Chromia Vektor Database: Percobaan Baru Integrasi AI dan Blockchain
Belakangan ini, sebuah basis data vektor on-chain yang dibangun di atas PostgreSQL menarik perhatian industri, yang dianggap sebagai langkah penting dalam penggabungan teknologi AI dan blockchain. Basis data ini mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI-Web3 dengan menyediakan lingkungan pengembangan terintegrasi yang 57% lebih murah dibandingkan solusi industri tradisional. Di masa depan, platform ini berencana untuk memperluas ke indeks EVM, kemampuan inferensi AI, dan dukungan ekosistem pengembang yang lebih luas, diharapkan dapat menjadi pemimpin inovasi AI di bidang Web3.
Status Integrasi AI dan Blockchain
Perpaduan antara AI dan Blockchain telah lama menarik perhatian industri. Sistem AI terpusat masih menghadapi tantangan seperti transparansi, keandalan, dan prediktabilitas biaya, yang sering dianggap sebagai solusi potensial dari blockchain.
Meskipun pasar agen AI meledak pada akhir 2024, sebagian besar proyek hanya mencapai integrasi permukaan dari dua teknologi. Banyak inisiatif bergantung pada minat spekulatif cryptocurrency untuk mendapatkan dana dan eksposur, bukan untuk mengeksplorasi kolaborasi teknologi atau fungsi yang dalam dengan Web3. Oleh karena itu, valuasi banyak proyek telah turun lebih dari 90% dari puncaknya.
Akar kesulitan kolaborasi substantif antara AI dan Blockchain terletak pada beberapa masalah struktural. Yang paling menonjol adalah kompleksitas pemrosesan data di dalam blok, di mana data masih terfragmentasi dan volatilitas teknologinya tinggi. Jika akses dan pemanfaatan data bisa semudah sistem tradisional, industri mungkin sudah mencapai hasil yang lebih jelas.
Dilema ini mirip dengan naskah Romeo dan Juliet: dua teknologi kuat yang berasal dari bidang yang berbeda kekurangan bahasa bersama atau titik pertemuan yang nyata. Semakin jelas bahwa industri memerlukan infrastruktur yang dapat menjembatani kesenjangan, yang tidak hanya dapat melengkapi kekuatan AI dan Blockchain, tetapi juga berfungsi sebagai titik pertemuan bagi keduanya.
Menghadapi tantangan ini membutuhkan sistem yang memiliki efisiensi biaya dan kinerja tinggi untuk menandingi keandalan alat terpusat yang ada. Dalam konteks ini, teknologi basis data vektor yang mendukung sebagian besar inovasi AI saat ini menjadi pemberdaya kunci.
Kebutuhan Database Vektor
Seiring dengan penyebaran aplikasi AI, basis data vektor muncul karena dapat mengatasi keterbatasan sistem basis data tradisional. Basis data ini menyimpan data kompleks seperti teks, gambar, dan audio dengan mengubahnya menjadi bentuk representasi matematis yang disebut "vektor". Karena basis data vektor mengambil data berdasarkan kesamaan (bukan akurasi), mereka lebih sesuai dengan logika pemahaman bahasa dan konteks AI dibandingkan basis data tradisional.
Database tradisional seperti katalog perpustakaan, hanya mengembalikan buku-buku yang mengandung kata "kitten", sedangkan database vektor dapat menyajikan konten terkait seperti "cat", "dog", "wolf" dan sebagainya. Ini berkat sistem yang menyimpan informasi dalam bentuk vektor numerik, menangkap hubungan berdasarkan kesamaan konsep (bukan kata yang tepat).
Sebagai contoh dialog: ketika ditanya "Bagaimana perasaanmu hari ini?", jika menjawab "Langit sangat cerah", kita masih bisa memahami perasaan positifnya, meskipun tidak menggunakan kosakata emosional yang jelas. Basis data vektor beroperasi dengan cara yang serupa, memungkinkan sistem untuk menafsirkan makna yang mendasari daripada bergantung pada pencocokan kosakata langsung. Ini meniru pola kognisi manusia, mewujudkan interaksi AI yang lebih alami dan cerdas.
Dalam Web2, nilai basis data vektor telah diakui secara luas. Beberapa platform telah menerima investasi besar. Sebaliknya, Web3 selalu sulit mengembangkan solusi yang sebanding, membuat integrasi AI dengan Blockchain lebih banyak terhenti di tingkat teori.
Visi Basis Data Vektor di Blockchain
Sebuah blockchain relasional Layer1 yang dibangun di atas PostgreSQL menonjol berkat kemampuan pemrosesan data terstruktur dan lingkungan yang ramah pengembang. Berdasarkan database relasionalnya, platform ini telah mulai mengeksplorasi integrasi mendalam antara blockchain dan teknologi AI.
Tonggak baru-baru ini adalah peluncuran yang diperluas, yang mengintegrasikan PgVector (alat pencarian kesamaan vektor sumber terbuka yang banyak digunakan dalam database PostgreSQL). PgVector mendukung kueri efisien untuk teks atau gambar yang serupa, menyediakan kegunaan yang jelas bagi aplikasi berbasis AI.
PgVector telah memiliki fondasi yang kuat dalam ekosistem teknologi tradisional. Supabase, yang sering dianggap sebagai alternatif layanan database mainstream, menggunakan PgVector untuk mendukung pencarian vektor berkinerja tinggi. Peningkatan popularitasnya di platform PostgreSQL mencerminkan kepercayaan luas industri terhadap alat ini.
Dengan mengintegrasikan PgVector, platform ini membawa kemampuan pencarian vektor ke Web3, menyelaraskan infrastrukturnya dengan standar yang telah terverifikasi dari tumpukan teknologi tradisional. Integrasi ini memainkan peran kunci dalam upgrade mainnet pada Maret 2025, dipandang sebagai langkah dasar menuju interoperabilitas tanpa batas antara AI dan Blockchain.
Lingkungan Terintegrasi: Integrasi Penuh antara Blockchain dan AI
Tantangan terbesar bagi pengembang yang mencoba menggabungkan Blockchain dan AI adalah kompleksitas. Membuat aplikasi AI di atas Blockchain yang ada memerlukan proses kompleks yang menghubungkan beberapa sistem eksternal. Misalnya, pengembang perlu menyimpan data di dalam rantai, menjalankan model AI di server eksternal, dan membangun basis data vektor yang independen.
Struktur yang terfragmentasi ini menyebabkan operasi yang tidak efisien. Pengguna melakukan query yang diproses di luar rantai, dan data harus terus-menerus berpindah antara lingkungan di dalam dan di luar rantai. Ini tidak hanya meningkatkan waktu pengembangan dan biaya infrastruktur, tetapi juga menyebabkan celah keamanan yang serius, transfer data antar sistem meningkatkan risiko serangan hacker dan mengurangi transparansi keseluruhan.
Platform ini menyediakan solusi fundamental dengan mengintegrasikan basis data vektor langsung ke dalam Blockchain. Di platform ini, semua pemrosesan dilakukan di dalam rantai: kueri pengguna diubah menjadi vektor, langsung mencari data yang mirip di dalam rantai dan mengembalikan hasil, mewujudkan pemrosesan satu lingkungan sepanjang proses.
Dengan analogi sederhana: Dulu para pengembang harus mengelola komponen secara terpisah, seperti memasak yang memerlukan pembelian panci, wajan, blender, dan oven. Platform ini menyederhanakan proses dengan menyediakan mesin masak multifungsi yang mengintegrasikan semua fungsi ke dalam satu sistem.
Metode integrasi ini sangat menyederhanakan proses pengembangan. Tidak perlu layanan eksternal dan kode koneksi yang rumit, mengurangi waktu dan biaya pengembangan. Selain itu, semua data dan pemrosesan dicatat di blockchain, memastikan transparansi penuh. Ini menandai awal dari penggabungan penuh antara Blockchain dan AI.
Efisiensi biaya: dibandingkan dengan daya saing harga yang unggul dari layanan yang ada
Ada prasangka umum bahwa layanan on-chain "tidak nyaman dan mahal". Terutama dalam model blockchain tradisional, setiap transaksi menghasilkan biaya bahan bakar, dan kekurangan struktural dari biaya yang meningkat akibat kemacetan di blockchain sangat signifikan. Ketidakpastian biaya menjadi hambatan utama bagi perusahaan dalam mengadopsi solusi blockchain.
Platform ini menyelesaikan titik nyeri melalui arsitektur yang efisien dan model bisnis yang berbeda. Berbeda dengan model biaya bahan bakar blockchain tradisional, platform ini memperkenalkan sistem penyewaan unit komputasi server (SCU), mirip dengan struktur harga beberapa layanan cloud. Mode instansiasi ini konsisten dengan harga layanan cloud yang dikenal, menghilangkan fluktuasi biaya yang umum terjadi di jaringan blockchain.
Secara khusus, pengguna dapat menyewa SCU mingguan menggunakan token asli. Setiap SCU menyediakan 16GB penyimpanan dasar, dengan biaya yang berkembang secara linier sesuai penggunaan. SCU dapat disesuaikan secara elastis berdasarkan kebutuhan, memungkinkan alokasi sumber daya yang fleksibel dan efisien. Model ini menjaga desentralisasi jaringan sambil mengintegrasikan penentuan biaya penggunaan yang dapat diprediksi dari layanan Web2, secara signifikan meningkatkan transparansi dan efisiensi biaya.
Basis data vektor platform ini semakin memperkuat keunggulan biaya. Menurut pengujian internal, biaya operasional bulanan basis data ini adalah 727 dolar AS (berdasarkan 2 SCU dan 50GB penyimpanan), 57% lebih rendah dibandingkan solusi basis data vektor Web2 sejenis.
Harga kompetitif ini berasal dari efisiensi struktur ganda. Platform ini mendapatkan manfaat dari optimasi teknologi yang mengadaptasi PgVector ke lingkungan on-chain, tetapi pengaruh yang lebih besar berasal dari model penyediaan sumber daya terdesentralisasi. Layanan tradisional menambah premi layanan tinggi pada infrastruktur, sedangkan platform ini menyediakan daya komputasi dan penyimpanan secara langsung melalui operator node, mengurangi lapisan perantara dan biaya terkait.
Struktur terdistribusi juga meningkatkan keandalan layanan. Operasi paralel multi-noda membuat jaringan secara alami memiliki ketersediaan tinggi, bahkan jika beberapa nodus mengalami kegagalan. Oleh karena itu, kebutuhan infrastruktur ketersediaan tinggi yang mahal dan tim dukungan besar yang khas dalam model Web2 SaaS secara signifikan berkurang, yang mengurangi biaya operasional dan meningkatkan ketahanan sistem.
Awal Integrasi Blockchain dan AI
Meskipun baru diluncurkan selama sebulan, basis data vektor platform ini telah menunjukkan daya tarik awal, dengan berbagai kasus penggunaan inovatif yang sedang dikembangkan. Untuk mempercepat adopsi, platform ini secara aktif mendukung para pembangun dengan membiayai biaya penggunaan basis data vektor.
Bantuan ini mengurangi hambatan eksperimen, memungkinkan pengembang untuk mengeksplorasi ide-ide baru dengan risiko yang lebih rendah. Aplikasi potensial mencakup layanan DeFi terintegrasi AI, sistem rekomendasi konten yang transparan, platform berbagi data milik pengguna, dan alat manajemen pengetahuan yang didorong komunitas.
Misalkan contoh kasus seperti "Pusat Penelitian AI Web3" yang dikembangkan. Sistem ini memanfaatkan infrastruktur platform untuk mengubah konten penelitian dan data on-chain proyek Web3 menjadi embedding vektor, yang digunakan oleh agen AI untuk menyediakan layanan cerdas.
AI agent ini dapat melakukan query data on-chain secara langsung melalui database vektor di platform ini, memungkinkan percepatan respons yang signifikan. Dengan kemampuan indeks EVM, sistem dapat menganalisis aktivitas on-chain di Ethereum, BNB Chain, Base, dan lainnya, mendukung berbagai proyek. Perlu dicatat bahwa konteks percakapan pengguna disimpan di on-chain, memberikan aliran rekomendasi yang sepenuhnya transparan bagi pengguna akhir seperti investor.
Seiring dengan pertumbuhan berbagai kasus penggunaan, lebih banyak data terus dihasilkan dan disimpan di platform ini, meletakkan dasar bagi "AI Flywheel". Teks, gambar, dan data transaksi dari aplikasi Blockchain disimpan dalam bentuk vektor terstruktur di database, membentuk kumpulan data yang kaya untuk pelatihan AI.
Data yang terakumulasi ini menjadi bahan pembelajaran inti AI, mendorong peningkatan kinerja yang berkelanjutan. Misalnya, AI yang belajar dari pola transaksi pengguna yang masif dapat memberikan saran keuangan yang lebih tepat dan terpersonalisasi. Aplikasi AI canggih ini menarik lebih banyak pengguna melalui peningkatan pengalaman pengguna, pertumbuhan pengguna akan mendorong akumulasi data yang lebih kaya, membentuk siklus perkembangan ekosistem yang berkelanjutan.
Peta Jalan Masa Depan
Setelah peluncuran mainnet, platform ini akan fokus pada tiga bidang:
Meningkatkan indeks EVM pada rantai utama seperti BSC, Ethereum, Base, dan lainnya;
Memperluas kemampuan inferensi AI untuk mendukung model dan kasus penggunaan yang lebih luas;
Memperluas ekosistem pengembang melalui alat dan infrastruktur yang lebih mudah digunakan.
Inovasi Indeks EVM
Kompleksitas inheren blockchain telah lama menjadi hambatan utama bagi para pengembang. Untuk itu, platform ini meluncurkan solusi indeks inovatif yang berfokus pada pengembang, bertujuan untuk secara fundamental menyederhanakan pencarian data di blockchain. Tujuannya jelas: dengan secara signifikan meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas pencarian, membuat data blockchain lebih mudah diakses.
Metode ini mewakili perubahan signifikan dalam cara pelacakan transaksi NFT di Ethereum. Platform ini secara dinamis mempelajari pola dan struktur data, menggantikan struktur kueri yang telah ditentukan secara kaku, sehingga dapat mengidentifikasi jalur pengambilan informasi yang paling efisien. Pengembang game dapat menganalisis riwayat transaksi item di blockchain secara instan, dan proyek DeFi dapat dengan cepat melacak aliran transaksi yang kompleks.
Ekspansi kemampuan inferensi AI
Kemajuan indeks data yang disebutkan di atas menjadi dasar bagi platform untuk mengembangkan kemampuan inferensi AI. Proyek ini telah berhasil meluncurkan ekstensi inferensi AI pertama di jaringan pengujian, dengan fokus pada mendukung model AI sumber terbuka. Perlu dicatat bahwa pengenalan klien Python secara signifikan mengurangi kesulitan dalam mengintegrasikan model pembelajaran mesin di lingkungan ini.
Perkembangan ini melampaui optimisasi teknologi dan mencerminkan penyelarasan strategis yang cepat dengan inovasi model AI. Dengan mendukung operasi model AI yang kuat dan beragam langsung di node pemasok, platform ini bertujuan untuk melampaui batas pembelajaran dan penalaran AI terdistribusi.
Strategi Ekspansi Ekosistem Pengembang
Platform ini sedang aktif membangun kemitraan, melepaskan seluruh potensi teknologi basis data vektor, dengan fokus pada pengembangan aplikasi yang didorong oleh AI. Upaya ini bertujuan untuk meningkatkan utilitas dan permintaan jaringan.
Perusahaan menargetkan bidang berdampak tinggi seperti agen penelitian AI, sistem rekomendasi terdesentralisasi, pencarian teks berbasis konteks, dan pencarian kesamaan semantik. Rencana ini melampaui dukungan teknis, menciptakan platform di mana pengembang dapat membangun aplikasi yang memberikan nilai nyata kepada pengguna. Sebelumnya, indeks data yang diperkuat dan AI mendorong
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Chromia vektor database: inovasi AI on-chain memimpin era baru Web3
Chromia Vektor Database: Percobaan Baru Integrasi AI dan Blockchain
Belakangan ini, sebuah basis data vektor on-chain yang dibangun di atas PostgreSQL menarik perhatian industri, yang dianggap sebagai langkah penting dalam penggabungan teknologi AI dan blockchain. Basis data ini mengurangi hambatan pengembangan aplikasi AI-Web3 dengan menyediakan lingkungan pengembangan terintegrasi yang 57% lebih murah dibandingkan solusi industri tradisional. Di masa depan, platform ini berencana untuk memperluas ke indeks EVM, kemampuan inferensi AI, dan dukungan ekosistem pengembang yang lebih luas, diharapkan dapat menjadi pemimpin inovasi AI di bidang Web3.
Status Integrasi AI dan Blockchain
Perpaduan antara AI dan Blockchain telah lama menarik perhatian industri. Sistem AI terpusat masih menghadapi tantangan seperti transparansi, keandalan, dan prediktabilitas biaya, yang sering dianggap sebagai solusi potensial dari blockchain.
Meskipun pasar agen AI meledak pada akhir 2024, sebagian besar proyek hanya mencapai integrasi permukaan dari dua teknologi. Banyak inisiatif bergantung pada minat spekulatif cryptocurrency untuk mendapatkan dana dan eksposur, bukan untuk mengeksplorasi kolaborasi teknologi atau fungsi yang dalam dengan Web3. Oleh karena itu, valuasi banyak proyek telah turun lebih dari 90% dari puncaknya.
Akar kesulitan kolaborasi substantif antara AI dan Blockchain terletak pada beberapa masalah struktural. Yang paling menonjol adalah kompleksitas pemrosesan data di dalam blok, di mana data masih terfragmentasi dan volatilitas teknologinya tinggi. Jika akses dan pemanfaatan data bisa semudah sistem tradisional, industri mungkin sudah mencapai hasil yang lebih jelas.
Dilema ini mirip dengan naskah Romeo dan Juliet: dua teknologi kuat yang berasal dari bidang yang berbeda kekurangan bahasa bersama atau titik pertemuan yang nyata. Semakin jelas bahwa industri memerlukan infrastruktur yang dapat menjembatani kesenjangan, yang tidak hanya dapat melengkapi kekuatan AI dan Blockchain, tetapi juga berfungsi sebagai titik pertemuan bagi keduanya.
Menghadapi tantangan ini membutuhkan sistem yang memiliki efisiensi biaya dan kinerja tinggi untuk menandingi keandalan alat terpusat yang ada. Dalam konteks ini, teknologi basis data vektor yang mendukung sebagian besar inovasi AI saat ini menjadi pemberdaya kunci.
Kebutuhan Database Vektor
Seiring dengan penyebaran aplikasi AI, basis data vektor muncul karena dapat mengatasi keterbatasan sistem basis data tradisional. Basis data ini menyimpan data kompleks seperti teks, gambar, dan audio dengan mengubahnya menjadi bentuk representasi matematis yang disebut "vektor". Karena basis data vektor mengambil data berdasarkan kesamaan (bukan akurasi), mereka lebih sesuai dengan logika pemahaman bahasa dan konteks AI dibandingkan basis data tradisional.
Database tradisional seperti katalog perpustakaan, hanya mengembalikan buku-buku yang mengandung kata "kitten", sedangkan database vektor dapat menyajikan konten terkait seperti "cat", "dog", "wolf" dan sebagainya. Ini berkat sistem yang menyimpan informasi dalam bentuk vektor numerik, menangkap hubungan berdasarkan kesamaan konsep (bukan kata yang tepat).
Sebagai contoh dialog: ketika ditanya "Bagaimana perasaanmu hari ini?", jika menjawab "Langit sangat cerah", kita masih bisa memahami perasaan positifnya, meskipun tidak menggunakan kosakata emosional yang jelas. Basis data vektor beroperasi dengan cara yang serupa, memungkinkan sistem untuk menafsirkan makna yang mendasari daripada bergantung pada pencocokan kosakata langsung. Ini meniru pola kognisi manusia, mewujudkan interaksi AI yang lebih alami dan cerdas.
Dalam Web2, nilai basis data vektor telah diakui secara luas. Beberapa platform telah menerima investasi besar. Sebaliknya, Web3 selalu sulit mengembangkan solusi yang sebanding, membuat integrasi AI dengan Blockchain lebih banyak terhenti di tingkat teori.
Visi Basis Data Vektor di Blockchain
Sebuah blockchain relasional Layer1 yang dibangun di atas PostgreSQL menonjol berkat kemampuan pemrosesan data terstruktur dan lingkungan yang ramah pengembang. Berdasarkan database relasionalnya, platform ini telah mulai mengeksplorasi integrasi mendalam antara blockchain dan teknologi AI.
Tonggak baru-baru ini adalah peluncuran yang diperluas, yang mengintegrasikan PgVector (alat pencarian kesamaan vektor sumber terbuka yang banyak digunakan dalam database PostgreSQL). PgVector mendukung kueri efisien untuk teks atau gambar yang serupa, menyediakan kegunaan yang jelas bagi aplikasi berbasis AI.
PgVector telah memiliki fondasi yang kuat dalam ekosistem teknologi tradisional. Supabase, yang sering dianggap sebagai alternatif layanan database mainstream, menggunakan PgVector untuk mendukung pencarian vektor berkinerja tinggi. Peningkatan popularitasnya di platform PostgreSQL mencerminkan kepercayaan luas industri terhadap alat ini.
Dengan mengintegrasikan PgVector, platform ini membawa kemampuan pencarian vektor ke Web3, menyelaraskan infrastrukturnya dengan standar yang telah terverifikasi dari tumpukan teknologi tradisional. Integrasi ini memainkan peran kunci dalam upgrade mainnet pada Maret 2025, dipandang sebagai langkah dasar menuju interoperabilitas tanpa batas antara AI dan Blockchain.
Lingkungan Terintegrasi: Integrasi Penuh antara Blockchain dan AI
Tantangan terbesar bagi pengembang yang mencoba menggabungkan Blockchain dan AI adalah kompleksitas. Membuat aplikasi AI di atas Blockchain yang ada memerlukan proses kompleks yang menghubungkan beberapa sistem eksternal. Misalnya, pengembang perlu menyimpan data di dalam rantai, menjalankan model AI di server eksternal, dan membangun basis data vektor yang independen.
Struktur yang terfragmentasi ini menyebabkan operasi yang tidak efisien. Pengguna melakukan query yang diproses di luar rantai, dan data harus terus-menerus berpindah antara lingkungan di dalam dan di luar rantai. Ini tidak hanya meningkatkan waktu pengembangan dan biaya infrastruktur, tetapi juga menyebabkan celah keamanan yang serius, transfer data antar sistem meningkatkan risiko serangan hacker dan mengurangi transparansi keseluruhan.
Platform ini menyediakan solusi fundamental dengan mengintegrasikan basis data vektor langsung ke dalam Blockchain. Di platform ini, semua pemrosesan dilakukan di dalam rantai: kueri pengguna diubah menjadi vektor, langsung mencari data yang mirip di dalam rantai dan mengembalikan hasil, mewujudkan pemrosesan satu lingkungan sepanjang proses.
Dengan analogi sederhana: Dulu para pengembang harus mengelola komponen secara terpisah, seperti memasak yang memerlukan pembelian panci, wajan, blender, dan oven. Platform ini menyederhanakan proses dengan menyediakan mesin masak multifungsi yang mengintegrasikan semua fungsi ke dalam satu sistem.
Metode integrasi ini sangat menyederhanakan proses pengembangan. Tidak perlu layanan eksternal dan kode koneksi yang rumit, mengurangi waktu dan biaya pengembangan. Selain itu, semua data dan pemrosesan dicatat di blockchain, memastikan transparansi penuh. Ini menandai awal dari penggabungan penuh antara Blockchain dan AI.
Efisiensi biaya: dibandingkan dengan daya saing harga yang unggul dari layanan yang ada
Ada prasangka umum bahwa layanan on-chain "tidak nyaman dan mahal". Terutama dalam model blockchain tradisional, setiap transaksi menghasilkan biaya bahan bakar, dan kekurangan struktural dari biaya yang meningkat akibat kemacetan di blockchain sangat signifikan. Ketidakpastian biaya menjadi hambatan utama bagi perusahaan dalam mengadopsi solusi blockchain.
Platform ini menyelesaikan titik nyeri melalui arsitektur yang efisien dan model bisnis yang berbeda. Berbeda dengan model biaya bahan bakar blockchain tradisional, platform ini memperkenalkan sistem penyewaan unit komputasi server (SCU), mirip dengan struktur harga beberapa layanan cloud. Mode instansiasi ini konsisten dengan harga layanan cloud yang dikenal, menghilangkan fluktuasi biaya yang umum terjadi di jaringan blockchain.
Secara khusus, pengguna dapat menyewa SCU mingguan menggunakan token asli. Setiap SCU menyediakan 16GB penyimpanan dasar, dengan biaya yang berkembang secara linier sesuai penggunaan. SCU dapat disesuaikan secara elastis berdasarkan kebutuhan, memungkinkan alokasi sumber daya yang fleksibel dan efisien. Model ini menjaga desentralisasi jaringan sambil mengintegrasikan penentuan biaya penggunaan yang dapat diprediksi dari layanan Web2, secara signifikan meningkatkan transparansi dan efisiensi biaya.
Basis data vektor platform ini semakin memperkuat keunggulan biaya. Menurut pengujian internal, biaya operasional bulanan basis data ini adalah 727 dolar AS (berdasarkan 2 SCU dan 50GB penyimpanan), 57% lebih rendah dibandingkan solusi basis data vektor Web2 sejenis.
Harga kompetitif ini berasal dari efisiensi struktur ganda. Platform ini mendapatkan manfaat dari optimasi teknologi yang mengadaptasi PgVector ke lingkungan on-chain, tetapi pengaruh yang lebih besar berasal dari model penyediaan sumber daya terdesentralisasi. Layanan tradisional menambah premi layanan tinggi pada infrastruktur, sedangkan platform ini menyediakan daya komputasi dan penyimpanan secara langsung melalui operator node, mengurangi lapisan perantara dan biaya terkait.
Struktur terdistribusi juga meningkatkan keandalan layanan. Operasi paralel multi-noda membuat jaringan secara alami memiliki ketersediaan tinggi, bahkan jika beberapa nodus mengalami kegagalan. Oleh karena itu, kebutuhan infrastruktur ketersediaan tinggi yang mahal dan tim dukungan besar yang khas dalam model Web2 SaaS secara signifikan berkurang, yang mengurangi biaya operasional dan meningkatkan ketahanan sistem.
Awal Integrasi Blockchain dan AI
Meskipun baru diluncurkan selama sebulan, basis data vektor platform ini telah menunjukkan daya tarik awal, dengan berbagai kasus penggunaan inovatif yang sedang dikembangkan. Untuk mempercepat adopsi, platform ini secara aktif mendukung para pembangun dengan membiayai biaya penggunaan basis data vektor.
Bantuan ini mengurangi hambatan eksperimen, memungkinkan pengembang untuk mengeksplorasi ide-ide baru dengan risiko yang lebih rendah. Aplikasi potensial mencakup layanan DeFi terintegrasi AI, sistem rekomendasi konten yang transparan, platform berbagi data milik pengguna, dan alat manajemen pengetahuan yang didorong komunitas.
Misalkan contoh kasus seperti "Pusat Penelitian AI Web3" yang dikembangkan. Sistem ini memanfaatkan infrastruktur platform untuk mengubah konten penelitian dan data on-chain proyek Web3 menjadi embedding vektor, yang digunakan oleh agen AI untuk menyediakan layanan cerdas.
AI agent ini dapat melakukan query data on-chain secara langsung melalui database vektor di platform ini, memungkinkan percepatan respons yang signifikan. Dengan kemampuan indeks EVM, sistem dapat menganalisis aktivitas on-chain di Ethereum, BNB Chain, Base, dan lainnya, mendukung berbagai proyek. Perlu dicatat bahwa konteks percakapan pengguna disimpan di on-chain, memberikan aliran rekomendasi yang sepenuhnya transparan bagi pengguna akhir seperti investor.
Seiring dengan pertumbuhan berbagai kasus penggunaan, lebih banyak data terus dihasilkan dan disimpan di platform ini, meletakkan dasar bagi "AI Flywheel". Teks, gambar, dan data transaksi dari aplikasi Blockchain disimpan dalam bentuk vektor terstruktur di database, membentuk kumpulan data yang kaya untuk pelatihan AI.
Data yang terakumulasi ini menjadi bahan pembelajaran inti AI, mendorong peningkatan kinerja yang berkelanjutan. Misalnya, AI yang belajar dari pola transaksi pengguna yang masif dapat memberikan saran keuangan yang lebih tepat dan terpersonalisasi. Aplikasi AI canggih ini menarik lebih banyak pengguna melalui peningkatan pengalaman pengguna, pertumbuhan pengguna akan mendorong akumulasi data yang lebih kaya, membentuk siklus perkembangan ekosistem yang berkelanjutan.
Peta Jalan Masa Depan
Setelah peluncuran mainnet, platform ini akan fokus pada tiga bidang:
Meningkatkan indeks EVM pada rantai utama seperti BSC, Ethereum, Base, dan lainnya;
Memperluas kemampuan inferensi AI untuk mendukung model dan kasus penggunaan yang lebih luas;
Memperluas ekosistem pengembang melalui alat dan infrastruktur yang lebih mudah digunakan.
Inovasi Indeks EVM
Kompleksitas inheren blockchain telah lama menjadi hambatan utama bagi para pengembang. Untuk itu, platform ini meluncurkan solusi indeks inovatif yang berfokus pada pengembang, bertujuan untuk secara fundamental menyederhanakan pencarian data di blockchain. Tujuannya jelas: dengan secara signifikan meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas pencarian, membuat data blockchain lebih mudah diakses.
Metode ini mewakili perubahan signifikan dalam cara pelacakan transaksi NFT di Ethereum. Platform ini secara dinamis mempelajari pola dan struktur data, menggantikan struktur kueri yang telah ditentukan secara kaku, sehingga dapat mengidentifikasi jalur pengambilan informasi yang paling efisien. Pengembang game dapat menganalisis riwayat transaksi item di blockchain secara instan, dan proyek DeFi dapat dengan cepat melacak aliran transaksi yang kompleks.
Ekspansi kemampuan inferensi AI
Kemajuan indeks data yang disebutkan di atas menjadi dasar bagi platform untuk mengembangkan kemampuan inferensi AI. Proyek ini telah berhasil meluncurkan ekstensi inferensi AI pertama di jaringan pengujian, dengan fokus pada mendukung model AI sumber terbuka. Perlu dicatat bahwa pengenalan klien Python secara signifikan mengurangi kesulitan dalam mengintegrasikan model pembelajaran mesin di lingkungan ini.
Perkembangan ini melampaui optimisasi teknologi dan mencerminkan penyelarasan strategis yang cepat dengan inovasi model AI. Dengan mendukung operasi model AI yang kuat dan beragam langsung di node pemasok, platform ini bertujuan untuk melampaui batas pembelajaran dan penalaran AI terdistribusi.
Strategi Ekspansi Ekosistem Pengembang
Platform ini sedang aktif membangun kemitraan, melepaskan seluruh potensi teknologi basis data vektor, dengan fokus pada pengembangan aplikasi yang didorong oleh AI. Upaya ini bertujuan untuk meningkatkan utilitas dan permintaan jaringan.
Perusahaan menargetkan bidang berdampak tinggi seperti agen penelitian AI, sistem rekomendasi terdesentralisasi, pencarian teks berbasis konteks, dan pencarian kesamaan semantik. Rencana ini melampaui dukungan teknis, menciptakan platform di mana pengembang dapat membangun aplikasi yang memberikan nilai nyata kepada pengguna. Sebelumnya, indeks data yang diperkuat dan AI mendorong