深度解析Chromia向量數據庫：AI與區塊鏈如何融合？

本報告由Tiger Research撰寫，分析了Chromia的向量數據庫實現作爲AI與區塊鏈技術融合的案例。

要點總結

• 鏈上向量基礎設施：Chromia推出了首個基於PostgreSQL構建的鏈上向量數據庫，標志着AI與區塊鏈實用化融合的重要一步。
• 成本效率與開發者友好性：通過提供比傳統行業向量解決方案成本低57%的區塊鏈集成開發環境，Chromia降低了AI-Web3應用開發的入門門檻。
• 未來展望：平台計劃擴展至EVM索引、AI推理能力及更廣泛的開發者生態支持，將Chromia定位爲Web3領域AI創新的潛在領導者。

1. AI與區塊鏈融合的現狀

**來源：Kiyotaka**

AI與區塊鏈的交匯長期吸引着行業關注。中心化的AI系統仍面臨透明度、可靠性及成本可預測性等挑戰——而這些領域常被視爲區塊鏈的潛在解決方案。

**盡管AI代理市場在2024年末爆發，但大多數項目僅實現了兩種技術的表面級整合。**許多舉措依賴加密貨幣的投機興趣獲取資金和曝光，而非探索與Web3的深度技術或功能協同。因此，衆多項目的估值已從峯值下跌超過90%。

**AI與區塊鏈難以實現實質性協同的根源在於多個結構性難題。**其中最突出的是鏈上數據處理的復雜性——數據依然零散、技術波動性強。若數據訪問與利用能像傳統系統般簡單，行業或許早已取得更清晰的成果。

**這一困境類似羅密歐與朱麗葉的劇本：**兩種來自不同領域的強大技術缺乏共同語言或真正的融合交匯點。日益明顯的是，行業需要一種能彌合鴻溝的基礎設施——既能互補AI與區塊鏈的優勢，又能作爲兩者的交匯點。

應對這一挑戰需要兼具成本效益與高性能的系統，以匹配現有中心化工具的可靠性。在此背景下，支撐當今多數AI創新的向量數據庫技術正成爲關鍵賦能者。

2. 向量數據庫的必要性

隨着AI應用普及，向量數據庫因解決傳統數據庫系統的局限性而嶄露頭角。這些數據庫通過將文本、圖像、音頻等復雜數據轉化爲稱爲“向量”的數學表示形式進行存儲。由於基於相似性（而非精確性）檢索數據，向量數據庫比傳統數據庫更貼合AI對語言和上下文的理解邏輯。

**來源：weaviate**

傳統數據庫如同圖書館目錄——僅返回包含“kitten”一詞的書籍，而向量數據庫可呈現“cat”“dog”“wolf”等相關內容。這得益於系統以數值向量形式存儲信息，捕捉基於概念相似性（而非精確措辭）的關系。

以對話爲例：當被問“你今天心情如何？”時，若回答“天空格外晴朗”，我們仍能理解其積極情緒——盡管未使用明確的情感詞匯。向量數據庫以類似方式運作，使系統能解讀潛在含義而非依賴直接詞匯匹配。這模擬了人類認知模式，實現更自然智能的AI交互。

在Web2中，向量數據庫的價值已獲廣泛認可。Pinecone（1億美元）、Weaviate（5000萬美元）、Milvus（6000萬美元）和Chroma（1800萬美元）等平台已獲巨額投資。相比之下，Web3始終難以開發可比解決方案，使得AI與區塊鏈的融合更多停留在理論層面。

3. Chromia鏈上向量數據庫的願景

**來源：Tiger Research**

Chromia——基於PostgreSQL構建的Layer1關系型區塊鏈——憑借結構化數據處理能力和開發者友好環境脫穎而出。依托其關系型數據庫基礎，Chromia已開始探索區塊鏈與AI技術的深度整合。

近期裏程碑是“Chromia擴展”的推出，該擴展集成了PgVector（一種在PostgreSQL數據庫內廣泛使用的開源向量相似性搜索工具）。PgVector支持高效查詢相似文本或圖像，爲AI驅動型應用提供明確實用性。

PgVector在傳統技術生態中已根基穩固。常被視爲主流數據庫服務Firebase替代品的Supabase，使用PgVector支持高性能向量搜索。其在PostgreSQL平台上的日益普及，反映了行業對該工具的廣泛信心。

**通過整合PgVector，Chromia將向量搜索能力引入Web3，使其基礎設施與傳統技術棧已驗證的標準對齊。**這一整合在2025年3月的Mimir主網升級中發揮核心作用，被視爲邁向AI-區塊鏈無縫互操作的基礎一步。

3.1 一體化集成環境：區塊鏈與AI的完全融合

**開發者嘗試結合區塊鏈與AI的最大挑戰是復雜性。**在現有區塊鏈上創建AI應用需連接多個外部系統的復雜流程。例如，開發者需在鏈上存儲數據、在外部服務器運行AI模型，並構建獨立向量數據庫。

這種碎片化結構導致低效運作。用戶查詢在鏈外處理，數據需在鏈上鏈下環境間持續遷移。這不僅增加開發時間與基礎設施成本，還造成嚴重安全漏洞——系統間數據傳輸加劇黑客攻擊風險並降低整體透明度。

Chromia通過將向量數據庫直接集成至區塊鏈，提供了根本性解決方案。在Chromia上，所有處理均在鏈內完成：用戶查詢被轉化爲向量，直接在鏈內搜索相似數據並返回結果，實現全流程單環境處理。

**來源：Tiger Research**

以簡單類比說明：過去開發者需分別管理組件——如同烹飪需購買鍋、平底鍋、攪拌機和烤箱。Chromia通過提供多功能料理機簡化流程，將所有功能集成至單一系統。

這種集成方法極大簡化開發流程。無需外部服務與復雜連接代碼，減少開發時間與成本。此外，所有數據與處理均記錄於鏈上，確保完全透明。這標志着區塊鏈與AI完全融合的開端。

3.2 成本效率：相比現有服務的卓越價格競爭力

**普遍存在一種成見：鏈上服務“不便且昂貴”。**尤其在傳統區塊鏈模型中，每筆交易產生燃料費、擁堵鏈上成本激增的結構性缺陷顯著。成本不可預測性成爲企業採用區塊鏈解決方案的主要障礙。

**來源：Chromia**

**Chromia通過高效架構與差異化商業模式解決痛點。**不同於傳統區塊鏈的燃料費模式，Chromia引入服務器計算單元（SCU）租賃系統——類似AWS或Google Cloud的定價結構。這種實例化模式與熟悉的雲服務定價一致，消除了區塊鏈網絡常見的成本波動。

具體而言，用戶可使用Chromia原生代幣$CHR按周租賃SCU。每個SCU提供16GB基準存儲，成本隨用量線性擴展。SCU可根據需求彈性調整，實現靈活高效的資源分配。該模式在保持網絡去中心化的同時，融入Web2服務可預測的用量計價——大幅提升成本透明度與效率。

**來源：Chromia, Tiger Research**

**Chromia向量數據庫進一步強化成本優勢。**據內部基準測試，該數據庫月運營成本爲727美元（基於2個SCU與50GB存儲）——比同類Web2向量數據庫解決方案低57%。

這一價格競爭力源於多重結構效率。Chromia受益於將PgVector適配鏈上環境的技術優化，但更大影響來自其去中心化資源供應模式。傳統服務在AWS或GCP基礎設施上疊加高服務溢價，而Chromia通過節點運營商直接提供算力與存儲，減少中間層及相關成本。

分布式結構也提升服務可靠性。多節點並行運作使網絡天然具備高可用性——即使個別節點故障。因此，Web2 SaaS模式中典型的高昂高可用性基礎設施與大型支持團隊需求顯著降低，既降低運營成本又增強系統韌性。

4. 區塊鏈與AI融合的開端

盡管推出僅一個月，Chromia向量數據庫已顯現早期吸引力，多個創新用例正在開發中。爲加速採用，Chromia通過資助覆蓋向量數據庫使用成本，積極支持建設者。

這些資助降低實驗門檻，允許開發者以更低風險探索新想法。潛在應用涵蓋AI集成DeFi服務、透明內容推薦系統、用戶自有數據共享平台及社區驅動知識管理工具。

**來源：Tiger Research**

假設案例如Tiger Labs開發的“AI Web3研究樞紐”。該系統利用Chromia基礎設施將研究內容與Web3項目鏈上數據轉化爲向量嵌入，供AI代理提供智能服務。

這些AI代理可通過Chromia向量數據庫直接查詢鏈上數據，實現顯著加速響應。結合Chromia的EVM索引能力，系統可分析以太坊、BNB Chain、Base等鏈上活動——支持廣泛項目。值得注意的是，用戶對話上下文存儲於鏈上，爲投資者等終端用戶提供完全透明的推薦流。

**來源：Tiger Research**

隨着多樣化用例增長，更多數據持續生成並存儲於Chromia——爲“AI飛輪”奠定基礎。來自區塊鏈應用的文本、圖像及交易數據以結構化向量形式存儲於Chromia數據庫，形成豐富的AI可訓練數據集。

**這些積累數據成爲AI核心學習材料，驅動性能持續提升。**例如，從海量用戶交易模式中學習的AI可提供更精準定制化財務建議。這些先進AI應用通過增強用戶體驗吸引更多用戶，用戶增長又將催生更豐富數據積累，形成生態持續發展的閉環。

5. Chromia的路線圖

繼Mimir主網上線後，Chromia將聚焦三大領域：

1. 增強BSC、以太坊、Base等主流鏈的EVM索引；
2. 擴展AI推理能力以支持更廣泛模型與用例；
3. 通過更易用工具與基礎設施擴大開發者生態。

5.1 EVM索引創新

區塊鏈的固有復雜性長期是開發者的主要障礙。爲此，Chromia推出以開發者爲核心的創新索引方案，旨在從根本上簡化鏈上數據查詢。目標明確：通過大幅提升查詢效率與靈活性，使區塊鏈數據更易獲取。

這一方法代表以太坊NFT交易追蹤方式的重大轉變。Chromia動態學習數據模式與結構，取代剛性預定義查詢結構，從而識別最高效的信息檢索路徑。遊戲開發者可即時分析鏈上道具交易歷史，DeFi項目可快速追蹤復雜交易流。

5.2 AI推理能力擴展

前述數據索引進展爲Chromia擴展AI推理能力奠定基礎。項目已在測試網成功上線首個AI推理擴展，重點支持開源AI模型。值得注意的是，Python客戶端的引入大幅降低在Chromia環境集成機器學習模型的難度。

這一發展超越技術優化，體現了與AI模型創新快節奏的戰略對齊。通過支持在供應商節點直接運行日益多樣化的強大AI模型，Chromia旨在突破分布式AI學習與推理的邊界。

5.3 開發者生態擴展策略

Chromia正積極建立合作，釋放向量數據庫技術全部潛力，重點聚焦AI驅動型應用開發。這些努力旨在提升網絡效用與需求。

公司瞄準AI研究代理、去中心化推薦系統、上下文感知文本搜索及語義相似性搜索等高影響力領域。該計劃超越技術支持——創建開發者可構建真實用戶價值應用的平台。此前增強的數據索引與AI推理能力有望成爲這些應用開發的核心引擎。

6. Chromia的願景與市場挑戰

**Chromia的鏈上向量數據庫使其成爲區塊鏈-AI融合領域的領先競爭者。**其創新方法——直接鏈上集成向量數據庫——在其他生態中尚未實現，凸顯明確技術優勢。

平台的雲式SCU租賃模式也爲習慣燃料費體系的開發者引入誘人範式轉變。這種可預測且優化的成本結構尤其適合大規模AI應用，構成關鍵差異化點。值得注意的是，使用成本比Web2向量數據庫服務低約57%，顯著增強Chromia市場競爭力。

**盡管如此，Chromia面臨關鍵挑戰——尤其是市場認知與生態增長。**向開發者與企業傳達其原生編程語言（Rell）及鏈上AI集成等復雜創新至關重要。保持領先地位需持續技術開發與生態擴展，尤其當其他區塊鏈平台開始瞄準同類用例時。

**長期成功取決於驗證實際用例與確保代幣經濟模型的可持續性。**SCU租賃模式對代幣長期價值的影響、有效開發者採用策略及實質性商業應用案例的創建，將是Chromia未來發展的決定性因素。

Chromia在新興Web3-AI融合領域已建立早期領導地位。然而，將技術差異轉化爲持久市場價值需在基礎設施、生態與傳播層面持續進步。未來12-24個月將對塑造Chromia長期軌跡至關重要。

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