قاعدة بيانات Chromia: فصل جديد من دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

ملخص 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 بتكلفة أقل بنسبة تقارب ستين في المائة من الحلول التقليدية، خفضت Chromia بشكل كبير من عتبة تطوير تطبيقات AI-Web3.

• تخطط المنصة في المستقبل لتوسيع فهرس EVM، وقدرات الاستدلال AI ودعم بيئة المطورين، ومن المتوقع أن تصبح رائدة في الابتكار في مجال AI ضمن Web3.

1. حالة دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

إن دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوكتشين كان دائمًا محور اهتمام الصناعة. لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تواجه تحديات في مجالات الشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف، وهي المجالات التي قد تقدم فيها تقنية البلوكتشين حلولًا.

على الرغم من أن سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي شهد انفجارًا في نهاية عام 2024، إلا أن معظم المشاريع حققت فقط تكاملًا سطحيًا بين نوعين من التقنيات. تعتمد العديد من المشاريع على حمى المضاربة في العملات المشفرة لجذب الأموال والاهتمام، بدلاً من استكشاف التعاون العميق للتقنية أو الوظائف مع Web3. كانت النتيجة أن تقييمات العديد من المشاريع قد تراجعت بشكل كبير عن ذروتها.

السبب الجذري وراء صعوبة تحقيق التعاون الجوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين هو وجود العديد من المشكلات الهيكلية. ومن أبرزها تعقيد معالجة البيانات على السلسلة - حيث لا تزال البيانات مشتتة، والتقنية تتمتع بتقلبات قوية. إذا كانت إمكانية الوصول إلى البيانات واستخدامها بسيطة مثل الأنظمة التقليدية، لربما كانت الصناعة قد حققت تقدمًا أكثر وضوحًا.

تبدو هذه الأزمة مشابهة لعدم وجود لغة مشتركة أو نقطة اندماج حقيقية بين نوعين من التقنيات القوية ولكن من مجالات مختلفة. يحتاج القطاع بشكل متزايد إلى بنية تحتية يمكن أن تسد الفجوة - التي يمكن أن تكمل مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وتكون بمثابة نقطة تقاطع بين الاثنين.

مواجهة هذا التحدي تتطلب أنظمة تجمع بين التكلفة الفعالة والأداء العالي، لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قواعد بيانات المتجهات التي تدعم معظم الابتكارات في الذكاء الاصطناعي اليوم هي الممكّن الرئيسي.

2. ضرورة قاعدة بيانات المتجهات

مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدأ ظهور قواعد البيانات المتجهة كحل لمحدودية أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوتيات من خلال تحويلها إلى تمثيلات رياضية تُسمى "متجهات". نظرًا لأنها تسترجع البيانات بناءً على التشابه (بدلاً من الدقة)، فإن قواعد البيانات المتجهة تتوافق بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.

تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة - حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمات معينة، بينما يمكن لقواعد البيانات القائمة على المتجهات تقديم محتوى ذي صلة. وهذا بفضل تخزين النظام للمعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفاهيمي (بدلاً من التعبيرات الدقيقة).

كمثال على الحوار: عندما يُسأل "كيف تشعر اليوم؟"، إذا كانت الإجابة "السماء مشمسة بشكل خاص"، يمكننا أن نفهم مشاعره الإيجابية - على الرغم من عدم استخدام كلمات عاطفية واضحة. تعمل قاعدة بيانات المتجهات بنفس الطريقة، مما يمكّن النظام من تفسير المعاني الكامنة بدلاً من الاعتماد على المطابقة المباشرة للكلمات. هذا يحاكي نمط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلًا أكثر طبيعية وذكاءً من الذكاء الاصطناعي.

في Web2 ، تم الاعتراف بقيمة قواعد بيانات المتجهات على نطاق واسع. لقد حصلت العديد من المنصات على استثمارات ضخمة. بالمقارنة ، لا يزال Web3 يواجه صعوبة في تطوير حلول يمكن مقارنتها ، مما يجعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يبقى أكثر على المستوى النظري.

3. رؤية قاعدة البيانات المتجهة على بلوكتشين Chromia

Chromia——بلوكتشين علاقاتية من الطبقة الأولى مبنية على PostgreSQL——تتألق بفضل قدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئة صديقة للمطورين. بالاعتماد على أساس قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنية الذكاء الاصطناعي.

المعلمة الأخيرة هي إطلاق "توسيع Chromia"، والذي يدمج PgVector (أداة بحث عن التشابه في المتجهات مفتوحة المصدر المستخدمة على نطاق واسع في قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector الاستعلامات الفعالة للنصوص أو الصور المماثلة، مما يوفر فائدة واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

لقد رسخ PgVector مكانته في النظام البيئي التكنولوجي التقليدي. من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال قدرات البحث عن المتجهات إلى Web3، مما يتماشى مع معايير مجموعة التكنولوجيا التقليدية التي تم التحقق منها. ستلعب هذه الدمج دورًا محوريًا في ترقية الشبكة الرئيسية في مارس 2025، ويُنظر إليها على أنها خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.

3.1 البيئة المتكاملة: الدمج الكامل بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

التحدي الأكبر الذي يواجهه المطورون عند محاولة دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط عمليات معقدة متعددة من الأنظمة الخارجية. على سبيل المثال، يحتاج المطورون إلى تخزين البيانات على السلسلة، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية، وبناء قاعدة بيانات متجهات مستقلة.

هذا الهيكل المجزأ يؤدي إلى عمليات غير فعالة. يتم معالجة استعلامات المستخدمين خارج البلوكتشين، حيث يجب أن تستمر البيانات في التنقل بين بيئات البلوكتشين وغير البلوكتشين. هذا لا يزيد فقط من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يسبب أيضًا ثغرات أمنية خطيرة - حيث إن نقل البيانات بين الأنظمة يزيد من مخاطر الهجمات الإلكترونية ويقلل من الشفافية العامة.

تقدم Chromia حلاً جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرةً في البلوكتشين. على Chromia، تتم جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استفسارات المستخدم إلى متجهات، ويتم البحث عن البيانات المماثلة مباشرةً داخل السلسلة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة كاملة في بيئة واحدة.

بمقارنة بسيطة: في الماضي كان على المطورين إدارة المكونات بشكل منفصل - مثلما يحتاج الطهي إلى شراء أدوات مطبخ متعددة. تقوم Chromia بتبسيط العملية من خلال توفير خلاط متعدد الوظائف، حيث يتم دمج جميع الوظائف في نظام واحد.

تُبسط هذه الطريقة المتكاملة بشكل كبير عملية التطوير. لا حاجة للخدمات الخارجية أو كود الاتصال المعقد، مما يقلل من وقت وتكلفة التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية الكاملة. هذه علامة على بداية دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.

3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالتنافس القوي في الأسعار للخدمات الحالية

توجد بشكل عام فكرة مسبقة: أن خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نموذج البلوكتشين التقليدي، حيث تتجلى العيوب الهيكلية بشكل بارز من خلال تكبد تكاليف الوقود لكل معاملة، وزيادة تكلفة ازدحام الشبكة. أصبحت عدم قابلية التنبؤ بالتكاليف عقبة رئيسية أمام اعتماد الشركات لحلول البلوكتشين.

تقوم Chromia بحل النقاط المؤلمة من خلال بنية فعالة ونموذج أعمال متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي في البلوكتشين، تقدم Chromia نظام إيجار وحدات الحوسبة الخادمة (SCU) - هيكل تسعير مشابه لخدمات السحابة. يتماشى هذا النموذج القائم على الاستخدام مع تسعير خدمات السحابة المألوف، مما يلغي تقلبات التكلفة الشائعة في شبكات البلوكتشين.

بشكل محدد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام الرمز الأصلي لـ Chromia. يوفر كل SCU 16 جيجابايت من التخزين الأساسي، والتكلفة تتوسع خطيًا مع الاستخدام. يمكن تعديل SCU بناءً على الطلب، مما يحقق تخصيص موارد مرن وفعال. يدمج هذا النموذج تسعير الاستخدام القابل للتنبؤ من خدمات Web2 مع الحفاظ على لامركزية الشبكة - مما يعزز بشكل كبير من شفافية التكلفة وكفاءتها.

عززت قاعدة بيانات كروميا المتجهة من مزايا التكلفة. وفقًا للاختبارات المرجعية الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة الشهرية تبلغ 727 دولارًا (استنادًا إلى 2 SCU و50GB من التخزين) - أقل بنسبة 57% من حلول قواعد بيانات الويب 2 المتجهة المماثلة.

تستمد هذه الأسعار التنافسية من كفاءة الهيكل المتعددة. تستفيد Chromia من تحسينات التقنية التي تتناسب مع بيئة السلسلة PgVector، ولكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي الخاص بها. تفرض الخدمات التقليدية علاوة عالية على الخدمات من خلال البنية التحتية السحابية، بينما تقدم Chromia القدرة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسطى والتكاليف المرتبطة بها.

تعزز الهيكلية الموزعة أيضًا من موثوقية الخدمة. يتيح التشغيل المتوازي لعدة عقد أن تتمتع الشبكة بتوافر عالٍ بشكل طبيعي - حتى في حالة تعطل بعض العقد. وبالتالي، فإن الحاجة إلى بنية تحتية مكلفة ذات توافر عالٍ وفريق دعم كبير، كما هو معتاد في نموذج ويب2 SaaS، تقل بشكل ملحوظ، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز من مرونة النظام.

4. بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

على الرغم من إطلاقه منذ شهر واحد فقط، فإن قاعدة بيانات الكتل Chromia قد أظهرت جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع الاعتماد، يدعم النظام الأساسي البنائين بنشاط من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات الكتل.

تساعد هذه المنح في تقليل عوائق التجربة، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة خدمات DeFi المتكاملة مع الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية بالمحتوى الشفافة، ومنصات مشاركة البيانات المملوكة للمستخدم، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.

حالة افتراضية هي "مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي Web3". يستخدم هذا النظام بنية Chromia التحتية لتحويل محتوى البحث وبيانات المشاريع على سلسلة Web3 إلى تضمينات متجهية، لتقديم خدمات ذكية من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي.

يمكن لوكلاء AI هؤلاء الاستعلام عن بيانات السلسلة مباشرة من قاعدة بيانات Chromia، مما يحقق تسريعًا ملحوظًا للاستجابة. بال结合 قدرات فهرسة EVM، يمكن للنظام تحليل الأنشطة على السلاسل مثل Ethereum وBNB Chain وBase - مما يدعم مجموعة واسعة من المشاريع. من الجدير بالذكر أن سياق محادثة المستخدم يتم تخزينه على السلسلة، مما يوفر تدفق توصيات شفاف تمامًا للمستثمرين وغيرهم من المستخدمين النهائيين.

مع تزايد حالات الاستخدام المتنوعة، يتم إنشاء المزيد من البيانات باستمرار وتخزينها في Chromia - مما يضع الأساس لـ "دورة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين في قاعدة البيانات بشكل هيكلي كمتجهات، مما يشكل مجموعة بيانات غنية قابلة للتدريب بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تتحول هذه البيانات المتراكمة إلى مواد تعليمية أساسية للذكاء الاصطناعي، مما يعزز الأداء بشكل مستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط معاملات المستخدمين الضخمة تقديم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تجذب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تحسين تجربة المستخدم، مما يؤدي إلى زيادة عدد المستخدمين والذي بدوره ينشئ تراكم بيانات أكثر غنى، ويشكل حلقة مغلقة للتنمية المستدامة للنظام البيئي.

5. خارطة طريق كروميا

بعد إطلاق الشبكة الرئيسية، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:

1. تعزيز فهرسة EVM في السلاسل الرئيسية؛

2. توسيع قدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي لدعم نماذج وحالات استخدام أوسع؛

3. توسيع نظام بيئة المطورين من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.

5.1 ابتكار فهرس EVM

لطالما كانت التعقيدات الكامنة في البلوكتشين العقبة الرئيسية أمام المطورين. لذلك، أطلقت Chromia حلاً مبتكرًا يركز على المطورين يهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير، لجعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.

تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFTs على الإيثيريوم. تتعلم Chromia ديناميكيًا أنماط البيانات وهياكلها، لتحل محل بنية الاستعلامات المعرفة مسبقًا، وبالتالي تحديد أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات العناصر على السلسلة في الوقت الفعلي، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.

5.2 توسيع قدرات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي

تقدم بيانات الفهرسة المذكورة أعلاه أساسًا لتوسيع قدرات الاستدلال الذكي على البلوكتشين Chromia. وقد تم إطلاق أول توسع للاستدلال الذكي بنجاح على شبكة الاختبار، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي 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 ابتكارات نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد مباشرةً على عقد الموردين، تهدف Chromia إلى تجاوز حدود التعلم والاستدلال للذكاء الاصطناعي الموزع.

5.3 استراتيجية توسيع نظام المطورين

كروميا تعمل بنشاط على بناء شراكات، وإطلاق العنان لكامل إمكانيات تقنية قاعدة البيانات المتجهة، مع التركيز على تطوير التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة والطلب.

تستهدف المنصة مجالات ذات تأثير عالٍ مثل وكيل أبحاث الذكاء الاصطناعي، أنظمة التوصية اللامركزية، البحث النصي المستند إلى السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم التكنولوجي - لإنشاء منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. ومن المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لتطوير هذه التطبيقات.

6. رؤية Chromia وتحديات السوق

تجعل قاعدة البيانات المتجهة على السلسلة لـ Chromia منها منافسًا رائدًا في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. أسلوبها المبتكر - مباشرة على السلسلة