Chromia векторна база даних: нова глава злиття ШІ та Блокчейн
Підсумок основних моментів
Chromia представила онлайнову векторну базу даних на основі PostgreSQL, що є важливим кроком до практичного злиття ШІ та Блокчейн.
Завдяки наданню економічно вигідного середовища для інтеграції Блокчейн-розробки, Chromia знижує бар'єри для розробки AI-Web3 додатків.
Платформа планує розширити EVM індексацію, AI інференцію та підтримку екосистеми розробників, сподіваючись стати лідером у сфері AI інновацій Web3.
1. Стан інтеграції ШІ та Блокчейн
Перетворення ШІ та Блокчейн завжди було в центрі уваги галузі. Централізовані системи ШІ стикаються з такими викликами, як прозорість, надійність та передбачуваність витрат, і саме в цих сферах Блокчейн може запропонувати рішення.
Хоча ринок AI-агентів розквітне наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато ініціатив покладаються на спекулятивний інтерес до криптовалют для залучення фінансування та уваги, а не на дослідження глибокої технологічної або функціональної синергії з Web3. Тому оцінки численних проектів значно впали з пікових значень.
Корінь труднощів у досягненні суттєвої співпраці між ШІ та Блокчейн полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш виразною є складність обробки даних на ланцюзі; дані залишаються розрізненими, а технології мають високу волатильність. Якби доступ до даних та їхнє використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже досягла б більш очевидних результатів.
Ця дилема нагадує про те, як дві потужні технології з різних сфер не мають спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що галузі потрібна інфраструктура, яка могла б подолати цю прірву, яка б доповнювала переваги AI та Блокчейн, а також слугувала б точкою перетворення обох.
Для вирішення цього виклику потрібні системи, які поєднують у собі економічність і високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, яка підтримує більшість сьогоднішніх інновацій у сфері штучного інтелекту, стає ключовим фактором.
2. Необхідність векторних баз даних
З поширенням додатків AI векторні бази даних почали виділятися через вирішення обмежень традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо, перетворюючи їх у математичне представлення, яке називається "вектором". Оскільки дані запитуються на основі схожості (а не точності), векторні бази даних більш відповідні логіці розуміння мови та контексту AI, ніж традиційні бази даних.
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек, які повертають лише книги, що містять певні слова, тоді як векторні бази даних можуть представляти відповідний контент. Це стало можливим завдяки зберіганню інформації у формі числових векторів, що захоплює відносини на основі концептуальної схожості.
Наприклад, у діалозі: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", якщо відповідь "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції, хоча й не використано явних емоційних слів. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряме зіставлення слів. Це імітує людські когнітивні моделі, реалізуючи більш природну та інтелектуальну взаємодію з ШІ.
У Web2 вартість векторних баз даних широко визнана. Багато платформ отримали величезні інвестиції. У порівнянні з цим, Web3 завжди важко розробити порівнянні рішення, що призводить до того, що інтеграція ШІ та Блокчейн більше залишається на теоретичному рівні.
3. Візія векторної бази даних на Блокчейні Chromia
Chromia як Layer1 реляційний Блокчейн, побудований на основі PostgreSQL, виділяється завдяки своїй здатності обробки структурованих даних та дружньому до розробників середовищу. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейн та технологій ШІ.
Нещодавнім досягненням є запуск "Chromia розширення", яке інтегрує PgVector (відкритий інструмент для пошуку векторної подібності, широко використовуваний у базах даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит на подібні тексти чи зображення, надаючи чітку практичність для додатків на основі ШІ.
Інтегруючи PgVector, Chromia впроваджує можливості векторного пошуку в Web3, узгоджуючи свою інфраструктуру зі стандартами, перевіреними традиційними технологічними стеком. Ця інтеграція зіграє ключову роль у оновленні основної мережі Mimir у березні 2025 року і розглядається як перший крок до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.
3.1 Інтегроване середовище: повна інтеграція Блокчейн та ШІ
Найбільшим викликом для розробників, які намагаються поєднати Блокчейн та штучний інтелект, є складність. Створення AI-додатків на існуючому Блокчейні вимагає складних процесів підключення кількох зовнішніх систем. Наприклад, розробникам потрібно зберігати дані на ланцюгу, виконувати AI-моделі на зовнішніх серверах та створювати незалежну векторну базу даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза блокчейном, дані повинні постійно мігрувати між середовищами на ланцюгу та поза ним. Це не лише збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості в безпеці, передача даних між системами посилює ризик атак хакерів і знижує загальну прозорість.
Chromia пропонує радикальне рішення, інтегруючи векторну базу даних безпосередньо в Блокчейн. На Chromia всі обробки виконуються в ланцюгу: запити користувачів перетворюються на вектори, які безпосередньо шукають схожі дані в ланцюгу та повертають результати, забезпечуючи обробку в одному середовищі.
Цей інтеграційний підхід значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів та складного коду з'єднання, що зменшує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка записуються в Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та ШІ.
3.2 Вартісна ефективність: перевага в ціновій конкуренції порівняно з існуючими послугами.
Існує загальне упередження: "онлайн-сервіси є "незручними та дорогими". Особливо в традиційних моделях Блокчейн, де кожна транзакція генерує витрати на паливо, а витрати на перевантаження в Блокчейн значно зростають через структурні недоліки. Непередбачуваність витрат стала головною перешкодою для підприємств у впровадженні блокчейн-рішень.
Chromia вирішує проблеми за допомогою ефективної архітектури та диференційованої бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі витрат на паливо в Блокчейн, Chromia впроваджує систему оренди серверних обчислювальних одиниць (SCU), подібну до структури ціноутворення хмарних послуг. Ця модель інстанціювання узгоджується з знайомими цінами на хмарні послуги, усуваючи типові коливання витрат у мережах Блокчейн.
Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU щотижня за допомогою рідного токена Chromia $CHR. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, вартість якого лінійно зростає в залежності від використання. SCU можна гнучко налаштовувати відповідно до потреб, що забезпечує ефективний розподіл ресурсів. Ця модель поєднує децентралізацію мережі з прогнозованими тарифами на використання, характерними для послуг Web2, що значно підвищує прозорість витрат та ефективність.
Chromia векторна база даних додатково зміцнює свої переваги в собівартості. Згідно з внутрішнім бенчмарком, місячні експлуатаційні витрати цієї бази даних становлять 727 доларів США (на основі 2 SCU та 50 ГБ зберігання), що на 57% нижче, ніж у аналогічних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність походить від багатоструктурної ефективності. Chromia виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до середовища блокчейн, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу надбавку за обслуговування на інфраструктуру, тоді як Chromia безпосередньо надає обчислювальну потужність і зберігання через операторів вузлів, знижуючи проміжні рівні та супутні витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Паралельна робота багатьох вузлів надає мережі природну високу доступність, навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, характерна для моделі Web2 SaaS висока вартість інфраструктури з високою доступністю та потреба у великих командах підтримки значно знижується, що знижує витрати на експлуатацію та підвищує стійкість системи.
4. Початок злиття Блокчейн та AI
Незважаючи на те, що пройшов лише місяць з моменту запуску, векторна база даних Chromia вже демонструє ранню привабливість, кілька інноваційних випадків використання розробляються. Щоб прискорити впровадження, Chromia активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці гранти знижують бар'єри для проведення експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI в DeFi-сервіси, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для обміну даними користувачів та інструменти управління знаннями, що ґрунтуються на спільноті.
Припустимо, кейс "AI Web3 дослідницький хаб". Ця система використовує інфраструктуру Chromia для перетворення дослідницького контенту та даних Web3 проектів на блокчейні в векторні вбудування, які надають AI-агенти для забезпечення інтелектуальних послуг.
Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюгу через векторну базу даних Chromia, що забезпечує значне прискорення відповідей. У поєднанні з можливостями індексації EVM від Chromia, система може аналізувати кілька ланцюгових активностей, підтримуючи широкий спектр проєктів. Варто зазначити, що контекст розмови користувача зберігається в ланцюгу, що забезпечує кінцевим користувачам повну прозорість рекомендованих потоків.
З ростом різноманітних випадків використання, більше даних постійно генерується та зберігається в Chromia, закладаючи основу для "AI-флайвера". Текст, зображення та дані транзакцій з блокчейн-додатків зберігаються у структурованій векторній формі в базі даних Chromia, формуючи багатий набір даних, придатних для навчання AI.
Ці накопичені дані стають основними навчальними матеріалами для штучного інтелекту, що сприяє безперервному підвищенню продуктивності. Наприклад, штучний інтелект, що навчається на величезній кількості торгових моделей користувачів, може надавати більш точні персоналізовані фінансові поради. Ці передові застосування штучного інтелекту приваблюють більше користувачів за рахунок покращення користувацького досвіду, а зростання кількості користувачів, в свою чергу, призводить до більшого накопичення даних, формуючи замкнене коло сталого розвитку екосистеми.
5. Дорожня карта Chromia
Після запуску основної мережі Mimir, Chromia зосередиться на трьох основних напрямках:
Покращення EVM індексації основних блокчейнів;
Розширення можливостей AI для підтримки більш широких моделей та випадків використання;
Розширення екосистеми розробників за допомогою більш зручних інструментів та інфраструктури.
5.1 Інновації індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейн давно є основною перешкодою для розробників. Для цього Chromia запустила інноваційний індексний механізм, орієнтований на розробників, який має на меті суттєво спростити запити до даних на ланцюгу. Мета чітка: значно підвищити ефективність і гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн стали більш доступними.
Цей метод є суттєвою зміною в підходах до відстеження транзакцій NFT на Блокчейн Ethereum. Динамічна модель навчання даних Chromia замінює жорсткі попередньо визначені структури запитів, що дозволяє визначити найефективніші шляхи для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію транзакцій з ігровими предметами, а проєкти DeFi можуть швидко відстежувати складні потоки транзакцій.
5.2 Розширення можливостей AI-інференції
Вищезгадане просування індексації даних закладає основу для розширення AI-інтерпретаційних можливостей Chromia. Проект успішно запустив перше розширення AI-інтерпретації на тестовій мережі, зосереджуючи увагу на підтримці відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження клієнта Python значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в середовищі Chromia.
Цей розвиток виходить за рамки технологічної оптимізації, відображаючи стратегічну узгодженість з швидко змінюючимися інноваціями AI-моделей. Підтримуючи безпосереднє виконання дедалі різноманітніших потужних AI-моделей на вузлах постачальників, Chromia має на меті розширити межі розподіленого навчання та міркування AI.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно налагоджує співпрацю, щоб розкрити весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючись на розробці додатків, керованих штучним інтелектом. Ці зусилля спрямовані на підвищення ефективності та попиту в мережі.
Компанія націлена на дослідження штучного інтелекту, децентралізовані рекомендовані системи, контекстно-орієнтований текстовий пошук та пошук семантичної схожості в інших високовпливових сферах. Цей план виходить за межі технічної підтримки, створюючи платформу, на якій розробники можуть створювати додатки, що приносять реальну цінність для користувачів. Раніше покращений індекс даних та можливості AI-інференції, як очікується, стануть основним двигуном розробки цих додатків.
6. Візія Chromia та ринкові виклики
Онлайн-векторна база даних Chromia робить її провідним конкурентом у сфері інтеграції Блокчейн та Штучного інтелекту. Її інноваційний підхід ще не реалізований в інших екосистемах, що підкреслює чіткі технологічні переваги.
Хмарна модель оренди SCU платформи також вводить розробників, які звикли до системи витрат на паливо.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
24 лайків
Нагородити
24
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
FudVaccinator
· 07-18 21:36
Це всього лише концепція для розваги.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVHunterZhang
· 07-15 22:08
Це все? Тепер хто ще вірить у старі проекти AI?
Переглянути оригіналвідповісти на0
OffchainWinner
· 07-15 22:01
І ще є гроші, і є час, щоб займатися цими розкішними речами.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVEye
· 07-15 21:56
Блокчейн вже так довго існує, вже давно мав би реалізуватися.
Векторна база даних Chromia у блокчейні: подолання вузьких місць у злитті ШІ та блокчейну
Chromia векторна база даних: нова глава злиття ШІ та Блокчейн
Підсумок основних моментів
Chromia представила онлайнову векторну базу даних на основі PostgreSQL, що є важливим кроком до практичного злиття ШІ та Блокчейн.
Завдяки наданню економічно вигідного середовища для інтеграції Блокчейн-розробки, Chromia знижує бар'єри для розробки AI-Web3 додатків.
Платформа планує розширити EVM індексацію, AI інференцію та підтримку екосистеми розробників, сподіваючись стати лідером у сфері AI інновацій Web3.
1. Стан інтеграції ШІ та Блокчейн
Перетворення ШІ та Блокчейн завжди було в центрі уваги галузі. Централізовані системи ШІ стикаються з такими викликами, як прозорість, надійність та передбачуваність витрат, і саме в цих сферах Блокчейн може запропонувати рішення.
Хоча ринок AI-агентів розквітне наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато ініціатив покладаються на спекулятивний інтерес до криптовалют для залучення фінансування та уваги, а не на дослідження глибокої технологічної або функціональної синергії з Web3. Тому оцінки численних проектів значно впали з пікових значень.
Корінь труднощів у досягненні суттєвої співпраці між ШІ та Блокчейн полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш виразною є складність обробки даних на ланцюзі; дані залишаються розрізненими, а технології мають високу волатильність. Якби доступ до даних та їхнє використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже досягла б більш очевидних результатів.
Ця дилема нагадує про те, як дві потужні технології з різних сфер не мають спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що галузі потрібна інфраструктура, яка могла б подолати цю прірву, яка б доповнювала переваги AI та Блокчейн, а також слугувала б точкою перетворення обох.
Для вирішення цього виклику потрібні системи, які поєднують у собі економічність і високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, яка підтримує більшість сьогоднішніх інновацій у сфері штучного інтелекту, стає ключовим фактором.
2. Необхідність векторних баз даних
З поширенням додатків AI векторні бази даних почали виділятися через вирішення обмежень традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо, перетворюючи їх у математичне представлення, яке називається "вектором". Оскільки дані запитуються на основі схожості (а не точності), векторні бази даних більш відповідні логіці розуміння мови та контексту AI, ніж традиційні бази даних.
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек, які повертають лише книги, що містять певні слова, тоді як векторні бази даних можуть представляти відповідний контент. Це стало можливим завдяки зберіганню інформації у формі числових векторів, що захоплює відносини на основі концептуальної схожості.
Наприклад, у діалозі: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", якщо відповідь "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції, хоча й не використано явних емоційних слів. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряме зіставлення слів. Це імітує людські когнітивні моделі, реалізуючи більш природну та інтелектуальну взаємодію з ШІ.
У Web2 вартість векторних баз даних широко визнана. Багато платформ отримали величезні інвестиції. У порівнянні з цим, Web3 завжди важко розробити порівнянні рішення, що призводить до того, що інтеграція ШІ та Блокчейн більше залишається на теоретичному рівні.
3. Візія векторної бази даних на Блокчейні Chromia
Chromia як Layer1 реляційний Блокчейн, побудований на основі PostgreSQL, виділяється завдяки своїй здатності обробки структурованих даних та дружньому до розробників середовищу. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейн та технологій ШІ.
Нещодавнім досягненням є запуск "Chromia розширення", яке інтегрує PgVector (відкритий інструмент для пошуку векторної подібності, широко використовуваний у базах даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит на подібні тексти чи зображення, надаючи чітку практичність для додатків на основі ШІ.
Інтегруючи PgVector, Chromia впроваджує можливості векторного пошуку в Web3, узгоджуючи свою інфраструктуру зі стандартами, перевіреними традиційними технологічними стеком. Ця інтеграція зіграє ключову роль у оновленні основної мережі Mimir у березні 2025 року і розглядається як перший крок до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.
3.1 Інтегроване середовище: повна інтеграція Блокчейн та ШІ
Найбільшим викликом для розробників, які намагаються поєднати Блокчейн та штучний інтелект, є складність. Створення AI-додатків на існуючому Блокчейні вимагає складних процесів підключення кількох зовнішніх систем. Наприклад, розробникам потрібно зберігати дані на ланцюгу, виконувати AI-моделі на зовнішніх серверах та створювати незалежну векторну базу даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза блокчейном, дані повинні постійно мігрувати між середовищами на ланцюгу та поза ним. Це не лише збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості в безпеці, передача даних між системами посилює ризик атак хакерів і знижує загальну прозорість.
Chromia пропонує радикальне рішення, інтегруючи векторну базу даних безпосередньо в Блокчейн. На Chromia всі обробки виконуються в ланцюгу: запити користувачів перетворюються на вектори, які безпосередньо шукають схожі дані в ланцюгу та повертають результати, забезпечуючи обробку в одному середовищі.
Цей інтеграційний підхід значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів та складного коду з'єднання, що зменшує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка записуються в Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та ШІ.
3.2 Вартісна ефективність: перевага в ціновій конкуренції порівняно з існуючими послугами.
Існує загальне упередження: "онлайн-сервіси є "незручними та дорогими". Особливо в традиційних моделях Блокчейн, де кожна транзакція генерує витрати на паливо, а витрати на перевантаження в Блокчейн значно зростають через структурні недоліки. Непередбачуваність витрат стала головною перешкодою для підприємств у впровадженні блокчейн-рішень.
Chromia вирішує проблеми за допомогою ефективної архітектури та диференційованої бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі витрат на паливо в Блокчейн, Chromia впроваджує систему оренди серверних обчислювальних одиниць (SCU), подібну до структури ціноутворення хмарних послуг. Ця модель інстанціювання узгоджується з знайомими цінами на хмарні послуги, усуваючи типові коливання витрат у мережах Блокчейн.
Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU щотижня за допомогою рідного токена Chromia $CHR. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, вартість якого лінійно зростає в залежності від використання. SCU можна гнучко налаштовувати відповідно до потреб, що забезпечує ефективний розподіл ресурсів. Ця модель поєднує децентралізацію мережі з прогнозованими тарифами на використання, характерними для послуг Web2, що значно підвищує прозорість витрат та ефективність.
Chromia векторна база даних додатково зміцнює свої переваги в собівартості. Згідно з внутрішнім бенчмарком, місячні експлуатаційні витрати цієї бази даних становлять 727 доларів США (на основі 2 SCU та 50 ГБ зберігання), що на 57% нижче, ніж у аналогічних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність походить від багатоструктурної ефективності. Chromia виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до середовища блокчейн, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу надбавку за обслуговування на інфраструктуру, тоді як Chromia безпосередньо надає обчислювальну потужність і зберігання через операторів вузлів, знижуючи проміжні рівні та супутні витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Паралельна робота багатьох вузлів надає мережі природну високу доступність, навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, характерна для моделі Web2 SaaS висока вартість інфраструктури з високою доступністю та потреба у великих командах підтримки значно знижується, що знижує витрати на експлуатацію та підвищує стійкість системи.
4. Початок злиття Блокчейн та AI
Незважаючи на те, що пройшов лише місяць з моменту запуску, векторна база даних Chromia вже демонструє ранню привабливість, кілька інноваційних випадків використання розробляються. Щоб прискорити впровадження, Chromia активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці гранти знижують бар'єри для проведення експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI в DeFi-сервіси, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для обміну даними користувачів та інструменти управління знаннями, що ґрунтуються на спільноті.
Припустимо, кейс "AI Web3 дослідницький хаб". Ця система використовує інфраструктуру Chromia для перетворення дослідницького контенту та даних Web3 проектів на блокчейні в векторні вбудування, які надають AI-агенти для забезпечення інтелектуальних послуг.
Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюгу через векторну базу даних Chromia, що забезпечує значне прискорення відповідей. У поєднанні з можливостями індексації EVM від Chromia, система може аналізувати кілька ланцюгових активностей, підтримуючи широкий спектр проєктів. Варто зазначити, що контекст розмови користувача зберігається в ланцюгу, що забезпечує кінцевим користувачам повну прозорість рекомендованих потоків.
З ростом різноманітних випадків використання, більше даних постійно генерується та зберігається в Chromia, закладаючи основу для "AI-флайвера". Текст, зображення та дані транзакцій з блокчейн-додатків зберігаються у структурованій векторній формі в базі даних Chromia, формуючи багатий набір даних, придатних для навчання AI.
Ці накопичені дані стають основними навчальними матеріалами для штучного інтелекту, що сприяє безперервному підвищенню продуктивності. Наприклад, штучний інтелект, що навчається на величезній кількості торгових моделей користувачів, може надавати більш точні персоналізовані фінансові поради. Ці передові застосування штучного інтелекту приваблюють більше користувачів за рахунок покращення користувацького досвіду, а зростання кількості користувачів, в свою чергу, призводить до більшого накопичення даних, формуючи замкнене коло сталого розвитку екосистеми.
5. Дорожня карта Chromia
Після запуску основної мережі Mimir, Chromia зосередиться на трьох основних напрямках:
Покращення EVM індексації основних блокчейнів;
Розширення можливостей AI для підтримки більш широких моделей та випадків використання;
Розширення екосистеми розробників за допомогою більш зручних інструментів та інфраструктури.
5.1 Інновації індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейн давно є основною перешкодою для розробників. Для цього Chromia запустила інноваційний індексний механізм, орієнтований на розробників, який має на меті суттєво спростити запити до даних на ланцюгу. Мета чітка: значно підвищити ефективність і гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн стали більш доступними.
Цей метод є суттєвою зміною в підходах до відстеження транзакцій NFT на Блокчейн Ethereum. Динамічна модель навчання даних Chromia замінює жорсткі попередньо визначені структури запитів, що дозволяє визначити найефективніші шляхи для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію транзакцій з ігровими предметами, а проєкти DeFi можуть швидко відстежувати складні потоки транзакцій.
5.2 Розширення можливостей AI-інференції
Вищезгадане просування індексації даних закладає основу для розширення AI-інтерпретаційних можливостей Chromia. Проект успішно запустив перше розширення AI-інтерпретації на тестовій мережі, зосереджуючи увагу на підтримці відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження клієнта Python значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в середовищі Chromia.
Цей розвиток виходить за рамки технологічної оптимізації, відображаючи стратегічну узгодженість з швидко змінюючимися інноваціями AI-моделей. Підтримуючи безпосереднє виконання дедалі різноманітніших потужних AI-моделей на вузлах постачальників, Chromia має на меті розширити межі розподіленого навчання та міркування AI.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно налагоджує співпрацю, щоб розкрити весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючись на розробці додатків, керованих штучним інтелектом. Ці зусилля спрямовані на підвищення ефективності та попиту в мережі.
Компанія націлена на дослідження штучного інтелекту, децентралізовані рекомендовані системи, контекстно-орієнтований текстовий пошук та пошук семантичної схожості в інших високовпливових сферах. Цей план виходить за межі технічної підтримки, створюючи платформу, на якій розробники можуть створювати додатки, що приносять реальну цінність для користувачів. Раніше покращений індекс даних та можливості AI-інференції, як очікується, стануть основним двигуном розробки цих додатків.
6. Візія Chromia та ринкові виклики
Онлайн-векторна база даних Chromia робить її провідним конкурентом у сфері інтеграції Блокчейн та Штучного інтелекту. Її інноваційний підхід ще не реалізований в інших екосистемах, що підкреслює чіткі технологічні переваги.
Хмарна модель оренди SCU платформи також вводить розробників, які звикли до системи витрат на паливо.