Cơ sở dữ liệu vector Chromia: Nỗ lực mới trong sự kết hợp giữa AI và Blockchain
Gần đây, một cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi được xây dựng dựa trên PostgreSQL đã thu hút sự chú ý của ngành, điều này được coi là một bước quan trọng trong sự kết hợp giữa công nghệ AI và Blockchain. Cơ sở dữ liệu này đã giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI-Web3 bằng cách cung cấp môi trường phát triển tích hợp có chi phí thấp hơn 57% so với các giải pháp ngành truyền thống. Trong tương lai, nền tảng này dự kiến sẽ mở rộng sang chỉ mục EVM, khả năng suy luận AI và hỗ trợ hệ sinh thái nhà phát triển rộng rãi hơn, hứa hẹn trở thành nhà lãnh đạo tiềm năng trong đổi mới AI trong lĩnh vực Web3.
Tình trạng hiện tại của sự kết hợp giữa AI và Blockchain
Sự giao thoa giữa AI và Blockchain đã thu hút sự chú ý của ngành trong thời gian dài. Các hệ thống AI tập trung vẫn phải đối mặt với những thách thức về tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng dự đoán chi phí, những lĩnh vực này thường được coi là giải pháp tiềm năng của Blockchain.
Mặc dù thị trường AI agent bùng nổ vào cuối năm 2024, nhưng hầu hết các dự án chỉ đạt được sự tích hợp bề mặt của hai công nghệ. Nhiều sáng kiến phụ thuộc vào sự quan tâm đầu cơ của tiền điện tử để có được vốn và sự chú ý, thay vì khám phá sự hợp tác sâu sắc về công nghệ hoặc chức năng với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm hơn 90% so với đỉnh.
Gốc rễ của việc AI và Blockchain khó có thể phối hợp thực chất nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Vấn đề nổi bật nhất là sự phức tạp trong việc xử lý dữ liệu trên chuỗi, dữ liệu vẫn còn rời rạc và tính biến động công nghệ rất cao. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể dễ dàng như trong các hệ thống truyền thống, thì ngành công nghiệp có thể đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn.
Nỗi khổ này giống như kịch bản của Romeo và Juliet: Hai công nghệ mạnh mẽ đến từ những lĩnh vực khác nhau thiếu ngôn ngữ chung hoặc điểm giao thoa thực sự. Ngày càng rõ ràng rằng ngành công nghiệp cần một hạ tầng có thể thu hẹp khoảng cách, vừa có thể bổ sung các ưu điểm của AI và Blockchain, vừa có thể trở thành điểm giao thoa của cả hai.
Để đối phó với thách thức này, cần có một hệ thống vừa tiết kiệm chi phí vừa hiệu suất cao, nhằm 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, đang hỗ trợ hầu hết các đổi mới AI hiện nay, trở thành những người trao quyền quan trọng.
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 do 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 những cuốn sách chứa từ "kitten", trong khi cơ sở dữ liệu vector có thể trình bày các nội dung liên quan như "cat", "dog", "wolf". Điều này nhờ vào việc hệ thống lưu trữ thông tin dưới dạng vector số, nắm bắt các mối quan hệ dựa trên sự tương đồng về khái niệm (chứ không phải ngôn từ chính xác).
Lấy ví dụ trong cuộc đối thoại: khi được hỏi "Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?", nếu trả lời "Bầu trời đặc biệt trong xanh", chúng ta vẫn có thể hiểu được cảm xúc tích cực, 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 chứ không chỉ dựa vào sự khớp từ trực tiếp. Điều này mô phỏng lại mô hình nhận thức của con người, đạt được sự tương tác AI tự nhiên và thông minh 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 cho sự kết hợp giữa AI và Blockchain chủ yếu vẫn dừng lại ở mức lý thuyết.
Tầm nhìn của cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi
Một blockchain quan hệ Layer1 được xây dựng trên PostgreSQL nổi bật với khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc và môi trường thân thiện với các nhà phát triển. Dựa vào nền tảng cơ sở dữ liệu quan hệ của mình, nền tảng này đã bắt đầu khám phá sự tích hợp sâu sắc giữa blockchain và công nghệ AI.
Mốc thời gian gần đây là một bản mở rộng được phát hành, bản 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 ứng dụng rõ ràng cho các ứng dụng dựa trên AI.
PgVector đã có nền tảng vững chắc trong hệ sinh thái công nghệ truyền thống. Supabase, thường được coi là sự thay thế cho dịch vụ cơ sở dữ liệu chính thống, sử dụng PgVector để hỗ trợ tìm kiếm vector hiệu suất cao. Sự phổ biến ngày càng tăng của nó trên nền tảng PostgreSQL phản ánh sự tin tưởng rộng rãi của ngành đối với công cụ này.
Thông qua việc tích hợp PgVector, nền tảng này sẽ đưa khả năng tìm kiếm vector vào Web3, giúp cơ sở hạ tầng của nó phù hợp với các tiêu chuẩn đã được xác minh của công nghệ truyền thống. Sự tích hợp này đóng vai trò cốt lõi 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.
Môi trường tích hợp toàn diện: sự kết hợp hoàn hảo giữa Blockchain và AI
Thách thức lớn nhất mà các nhà phát triển gặp phải khi cố gắng kết hợp Blockchain với AI là sự phức tạp. Việc tạo ra các ứng dụng AI trên các Blockchain hiện có cần phải kết nối với 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 bên 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 hạ tầng, mà còn gây ra lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng, việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống làm tăng nguy cơ bị tấn công bởi hacker và giảm tính minh bạch tổng thể.
Nền tảng này cung cấp giải pháp căn bản bằng cách tích hợp cơ sở dữ liệu vector trực tiếp vào Blockchain. Trên nền tảng này, tất cả các xử lý đều được thực hiện trên chuỗi: các truy vấn của người dùng được chuyển đổi thành vector, tìm kiếm dữ liệu tương tự trực tiếp trên chuỗi và trả về kết quả, thực hiện xử lý toàn bộ quy trình trong một môi trường.
Giải thích bằng cách so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển cần quản lý từng thành phần riêng biệt, giống như nấu ăn cần mua nồi, chảo, máy xay sinh tố và lò nướng. Nền tảng này đơn giản hóa quy trình bằng cách cung cấp một 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 đáng kể quy trình phát triển. Không cần dịch vụ bên ngoài và mã kết nối phức tạp, giảm thời gian và chi phí phát triển. Thêm vào đó, tất cả dữ liệu và xử lý đều được ghi lại trên chuỗi, đảm bảo hoàn toàn minh bạch. Đây đánh dấu sự khởi đầu của sự hòa nhập hoàn toàn giữa Blockchain và AI.
Hiệu quả chi phí: So với sức cạnh tranh giá cả vượt trội của các dịch vụ hiện có
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 cấu trúc khuyết điểm rõ rệt. Sự không thể dự đoán về chi phí trở thành rào cản chính trong việc các doanh nghiệp áp dụng giải pháp blockchain.
Nền tảng này giải quyết các vấn đề bằng cách sử dụng kiến trúc hiệu quả và mô hình kinh doanh khác biệt. Khác với mô hình phí nhiên liệu của blockchain truyền thống, nền tảng này giới thiệu hệ thống cho thuê đơn vị tính toán máy chủ (SCU), tương tự như cấu trúc giá của một số dịch vụ đám mây. Mô hình thực thể này nhất quán với giá của các dịch vụ đám mây quen thuộc, loại bỏ sự dao động chi phí thường thấy trong mạng blockchain.
Cụ thể, người dùng có thể thuê SCU theo tuần bằng cách sử dụng token gốc. Mỗi SCU cung cấp 16GB lưu trữ cơ bản, chi phí sẽ mở rộng theo mức sử dụng. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, tạo ra sự phân bổ tài nguyên linh hoạt và hiệu quả. Mô hình này vừa duy trì tính phi tập trung của mạng lưới, vừa tích hợp cách định giá sử dụng có thể dự đoán từ dịch vụ Web2, nâng cao đáng kể tính minh bạch và hiệu quả về chi phí.
Cơ sở dữ liệu vector của nền tảng này càng củng cố lợi thế về chi phí. Theo các thử nghiệm 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 của nhiều cấu trúc. Nền tảng này hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector cho môi trường chuỗi khối, nhưng ảnh hưởng lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Dịch vụ truyền thống chồng chất giá dịch vụ cao trên cơ sở hạ tầng, trong khi nền tảng này trực tiếp cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ thông qua các nhà điều hành nút, giảm thiểu các lớp trung gian và chi phí liên quan.
Cấu trúc phân phối cũng nâng cao độ tin cậy của dịch vụ. Việc hoạt động song song của nhiều nút giúp mạng tự nhiên có tính khả dụng cao, ngay cả khi một số nút gặp sự cố. Do đó, nhu cầu về cơ sở hạ tầng khả dụng cao và đội ngũ hỗ trợ lớn điển hình trong mô hình Web2 SaaS giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ đàn hồi của hệ thống.
Blockchain và AI hòa nhập bắt đầu
Mặc dù chỉ mới ra mắt một tháng, cơ sở dữ liệu vector của nền tảng đã thể hiện sức hấp dẫn ban đầu, nhiều trường hợp sử dụng đổi mới đang được phát triển. Để thúc đẩy việc áp dụng, nền tảng đang tích cực hỗ trợ các nhà xây dựng bằng cách tài trợ chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
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 của người dùng và công cụ quản lý kiến thức dựa trên cộng đồng.
Giả sử trường hợp là "Trung tâm Nghiên cứu AI Web3" được phát triển bởi một nhà phát triển nào đó. Hệ thống này sử dụng cơ sở hạ tầng của nền tảng để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu chuỗi Web3 thành các nhúng vector, phục vụ cho các đại lý AI cung cấp dịch vụ thông minh.
Những đại lý AI này có thể truy vấn dữ liệu trên chuỗi trực tiếp từ cơ sở dữ liệu vector qua nền tảng này, đạt được sự gia tốc phản hồi đáng kể. Kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM, hệ thống có thể phân tích các hoạt động trên chuỗi như Ethereum, BNB Chain, Base, v.v., hỗ trợ nhiều dự án rộng rãi. Đáng chú ý, ngữ cảnh cuộc hội 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.
Với sự gia tăng các trường hợp sử dụng đa dạng, ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra và lưu trữ trên nền tảng này, 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 bộ dữ liệu phong phú có thể đào tạo AI.
Những dữ liệu tích lũy này trở thành tài liệu học tập cốt lõi của AI, thúc đẩy hiệu suất liên tục 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 gia tăng người dùng sẽ thúc đẩy việc tích lũy dữ liệu phong phú hơn, tạo thành một vòng lặp phát triển bền vững của hệ sinh thái.
Lộ trình tương lai
Sau khi mạng chính ra mắt, nền tảng sẽ tập trung vào ba lĩnh vực:
Tăng cường chỉ mục EVM của các chuỗi chính như BSC, Ethereum, Base...
Mở rộng khả năng suy luận AI để hỗ trợ nhiều mô hình và trường hợp sử dụng hơn;
Mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển thông qua các công cụ và cơ sở hạ tầng dễ sử dụng hơn.
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 giải quyết vấn đề này, nền tảng đã giới thiệu giải pháp chỉ mục đổi mới tập trung vào các nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa cơ bản việc truy vấn dữ liệu trên chuỗi. Mục tiêu rõ ràng: thông qua việc nâng cao đáng kể hiệu suất và tính linh hoạt của truy vấn, làm cho dữ liệu Blockchain dễ tiếp cận hơn.
Phương pháp này đại diện cho một sự chuyển đổi lớn trong cách theo dõi giao dịch NFT trên Ethereum. Nền tảng học hỏi một cách động các mẫu và cấu trúc dữ liệu, thay thế cho cấu trúc truy vấn định nghĩa cứng nhắc, từ đó xác định các con đường truy xuất thông tin hiệu quả nhất. Các nhà phát triển game có thể phân tích ngay lập tức lịch sử giao dịch vật phẩm trên chuỗi, các dự án DeFi có thể nhanh chóng theo dõi các dòng giao dịch phức tạp.
Mở rộng khả năng suy luận AI
Tiến triển của chỉ mục dữ liệu đã nêu tạo nền tảng cho nền tảng mở rộng khả năng suy luận AI. Dự án đã thành công triển khai mở rộng suy luận AI đầu tiên trên mạng thử nghiệm, tập trung hỗ trợ 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 mô hình học máy trong môi trường này.
Sự phát triển này vượt xa việc tối ưu hóa công nghệ, thể hiện sự đồng bộ chiến lược với 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, nền tảng này nhằm mục đích phá vỡ ranh giới giữa học và suy luận AI phân tán.
Chiến lược mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển
Nền tảng này đang tích cực thiết lập hợp tác, phát huy toàn bộ tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, tập trung vào việc phát triển ứng dụng dựa trên AI. Những nỗ lực này nhằm nâng cao hiệu quả và nhu cầu của mạng.
Công ty nhắm đến các lĩnh vực có ảnh hưởng lớn như nghiên cứu AI, hệ thống gợi ý phi tập trung, tìm kiếm văn bản nhạy cảm theo ngữ cảnh và tìm kiếm tương tự ngữ nghĩa. Kế hoạch này vượt ra ngoài hỗ trợ công nghệ, tạo ra một nền tảng cho các nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng tạo ra giá trị thực cho người dùng. Trước đó, chỉ số dữ liệu nâng cao và AI推
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Cơ sở dữ liệu vector Chromia: Đổi mới AI trên chuỗi dẫn dắt kỷ nguyên Web3 mới
Cơ sở dữ liệu vector Chromia: Nỗ lực mới trong sự kết hợp giữa AI và Blockchain
Gần đây, một cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi được xây dựng dựa trên PostgreSQL đã thu hút sự chú ý của ngành, điều này được coi là một bước quan trọng trong sự kết hợp giữa công nghệ AI và Blockchain. Cơ sở dữ liệu này đã giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI-Web3 bằng cách cung cấp môi trường phát triển tích hợp có chi phí thấp hơn 57% so với các giải pháp ngành truyền thống. Trong tương lai, nền tảng này dự kiến sẽ mở rộng sang chỉ mục EVM, khả năng suy luận AI và hỗ trợ hệ sinh thái nhà phát triển rộng rãi hơn, hứa hẹn trở thành nhà lãnh đạo tiềm năng trong đổi mới AI trong lĩnh vực Web3.
Tình trạng hiện tại của sự kết hợp giữa AI và Blockchain
Sự giao thoa giữa AI và Blockchain đã thu hút sự chú ý của ngành trong thời gian dài. Các hệ thống AI tập trung vẫn phải đối mặt với những thách thức về tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng dự đoán chi phí, những lĩnh vực này thường được coi là giải pháp tiềm năng của Blockchain.
Mặc dù thị trường AI agent bùng nổ vào cuối năm 2024, nhưng hầu hết các dự án chỉ đạt được sự tích hợp bề mặt của hai công nghệ. Nhiều sáng kiến phụ thuộc vào sự quan tâm đầu cơ của tiền điện tử để có được vốn và sự chú ý, thay vì khám phá sự hợp tác sâu sắc về công nghệ hoặc chức năng với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm hơn 90% so với đỉnh.
Gốc rễ của việc AI và Blockchain khó có thể phối hợp thực chất nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Vấn đề nổi bật nhất là sự phức tạp trong việc xử lý dữ liệu trên chuỗi, dữ liệu vẫn còn rời rạc và tính biến động công nghệ rất cao. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể dễ dàng như trong các hệ thống truyền thống, thì ngành công nghiệp có thể đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn.
Nỗi khổ này giống như kịch bản của Romeo và Juliet: Hai công nghệ mạnh mẽ đến từ những lĩnh vực khác nhau thiếu ngôn ngữ chung hoặc điểm giao thoa thực sự. Ngày càng rõ ràng rằng ngành công nghiệp cần một hạ tầng có thể thu hẹp khoảng cách, vừa có thể bổ sung các ưu điểm của AI và Blockchain, vừa có thể trở thành điểm giao thoa của cả hai.
Để đối phó với thách thức này, cần có một hệ thống vừa tiết kiệm chi phí vừa hiệu suất cao, nhằm 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, đang hỗ trợ hầu hết các đổi mới AI hiện nay, trở thành những người trao quyền quan trọng.
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 do 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 những cuốn sách chứa từ "kitten", trong khi cơ sở dữ liệu vector có thể trình bày các nội dung liên quan như "cat", "dog", "wolf". Điều này nhờ vào việc hệ thống lưu trữ thông tin dưới dạng vector số, nắm bắt các mối quan hệ dựa trên sự tương đồng về khái niệm (chứ không phải ngôn từ chính xác).
Lấy ví dụ trong cuộc đối thoại: khi được hỏi "Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?", nếu trả lời "Bầu trời đặc biệt trong xanh", chúng ta vẫn có thể hiểu được cảm xúc tích cực, 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 chứ không chỉ dựa vào sự khớp từ trực tiếp. Điều này mô phỏng lại mô hình nhận thức của con người, đạt được sự tương tác AI tự nhiên và thông minh 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 cho sự kết hợp giữa AI và Blockchain chủ yếu vẫn dừng lại ở mức lý thuyết.
Tầm nhìn của cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi
Một blockchain quan hệ Layer1 được xây dựng trên PostgreSQL nổi bật với khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc và môi trường thân thiện với các nhà phát triển. Dựa vào nền tảng cơ sở dữ liệu quan hệ của mình, nền tảng này đã bắt đầu khám phá sự tích hợp sâu sắc giữa blockchain và công nghệ AI.
Mốc thời gian gần đây là một bản mở rộng được phát hành, bản 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 ứng dụng rõ ràng cho các ứng dụng dựa trên AI.
PgVector đã có nền tảng vững chắc trong hệ sinh thái công nghệ truyền thống. Supabase, thường được coi là sự thay thế cho dịch vụ cơ sở dữ liệu chính thống, sử dụng PgVector để hỗ trợ tìm kiếm vector hiệu suất cao. Sự phổ biến ngày càng tăng của nó trên nền tảng PostgreSQL phản ánh sự tin tưởng rộng rãi của ngành đối với công cụ này.
Thông qua việc tích hợp PgVector, nền tảng này sẽ đưa khả năng tìm kiếm vector vào Web3, giúp cơ sở hạ tầng của nó phù hợp với các tiêu chuẩn đã được xác minh của công nghệ truyền thống. Sự tích hợp này đóng vai trò cốt lõi 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.
Môi trường tích hợp toàn diện: sự kết hợp hoàn hảo giữa Blockchain và AI
Thách thức lớn nhất mà các nhà phát triển gặp phải khi cố gắng kết hợp Blockchain với AI là sự phức tạp. Việc tạo ra các ứng dụng AI trên các Blockchain hiện có cần phải kết nối với 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 bên 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 hạ tầng, mà còn gây ra lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng, việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống làm tăng nguy cơ bị tấn công bởi hacker và giảm tính minh bạch tổng thể.
Nền tảng này cung cấp giải pháp căn bản bằng cách tích hợp cơ sở dữ liệu vector trực tiếp vào Blockchain. Trên nền tảng này, tất cả các xử lý đều được thực hiện trên chuỗi: các truy vấn của người dùng được chuyển đổi thành vector, tìm kiếm dữ liệu tương tự trực tiếp trên chuỗi và trả về kết quả, thực hiện xử lý toàn bộ quy trình trong một môi trường.
Giải thích bằng cách so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển cần quản lý từng thành phần riêng biệt, giống như nấu ăn cần mua nồi, chảo, máy xay sinh tố và lò nướng. Nền tảng này đơn giản hóa quy trình bằng cách cung cấp một 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 đáng kể quy trình phát triển. Không cần dịch vụ bên ngoài và mã kết nối phức tạp, giảm thời gian và chi phí phát triển. Thêm vào đó, tất cả dữ liệu và xử lý đều được ghi lại trên chuỗi, đảm bảo hoàn toàn minh bạch. Đây đánh dấu sự khởi đầu của sự hòa nhập hoàn toàn giữa Blockchain và AI.
Hiệu quả chi phí: So với sức cạnh tranh giá cả vượt trội của các dịch vụ hiện có
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 cấu trúc khuyết điểm rõ rệt. Sự không thể dự đoán về chi phí trở thành rào cản chính trong việc các doanh nghiệp áp dụng giải pháp blockchain.
Nền tảng này giải quyết các vấn đề bằng cách sử dụng kiến trúc hiệu quả và mô hình kinh doanh khác biệt. Khác với mô hình phí nhiên liệu của blockchain truyền thống, nền tảng này giới thiệu hệ thống cho thuê đơn vị tính toán máy chủ (SCU), tương tự như cấu trúc giá của một số dịch vụ đám mây. Mô hình thực thể này nhất quán với giá của các dịch vụ đám mây quen thuộc, loại bỏ sự dao động chi phí thường thấy trong mạng blockchain.
Cụ thể, người dùng có thể thuê SCU theo tuần bằng cách sử dụng token gốc. Mỗi SCU cung cấp 16GB lưu trữ cơ bản, chi phí sẽ mở rộng theo mức sử dụng. SCU có thể được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, tạo ra sự phân bổ tài nguyên linh hoạt và hiệu quả. Mô hình này vừa duy trì tính phi tập trung của mạng lưới, vừa tích hợp cách định giá sử dụng có thể dự đoán từ dịch vụ Web2, nâng cao đáng kể tính minh bạch và hiệu quả về chi phí.
Cơ sở dữ liệu vector của nền tảng này càng củng cố lợi thế về chi phí. Theo các thử nghiệm 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 của nhiều cấu trúc. Nền tảng này hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector cho môi trường chuỗi khối, nhưng ảnh hưởng lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Dịch vụ truyền thống chồng chất giá dịch vụ cao trên cơ sở hạ tầng, trong khi nền tảng này trực tiếp cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ thông qua các nhà điều hành nút, giảm thiểu các lớp trung gian và chi phí liên quan.
Cấu trúc phân phối cũng nâng cao độ tin cậy của dịch vụ. Việc hoạt động song song của nhiều nút giúp mạng tự nhiên có tính khả dụng cao, ngay cả khi một số nút gặp sự cố. Do đó, nhu cầu về cơ sở hạ tầng khả dụng cao và đội ngũ hỗ trợ lớn điển hình trong mô hình Web2 SaaS giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ đàn hồi của hệ thống.
Blockchain và AI hòa nhập bắt đầu
Mặc dù chỉ mới ra mắt một tháng, cơ sở dữ liệu vector của nền tảng đã thể hiện sức hấp dẫn ban đầu, nhiều trường hợp sử dụng đổi mới đang được phát triển. Để thúc đẩy việc áp dụng, nền tảng đang tích cực hỗ trợ các nhà xây dựng bằng cách tài trợ chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
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 của người dùng và công cụ quản lý kiến thức dựa trên cộng đồng.
Giả sử trường hợp là "Trung tâm Nghiên cứu AI Web3" được phát triển bởi một nhà phát triển nào đó. Hệ thống này sử dụng cơ sở hạ tầng của nền tảng để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu chuỗi Web3 thành các nhúng vector, phục vụ cho các đại lý AI cung cấp dịch vụ thông minh.
Những đại lý AI này có thể truy vấn dữ liệu trên chuỗi trực tiếp từ cơ sở dữ liệu vector qua nền tảng này, đạt được sự gia tốc phản hồi đáng kể. Kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM, hệ thống có thể phân tích các hoạt động trên chuỗi như Ethereum, BNB Chain, Base, v.v., hỗ trợ nhiều dự án rộng rãi. Đáng chú ý, ngữ cảnh cuộc hội 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.
Với sự gia tăng các trường hợp sử dụng đa dạng, ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra và lưu trữ trên nền tảng này, 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 bộ dữ liệu phong phú có thể đào tạo AI.
Những dữ liệu tích lũy này trở thành tài liệu học tập cốt lõi của AI, thúc đẩy hiệu suất liên tục 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 gia tăng người dùng sẽ thúc đẩy việc tích lũy dữ liệu phong phú hơn, tạo thành một vòng lặp phát triển bền vững của hệ sinh thái.
Lộ trình tương lai
Sau khi mạng chính ra mắt, nền tảng sẽ tập trung vào ba lĩnh vực:
Tăng cường chỉ mục EVM của các chuỗi chính như BSC, Ethereum, Base...
Mở rộng khả năng suy luận AI để hỗ trợ nhiều mô hình và trường hợp sử dụng hơn;
Mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển thông qua các công cụ và cơ sở hạ tầng dễ sử dụng hơn.
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 giải quyết vấn đề này, nền tảng đã giới thiệu giải pháp chỉ mục đổi mới tập trung vào các nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa cơ bản việc truy vấn dữ liệu trên chuỗi. Mục tiêu rõ ràng: thông qua việc nâng cao đáng kể hiệu suất và tính linh hoạt của truy vấn, làm cho dữ liệu Blockchain dễ tiếp cận hơn.
Phương pháp này đại diện cho một sự chuyển đổi lớn trong cách theo dõi giao dịch NFT trên Ethereum. Nền tảng học hỏi một cách động các mẫu và cấu trúc dữ liệu, thay thế cho cấu trúc truy vấn định nghĩa cứng nhắc, từ đó xác định các con đường truy xuất thông tin hiệu quả nhất. Các nhà phát triển game có thể phân tích ngay lập tức lịch sử giao dịch vật phẩm trên chuỗi, các dự án DeFi có thể nhanh chóng theo dõi các dòng giao dịch phức tạp.
Mở rộng khả năng suy luận AI
Tiến triển của chỉ mục dữ liệu đã nêu tạo nền tảng cho nền tảng mở rộng khả năng suy luận AI. Dự án đã thành công triển khai mở rộng suy luận AI đầu tiên trên mạng thử nghiệm, tập trung hỗ trợ 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 mô hình học máy trong môi trường này.
Sự phát triển này vượt xa việc tối ưu hóa công nghệ, thể hiện sự đồng bộ chiến lược với 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, nền tảng này nhằm mục đích phá vỡ ranh giới giữa học và suy luận AI phân tán.
Chiến lược mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển
Nền tảng này đang tích cực thiết lập hợp tác, phát huy toàn bộ tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, tập trung vào việc phát triển ứng dụng dựa trên AI. Những nỗ lực này nhằm nâng cao hiệu quả và nhu cầu của mạng.
Công ty nhắm đến các lĩnh vực có ảnh hưởng lớn như nghiên cứu AI, hệ thống gợi ý phi tập trung, tìm kiếm văn bản nhạy cảm theo ngữ cảnh và tìm kiếm tương tự ngữ nghĩa. Kế hoạch này vượt ra ngoài hỗ trợ công nghệ, tạo ra một nền tảng cho các nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng tạo ra giá trị thực cho người dùng. Trước đó, chỉ số dữ liệu nâng cao và AI推