Chromia векторная база данных: новая глава слияния ИИ и Блокчейн

Подводя итоги

• Chromia представила основанную на PostgreSQL векторную базу данных на блокчейне, что знаменует собой важный шаг к практическому объединению ИИ и блокчейна.

• Предоставляя экономически эффективную среду для интеграции разработок Блокчейн, Chromia снижает порог входа для разработки AI-Web3 приложений.

• Платформа планирует расширение индексирования EVM, возможностей AI-вывода и поддержки экосистемы разработчиков, что должно сделать её лидером в области AI-инноваций в Web3.

1. Текущая ситуация с интеграцией ИИ и Блокчейна

Пер пересечение ИИ и Блокчейна всегда было в центре внимания отрасли. Централизованные системы ИИ сталкиваются с такими проблемами, как прозрачность, надежность и предсказуемость затрат, и именно в этих областях Блокчейн может предложить решения.

Несмотря на то, что рынок AI-агентов будет процветать к концу 2024 года, большинство проектов только поверхностно интегрировали две технологии. Многие инициативы полагаются на спекулятивный интерес к криптовалютам для привлечения средств и внимания, а не исследуют глубокую техническую или функциональную синергию с Web3. Поэтому оценка множества проектов значительно упала с пиковых значений.

Корень трудностей, с которыми сталкиваются AI и Блокчейн в реализации существенной координации, заключается в нескольких структурных проблемах. Наиболее заметной из них является сложность обработки данных в Блоке: данные по-прежнему разрозненные, а техническая волатильность высока. Если доступ к данным и их использование были бы так же просты, как в традиционных системах, отрасль, возможно, уже добилась бы более явных результатов.

Эта проблема похожа на отсутствие общего языка или настоящей точки пересечения между двумя мощными технологиями из разных областей. Становится все более очевидным, что отрасли требуется инфраструктура, способная преодолеть разрыв, которая как дополняла бы преимущества ИИ и Блокчейн, так и служила бы точкой пересечения для обоих.

Для решения этой задачи необходима система, которая сочетает в себе эффективность затрат и высокую производительность, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. В этом контексте технологии векторных баз данных, поддерживающие большинство современных инноваций в области ИИ, становятся ключевыми факторами успеха.

2. Необходимость в векторных базах данных

С распространением применения ИИ векторы баз данных стали выделяться благодаря решению ограничений традиционных систем баз данных. Эти базы данных хранят сложные данные, такие как текст, изображения и аудио, преобразуя их в математическое представление, называемое "вектором". Поскольку они осуществляют поиск данных на основе сходства (а не точности), векторы баз данных более соответствуют логике понимания языка и контекста ИИ.

Традиционные базы данных похожи на каталоги библиотек, которые возвращают только книги, содержащие определенные слова, в то время как векторные базы данных могут представлять связанные материалы. Это возможно благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывая отношения на основе концептуального сходства.

Например, в диалоге: когда спросят "Как ты сегодня?", если ответить "Небо особенно ясное", мы все равно можем понять его позитивные эмоции, хотя и не использованы явные эмоциональные слова. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системе интерпретировать скрытые значения, а не полагаться на прямое соответствие слов. Это имитирует человеческие когнитивные модели, обеспечивая более естественное и интеллектуальное взаимодействие с ИИ.

В Web2 ценность векторных баз данных была широко признана. На несколько платформ были вложены огромные инвестиции. В отличие от этого, Web3 всегда испытывал трудности с разработкой сопоставимых решений, что делает интеграцию ИИ и Блокчейн больше теоретической.

3. Видение векторной базы данных на блокчейне Chromia

Chromia как построенный на PostgreSQL Layer1 реляционный Блокчейн выделяется благодаря своей способности обрабатывать структурированные данные и дружелюбной среде для разработчиков. Основываясь на своей реляционной базе данных, Chromia начала исследовать глубокую интеграцию Блокчейна и технологий ИИ.

Недавняя веха — это запуск "Chromia расширения", которое интегрирует PgVector (широко используемый инструмент для поиска по сходству векторных данных с открытым исходным кодом в базе данных PostgreSQL). PgVector поддерживает эффективный запрос похожих текстов или изображений, предоставляя четкую практическую ценность для приложений на основе ИИ.

Интегрируя PgVector, Chromia вводит возможности векторного поиска в Web3, выравнивая свою инфраструктуру с проверенными стандартами традиционного технологического стека. Эта интеграция сыграет ключевую роль в обновлении основной сети Mimir в марте 2025 года и рассматривается как первый шаг к бесшовной интероперации AI-Блокчейн.

3.1 Интегрированная среда: полное слияние Блокчейна и ИИ

Основная проблема, с которой сталкиваются разработчики при попытке объединить Блокчейн и ИИ, заключается в сложности. Создание ИИ-приложений на существующем Блокчейне требует сложных процессов подключения нескольких внешних систем. Например, разработчики должны хранить данные в цепочке, запускать модели ИИ на внешних серверах и строить независимую векторную базу данных.

Такая фрагментированная структура приводит к неэффективной работе. Запросы пользователей обрабатываются вне блокчейна, данные должны постоянно перемещаться между средами на блокчейне и вне его. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но также создает серьезные уязвимости в безопасности, передача данных между системами усиливает риск хакерских атак и снижает общую прозрачность.

Chromia предлагает радикальное решение, интегрируя векторные базы данных непосредственно в Блокчейн. На Chromia все операции выполняются на цепи: запросы пользователей преобразуются в векторы, которые затем непосредственно ищут похожие данные на цепи и возвращают результаты, обеспечивая обработку в одной среде на всех этапах.

Этот интегрированный подход значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода соединения, что снижает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и процессы записываются в Блокчейн, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полного слияния Блокчейна и ИИ.

3.2 Эффективность затрат: превосходная ценовая конкурентоспособность по сравнению с существующими сервисами

Существует общепринятое мнение, что "онлайн-сервисы не удобны и дороги". Особенно это проявляется в традиционных моделях Блокчейн, где каждую транзакцию сопровождают затраты на топливо, а структурные недостатки, связанные с увеличением затрат на загруженность сети, становятся заметными. Непредсказуемость затрат становится основным препятствием для предприятий, принимающих решения о внедрении Блокчейн-решений.

Chromia решает проблемы с помощью эффективной архитектуры и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели оплаты за газ в Блокчейн, Chromia вводит систему аренды серверных вычислительных единиц (SCU), похожую на ценовую структуру облачных услуг. Эта модель инстанцирования соответствует привычной ценовой политике облачных услуг, устраняя распространенные колебания стоимости в Блокчейн-сетях.

В частности, пользователи могут арендовать SCU по неделям, используя родной токен Chromia $CHR. Каждый SCU предоставляет 16 ГБ базового хранения, стоимость которого линейно увеличивается в зависимости от использования. SCU могут быть гибко настроены в зависимости от потребностей, что обеспечивает гибкое и эффективное распределение ресурсов. Эта модель сохраняет децентрализованный характер сети, одновременно интегрируя предсказуемую тарифную модель использования услуг Web2, значительно повышая прозрачность и эффективность затрат.

Chromia векторная база данных进一步强化成本优势. Согласно внутреннему бенчмаркингу, операционные расходы этой базы данных составляют 727 долларов США в месяц (на основе 2 SCU и 50 ГБ хранения), что на 57% ниже, чем у аналогичных решений векторных баз данных Web2.

Эта ценовая конкурентоспособность обусловлена множественными структурными эффективностями. Chromia выигрывает от технической оптимизации адаптации PgVector к цепочке, но более значительное влияние исходит от ее модели децентрализованного снабжения ресурсами. Традиционные услуги накладывают высокую наценку на инфраструктуру, в то время как Chromia напрямую предоставляет вычислительную мощность и хранилище через операторов узлов, сокращая промежуточные слои и связанные с ними расходы.

Распределенная структура также повышает надежность обслуживания. Параллельная работа нескольких узлов делает сеть по своей природе высокодоступной, даже если отдельные узлы выходят из строя. Таким образом, типичные высокие затраты на инфраструктуру высокой доступности и большие команды поддержки в модели Web2 SaaS значительно снижаются, что уменьшает операционные расходы и увеличивает устойчивость системы.

4. Начало интеграции Блокчейн и ИИ

Несмотря на то, что прошло всего месяц с момента запуска, векторная база данных Chromia уже продемонстрировала раннюю привлекательность, и в настоящее время разрабатываются несколько инновационных случаев использования. Чтобы ускорить принятие, Chromia активно поддерживает строителей, финансируя стоимость использования векторной базы данных.

Эти гранты снижают порог для экспериментов, позволяя разработчикам исследовать новые идеи с меньшими рисками. Потенциальные приложения охватывают интеграцию ИИ в DeFi-сервисы, прозрачные системы рекомендаций контента, платформы для совместного использования пользовательских данных и инструменты управления знаниями, управляемые сообществом.

Предположим, пример "AI Web3 исследовательский узел". Эта система использует инфраструктуру Chromia для преобразования исследовательского контента и данных Web3 проектов в векторные вложения, чтобы AI-агенты могли предоставлять интеллектуальные услуги.

Эти AI-агенты могут напрямую запрашивать данные на блокчейне через векторную базу данных Chromia, что значительно ускоряет ответы. В сочетании с возможностями индексирования EVM от Chromia, система может анализировать несколько активностей на блокчейне, поддерживая широкий спектр проектов. Стоит отметить, что контекст диалога пользователя хранится на блокчейне, что обеспечивает полную прозрачность рекомендательных потоков для конечного пользователя.

С ростом разнообразных случаев использования генерируется и сохраняется больше данных в Chromia, что создает основу для "AI летательного аппарата". Текст, изображения и данные о транзакциях из блокчейн-приложений хранятся в структурированном векторном формате в базе данных Chromia, формируя богатый набор данных для обучения ИИ.

Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, способствуя постоянному улучшению производительности. Например, ИИ, обучающийся на огромном количестве пользовательских торговых моделей, может предоставлять более точные индивидуальные финансовые рекомендации. Эти передовые приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, приведет к более богатому накоплению данных, формируя замкнутый цикл устойчивого развития экосистемы.

5. Дорожная карта Chromia

После запуска основной сети Mimir, Chromia сосредоточится на трех основных областях:

1. Улучшение индексации EVM на мейнстримных блокчейнах;

2. Расширение возможностей ИИ для поддержки более широких моделей и случаев использования;

3. Расширение экосистемы разработчиков с помощью более удобных инструментов и инфраструктуры.

5.1 Инновации индекса EVM

Внутренняя сложность Блокчейна долгое время была основной преградой для разработчиков. В этой связи Chromia представила инновационное индексное решение, ориентированное на разработчиков, с целью коренным образом упростить запросы к данным на цепи. Цель ясна: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы сделать данные Блокчейна более доступными.

Этот метод представляет собой значительное изменение подхода к отслеживанию сделок с NFT на Эфириуме. Динамическое изучение данных и структуры Chromia заменяет жесткую предопределенную структуру запросов, что позволяет определить наиболее эффективные пути для извлечения информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю транзакций с предметами на цепочке, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.

5.2 Расширение возможностей AI-вывода

Указанные выше данные о прогрессе индексирования закладывают основу для расширения возможностей AI-вывода Chromia. Проект успешно запустил первый AI-вывод на тестовой сети, с акцентом на поддержку открытых AI-моделей. Стоит отметить, что введение клиентской библиотеки Python значительно снизило сложность интеграции моделей машинного обучения в среду Chromia.

Это развитие выходит за рамки технологической оптимизации и отражает стратегическое согласование с быстрыми инновациями моделей ИИ. Поддерживая возможность непосредственного запуска все более разнообразных мощных моделей ИИ на узлах поставщиков, Chromia стремится преодолеть границы распределенного обучения и вывода ИИ.

5.3 Стратегия расширения экосистемы разработчиков

Chromia активно строит сотрудничество, раскрывая весь потенциал технологий векторных баз данных, с акцентом на разработку приложений на основе ИИ. Эти усилия направлены на повышение полезности и спроса сети.

Компания нацелена на исследование AI, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства в высокоэффективных областях. Этот план выходит за рамки технической поддержки, создавая платформу, на которой разработчики могут создавать приложения, приносящие реальную ценность пользователям. Улучшенные ранее индексы данных и возможности AI-выводов, вероятно, станут основным двигателем разработки этих приложений.

6. Видение Chromia и рыночные вызовы

Онлайн-векторная база данных Chromia делает её ведущим конкурентом в области слияния Блокчейн и ИИ. Их инновационный подход ещё не реализован в других экосистемах, что подчеркивает четкое технологическое преимущество.

Облачная модель аренды SCU на платформе также привносит разработчиков, привыкших к системе топливных сборов.