Banco de Dados Vetorial Chromia: Uma Nova Tentativa de Fusão entre IA e Blockchain
Recentemente, uma base de dados vetorial em cadeia construída sobre PostgreSQL chamou a atenção da indústria, sendo vista como um importante passo na fusão das tecnologias de IA e Blockchain. Esta base de dados reduz o limiar de desenvolvimento de aplicações AI-Web3 ao oferecer um ambiente de desenvolvimento integrado que custa 57% menos do que as soluções tradicionais do setor. No futuro, a plataforma planeja expandir-se para indexação EVM, capacidades de inferência de IA e um suporte mais amplo para o ecossistema de desenvolvedores, com potencial para se tornar um líder em inovação de IA no domínio do Web3.
A situação atual da fusão entre AI e Blockchain
A interseção entre AI e Blockchain tem atraído a atenção da indústria há muito tempo. Sistemas de AI centralizados ainda enfrentam desafios de transparência, confiabilidade e previsibilidade de custos, áreas que são frequentemente vistas como soluções potenciais oferecidas pelo Blockchain.
Apesar de o mercado de agentes de IA ter explodido no final de 2024, a maioria dos projetos apenas conseguiu uma integração superficial de duas tecnologias. Muitas iniciativas dependem do interesse especulativo em criptomoedas para obter financiamento e exposição, em vez de explorar a sinergia técnica ou funcional profunda com o Web3. Como resultado, a avaliação de muitos projetos caiu mais de 90% desde o pico.
A raiz da dificuldade em alcançar uma colaboração substancial entre a IA e o Blockchain reside em vários problemas estruturais. O mais proeminente deles é a complexidade do processamento de dados na cadeia, onde os dados ainda são dispersos e a volatilidade técnica é alta. Se o acesso e a utilização dos dados fossem tão simples quanto nos sistemas tradicionais, a indústria talvez já tivesse alcançado resultados mais claros.
Este dilema é semelhante ao enredo de Romeu e Julieta: duas poderosas tecnologias de diferentes domínios carecem de uma linguagem comum ou de um verdadeiro ponto de interseção. Torna-se cada vez mais evidente que a indústria precisa de uma infraestrutura que possa fechar a lacuna, complementando as vantagens da IA e do Blockchain, além de servir como um ponto de interseção entre ambos.
Enfrentar esse desafio requer sistemas que combinem eficiência de custos e alto desempenho, a fim de igualar a confiabilidade das ferramentas centralizadas existentes. Nesse contexto, a tecnologia de bancos de dados vetoriais que sustenta a maioria das inovações em IA hoje se torna um capacitador essencial.
A Necessidade de Bases de Dados Vetoriais
Com a popularização das aplicações de IA, os bancos de dados de vetores têm se destacado por resolver as limitações dos sistemas de bancos de dados tradicionais. Esses bancos de dados armazenam dados complexos, como texto, imagem e áudio, convertendo-os em uma representação matemática chamada "vetor". Devido à recuperação de dados baseada em similaridade (em vez de precisão), os bancos de dados de vetores estão mais alinhados com a lógica de compreensão de linguagem e contexto da IA.
Bancos de dados tradicionais são como catálogos de bibliotecas, retornando apenas os livros que contêm a palavra "kitten", enquanto bancos de dados vetoriais podem apresentar conteúdos relacionados como "cat", "dog", "wolf". Isso se deve ao fato de o sistema armazenar informações na forma de vetores numéricos, capturando relações baseadas na similaridade de conceitos (e não na redação precisa).
Por exemplo, no diálogo: quando perguntado "Como você está se sentindo hoje?", se a resposta for "O céu está especialmente claro", ainda conseguimos entender a sua emoção positiva, apesar de não ter usado vocabulário emocional claro. O banco de dados vetorial opera de maneira semelhante, permitindo que o sistema interprete significados subjacentes em vez de depender da correspondência direta de palavras. Isso simula o padrão cognitivo humano, permitindo interações de IA mais naturais e inteligentes.
No Web2, o valor das bases de dados vetoriais foi amplamente reconhecido. Várias plataformas receberam investimentos significativos. Em comparação, o Web3 sempre teve dificuldade em desenvolver soluções comparáveis, fazendo com que a fusão de IA com Blockchain permanecesse mais no nível teórico.
Visão do banco de dados vetorial em blockchain
Uma blockchain relacional Layer 1 construída sobre PostgreSQL destaca-se pela sua capacidade de processamento de dados estruturados e um ambiente amigável para desenvolvedores. Baseada na sua base de dados relacional, a plataforma começou a explorar a integração profunda entre blockchain e tecnologias de IA.
Recentemente, o marco é uma extensão lançada que integra o PgVector (uma ferramenta de busca de similaridade de vetores de código aberto amplamente utilizada em bancos de dados PostgreSQL). O PgVector suporta consultas eficientes de textos ou imagens similares, fornecendo utilidade clara para aplicações impulsionadas por IA.
PgVector já está bem estabelecido no ecossistema tecnológico tradicional. Muitas vezes visto como uma alternativa aos serviços de banco de dados convencionais, o Supabase utiliza PgVector para suportar pesquisas vetoriais de alto desempenho. Sua crescente popularidade na plataforma PostgreSQL reflete a ampla confiança da indústria nesta ferramenta.
Através da integração do PgVector, esta plataforma traz a capacidade de busca vetorial para o Web3, alinhando sua infraestrutura com os padrões comprovados do stack tecnológico tradicional. Esta integração desempenha um papel central na atualização da mainnet em março de 2025, sendo vista como um passo fundamental em direção à interoperabilidade sem costura entre IA e Blockchain.
Ambiente de integração unificada: a fusão completa entre Blockchain e AI
O maior desafio para os desenvolvedores que tentam combinar Blockchain e IA é a complexidade. Criar aplicações de IA em blockchains existentes requer um processo complexo de conexão a vários sistemas externos. Por exemplo, os desenvolvedores precisam armazenar dados na cadeia, executar modelos de IA em servidores externos e construir um banco de dados de vetores independente.
Esta estrutura fragmentada leva a uma operação ineficiente. As consultas dos usuários são processadas fora da blockchain, e os dados precisam migrar continuamente entre ambientes on-chain e off-chain. Isso não apenas aumenta o tempo de desenvolvimento e os custos de infraestrutura, mas também causa graves vulnerabilidades de segurança, pois a transferência de dados entre sistemas aumenta o risco de ataques cibernéticos e reduz a transparência geral.
A plataforma oferece uma solução fundamental ao integrar diretamente uma base de dados vetorial na Blockchain. Nesta plataforma, todos os processos são realizados dentro da cadeia: as consultas dos usuários são transformadas em vetores, que são pesquisados diretamente na cadeia para dados semelhantes e retornam resultados, permitindo um processamento completo em um único ambiente.
Uma analogia simples: no passado, os desenvolvedores precisavam gerir componentes separadamente, assim como na culinária é necessário comprar panelas, frigideiras, batedeiras e fornos. Esta plataforma simplifica o processo, oferecendo um robot de cozinha multifuncional que integra todas as funcionalidades num único sistema.
Este método de integração simplifica imensamente o processo de desenvolvimento. Não são necessários serviços externos e códigos de conexão complexos, reduzindo o tempo e os custos de desenvolvimento. Além disso, todos os dados e processos são registrados na blockchain, garantindo total transparência. Isto marca o começo da fusão completa entre Blockchain e IA.
Eficiência de custo: competitividade de preços superior em comparação com os serviços existentes.
Existe um preconceito comum de que os serviços em blockchain "são inconvenientes e caros". Especialmente no modelo tradicional de blockchain, as taxas de combustível geradas por cada transação e os custos de congestão na blockchain se destacam como falhas estruturais significativas. A imprevisibilidade dos custos torna-se o principal obstáculo à adoção de soluções de blockchain pelas empresas.
A plataforma resolve pontos de dor através de uma arquitetura eficiente e de um modelo de negócios diferenciado. Diferente do modelo de taxa de combustível das blockchains tradicionais, a plataforma introduz um sistema de aluguer de Unidades de Cálculo de Servidor (SCU), semelhante à estrutura de preços de certos serviços de nuvem. Este modelo de instanciação é consistente com a precificação familiar de serviços de nuvem, eliminando a volatilidade de custos comum nas redes de blockchain.
Especificamente, os usuários podem alugar SCU semanalmente usando tokens nativos. Cada SCU oferece 16GB de armazenamento padrão, com custos que se expandem linearmente com o uso. SCU pode ser ajustado de forma flexível de acordo com a demanda, permitindo uma alocação de recursos eficiente e flexível. Este modelo mantém a descentralização da rede, ao mesmo tempo que integra a tarifação previsível de uso dos serviços Web2, aumentando significativamente a transparência e eficiência dos custos.
A base de dados vetorial da plataforma reforça ainda mais a vantagem de custo. De acordo com testes de benchmark internos, o custo operacional mensal dessa base de dados é de 727 dólares (com base em 2 SCU e 50GB de armazenamento), 57% inferior às soluções de bases de dados vetoriais Web2 similares.
Este preço competitivo resulta de múltiplas eficiências estruturais. A plataforma beneficia-se da otimização tecnológica que adapta o PgVector ao ambiente em cadeia, mas o maior impacto vem do seu modelo de fornecimento de recursos descentralizado. Os serviços tradicionais sobrepõem uma elevada margem de serviço sobre a infraestrutura, enquanto a plataforma fornece diretamente poder computacional e armazenamento através de operadores de nós, reduzindo camadas intermédias e custos relacionados.
A estrutura distribuída também aumenta a confiabilidade do serviço. A operação paralela de múltiplos nós confere à rede uma alta disponibilidade natural, mesmo que alguns nós falhem. Portanto, a necessidade típica de uma infraestrutura de alta disponibilidade cara e de grandes equipes de suporte no modelo SaaS do Web2 é significativamente reduzida, diminuindo os custos operacionais e aumentando a resiliência do sistema.
Blockchain e o início da fusão com a IA
Apesar de ter sido lançado há apenas um mês, o banco de dados vetorial da plataforma já demonstrou um apelo inicial, com vários casos de uso inovadores em desenvolvimento. Para acelerar a adoção, a plataforma está a apoiar ativamente os construtores, financiando os custos de utilização do banco de dados vetorial.
Esses financiamentos reduzem as barreiras experimentais, permitindo que os desenvolvedores explorem novas ideias com menor risco. As aplicações potenciais incluem serviços DeFi integrados com IA, sistemas de recomendação de conteúdo transparentes, plataformas de compartilhamento de dados de propriedade do usuário e ferramentas de gestão de conhecimento impulsionadas pela comunidade.
Suponha um caso em que foi desenvolvido o "Hub de Pesquisa AI Web3". Este sistema utiliza a infraestrutura da plataforma para transformar o conteúdo da pesquisa e os dados on-chain dos projetos Web3 em embeddings vetoriais, para que os agentes de IA possam fornecer serviços inteligentes.
Esses agentes de IA podem consultar dados on-chain diretamente do banco de dados vetorial através da plataforma, alcançando uma resposta significativamente mais rápida. Combinando a capacidade de indexação EVM, o sistema pode analisar atividades on-chain no Ethereum, BNB Chain, Base e outros, apoiando uma ampla gama de projetos. É importante notar que o contexto das conversas dos usuários é armazenado on-chain, oferecendo um fluxo de recomendações totalmente transparente para investidores e outros usuários finais.
Com o crescimento da diversidade de casos de uso, mais dados continuam a ser gerados e armazenados nesta plataforma, estabelecendo a base para o "flywheel de IA". Os dados textuais, imagens e transações provenientes de aplicações de Blockchain são armazenados em formato de vetor estruturado na base de dados, formando um rico conjunto de dados treináveis de IA.
Esses dados acumulados tornam-se materiais de aprendizagem essenciais para a IA, impulsionando a melhoria contínua do desempenho. Por exemplo, a IA que aprende com os padrões de transação de milhões de usuários pode oferecer conselhos financeiros mais personalizados e precisos. Essas aplicações avançadas de IA atraem mais usuários ao melhorar a experiência do usuário, e o crescimento do número de usuários gera um acúmulo de dados ainda mais rico, formando um ciclo de desenvolvimento sustentável do ecossistema.
Roteiro Futuro
Após o lançamento da mainnet, a plataforma irá focar em três áreas principais:
Melhorar o índice EVM em cadeias principais como BSC, Ethereum, Base, etc.
Expandir a capacidade de raciocínio da IA para suportar modelos e casos de uso mais amplos;
Expandir o ecossistema de desenvolvedores através de ferramentas e infraestruturas mais fáceis de usar.
Inovação de Índice EVM
A complexidade inerente ao Blockchain tem sido há muito um obstáculo principal para os desenvolvedores. Para isso, a plataforma lançou uma solução de índice inovadora centrada no desenvolvedor, com o objetivo de simplificar fundamentalmente a consulta de dados em cadeia. O objetivo é claro: aumentar significativamente a eficiência e flexibilidade das consultas, tornando os dados do blockchain mais acessíveis.
Este método representa uma mudança significativa na forma como o rastreamento de transações de NFTs do Ethereum é realizado. A plataforma aprende dinamicamente os padrões e estruturas de dados, substituindo a rígida estrutura de consultas pré-definidas, permitindo assim identificar os caminhos de recuperação de informações mais eficientes. Os desenvolvedores de jogos podem analisar instantaneamente o histórico de transações de itens na blockchain, enquanto os projetos DeFi podem rastrear rapidamente fluxos de transações complexas.
Expansão da capacidade de raciocínio da IA
O progresso do índice de dados mencionado estabelece a base para a expansão das capacidades de inferência de IA da plataforma. O projeto já lançou com sucesso a primeira expansão de inferência de IA na rede de teste, com foco no suporte a modelos de IA de código aberto. Vale ressaltar que a introdução do cliente Python reduziu significativamente a dificuldade de integrar modelos de aprendizado de máquina nesse ambiente.
Este desenvolvimento vai além da otimização técnica, refletindo um alinhamento estratégico com o ritmo acelerado da inovação em modelos de IA. Ao apoiar a execução direta de modelos de IA poderosos e cada vez mais diversificados em nós de fornecedores, a plataforma visa romper as fronteiras da aprendizagem e inferência de IA distribuída.
Estratégia de expansão do ecossistema de desenvolvedores
A plataforma está ativamente a estabelecer parcerias, liberando todo o potencial da tecnologia de bases de dados vetoriais, com um foco particular no desenvolvimento de aplicações impulsionadas por IA. Estes esforços visam aumentar a utilidade e a demanda da rede.
A empresa foca em áreas de alto impacto, como pesquisa em IA, sistemas de recomendação descentralizados, busca de texto contextual e busca por similaridade semântica. O plano vai além do suporte técnico, criando uma plataforma onde os desenvolvedores podem construir aplicações que geram valor real para os usuários. O índice de dados aprimorado e a IA impulsionam anteriormente.
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Base de dados de vetores Chromia: Inovação em IA na cadeia lidera uma nova era Web3
Banco de Dados Vetorial Chromia: Uma Nova Tentativa de Fusão entre IA e Blockchain
Recentemente, uma base de dados vetorial em cadeia construída sobre PostgreSQL chamou a atenção da indústria, sendo vista como um importante passo na fusão das tecnologias de IA e Blockchain. Esta base de dados reduz o limiar de desenvolvimento de aplicações AI-Web3 ao oferecer um ambiente de desenvolvimento integrado que custa 57% menos do que as soluções tradicionais do setor. No futuro, a plataforma planeja expandir-se para indexação EVM, capacidades de inferência de IA e um suporte mais amplo para o ecossistema de desenvolvedores, com potencial para se tornar um líder em inovação de IA no domínio do Web3.
A situação atual da fusão entre AI e Blockchain
A interseção entre AI e Blockchain tem atraído a atenção da indústria há muito tempo. Sistemas de AI centralizados ainda enfrentam desafios de transparência, confiabilidade e previsibilidade de custos, áreas que são frequentemente vistas como soluções potenciais oferecidas pelo Blockchain.
Apesar de o mercado de agentes de IA ter explodido no final de 2024, a maioria dos projetos apenas conseguiu uma integração superficial de duas tecnologias. Muitas iniciativas dependem do interesse especulativo em criptomoedas para obter financiamento e exposição, em vez de explorar a sinergia técnica ou funcional profunda com o Web3. Como resultado, a avaliação de muitos projetos caiu mais de 90% desde o pico.
A raiz da dificuldade em alcançar uma colaboração substancial entre a IA e o Blockchain reside em vários problemas estruturais. O mais proeminente deles é a complexidade do processamento de dados na cadeia, onde os dados ainda são dispersos e a volatilidade técnica é alta. Se o acesso e a utilização dos dados fossem tão simples quanto nos sistemas tradicionais, a indústria talvez já tivesse alcançado resultados mais claros.
Este dilema é semelhante ao enredo de Romeu e Julieta: duas poderosas tecnologias de diferentes domínios carecem de uma linguagem comum ou de um verdadeiro ponto de interseção. Torna-se cada vez mais evidente que a indústria precisa de uma infraestrutura que possa fechar a lacuna, complementando as vantagens da IA e do Blockchain, além de servir como um ponto de interseção entre ambos.
Enfrentar esse desafio requer sistemas que combinem eficiência de custos e alto desempenho, a fim de igualar a confiabilidade das ferramentas centralizadas existentes. Nesse contexto, a tecnologia de bancos de dados vetoriais que sustenta a maioria das inovações em IA hoje se torna um capacitador essencial.
A Necessidade de Bases de Dados Vetoriais
Com a popularização das aplicações de IA, os bancos de dados de vetores têm se destacado por resolver as limitações dos sistemas de bancos de dados tradicionais. Esses bancos de dados armazenam dados complexos, como texto, imagem e áudio, convertendo-os em uma representação matemática chamada "vetor". Devido à recuperação de dados baseada em similaridade (em vez de precisão), os bancos de dados de vetores estão mais alinhados com a lógica de compreensão de linguagem e contexto da IA.
Bancos de dados tradicionais são como catálogos de bibliotecas, retornando apenas os livros que contêm a palavra "kitten", enquanto bancos de dados vetoriais podem apresentar conteúdos relacionados como "cat", "dog", "wolf". Isso se deve ao fato de o sistema armazenar informações na forma de vetores numéricos, capturando relações baseadas na similaridade de conceitos (e não na redação precisa).
Por exemplo, no diálogo: quando perguntado "Como você está se sentindo hoje?", se a resposta for "O céu está especialmente claro", ainda conseguimos entender a sua emoção positiva, apesar de não ter usado vocabulário emocional claro. O banco de dados vetorial opera de maneira semelhante, permitindo que o sistema interprete significados subjacentes em vez de depender da correspondência direta de palavras. Isso simula o padrão cognitivo humano, permitindo interações de IA mais naturais e inteligentes.
No Web2, o valor das bases de dados vetoriais foi amplamente reconhecido. Várias plataformas receberam investimentos significativos. Em comparação, o Web3 sempre teve dificuldade em desenvolver soluções comparáveis, fazendo com que a fusão de IA com Blockchain permanecesse mais no nível teórico.
Visão do banco de dados vetorial em blockchain
Uma blockchain relacional Layer 1 construída sobre PostgreSQL destaca-se pela sua capacidade de processamento de dados estruturados e um ambiente amigável para desenvolvedores. Baseada na sua base de dados relacional, a plataforma começou a explorar a integração profunda entre blockchain e tecnologias de IA.
Recentemente, o marco é uma extensão lançada que integra o PgVector (uma ferramenta de busca de similaridade de vetores de código aberto amplamente utilizada em bancos de dados PostgreSQL). O PgVector suporta consultas eficientes de textos ou imagens similares, fornecendo utilidade clara para aplicações impulsionadas por IA.
PgVector já está bem estabelecido no ecossistema tecnológico tradicional. Muitas vezes visto como uma alternativa aos serviços de banco de dados convencionais, o Supabase utiliza PgVector para suportar pesquisas vetoriais de alto desempenho. Sua crescente popularidade na plataforma PostgreSQL reflete a ampla confiança da indústria nesta ferramenta.
Através da integração do PgVector, esta plataforma traz a capacidade de busca vetorial para o Web3, alinhando sua infraestrutura com os padrões comprovados do stack tecnológico tradicional. Esta integração desempenha um papel central na atualização da mainnet em março de 2025, sendo vista como um passo fundamental em direção à interoperabilidade sem costura entre IA e Blockchain.
Ambiente de integração unificada: a fusão completa entre Blockchain e AI
O maior desafio para os desenvolvedores que tentam combinar Blockchain e IA é a complexidade. Criar aplicações de IA em blockchains existentes requer um processo complexo de conexão a vários sistemas externos. Por exemplo, os desenvolvedores precisam armazenar dados na cadeia, executar modelos de IA em servidores externos e construir um banco de dados de vetores independente.
Esta estrutura fragmentada leva a uma operação ineficiente. As consultas dos usuários são processadas fora da blockchain, e os dados precisam migrar continuamente entre ambientes on-chain e off-chain. Isso não apenas aumenta o tempo de desenvolvimento e os custos de infraestrutura, mas também causa graves vulnerabilidades de segurança, pois a transferência de dados entre sistemas aumenta o risco de ataques cibernéticos e reduz a transparência geral.
A plataforma oferece uma solução fundamental ao integrar diretamente uma base de dados vetorial na Blockchain. Nesta plataforma, todos os processos são realizados dentro da cadeia: as consultas dos usuários são transformadas em vetores, que são pesquisados diretamente na cadeia para dados semelhantes e retornam resultados, permitindo um processamento completo em um único ambiente.
Uma analogia simples: no passado, os desenvolvedores precisavam gerir componentes separadamente, assim como na culinária é necessário comprar panelas, frigideiras, batedeiras e fornos. Esta plataforma simplifica o processo, oferecendo um robot de cozinha multifuncional que integra todas as funcionalidades num único sistema.
Este método de integração simplifica imensamente o processo de desenvolvimento. Não são necessários serviços externos e códigos de conexão complexos, reduzindo o tempo e os custos de desenvolvimento. Além disso, todos os dados e processos são registrados na blockchain, garantindo total transparência. Isto marca o começo da fusão completa entre Blockchain e IA.
Eficiência de custo: competitividade de preços superior em comparação com os serviços existentes.
Existe um preconceito comum de que os serviços em blockchain "são inconvenientes e caros". Especialmente no modelo tradicional de blockchain, as taxas de combustível geradas por cada transação e os custos de congestão na blockchain se destacam como falhas estruturais significativas. A imprevisibilidade dos custos torna-se o principal obstáculo à adoção de soluções de blockchain pelas empresas.
A plataforma resolve pontos de dor através de uma arquitetura eficiente e de um modelo de negócios diferenciado. Diferente do modelo de taxa de combustível das blockchains tradicionais, a plataforma introduz um sistema de aluguer de Unidades de Cálculo de Servidor (SCU), semelhante à estrutura de preços de certos serviços de nuvem. Este modelo de instanciação é consistente com a precificação familiar de serviços de nuvem, eliminando a volatilidade de custos comum nas redes de blockchain.
Especificamente, os usuários podem alugar SCU semanalmente usando tokens nativos. Cada SCU oferece 16GB de armazenamento padrão, com custos que se expandem linearmente com o uso. SCU pode ser ajustado de forma flexível de acordo com a demanda, permitindo uma alocação de recursos eficiente e flexível. Este modelo mantém a descentralização da rede, ao mesmo tempo que integra a tarifação previsível de uso dos serviços Web2, aumentando significativamente a transparência e eficiência dos custos.
A base de dados vetorial da plataforma reforça ainda mais a vantagem de custo. De acordo com testes de benchmark internos, o custo operacional mensal dessa base de dados é de 727 dólares (com base em 2 SCU e 50GB de armazenamento), 57% inferior às soluções de bases de dados vetoriais Web2 similares.
Este preço competitivo resulta de múltiplas eficiências estruturais. A plataforma beneficia-se da otimização tecnológica que adapta o PgVector ao ambiente em cadeia, mas o maior impacto vem do seu modelo de fornecimento de recursos descentralizado. Os serviços tradicionais sobrepõem uma elevada margem de serviço sobre a infraestrutura, enquanto a plataforma fornece diretamente poder computacional e armazenamento através de operadores de nós, reduzindo camadas intermédias e custos relacionados.
A estrutura distribuída também aumenta a confiabilidade do serviço. A operação paralela de múltiplos nós confere à rede uma alta disponibilidade natural, mesmo que alguns nós falhem. Portanto, a necessidade típica de uma infraestrutura de alta disponibilidade cara e de grandes equipes de suporte no modelo SaaS do Web2 é significativamente reduzida, diminuindo os custos operacionais e aumentando a resiliência do sistema.
Blockchain e o início da fusão com a IA
Apesar de ter sido lançado há apenas um mês, o banco de dados vetorial da plataforma já demonstrou um apelo inicial, com vários casos de uso inovadores em desenvolvimento. Para acelerar a adoção, a plataforma está a apoiar ativamente os construtores, financiando os custos de utilização do banco de dados vetorial.
Esses financiamentos reduzem as barreiras experimentais, permitindo que os desenvolvedores explorem novas ideias com menor risco. As aplicações potenciais incluem serviços DeFi integrados com IA, sistemas de recomendação de conteúdo transparentes, plataformas de compartilhamento de dados de propriedade do usuário e ferramentas de gestão de conhecimento impulsionadas pela comunidade.
Suponha um caso em que foi desenvolvido o "Hub de Pesquisa AI Web3". Este sistema utiliza a infraestrutura da plataforma para transformar o conteúdo da pesquisa e os dados on-chain dos projetos Web3 em embeddings vetoriais, para que os agentes de IA possam fornecer serviços inteligentes.
Esses agentes de IA podem consultar dados on-chain diretamente do banco de dados vetorial através da plataforma, alcançando uma resposta significativamente mais rápida. Combinando a capacidade de indexação EVM, o sistema pode analisar atividades on-chain no Ethereum, BNB Chain, Base e outros, apoiando uma ampla gama de projetos. É importante notar que o contexto das conversas dos usuários é armazenado on-chain, oferecendo um fluxo de recomendações totalmente transparente para investidores e outros usuários finais.
Com o crescimento da diversidade de casos de uso, mais dados continuam a ser gerados e armazenados nesta plataforma, estabelecendo a base para o "flywheel de IA". Os dados textuais, imagens e transações provenientes de aplicações de Blockchain são armazenados em formato de vetor estruturado na base de dados, formando um rico conjunto de dados treináveis de IA.
Esses dados acumulados tornam-se materiais de aprendizagem essenciais para a IA, impulsionando a melhoria contínua do desempenho. Por exemplo, a IA que aprende com os padrões de transação de milhões de usuários pode oferecer conselhos financeiros mais personalizados e precisos. Essas aplicações avançadas de IA atraem mais usuários ao melhorar a experiência do usuário, e o crescimento do número de usuários gera um acúmulo de dados ainda mais rico, formando um ciclo de desenvolvimento sustentável do ecossistema.
Roteiro Futuro
Após o lançamento da mainnet, a plataforma irá focar em três áreas principais:
Melhorar o índice EVM em cadeias principais como BSC, Ethereum, Base, etc.
Expandir a capacidade de raciocínio da IA para suportar modelos e casos de uso mais amplos;
Expandir o ecossistema de desenvolvedores através de ferramentas e infraestruturas mais fáceis de usar.
Inovação de Índice EVM
A complexidade inerente ao Blockchain tem sido há muito um obstáculo principal para os desenvolvedores. Para isso, a plataforma lançou uma solução de índice inovadora centrada no desenvolvedor, com o objetivo de simplificar fundamentalmente a consulta de dados em cadeia. O objetivo é claro: aumentar significativamente a eficiência e flexibilidade das consultas, tornando os dados do blockchain mais acessíveis.
Este método representa uma mudança significativa na forma como o rastreamento de transações de NFTs do Ethereum é realizado. A plataforma aprende dinamicamente os padrões e estruturas de dados, substituindo a rígida estrutura de consultas pré-definidas, permitindo assim identificar os caminhos de recuperação de informações mais eficientes. Os desenvolvedores de jogos podem analisar instantaneamente o histórico de transações de itens na blockchain, enquanto os projetos DeFi podem rastrear rapidamente fluxos de transações complexas.
Expansão da capacidade de raciocínio da IA
O progresso do índice de dados mencionado estabelece a base para a expansão das capacidades de inferência de IA da plataforma. O projeto já lançou com sucesso a primeira expansão de inferência de IA na rede de teste, com foco no suporte a modelos de IA de código aberto. Vale ressaltar que a introdução do cliente Python reduziu significativamente a dificuldade de integrar modelos de aprendizado de máquina nesse ambiente.
Este desenvolvimento vai além da otimização técnica, refletindo um alinhamento estratégico com o ritmo acelerado da inovação em modelos de IA. Ao apoiar a execução direta de modelos de IA poderosos e cada vez mais diversificados em nós de fornecedores, a plataforma visa romper as fronteiras da aprendizagem e inferência de IA distribuída.
Estratégia de expansão do ecossistema de desenvolvedores
A plataforma está ativamente a estabelecer parcerias, liberando todo o potencial da tecnologia de bases de dados vetoriais, com um foco particular no desenvolvimento de aplicações impulsionadas por IA. Estes esforços visam aumentar a utilidade e a demanda da rede.
A empresa foca em áreas de alto impacto, como pesquisa em IA, sistemas de recomendação descentralizados, busca de texto contextual e busca por similaridade semântica. O plano vai além do suporte técnico, criando uma plataforma onde os desenvolvedores podem construir aplicações que geram valor real para os usuários. O índice de dados aprimorado e a IA impulsionam anteriormente.