Báo cáo này được viết bởi Tiger Research, phân tích việc triển khai cơ sở dữ liệu vector của Chromia như một ví dụ về sự hội nhập 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 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 có 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 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.
1. 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 - những lĩnh vực này thường được coi là giải pháp tiềm năng của Blockchain.
Mặc dù thị trường AI代理 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 dựa vào sự quan tâm đầu cơ của tiền điện tử để huy động vốn và tăng cường sự nổi bật, thay vì khám phá sự hợp tác công nghệ hoặc chức năng sâu sắc với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm hơn 90% so với đỉnh cao.
Nguồn gốc khó khăn trong việc đạt được sự hợp tác thiết thực giữa AI và Blockchain nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Trong đó nổi bật nhất là độ phức tạp trong việc xử lý dữ liệu trên chuỗi - dữ liệu vẫn còn rời rạc, tính biến động của công nghệ rất cao. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể đơn giản như các hệ thống truyền thống, có lẽ ngành đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn từ lâu.
Tình huống này giống như kịch bản của Romeo và Juliet: Hai công nghệ mạnh mẽ đến từ những lĩnh vực khác nhau thiếu ngôn ngữ chung hoặc điểm giao thoa thực sự. Ngày càng rõ ràng rằng ngành công nghiệp cần một cơ sở hạ tầng có thể thu hẹp khoảng cách - vừa bổ sung cho những lợi thế của AI và Blockchain, vừa đóng vai trò là điểm giao thoa của cả hai.
Để đối phó với thách thức này, cần có một hệ thống vừa tiết kiệm 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 vectơ, đang hỗ trợ hầu hết các đổi mới AI ngày nay, đang trở thành một yếu tố then chốt.
2. Sự cần thiết của cơ sở dữ liệu vector
Với sự phổ biến của các ứng dụng AI, cơ sở dữ liệu vector đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế của các hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống. Các cơ sở dữ liệu này lưu trữ dữ liệu phức tạp như văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v., thành các biểu diễn toán học được gọi là "vector". Bởi vì dữ liệu được truy xuất dựa trên sự tương đồng hơn là chính xác, cơ sở dữ liệu vector phù hợp hơn với sự hiểu biết của AI về ngôn ngữ và ngữ cảnh so với cơ sở dữ liệu truyền thống. **
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 các mối quan hệ dựa trên sự tương đồng khái niệm (thay vì từ ngữ 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 ý nghĩa tiềm ẩn thay vì chỉ dựa vào sự khớp từ vựng trực tiếp. Điều này mô phỏng mô hình 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. Ngược lại, Web3 luôn gặp khó khăn trong việc phát triển các giải pháp tương đương, khiến cho việc tích hợp AI với Blockchain chủ yếu vẫn chỉ dừng lại ở lý thuyết.
3. Tầm nhìn của cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi Chromia
Nguồn: Nghiên cứu Tiger
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 lập trình viên. Dựa trên nền tảng cơ sở dữ liệu quan hệ của mình, Chromia đã bắt đầu khám phá sự tích hợp sâu sắc giữa Blockchain và công nghệ AI.
Cột mốc gần đây là sự ra mắt của "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, mang lại tính thực tiễn rõ ràng cho các ứng dụng dựa trên AI.
PgVector đã 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 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 đã đưa khả năng tìm kiếm vector vào Web3, làm cho cơ sở hạ tầng của nó phù hợp với các tiêu chuẩn đã được xác minh trong công nghệ truyền thống. Sự tích hợp này đóng vai trò then chốt trong nâng cấp mạng chính Mimir vào tháng 3 năm 2025, được coi là bước cơ bản tiến tới sự tương tác liền mạch giữa AI và Blockchain.
3.1 Môi trường tích hợp toàn diện: Sự kết hợp hoàn chỉnh 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 những lỗ hổng an ninh nghiêm trọng - việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống làm tăng nguy cơ 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. 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, đạt được quá trình xử lý trong một môi trường duy nhất.
Nguồn: Tiger Research
Giải thích bằng một phép so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển cần quản lý các thành phần riêng biệt - giống như nấu ăn cần mua nồi, chảo, máy xay sinh tố 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 đáng kể quy trình phát triển. 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. Đây đánh dấu sự khởi đầu của sự hòa nhập hoàn toàn giữa Blockchain và AI.
3.2 Hiệu quả chi phí: So với sự cạnh tranh giá cả vượt trội của các dịch vụ hiện có
Có một thành 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, và các chi phí trên chuỗi do tắc nghẽn gia tăng có những khuyết điểm cấu trúc rõ ràng. Sự không thể dự đoán về chi phí trở thành rào cản chính cho các doanh nghiệp 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 biến động chi phí thường thấy trong mạng blockchain.
Cụ thể, người dùng có thể sử dụng token gốc của Chromia $CHR để thuê SCU theo tuần. Mỗi SCU cung cấp 16GB lưu trữ cơ bản, chi phí sẽ mở rộng tuyến tính theo mức sử dụng. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt dựa trên nhu cầu, giúp phân bổ tài nguyên hiệu quả và linh hoạt. Mô hình này giữ cho mạng phi tập trung trong khi kết hợp cách định giá theo mức sử dụng có thể dự đoán của dịch vụ Web2 - tăng cường đáng kể tính minh bạch và hiệu quả chi phí.
Nguồn: Chromia, Nghiên cứu Tiger
Chromia cơ sở dữ liệu vector tiếp tục củng cố lợi 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 tương tự.
Giá cả cạnh tranh này đến từ hiệu quả cấu trúc đa dạng. Chromia được hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector với môi trường chuỗi khối, nhưng ảnh hưởng lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Các dịch vụ truyền thống chồng chất phí dịch vụ cao trên cơ sở hạ tầng AWS hoặc GCP, trong khi Chromia cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ trực tiếp thông qua các nhà khai thác 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 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 đắt đỏ và đội ngũ hỗ trợ lớn điển hình trong mô hình Web2 SaaS giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ bền của hệ thống.
4. Khởi đầu sự kết hợp giữa Blockchain và AI
Mặc dù mới ra mắt chỉ 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 đang tích cực hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách tài trợ chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
Các khoản tài trợ này giảm bớt rào cản thử 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 do người dùng sở hữu và công cụ quản lý kiến thức do cộng đồng điều hành.
Nguồn: Tiger Research
Một ví dụ về điều này là "Trung tâm nghiên cứu AI Web3" được phát triển bởi Tiger Labs. Hệ thống tận dụng cơ sở hạ tầng Chromia để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu trên chuỗi dự án Web3 thành nhúng vector cho các tác nhân AI để cung cấp các dịch vụ thông minh.
Các tác nhân AI này có thể truy vấn trực tiếp dữ liệu trên chuỗi thông qua cơ sở dữ liệu vectơ Chromia, cho phép phản hồi nhanh hơn đáng kể. Kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM của Chromia, hệ thống có thể phân tích hoạt động trên chuỗi như Ethereum, BNB Chain, Base, v.v. – hỗ trợ một loạt các dự án. Điều quan trọng cần lưu ý là bối cảnh của các cuộc trò chuyện của người dùng được lưu trữ trên chuỗi, cung cấp luồng giới thiệu hoàn toàn minh bạch cho người dùng cuối như nhà đầu tư.
Nguồn: Tiger Research
Với sự gia tăng các trường hợp sử dụng đa dạng, ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra và lưu trữ trên Chromia - tạo 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 được AI đào tạo.
Những dữ liệu tích lũy này trở thành tài liệu học tập cốt lõi của AI, thúc đẩy hiệu suất liên tục nâng cao. Ví dụ, AI học từ mô hình giao dịch của một lượng lớn người dùng có thể cung cấp những lời khuyên tài chính 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 tăng trưởng người dùng lại sẽ thúc đẩy việc tích lũy dữ liệu phong phú hơn, hình thành một vòng tròn 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 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 từ lâu đã là một trở ngại chính đối với các nhà phát triển. Để giải quyết điều này, Chromia đã giới thiệu một giải pháp chỉ mục đổi mới tập trung vào các nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa cơ bản việc truy vấn dữ liệu trên chuỗi. Mục tiêu rõ ràng: thông qua việc nâng cao đáng kể hiệu quả và tính linh hoạt của truy vấn, khiến cho dữ liệu blockchain dễ tiếp cận hơn.
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 cho cấu trúc truy vấn định nghĩa cứng nhắc, từ đó nhận diện được 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 tài sản trên chuỗi, các dự án DeFi có thể nhanh chóng theo dõi các dòng giao dịch phức tạp.
5.2 Mở rộng khả năng suy luận AI
Tiến triển chỉ mục dữ liệu đã nêu tạo 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 chú ý là việc đưa vào khách hàng Python đã giảm đáng kể độ khó trong việc tích hợp các mô hình học máy trong môi trường Chromia.
Phát triển này vượt ra ngoài tối ưu hóa công nghệ, thể hiện sự đồng bộ chiến lược với tốc độ đổi mới của các mô hình AI. Bằng cách hỗ trợ việc triển khai trực tiếp các mô hình AI mạnh mẽ ngày càng đa dạng trên các nút nhà cung cấp, Chromia nhằm mục đích phá vỡ các ranh giới của học tập và suy diễn AI phân tán.
5.3 Chiến lược mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển
Chromia đang tích cực thiết lập hợp tác, khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, tập trung vào phát triển ứng dụng do AI điều khiển. Những nỗ lực này nhằm nâng cao tính hiệu quả và nhu cầu của mạng.
Công ty nhắm đến các lĩnh vực có tác động lớn như đại lý nghiên cứu AI, hệ thống gợi ý phi tập trung, tìm kiếm văn bản theo ngữ cảnh và tìm kiếm tương tự ngữ nghĩa. Kế hoạch này vượt ra ngoài hỗ trợ kỹ thuật - tạo ra một nền tảng mà các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng mang lại giá trị người dùng thực sự. Chỉ số dữ liệu được tăng cường trước đó và khả năng suy luận AI dự kiến 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 vectơ 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 vectơ trên chuỗi - chưa được thực hiện trong các hệ sinh thái khác, làm nổi bật lợi thế kỹ thuật rõ ràng.
Mô hình cho thuê SCU kiểu đám mây của nền tảng cũng mang đến một sự chuyển đổi 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 với các ứng dụng AI quy mô lớn, tạo thành điểm khác biệt then chốt. Đáng chú ý là, chi phí sử dụng thấp hơn khoảng 57% so với dịch vụ cơ sở dữ liệu vector Web2, làm tăng đáng kể khả năng cạnh tranh của Chromia trên thị trường.
Mặc dù vậy, Chromia đang phải đối mặt với những thách thức quan trọng - đặc biệt là nhận thức của thị trường và sự tăng trưởng của hệ sinh thái. Việc truyền đạt những đổi mới phức tạp như ngôn ngữ lập trình bản địa của nó (Rell) và tích hợp AI trên chuỗi đến các nhà phát triển và doanh nghiệp là rất 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 minh 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, các chiến lược chấp nhận nhà phát triển hiệu quả và việc tạo ra các trường hợp ứng dụng thương mại thực chất sẽ là những yếu tố quyết định cho sự phát triển trong tương lai của Chromia.
Chromia đã thiết lập vị thế lãnh đạo sớm trong lĩnh vực hợp nhất Web3-AI mới nổi. Tuy nhiên, việc chuyển đổi sự khác biệt công nghệ thành giá trị thị trường bền vững cần phải 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 ví dụ về sự hội nhập giữa công nghệ AI và Blockchain.
Tóm tắt điểm chính
1. 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 - những lĩnh vực này thường được coi là giải pháp tiềm năng của Blockchain.
Mặc dù thị trường AI代理 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 dựa vào sự quan tâm đầu cơ của tiền điện tử để huy động vốn và tăng cường sự nổi bật, thay vì khám phá sự hợp tác công nghệ hoặc chức năng sâu sắc với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm hơn 90% so với đỉnh cao.
Nguồn gốc khó khăn trong việc đạt được sự hợp tác thiết thực giữa AI và Blockchain nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Trong đó nổi bật nhất là độ phức tạp trong việc xử lý dữ liệu trên chuỗi - dữ liệu vẫn còn rời rạc, tính biến động của công nghệ rất cao. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể đơn giản như các hệ thống truyền thống, có lẽ ngành đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn từ lâu.
Tình huống này giống như kịch bản của Romeo và Juliet: Hai công nghệ mạnh mẽ đến từ những lĩnh vực khác nhau thiếu ngôn ngữ chung hoặc điểm giao thoa thực sự. Ngày càng rõ ràng rằng ngành công nghiệp cần một cơ sở hạ tầng có thể thu hẹp khoảng cách - vừa bổ sung cho những lợi thế của AI và Blockchain, vừa đóng vai trò là điểm giao thoa của cả hai.
Để đối phó với thách thức này, cần có một hệ thống vừa tiết kiệm 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 vectơ, đang hỗ trợ hầu hết các đổi mới AI ngày nay, đang trở thành một yếu tố then chốt.
2. Sự cần thiết của cơ sở dữ liệu vector
Với sự phổ biến của các ứng dụng AI, cơ sở dữ liệu vector đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế của các hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống. Các cơ sở dữ liệu này lưu trữ dữ liệu phức tạp như văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v., thành các biểu diễn toán học được gọi là "vector". Bởi vì dữ liệu được truy xuất dựa trên sự tương đồng hơn là chính xác, cơ sở dữ liệu vector phù hợp hơn với sự hiểu biết của AI về ngôn ngữ và ngữ cảnh so với cơ sở dữ liệu truyền thống. **
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 các mối quan hệ dựa trên sự tương đồng khái niệm (thay vì từ ngữ 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 ý nghĩa tiềm ẩn thay vì chỉ dựa vào sự khớp từ vựng trực tiếp. Điều này mô phỏng mô hình 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. Ngược lại, Web3 luôn gặp khó khăn trong việc phát triển các giải pháp tương đương, khiến cho việc tích hợp AI với Blockchain chủ yếu vẫn chỉ dừng lại ở lý thuyết.
3. Tầm nhìn của cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi Chromia
Nguồn: Nghiên cứu Tiger
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 lập trình viên. Dựa trên nền tảng cơ sở dữ liệu quan hệ của mình, Chromia đã bắt đầu khám phá sự tích hợp sâu sắc giữa Blockchain và công nghệ AI.
Cột mốc gần đây là sự ra mắt của "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, mang lại tính thực tiễn rõ ràng cho các ứng dụng dựa trên AI.
PgVector đã 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 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 đã đưa khả năng tìm kiếm vector vào Web3, làm cho cơ sở hạ tầng của nó phù hợp với các tiêu chuẩn đã được xác minh trong công nghệ truyền thống. Sự tích hợp này đóng vai trò then chốt trong nâng cấp mạng chính Mimir vào tháng 3 năm 2025, được coi là bước cơ bản tiến tới sự tương tác liền mạch giữa AI và Blockchain.
3.1 Môi trường tích hợp toàn diện: Sự kết hợp hoàn chỉnh 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 những lỗ hổng an ninh nghiêm trọng - việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống làm tăng nguy cơ 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. 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, đạt được quá trình xử lý trong một môi trường duy nhất.
Nguồn: Tiger Research
Giải thích bằng một phép so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển cần quản lý các thành phần riêng biệt - giống như nấu ăn cần mua nồi, chảo, máy xay sinh tố 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 đáng kể quy trình phát triển. 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. Đây đánh dấu sự khởi đầu của sự hòa nhập hoàn toàn giữa Blockchain và AI.
3.2 Hiệu quả chi phí: So với sự cạnh tranh giá cả vượt trội của các dịch vụ hiện có
Có một thành 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, và các chi phí trên chuỗi do tắc nghẽn gia tăng có những khuyết điểm cấu trúc rõ ràng. Sự không thể dự đoán về chi phí trở thành rào cản chính cho các doanh nghiệp 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 biến động chi phí thường thấy trong mạng blockchain.
Cụ thể, người dùng có thể sử dụng token gốc của Chromia $CHR để thuê SCU theo tuần. Mỗi SCU cung cấp 16GB lưu trữ cơ bản, chi phí sẽ mở rộng tuyến tính theo mức sử dụng. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt dựa trên nhu cầu, giúp phân bổ tài nguyên hiệu quả và linh hoạt. Mô hình này giữ cho mạng phi tập trung trong khi kết hợp cách định giá theo mức sử dụng có thể dự đoán của dịch vụ Web2 - tăng cường đáng kể tính minh bạch và hiệu quả chi phí.
Nguồn: Chromia, Nghiên cứu Tiger
Chromia cơ sở dữ liệu vector tiếp tục củng cố lợi 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 tương tự.
Giá cả cạnh tranh này đến từ hiệu quả cấu trúc đa dạng. Chromia được hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector với môi trường chuỗi khối, nhưng ảnh hưởng lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Các dịch vụ truyền thống chồng chất phí dịch vụ cao trên cơ sở hạ tầng AWS hoặc GCP, trong khi Chromia cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ trực tiếp thông qua các nhà khai thác 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 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 đắt đỏ và đội ngũ hỗ trợ lớn điển hình trong mô hình Web2 SaaS giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ bền của hệ thống.
4. Khởi đầu sự kết hợp giữa Blockchain và AI
Mặc dù mới ra mắt chỉ 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 đang tích cực hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách tài trợ chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
Các khoản tài trợ này giảm bớt rào cản thử 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 do người dùng sở hữu và công cụ quản lý kiến thức do cộng đồng điều hành.
Nguồn: Tiger Research
Một ví dụ về điều này là "Trung tâm nghiên cứu AI Web3" được phát triển bởi Tiger Labs. Hệ thống tận dụng cơ sở hạ tầng Chromia để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu trên chuỗi dự án Web3 thành nhúng vector cho các tác nhân AI để cung cấp các dịch vụ thông minh.
Các tác nhân AI này có thể truy vấn trực tiếp dữ liệu trên chuỗi thông qua cơ sở dữ liệu vectơ Chromia, cho phép phản hồi nhanh hơn đáng kể. Kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM của Chromia, hệ thống có thể phân tích hoạt động trên chuỗi như Ethereum, BNB Chain, Base, v.v. – hỗ trợ một loạt các dự án. Điều quan trọng cần lưu ý là bối cảnh của các cuộc trò chuyện của người dùng được lưu trữ trên chuỗi, cung cấp luồng giới thiệu hoàn toàn minh bạch cho người dùng cuối như nhà đầu tư.
Nguồn: Tiger Research
Với sự gia tăng các trường hợp sử dụng đa dạng, ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra và lưu trữ trên Chromia - tạo 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 được AI đào tạo.
Những dữ liệu tích lũy này trở thành tài liệu học tập cốt lõi của AI, thúc đẩy hiệu suất liên tục nâng cao. Ví dụ, AI học từ mô hình giao dịch của một lượng lớn người dùng có thể cung cấp những lời khuyên tài chính 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 tăng trưởng người dùng lại sẽ thúc đẩy việc tích lũy dữ liệu phong phú hơn, hình thành một vòng tròn 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 chính đối với các nhà phát triển. Để giải quyết điều này, Chromia đã giới thiệu một giải pháp chỉ mục đổi mới tập trung vào các nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa cơ bản việc truy vấn dữ liệu trên chuỗi. Mục tiêu rõ ràng: thông qua việc nâng cao đáng kể hiệu quả và tính linh hoạt của truy vấn, khiến cho dữ liệu blockchain dễ tiếp cận hơn.
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 cho cấu trúc truy vấn định nghĩa cứng nhắc, từ đó nhận diện được 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 tài sản trên chuỗi, các dự án DeFi có thể nhanh chóng theo dõi các dòng giao dịch phức tạp.
5.2 Mở rộng khả năng suy luận AI
Tiến triển chỉ mục dữ liệu đã nêu tạo 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 chú ý là việc đưa vào khách hàng Python đã giảm đáng kể độ khó trong việc tích hợp các mô hình học máy trong môi trường Chromia.
Phát triển này vượt ra ngoài tối ưu hóa công nghệ, thể hiện sự đồng bộ chiến lược với tốc độ đổi mới của các mô hình AI. Bằng cách hỗ trợ việc triển khai trực tiếp các mô hình AI mạnh mẽ ngày càng đa dạng trên các nút nhà cung cấp, Chromia nhằm mục đích phá vỡ các ranh giới của học tập và suy diễn AI phân tán.
5.3 Chiến lược mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển
Chromia đang tích cực thiết lập hợp tác, khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, tập trung vào phát triển ứng dụng do AI điều khiển. Những nỗ lực này nhằm nâng cao tính hiệu quả và nhu cầu của mạng.
Công ty nhắm đến các lĩnh vực có tác động lớn như đại lý nghiên cứu AI, hệ thống gợi ý phi tập trung, tìm kiếm văn bản theo ngữ cảnh và tìm kiếm tương tự ngữ nghĩa. Kế hoạch này vượt ra ngoài hỗ trợ kỹ thuật - tạo ra một nền tảng mà các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng mang lại giá trị người dùng thực sự. Chỉ số dữ liệu được tăng cường trước đó và khả năng suy luận AI dự kiến 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 vectơ 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 vectơ trên chuỗi - chưa được thực hiện trong các hệ sinh thái khác, làm nổi bật lợi thế kỹ thuật rõ ràng.
Mô hình cho thuê SCU kiểu đám mây của nền tảng cũng mang đến một sự chuyển đổi 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 với các ứng dụng AI quy mô lớn, tạo thành điểm khác biệt then chốt. Đáng chú ý là, chi phí sử dụng thấp hơn khoảng 57% so với dịch vụ cơ sở dữ liệu vector Web2, làm tăng đáng kể khả năng cạnh tranh của Chromia trên thị trường.
Mặc dù vậy, Chromia đang phải đối mặt với những thách thức quan trọng - đặc biệt là nhận thức của thị trường và sự tăng trưởng của hệ sinh thái. Việc truyền đạt những đổi mới phức tạp như ngôn ngữ lập trình bản địa của nó (Rell) và tích hợp AI trên chuỗi đến các nhà phát triển và doanh nghiệp là rất 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 minh 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, các chiến lược chấp nhận nhà phát triển hiệu quả và việc tạo ra các trường hợp ứng dụng thương mại thực chất sẽ là những yếu tố quyết định cho sự phát triển trong tương lai của Chromia.
Chromia đã thiết lập vị thế lãnh đạo sớm trong lĩnh vực hợp nhất Web3-AI mới nổi. Tuy nhiên, việc chuyển đổi sự khác biệt công nghệ thành giá trị thị trường bền vững cần phải 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