Base de datos vectorial: el puente entre la IA y la Cadena de bloques
Resumen de puntos clave
Chromia lanzó una base de datos de vectores en cadena basada en PostgreSQL, marcando un importante avance en la fusión práctica de la IA y la Cadena de bloques.
Al proporcionar un entorno de desarrollo de integración de cadena de bloques de bajo costo, Chromia reduce 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.
La situación actual de la fusión entre la IA y la Cadena de bloques
La combinación de IA y Cadena de bloques ha sido objeto de interés en la industria durante mucho tiempo. Los sistemas de IA centralizados enfrentan desafíos como la transparencia, la fiabilidad y la previsibilidad de costos, mientras que la tecnología de Cadena de bloques se considera una solución potencial.
A pesar de que el mercado de agentes de IA experimentará una explosión a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo han logrado una integración superficial de dos tecnologías. Muchos proyectos dependen de la euforia especulativa de las criptomonedas para obtener financiamiento y exposición, en lugar de explorar la sinergia técnica o funcional en profundidad con Web3. Como resultado, muchas valoraciones de proyectos han caído drásticamente desde su punto máximo.
La razón fundamental por la que la IA y la cadena de bloques tienen dificultades para lograr una colaboración sustantiva radica en múltiples problemas estructurales. El más destacado de ellos es la complejidad del procesamiento de datos en la cadena: los datos siguen estando dispersos y hay una gran volatilidad tecnológica. Si el acceso y la utilización de datos pudieran ser tan simples como en los sistemas tradicionales, la industria podría haber logrado resultados más claros.
Este dilema es similar a la falta de un lenguaje común o un verdadero punto de fusión entre dos poderosas tecnologías provenientes 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 la Cadena de bloques, y que también funcione como un punto de convergencia entre ambas.
Enfrentar este desafío requiere sistemas que sean tanto rentables como de alto rendimiento, para igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos de vectores que sustenta la mayoría de las innovaciones en IA de hoy se está convirtiendo en un habilitador clave.
La importancia de las bases de datos vectoriales
Con la proliferación de aplicaciones de IA, las bases de datos vectoriales han atraído atención por resolver las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos como texto, imágenes y audio al convertirlos en una representación matemática de "vectores". Debido a que recuperan datos basándose en similitudes (en lugar de exactitud), las bases de datos vectoriales se alinean mejor con la lógica de comprensión del lenguaje y el contexto de la IA.
Las bases de datos tradicionales son similares a los catálogos de bibliotecas: solo devuelven libros que contienen palabras específicas, mientras que las bases de datos vectoriales pueden presentar contenido relevante. Esto se debe a que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en la similitud conceptual (en lugar de la redacción precisa).
Tomando como ejemplo el diálogo: 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 vocabulario emocional explícito. Las bases de datos vectoriales funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados potenciales en lugar de depender de coincidencias de palabras directas. Esto simula el patrón cognitivo humano, 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 grandes 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 permanezca más en el ámbito teórico.
Visión de la base de datos vectorial en la Cadena de bloques Chromia
Chromia——una cadena de bloques relacional 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 integración profunda de la cadena de bloques con la tecnología AI.
Un hito reciente es el lanzamiento de la "expansión de Chromia", 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 de textos o imágenes similares, proporcionando una utilidad clara para aplicaciones impulsadas por IA.
PgVector se ha consolidado en el ecosistema tecnológico tradicional. Un reemplazo de un servicio de base de datos popular utiliza PgVector para soportar búsquedas vectoriales de alto rendimiento. Su creciente popularidad en la plataforma PostgreSQL refleja la amplia confianza de la industria en esta herramienta.
Al integrar PgVector, Chromia introduce capacidades de búsqueda de vectores en Web3, alineando su infraestructura con los estándares verificados de la pila tecnológica tradicional. Esta integración desempeñará un papel central en la actualización de la mainnet Mimir en marzo de 2025, y se considera un primer paso fundamental hacia la interoperabilidad sin fisuras entre AI y la Cadena de bloques.
Entorno de integración integral: la fusión completa de la Cadena de bloques y la IA
El mayor desafío para los desarrolladores al intentar combinar Cadena de bloques con IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en una Cadena de bloques existente requiere un complejo proceso que conecta múltiples sistemas externos. Por ejemplo, los desarrolladores necesitan almacenar datos en la Cadena, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.
Esta estructura fragmentada conduce a un funcionamiento ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben trasladarse continuamente entre entornos en cadena y fuera de la cadena. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también provoca graves vulnerabilidades de seguridad: la transferencia de datos entre sistemas agrava el riesgo de ataques de hackers y reduce la transparencia general.
Chromia proporciona una solución fundamental al integrar directamente la base de datos de vectores 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 busca directamente en la cadena datos similares y se devuelven resultados, logrando un procesamiento en un solo entorno a lo largo de todo el proceso.
Una analogía simple: en el pasado, los desarrolladores debían gestionar componentes por separado, como cocinar requiere comprar una olla, una sartén, una batidora y un horno. Chromia simplifica el proceso al ofrecer un procesador multifuncional que integra todas las funciones en un solo sistema.
Este enfoque de integración simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se requieren servicios externos ni códigos de conexión complejos, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran en la cadena de bloques, lo que garantiza una total transparencia. Esto marca el comienzo de la fusión completa entre la Cadena de bloques y la IA.
Eficiencia de costos: ventajas en comparación con los servicios existentes
Hay un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena "son inconvenientes y costosos". Especialmente en el modelo tradicional de Cadena de bloques, los costos estructurales significativos derivados de cada transacción, que genera tarifas de combustible y el aumento de costos por congestión en la cadena, son 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 de negocio diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de las cadenas de bloques tradicionales, Chromia introduce un sistema de alquiler de unidades de cálculo de servidor (SCU) —similar a la estructura de precios de ciertos servicios en la nube. Este modelo de instanciación es consistente con los precios de servicios en la nube familiares, eliminando la volatilidad de costos común en las redes de cadenas de bloques.
En concreto, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo de Chromia. 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, lo que permite una asignación de recursos eficiente y flexible. Este modelo, al mantener la descentralización de la red, incorpora la facturación predecible del uso de los servicios de Web2, lo que mejora significativamente la transparencia y la eficiencia de los costos.
La base de datos de vectores de Chromia refuerza aún más su ventaja de costos. Según pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50GB de almacenamiento) - un 57% menos que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 comparables.
Este precio competitivo proviene de la eficiencia estructural múltiple. Chromia se beneficia de la optimización técnica de adaptar PgVector al entorno en cadena, pero el mayor impacto proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen una alta prima de servicio sobre la infraestructura en la nube, mientras que Chromia proporciona potencia de cálculo y almacenamiento directamente a través de operadores de nodos, reduciendo las capas intermedias y los costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la fiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos hace que la red tenga una alta disponibilidad de forma natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, se reduce significativamente la necesidad de infraestructuras de alta disponibilidad costosas y de grandes equipos de soporte, lo que reduce los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.
El inicio de la fusión entre Cadena de bloques y AI
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos vectorial de Chromia ya ha mostrado un atractivo temprano, y se están desarrollando varios casos de uso innovadores. Para acelerar la adopción, Chromia apoya activamente a los constructores financiando los costos de uso de la base de datos vectorial.
Estas subvenciones reducen la barrera de entrada para los experimentos, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con menor riesgo. Las aplicaciones potenciales incluyen servicios DeFi integrados con IA, sistemas de recomendación de contenido transparentes, plataformas de compartición de datos de propiedad del usuario y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
Supongamos un caso como el "Centro de Investigación AI Web3" desarrollado por un laboratorio. 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 puedan ofrecer servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar directamente los datos en cadena a través de la base de datos vectorial de Chromia, logrando una aceleración significativa en las respuestas. Combinado con la capacidad de indexación EVM de Chromia, el sistema puede analizar actividades en múltiples cadenas de bloques principales, 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 los usuarios finales como los inversores.
Con el crecimiento de casos de uso diversificados, se generan y almacenan más datos en Chromia, sentando las bases para el "volante de AI". Los textos, imágenes y datos de transacciones de aplicaciones de cadena de bloques se almacenan en forma de vectores estructurados en la base de datos de Chromia, formando un rico conjunto de datos entrenables por AI.
Estos datos acumulados se convierten en materiales de aprendizaje central para la IA, impulsando una mejora continua en el rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacción de enormes usuarios puede proporcionar 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 de desarrollo sostenible del ecosistema.
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 múltiples cadenas principales;
Ampliar la capacidad de inferencia de IA para soportar modelos y casos de uso más amplios;
Ampliar el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas e infraestructuras más fáciles de usar.
Innovación en el índice EVM
La complejidad inherente de la cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo el principal obstáculo para los desarrolladores. Para ello, Chromia ha lanzado un innovador esquema de índice centrado en el desarrollador, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: mejorar drásticamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, haciendo 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. El modelo y la estructura de datos de aprendizaje dinámico de Chromia reemplazan la rígida estructura de consultas predefinidas, lo que permite identificar las rutas de recuperación de información más eficientes. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de objetos en la cadena, y los proyectos DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.
Expansión de la capacidad de inferencia de IA
Los avances en el índice de datos mencionados anteriormente 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 prueba, centrando su apoyo en modelos de IA de código abierto. Es importante destacar que la introducción del cliente de Python ha reducido significativamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en el entorno de Chromia.
Este desarrollo va más allá de la optimización técnica, reflejando una alineación estratégica con el rápido ritmo de innovación de los modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de una variedad cada vez mayor de potentes modelos de IA en los nodos de los proveedores, Chromia busca romper las barreras del aprendizaje y la inferencia de IA distribuida.
Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores
Chromia está trabajando activamente en establecer colaboraciones para liberar todo el potencial de la tecnología de bases de datos vectoriales, centrándose en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Estos esfuerzos tienen como objetivo mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa apunta a áreas de alto impacto como la investigación en IA, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto consciente del contexto y búsqueda de similitud semántica. Este plan va más allá del soporte técnico: crea una plataforma donde los desarrolladores pueden construir aplicaciones que generen un valor real para los usuarios. Se espera que el índice de datos mejorado y la capacidad de inferencia de IA se conviertan en el motor central para el desarrollo de estas aplicaciones.
La visión de Chromia y los desafíos del mercado
La base de datos vectorial en cadena de Chromia la convierte en un líder en el campo de la fusión de cadena de bloques-AI.
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MEVHunterX
· hace22h
¿Hay dinero para perseguir? Todo en la bolsa.
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AirDropMissed
· 07-20 10:31
Otra vez un proyecto de IA que toma a la gente por tonta.
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GasSavingMaster
· 07-20 10:28
dentro no hay trampa de flujo de efectivo, no es atractivo
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SerumSquirrel
· 07-20 10:26
¿A quién le importa qué biblioteca de vectores? Todo es solo una exageración.
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ProposalDetective
· 07-20 10:19
Otra vez quieren engañar a los tontos para que introduzcan una posición.
Chromia lanza una base de datos vectorial on-chain para construir una nueva infraestructura de fusión entre IA y Cadena de bloques
Base de datos vectorial: el puente entre la IA y la Cadena de bloques
Resumen de puntos clave
Chromia lanzó una base de datos de vectores en cadena basada en PostgreSQL, marcando un importante avance en la fusión práctica de la IA y la Cadena de bloques.
Al proporcionar un entorno de desarrollo de integración de cadena de bloques de bajo costo, Chromia reduce 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.
La situación actual de la fusión entre la IA y la Cadena de bloques
La combinación de IA y Cadena de bloques ha sido objeto de interés en la industria durante mucho tiempo. Los sistemas de IA centralizados enfrentan desafíos como la transparencia, la fiabilidad y la previsibilidad de costos, mientras que la tecnología de Cadena de bloques se considera una solución potencial.
A pesar de que el mercado de agentes de IA experimentará una explosión a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo han logrado una integración superficial de dos tecnologías. Muchos proyectos dependen de la euforia especulativa de las criptomonedas para obtener financiamiento y exposición, en lugar de explorar la sinergia técnica o funcional en profundidad con Web3. Como resultado, muchas valoraciones de proyectos han caído drásticamente desde su punto máximo.
La razón fundamental por la que la IA y la cadena de bloques tienen dificultades para lograr una colaboración sustantiva radica en múltiples problemas estructurales. El más destacado de ellos es la complejidad del procesamiento de datos en la cadena: los datos siguen estando dispersos y hay una gran volatilidad tecnológica. Si el acceso y la utilización de datos pudieran ser tan simples como en los sistemas tradicionales, la industria podría haber logrado resultados más claros.
Este dilema es similar a la falta de un lenguaje común o un verdadero punto de fusión entre dos poderosas tecnologías provenientes 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 la Cadena de bloques, y que también funcione como un punto de convergencia entre ambas.
Enfrentar este desafío requiere sistemas que sean tanto rentables como de alto rendimiento, para igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos de vectores que sustenta la mayoría de las innovaciones en IA de hoy se está convirtiendo en un habilitador clave.
La importancia de las bases de datos vectoriales
Con la proliferación de aplicaciones de IA, las bases de datos vectoriales han atraído atención por resolver las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos como texto, imágenes y audio al convertirlos en una representación matemática de "vectores". Debido a que recuperan datos basándose en similitudes (en lugar de exactitud), las bases de datos vectoriales se alinean mejor con la lógica de comprensión del lenguaje y el contexto de la IA.
Las bases de datos tradicionales son similares a los catálogos de bibliotecas: solo devuelven libros que contienen palabras específicas, mientras que las bases de datos vectoriales pueden presentar contenido relevante. Esto se debe a que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en la similitud conceptual (en lugar de la redacción precisa).
Tomando como ejemplo el diálogo: 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 vocabulario emocional explícito. Las bases de datos vectoriales funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados potenciales en lugar de depender de coincidencias de palabras directas. Esto simula el patrón cognitivo humano, 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 grandes 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 permanezca más en el ámbito teórico.
Visión de la base de datos vectorial en la Cadena de bloques Chromia
Chromia——una cadena de bloques relacional 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 integración profunda de la cadena de bloques con la tecnología AI.
Un hito reciente es el lanzamiento de la "expansión de Chromia", 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 de textos o imágenes similares, proporcionando una utilidad clara para aplicaciones impulsadas por IA.
PgVector se ha consolidado en el ecosistema tecnológico tradicional. Un reemplazo de un servicio de base de datos popular utiliza PgVector para soportar búsquedas vectoriales de alto rendimiento. Su creciente popularidad en la plataforma PostgreSQL refleja la amplia confianza de la industria en esta herramienta.
Al integrar PgVector, Chromia introduce capacidades de búsqueda de vectores en Web3, alineando su infraestructura con los estándares verificados de la pila tecnológica tradicional. Esta integración desempeñará un papel central en la actualización de la mainnet Mimir en marzo de 2025, y se considera un primer paso fundamental hacia la interoperabilidad sin fisuras entre AI y la Cadena de bloques.
Entorno de integración integral: la fusión completa de la Cadena de bloques y la IA
El mayor desafío para los desarrolladores al intentar combinar Cadena de bloques con IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en una Cadena de bloques existente requiere un complejo proceso que conecta múltiples sistemas externos. Por ejemplo, los desarrolladores necesitan almacenar datos en la Cadena, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.
Esta estructura fragmentada conduce a un funcionamiento ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben trasladarse continuamente entre entornos en cadena y fuera de la cadena. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también provoca graves vulnerabilidades de seguridad: la transferencia de datos entre sistemas agrava el riesgo de ataques de hackers y reduce la transparencia general.
Chromia proporciona una solución fundamental al integrar directamente la base de datos de vectores 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 busca directamente en la cadena datos similares y se devuelven resultados, logrando un procesamiento en un solo entorno a lo largo de todo el proceso.
Una analogía simple: en el pasado, los desarrolladores debían gestionar componentes por separado, como cocinar requiere comprar una olla, una sartén, una batidora y un horno. Chromia simplifica el proceso al ofrecer un procesador multifuncional que integra todas las funciones en un solo sistema.
Este enfoque de integración simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se requieren servicios externos ni códigos de conexión complejos, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran en la cadena de bloques, lo que garantiza una total transparencia. Esto marca el comienzo de la fusión completa entre la Cadena de bloques y la IA.
Eficiencia de costos: ventajas en comparación con los servicios existentes
Hay un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena "son inconvenientes y costosos". Especialmente en el modelo tradicional de Cadena de bloques, los costos estructurales significativos derivados de cada transacción, que genera tarifas de combustible y el aumento de costos por congestión en la cadena, son 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 de negocio diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de las cadenas de bloques tradicionales, Chromia introduce un sistema de alquiler de unidades de cálculo de servidor (SCU) —similar a la estructura de precios de ciertos servicios en la nube. Este modelo de instanciación es consistente con los precios de servicios en la nube familiares, eliminando la volatilidad de costos común en las redes de cadenas de bloques.
En concreto, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo de Chromia. 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, lo que permite una asignación de recursos eficiente y flexible. Este modelo, al mantener la descentralización de la red, incorpora la facturación predecible del uso de los servicios de Web2, lo que mejora significativamente la transparencia y la eficiencia de los costos.
La base de datos de vectores de Chromia refuerza aún más su ventaja de costos. Según pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50GB de almacenamiento) - un 57% menos que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 comparables.
Este precio competitivo proviene de la eficiencia estructural múltiple. Chromia se beneficia de la optimización técnica de adaptar PgVector al entorno en cadena, pero el mayor impacto proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen una alta prima de servicio sobre la infraestructura en la nube, mientras que Chromia proporciona potencia de cálculo y almacenamiento directamente a través de operadores de nodos, reduciendo las capas intermedias y los costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la fiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos hace que la red tenga una alta disponibilidad de forma natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, se reduce significativamente la necesidad de infraestructuras de alta disponibilidad costosas y de grandes equipos de soporte, lo que reduce los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.
El inicio de la fusión entre Cadena de bloques y AI
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos vectorial de Chromia ya ha mostrado un atractivo temprano, y se están desarrollando varios casos de uso innovadores. Para acelerar la adopción, Chromia apoya activamente a los constructores financiando los costos de uso de la base de datos vectorial.
Estas subvenciones reducen la barrera de entrada para los experimentos, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con menor riesgo. Las aplicaciones potenciales incluyen servicios DeFi integrados con IA, sistemas de recomendación de contenido transparentes, plataformas de compartición de datos de propiedad del usuario y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
Supongamos un caso como el "Centro de Investigación AI Web3" desarrollado por un laboratorio. 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 puedan ofrecer servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar directamente los datos en cadena a través de la base de datos vectorial de Chromia, logrando una aceleración significativa en las respuestas. Combinado con la capacidad de indexación EVM de Chromia, el sistema puede analizar actividades en múltiples cadenas de bloques principales, 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 los usuarios finales como los inversores.
Con el crecimiento de casos de uso diversificados, se generan y almacenan más datos en Chromia, sentando las bases para el "volante de AI". Los textos, imágenes y datos de transacciones de aplicaciones de cadena de bloques se almacenan en forma de vectores estructurados en la base de datos de Chromia, formando un rico conjunto de datos entrenables por AI.
Estos datos acumulados se convierten en materiales de aprendizaje central para la IA, impulsando una mejora continua en el rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacción de enormes usuarios puede proporcionar 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 de desarrollo sostenible del ecosistema.
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 múltiples cadenas principales;
Ampliar la capacidad de inferencia de IA para soportar modelos y casos de uso más amplios;
Ampliar el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas e infraestructuras más fáciles de usar.
Innovación en el índice EVM
La complejidad inherente de la cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo el principal obstáculo para los desarrolladores. Para ello, Chromia ha lanzado un innovador esquema de índice centrado en el desarrollador, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: mejorar drásticamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, haciendo 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. El modelo y la estructura de datos de aprendizaje dinámico de Chromia reemplazan la rígida estructura de consultas predefinidas, lo que permite identificar las rutas de recuperación de información más eficientes. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de objetos en la cadena, y los proyectos DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.
Expansión de la capacidad de inferencia de IA
Los avances en el índice de datos mencionados anteriormente 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 prueba, centrando su apoyo en modelos de IA de código abierto. Es importante destacar que la introducción del cliente de Python ha reducido significativamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en el entorno de Chromia.
Este desarrollo va más allá de la optimización técnica, reflejando una alineación estratégica con el rápido ritmo de innovación de los modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de una variedad cada vez mayor de potentes modelos de IA en los nodos de los proveedores, Chromia busca romper las barreras del aprendizaje y la inferencia de IA distribuida.
Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores
Chromia está trabajando activamente en establecer colaboraciones para liberar todo el potencial de la tecnología de bases de datos vectoriales, centrándose en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Estos esfuerzos tienen como objetivo mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa apunta a áreas de alto impacto como la investigación en IA, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto consciente del contexto y búsqueda de similitud semántica. Este plan va más allá del soporte técnico: crea una plataforma donde los desarrolladores pueden construir aplicaciones que generen un valor real para los usuarios. Se espera que el índice de datos mejorado y la capacidad de inferencia de IA se conviertan en el motor central para el desarrollo de estas aplicaciones.
La visión de Chromia y los desafíos del mercado
La base de datos vectorial en cadena de Chromia la convierte en un líder en el campo de la fusión de cadena de bloques-AI.