Cơ sở dữ liệu vector Chromia: Chương mới trong sự kết hợp giữa AI và Blockchain

Tóm tắt điểm chính

• Chromia đã ra mắt cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi dựa trên PostgreSQL, đánh dấu một bước quan trọng trong việc hợp nhất ứng dụng của AI và Blockchain.

• Bằng cách cung cấp môi trường phát triển tích hợp blockchain chi phí hiệu quả, Chromia đã giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI-Web3.

• Nền tảng dự kiến mở rộng chỉ mục EVM, khả năng suy diễn AI và hỗ trợ hệ sinh thái nhà phát triển, hứa hẹn trở thành người dẫn đầu trong đổi mới AI trong lĩnh vực Web3.

1. Tình trạng hiện tại của sự kết hợp giữa AI và Blockchain

Sự giao thoa giữa AI và Blockchain luôn là tâm điểm chú ý của ngành. Các hệ thống AI tập trung đang gặp phải thách thức về tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng dự đoán chi phí, và đây chính là lĩnh vực mà Blockchain có thể cung cấp giải pháp.

Mặc dù thị trường đại lý AI phát triển mạnh vào cuối năm 2024, nhưng hầu hết các dự án chỉ thực hiện sự tích hợp bề mặt của hai công nghệ. Nhiều sáng kiến phụ thuộc vào sự quan tâm đầu cơ của tiền điện tử để thu hút vốn và sự chú ý, chứ không phải là khám phá sự hợp tác công nghệ hoặc chức năng sâu sắc với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm mạnh so với mức đỉnh.

Nguồn gốc của việc AI và Blockchain khó có thể đạt được sự hợp tác thực chất nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Trong đó, nổi bật nhất là độ phức tạp trong xử lý dữ liệu trên chuỗi, dữ liệu vẫn còn phân tán và tính biến động của công nghệ rất cao. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể đơn giản như trong các hệ thống truyền thống, ngành có thể đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn.

Nỗi khổ này tương tự như việc hai công nghệ mạnh mẽ đến từ các lĩnh vực khác nhau thiếu ngôn ngữ chung hoặc điểm giao thoa thực sự. Rõ ràng rằng, ngành công nghiệp cần một cơ sở hạ tầng có thể thu hẹp khoảng cách, vừa bổ sung cho những ưu điểm của AI và Blockchain, vừa đóng vai trò là điểm giao nhau của cả hai.

Để đối phó với thách thức này, cần có một hệ thống vừa tiết kiệm chi phí vừa hiệu suất cao, để tương thích với độ tin cậy của các công cụ tập trung hiện có. Trong bối cảnh này, công nghệ cơ sở dữ liệu vector, hỗ trợ cho hầu hết các đổi mới AI hiện nay, đang trở thành yếu tố then chốt.

2. Sự cần thiết của cơ sở dữ liệu vector

Với sự phổ biến của ứng dụng AI, cơ sở dữ liệu vector đã nổi bật lên nhờ khả năng giải quyết những hạn chế của hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống. Những cơ sở dữ liệu này lưu trữ dữ liệu phức tạp như văn bản, hình ảnh, âm thanh bằng cách chuyển đổi chúng thành dạng biểu diễn toán học được gọi là "vector". Do việc truy xuất dữ liệu dựa trên sự tương đồng (thay vì độ chính xác), cơ sở dữ liệu vector phù hợp hơn với logic hiểu biết ngôn ngữ và ngữ cảnh của AI.

Cơ sở dữ liệu truyền thống giống như danh mục thư viện, chỉ trả về những cuốn sách chứa từ cụ thể, trong khi cơ sở dữ liệu vector có thể trình bày nội dung liên quan. Điều này là nhờ vào hệ thống lưu trữ thông tin dưới dạng vector số, nắm bắt các mối quan hệ dựa trên sự tương đồng về khái niệm.

Ví dụ về cuộc đối thoại: Khi được hỏi "Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?", nếu trả lời "Trời hôm nay đặc biệt trong xanh", chúng ta vẫn có thể hiểu được cảm xúc tích cực mặc dù không sử dụng từ ngữ cảm xúc rõ ràng. Cơ sở dữ liệu vector hoạt động theo cách tương tự, cho phép hệ thống hiểu được ý nghĩa tiềm ẩn thay vì phụ thuộc vào sự khớp từ trực tiếp. Điều này mô phỏng mô hình nhận thức của con người, đạt được sự tương tác AI tự nhiên hơn.

Trong Web2, giá trị của cơ sở dữ liệu vector đã được công nhận rộng rãi. Nhiều nền tảng đã nhận được khoản đầu tư lớn. Ngược lại, Web3 luôn gặp khó khăn trong việc phát triển các giải pháp tương đương, khiến cho sự kết hợp giữa AI và Blockchain chủ yếu chỉ dừng lại ở cấp độ lý thuyết.

3. Tầm nhìn của cơ sở dữ liệu vectơ trên chuỗi Chromia

Chromia là một Blockchain quan hệ Layer1 được xây dựng trên PostgreSQL, nổi bật nhờ khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc và môi trường thân thiện với nhà phát triển. Dựa vào cơ sở dữ liệu quan hệ của mình, Chromia đã bắt đầu khám phá sự tích hợp sâu sắc giữa Blockchain và công nghệ AI.

Cột mốc gần đây là sự ra mắt của "Mở rộng Chromia", mở rộng này tích hợp PgVector (một công cụ tìm kiếm tương tự vector mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong cơ sở dữ liệu PostgreSQL). PgVector hỗ trợ truy vấn hiệu quả các văn bản hoặc hình ảnh tương tự, cung cấp tính thực tiễn rõ ràng cho các ứng dụng dựa trên AI.

Bằng cách tích hợp PgVector, Chromia đưa khả năng tìm kiếm vector vào Web3, giúp cơ sở hạ tầng của nó phù hợp với các tiêu chuẩn đã được xác thực của công nghệ truyền thống. Sự tích hợp này đóng vai trò cốt lõi trong việc nâng cấp mạng chính Mimir vào tháng 3 năm 2025, được coi là bước cơ bản tiến tới khả năng tương tác liền mạch giữa AI và Blockchain.

3.1 Môi trường tích hợp toàn diện: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Blockchain và AI

Thách thức lớn nhất mà các nhà phát triển phải đối mặt khi cố gắng kết hợp Blockchain và AI là độ phức tạp. Việc tạo ra ứng dụng AI trên Blockchain hiện có đòi hỏi phải kết nối nhiều quy trình phức tạp từ các hệ thống bên ngoài. Ví dụ, các nhà phát triển cần lưu trữ dữ liệu trên chuỗi, chạy mô hình AI trên máy chủ bên ngoài và xây dựng cơ sở dữ liệu vector độc lập.

Cấu trúc phân mảnh này dẫn đến hoạt động không hiệu quả. Người dùng truy vấn được xử lý ngoài chuỗi, dữ liệu cần được di chuyển liên tục giữa môi trường trên chuỗi và ngoài chuỗi. Điều này không chỉ làm tăng thời gian phát triển và chi phí cơ sở hạ tầng, mà còn gây ra các lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng, việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống gia tăng rủi ro tấn công của hacker và giảm tổng thể tính minh bạch.

Chromia cung cấp giải pháp cơ bản bằng cách tích hợp trực tiếp cơ sở dữ liệu vector vào Blockchain. Trên Chromia, tất cả các xử lý đều được thực hiện trong chuỗi: truy vấn của người dùng được chuyển đổi thành vector, tìm kiếm dữ liệu tương tự trực tiếp trong chuỗi và trả về kết quả, thực hiện xử lý trong một môi trường toàn bộ.

Phương pháp tích hợp này đơn giản hóa quy trình phát triển một cách đáng kể. Không cần dịch vụ bên ngoài và mã kết nối phức tạp, giảm thời gian và chi phí phát triển. Ngoài ra, tất cả dữ liệu và xử lý đều được ghi lại trên chuỗi, đảm bảo hoàn toàn minh bạch. Đây đánh dấu sự khởi đầu của sự hòa hợp hoàn toàn giữa Blockchain và AI.

3.2 Hiệu quả chi phí: So với sức cạnh tranh giá cả vượt trội của các dịch vụ hiện có

Có một định kiến phổ biến: dịch vụ trên chuỗi "không tiện lợi và đắt đỏ". Đặc biệt trong mô hình blockchain truyền thống, mỗi giao dịch phát sinh phí nhiên liệu, và cấu trúc khuyết điểm đáng kể do chi phí tăng vọt trên chuỗi do tình trạng tắc nghẽn. Tính không thể dự đoán của chi phí trở thành trở ngại chính cho việc doanh nghiệp áp dụng giải pháp blockchain.

Chromia giải quyết những vấn đề đau đầu thông qua kiến trúc hiệu quả và mô hình kinh doanh khác biệt. Khác với mô hình phí nhiên liệu truyền thống của blockchain, Chromia giới thiệu hệ thống cho thuê đơn vị tính toán máy chủ (SCU), tương tự cấu trúc giá của dịch vụ đám mây. Mô hình này tương thích với cấu trúc giá dịch vụ đám mây quen thuộc, loại bỏ sự biến động chi phí thường thấy trong mạng blockchain.

Cụ thể, người dùng có thể sử dụng token gốc của Chromia $CHR để thuê SCU theo tuần. Mỗi SCU cung cấp 16GB dung lượng lưu trữ cơ bản, chi phí sẽ tăng tuyến tính theo mức sử dụng. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, đạt được phân bổ tài nguyên linh hoạt và hiệu quả. Mô hình này giữ cho mạng lưới phi tập trung trong khi tích hợp mô hình định giá sử dụng có thể dự đoán của dịch vụ Web2, nâng cao đáng kể tính minh bạch và hiệu quả về chi phí.

Cơ sở dữ liệu vector Chromia进一步强化成本优势. Theo kiểm tra nội bộ, chi phí vận hành hàng tháng của cơ sở dữ liệu này là 727美元 (dựa trên 2 SCU và 50GB lưu trữ), thấp hơn 57% so với các giải pháp cơ sở dữ liệu vector Web2 tương đương.

Giá cả cạnh tranh này đến từ hiệu quả cấu trúc đa dạng. Chromia hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector với môi trường trên chuỗi, nhưng ảnh hưởng lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Các dịch vụ truyền thống chồng chất phí dịch vụ cao trên cơ sở hạ tầng, trong khi Chromia cung cấp trực tiếp sức mạnh tính toán và lưu trữ thông qua các nhà điều hành nút, giảm bớt các lớp trung gian và chi phí liên quan.

Cấu trúc phân tán cũng nâng cao độ tin cậy của dịch vụ. Việc nhiều nút hoạt động song song khiến mạng tự nhiên có khả năng sẵn có cao, ngay cả khi một số nút gặp sự cố. Do đó, nhu cầu về cơ sở hạ tầng khả dụng cao và đội ngũ hỗ trợ lớn điển hình trong mô hình Web2 SaaS giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ bền của hệ thống.

4. Khởi đầu của sự hòa nhập giữa Blockchain và AI

Mặc dù mới ra mắt chỉ một tháng, cơ sở dữ liệu vector của Chromia đã thể hiện sức hấp dẫn ban đầu, nhiều trường hợp sử dụng sáng tạo đang được phát triển. Để tăng tốc độ áp dụng, Chromia tích cực hỗ trợ các nhà xây dựng bằng cách tài trợ chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.

Các khoản tài trợ này giảm bớt rào cản thử nghiệm, cho phép các nhà phát triển khám phá ý tưởng mới với rủi ro thấp hơn. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm dịch vụ DeFi tích hợp AI, hệ thống gợi ý nội dung minh bạch, nền tảng chia sẻ dữ liệu cá nhân của người dùng và công cụ quản lý tri thức do cộng đồng điều khiển.

Giả sử trường hợp như "Trung tâm Nghiên cứu AI Web3". Hệ thống này sử dụng cơ sở hạ tầng Chromia để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu trên chuỗi của dự án Web3 thành nhúng vector, cung cấp dịch vụ thông minh cho các đại lý AI.

Các đại lý AI này có thể truy vấn dữ liệu trên chuỗi trực tiếp từ cơ sở dữ liệu vector Chromia, mang lại khả năng phản hồi nhanh chóng đáng kể. Kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM của Chromia, hệ thống có thể phân tích nhiều hoạt động trên chuỗi, hỗ trợ nhiều dự án rộng rãi. Đáng chú ý là, ngữ cảnh cuộc trò chuyện của người dùng được lưu trữ trên chuỗi, cung cấp dòng gợi ý hoàn toàn minh bạch cho người dùng cuối.

Khi các trường hợp sử dụng đa dạng tăng lên, ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra và lưu trữ trên Chromia, tạo nền tảng cho "AI flywheel". Dữ liệu văn bản, hình ảnh và giao dịch từ các ứng dụng blockchain được lưu trữ dưới dạng vector có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu Chromia, hình thành bộ dữ liệu có thể đào tạo AI phong phú.

Những dữ liệu tích lũy này trở thành tài liệu học tập cốt lõi của AI, thúc đẩy hiệu suất liên tục cải thiện. Ví dụ, AI học từ các mô hình giao dịch của hàng triệu người dùng có thể cung cấp lời khuyên tài chính tùy chỉnh chính xác hơn. Những ứng dụng AI tiên tiến này thu hút nhiều người dùng hơn thông qua việc nâng cao trải nghiệm người dùng, sự gia tăng người dùng sẽ thúc đẩy việc tích lũy dữ liệu phong phú hơn, hình thành một vòng tròn khép kín của sự phát triển bền vững trong hệ sinh thái.

5. Lộ trình của Chromia

Sau khi mạng chính Mimir ra mắt, Chromia sẽ tập trung vào ba lĩnh vực:

1. Tăng cường chỉ mục EVM của chuỗi chính.

2. Mở rộng khả năng suy luận AI để hỗ trợ nhiều mô hình và trường hợp sử dụng hơn;

3. Mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển thông qua các công cụ và cơ sở hạ tầng dễ sử dụng hơn.

5.1 Đổi mới chỉ mục EVM

Sự phức tạp vốn có của Blockchain từ lâu đã là rào cản chính đối với các nhà phát triển. Để giải quyết điều này, Chromia đã giới thiệu một giải pháp chỉ mục sáng tạo tập trung vào các nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa cơ bản việc truy vấn dữ liệu trên chuỗi. Mục tiêu rõ ràng: thông qua việc nâng cao đáng kể hiệu quả và tính linh hoạt của truy vấn, giúp dữ liệu Blockchain dễ tiếp cận hơn.

Phương pháp này đại diện cho một sự chuyển biến lớn trong cách theo dõi giao dịch NFT trên Ethereum. Mô hình dữ liệu học động của Chromia thay thế cấu trúc truy vấn định nghĩa cứng nhắc, từ đó xác định được con đường truy xuất thông tin hiệu quả nhất. Các nhà phát triển trò chơi có thể phân tích ngay lập tức lịch sử giao dịch tài sản trên chuỗi, các dự án DeFi có thể nhanh chóng theo dõi dòng giao dịch phức tạp.

5.2 Mở rộng khả năng suy luận AI

Tiến độ chỉ mục dữ liệu nêu trên đã đặt nền tảng cho khả năng suy luận AI mở rộng của Chromia. Dự án đã thành công ra mắt mở rộng suy luận AI đầu tiên trên mạng thử nghiệm, tập trung hỗ trợ các mô hình AI mã nguồn mở. Đáng lưu ý là việc giới thiệu khách hàng Python đã giảm đáng kể độ khó khi tích hợp các mô hình học máy trong môi trường Chromia.

Sự phát triển này vượt ra ngoài việc tối ưu hóa công nghệ, thể hiện sự căn chỉnh chiến lược theo nhịp độ nhanh của đổi mới mô hình AI. Bằng cách hỗ trợ việc chạy trực tiếp các mô hình AI mạnh mẽ ngày càng đa dạng trên các nút nhà cung cấp, Chromia nhằm mục đích phá vỡ ranh giới của học tập và suy luận AI phân phối.

5.3 Chiến lược mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển

Chromia đang tích cực thiết lập hợp tác, khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, tập trung vào phát triển ứng dụng dựa trên AI. Những nỗ lực này nhằm nâng cao hiệu quả và nhu cầu của mạng.

Công ty nhắm đến các lĩnh vực có ảnh hưởng lớn như đại lý nghiên cứu AI, hệ thống gợi ý phi tập trung, tìm kiếm văn bản nhận thức ngữ cảnh và tìm kiếm tương đồng ngữ nghĩa. Kế hoạch này vượt qua hỗ trợ công nghệ, tạo ra một nền tảng mà các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng mang lại giá trị thực cho người dùng. Trước đó, chỉ mục dữ liệu được tăng cường và khả năng suy luận AI dự kiến sẽ trở thành động cơ cốt lõi cho việc phát triển những ứng dụng này.

6. Tầm nhìn và thách thức thị trường của Chromia

Cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi của Chromia khiến nó trở thành đối thủ hàng đầu trong lĩnh vực tích hợp Blockchain-AI. Phương pháp đổi mới của nó chưa được thực hiện trong các hệ sinh thái khác, làm nổi bật lợi thế công nghệ rõ ràng.

Mô hình cho thuê SCU dựa trên đám mây của nền tảng cũng đã thu hút các nhà phát triển quen thuộc với hệ thống phí nhiên liệu.