قاعدة بيانات Chromia: فصل جديد في دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

ملخص النقاط الرئيسية

• أطلقت Chromia قاعدة بيانات متجهة على السلسلة تعتمد على PostgreSQL، مما يمثل خطوة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين.

• من خلال توفير بيئة تطوير متكاملة للبلوكتشين ذات تكلفة فعالة، قامت Chromia بتقليل الحواجز أمام تطوير تطبيقات AI-Web3.

• تخطط المنصة لتوسيع فهرس EVM، وقدرات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، ودعم بيئة المطورين، ومن المتوقع أن تصبح رائدة في الابتكار بالذكاء الاصطناعي في مجال Web3.

1. حالة دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين كان دائمًا محور اهتمام الصناعة. تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تحديات مثل الشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف، وهي المجالات التي قد تقدم فيها البلوكتشين حلولًا.

على الرغم من ازدهار سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي في نهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع حققت فقط تكاملًا سطحيًا بين تقنيتين. تعتمد العديد من المبادرات على الاهتمام المضاربي بالعملات المشفرة لجذب التمويل والاهتمام، بدلاً من استكشاف التنسيق العميق بين التكنولوجيا أو الوظائف مع Web3. لذلك، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بشكل كبير من ذروتها.

السبب الجذري لصعوبة تحقيق التعاون الفعلي بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين هو وجود عدة مشكلات هيكلية. من بين هذه المشكلات، تبرز تعقيدات معالجة البيانات على السلسلة، حيث لا تزال البيانات مبعثرة، وتوجد تقلبات تقنية قوية. إذا كانت إمكانية الوصول إلى البيانات واستخدامها سهلة مثل الأنظمة التقليدية، لربما كانت الصناعة قد حققت نتائج أكثر وضوحًا منذ فترة طويلة.

تُشبه هذه الأزمة عدم وجود لغة مشتركة أو نقطة تقاطع حقيقية بين تقنيتين قويتين من مجالات مختلفة. من الواضح بشكل متزايد أن الصناعة بحاجة إلى بنية تحتية قادرة على سد الفجوة، بحيث تكمل مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وتكون بمثابة نقطة تقاطع بين الاثنين.

يتطلب مواجهة هذا التحدي أنظمة تتمتع بتكلفة فعالة وأداء عالٍ، لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قواعد بيانات المتجهات التي تدعم معظم الابتكارات في الذكاء الاصطناعي اليوم تمكينية رئيسية.

2. ضرورة قاعدة بيانات المتجهات

مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدأت قواعد بيانات المتجهات تبرز بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوتيات عن طريق تحويلها إلى شكل رياضي يسمى "متجهات". وبفضل استرجاع البيانات بناءً على التشابه (بدلاً من الدقة)، فإن قواعد بيانات المتجهات تتماشى بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.

تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة، حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمات معينة، بينما يمكن لقواعد بيانات المتجهات تقديم محتوى ذي صلة. وهذا بفضل النظام الذي يخزن المعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفاهيمي.

على سبيل المثال في الحوار: عندما يُسأل "كيف تشعر اليوم؟"، إذا كانت الإجابة "السماء مشمسة بشكل خاص"، لا يزال بإمكاننا فهم مشاعره الإيجابية، على الرغم من عدم استخدام كلمات تعبيرية واضحة. تعمل قاعدة بيانات المتجهات بطريقة مشابهة، مما يمكّن النظام من تفسير المعاني المحتملة بدلاً من الاعتماد على المطابقة المباشرة للكلمات. يُحاكي هذا نمط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلات أكثر طبيعية وذكاءً مع الذكاء الاصطناعي.

في Web2، تم الاعتراف بقيمة قواعد بيانات المتجهات على نطاق واسع. لقد حصلت العديد من المنصات على استثمارات ضخمة. بالمقابل، لا يزال من الصعب على Web3 تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما يجعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يظل في الغالب على المستوى النظري.

3. رؤية قاعدة البيانات المتجهة على البلوكتشين Chromia

تظهر Chromia ككتلة علاقات من الطبقة الأولى مبنية على PostgreSQL، حيث تبرز بفضل قدرتها على معالجة البيانات المهيكلة وبيئة صديقة للمطورين. بالاعتماد على أساس قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنية الذكاء الاصطناعي.

المعلم الرئيسي الأخير هو إطلاق "توسيع Chromia"، الذي يدمج PgVector (أداة بحث عن تشابه المتجهات مفتوحة المصدر المستخدمة على نطاق واسع داخل قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector استعلامات فعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

من خلال دمج PgVector، ستقدم Chromia قدرة البحث عن المتجهات إلى Web3، مما يجعل بنيتها التحتية تتماشى مع المعايير المثبتة في تقنيات التقليدية. هذه الدمج تلعب دورًا أساسيًا في ترقية الشبكة الرئيسية Mimir في مارس 2025، وتعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين AI والبلوكتشين.

3.1 بيئة متكاملة: الدمج الكامل بين البلوكتشين وAI

أكبر تحدٍ يواجه المطورين عند محاولة دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط عمليات معقدة مع أنظمة خارجية متعددة. على سبيل المثال، يحتاج المطورون إلى تخزين البيانات على السلسلة، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية، وبناء قاعدة بيانات متجهات مستقلة.

هذا الهيكل المجزأ يؤدي إلى عمليات غير فعالة. يتم معالجة استفسارات المستخدمين خارج البلوكتشين، ويجب أن تنتقل البيانات باستمرار بين البيئتين على البلوكتشين وخارجها. هذا لا يزيد فقط من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يسبب أيضًا ثغرات أمنية خطيرة، حيث أن نقل البيانات بين الأنظمة يزيد من مخاطر هجمات القراصنة ويقلل من الشفافية العامة.

تقدم Chromia حلاً جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرةً في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استعلامات المستخدم إلى متجهات، والبحث عن البيانات المماثلة مباشرةً داخل السلسلة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة بيئة واحدة لكامل العملية.

تُبَسِّط هذه الطريقة المتكاملة عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة للخدمات الخارجية أو كود الاتصال المعقد، مما يقلل من وقت وتكلفة التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية التامة. هذه علامة على بداية الاندماج الكامل بين البلوكتشين وAI.

3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالقدرة التنافسية الممتازة للأسعار للخدمات الحالية

هناك تصور شائع بأن خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في النماذج التقليدية للبلوكتشين، حيث تظهر العيوب الهيكلية بشكل واضح مع ارتفاع تكاليف الوقود وازدحام الشبكة مع كل معاملة. أصبحت عدم القدرة على التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات لحلول البلوكتشين.

تقوم Chromia بحل نقاط الألم من خلال هيكل فعال ونموذج تجاري متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي في البلوكتشين، فإن Chromia تقدم نظام تأجير وحدات حساب الخادم (SCU)، مشابهًا لهيكل تسعير خدمات السحابة. يتماشى هذا النموذج القائم على المثيل مع تسعير خدمات السحابة المألوف، مما يقضي على تقلبات التكلفة الشائعة في شبكة البلوكتشين.

بشكل محدد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعياً باستخدام الرمز الأصلي لشركة Chromia $CHR. يوفر كل SCU تخزيناً أساسياً بسعة 16 جيجابايت، حيث تتكلف الكمية وفقاً للاستخدام بزيادة خطية. يمكن تعديل SCU بشكل مرن وفقاً للاحتياجات، مما يحقق توزيعاً مرناً وفعالاً للموارد. تدمج هذه النموذج بين اللامركزية في الشبكة مع تسعير الاستخدام القابل للتنبؤ بخدمات Web2، مما يعزز بشكل كبير من شفافية التكلفة وكفاءتها.

عززت قاعدة بيانات Chromia المتجهة ميزة التكلفة. وفقًا للاختبارات الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة البيانات الشهرية تبلغ 727 دولارًا (استنادًا إلى 2 SCU و50GB من التخزين)، وهو أقل بنسبة 57% من حلول قواعد بيانات المتجهات Web2 المماثلة.

تأتي هذه القدرة التنافسية في الأسعار من كفاءة الهيكل المتعددة. تستفيد Chromia من تحسين التكنولوجيا لتكييف PgVector مع بيئة السلسلة، لكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي الخاص بها. تفرض الخدمات التقليدية علاوة خدمة عالية على البنية التحتية، بينما تقدم Chromia القوة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسطى والتكاليف ذات الصلة.

تعزز الهيكلية الموزعة أيضًا موثوقية الخدمة. تعمل العقد المتعددة بشكل متوازي مما يجعل الشبكة تتمتع بارتفاع التوافر بشكل طبيعي، حتى في حالة تعطل بعض العقد. وبالتالي، يتم تقليل الحاجة إلى البنية التحتية عالية التوافر المكلفة وفرق الدعم الكبيرة التي تتطلبها أنماط Web2 SaaS بشكل كبير، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز مرونة النظام.

4. بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

على الرغم من إطلاقه منذ شهر واحد فقط، فقد أظهر قاعدة بيانات الكتل الموجهة Chromia جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع الاعتماد، تدعم Chromia بشكل نشط البناة من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتل الموجهة.

تساعد هذه المنح في تقليل عتبة التجارب، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة تكامل الذكاء الاصطناعي مع خدمات DeFi، ونظام توصية محتوى شفاف، ومنصة لمشاركة بيانات المستخدمين، وأدوات لإدارة المعرفة مدفوعة من المجتمع.

افترض حالة مثل "محور أبحاث الذكاء الاصطناعي Web3". يستخدم هذا النظام بنية Chromia التحتية لتحويل محتوى الأبحاث وبيانات مشروع Web3 على البلوكتشين إلى تضمينات متجهة، لتقديم خدمات ذكية بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي.

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء استعلام بيانات البلوكتشين مباشرة من قاعدة بيانات Chromia Vector، مما يحقق تسريعًا ملحوظًا في الاستجابة. مع القدرة على فهرسة EVM من Chromia، يمكن للنظام تحليل أنشطة متعددة على البلوكتشين، ودعم مجموعة واسعة من المشاريع. من الجدير بالذكر أن سياق محادثة المستخدم يتم تخزينه على البلوكتشين، مما يوفر تدفق توصيات شفاف تمامًا للمستخدمين النهائيين.

مع زيادة حالات الاستخدام المتنوعة، يتم توليد المزيد من البيانات وتخزينها في Chromia، مما يضع الأساس لـ "دورة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في شكل متجهات هيكلية في قاعدة بيانات Chromia، مما يشكل مجموعة بيانات غنية قابلة للتدريب بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تُعتبر هذه البيانات المتراكمة مواد التعلم الأساسية للذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء نحو التحسين المستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الضخمة أن يقدم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تجذب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تعزيز تجربة المستخدم، مما يؤدى إلى زيادة عدد المستخدمين، وبالتالي توليد المزيد من البيانات المتراكمة، مما يشكل حلقة مغلقة من التنمية المستدامة للنظام البيئي.

5. خارطة طريق كروميا

بعد إطلاق شبكة Mimir الرئيسية، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:

1. تعزيز فهرس EVM على السلاسل الرائجة؛

2. توسيع قدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي لدعم نماذج وحالات استخدام أوسع؛

3. توسيع نظام مطوري البرمجيات من خلال أدوات وبنى تحتية أكثر سهولة.

5.1 ابتكار فهرس EVM

لقد كانت التعقيدات الجوهرية للبلوكتشين عقبة رئيسية أمام المطورين لفترة طويلة. لذلك، أطلقت Chromia خطة مبتكرة للبحث تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير، لجعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.

تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع صفقات NFT على الإيثريوم. تتعلم أنماط البيانات الديناميكية لـ Chromia وهياكلها، لتحل محل هياكل الاستفسار المحددة مسبقًا، مما يتيح التعرف على أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ صفقات العناصر على السلسلة في الوقت الفعلي، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.

5.2 توسيع القدرة على الاستدلال بالذكاء الاصطناعي

تقدم بيانات الفهرسة المذكورة أعلاه أساسًا لتوسيع قدرات الاستدلال الذكي الاصطناعي على Chromia. وقد تم إطلاق أول توسيع للاستدلال الذكي الاصطناعي بنجاح على شبكة الاختبار، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. ومن الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد خفض بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.

هذا التطور يتجاوز تحسين التكنولوجيا، ويعكس التوافق الاستراتيجي السريع مع ابتكارات نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد مباشرة على نقاط الموردين، تهدف Chromia إلى تجاوز حدود التعلم والتفكير في الذكاء الاصطناعي الموزع.

5.3 استراتيجية توسيع نظام مطوري البرمجيات

كروميا تعمل بنشاط على بناء شراكات، وإطلاق العنان لجميع إمكانيات تقنية قاعدة البيانات المتجهة، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة والطلب عليها.

تهدف الشركة إلى مجالات ذات تأثير كبير مثل وكالات أبحاث الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية اللامركزية، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم الفني، حيث ينشئ منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي محركًا أساسيًا لتطوير هذه التطبيقات.

6. رؤية Chromia وتحديات السوق

قاعدة بيانات المتجهات على البلوكتشين الخاصة بـ Chromia تجعلها رائدة في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. تبرز منهجيتها الابتكارية مزاياها التقنية الواضحة التي لم تتحقق في أنظمة بيئية أخرى.

نموذج تأجير SCU السحابي للمنصة يقدم أيضًا للمطورين الذين اعتادوا على نظام رسوم الوقود.