Cơ sở dữ liệu vectơ Chromia: Chương mới của sự kết hợp giữa AI và Blockchain

Tóm tắt điểm chính

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

• Bằng cách cung cấp môi trường phát triển tích hợp có chi phí thấp hơn gần sáu mươi phần trăm so với giải pháp trong ngành truyền thống, Chromia đã giảm đáng kể rào cản phát triển ứng dụng AI-Web3.

• Kế hoạch tương lai của nền tảng mở rộng chỉ mục EVM, khả năng suy luận AI và hỗ trợ hệ sinh thái cho các nhà phát triển, hứa hẹn sẽ trở thành người tiên phong trong đổi mới AI trong lĩnh vực Web3.

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

Sự kết hợp giữa AI và công nghệ Blockchain luôn là một điểm nóng được ngành công nghiệp quan tâm. Các hệ thống AI tập trung vẫn gặp thách thức về tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng dự đoán chi phí, trong khi đó đây chính là những lĩnh vực mà công nghệ Blockchain có thể cung cấp giải pháp.

Mặc dù vào cuối năm 2024 thị trường đại lý AI bùng nổ, nhưng hầu hết các dự án chỉ đạt được sự tích hợp bề mặt của hai công nghệ. Nhiều dự án phụ thuộc vào sự nóng sốt đầu cơ của tiền điện tử để thu hút vốn và sự chú ý, thay vì khám phá sự hợp tác về công nghệ hoặc chức năng sâu sắc với Web3. Kết quả là, giá trị của nhiều dự án đã giảm mạnh từ mức cao nhất.

Nguyên nhân cơ bản khiến AI và Blockchain khó đạt được sự hợp tác thực chất là do nhiều vấn đề cấu trúc. Trong đó, nổi bật nhất là sự phức tạp trong việc xử lý dữ liệu trên chuỗi - dữ liệu vẫn còn rời rạc, tính biến động công nghệ rất cao. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể đơn giản như các hệ thống truyền thống, ngành có thể đã đạt được những tiến bộ đáng kể hơn.

Tình huống này tương tự như việc hai công nghệ mạnh mẽ nhưng đến từ hai lĩnh vực khác nhau thiếu ngôn ngữ chung hoặc điểm hội tụ thực sự. Ngành công nghiệp ngày càng cần một hạ tầng có thể thu hẹp khoảng cách - vừa có thể bổ sung cho những lợi thế của AI và Blockchain, vừa có thể đóng vai trò là điểm giao thoa của cả hai.

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

2. Sự cần thiết của cơ sở dữ liệu vector

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

Cơ sở dữ liệu truyền thống giống như danh mục thư viện - chỉ trả về sách chứa từ cụ thể, trong khi cơ sở dữ liệu vector có thể trình bày nội dung liên quan. Điều này nhờ vào việc hệ thống lưu trữ thông tin dưới dạng vector số, nắm bắt mối quan hệ dựa trên sự tương đồng về khái niệm (chứ không phải lời lẽ chính xác).

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

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

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

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

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

PgVector đã có nền tảng vững chắc trong hệ sinh thái công nghệ truyền thống. Thông qua việc tích hợp PgVector, Chromia sẽ đưa khả năng tìm kiếm vector vào Web3, giúp cơ sở hạ tầng của nó phù hợp với các tiêu chuẩn đã được chứng minh của công nghệ truyền thống. Sự tích hợp này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cấp mạng chính vào tháng 3 năm 2025, được coi là bước cơ bản hướng tới sự tương tác liền mạch giữa AI và Blockchain.

3.1 Môi trường tích hợp toàn diện: Sự hòa quyện hoàn toàn giữa Blockchain và AI

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

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

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

Giải thích bằng phép so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển cần quản lý từng thành phần một cách riêng biệt - giống như việc nấu ăn cần phải mua nhiều dụng cụ nhà bếp. Chromia đơn giản hóa quy trình bằng cách cung cấp một chiếc máy chế biến đa năng, tích hợp tất cả các chức năng vào một hệ thống duy nhất.

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

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

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

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

Cụ thể, người dùng có thể thuê SCU theo tuần bằng cách sử dụng token gốc của Chromia. Mỗi SCU cung cấp 16GB dung lượng lưu trữ cơ bản, chi phí sẽ mở rộng theo mức sử dụng một cách tuyến tính. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, đảm bảo phân bổ tài nguyên hiệu quả và linh hoạt. Mô hình này vừa giữ cho mạng lưới phi tập trung, vừa tích hợp cách định giá dự đoán dựa trên mức sử dụng của dịch vụ Web2 - nâng cao đáng kể tính minh bạch và hiệu quả chi phí.

Cơ sở dữ liệu vector Chromia tiếp tục củng cố lợi thế về chi phí. Theo các bài kiểm tra chuẩn nội bộ, chi phí vận hành hàng tháng của cơ sở dữ liệu này là 727 USD (dựa trên 2 SCU và 50GB lưu trữ) - thấp hơn 57% so với các giải pháp cơ sở dữ liệu vector Web2 tương tự.

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

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

4. Khởi đầu sự hòa nhập giữa Blockchain và AI

Mặc dù chỉ mới ra mắt một tháng, cơ sở dữ liệu vector Chromia đã cho thấy sức hấp dẫn ban đầu, nhiều trường hợp sử dụng đổi mới đang được phát triển. Để thúc đẩy việc áp dụng, nền tảng này thông qua việc tài trợ chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector, tích cực hỗ trợ những người xây dựng.

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

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

Các đại lý AI này có thể truy vấn dữ liệu trên chuỗi trực tiếp thông qua cơ sở dữ liệu vector Chromia, đạt được sự tăng tốc đáng kể trong phản hồi. Kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM, hệ thống có thể phân tích hoạt động trên chuỗi của Ethereum, BNB Chain, Base và các chuỗi khác - hỗ trợ nhiều dự án khác nhau. Đáng chú ý, ngữ cảnh cuộc đối thoại của người dùng được lưu trữ trên chuỗi, cung cấp dòng gợi ý hoàn toàn minh bạch cho các nhà đầu tư và người dùng cuối.

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

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

5. Lộ trình của Chromia

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

1. Tăng cường chỉ mục EVM của chuỗi chính.

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

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

5.1 Đổi mới chỉ mục EVM

Sự phức tạp vốn có của Blockchain từ lâu đã là rào cản chính đối với các nhà phát triển. Để khắc phục điều này, Chromia đã ra mắt giải pháp chỉ mục đổi mới tập trung vào nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa việc truy vấn dữ liệu trên chuỗi từ gốc. Mục tiêu rõ ràng: nâng cao đáng kể hiệu quả và tính linh hoạt của việc truy vấn, giúp dữ liệu Blockchain dễ tiếp cận hơn.

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

5.2 Mở rộng khả năng suy luận AI

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

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

5.3 Chiến lược mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển

Chromia đang tích cực xây dựng hợp tác, giải phóng toàn bộ tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, tập trung vào phát triển ứng dụng dựa trên AI. Những nỗ lực này nhằm nâng cao tính hữu dụng và nhu cầu của mạng.

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

6. Tầm nhìn và thách thức thị trường của Chromia

Cơ sở dữ liệu vectơ trên chuỗi của Chromia khiến nó trở thành một đối thủ hàng đầu trong lĩnh vực tích hợp Blockchain-AI. Phương pháp sáng tạo của nó - trực tiếp trên chuỗi