قاعدة بيانات Chromia: فصل جديد من دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

مؤخراً، أطلقت Chromia قاعدة بيانات متجهة على السلسلة مبنية على PostgreSQL، مما يمثل خطوة مهمة نحو دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات البلوكتشين في التطبيق العملي. لا توفر هذه القاعدة بيانات فقط للمطورين بيئة تطوير متكاملة للبلوكتشين بتكلفة أقل بنسبة 57% مقارنة بالحلول التقليدية في الصناعة، بل تقلل أيضاً بشكل كبير من حاجز الدخول لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي-Web3.

حالة دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين

لقد جذب تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين انتباه الصناعة لفترة طويلة. لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية تواجه تحديات مثل الشفافية والموثوقية وقابلية التنبؤ بالتكاليف، بينما يُنظر إلى تقنية البلوكتشين كحل محتمل لهذه المشكلات.

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 المبادرات على اهتمامات المضاربة في العملات المشفرة لجمع الأموال والتعرض، بدلاً من استكشاف التعاون العميق في التقنية أو الوظائف مع Web3.

الجذر الذي يجعل من الصعب تحقيق التعاون الجوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين هو وجود عدة مشاكل هيكلية. ومن أبرز هذه المشاكل هو تعقيد معالجة البيانات على السلسلة. لا تزال البيانات متفرقة، والتقنية تعاني من تقلبات قوية. إذا كانت إمكانية الوصول إلى البيانات واستخدامها سهلة كما في الأنظمة التقليدية، لكان من الممكن أن تحقق الصناعة نتائج أكثر وضوحًا.

يتطلب مواجهة هذا التحدي أنظمة ذات تكلفة فعالة وأداء عالي لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قواعد بيانات المتجهات التي تدعم معظم الابتكارات في الذكاء الاصطناعي اليوم عامل تمكين رئيسي.

ضرورة قواعد البيانات المتجهة

مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تبرز قواعد بيانات المتجهات بسبب قدرتها على حل القيود التي تواجه أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوتيات من خلال تحويلها إلى تمثيلات رياضية تُعرف بـ "المتجهات". نظرًا لأنها تستند إلى استرجاع البيانات بناءً على التشابه (بدلاً من الدقة)، فإن قواعد بيانات المتجهات تتماشى بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.

تعمل قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبات، حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمات معينة، بينما يمكن لقواعد بيانات المتجهات تقديم محتوى ذي صلة. ويرجع ذلك إلى أن النظام يخزن المعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفاهيمي.

تعمل قواعد بيانات المتجهات بطريقة مشابهة للإدراك البشري، مما يمكّن النظام من تفسير المعاني المحتملة بدلاً من الاعتماد على المطابقة المباشرة للكلمات. هذا يحاكي أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلات أكثر ذكاءً وطبيعيةً مع الذكاء الاصطناعي.

لقد تم الاعتراف على نطاق واسع بقيمة قواعد بيانات المتجهات في Web2. بالمقارنة، كان من الصعب دائمًا على Web3 تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما جعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يظل في الغالب على المستوى النظري.

رؤية قاعدة البيانات المتجهة على بلوكتشين Chromia

تعتبر Chromia كتلة قائمة على PostgreSQL مبنية على Layer1، تبرز بفضل قدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئتها الصديقة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت Chromia في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنية الذكاء الاصطناعي.

المعلم الهام 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 واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

من خلال دمج PgVector، ستقوم Chromia بإدخال قدرة البحث عن المتجهات إلى Web3، مما يجعل بنيتها التحتية متوافقة مع المعايير المثبتة في تقنيات التقليدية. سيكون لهذا الدمج دوراً محورياً في ترقية الشبكة الرئيسية Mimir في مارس 2025، ويعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.

بيئة متكاملة: التكامل الكامل بين البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

التحدي الأكبر الذي يواجه المطورين في 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.

توفر Chromia حلاً جذرياً من خلال دمج قواعد بيانات المتجهات مباشرة في البلوكتشين. على Chromia، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استفسارات المستخدمين إلى متجهات، ويتم البحث مباشرة داخل السلسلة عن بيانات مشابهة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة كاملة في بيئة واحدة.

تُبسط هذه الطريقة المتكاملة بشكل كبير عملية التطوير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو شفرات اتصال معقدة، مما يقلل من وقت وتكاليف التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة على البلوكتشين، مما يضمن الشفافية الكاملة. يُمثل هذا بداية دمج كامل بين البلوكتشين وAI.

كفاءة التكلفة: مقارنةً بالقدرة التنافسية السعرية الممتازة للخدمات الحالية

يوجد انطباع شائع بأن خدمات البلوكتشين "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نماذج البلوكتشين التقليدية، حيث تنتج كل معاملة رسوم وقود، وتزداد تكاليف الازدحام بشكل كبير بسبب العيوب الهيكلية الملحوظة. عدم القدرة على توقع التكاليف أصبح العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات لحلول البلوكتشين.

تقوم Chromia بحل نقاط الألم من خلال بنية فعالة ونموذج أعمال متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي في البلوكتشين، تقدم Chromia نظام تأجير وحدات الحوسبة الخاصة بالخادم (SCU). يتماشى هذا النموذج المعتمد على الحالة مع تسعير خدمات السحابة المألوف، مما يقضي على تقلبات التكاليف الشائعة في شبكة البلوكتشين.

بشكل محدد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام الرموز الأصلية ل Chromia. يوفر كل SCU 16 جيجابايت من التخزين الأساسي، وتكلفته تتوسع بشكل خطي مع الاستخدام. يمكن ضبط SCU بشكل مرن وفقًا للاحتياجات، مما يحقق توزيعًا فعالًا ومرنًا للموارد. يدمج هذا النموذج تسعير الاستخدام القابل للتنبؤ لخدمات Web2 مع الحفاظ على لامركزية الشبكة، مما يزيد بشكل كبير من شفافية التكلفة والكفاءة.

عززت قاعدة بيانات Chromia للمتجهات ميزة التكلفة بشكل أكبر. وفقًا لاختبارات الأداء الداخلية، كانت تكلفة التشغيل الشهرية لهذه القاعدة البيانات 727 دولارًا (استنادًا إلى 2 SCU و50 جيجابايت من التخزين)، وهو أقل بنسبة 57% مقارنةً بحلول قواعد بيانات المتجهات Web2 المماثلة.

تأتي هذه القدرة التنافسية في الأسعار من كفاءة الهيكل المتعددة. تستفيد Chromia من تحسين التكنولوجيا التي تتكيف مع بيئة السلسلة على PgVector، لكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي الخاص بها. تفرض الخدمات التقليدية علاوة خدمة مرتفعة على بنية تحتية مثل AWS أو GCP، 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. يجعل التشغيل المتوازي للعديد من العقد الشبكة طبيعية ذات توافر عالي. وبالتالي، فإن الحاجة إلى بنية تحتية عالية التوافر باهظة الثمن وفرق دعم كبيرة، كما هو معتاد 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، فإن قاعدة بيانات المتجهات Chromia قد أظهرت جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. من أجل تسريع التبني، تدعم Chromia بشكل نشط البناة من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات المتجهات.

تقلل هذه المنح من عوائق التجريب، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة دمج AI مع خدمات DeFi، وأنظمة توصية المحتوى الشفافة، ومنصات مشاركة بيانات المستخدمين، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من قبل المجتمع.

مع تزايد حالات الاستخدام المتنوعة، يتم إنشاء المزيد من البيانات وتخزينها في Chromia، مما يؤسس ل"دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات القادمة 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 تعليمية أساسية للذكاء الاصطناعي، مما يدفع الأداء نحو تحسين مستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط تداول المستخدمين الهائلة 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 التي ستولد بدورها مزيدًا من البيانات المتراكمة الغنية، مما يشكل حلقة مغلقة من التنمية المستدامة للنظام البيئي.

خريطة طريق Chromia

بعد إطلاق الشبكة الرئيسية لـ Mimir، ستتركز Chromia على ثلاثة مجالات:

1. تعزيز فهرسة EVM لسلاسل الكتل الرئيسية؛

2. توسيع قدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي لدعم نماذج واستخدامات أوسع؛

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

ابتكار فهرسة EVM

أطلقت Chromia حلاً مبتكرًا للبحث يركز على المطورين، يهدف إلى تبسيط استعلامات البيانات على البلوكتشين بشكل جذري. الهدف واضح: من خلال تحسين كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير، جعل بيانات البلوكتشين أكثر سهولة في الوصول.

تمثل هذه الطريقة تحولاً كبيراً في طريقة تتبع معاملات NFT على البلوكتشين الإيثيريوم. تتعلم نماذج البيانات الديناميكية من Chromia البيانات وهياكلها، مما يحل محل الهياكل الاستعلامية المحددة مسبقاً، وبالتالي التعرف على أكثر طرق استرجاع المعلومات كفاءة. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات العناصر على السلسلة في الوقت الفعلي، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.

توسيع قدرات الاستدلال الذكي

تقدم بيانات الفهرسة المذكورة أساسًا لتوسيع قدرات الاستدلال الذكي للذكاء الاصطناعي على Chromia. تم إطلاق أول توسيع لاستدلال الذكاء الاصطناعي بنجاح على شبكة الاختبار، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. من الجدير بالذكر أن إدخال عميل بايثون قد خفض بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة Chromia.

هذا التطور يتجاوز تحسين التكنولوجيا، ويعكس التوافق الاستراتيجي السريع مع الابتكار في نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد مباشرة على عقد الموردين، تهدف Chromia إلى كسر حدود التعلم والتفكير في الذكاء الاصطناعي الموزع.

استراتيجية توسيع النظام البيئي للمطورين

كروميا تعمل بنشاط على إقامة شراكات، للإفراج عن كامل إمكانيات تقنية قاعدة 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 وكيل أبحاث الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية اللامركزية، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم الفني، ويخلق منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الرئيسي لتطوير هذه التطبيقات.

رؤية كروميا وتحديات السوق

تجعل قاعدة البيانات المتجهة على البلوكتشين الخاصة بـ Chromia منها منافسًا رائدًا في مجال دمج البلوكتشين - الذكاء الاصطناعي. تبرز طريقتها الابتكارية مزايا تقنية واضحة لم يتم تحقيقها في أنظمة بيئية أخرى.

نموذج تأجير SCU السحابي للمنصة يجلب تحولًا جذابًا للمطورين الذين اعتادوا على نظام رسوم الوقود. هيكل التكلفة القابل للتنبؤ والمُحسَّن هذا مناسب بشكل خاص لتطبيقات AI على نطاق واسع، مما يشكل نقطة تمايز رئيسية. من الجدير بالذكر أن تكاليف الاستخدام أقل بحوالي 57% من خدمات قواعد بيانات Web2، مما يعزز بشكل كبير تنافسية سوق Chromia.

ومع ذلك، تواجه Chromia تحديات رئيسية، لا سيما في الوعي بالسوق ونمو النظام البيئي. من الضروري نقل الابتكارات المعقدة مثل لغة البرمجة الأصلية لها (Rell) ودمج الذكاء الاصطناعي على السلسلة إلى المطورين والشركات. للحفاظ على الصدارة، يجب أن تستمر التطورات التكنولوجية وتوسيع النظام البيئي، خاصة عندما تبدأ منصات البلوكتشين الأخرى في استهداف حالات الاستخدام المماثلة.

تتوقف النجاح المستدام على التحقق من حالات الاستخدام الفعلية وضمان استدامة نموذج الاقتصاد الرمزي. سيكون تأثير نموذج تأجير SCU على القيمة طويلة الأجل للرموز، واستراتيجيات تبني المطورين الفعالة، وإنشاء حالات تطبيق تجاري جوهرية، من العوامل الحاسمة في تطوير Chromia في المستقبل.

لقد أنشأت Chromia مكانة رائدة مبكرة في مجال دمج Web3-AI الناشئ. ومع ذلك، فإن تحويل الفروق التكنولوجية إلى قيمة سوقية مستدامة يتطلب تقدمًا مستمرًا على مستوى البنية التحتية والإيكولوجيا والتواصل. ستكون الـ 12-24 شهرًا القادمة حاسمة في تشكيل المسار الطويل لـ Chromia.