قاعدة بيانات المتجهات: جسر دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
نظرة عامة على النقاط الرئيسية
أطلقت Chromia قاعدة بيانات متجهة على السلسلة تعتمد على PostgreSQL، مما يمثل تقدمًا مهمًا في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين.
من خلال توفير بيئة تطوير متكاملة للبلوكتشين بتكاليف منخفضة، قامت Chromia بتقليل عتبة تطوير تطبيقات AI-Web3.
تخطط المنصة لتوسيع دعم فهرسة EVM، وقدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي، ودعم بيئة المطورين، مما يجعلها مرشحة لتصبح رائدة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي في Web3.
وضع دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
لقد كانت العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين محل اهتمام كبير في الصناعة لفترة طويلة. تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تحديات تتعلق بالشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف، بينما تُعتبر تقنية البلوكتشين حلاً محتملاً لهذه التحديات.
على الرغم من أن سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي سيشهد انفجارًا بحلول نهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع لم تحقق سوى تكامل سطحي للتقنيتين. تعتمد العديد من المشاريع على حمى المضاربة في العملات المشفرة لجمع الأموال وزيادة الوعي، بدلاً من استكشاف التآزر العميق للتكنولوجيا أو الوظائف مع Web3. لذلك، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بشكل كبير من ذروتها.
تتمثل الأسباب الجوهرية لصعوبة تحقيق التعاون الجوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين في عدة مشكلات هيكلية. ومن بين هذه المشكلات، تبرز تعقيدات معالجة البيانات على السلسلة - حيث لا تزال البيانات موزعة، وتوجد تقلبات كبيرة في التقنية. إذا كان بإمكان الوصول إلى البيانات واستخدامها أن يكون بسيطًا مثل الأنظمة التقليدية، لكان من الممكن أن تحقق الصناعة نتائج أكثر وضوحًا.
تُشبه هذه المعضلة نقص لغة مشتركة أو نقطة دمج حقيقية بين تقنيتين قويتين ولكن من مجالات مختلفة. من الواضح بشكل متزايد أن الصناعة بحاجة إلى بنية تحتية يمكنها سد الفجوة - بحيث تكمل مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وتعمل كنقطة تقاطع بين الاثنين.
يتطلب مواجهة هذا التحدي أنظمة تجمع بين الفعالية من حيث التكلفة والأداء العالي لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قواعد بيانات المتجهات التي تدعم معظم الابتكارات في الذكاء الاصطناعي اليوم تمكينًا رئيسيًا.
أهمية قاعدة بيانات المتجهات
مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أصبحت قواعد البيانات المتجهة محط اهتمام بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوت من خلال تحويلها إلى "متجهات" كتمثيل رياضي. وبفضل البحث عن البيانات بناءً على التشابه (بدلاً من الدقة)، تتناسب قواعد البيانات المتجهة بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.
تتشابه قواعد البيانات التقليدية مع فهرس المكتبة - حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمات محددة، بينما يمكن لقاعدة بيانات المتجهات تقديم محتوى ذي صلة. ويعود ذلك إلى تخزين النظام للمعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفاهيمي (بدلاً من الصياغة الدقيقة).
على سبيل المثال، عندما يُسأل "كيف حالك اليوم؟"، إذا كانت الإجابة "السماء مشرقة جدًا"، فإننا لا نزال نستطيع فهم مشاعره الإيجابية - على الرغم من عدم استخدام كلمات عاطفية واضحة. تعمل قواعد البيانات المتجهة بطريقة مشابهة، مما يمكّن النظام من فهم المعاني الكامنة بدلاً من الاعتماد على المطابقة المباشرة للكلمات. هذا يحاكي أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلًا أكثر طبيعية وذكاءً مع الذكاء الاصطناعي.
في Web2، تم الاعتراف على نطاق واسع بقيمة قواعد بيانات المتجهات. حصلت العديد من المنصات على استثمارات كبيرة. بالمقارنة، ظل Web3 دائماً صعباً في تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما جعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يبقى أكثر في المستوى النظري.
رؤية قاعدة البيانات المتجهة على Chromia كتلة
Chromia——كتلة مبنية على PostgreSQL تقوم على Layer1 للقاعدة البيانية——تتميز بقدرتها على معالجة البيانات المهيكلة وبيئة صديقة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنية الذكاء الاصطناعي.
تُعتبر "توسيع Chromia" الإنجاز الأخير، حيث يتضمن هذا التوسيع PgVector (أداة بحث عن التشابه في المتجهات مفتوحة المصدر والتي تُستخدم على نطاق واسع في قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector استعلامات فعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة واضحة للتطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
لقد رسخ PgVector أسسه في النظام البيئي التكنولوجي التقليدي. تستخدم بدائل بعض خدمات قواعد البيانات الرئيسية PgVector لدعم البحث عن المتجهات عالي الأداء. إن تزايد شعبيته على منصة PostgreSQL يعكس الثقة الواسعة في هذه الأداة من قبل الصناعة.
من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال قدرة البحث عن المتجهات إلى Web3، مما يضمن توافق بنيتها التحتية مع المعايير المتعارف عليها في تقنيات التكنولوجيا التقليدية. يلعب هذا الدمج دورًا أساسيًا في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
بيئة متكاملة: الدمج الكامل للبلوكتشين والذكاء الاصطناعي
التحدي الأكبر الذي يواجهه المطورون عند محاولة دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط العمليات المعقدة للعديد من الأنظمة الخارجية. على سبيل المثال، يحتاج المطورون إلى تخزين البيانات على السلسلة، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية، وبناء قاعدة بيانات متجهة مستقلة.
تسبب هذا الهيكل المجزأ في تشغيل غير فعال. يتم معالجة استفسارات المستخدمين خارج البلوكتشين، ويجب أن تستمر البيانات في التنقل بين البيئات على البلوكتشين وخارجها. لا يؤدي ذلك فقط إلى زيادة وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يسبب أيضًا ثغرات أمان خطيرة - حيث يزيد نقل البيانات بين الأنظمة من خطر هجمات القراصنة ويقلل من الشفافية العامة.
تقدم Chromia حلاً جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرةً في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استفسارات المستخدمين إلى متجهات، ويتم البحث عن البيانات المماثلة مباشرةً داخل السلسلة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة شاملة في بيئة واحدة.
لتوضيح ذلك بمقارنة بسيطة: كان على المطورين في الماضي إدارة المكونات بشكل منفصل - مثلما يحتاج الطهي إلى شراء قدر، ومقلاة، وخلاط، وفرن. تقوم Chromia بتبسيط العملية من خلال توفير محضر طعام متعدد الوظائف، حيث تجمع جميع الوظائف في نظام واحد.
تعمل هذه الطريقة المتكاملة على تبسيط عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو رموز ربط معقدة، مما يقلل من وقت التطوير وتكاليفه. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية الكاملة. هذا يمثل بداية الاندماج الكامل بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي.
كفاءة التكلفة: مقارنة بمزايا الخدمات الحالية
توجد فكرة شائعة بأن خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نموذج البلوكتشين التقليدي، حيث أن كل معاملة تنتج رسوم وقود، وتظهر العيوب الهيكلية لزيادة تكاليف الازدحام على البلوكتشين بشكل ملحوظ. أصبحت عدم قابلية التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات لحلول البلوكتشين.
تقوم Chromia بحل نقاط الألم من خلال هيكلها الفعال ونموذجها التجاري المتميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي في البلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات الحساب على الخادم (SCU) - مشابه لهياكل تسعير بعض خدمات السحابة. يتماشى هذا النموذج التجسيدي مع تسعير خدمات السحابة المألوفة، مما يقضي على تقلبات التكلفة الشائعة في الشبكات البلوكتشين.
بشكل محدد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام الرمز الأصلي Chromia. يوفر كل SCU 16 جيجابايت من التخزين الأساسي، وتكلفته تتوسع خطيًا مع الاستخدام. يمكن تعديل SCU بشكل مرن حسب الحاجة، مما يحقق توزيع موارد مرن وفعال. يجمع هذا النموذج بين الحفاظ على لامركزية الشبكة ودمج خدمات Web2 مع التسعير القابل للتنبؤ للاستخدام - مما يعزز بشكل كبير من شفافية التكلفة وكفاءتها.
تعزز قاعدة بيانات Chromia المتجهة المزايا التكلفة. وفقًا للاختبارات القياسية الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة البيانات الشهرية تبلغ 727 دولارًا (استنادًا إلى 2 SCU و50 جيجابايت من التخزين) - أقل بنسبة 57% من حلول قواعد بيانات المتجهات Web2 المماثلة.
تستمد هذه الأسعار التنافسية من كفاءة هيكلية متعددة. تستفيد Chromia من تحسينات تقنية تتكيف مع بيئات السلسلة باستخدام PgVector، لكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي. تضيف الخدمات التقليدية علاوة خدمة عالية على البنية التحتية السحابية، بينما تقدم Chromia قوة حوسبة وتخزين مباشرة من مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسيطة والتكاليف ذات الصلة.
تعزز الهيكلية الموزعة أيضًا موثوقية الخدمة. إن التشغيل المتوازي لعدة عقد يجعل الشبكة تتمتع بشكل طبيعي بتوافر عالي - حتى في حالة تعطل بعض العقد. وبالتالي، يتم تقليل الحاجة إلى البنية التحتية المكلفة للتوافر العالي والفرق الكبيرة من الدعم التي تعتبر نموذجًا نموذجيًا في Web2 SaaS، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز مرونة النظام.
بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
على الرغم من أنه تم إطلاقه منذ شهر واحد فقط، فقد أظهرت قاعدة بيانات الكتلة Chromia جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع التبني، تدعم Chromia بشكل نشط المطورين من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتلة.
تساعد هذه المنح في تقليل عتبة التجارب، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة خدمات DeFi المتكاملة مع الذكاء الاصطناعي، وأنظمة توصية المحتوى الشفافة، ومنصات مشاركة البيانات المملوكة للمستخدمين، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.
افترض أن الحالة هي "محور أبحاث AI Web3" الذي تم تطويره في مختبر معين. يستخدم هذا النظام بنية Chromia التحتية لتحويل محتوى البحث وبيانات مشاريع Web3 على السلسلة إلى تضمينات متجهة، لتوفير خدمات ذكية من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء الاستعلام مباشرة عن بيانات السلسلة عبر قاعدة بيانات كروميا المتجهة، مما يحقق تسريعًا كبيرًا في الاستجابة. مع قدرة فهرسة EVM الخاصة بكروميا، يمكن للنظام تحليل الأنشطة عبر عدة بلوكتشين رئيسية - داعمًا لمشاريع واسعة. من الجدير بالذكر أن سياق محادثة المستخدم يتم تخزينه على السلسلة، مما يوفر توصيات شفافة تمامًا للمستثمرين وغيرهم من المستخدمين النهائيين.
مع زيادة حالات الاستخدام المتنوعة، يتم إنشاء المزيد من البيانات وتخزينها في Chromia—مما يضع الأساس لـ "دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في شكل متجهات منظمة في قاعدة بيانات Chromia، مما يشكل مجموعة بيانات غنية قابلة للتدريب بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تُعتبر هذه البيانات المتراكمة مواد التعلم الأساسية للذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء إلى تحسين مستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الضخمة أن يقدم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تستقطب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تعزيز تجربة المستخدم، مما سيؤدي إلى زيادة عدد المستخدمين التي ستولد بدورها تراكم بيانات أكثر ثراءً، مما يشكل حلقة مغلقة من التنمية المستدامة للنظام البيئي.
خريطة طريق Chromia
بعد إطلاق شبكة Mimir الرئيسية، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:
توسيع بيئة المطورين من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.
ابتكار فهرس EVM
تعقيد البلوكتشين الفطري كان لفترة طويلة العقبة الرئيسية أمام المطورين. ولهذا، أطلقت Chromia خطة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: من خلال تعزيز كفاءة ومرونة الاستعلامات بشكل كبير، لجعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.
تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFT. تتعلم بيانات Chromia الديناميكية الأنماط والهياكل، لتحل محل بنية الاستعلام المحددة مسبقًا، مما يتيح التعرف على أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات العناصر على السلسلة على الفور، ويمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.
توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي
تقدم مؤشرات البيانات المذكورة أعلاه أساساً لتوسيع قدرات الاستدلال الذكي لـ Chromia. تم إطلاق أول توسيع لاستدلال الذكاء الاصطناعي بنجاح على الشبكة التجريبية، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. ومن الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد قلل بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.
يتجاوز هذا التطور تحسين التكنولوجيا، حيث يعكس التوافق الاستراتيجي السريع مع ابتكارات نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل مجموعة متزايدة التنوع من نماذج الذكاء الاصطناعي القوية مباشرة على عقد الموردين، تهدف Chromia إلى كسر حدود التعلم والتفكير الذكي الموزع.
استراتيجية توسيع نظام المطورين
تشير كروميا إلى أنها تعمل بنشاط على بناء شراكات ، وإطلاق العنان لكامل إمكانيات تكنولوجيا قاعدة بيانات المتجهات ، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة والطلب.
تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير كبير مثل وكيل أبحاث الذكاء الاصطناعي، ونظام التوصية اللامركزي، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. تتجاوز هذه الخطة الدعم الفني - لإنشاء منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي السابقة المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.
رؤية كروميا وتحديات السوق
تجعل قاعدة بيانات المتجهات على البلوكتشين لChromia منها رائدة في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
Chromia أطلقت قاعدة بيانات متجهات داخل السلسلة لبناء بنية تحتية جديدة تدمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
قاعدة بيانات المتجهات: جسر دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
نظرة عامة على النقاط الرئيسية
أطلقت Chromia قاعدة بيانات متجهة على السلسلة تعتمد على PostgreSQL، مما يمثل تقدمًا مهمًا في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين.
من خلال توفير بيئة تطوير متكاملة للبلوكتشين بتكاليف منخفضة، قامت Chromia بتقليل عتبة تطوير تطبيقات AI-Web3.
تخطط المنصة لتوسيع دعم فهرسة EVM، وقدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي، ودعم بيئة المطورين، مما يجعلها مرشحة لتصبح رائدة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي في Web3.
وضع دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
لقد كانت العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين محل اهتمام كبير في الصناعة لفترة طويلة. تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تحديات تتعلق بالشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف، بينما تُعتبر تقنية البلوكتشين حلاً محتملاً لهذه التحديات.
على الرغم من أن سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي سيشهد انفجارًا بحلول نهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع لم تحقق سوى تكامل سطحي للتقنيتين. تعتمد العديد من المشاريع على حمى المضاربة في العملات المشفرة لجمع الأموال وزيادة الوعي، بدلاً من استكشاف التآزر العميق للتكنولوجيا أو الوظائف مع Web3. لذلك، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بشكل كبير من ذروتها.
تتمثل الأسباب الجوهرية لصعوبة تحقيق التعاون الجوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين في عدة مشكلات هيكلية. ومن بين هذه المشكلات، تبرز تعقيدات معالجة البيانات على السلسلة - حيث لا تزال البيانات موزعة، وتوجد تقلبات كبيرة في التقنية. إذا كان بإمكان الوصول إلى البيانات واستخدامها أن يكون بسيطًا مثل الأنظمة التقليدية، لكان من الممكن أن تحقق الصناعة نتائج أكثر وضوحًا.
تُشبه هذه المعضلة نقص لغة مشتركة أو نقطة دمج حقيقية بين تقنيتين قويتين ولكن من مجالات مختلفة. من الواضح بشكل متزايد أن الصناعة بحاجة إلى بنية تحتية يمكنها سد الفجوة - بحيث تكمل مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وتعمل كنقطة تقاطع بين الاثنين.
يتطلب مواجهة هذا التحدي أنظمة تجمع بين الفعالية من حيث التكلفة والأداء العالي لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قواعد بيانات المتجهات التي تدعم معظم الابتكارات في الذكاء الاصطناعي اليوم تمكينًا رئيسيًا.
أهمية قاعدة بيانات المتجهات
مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أصبحت قواعد البيانات المتجهة محط اهتمام بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوت من خلال تحويلها إلى "متجهات" كتمثيل رياضي. وبفضل البحث عن البيانات بناءً على التشابه (بدلاً من الدقة)، تتناسب قواعد البيانات المتجهة بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.
تتشابه قواعد البيانات التقليدية مع فهرس المكتبة - حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمات محددة، بينما يمكن لقاعدة بيانات المتجهات تقديم محتوى ذي صلة. ويعود ذلك إلى تخزين النظام للمعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفاهيمي (بدلاً من الصياغة الدقيقة).
على سبيل المثال، عندما يُسأل "كيف حالك اليوم؟"، إذا كانت الإجابة "السماء مشرقة جدًا"، فإننا لا نزال نستطيع فهم مشاعره الإيجابية - على الرغم من عدم استخدام كلمات عاطفية واضحة. تعمل قواعد البيانات المتجهة بطريقة مشابهة، مما يمكّن النظام من فهم المعاني الكامنة بدلاً من الاعتماد على المطابقة المباشرة للكلمات. هذا يحاكي أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلًا أكثر طبيعية وذكاءً مع الذكاء الاصطناعي.
في Web2، تم الاعتراف على نطاق واسع بقيمة قواعد بيانات المتجهات. حصلت العديد من المنصات على استثمارات كبيرة. بالمقارنة، ظل Web3 دائماً صعباً في تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما جعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يبقى أكثر في المستوى النظري.
رؤية قاعدة البيانات المتجهة على Chromia كتلة
Chromia——كتلة مبنية على PostgreSQL تقوم على Layer1 للقاعدة البيانية——تتميز بقدرتها على معالجة البيانات المهيكلة وبيئة صديقة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنية الذكاء الاصطناعي.
تُعتبر "توسيع Chromia" الإنجاز الأخير، حيث يتضمن هذا التوسيع PgVector (أداة بحث عن التشابه في المتجهات مفتوحة المصدر والتي تُستخدم على نطاق واسع في قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector استعلامات فعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة واضحة للتطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
لقد رسخ PgVector أسسه في النظام البيئي التكنولوجي التقليدي. تستخدم بدائل بعض خدمات قواعد البيانات الرئيسية PgVector لدعم البحث عن المتجهات عالي الأداء. إن تزايد شعبيته على منصة PostgreSQL يعكس الثقة الواسعة في هذه الأداة من قبل الصناعة.
من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال قدرة البحث عن المتجهات إلى Web3، مما يضمن توافق بنيتها التحتية مع المعايير المتعارف عليها في تقنيات التكنولوجيا التقليدية. يلعب هذا الدمج دورًا أساسيًا في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
بيئة متكاملة: الدمج الكامل للبلوكتشين والذكاء الاصطناعي
التحدي الأكبر الذي يواجهه المطورون عند محاولة دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط العمليات المعقدة للعديد من الأنظمة الخارجية. على سبيل المثال، يحتاج المطورون إلى تخزين البيانات على السلسلة، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية، وبناء قاعدة بيانات متجهة مستقلة.
تسبب هذا الهيكل المجزأ في تشغيل غير فعال. يتم معالجة استفسارات المستخدمين خارج البلوكتشين، ويجب أن تستمر البيانات في التنقل بين البيئات على البلوكتشين وخارجها. لا يؤدي ذلك فقط إلى زيادة وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يسبب أيضًا ثغرات أمان خطيرة - حيث يزيد نقل البيانات بين الأنظمة من خطر هجمات القراصنة ويقلل من الشفافية العامة.
تقدم Chromia حلاً جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرةً في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استفسارات المستخدمين إلى متجهات، ويتم البحث عن البيانات المماثلة مباشرةً داخل السلسلة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة شاملة في بيئة واحدة.
لتوضيح ذلك بمقارنة بسيطة: كان على المطورين في الماضي إدارة المكونات بشكل منفصل - مثلما يحتاج الطهي إلى شراء قدر، ومقلاة، وخلاط، وفرن. تقوم Chromia بتبسيط العملية من خلال توفير محضر طعام متعدد الوظائف، حيث تجمع جميع الوظائف في نظام واحد.
تعمل هذه الطريقة المتكاملة على تبسيط عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو رموز ربط معقدة، مما يقلل من وقت التطوير وتكاليفه. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية الكاملة. هذا يمثل بداية الاندماج الكامل بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي.
كفاءة التكلفة: مقارنة بمزايا الخدمات الحالية
توجد فكرة شائعة بأن خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نموذج البلوكتشين التقليدي، حيث أن كل معاملة تنتج رسوم وقود، وتظهر العيوب الهيكلية لزيادة تكاليف الازدحام على البلوكتشين بشكل ملحوظ. أصبحت عدم قابلية التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات لحلول البلوكتشين.
تقوم Chromia بحل نقاط الألم من خلال هيكلها الفعال ونموذجها التجاري المتميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي في البلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات الحساب على الخادم (SCU) - مشابه لهياكل تسعير بعض خدمات السحابة. يتماشى هذا النموذج التجسيدي مع تسعير خدمات السحابة المألوفة، مما يقضي على تقلبات التكلفة الشائعة في الشبكات البلوكتشين.
بشكل محدد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام الرمز الأصلي Chromia. يوفر كل SCU 16 جيجابايت من التخزين الأساسي، وتكلفته تتوسع خطيًا مع الاستخدام. يمكن تعديل SCU بشكل مرن حسب الحاجة، مما يحقق توزيع موارد مرن وفعال. يجمع هذا النموذج بين الحفاظ على لامركزية الشبكة ودمج خدمات Web2 مع التسعير القابل للتنبؤ للاستخدام - مما يعزز بشكل كبير من شفافية التكلفة وكفاءتها.
تعزز قاعدة بيانات Chromia المتجهة المزايا التكلفة. وفقًا للاختبارات القياسية الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة البيانات الشهرية تبلغ 727 دولارًا (استنادًا إلى 2 SCU و50 جيجابايت من التخزين) - أقل بنسبة 57% من حلول قواعد بيانات المتجهات Web2 المماثلة.
تستمد هذه الأسعار التنافسية من كفاءة هيكلية متعددة. تستفيد Chromia من تحسينات تقنية تتكيف مع بيئات السلسلة باستخدام PgVector، لكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي. تضيف الخدمات التقليدية علاوة خدمة عالية على البنية التحتية السحابية، بينما تقدم Chromia قوة حوسبة وتخزين مباشرة من مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسيطة والتكاليف ذات الصلة.
تعزز الهيكلية الموزعة أيضًا موثوقية الخدمة. إن التشغيل المتوازي لعدة عقد يجعل الشبكة تتمتع بشكل طبيعي بتوافر عالي - حتى في حالة تعطل بعض العقد. وبالتالي، يتم تقليل الحاجة إلى البنية التحتية المكلفة للتوافر العالي والفرق الكبيرة من الدعم التي تعتبر نموذجًا نموذجيًا في Web2 SaaS، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز مرونة النظام.
بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
على الرغم من أنه تم إطلاقه منذ شهر واحد فقط، فقد أظهرت قاعدة بيانات الكتلة Chromia جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع التبني، تدعم Chromia بشكل نشط المطورين من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتلة.
تساعد هذه المنح في تقليل عتبة التجارب، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة خدمات DeFi المتكاملة مع الذكاء الاصطناعي، وأنظمة توصية المحتوى الشفافة، ومنصات مشاركة البيانات المملوكة للمستخدمين، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.
افترض أن الحالة هي "محور أبحاث AI Web3" الذي تم تطويره في مختبر معين. يستخدم هذا النظام بنية Chromia التحتية لتحويل محتوى البحث وبيانات مشاريع Web3 على السلسلة إلى تضمينات متجهة، لتوفير خدمات ذكية من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء الاستعلام مباشرة عن بيانات السلسلة عبر قاعدة بيانات كروميا المتجهة، مما يحقق تسريعًا كبيرًا في الاستجابة. مع قدرة فهرسة EVM الخاصة بكروميا، يمكن للنظام تحليل الأنشطة عبر عدة بلوكتشين رئيسية - داعمًا لمشاريع واسعة. من الجدير بالذكر أن سياق محادثة المستخدم يتم تخزينه على السلسلة، مما يوفر توصيات شفافة تمامًا للمستثمرين وغيرهم من المستخدمين النهائيين.
مع زيادة حالات الاستخدام المتنوعة، يتم إنشاء المزيد من البيانات وتخزينها في Chromia—مما يضع الأساس لـ "دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في شكل متجهات منظمة في قاعدة بيانات Chromia، مما يشكل مجموعة بيانات غنية قابلة للتدريب بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تُعتبر هذه البيانات المتراكمة مواد التعلم الأساسية للذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء إلى تحسين مستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الضخمة أن يقدم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تستقطب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تعزيز تجربة المستخدم، مما سيؤدي إلى زيادة عدد المستخدمين التي ستولد بدورها تراكم بيانات أكثر ثراءً، مما يشكل حلقة مغلقة من التنمية المستدامة للنظام البيئي.
خريطة طريق Chromia
بعد إطلاق شبكة Mimir الرئيسية، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:
تعزيز فهرس EVM لعدة سلاسل رئيسية؛
توسيع قدرات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي لدعم نماذج واستخدامات أوسع؛
توسيع بيئة المطورين من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.
ابتكار فهرس EVM
تعقيد البلوكتشين الفطري كان لفترة طويلة العقبة الرئيسية أمام المطورين. ولهذا، أطلقت Chromia خطة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: من خلال تعزيز كفاءة ومرونة الاستعلامات بشكل كبير، لجعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.
تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFT. تتعلم بيانات Chromia الديناميكية الأنماط والهياكل، لتحل محل بنية الاستعلام المحددة مسبقًا، مما يتيح التعرف على أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات العناصر على السلسلة على الفور، ويمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.
توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي
تقدم مؤشرات البيانات المذكورة أعلاه أساساً لتوسيع قدرات الاستدلال الذكي لـ Chromia. تم إطلاق أول توسيع لاستدلال الذكاء الاصطناعي بنجاح على الشبكة التجريبية، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. ومن الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد قلل بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.
يتجاوز هذا التطور تحسين التكنولوجيا، حيث يعكس التوافق الاستراتيجي السريع مع ابتكارات نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل مجموعة متزايدة التنوع من نماذج الذكاء الاصطناعي القوية مباشرة على عقد الموردين، تهدف Chromia إلى كسر حدود التعلم والتفكير الذكي الموزع.
استراتيجية توسيع نظام المطورين
تشير كروميا إلى أنها تعمل بنشاط على بناء شراكات ، وإطلاق العنان لكامل إمكانيات تكنولوجيا قاعدة بيانات المتجهات ، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة والطلب.
تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير كبير مثل وكيل أبحاث الذكاء الاصطناعي، ونظام التوصية اللامركزي، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. تتجاوز هذه الخطة الدعم الفني - لإنشاء منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي السابقة المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.
رؤية كروميا وتحديات السوق
تجعل قاعدة بيانات المتجهات على البلوكتشين لChromia منها رائدة في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي