Basis Data Vektor Chromia: Bab Baru dalam Integrasi AI dan Blockchain

Ringkasan Poin

• Chromia meluncurkan basis data vektor on-chain berbasis PostgreSQL, menandai langkah penting dalam penggabungan praktis AI dan Blockchain.

• Dengan menyediakan lingkungan pengembangan terintegrasi Blockchain yang hemat biaya, Chromia menurunkan batasan untuk pengembangan aplikasi AI-Web3.

• Platform ini berencana untuk memperluas indeks EVM, kemampuan inferensi AI, dan dukungan ekosistem pengembang, dan diharapkan akan menjadi pemimpin inovasi AI di bidang Web3.

1. Status integrasi AI dan Blockchain

Perpaduan AI dan Blockchain selalu menjadi fokus perhatian industri. Sistem AI terpusat menghadapi tantangan dalam hal transparansi, keandalan, dan prediktabilitas biaya, dan inilah area di mana blockchain mungkin menawarkan solusi.

Meskipun pasar agen AI berkembang pesat pada akhir 2024, sebagian besar proyek hanya mencapai integrasi permukaan dari dua teknologi. Banyak inisiatif mengandalkan minat spekulatif cryptocurrency untuk mendapatkan dana dan perhatian, daripada mengeksplorasi kolaborasi teknis atau fungsional yang mendalam dengan Web3. Oleh karena itu, valuasi banyak proyek telah turun drastis dari puncaknya.

Akar kesulitan dalam mencapai kolaborasi substantif antara AI dan Blockchain terletak pada beberapa masalah struktural. Salah satu yang paling menonjol adalah kompleksitas pemrosesan data di dalam blok, di mana data masih tersebar dan teknologi memiliki fluktuasi yang kuat. Jika akses dan pemanfaatan data bisa semudah sistem tradisional, industri mungkin sudah mencapai hasil yang lebih nyata.

Kondisi ini mirip dengan dua teknologi kuat dari bidang yang berbeda yang kekurangan bahasa bersama atau titik pertemuan yang nyata. Semakin jelas bahwa industri memerlukan infrastruktur yang dapat menjembatani kesenjangan, yang dapat melengkapi keunggulan AI dan Blockchain, serta berfungsi sebagai titik pertemuan dari keduanya.

Menghadapi tantangan ini memerlukan sistem yang efisien biaya dan berkinerja tinggi untuk mencocokkan keandalan alat sentralisasi yang ada. Dalam konteks ini, teknologi basis data vektor yang mendukung sebagian besar inovasi AI saat ini menjadi pemberdaya kunci.

2. Kebutuhan Basis Data Vektor

Dengan semakin populernya aplikasi AI, basis data vektor mulai menonjol karena mampu mengatasi keterbatasan sistem basis data tradisional. Basis data ini menyimpan data kompleks seperti teks, gambar, dan audio dengan mengubahnya menjadi bentuk representasi matematis yang disebut "vektor". Karena basis data vektor melakukan pencarian data berdasarkan kesamaan (bukan akurasi), basis data ini lebih sesuai dengan logika pemahaman bahasa dan konteks AI dibandingkan dengan basis data tradisional.

Database tradisional seperti katalog perpustakaan, hanya mengembalikan buku-buku yang mengandung kata tertentu, sementara database vektor dapat menyajikan konten yang relevan. Ini berkat sistem yang menyimpan informasi dalam bentuk vektor numerik, menangkap hubungan berdasarkan kesamaan konsep.

Sebagai contoh percakapan: ketika ditanya "Bagaimana perasaanmu hari ini?", jika dijawab "Langit sangat cerah", kita masih bisa memahami emosi positifnya, meskipun tidak menggunakan kosakata emosional yang jelas. Basis data vektor berfungsi dengan cara yang mirip, memungkinkan sistem untuk menginterpretasikan makna yang mendasari daripada bergantung pada pencocokan kata secara langsung. Ini mensimulasikan pola kognisi manusia, menciptakan interaksi AI yang lebih alami dan cerdas.

Di Web2, nilai basis data vektor telah diakui secara luas. Banyak platform telah menerima investasi besar. Sebaliknya, Web3 selalu sulit mengembangkan solusi yang sebanding, sehingga penggabungan AI dan Blockchain lebih banyak berada di tingkat teori.

3. Visi database vektor di atas blockchain Chromia

Chromia sebagai Blockchain relasional Layer1 yang dibangun di atas PostgreSQL, menonjol berkat kemampuan pengolahan data terstruktur dan lingkungan yang ramah pengembang. Berdasarkan fondasi basis data relasionalnya, Chromia telah mulai menjelajahi integrasi mendalam antara blockchain dan teknologi AI.

Tonggak terbaru adalah peluncuran "Ekspansi Chromia", yang mengintegrasikan PgVector (alat pencarian kesamaan vektor sumber terbuka yang banyak digunakan dalam database PostgreSQL). PgVector mendukung kueri efisien untuk teks atau gambar yang mirip, memberikan kegunaan yang jelas untuk aplikasi berbasis AI.

Dengan mengintegrasikan PgVector, Chromia membawa kemampuan pencarian vektor ke Web3, menyelaraskan infrastrukturnya dengan standar yang telah terverifikasi dari tumpukan teknologi tradisional. Integrasi ini memainkan peran kunci dalam pembaruan jaringan utama Mimir pada Maret 2025, dianggap sebagai langkah dasar menuju interoperabilitas tanpa batas antara AI dan Blockchain.

3.1 Lingkungan Terintegrasi: Integrasi Penuh Blockchain dan AI

Tantangan terbesar bagi pengembang yang mencoba menggabungkan Blockchain dan AI adalah kompleksitas. Membangun aplikasi AI di atas Blockchain yang ada memerlukan proses kompleks yang menghubungkan beberapa sistem eksternal. Misalnya, pengembang perlu menyimpan data di dalam blok, menjalankan model AI di server eksternal, dan membangun basis data vektor independen.

Struktur yang terfragmentasi ini menyebabkan operasi yang tidak efisien. Pengguna mencari informasi yang diproses di luar blockchain, data harus terus-menerus berpindah antara lingkungan di dalam dan di luar blockchain. Ini tidak hanya meningkatkan waktu pengembangan dan biaya infrastruktur, tetapi juga menciptakan celah keamanan yang serius, di mana transmisi data antara sistem meningkatkan risiko serangan hacker dan mengurangi transparansi secara keseluruhan.

Chromia menyediakan solusi mendasar dengan mengintegrasikan basis data vektor langsung ke dalam Blockchain. Di Chromia, semua pemrosesan dilakukan di dalam rantai: kueri pengguna diubah menjadi vektor, dicari data serupa langsung di dalam rantai dan hasilnya dikembalikan, mewujudkan pemrosesan dalam satu lingkungan sepanjang proses.

Metode integrasi ini sangat menyederhanakan proses pengembangan. Tidak perlu layanan eksternal dan kode koneksi yang kompleks, mengurangi waktu dan biaya pengembangan. Selain itu, semua data dan pemrosesan dicatat di blockchain, memastikan transparansi penuh. Ini menandai awal dari integrasi lengkap antara Blockchain dan AI.

3.2 Efisiensi biaya: dibandingkan dengan daya saing harga yang luar biasa dari layanan yang ada

Ada prasangka umum bahwa layanan di "on-chain" "tidak nyaman dan mahal". Terutama dalam model blockchain tradisional, setiap transaksi menghasilkan biaya bahan bakar dan peningkatan biaya struktural akibat kepadatan jaringan yang signifikan. Ketidakpastian biaya menjadi hambatan utama bagi perusahaan dalam mengadopsi solusi blockchain.

Chromia menyelesaikan titik nyeri melalui arsitektur efisien dan model bisnis yang berbeda. Berbeda dengan model biaya bahan bakar blockchain tradisional, Chromia memperkenalkan sistem penyewaan unit komputasi server (SCU), mirip dengan struktur harga layanan cloud. Model instansiasi ini konsisten dengan harga layanan cloud yang dikenal, menghilangkan fluktuasi biaya yang umum terjadi di jaringan blockchain.

Secara khusus, pengguna dapat menyewa SCU setiap minggu menggunakan token asli Chromia $CHR. Setiap SCU menyediakan penyimpanan dasar 16GB, dengan biaya yang meningkat secara linier sesuai pemakaian. SCU dapat disesuaikan secara fleksibel sesuai kebutuhan, memungkinkan alokasi sumber daya yang efisien dan fleksibel. Model ini menggabungkan penetapan harga berdasarkan pemakaian yang dapat diprediksi dari layanan Web2, sambil mempertahankan desentralisasi jaringan, secara signifikan meningkatkan transparansi biaya dan efisiensi.

Basis data vektor Chromia semakin memperkuat keunggulan biaya. Menurut pengujian internal, biaya operasi bulanan basis data ini adalah 727 dolar AS (berdasarkan 2 SCU dan 50GB penyimpanan), 57% lebih rendah dibandingkan solusi basis data vektor Web2 sejenis.

Keunggulan harga ini berasal dari efisiensi struktur yang beragam. Chromia diuntungkan dari optimasi teknologi yang menyesuaikan PgVector dengan lingkungan on-chain, tetapi dampak yang lebih besar berasal dari model penyediaan sumber daya terdesentralisasi. Layanan tradisional mengenakan premium layanan tinggi pada infrastruktur, sementara Chromia menyediakan daya komputasi dan penyimpanan secara langsung melalui operator node, mengurangi lapisan perantara dan biaya terkait.

Struktur terdistribusi juga meningkatkan keandalan layanan. Operasi paralel multi-node membuat jaringan secara alami memiliki ketersediaan tinggi, bahkan jika beberapa node mengalami kegagalan. Oleh karena itu, kebutuhan infrastruktur ketersediaan tinggi yang mahal dan tim dukungan besar yang khas dalam model Web2 SaaS secara signifikan berkurang, yang tidak hanya menurunkan biaya operasional tetapi juga meningkatkan ketahanan sistem.

4. Awal penggabungan Blockchain dan AI

Meskipun baru diluncurkan selama sebulan, database vektor Chromia telah menunjukkan daya tarik awal, dengan beberapa kasus penggunaan inovatif sedang dikembangkan. Untuk mempercepat adopsi, Chromia secara aktif mendukung para pembangun dengan mendanai biaya penggunaan database vektor.

Pendanaan ini mengurangi hambatan eksperimen, memungkinkan pengembang untuk mengeksplorasi ide-ide baru dengan risiko yang lebih rendah. Aplikasi potensial mencakup layanan DeFi terintegrasi AI, sistem rekomendasi konten transparan, platform berbagi data milik pengguna, dan alat manajemen pengetahuan yang dikendalikan oleh komunitas.

Misalkan kasus seperti "AI Web3 Research Hub". Sistem ini memanfaatkan infrastruktur Chromia untuk mengubah konten penelitian dan data proyek Web3 yang ada di blockchain menjadi vektor embedding, yang digunakan oleh agen AI untuk menyediakan layanan pintar.

AI agent ini dapat langsung meng-query data on-chain melalui database vektor Chromia, mencapai percepatan respons yang signifikan. Dengan kemampuan indeks EVM dari Chromia, sistem dapat menganalisis berbagai aktivitas on-chain, mendukung proyek-proyek yang luas. Perlu dicatat bahwa konteks percakapan pengguna disimpan di on-chain, memberikan aliran rekomendasi yang sepenuhnya transparan kepada pengguna akhir.

Seiring dengan pertumbuhan berbagai kasus penggunaan, lebih banyak data terus dihasilkan dan disimpan di Chromia, yang menjadi dasar bagi "AI flywheel". Teks, gambar, dan data transaksi dari aplikasi blockchain disimpan dalam bentuk vektor terstruktur di database Chromia, membentuk kumpulan data yang kaya untuk pelatihan AI.

Data akumulasi ini menjadi bahan pembelajaran inti AI, mendorong peningkatan kinerja yang berkelanjutan. Misalnya, AI yang belajar dari pola transaksi pengguna yang sangat besar dapat memberikan saran keuangan yang lebih tepat dan disesuaikan. Aplikasi AI canggih ini menarik lebih banyak pengguna melalui peningkatan pengalaman pengguna, pertumbuhan pengguna akan memicu akumulasi data yang lebih kaya, membentuk siklus pengembangan ekosistem yang berkelanjutan.

5. Peta jalan Chromia

Setelah peluncuran mainnet Mimir, Chromia akan fokus pada tiga bidang:

1. Meningkatkan indeks EVM dari rantai utama;

2. Memperluas kemampuan inferensi AI untuk mendukung model dan kasus penggunaan yang lebih luas;

3. Memperluas ekosistem pengembang dengan alat dan infrastruktur yang lebih mudah digunakan.

5.1 Inovasi Indeks EVM

Kompleksitas bawaan blockchain telah lama menjadi hambatan utama bagi pengembang. Untuk itu, Chromia meluncurkan solusi indeks inovatif yang berfokus pada pengembang, yang bertujuan untuk secara fundamental menyederhanakan pencarian data di blockchain. Tujuannya jelas: dengan secara signifikan meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas pencarian, sehingga data blockchain lebih mudah diakses.

Metode ini mewakili perubahan signifikan dalam cara pelacakan transaksi NFT di Ethereum. Pola dan struktur data pembelajaran dinamis Chromia menggantikan struktur kueri yang telah ditentukan dengan kaku, sehingga memungkinkan identifikasi jalur pengambilan informasi yang paling efisien. Pengembang game dapat menganalisis sejarah transaksi item di blockchain dengan segera, sementara proyek DeFi dapat dengan cepat melacak aliran transaksi yang kompleks.

5.2 Ekspansi Kemampuan Inferensi AI

Kemajuan indeks data yang disebutkan di atas menetapkan dasar untuk pengembangan kemampuan inferensi AI Chromia. Proyek ini telah berhasil meluncurkan perluasan inferensi AI pertama di jaringan pengujian, dengan fokus mendukung model AI sumber terbuka. Perlu dicatat bahwa pengenalan klien Python secara signifikan mengurangi kesulitan dalam mengintegrasikan model pembelajaran mesin di lingkungan Chromia.

Perkembangan ini melampaui optimasi teknologi dan mencerminkan penyelarasan strategis yang cepat dengan inovasi model AI. Dengan mendukung pelaksanaan langsung model AI yang kuat dan semakin beragam di node penyedia, Chromia bertujuan untuk menerobos batasan pembelajaran dan penalaran AI terdistribusi.

5.3 Strategi Ekspansi Ekosistem Pengembang

Chromia secara aktif membangun kemitraan untuk melepaskan seluruh potensi teknologi basis data vektor, dengan fokus pada pengembangan aplikasi yang didorong oleh AI. Usaha ini bertujuan untuk meningkatkan utilitas dan permintaan jaringan.

Perusahaan menargetkan bidang berpengaruh tinggi seperti penelitian AI, sistem rekomendasi terdesentralisasi, pencarian teks berbasis konteks, dan pencarian kesamaan semantik. Rencana ini melampaui dukungan teknis, menciptakan platform bagi pengembang untuk membangun aplikasi dengan nilai pengguna yang nyata. Indeks data yang ditingkatkan sebelumnya dan kemampuan inferensi AI diharapkan menjadi mesin inti untuk pengembangan aplikasi ini.

6. Visi dan Tantangan Pasar Chromia

Basis data vektor di atas rantai Chromia menjadikannya pesaing terdepan di bidang integrasi blockchain-AI. Pendekatan inovatifnya belum dicapai di ekosistem lain, menyoroti keunggulan teknologi yang jelas.

Model sewa SCU berbasis cloud di platform juga memperkenalkan bagi pengembang yang terbiasa dengan sistem biaya bahan bakar