụ tìm kiếm tương đồng 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 đồng, mang lại tính thực tiễn rõ ràng cho các ứng dụng dựa trên AI.
PgVector đã có nền tảng vững chắc trong hệ sinh thái công nghệ truyền thống. Supabase, thường được coi là sự thay thế cho dịch vụ cơ sở dữ liệu chính 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 đưa khả năng tìm kiếm vector vào Web3, giúp 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 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 mà các nhà phát triển cố gắng kết hợp blockchain và AI gặp phải là sự phức tạp. Việc tạo ra các ứng dụng AI trên blockchain hiện có yêu cầu phải kết nối nhiều quy trình phức tạp từ các hệ thống bên ngoài. Ví dụ, các nhà phát triển cần lưu trữ dữ liệu trên chuỗi, chạy mô hình AI trên máy chủ bên ngoài và xây dựng cơ sở dữ liệu vector độc lập.
Cấu trúc phân mảnh này dẫn đến hoạt động kém hiệu quả. Người dùng truy vấn được xử lý ngoài chuỗi, dữ liệu cần được di chuyển liên tục giữa môi trường trên chuỗi và ngoài chuỗi. Điều này không chỉ làm tăng thời gian phát triển và chi phí hạ tầng mà còn gây ra lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng - việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống làm tăng rủi ro tấn công của hacker và giảm tính minh bạch tổng thể.
Chromia cung cấp giải pháp cơ bản bằng cách tích hợp cơ sở dữ liệu vector trực tiếp vào blockchain. Trên 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 xử lý toàn bộ quy trình trong một môi trường.
Nguồn: Tiger Research
Giải thích bằng một phép so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển phải quản lý các thành phần một cách riêng biệt - giống như việc nấu ăn cần phải mua nồi, chảo, máy xay sinh tố và lò nướng. Chromia đơn giản hóa quy trình bằng cách cung cấp một máy chế biến đa 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 quy trình đều được ghi lại trên chuỗi, đảm bảo tính minh bạch hoàn toàn. 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 khả năng cạnh tranh giá tuyệt vời của các dịch vụ hiện có
Có một định kiến phổ biến: dịch vụ trên chuỗi "không tiện lợi và đắt đỏ". Đặc biệt trong mô hình blockchain truyền thống, mỗi giao dịch phát sinh phí nhiên liệu, chi phí tắc nghẽn trên chuỗi tăng cao rõ rệt. Tính không thể đoán trước của chi phí trở thành rào cản chính đối với các doanh nghiệp trong việc áp dụng giải pháp blockchain.
Nguồn: Chromia
Chromia giải quyết các vấn đề đau đầu thông qua 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 khởi tạo này nhất quán với mức giá dịch vụ đám mây quen thuộc, loại bỏ sự biến động chi phí thường thấy của mạng blockchain.
Cụ thể, người dùng có thể sử dụng mã thông báo gốc Chromia $CHR để thuê SCU theo tuần. Mỗi SCU cung cấp 16GB lưu trữ cơ bản, chi phí sẽ mở rộng theo mức sử dụng một cách tuyến tính. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, đạt được phân bổ tài nguyên linh hoạt và hiệu quả. Mô hình này giữ cho mạng lưới phân cấp trong khi tích hợp cách định giá mức sử dụng có thể dự đoán của dịch vụ Web2 - nâng cao đáng kể tính minh bạch và hiệu quả chi phí.
Nguồn: Chromia, Tiger Research
Cơ sở dữ liệu vector Chromia tiếp tục củng cố lợi thế về chi phí. Theo thử nghiệm nội bộ, chi phí vận hành hàng tháng của cơ sở dữ liệu này là 727 USD (dựa trên 2 SCU và 50GB lưu trữ) - thấp hơn 57% so với các giải pháp cơ sở dữ liệu vector Web2 tương tự.
Giá cả cạnh tranh này đến từ hiệu quả cấu trúc đa chiều. Chromia hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector với môi trường chuỗi khối, nhưng tác động lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Các dịch vụ truyền thống chồng chéo lên cơ sở hạ tầng AWS hoặc GCP với mức giá dịch vụ cao, trong khi Chromia cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ trực tiếp 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 giúp mạng tự nhiên có tính khả dụng cao - ngay cả khi một số nút gặp sự cố. Do đó, nhu cầu về cơ sở hạ tầng khả dụng cao tốn kém và đội ngũ hỗ trợ lớn trong mô hình Web2 SaaS giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ bền của hệ thống.
Mặc dù mới ra mắt được một tháng, cơ sở dữ liệu vector của Chromia đã thể hiện sức hấp dẫn ban đầu, nhiều trường hợp sử dụng sáng tạo đang được phát triển. Để thúc đẩy việc áp dụng, Chromia đang tích cực hỗ trợ các nhà xây dựng bằng cách tài trợ chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
Các khoản tài trợ này giảm bớt rào cản thí nghiệm, cho phép các nhà phát triển khám phá ý tưởng mới với rủi ro thấp hơn. 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 kiến thức do cộng đồng điều khiển.
Nguồn: Tiger Research
Giả sử trường hợp như "Trung tâm Nghiên cứu AI Web3" được phát triển bởi Tiger Labs. Hệ thống này sử dụng cơ sở hạ tầng Chromia để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu chuỗi của các dự án Web3 thành 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 thông qua cơ sở dữ liệu vector Chromia, giúp tăng tốc độ phản hồi đáng kể. 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, ngữ cảnh cuộc trò chuyện của người dùng được lưu trữ trên chuỗi, cung cấp luồng gợi ý hoàn toàn minh bạch cho các nhà đầu tư và người dùng cuối.
Nguồn: Tiger Research
Khi các trường hợp sử dụng đa dạng ngày càng tăng, nhiều dữ liệu liên tục được tạo ra và lưu trữ trên Chromia - đặt nền tảng cho "bánh đà AI". 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, tạo thành một 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 liên tục cải thiện. Chẳng hạn, AI học từ mô hình giao dịch của khối lượng lớn người dùng có thể cung cấp những lời khuyên tài chính được tùy chỉnh chính xác hơn. Những ứng dụng AI tiên tiến này thu hút nhiều người dùng hơn thông qua việc nâng cao trải nghiệm người dùng, sự gia tăng người dùng sẽ lại tạo ra một lượng dữ liệu phong phú hơn, hình thành một vòng lặp phát triển bền vững của hệ sinh thái.
Sau khi mạng chính Mimir được ra mắt, Chromia sẽ tập trung vào ba lĩnh vực:
Tăng cường chỉ mục EVM cho các chuỗi chính như BSC, Ethereum, Base.
Mở rộng khả năng suy luận AI để hỗ trợ các mô hình và trường hợp sử dụng rộng rãi hơn;
Mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển thông qua các công cụ và cơ sở hạ tầng dễ sử dụng hơn.
5.1 Đổi mới chỉ mục EVM
Sự phức tạp vốn có của blockchain đã lâu trở thành rào cản chính đối với các nhà phát triển. Để khắc phục điều này, Chromia đã ra mắt giải pháp chỉ mục đổi mới tập trung vào nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa cơ bản việc truy vấn dữ liệu trên chuỗi. Mục tiêu rõ ràng: cải thiện đáng kể hiệu quả và tính linh hoạt của việc truy vấn, giúp cho dữ liệu blockchain dễ tiếp cận hơn.
Cách tiếp cận này thể hiện một sự thay đổi đáng kể trong cách theo dõi các giao dịch Ethereum NFT. Chromia tự động tìm hiểu các mẫu và cấu trúc dữ liệu, thay thế các cấu trúc truy vấn được xác định trước cứng nhắc để xác định các đường dẫn truy xuất thông tin hiệu quả nhất. Các nhà phát triển trò chơi có thể phân tích ngay lập tức lịch sử giao dịch của các mặt hàng trên chuỗi và 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 như đã nêu ở trên đã đặt nền tảng cho khả năng suy diễn AI mở rộng của Chromia. Dự án đã thành công ra mắt mở rộng suy diễn AI đầu tiên trên mạng thử nghiệm, tập trung hỗ trợ các mô hình AI mã nguồn mở. Đáng lưu 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 ra ngoài việc 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 tại các nút nhà cung cấp, Chromia nhằm mục đích phá vỡ ranh giới của việc học và suy luận AI phân tán.
5.3 Chiến lược mở rộng hệ sinh thái 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 cao như đại lý nghiên cứu AI, hệ thống giới thiệu phi tập trung, tìm kiếm văn bản dựa trên ngữ cảnh và tìm kiếm sự 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. Dữ liệu chỉ mục được tăng cường trước đó và khả năng suy luận AI dự kiến sẽ trở thành động cơ chính cho việc phát triển các ứng dụng này.
Cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi của Chromia giúp nó trở thành một đối thủ dẫn đầu trong lĩnh vực tích hợp blockchain-AI. Phương pháp sáng tạo của nó - tích hợp trực tiếp cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi - chưa được triển khai trong các hệ sinh thái khác, làm nổi bật lợi thế công nghệ rõ ràng.
Mô hình cho thuê SCU dựa trên đám mây của nền tảng cũng mang đến một sự thay đổi mô hình hấp dẫn cho các nhà phát triển quen thuộc với hệ thống phí nhiên liệu. Cấu trúc chi phí có thể dự đoán và tối ưu này đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng AI quy mô lớn, tạo thành điểm khác biệt quan trọng. Đáng chú ý, chi phí sử dụng thấp hơn khoảng 57% so với dịch vụ cơ sở dữ liệu vectơ Web2, tăng cường đáng kể khả năng cạnh tranh của thị trường Chromia.
Tuy nhiên, Chromia phải đối mặt với những thách thức chính – nhất là nhận thức về thị trường và tăng trưởng hệ sinh thái. Điều quan trọng là phải truyền đạt những đổi mới phức tạp như ngôn ngữ lập trình gốc (Rell) và tích hợp AI trên chuỗi cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Luôn đi trước đường cong đòi hỏi phải tiếp tục phát triển công nghệ và mở rộng hệ sinh thái, đặc biệt là khi các nền tảng blockchain khác bắt đầu nhắm mục tiêu các trường hợp sử dụng tương tự.
Sự 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 chấp nhận nhà phát triển hiệu quả và việc tạo ra các trường hợp ứng dụng thương mại có ý nghĩa sẽ là những yếu tố quyết định cho sự phát triển tương lai của Chromia.
Chromia đã thiết lập vị thế lãnh đạo sớm trong lĩnh vực kết hợp Web3-AI mới nổi. Tuy nhiên, việc chuyển đổi sự khác biệt công nghệ thành giá trị thị trường bền vững cần phải có sự tiến bộ liên tục ở các cấp độ cơ sở hạ tầng, hệ sinh thái và truyền thông. 12-24 tháng tới sẽ rất quan trọng để định hình quỹ đạo lâu dài của Chromia.