دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: تحليل قاعدة بيانات كروميا المتجهة
ملخص النقاط
بنية تحتية على البلوكتشين للمتجهات: قاعدة بيانات المتجهات على البلوكتشين المبنية على PostgreSQL تمثل تقدمًا مهمًا في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين.
كفاءة التكلفة وودود التطوير: من خلال تقديم بيئة تطوير متكاملة بتكلفة أقل من الحلول التقليدية، تم تقليل الحواجز أمام تطوير تطبيقات AI-Web3.
آفاق المستقبل: تخطط المنصة لتوسيع فهرس EVM، وقدرات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي ودعم بيئة المطورين، مما يُتوقع أن تصبح رائدة في مجال الابتكار بالذكاء الاصطناعي في Web3.
1. حالة دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
لقد كانت دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين موضع اهتمام طويل الأمد في الصناعة. تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تحديات تتعلق بالشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف، بينما يُنظر إلى البلوكتشين كحل محتمل.
على الرغم من أن سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي قد بدأ في الازدهار بنهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع حققت فقط تكاملًا سطحيًا. تعتمد العديد من المبادرات على المضاربة في العملات المشفرة للحصول على التمويل والتعرض، بدلاً من استكشاف التقنيات العميقة أو التنسيق الوظيفي. وبالتالي، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بشكل كبير.
إن جذور صعوبة التعاون الجوهري بين الذكاء الاصطناعي وكتلة البلوكتشين تكمن في عدة مشكلات هيكلية، وأبرزها هو تعقيد معالجة البيانات على السلسلة. لا تزال البيانات متفرقة، والتقنية تتمتع بتقلبات قوية. إذا كان الوصول إلى البيانات واستخدامها بسيطًا مثل الأنظمة التقليدية، لربما كانت الصناعة قد حققت نتائج أكثر وضوحًا.
تتعلق هذه المعضلة بنقص لغة مشتركة أو نقطة اندماج حقيقية بين نوعين من التقنيات القوية. يحتاج القطاع إلى بنية تحتية قادرة على سد الفجوة، تكمل مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وتعمل كنقطة تقاطع بين الاثنين.
يتطلب مواجهة هذا التحدي أنظمة تجمع بين الكفاءة 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 عاملاً تمكين رئيسياً.
2. ضرورة قاعدة بيانات المتجهات
مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدأت قواعد بيانات المتجهات في الظهور بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتحويل البيانات المعقدة إلى شكل رياضي "للمتجهات" للتخزين. نظرًا لأنها تستند إلى استرجاع البيانات بناءً على التشابه، فإن قواعد بيانات المتجهات تتماشى بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.
تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة، حيث تعيد فقط المحتوى الذي يحتوي على كلمات معينة، بينما يمكن لقواعد بيانات المتجهات تقديم مفاهيم ذات صلة. وهذا بفضل تخزين النظام للمعلومات بشكل متجه رقمي، مما يلتقط العلاقات بناءً على تشابه المفاهيم.
تقوم قواعد البيانات المتجهة بمحاكاة أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلات أكثر طبيعية وذكاءً للذكاء الاصطناعي. في Web2، تم التعرف على قيمة قواعد البيانات المتجهة على نطاق واسع، حيث حصلت العديد من المنصات على استثمارات ضخمة. بالمقابل، لا يزال من الصعب تطوير حلول قابلة للمقارنة في Web3، مما يجعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يتوقف غالبًا على المستوى النظري.
3. رؤية قاعدة بيانات المتجهات على بلوكتشين Chromia
تتميز Chromia ككتلة علاقة Layer1 مبنية على PostgreSQL بقدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئة صديقة للمطورين. بالاعتماد على أساس قاعدة البيانات العلائقية الخاصة بها، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنية الذكاء الاصطناعي.
المعالم الأخيرة هي إطلاق "توسيع Chromia"، الذي يدمج PgVector. يدعم PgVector الاستعلامات الفعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
من خلال دمج PgVector، ستقدم Chromia قدرات البحث عن المتجهات إلى Web3، مما يجعل بنيتها التحتية تتماشى مع المعايير المثبتة للتقنيات التقليدية. يلعب هذا الدمج دورًا رئيسيًا في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
3.1 بيئة متكاملة: الدمج الكامل بين البلوكتشين وAI
التحدي الأكبر الذي يواجه المطورين في دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط عمليات معقدة لعدة أنظمة خارجية. تؤدي هذه البنية المجزأة إلى عمليات غير فعالة، مما يزيد من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، كما تتسبب في ثغرات أمنية خطيرة.
تقدم Chromia حلاً جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة، مما يحقق معالجة كاملة في بيئة واحدة.
تُبسط هذه الطريقة المتكاملة بشكل كبير عملية التطوير، وتقلل من وقت وتكاليف التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجات على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية الكاملة. هذه علامة على بدء دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.
3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالأسعار التنافسية الممتازة للخدمات الحالية
هناك انطباع شائع: خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نماذج البلوكتشين التقليدية، تبرز العيوب الهيكلية بشكل ملحوظ حيث تتسبب كل عملية في تكاليف الوقود وارتفاع تكاليف الازدحام على السلسلة. أصبحت عدم قابلية توقع التكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات على حلول البلوكتشين.
تقوم Chromia بحل نقاط الألم من خلال هيكل فعال ونموذج أعمال متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي في البلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات الحوسبة الخدمية (SCU). يتماشى هذا النموذج المعتمد على الحالة مع تسعير خدمات السحابة المألوف، مما يقضي على تقلب التكاليف الشائعة في شبكة البلوكتشين.
بشكل محدد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعياً باستخدام الرمز الأصلي لـ Chromia. يوفر كل SCU تخزيناً أساسياً بسعة 16 جيجابايت، وتكلفة التخزين تتوسع بشكل خطي مع الاستخدام. يمكن ضبط SCU بشكل مرن وفقاً للاحتياجات، مما يحقق توزيعاً فعالاً ومرناً للموارد. تعزز هذه الطريقة الشفافية والكفاءة في التكاليف بشكل كبير، مع الحفاظ على لامركزية الشبكة، وتدمج تسعير الاستخدام المتوقع لخدمات Web2.
تعزز قاعدة بيانات كروميا للمتجهات من ميزتها التكلفة بشكل أكبر. وفقًا لاختبارات الأداء الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة البيانية شهريًا أقل بنسبة 57% مقارنةً بحلول قواعد بيانات المتجهات Web2 المماثلة.
تنبع هذه القدرة التنافسية السعرية من كفاءة هيكلية متعددة. تستفيد Chromia من تحسين التكنولوجيا لتكييف PgVector مع بيئة سلسلة الكتل، ولكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي الخاص بها. تفرض الخدمات التقليدية علاوة خدمة عالية فوق البنية التحتية، بينما تقدم Chromia القدرة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقة الوسيطة والتكاليف ذات الصلة.
تعزز البنية الموزعة أيضًا من موثوقية الخدمة. تتيح العمليات المتوازية عبر العقد المتعددة أن تكون الشبكة ذات توفر عالٍ بشكل طبيعي. لذلك، يتم تقليل الحاجة إلى البنية التحتية عالية التوفر المميزة والمكلفة في نموذج Web2 SaaS بالإضافة إلى الحاجة إلى فرق دعم كبيرة، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز مرونة النظام.
4. بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
على الرغم من إطلاقها منذ شهر واحد فقط، فقد أظهرت قاعدة بيانات الكتل النقطية Chromia جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير عدة حالات استخدام مبتكرة. لتسريع الاعتماد، تدعم Chromia البناة بنشاط من خلال تمويل تغطية تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتل النقطية.
تقلل هذه المنح العوائق أمام التجارب، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة تكامل الذكاء الاصطناعي مع خدمات DeFi، ونظام توصية المحتوى الشفاف، ومنصة لمشاركة بيانات المستخدمين الخاصة، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.
مع زيادة استخدام الحالات المتنوعة، يتم إنتاج المزيد من البيانات باستمرار وتخزينها في Chromia، مما يضع الأساس لـ "دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين البيانات النصية والصورية وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في شكل متجهات هيكلية في قاعدة بيانات Chromia، مما يشكل مجموعة بيانات غنية يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي عليها.
تُعتبر هذه البيانات المتراكمة مواد التعلم الأساسية للذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء إلى التحسن المستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الضخمة تقديم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تجذب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تعزيز تجربة المستخدم، مما يؤدي إلى زيادة عدد المستخدمين، والتي ستولد بدورها تراكم بيانات أكثر ثراء، وتشكل حلقة مغلقة من التنمية المستدامة للنظام البيئي.
5. خارطة طريق كروميا
بعد إطلاق Mimir على الشبكة الرئيسية، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:
تعزيز فهرس EVM لسلاسل البلوكتشين الرئيسية؛
توسيع قدرات الاستدلال الذكي الاصطناعي لدعم نماذج وحالات استخدام أوسع؛
توسيع بيئة المطورين من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.
5.1 ابتكار فهرسة EVM
أطلقت Chromia خطة فهرسة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة من الجذور. الهدف واضح: من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير، مما يجعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.
تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFT على الإيثيريوم. يتعلم نموذج البيانات الديناميكي في Chromia أنماط البيانات وهياكلها، ليحل محل الهياكل الاستعلامية المحددة مسبقًا، مما يتيح تحديد أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات السلع على السلسلة في الوقت الفعلي، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.
5.2 توسيع قدرات الاستدلال الذكي
لقد تم إطلاق أول توسيع لاستنتاج AI بنجاح على الشبكة التجريبية للمشروع، مع التركيز على دعم نماذج AI مفتوحة المصدر. ومن الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد خفض بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.
هذا التطور يتجاوز تحسين التكنولوجيا ويعكس التوافق الاستراتيجي السريع مع الابتكارات في نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية المتنوعة بشكل متزايد مباشرة على عقد المورّدين، تهدف Chromia إلى كسر حدود التعلم والاستدلال في الذكاء الاصطناعي الموزع.
5.3 استراتيجية توسيع النظام البيئي للمطورين
تعمل Chromia بنشاط على إقامة شراكات ، وإطلاق العنان لكامل إمكانيات تقنية قواعد البيانات المتجهة ، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة والطلب.
تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير عالٍ مثل وكالات أبحاث الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية اللامركزية، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم التكنولوجي، ليخلق منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.
6. رؤية كروميا والتحديات السوقية
قاعدة البيانات المتجهة على السلسلة من Chromia تجعلها رائدة في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. إن نهجها المبتكر لم يتحقق بعد في بيئات أخرى، مما يبرز المزايا التقنية الواضحة.
نموذج تأجير SCU السحابي على المنصة يقدم أيضًا تحولًا جذابًا للمطورين الذين اعتادوا على نظام رسوم الوقود. هيكل التكلفة القابل للتنبؤ والمُحسن هذا مناسب بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما يشكل نقطة تفريق رئيسية. ومن الجدير بالذكر أن تكلفة الاستخدام أقل بحوالي 57% مقارنة بخدمات قواعد بيانات المتجهات في Web2، مما يعزز بشكل ملحوظ من تنافسية سوق Chromia.
ومع ذلك، تواجه Chromia تحديات رئيسية، خاصة في الوعي بالسوق ونمو النظام البيئي. من الضروري توصيل الابتكارات المعقدة مثل لغة البرمجة الأصلية والتكامل مع الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين للمطورين والشركات. يتطلب الحفاظ على الصدارة تطويرًا تقنيًا مستمرًا وتوسيعًا للنظام البيئي، خاصة عندما تبدأ منصات البلوكتشين الأخرى في استهداف حالات الاستخدام المماثلة.
تعتمد النجاح على المدى الطويل على التحقق من حالات الاستخدام الفعلية وضمان استدامة نموذج الاقتصاد الرمزي. سيكون تأثير نموذج تأجير SCU على القيمة طويلة الأجل للرمز، واستراتيجيات اعتماد المطورين الفعالة، وإنشاء حالات تطبيق تجارية ملموسة، عوامل حاسمة في تطوير Chromia في المستقبل.
لقد أنشأت Chromia مكانة رائدة مبكرة في مجال دمج Web3-AI الناشئ. ومع ذلك، فإن تحويل الفروقات التكنولوجية إلى قيمة سوقية دائمة يتطلب تقدمًا مستمرًا على مستوى البنية التحتية والبيئة ووسائل الإعلام. ستكون الأشهر الـ 12-24 القادمة حاسمة لتشكيل المسار الطويل الأجل لـ Chromia.
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.
تسجيلات الإعجاب 13
أعجبني
13
9
مشاركة
تعليق
0/400
GasFeeCrying
· منذ 28 د
إنفاق المال على سلاسل الكتل لجعل الذكاء الاصطناعي اللامركزي... حقاً إنه Web3
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaReckt
· 07-25 12:45
又整 هذه الفخ忽悠人的东西
شاهد النسخة الأصليةرد0
NftPhilanthropist
· 07-24 18:37
سير... يوم آخر من ديناصورات الويب 2 تحاول إعادة اختراع العجلة مع قواعد بيانات فاخرة، أشعر بالأسف لذلك.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainFries
· 07-24 18:36
عاد من يستغل الضجة مرة أخرى، ما زال يتحدث عن قاعدة البيانات.
شاهد النسخة الأصليةرد0
WinterWarmthCat
· 07-24 18:36
المتقن للتكنولوجيا لا يفهم، لقد رحل!
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaNomad
· 07-24 18:25
لقد انتهى الأمر، لم يعد من الجيد الدخول إلى مجال الذكاء الاصطناعي دون أي تقنية.
شاهد النسخة الأصليةرد0
EthMaximalist
· 07-24 18:16
هل يجب علينا مرة أخرى الترويج لمفهوم الاندماج؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AltcoinHunter
· 07-24 18:15
مرة أخرى تأتي لتخدع الحمقى بلعب مفهوم جديد، إذا كنت لا تزال تصدق فهذا حقاً غباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenDustCollector
· 07-24 18:14
فخ الجلد لا تزال تفعل هذه الأشياء الفاخرة، ما الفائدة منها؟
قاعدة بيانات المتجهات داخل السلسلة Chromia: حل مبتكر يجمع بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: تحليل قاعدة بيانات كروميا المتجهة
ملخص النقاط
بنية تحتية على البلوكتشين للمتجهات: قاعدة بيانات المتجهات على البلوكتشين المبنية على PostgreSQL تمثل تقدمًا مهمًا في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين.
كفاءة التكلفة وودود التطوير: من خلال تقديم بيئة تطوير متكاملة بتكلفة أقل من الحلول التقليدية، تم تقليل الحواجز أمام تطوير تطبيقات AI-Web3.
آفاق المستقبل: تخطط المنصة لتوسيع فهرس EVM، وقدرات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي ودعم بيئة المطورين، مما يُتوقع أن تصبح رائدة في مجال الابتكار بالذكاء الاصطناعي في Web3.
1. حالة دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
لقد كانت دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين موضع اهتمام طويل الأمد في الصناعة. تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تحديات تتعلق بالشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف، بينما يُنظر إلى البلوكتشين كحل محتمل.
على الرغم من أن سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي قد بدأ في الازدهار بنهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع حققت فقط تكاملًا سطحيًا. تعتمد العديد من المبادرات على المضاربة في العملات المشفرة للحصول على التمويل والتعرض، بدلاً من استكشاف التقنيات العميقة أو التنسيق الوظيفي. وبالتالي، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بشكل كبير.
إن جذور صعوبة التعاون الجوهري بين الذكاء الاصطناعي وكتلة البلوكتشين تكمن في عدة مشكلات هيكلية، وأبرزها هو تعقيد معالجة البيانات على السلسلة. لا تزال البيانات متفرقة، والتقنية تتمتع بتقلبات قوية. إذا كان الوصول إلى البيانات واستخدامها بسيطًا مثل الأنظمة التقليدية، لربما كانت الصناعة قد حققت نتائج أكثر وضوحًا.
تتعلق هذه المعضلة بنقص لغة مشتركة أو نقطة اندماج حقيقية بين نوعين من التقنيات القوية. يحتاج القطاع إلى بنية تحتية قادرة على سد الفجوة، تكمل مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وتعمل كنقطة تقاطع بين الاثنين.
يتطلب مواجهة هذا التحدي أنظمة تجمع بين الكفاءة 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 عاملاً تمكين رئيسياً.
2. ضرورة قاعدة بيانات المتجهات
مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدأت قواعد بيانات المتجهات في الظهور بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتحويل البيانات المعقدة إلى شكل رياضي "للمتجهات" للتخزين. نظرًا لأنها تستند إلى استرجاع البيانات بناءً على التشابه، فإن قواعد بيانات المتجهات تتماشى بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.
تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة، حيث تعيد فقط المحتوى الذي يحتوي على كلمات معينة، بينما يمكن لقواعد بيانات المتجهات تقديم مفاهيم ذات صلة. وهذا بفضل تخزين النظام للمعلومات بشكل متجه رقمي، مما يلتقط العلاقات بناءً على تشابه المفاهيم.
تقوم قواعد البيانات المتجهة بمحاكاة أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلات أكثر طبيعية وذكاءً للذكاء الاصطناعي. في Web2، تم التعرف على قيمة قواعد البيانات المتجهة على نطاق واسع، حيث حصلت العديد من المنصات على استثمارات ضخمة. بالمقابل، لا يزال من الصعب تطوير حلول قابلة للمقارنة في Web3، مما يجعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يتوقف غالبًا على المستوى النظري.
3. رؤية قاعدة بيانات المتجهات على بلوكتشين Chromia
تتميز Chromia ككتلة علاقة Layer1 مبنية على PostgreSQL بقدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئة صديقة للمطورين. بالاعتماد على أساس قاعدة البيانات العلائقية الخاصة بها، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنية الذكاء الاصطناعي.
المعالم الأخيرة هي إطلاق "توسيع Chromia"، الذي يدمج PgVector. يدعم PgVector الاستعلامات الفعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
من خلال دمج PgVector، ستقدم Chromia قدرات البحث عن المتجهات إلى Web3، مما يجعل بنيتها التحتية تتماشى مع المعايير المثبتة للتقنيات التقليدية. يلعب هذا الدمج دورًا رئيسيًا في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
3.1 بيئة متكاملة: الدمج الكامل بين البلوكتشين وAI
التحدي الأكبر الذي يواجه المطورين في دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط عمليات معقدة لعدة أنظمة خارجية. تؤدي هذه البنية المجزأة إلى عمليات غير فعالة، مما يزيد من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، كما تتسبب في ثغرات أمنية خطيرة.
تقدم Chromia حلاً جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة، مما يحقق معالجة كاملة في بيئة واحدة.
تُبسط هذه الطريقة المتكاملة بشكل كبير عملية التطوير، وتقلل من وقت وتكاليف التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجات على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية الكاملة. هذه علامة على بدء دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.
3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالأسعار التنافسية الممتازة للخدمات الحالية
هناك انطباع شائع: خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نماذج البلوكتشين التقليدية، تبرز العيوب الهيكلية بشكل ملحوظ حيث تتسبب كل عملية في تكاليف الوقود وارتفاع تكاليف الازدحام على السلسلة. أصبحت عدم قابلية توقع التكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات على حلول البلوكتشين.
تقوم Chromia بحل نقاط الألم من خلال هيكل فعال ونموذج أعمال متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي في البلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات الحوسبة الخدمية (SCU). يتماشى هذا النموذج المعتمد على الحالة مع تسعير خدمات السحابة المألوف، مما يقضي على تقلب التكاليف الشائعة في شبكة البلوكتشين.
بشكل محدد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعياً باستخدام الرمز الأصلي لـ Chromia. يوفر كل SCU تخزيناً أساسياً بسعة 16 جيجابايت، وتكلفة التخزين تتوسع بشكل خطي مع الاستخدام. يمكن ضبط SCU بشكل مرن وفقاً للاحتياجات، مما يحقق توزيعاً فعالاً ومرناً للموارد. تعزز هذه الطريقة الشفافية والكفاءة في التكاليف بشكل كبير، مع الحفاظ على لامركزية الشبكة، وتدمج تسعير الاستخدام المتوقع لخدمات Web2.
تعزز قاعدة بيانات كروميا للمتجهات من ميزتها التكلفة بشكل أكبر. وفقًا لاختبارات الأداء الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة البيانية شهريًا أقل بنسبة 57% مقارنةً بحلول قواعد بيانات المتجهات Web2 المماثلة.
تنبع هذه القدرة التنافسية السعرية من كفاءة هيكلية متعددة. تستفيد Chromia من تحسين التكنولوجيا لتكييف PgVector مع بيئة سلسلة الكتل، ولكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي الخاص بها. تفرض الخدمات التقليدية علاوة خدمة عالية فوق البنية التحتية، بينما تقدم Chromia القدرة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقة الوسيطة والتكاليف ذات الصلة.
تعزز البنية الموزعة أيضًا من موثوقية الخدمة. تتيح العمليات المتوازية عبر العقد المتعددة أن تكون الشبكة ذات توفر عالٍ بشكل طبيعي. لذلك، يتم تقليل الحاجة إلى البنية التحتية عالية التوفر المميزة والمكلفة في نموذج Web2 SaaS بالإضافة إلى الحاجة إلى فرق دعم كبيرة، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز مرونة النظام.
4. بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي
على الرغم من إطلاقها منذ شهر واحد فقط، فقد أظهرت قاعدة بيانات الكتل النقطية Chromia جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير عدة حالات استخدام مبتكرة. لتسريع الاعتماد، تدعم Chromia البناة بنشاط من خلال تمويل تغطية تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتل النقطية.
تقلل هذه المنح العوائق أمام التجارب، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة تكامل الذكاء الاصطناعي مع خدمات DeFi، ونظام توصية المحتوى الشفاف، ومنصة لمشاركة بيانات المستخدمين الخاصة، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.
مع زيادة استخدام الحالات المتنوعة، يتم إنتاج المزيد من البيانات باستمرار وتخزينها في Chromia، مما يضع الأساس لـ "دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين البيانات النصية والصورية وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في شكل متجهات هيكلية في قاعدة بيانات Chromia، مما يشكل مجموعة بيانات غنية يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي عليها.
تُعتبر هذه البيانات المتراكمة مواد التعلم الأساسية للذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء إلى التحسن المستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الضخمة تقديم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تجذب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تعزيز تجربة المستخدم، مما يؤدي إلى زيادة عدد المستخدمين، والتي ستولد بدورها تراكم بيانات أكثر ثراء، وتشكل حلقة مغلقة من التنمية المستدامة للنظام البيئي.
5. خارطة طريق كروميا
بعد إطلاق Mimir على الشبكة الرئيسية، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:
تعزيز فهرس EVM لسلاسل البلوكتشين الرئيسية؛
توسيع قدرات الاستدلال الذكي الاصطناعي لدعم نماذج وحالات استخدام أوسع؛
توسيع بيئة المطورين من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.
5.1 ابتكار فهرسة EVM
أطلقت Chromia خطة فهرسة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة من الجذور. الهدف واضح: من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير، مما يجعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.
تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFT على الإيثيريوم. يتعلم نموذج البيانات الديناميكي في Chromia أنماط البيانات وهياكلها، ليحل محل الهياكل الاستعلامية المحددة مسبقًا، مما يتيح تحديد أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات السلع على السلسلة في الوقت الفعلي، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.
5.2 توسيع قدرات الاستدلال الذكي
لقد تم إطلاق أول توسيع لاستنتاج AI بنجاح على الشبكة التجريبية للمشروع، مع التركيز على دعم نماذج AI مفتوحة المصدر. ومن الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد خفض بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.
هذا التطور يتجاوز تحسين التكنولوجيا ويعكس التوافق الاستراتيجي السريع مع الابتكارات في نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية المتنوعة بشكل متزايد مباشرة على عقد المورّدين، تهدف Chromia إلى كسر حدود التعلم والاستدلال في الذكاء الاصطناعي الموزع.
5.3 استراتيجية توسيع النظام البيئي للمطورين
تعمل Chromia بنشاط على إقامة شراكات ، وإطلاق العنان لكامل إمكانيات تقنية قواعد البيانات المتجهة ، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة والطلب.
تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير عالٍ مثل وكالات أبحاث الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية اللامركزية، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم التكنولوجي، ليخلق منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.
6. رؤية كروميا والتحديات السوقية
قاعدة البيانات المتجهة على السلسلة من Chromia تجعلها رائدة في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. إن نهجها المبتكر لم يتحقق بعد في بيئات أخرى، مما يبرز المزايا التقنية الواضحة.
نموذج تأجير SCU السحابي على المنصة يقدم أيضًا تحولًا جذابًا للمطورين الذين اعتادوا على نظام رسوم الوقود. هيكل التكلفة القابل للتنبؤ والمُحسن هذا مناسب بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما يشكل نقطة تفريق رئيسية. ومن الجدير بالذكر أن تكلفة الاستخدام أقل بحوالي 57% مقارنة بخدمات قواعد بيانات المتجهات في Web2، مما يعزز بشكل ملحوظ من تنافسية سوق Chromia.
ومع ذلك، تواجه Chromia تحديات رئيسية، خاصة في الوعي بالسوق ونمو النظام البيئي. من الضروري توصيل الابتكارات المعقدة مثل لغة البرمجة الأصلية والتكامل مع الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين للمطورين والشركات. يتطلب الحفاظ على الصدارة تطويرًا تقنيًا مستمرًا وتوسيعًا للنظام البيئي، خاصة عندما تبدأ منصات البلوكتشين الأخرى في استهداف حالات الاستخدام المماثلة.
تعتمد النجاح على المدى الطويل على التحقق من حالات الاستخدام الفعلية وضمان استدامة نموذج الاقتصاد الرمزي. سيكون تأثير نموذج تأجير SCU على القيمة طويلة الأجل للرمز، واستراتيجيات اعتماد المطورين الفعالة، وإنشاء حالات تطبيق تجارية ملموسة، عوامل حاسمة في تطوير Chromia في المستقبل.
لقد أنشأت Chromia مكانة رائدة مبكرة في مجال دمج Web3-AI الناشئ. ومع ذلك، فإن تحويل الفروقات التكنولوجية إلى قيمة سوقية دائمة يتطلب تقدمًا مستمرًا على مستوى البنية التحتية والبيئة ووسائل الإعلام. ستكون الأشهر الـ 12-24 القادمة حاسمة لتشكيل المسار الطويل الأجل لـ Chromia.