Base de datos vectorial Chromia: Un nuevo capítulo en la fusión de IA y Cadena de bloques
Resumen de puntos clave
Chromia lanzó una base de datos vectorial en cadena basada en PostgreSQL, marcando un importante paso en la fusión de la utilidad de la IA con la Cadena de bloques.
Al proporcionar un entorno de desarrollo de integración de cadena de bloques rentable, Chromia ha reducido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones AI-Web3.
La plataforma planea expandir la indexación EVM, las capacidades de inferencia de IA y el apoyo al ecosistema de desarrolladores, con la esperanza de convertirse en un líder en innovación de IA en el ámbito de Web3.
1. Estado actual de la fusión de la IA con la Cadena de bloques
La intersección de la IA y la cadena de bloques ha sido un foco de atención en la industria. Los sistemas de IA centralizados enfrentan desafíos como la transparencia, la confiabilidad y la previsibilidad de costos, que son precisamente las áreas en las que la cadena de bloques podría ofrecer soluciones.
A pesar de que el mercado de agentes de IA florecerá a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo han logrado una integración superficial de dos tecnologías. Muchas iniciativas dependen del interés especulativo en las criptomonedas para obtener financiación y atención, en lugar de explorar la sinergia técnica o funcional profunda con Web3. Como resultado, la valoración de numerosos proyectos ha caído drásticamente desde su máximo.
La raíz de la dificultad para lograr una colaboración sustantiva entre la IA y la Cadena de bloques radica en múltiples problemas estructurales. El más destacado de ellos es la complejidad del procesamiento de datos en la cadena, donde los datos siguen siendo dispersos y la volatilidad técnica es alta. Si el acceso y la utilización de datos pudieran ser tan simples como en los sistemas tradicionales, la industria quizás ya habría logrado resultados más significativos.
Este dilema es similar a la falta de un lenguaje común o un verdadero punto de fusión entre dos poderosas tecnologías de diferentes campos. Se hace cada vez más evidente que la industria necesita una infraestructura que pueda cerrar la brecha, que complemente las ventajas de la IA y de la Cadena de bloques, y que sirva como un punto de intersección entre ambas.
Para enfrentar este desafío, se necesita un sistema que combine costo-efectividad y alto rendimiento, a fin de igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos vectoriales, que respalda la mayoría de las innovaciones en IA hoy en día, se está convirtiendo en un habilitador clave.
2. La necesidad de bases de datos vectoriales
Con la proliferación de aplicaciones de IA, las bases de datos vectoriales han surgido como una solución a las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos, como texto, imágenes y audio, convirtiéndolos en representaciones matemáticas llamadas "vectores". Debido a que recuperan datos basándose en la similitud (en lugar de la precisión), las bases de datos vectoriales se ajustan mejor a la lógica de comprensión del lenguaje y el contexto de la IA.
Las bases de datos tradicionales son como un catálogo de biblioteca, que solo devuelven libros que contienen palabras específicas, mientras que las bases de datos de vectores pueden presentar contenido relacionado. Esto se debe a que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en similitudes conceptuales.
Tomando el diálogo como ejemplo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si la respuesta es "El cielo está especialmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, a pesar de no utilizar un vocabulario emocional explícito. Las bases de datos vectoriales funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados subyacentes en lugar de depender de coincidencias de palabras directas. Esto simula los patrones cognitivos humanos, logrando interacciones de IA más naturales e inteligentes.
En Web2, el valor de las bases de datos vectoriales ha sido ampliamente reconocido. Varias plataformas han recibido enormes inversiones. En comparación, Web3 siempre ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que hace que la fusión de la IA con la Cadena de bloques se mantenga más en el ámbito teórico.
3. Visión de la base de datos vectorial en la Cadena de bloques Chromia
Chromia, como una cadena de bloques relacional de Layer1 construida sobre PostgreSQL, se destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para los desarrolladores. Basándose en su base de datos relacional, Chromia ha comenzado a explorar la profunda integración de la cadena de bloques con la tecnología de IA.
Un hito reciente es el lanzamiento de "Chromia Expansión", que integra PgVector (una herramienta de búsqueda de similitud de vectores de código abierto ampliamente utilizada en bases de datos PostgreSQL). PgVector admite consultas eficientes para textos o imágenes similares, proporcionando utilidad práctica para aplicaciones impulsadas por IA.
A través de la integración de PgVector, Chromia introduce la capacidad de búsqueda vectorial en Web3, alineando su infraestructura con los estándares probados de las pilas tecnológicas tradicionales. Esta integración desempeñará un papel central en la actualización de la red principal de Mimir en marzo de 2025 y se considera un primer paso fundamental hacia una interoperabilidad sin fisuras entre la IA y la Cadena de bloques.
3.1 Entorno de integración integral: fusión completa de la Cadena de bloques y la IA
El mayor desafío que enfrentan los desarrolladores al intentar combinar la Cadena de bloques con la IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en la Cadena de bloques existente requiere conectar procesos complejos de múltiples sistemas externos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos en la Cadena de bloques, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.
Esta estructura fragmentada conduce a una operación ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre el entorno en cadena y fuera de la cadena. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también causa graves vulnerabilidades de seguridad, ya que la transferencia de datos entre sistemas aumenta el riesgo de ataques de hackers y disminuye la transparencia general.
Chromia ofrece una solución fundamental al integrar directamente bases de datos vectoriales en la Cadena de bloques. En Chromia, todo el procesamiento se realiza en la cadena: las consultas de los usuarios se convierten en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven los resultados, logrando un procesamiento en un solo entorno de todo el flujo.
Este enfoque de integración simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se requieren servicios externos ni código de conexión complejo, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran en la cadena, asegurando total transparencia. Esto marca el comienzo de la fusión completa entre la Cadena de bloques y la IA.
3.2 Eficiencia de costos: competencia de precios sobresaliente en comparación con los servicios existentes
Existe un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena son "inconvenientes y caros". Especialmente en el modelo tradicional de Cadena de bloques, las tarifas de combustible generadas por cada transacción y el aumento significativo de los costos de congestión en la cadena presentan defectos estructurales evidentes. La imprevisibilidad de los costos se ha convertido en el principal obstáculo para que las empresas adopten soluciones de Cadena de bloques.
Chromia resuelve los puntos críticos a través de una arquitectura eficiente y un modelo comercial diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de la cadena de bloques tradicional, Chromia introduce un sistema de alquiler de unidades de computación de servidor (SCU), similar a la estructura de precios de los servicios en la nube. Este modelo de instanciación es consistente con los precios familiares de los servicios en la nube, eliminando la volatilidad de costos común en las redes de cadena de bloques.
Específicamente, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo de Chromia $CHR. Cada SCU ofrece 16 GB de almacenamiento base, y el costo se expande linealmente según el uso. Los SCU se pueden ajustar de manera flexible según la demanda, logrando una asignación de recursos eficiente y flexible. Este modelo integra la facturación predecible del uso de servicios Web2 mientras mantiene la descentralización de la red, mejorando significativamente la transparencia y eficiencia de costos.
La base de datos de vectores Chromia refuerza aún más su ventaja de costo. Según las pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50 GB de almacenamiento), un 57% más bajo que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 comparables.
Esta competitividad de precios proviene de múltiples eficiencias estructurales. Chromia se beneficia de la optimización técnica que adapta PgVector al entorno en cadena, pero el mayor impacto proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen un alto sobreprecio de servicio sobre la infraestructura, mientras que Chromia proporciona directamente capacidad de cómputo y almacenamiento a través de operadores de nodos, reduciendo capas intermedias y costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la confiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos otorga al red una alta disponibilidad natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, la necesidad típica de una infraestructura de alta disponibilidad costosa y de un gran equipo de soporte en el modelo SaaS de Web2 se reduce significativamente, lo que disminuye los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.
4. El inicio de la fusión entre la Cadena de bloques y la IA
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos de vectores de Chromia ya ha mostrado un atractivo temprano, con múltiples casos de uso innovadores en desarrollo. Para acelerar la adopción, Chromia apoya activamente a los creadores al financiar los costos de uso de la base de datos de vectores.
Estas subvenciones reducen la barrera de entrada para los experimentos, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con un riesgo menor. Las aplicaciones potenciales abarcan servicios DeFi integrados con IA, sistemas de recomendación de contenido transparentes, plataformas de intercambio de datos de propiedad del usuario y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
Supongamos un caso de estudio como "AI Web3 Centro de Investigación". Este sistema utiliza la infraestructura de Chromia para convertir el contenido de investigación y los datos en cadena de proyectos Web3 en incrustaciones vectoriales, para que los agentes de IA ofrezcan servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar datos en cadena directamente a través de la base de datos vectorial Chromia, logrando una aceleración significativa en las respuestas. Combinado con la capacidad de indexación EVM de Chromia, el sistema puede analizar múltiples actividades en cadena, apoyando una amplia variedad de proyectos. Es importante destacar que el contexto de las conversaciones de los usuarios se almacena en la cadena, proporcionando un flujo de recomendaciones completamente transparente para el usuario final.
A medida que crecen los casos de uso diversificados, se generan y almacenan más datos en Chromia, sentando las bases para la "rueda de AI". El texto, las imágenes y los datos de transacciones de las aplicaciones de la Cadena de bloques se almacenan en la base de datos de Chromia en forma de vectores estructurados, formando un rico conjunto de datos entrenables por AI.
Estos datos acumulados se convierten en el material central de aprendizaje de la IA, impulsando la mejora continua del rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacciones de una gran cantidad de usuarios puede ofrecer consejos financieros personalizados más precisos. Estas aplicaciones avanzadas de IA atraen a más usuarios al mejorar la experiencia del usuario, y el crecimiento de usuarios generará una acumulación de datos más rica, formando un ciclo cerrado de desarrollo ecológico sostenible.
5. Hoja de ruta de Chromia
Tras el lanzamiento de Mimir en la red principal, Chromia se centrará en tres áreas:
Mejorar el índice EVM de las cadenas principales;
Expandir la capacidad de inferencia de IA para soportar un mayor rango de modelos y casos de uso;
Ampliar el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas e infraestructuras más fáciles de usar.
5.1 Innovación en el índice EVM
La complejidad inherente de la Cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo un obstáculo principal para los desarrolladores. Para ello, Chromia ha lanzado una innovadora solución de índice centrada en los desarrolladores, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: mejorar significativamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, para que los datos de la Cadena de bloques sean más accesibles.
Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear transacciones de NFT en Ethereum. El patrón de datos y la estructura de aprendizaje dinámico de Chromia reemplazan la estructura de consultas predefinidas rígidas, lo que permite identificar las rutas de recuperación de información más eficientes. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de artículos en la cadena, y los proyectos DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.
5.2 Expansión de la capacidad de inferencia de IA
Los avances en el índice de datos mencionados establecen las bases para la expansión de las capacidades de inferencia de IA de Chromia. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de inferencia de IA en la red de pruebas, enfocándose en el soporte de modelos de IA de código abierto. Cabe destacar que la introducción del cliente de Python ha reducido drásticamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en el entorno de Chromia.
Este desarrollo va más allá de la optimización tecnológica, reflejando una alineación estratégica con el ritmo acelerado de la innovación de modelos de AI. Al apoyar la ejecución directa de potentes modelos de AI cada vez más diversos en los nodos de proveedores, Chromia tiene como objetivo superar las fronteras del aprendizaje y razonamiento de AI distribuido.
5.3 Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores
Chromia está activamente estableciendo colaboraciones para liberar todo el potencial de la tecnología de bases de datos vectoriales, enfocándose en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Estos esfuerzos tienen como objetivo mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa se centra en áreas de alto impacto como la investigación en inteligencia artificial, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto contextual y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico, creando una plataforma donde los desarrolladores pueden construir aplicaciones que generen un valor real para los usuarios. Los índices de datos mejorados y la capacidad de inferencia de IA previamente mencionados se espera que se conviertan en el motor central para el desarrollo de estas aplicaciones.
6. La visión de Chromia y los desafíos del mercado
La base de datos vectorial en cadena de Chromia la convierte en un competidor líder en el campo de la fusión de cadena de bloques-AI. Su enfoque innovador no se ha realizado en otros ecosistemas, destacando una clara ventaja técnica.
El modelo de alquiler SCU basado en la nube de la plataforma también introduce a los desarrolladores que están acostumbrados al sistema de tarifas de combustible.
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FudVaccinator
· 07-18 21:36
Es solo un concepto para jugar.
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MEVHunterZhang
· 07-15 22:08
¿Eso es todo? ¿Quién sigue teniendo fe en los viejos proyectos de IA ahora?
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OffchainWinner
· 07-15 22:01
Tener dinero y tiempo para hacer estas cosas extravagantes.
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MEVEye
· 07-15 21:56
Cadena de bloques ha pasado tanto tiempo, ya debería haberse implementado.
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RektRecorder
· 07-15 21:51
Hablando de esto, este chromia es un poco salvaje.
Base de datos vectorial on-chain de Chromia: superando el cuello de botella en la fusión de IA y Cadena de bloques
Base de datos vectorial Chromia: Un nuevo capítulo en la fusión de IA y Cadena de bloques
Resumen de puntos clave
Chromia lanzó una base de datos vectorial en cadena basada en PostgreSQL, marcando un importante paso en la fusión de la utilidad de la IA con la Cadena de bloques.
Al proporcionar un entorno de desarrollo de integración de cadena de bloques rentable, Chromia ha reducido la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones AI-Web3.
La plataforma planea expandir la indexación EVM, las capacidades de inferencia de IA y el apoyo al ecosistema de desarrolladores, con la esperanza de convertirse en un líder en innovación de IA en el ámbito de Web3.
1. Estado actual de la fusión de la IA con la Cadena de bloques
La intersección de la IA y la cadena de bloques ha sido un foco de atención en la industria. Los sistemas de IA centralizados enfrentan desafíos como la transparencia, la confiabilidad y la previsibilidad de costos, que son precisamente las áreas en las que la cadena de bloques podría ofrecer soluciones.
A pesar de que el mercado de agentes de IA florecerá a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo han logrado una integración superficial de dos tecnologías. Muchas iniciativas dependen del interés especulativo en las criptomonedas para obtener financiación y atención, en lugar de explorar la sinergia técnica o funcional profunda con Web3. Como resultado, la valoración de numerosos proyectos ha caído drásticamente desde su máximo.
La raíz de la dificultad para lograr una colaboración sustantiva entre la IA y la Cadena de bloques radica en múltiples problemas estructurales. El más destacado de ellos es la complejidad del procesamiento de datos en la cadena, donde los datos siguen siendo dispersos y la volatilidad técnica es alta. Si el acceso y la utilización de datos pudieran ser tan simples como en los sistemas tradicionales, la industria quizás ya habría logrado resultados más significativos.
Este dilema es similar a la falta de un lenguaje común o un verdadero punto de fusión entre dos poderosas tecnologías de diferentes campos. Se hace cada vez más evidente que la industria necesita una infraestructura que pueda cerrar la brecha, que complemente las ventajas de la IA y de la Cadena de bloques, y que sirva como un punto de intersección entre ambas.
Para enfrentar este desafío, se necesita un sistema que combine costo-efectividad y alto rendimiento, a fin de igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos vectoriales, que respalda la mayoría de las innovaciones en IA hoy en día, se está convirtiendo en un habilitador clave.
2. La necesidad de bases de datos vectoriales
Con la proliferación de aplicaciones de IA, las bases de datos vectoriales han surgido como una solución a las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos, como texto, imágenes y audio, convirtiéndolos en representaciones matemáticas llamadas "vectores". Debido a que recuperan datos basándose en la similitud (en lugar de la precisión), las bases de datos vectoriales se ajustan mejor a la lógica de comprensión del lenguaje y el contexto de la IA.
Las bases de datos tradicionales son como un catálogo de biblioteca, que solo devuelven libros que contienen palabras específicas, mientras que las bases de datos de vectores pueden presentar contenido relacionado. Esto se debe a que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en similitudes conceptuales.
Tomando el diálogo como ejemplo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si la respuesta es "El cielo está especialmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, a pesar de no utilizar un vocabulario emocional explícito. Las bases de datos vectoriales funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados subyacentes en lugar de depender de coincidencias de palabras directas. Esto simula los patrones cognitivos humanos, logrando interacciones de IA más naturales e inteligentes.
En Web2, el valor de las bases de datos vectoriales ha sido ampliamente reconocido. Varias plataformas han recibido enormes inversiones. En comparación, Web3 siempre ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que hace que la fusión de la IA con la Cadena de bloques se mantenga más en el ámbito teórico.
3. Visión de la base de datos vectorial en la Cadena de bloques Chromia
Chromia, como una cadena de bloques relacional de Layer1 construida sobre PostgreSQL, se destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para los desarrolladores. Basándose en su base de datos relacional, Chromia ha comenzado a explorar la profunda integración de la cadena de bloques con la tecnología de IA.
Un hito reciente es el lanzamiento de "Chromia Expansión", que integra PgVector (una herramienta de búsqueda de similitud de vectores de código abierto ampliamente utilizada en bases de datos PostgreSQL). PgVector admite consultas eficientes para textos o imágenes similares, proporcionando utilidad práctica para aplicaciones impulsadas por IA.
A través de la integración de PgVector, Chromia introduce la capacidad de búsqueda vectorial en Web3, alineando su infraestructura con los estándares probados de las pilas tecnológicas tradicionales. Esta integración desempeñará un papel central en la actualización de la red principal de Mimir en marzo de 2025 y se considera un primer paso fundamental hacia una interoperabilidad sin fisuras entre la IA y la Cadena de bloques.
3.1 Entorno de integración integral: fusión completa de la Cadena de bloques y la IA
El mayor desafío que enfrentan los desarrolladores al intentar combinar la Cadena de bloques con la IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en la Cadena de bloques existente requiere conectar procesos complejos de múltiples sistemas externos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos en la Cadena de bloques, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.
Esta estructura fragmentada conduce a una operación ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre el entorno en cadena y fuera de la cadena. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también causa graves vulnerabilidades de seguridad, ya que la transferencia de datos entre sistemas aumenta el riesgo de ataques de hackers y disminuye la transparencia general.
Chromia ofrece una solución fundamental al integrar directamente bases de datos vectoriales en la Cadena de bloques. En Chromia, todo el procesamiento se realiza en la cadena: las consultas de los usuarios se convierten en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven los resultados, logrando un procesamiento en un solo entorno de todo el flujo.
Este enfoque de integración simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se requieren servicios externos ni código de conexión complejo, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran en la cadena, asegurando total transparencia. Esto marca el comienzo de la fusión completa entre la Cadena de bloques y la IA.
3.2 Eficiencia de costos: competencia de precios sobresaliente en comparación con los servicios existentes
Existe un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena son "inconvenientes y caros". Especialmente en el modelo tradicional de Cadena de bloques, las tarifas de combustible generadas por cada transacción y el aumento significativo de los costos de congestión en la cadena presentan defectos estructurales evidentes. La imprevisibilidad de los costos se ha convertido en el principal obstáculo para que las empresas adopten soluciones de Cadena de bloques.
Chromia resuelve los puntos críticos a través de una arquitectura eficiente y un modelo comercial diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de la cadena de bloques tradicional, Chromia introduce un sistema de alquiler de unidades de computación de servidor (SCU), similar a la estructura de precios de los servicios en la nube. Este modelo de instanciación es consistente con los precios familiares de los servicios en la nube, eliminando la volatilidad de costos común en las redes de cadena de bloques.
Específicamente, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo de Chromia $CHR. Cada SCU ofrece 16 GB de almacenamiento base, y el costo se expande linealmente según el uso. Los SCU se pueden ajustar de manera flexible según la demanda, logrando una asignación de recursos eficiente y flexible. Este modelo integra la facturación predecible del uso de servicios Web2 mientras mantiene la descentralización de la red, mejorando significativamente la transparencia y eficiencia de costos.
La base de datos de vectores Chromia refuerza aún más su ventaja de costo. Según las pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50 GB de almacenamiento), un 57% más bajo que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 comparables.
Esta competitividad de precios proviene de múltiples eficiencias estructurales. Chromia se beneficia de la optimización técnica que adapta PgVector al entorno en cadena, pero el mayor impacto proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen un alto sobreprecio de servicio sobre la infraestructura, mientras que Chromia proporciona directamente capacidad de cómputo y almacenamiento a través de operadores de nodos, reduciendo capas intermedias y costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la confiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos otorga al red una alta disponibilidad natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, la necesidad típica de una infraestructura de alta disponibilidad costosa y de un gran equipo de soporte en el modelo SaaS de Web2 se reduce significativamente, lo que disminuye los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.
4. El inicio de la fusión entre la Cadena de bloques y la IA
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos de vectores de Chromia ya ha mostrado un atractivo temprano, con múltiples casos de uso innovadores en desarrollo. Para acelerar la adopción, Chromia apoya activamente a los creadores al financiar los costos de uso de la base de datos de vectores.
Estas subvenciones reducen la barrera de entrada para los experimentos, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con un riesgo menor. Las aplicaciones potenciales abarcan servicios DeFi integrados con IA, sistemas de recomendación de contenido transparentes, plataformas de intercambio de datos de propiedad del usuario y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
Supongamos un caso de estudio como "AI Web3 Centro de Investigación". Este sistema utiliza la infraestructura de Chromia para convertir el contenido de investigación y los datos en cadena de proyectos Web3 en incrustaciones vectoriales, para que los agentes de IA ofrezcan servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar datos en cadena directamente a través de la base de datos vectorial Chromia, logrando una aceleración significativa en las respuestas. Combinado con la capacidad de indexación EVM de Chromia, el sistema puede analizar múltiples actividades en cadena, apoyando una amplia variedad de proyectos. Es importante destacar que el contexto de las conversaciones de los usuarios se almacena en la cadena, proporcionando un flujo de recomendaciones completamente transparente para el usuario final.
A medida que crecen los casos de uso diversificados, se generan y almacenan más datos en Chromia, sentando las bases para la "rueda de AI". El texto, las imágenes y los datos de transacciones de las aplicaciones de la Cadena de bloques se almacenan en la base de datos de Chromia en forma de vectores estructurados, formando un rico conjunto de datos entrenables por AI.
Estos datos acumulados se convierten en el material central de aprendizaje de la IA, impulsando la mejora continua del rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacciones de una gran cantidad de usuarios puede ofrecer consejos financieros personalizados más precisos. Estas aplicaciones avanzadas de IA atraen a más usuarios al mejorar la experiencia del usuario, y el crecimiento de usuarios generará una acumulación de datos más rica, formando un ciclo cerrado de desarrollo ecológico sostenible.
5. Hoja de ruta de Chromia
Tras el lanzamiento de Mimir en la red principal, Chromia se centrará en tres áreas:
Mejorar el índice EVM de las cadenas principales;
Expandir la capacidad de inferencia de IA para soportar un mayor rango de modelos y casos de uso;
Ampliar el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas e infraestructuras más fáciles de usar.
5.1 Innovación en el índice EVM
La complejidad inherente de la Cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo un obstáculo principal para los desarrolladores. Para ello, Chromia ha lanzado una innovadora solución de índice centrada en los desarrolladores, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: mejorar significativamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, para que los datos de la Cadena de bloques sean más accesibles.
Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear transacciones de NFT en Ethereum. El patrón de datos y la estructura de aprendizaje dinámico de Chromia reemplazan la estructura de consultas predefinidas rígidas, lo que permite identificar las rutas de recuperación de información más eficientes. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de artículos en la cadena, y los proyectos DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.
5.2 Expansión de la capacidad de inferencia de IA
Los avances en el índice de datos mencionados establecen las bases para la expansión de las capacidades de inferencia de IA de Chromia. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de inferencia de IA en la red de pruebas, enfocándose en el soporte de modelos de IA de código abierto. Cabe destacar que la introducción del cliente de Python ha reducido drásticamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en el entorno de Chromia.
Este desarrollo va más allá de la optimización tecnológica, reflejando una alineación estratégica con el ritmo acelerado de la innovación de modelos de AI. Al apoyar la ejecución directa de potentes modelos de AI cada vez más diversos en los nodos de proveedores, Chromia tiene como objetivo superar las fronteras del aprendizaje y razonamiento de AI distribuido.
5.3 Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores
Chromia está activamente estableciendo colaboraciones para liberar todo el potencial de la tecnología de bases de datos vectoriales, enfocándose en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Estos esfuerzos tienen como objetivo mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa se centra en áreas de alto impacto como la investigación en inteligencia artificial, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto contextual y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico, creando una plataforma donde los desarrolladores pueden construir aplicaciones que generen un valor real para los usuarios. Los índices de datos mejorados y la capacidad de inferencia de IA previamente mencionados se espera que se conviertan en el motor central para el desarrollo de estas aplicaciones.
6. La visión de Chromia y los desafíos del mercado
La base de datos vectorial en cadena de Chromia la convierte en un competidor líder en el campo de la fusión de cadena de bloques-AI. Su enfoque innovador no se ha realizado en otros ecosistemas, destacando una clara ventaja técnica.
El modelo de alquiler SCU basado en la nube de la plataforma también introduce a los desarrolladores que están acostumbrados al sistema de tarifas de combustible.