قاعدة بيانات Chromia: فصل جديد من دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

ملخص النقاط الرئيسية

• أصدرت Chromia قاعدة بيانات متجهة على السلسلة مستندة إلى PostgreSQL، مما يمثل تقدمًا مهمًا في دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات البلوكتشين.

• توفر هذه المنصة بيئة متكاملة للبلوكتشين بتكاليف أقل بنسبة 57% من حلول المتجهات التقليدية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي-Web3.

• يخطط Chromia لتوسيع فهرس EVM، وقدرات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي ودعم بيئة المطورين، ومن المتوقع أن يصبح رائدًا في الابتكار بالذكاء الاصطناعي في مجال Web3.

AI و البلوكتشين融合现状

لقد كانت تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين محل اهتمام كبير في الصناعة. لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تواجه تحديات في الشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف، وهذه هي المجالات التي قد يقدم فيها البلوكتشين حلولًا.

على الرغم من أن سوق الوكلاء الذكاء الاصطناعي سيشهد انفجارًا في نهاية عام 2024، فإن معظم المشاريع لم تحقق سوى تكامل سطحي بين نوعين من التقنيات. تعتمد العديد من المبادرات على جنون المضاربة في العملات المشفرة للحصول على التمويل والظهور، بدلاً من استكشاف التعاون العميق بين التقنيات أو الوظائف مع Web3. ونتيجة لذلك، انخفض تقييم العديد من المشاريع بنسبة تزيد عن 90% من ذروتها.

جذور صعوبة تحقيق التعاون الفعلي بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين تكمن في العديد من التحديات الهيكلية. ومن بين هذه التحديات، تبرز تعقيدات معالجة البيانات على السلسلة - حيث تظل البيانات موزعة، وتقلبات التقنية قوية. لو كان الوصول إلى البيانات واستخدامها سهلاً كما هو الحال في الأنظمة التقليدية، لكان من الممكن أن تحقق الصناعة نتائج أكثر وضوحًا.

تشبه هذه الورطة حبكة روميو وجولييت: تقنيتان قويتان من مجالات مختلفة تفتقران إلى لغة مشتركة أو نقطة اندماج حقيقية. من الواضح بشكل متزايد أن الصناعة تحتاج إلى بنية تحتية يمكن أن تسد الفجوة - قادرة على تكامل مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وأيضًا ك نقطة تقاطع بين الاثنين.

مواجهة هذا التحدي تتطلب 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 هي المحرك الرئيسي.

ضرورة قاعدة بيانات المتجهات

مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدأت قواعد البيانات المتجهة تبرز بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين بيانات معقدة مثل النصوص والصور والصوتيات من خلال تحويلها إلى تمثيلات رياضية تُسمى "متجهات". نظرًا لأنها تستند إلى استرجاع البيانات بناءً على التشابه (بدلاً من الدقة)، فإن قواعد البيانات المتجهة تتماشى بشكل أفضل مع منطق الذكاء الاصطناعي لفهم اللغة والسياق.

تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة - حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمة "kitten"، بينما يمكن لقاعدة البيانات المتجهة عرض محتويات ذات صلة مثل "cat" و"dog" و"wolf". وهذا بفضل النظام الذي يخزن المعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفاهيمي (بدلاً من الصياغة 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 بطريقة مشابهة، مما يسمح للنظام بتفسير المعاني المحتملة بدلاً من الاعتماد على مطابقة الكلمات المباشرة. هذا يحاكي أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلات أكثر طبيعية وذكاءً للذكاء الصناعي.

في Web2، تم التعرف على قيمة قواعد بيانات المتجهات على نطاق واسع. بالمقارنة، لا يزال من الصعب تطوير حلول قابلة للمقارنة في Web3، مما يجعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يظل أكثر في المستوى النظري.

رؤية قاعدة البيانات المتجهة على شبكة Chromia

Chromia——البلوكتشين العلاقي الذي تم بناءه على PostgreSQL Layer1——برزت بفضل قدرتها على معالجة البيانات المهيكلة و بيئة صديقة للمطورين. استنادًا إلى أساس قاعدة البيانات العلاقية لديها، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين و تقنية الذكاء الاصطناعي.

الحدث البارز الأخير هو إطلاق "توسيع Chromia"، الذي يدمج PgVector (أداة بحث عن تشابه المتجهات مفتوحة المصدر المستخدمة على نطاق واسع في قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector استعلامات فعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة عملية واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال قدرات البحث عن المتجهات في Web3، مما يجعل بنيتها التحتية متوافقة مع المعايير المثبتة في تقنية التقليدية. سيلعب هذا الدمج دورًا أساسيًا في ترقية شبكة Mimir الرئيسية في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين AI-البلوكتشين.

بيئة متكاملة: الدمج الكامل بين البلوكتشين و AI

أكبر تحدٍ يواجهه المطورون عند محاولة دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط عمليات معقدة بالعديد 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.

هيكل التجزئة هذا يؤدي إلى تشغيل غير فعال. يتم معالجة استفسارات المستخدمين خارج السلسلة، ويجب أن تستمر البيانات في الانتقال بين البيئة على السلسلة وخارجها. لا يزيد هذا فقط من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يتسبب أيضًا في ثغرات أمنية خطيرة - حيث تعزز نقل البيانات بين الأنظمة من مخاطر هجمات القراصنة وتقلل من الشفافية العامة.

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

تُبسط هذه الطريقة المتكاملة عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو كود اتصال معقد، مما يقلل من الوقت والتكلفة. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية التامة. يُمثل هذا بداية الاندماج الكامل بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي.

كفاءة التكلفة: مقارنةً بالقدرة التنافسية الممتازة للأسعار للخدمات القائمة

هناك انطباع شائع بأن خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في النماذج التقليدية للبلوكتشين، حيث تظهر العيوب الهيكلية بشكل واضح مع كل معاملة تنتج عنها رسوم وقود وزيادة في تكاليف الازدحام على الشبكة. أصبحت عدم قابلية التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات على حلول البلوكتشين.

تقوم Chromia بحل نقاط الألم من خلال هيكل فعال ونموذج تجاري متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي في البلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات الحساب الخادم (SCU) - وهي بنية تسعير مشابهة لخدمات السحابة. يتماشى هذا النموذج القائم على التخصيص مع تسعير خدمات السحابة المعروفة، مما يقضي على التقلبات الشائعة في التكاليف في شبكة البلوكتشين.

على وجه التحديد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام رموز Chromia الأصلية. يوفر كل SCU 16GB من التخزين الأساسي، وتكلفته تتوسع خطيًا مع الاستخدام. يمكن تعديل SCU بمرونة وفقًا للاحتياجات، مما يحقق توزيع موارد مرن وفعال. تجمع هذه الطريقة بين الحفاظ على لامركزية الشبكة واحتساب الاستخدام القابل للتنبؤ لخدمات Web2 - مما يعزز بشكل كبير من شفافية التكلفة وكفاءتها.

تعزز قاعدة بيانات كروميا المتجهة ميزة التكلفة بشكل أكبر. وفقًا للاختبارات المعيارية الداخلية، فإن التكلفة الشهرية لتشغيل هذه القاعدة البيانات هي 727 دولارًا (استنادًا إلى 2 SCU و 50 جيجابايت من التخزين) - أقل بنسبة 57% من حلول قواعد بيانات المتجهات المماثلة في Web2.

تستمد هذه الأسعار التنافسية من كفاءة الهيكل المتعددة. تستفيد Chromia من التحسينات التقنية التي تتناسب مع بيئة السلسلة باستخدام PgVector، لكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي. تفرض الخدمات التقليدية علاوة خدمة عالية على البنية التحتية، بينما توفر Chromia القدرة الحاسوبية والتخزين مباشرة من مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسيطة والتكاليف المرتبطة بها.

تعزز الهيكلية الموزعة أيضًا من موثوقية الخدمة. تعمل العقد المتعددة بشكل متوازي مما يجعل الشبكة تتمتع بتوافر عالٍ بشكل طبيعي - حتى في حالة تعطل عقدة واحدة. وبالتالي، فإن الحاجة إلى بنية تحتية عالية التوفر باهظة التكلفة وفرق دعم كبيرة في نموذج Web2 SaaS تنخفض بشكل ملحوظ، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز من مرونة النظام.

بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

على الرغم من إطلاقه منذ شهر واحد فقط، فقد أظهرت قاعدة بيانات المتجهات Chromia جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع الاعتماد، تدعم Chromia بنشاط البناة من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات المتجهات.

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

مع تزايد حالات الاستخدام المتنوعة، تستمر المزيد من البيانات في التوليد والتخزين على Chromia - مما يؤسس ل"عجلة الطيران الذكي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات من تطبيقات البلوكتشين بشكل منظم على شكل متجهات في قاعدة بيانات Chromia، مما يشكل مجموعة بيانات غنية قابلة للتدريب بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تتحول هذه البيانات المجمعة إلى مواد أساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء إلى تحسين 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 والتي ستولد بدورها المزيد من البيانات المجمعة، مما يشكل حلقة مغلقة من التنمية المستدامة للنظام البيئي.

خارطة طريق كروميا

بعد إطلاق شبكة Mimir الرئيسية، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:

1. تعزيز فهرس EVM لسلاسل الكتل الرئيسية؛

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

3. توسيع بيئة المطورين من خلال أدوات وبنى تحتية أكثر سهولة.

ابتكار فهرس EVM

لقد كانت التعقيدات الفطرية للبلوكتشين عقبة رئيسية أمام المطورين لفترة طويلة. ومن أجل ذلك، أطلقت Chromia خطة فهرسة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على السلسلة بشكل جذري. الهدف واضح: من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلامات بشكل كبير، لجعل البيانات على البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.

تمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFT على الإيثيريوم. يتعلم نموذج البيانات الديناميكي في كروميا الأنماط والهياكل، ويحل محل هيكل الاستعلامات المسبقة التعريف الصارم، مما يتيح التعرف على أكثر مسارات استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات العناصر على السلسلة في الوقت الفعلي، ويمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.

توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي

أحاطت التقدم في فهرسة البيانات السابقة بأساس لتوسيع قدرات الاستدلال الذكي الاصطناعي في Chromia. وقد تم إطلاق أول توسع لاستدلال الذكاء الاصطناعي بنجاح على الشبكة التجريبية، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. من الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد خفض بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.

تتجاوز هذه التطورات تحسين التكنولوجيا، مما يعكس التوافق الاستراتيجي مع الابتكارات السريعة لنماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم التشغيل المباشر لنماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد على نقاط البائع، تهدف Chromia إلى تجاوز حدود التعلم والاستنتاج في الذكاء الاصطناعي الموزع.

استراتيجية توسيع بيئة المطورين

تعمل Chromia بنشاط على إنشاء شراكات لإطلاق العنان لكامل إمكانيات تكنولوجيا قواعد بيانات المتجهات، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز منفعة الشبكة وطلبها.

تستهدف الشركة مجالات ذات تأثير عالٍ مثل وكالات أبحاث الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية اللامركزية، والبحث النصي السياقي، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم الفني - فهو ينشئ منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تكون قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الرئيسي لتطوير هذه التطبيقات.

رؤية كروميا والتحديات السوقية

تجعل قاعدة بيانات المتجهات على السلسلة الخاصة بـ Chromia منها منافسًا رائدًا في مجال دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي. تبرز منهجيتها المبتكرة - دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة على السلسلة - كميزة تقنية واضحة لم تتحقق بعد في بيئات أخرى.

نموذج الإيجار السحابي SCU للمنصة يقدم أيضًا تحولًا جذابًا للمطورين الذين اعتادوا على نظام رسوم الوقود. هيكل التكلفة القابل للتنبؤ والمُحسَّن هذا مناسب بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما يشكل نقطة تمايز رئيسية. من الجدير بالذكر أن تكلفة الاستخدام أقل بحوالي 57% مقارنةً بخدمات قواعد بيانات الويب 2، مما يعزز بشكل كبير من تنافسية سوق Chromia.

ومع ذلك، تواجه Chromia تحديات رئيسية - خاصة في الوعي بالسوق ونمو النظام البيئي. من الضروري توصيل الابتكارات المعقدة مثل لغتها الأصلية للبرمجة (Rell) وتكامل الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين للمطورين والشركات. يتطلب الحفاظ على الصدارة تطويرًا تقنيًا مستمرًا.