Base de datos vectorial Chromia: un nuevo intento de fusión entre IA y Cadena de bloques
Recientemente, una base de datos de vectores en cadena construida sobre PostgreSQL ha llamado la atención de la industria, lo que se considera un paso importante en la fusión de la tecnología de IA y la Cadena de bloques. Esta base de datos reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones AI-Web3 al ofrecer un entorno de desarrollo integrado que cuesta un 57% menos que las soluciones tradicionales del sector. En el futuro, la plataforma planea expandirse a la indexación EVM, capacidades de inferencia de IA y un apoyo más amplio para el ecosistema de desarrolladores, con la esperanza de convertirse en un posible líder en innovación de IA en el ámbito de Web3.
Estado actual de la fusión de la IA y la cadena de bloques
La intersección de la IA y la cadena de bloques ha atraído durante mucho tiempo la atención de la industria. Los sistemas de IA centralizados aún enfrentan desafíos de transparencia, confiabilidad y previsibilidad de costos, y estos campos a menudo se consideran soluciones potenciales de la cadena de bloques.
A pesar de que el mercado de agentes de IA experimentó un auge a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo lograron una integración superficial de dos tecnologías. Muchas iniciativas dependen del interés especulativo en las criptomonedas para obtener financiamiento y exposición, en lugar de explorar la sinergia técnica o funcional en profundidad con Web3. Por lo tanto, la valoración de numerosos proyectos ha caído más del 90 % desde su pico.
La raíz de la dificultad para lograr una colaboración sustantiva entre la IA y la cadena de bloques radica en varios problemas estructurales. El más destacado de ellos es la complejidad del procesamiento de datos en la cadena, donde los datos siguen siendo dispersos y la volatilidad técnica es alta. Si el acceso y la utilización de los datos pudieran ser tan simples como en los sistemas tradicionales, la industria quizás ya habría logrado resultados más claros.
Este dilema es similar al guion de Romeo y Julieta: dos poderosas tecnologías de diferentes campos carecen de un lenguaje común o de un verdadero punto de fusión. Se vuelve cada vez más evidente que la industria necesita una infraestructura que pueda cerrar la brecha, complementando las ventajas de la IA y de la Cadena de bloques, y que sirva como un punto de encuentro para ambas.
Para hacer frente a este desafío, se necesita un sistema que combine rentabilidad y alto rendimiento, para igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos vectoriales, que respalda la mayoría de las innovaciones de IA actuales, se está convirtiendo en un habilitador clave.
La necesidad de bases de datos vectoriales
Con la difusión de las aplicaciones de IA, las bases de datos vectoriales han surgido debido a su capacidad para resolver las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos, como texto, imágenes y audio, convirtiéndolos en representaciones matemáticas llamadas "vectores". Debido a que recuperan datos basándose en la similitud (en lugar de la precisión), las bases de datos vectoriales se alinean mejor con la lógica de comprensión del lenguaje y el contexto de la IA.
Las bases de datos tradicionales son como un catálogo de biblioteca, que solo devuelven libros que contienen la palabra "kitten", mientras que las bases de datos de vectores pueden presentar contenido relacionado como "cat", "dog", "wolf", etc. Esto se debe a que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en la similitud conceptual (en lugar de la redacción exacta).
Tomando como ejemplo un diálogo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si la respuesta es "El cielo está especialmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, aunque no se utilicen palabras emocionales explícitas. Las bases de datos de vectores funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados subyacentes en lugar de depender de la coincidencia directa de palabras. Esto simula los patrones cognitivos humanos, logrando una interacción de IA más natural e inteligente.
En Web2, el valor de las bases de datos vectoriales ha sido ampliamente reconocido. Varios plataformas han recibido grandes inversiones. En comparación, Web3 siempre ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que ha llevado a que la fusión de la IA con la Cadena de bloques permanezca más en el plano teórico.
Visión de la base de datos vectorial en la cadena de bloques
Una cadena de bloques relacional de Layer1 construida sobre PostgreSQL se destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para desarrolladores. Basado en su base de datos relacional, esta plataforma ha comenzado a explorar la integración profunda entre la cadena de bloques y la tecnología de IA.
El hito reciente es el lanzamiento de una expansión que integra PgVector (una herramienta de búsqueda de similitud de vectores de código abierto ampliamente utilizada en bases de datos PostgreSQL). PgVector admite consultas eficientes de textos o imágenes similares, proporcionando una utilidad clara para aplicaciones impulsadas por IA.
PgVector ya tiene una base sólida en el ecosistema tecnológico tradicional. Supabase, que a menudo se considera una alternativa a los servicios de bases de datos convencionales, utiliza PgVector para admitir búsquedas vectoriales de alto rendimiento. Su creciente popularidad en la plataforma PostgreSQL refleja la amplia confianza de la industria en esta herramienta.
A través de la integración de PgVector, esta plataforma introduce la capacidad de búsqueda vectorial en Web3, alineando su infraestructura con los estándares verificados de la pila tecnológica tradicional. Esta integración desempeñará un papel fundamental en la actualización de la mainnet en marzo de 2025 y se considera un primer paso hacia la interoperabilidad fluida entre IA y Cadena de bloques.
Entorno de integración integral: fusión completa de Cadena de bloques y AI
El mayor desafío que enfrentan los desarrolladores al intentar combinar la Cadena de bloques con la IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en la Cadena de bloques existente requiere conectar múltiples flujos de trabajo externos complejos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos en la Cadena de bloques, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.
Esta estructura fragmentada conduce a una operación ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre entornos en cadena y fuera de cadena. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también provoca graves vulnerabilidades de seguridad; la transferencia de datos entre sistemas aumenta el riesgo de ataques de hackers y reduce la transparencia general.
La plataforma ofrece una solución fundamental al integrar directamente la base de datos de vectores en la Cadena de bloques. En esta plataforma, todo el procesamiento se realiza dentro de la cadena: las consultas de los usuarios se convierten en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven los resultados, logrando un procesamiento de todo el flujo en un solo entorno.
Una explicación mediante una analogía simple: anteriormente, los desarrolladores debían gestionar componentes por separado, como cocinar requiere comprar una olla, una sartén, una batidora y un horno. Esta plataforma simplifica el proceso al proporcionar un robot de cocina multifuncional, integrando todas las funciones en un solo sistema.
Este enfoque integrado simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No es necesario contar con servicios externos ni códigos de conexión complejos, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran en la cadena, asegurando una total transparencia. Esto marca el comienzo de la fusión completa entre la cadena de bloques y la IA.
Eficiencia de costos: competitividad de precios excepcional en comparación con los servicios existentes
Existe un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena son "incómodos y caros". Especialmente en el modelo tradicional de Cadena de bloques, la generación de tarifas de combustible por cada transacción y el aumento de los costos debido a la congestión en la cadena revelan defectos estructurales significativos. La imprevisibilidad de los costos se convierte en el principal obstáculo para que las empresas adopten soluciones de Cadena de bloques.
La plataforma aborda los puntos débiles a través de una arquitectura eficiente y un modelo comercial diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible tradicional de la cadena de bloques, la plataforma introduce un sistema de alquiler de Unidades de Cálculo del Servidor (SCU), similar a la estructura de precios de algunos servicios en la nube. Este modelo de instancia es consistente con los precios familiares de los servicios en la nube, eliminando la volatilidad de costos común en las redes de cadena de bloques.
En concreto, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo. Cada SCU ofrece 16GB de almacenamiento base, y el costo se expande linealmente con el uso. Los SCU se pueden ajustar de manera flexible según la demanda, logrando una asignación de recursos eficiente y flexible. Este modelo, al mantener la descentralización de la red, incorpora una tarificación predecible del uso de los servicios Web2, mejorando significativamente la transparencia y eficiencia de costos.
La base de datos de vectores de la plataforma refuerza aún más la ventaja de costos. Según las pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50 GB de almacenamiento), lo que representa un 57% menos que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 similares.
Esta competitividad de precios proviene de la eficiencia estructural múltiple. La plataforma se beneficia de la optimización técnica de adaptar PgVector al entorno en cadena, pero el impacto mayor proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen una alta prima de servicio sobre la infraestructura, mientras que esta plataforma ofrece directamente potencia de cálculo y almacenamiento a través de operadores de nodos, reduciendo las capas intermedias y los costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la confiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos hace que la red tenga una alta disponibilidad de forma natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, la necesidad típica de una infraestructura de alta disponibilidad costosa y de un gran equipo de soporte en el modelo SaaS de Web2 se reduce significativamente, lo que reduce los costos de operación y mejora la resiliencia del sistema.
Cadena de bloques y el inicio de la fusión con la IA
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos vectorial de la plataforma ha mostrado un atractivo temprano, y varios casos de uso innovadores están en desarrollo. Para acelerar la adopción, la plataforma apoya activamente a los constructores financiando los costos de uso de la base de datos vectorial.
Estos subsidios reducen la barrera de entrada a los experimentos, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con un menor riesgo. Las aplicaciones potenciales abarcan la integración de IA en servicios DeFi, sistemas de recomendación de contenido transparentes, plataformas de intercambio de datos propios de los usuarios y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
Supongamos un caso como el "Centro de Investigación Web3 de IA" desarrollado por cierta empresa. Este sistema utiliza la infraestructura de la plataforma para convertir el contenido de investigación y los datos en cadena de bloques de proyectos Web3 en incrustaciones vectoriales, para que los agentes de IA puedan ofrecer servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar directamente los datos en cadena a través de la base de datos vectorial en la plataforma, logrando una aceleración significativa en la respuesta. Combinando la capacidad de indexación EVM, el sistema puede analizar las actividades en cadena de Ethereum, BNB Chain, Base y otros, apoyando una amplia gama de proyectos. Es importante destacar que el contexto de las conversaciones de los usuarios se almacena en la cadena, proporcionando un flujo de recomendaciones completamente transparente para los usuarios finales, como los inversores.
Con el crecimiento de casos de uso diversificados, se generan y almacenan más datos en esta plataforma, sentando las bases para el "círculo virtuoso de IA". Los textos, imágenes y datos de transacciones provenientes de aplicaciones de Cadena de bloques se almacenan en la base de datos en forma de vectores estructurados, formando así un rico conjunto de datos entrenables por IA.
Estos datos acumulados se convierten en el material central de aprendizaje de la IA, impulsando una mejora continua en el rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacción de una gran cantidad de usuarios puede ofrecer consejos financieros más precisos y personalizados. Estas aplicaciones avanzadas de IA atraen a más usuarios al mejorar la experiencia del usuario, y el crecimiento de usuarios a su vez generará una acumulación de datos más rica, formando un ciclo cerrado de desarrollo sostenible del ecosistema.
Hoja de ruta futura
Tras el lanzamiento de la red principal, la plataforma se centrará en tres áreas:
Mejorar el índice EVM de cadenas principales como BSC, Ethereum, Base, etc.
Ampliar la capacidad de inferencia de IA para soportar modelos y casos de uso más amplios;
Ampliar el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas y infraestructura más fáciles de usar.
Innovación en el índice EVM
La complejidad inherente de la Cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo un obstáculo principal para los desarrolladores. Para ello, la plataforma ha lanzado un innovador esquema de índices centrado en los desarrolladores, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: mejorar significativamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, facilitando así el acceso a los datos de la Cadena de bloques.
Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear transacciones de NFT en Ethereum. La plataforma aprende dinámicamente los patrones y estructuras de datos, reemplazando la rígida estructura de consultas predefinidas, lo que permite identificar las rutas de recuperación de información más eficientes. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de artículos en la cadena, y los proyectos DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.
Ampliación de la capacidad de inferencia de IA
Los avances en el índice de datos mencionados establecen las bases para la expansión de la capacidad de razonamiento de IA de la plataforma. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de razonamiento de IA en la red de pruebas, enfocándose en el soporte de modelos de IA de código abierto. Cabe destacar que la introducción del cliente de Python ha reducido significativamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en este entorno.
Este desarrollo va más allá de la optimización tecnológica, reflejando una alineación estratégica con el ritmo acelerado de la innovación en modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de potentes modelos de IA cada vez más diversos en nodos de proveedores, la plataforma tiene como objetivo romper las fronteras del aprendizaje y razonamiento de IA distribuida.
Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores
La plataforma está trabajando activamente en colaboraciones para liberar todo el potencial de la tecnología de bases de datos vectoriales, con un enfoque en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Estos esfuerzos están destinados a mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa se centra en áreas de alto impacto como la investigación en inteligencia artificial, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto contextual y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico y crea una plataforma en la que los desarrolladores pueden construir aplicaciones que generen valor real para los usuarios. Anteriormente, el índice de datos mejorado y la IA impulsaron
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Base de datos de vectores de Chromia: la innovación en IA on-chain lidera una nueva era de Web3
Base de datos vectorial Chromia: un nuevo intento de fusión entre IA y Cadena de bloques
Recientemente, una base de datos de vectores en cadena construida sobre PostgreSQL ha llamado la atención de la industria, lo que se considera un paso importante en la fusión de la tecnología de IA y la Cadena de bloques. Esta base de datos reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones AI-Web3 al ofrecer un entorno de desarrollo integrado que cuesta un 57% menos que las soluciones tradicionales del sector. En el futuro, la plataforma planea expandirse a la indexación EVM, capacidades de inferencia de IA y un apoyo más amplio para el ecosistema de desarrolladores, con la esperanza de convertirse en un posible líder en innovación de IA en el ámbito de Web3.
Estado actual de la fusión de la IA y la cadena de bloques
La intersección de la IA y la cadena de bloques ha atraído durante mucho tiempo la atención de la industria. Los sistemas de IA centralizados aún enfrentan desafíos de transparencia, confiabilidad y previsibilidad de costos, y estos campos a menudo se consideran soluciones potenciales de la cadena de bloques.
A pesar de que el mercado de agentes de IA experimentó un auge a finales de 2024, la mayoría de los proyectos solo lograron una integración superficial de dos tecnologías. Muchas iniciativas dependen del interés especulativo en las criptomonedas para obtener financiamiento y exposición, en lugar de explorar la sinergia técnica o funcional en profundidad con Web3. Por lo tanto, la valoración de numerosos proyectos ha caído más del 90 % desde su pico.
La raíz de la dificultad para lograr una colaboración sustantiva entre la IA y la cadena de bloques radica en varios problemas estructurales. El más destacado de ellos es la complejidad del procesamiento de datos en la cadena, donde los datos siguen siendo dispersos y la volatilidad técnica es alta. Si el acceso y la utilización de los datos pudieran ser tan simples como en los sistemas tradicionales, la industria quizás ya habría logrado resultados más claros.
Este dilema es similar al guion de Romeo y Julieta: dos poderosas tecnologías de diferentes campos carecen de un lenguaje común o de un verdadero punto de fusión. Se vuelve cada vez más evidente que la industria necesita una infraestructura que pueda cerrar la brecha, complementando las ventajas de la IA y de la Cadena de bloques, y que sirva como un punto de encuentro para ambas.
Para hacer frente a este desafío, se necesita un sistema que combine rentabilidad y alto rendimiento, para igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos vectoriales, que respalda la mayoría de las innovaciones de IA actuales, se está convirtiendo en un habilitador clave.
La necesidad de bases de datos vectoriales
Con la difusión de las aplicaciones de IA, las bases de datos vectoriales han surgido debido a su capacidad para resolver las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos, como texto, imágenes y audio, convirtiéndolos en representaciones matemáticas llamadas "vectores". Debido a que recuperan datos basándose en la similitud (en lugar de la precisión), las bases de datos vectoriales se alinean mejor con la lógica de comprensión del lenguaje y el contexto de la IA.
Las bases de datos tradicionales son como un catálogo de biblioteca, que solo devuelven libros que contienen la palabra "kitten", mientras que las bases de datos de vectores pueden presentar contenido relacionado como "cat", "dog", "wolf", etc. Esto se debe a que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en la similitud conceptual (en lugar de la redacción exacta).
Tomando como ejemplo un diálogo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si la respuesta es "El cielo está especialmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, aunque no se utilicen palabras emocionales explícitas. Las bases de datos de vectores funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados subyacentes en lugar de depender de la coincidencia directa de palabras. Esto simula los patrones cognitivos humanos, logrando una interacción de IA más natural e inteligente.
En Web2, el valor de las bases de datos vectoriales ha sido ampliamente reconocido. Varios plataformas han recibido grandes inversiones. En comparación, Web3 siempre ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que ha llevado a que la fusión de la IA con la Cadena de bloques permanezca más en el plano teórico.
Visión de la base de datos vectorial en la cadena de bloques
Una cadena de bloques relacional de Layer1 construida sobre PostgreSQL se destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para desarrolladores. Basado en su base de datos relacional, esta plataforma ha comenzado a explorar la integración profunda entre la cadena de bloques y la tecnología de IA.
El hito reciente es el lanzamiento de una expansión que integra PgVector (una herramienta de búsqueda de similitud de vectores de código abierto ampliamente utilizada en bases de datos PostgreSQL). PgVector admite consultas eficientes de textos o imágenes similares, proporcionando una utilidad clara para aplicaciones impulsadas por IA.
PgVector ya tiene una base sólida en el ecosistema tecnológico tradicional. Supabase, que a menudo se considera una alternativa a los servicios de bases de datos convencionales, utiliza PgVector para admitir búsquedas vectoriales de alto rendimiento. Su creciente popularidad en la plataforma PostgreSQL refleja la amplia confianza de la industria en esta herramienta.
A través de la integración de PgVector, esta plataforma introduce la capacidad de búsqueda vectorial en Web3, alineando su infraestructura con los estándares verificados de la pila tecnológica tradicional. Esta integración desempeñará un papel fundamental en la actualización de la mainnet en marzo de 2025 y se considera un primer paso hacia la interoperabilidad fluida entre IA y Cadena de bloques.
Entorno de integración integral: fusión completa de Cadena de bloques y AI
El mayor desafío que enfrentan los desarrolladores al intentar combinar la Cadena de bloques con la IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en la Cadena de bloques existente requiere conectar múltiples flujos de trabajo externos complejos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos en la Cadena de bloques, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.
Esta estructura fragmentada conduce a una operación ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre entornos en cadena y fuera de cadena. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también provoca graves vulnerabilidades de seguridad; la transferencia de datos entre sistemas aumenta el riesgo de ataques de hackers y reduce la transparencia general.
La plataforma ofrece una solución fundamental al integrar directamente la base de datos de vectores en la Cadena de bloques. En esta plataforma, todo el procesamiento se realiza dentro de la cadena: las consultas de los usuarios se convierten en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven los resultados, logrando un procesamiento de todo el flujo en un solo entorno.
Una explicación mediante una analogía simple: anteriormente, los desarrolladores debían gestionar componentes por separado, como cocinar requiere comprar una olla, una sartén, una batidora y un horno. Esta plataforma simplifica el proceso al proporcionar un robot de cocina multifuncional, integrando todas las funciones en un solo sistema.
Este enfoque integrado simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No es necesario contar con servicios externos ni códigos de conexión complejos, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran en la cadena, asegurando una total transparencia. Esto marca el comienzo de la fusión completa entre la cadena de bloques y la IA.
Eficiencia de costos: competitividad de precios excepcional en comparación con los servicios existentes
Existe un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena son "incómodos y caros". Especialmente en el modelo tradicional de Cadena de bloques, la generación de tarifas de combustible por cada transacción y el aumento de los costos debido a la congestión en la cadena revelan defectos estructurales significativos. La imprevisibilidad de los costos se convierte en el principal obstáculo para que las empresas adopten soluciones de Cadena de bloques.
La plataforma aborda los puntos débiles a través de una arquitectura eficiente y un modelo comercial diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible tradicional de la cadena de bloques, la plataforma introduce un sistema de alquiler de Unidades de Cálculo del Servidor (SCU), similar a la estructura de precios de algunos servicios en la nube. Este modelo de instancia es consistente con los precios familiares de los servicios en la nube, eliminando la volatilidad de costos común en las redes de cadena de bloques.
En concreto, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo. Cada SCU ofrece 16GB de almacenamiento base, y el costo se expande linealmente con el uso. Los SCU se pueden ajustar de manera flexible según la demanda, logrando una asignación de recursos eficiente y flexible. Este modelo, al mantener la descentralización de la red, incorpora una tarificación predecible del uso de los servicios Web2, mejorando significativamente la transparencia y eficiencia de costos.
La base de datos de vectores de la plataforma refuerza aún más la ventaja de costos. Según las pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50 GB de almacenamiento), lo que representa un 57% menos que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 similares.
Esta competitividad de precios proviene de la eficiencia estructural múltiple. La plataforma se beneficia de la optimización técnica de adaptar PgVector al entorno en cadena, pero el impacto mayor proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen una alta prima de servicio sobre la infraestructura, mientras que esta plataforma ofrece directamente potencia de cálculo y almacenamiento a través de operadores de nodos, reduciendo las capas intermedias y los costos relacionados.
La estructura distribuida también mejora la confiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos hace que la red tenga una alta disponibilidad de forma natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, la necesidad típica de una infraestructura de alta disponibilidad costosa y de un gran equipo de soporte en el modelo SaaS de Web2 se reduce significativamente, lo que reduce los costos de operación y mejora la resiliencia del sistema.
Cadena de bloques y el inicio de la fusión con la IA
A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos vectorial de la plataforma ha mostrado un atractivo temprano, y varios casos de uso innovadores están en desarrollo. Para acelerar la adopción, la plataforma apoya activamente a los constructores financiando los costos de uso de la base de datos vectorial.
Estos subsidios reducen la barrera de entrada a los experimentos, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con un menor riesgo. Las aplicaciones potenciales abarcan la integración de IA en servicios DeFi, sistemas de recomendación de contenido transparentes, plataformas de intercambio de datos propios de los usuarios y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.
Supongamos un caso como el "Centro de Investigación Web3 de IA" desarrollado por cierta empresa. Este sistema utiliza la infraestructura de la plataforma para convertir el contenido de investigación y los datos en cadena de bloques de proyectos Web3 en incrustaciones vectoriales, para que los agentes de IA puedan ofrecer servicios inteligentes.
Estos agentes de IA pueden consultar directamente los datos en cadena a través de la base de datos vectorial en la plataforma, logrando una aceleración significativa en la respuesta. Combinando la capacidad de indexación EVM, el sistema puede analizar las actividades en cadena de Ethereum, BNB Chain, Base y otros, apoyando una amplia gama de proyectos. Es importante destacar que el contexto de las conversaciones de los usuarios se almacena en la cadena, proporcionando un flujo de recomendaciones completamente transparente para los usuarios finales, como los inversores.
Con el crecimiento de casos de uso diversificados, se generan y almacenan más datos en esta plataforma, sentando las bases para el "círculo virtuoso de IA". Los textos, imágenes y datos de transacciones provenientes de aplicaciones de Cadena de bloques se almacenan en la base de datos en forma de vectores estructurados, formando así un rico conjunto de datos entrenables por IA.
Estos datos acumulados se convierten en el material central de aprendizaje de la IA, impulsando una mejora continua en el rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacción de una gran cantidad de usuarios puede ofrecer consejos financieros más precisos y personalizados. Estas aplicaciones avanzadas de IA atraen a más usuarios al mejorar la experiencia del usuario, y el crecimiento de usuarios a su vez generará una acumulación de datos más rica, formando un ciclo cerrado de desarrollo sostenible del ecosistema.
Hoja de ruta futura
Tras el lanzamiento de la red principal, la plataforma se centrará en tres áreas:
Mejorar el índice EVM de cadenas principales como BSC, Ethereum, Base, etc.
Ampliar la capacidad de inferencia de IA para soportar modelos y casos de uso más amplios;
Ampliar el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas y infraestructura más fáciles de usar.
Innovación en el índice EVM
La complejidad inherente de la Cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo un obstáculo principal para los desarrolladores. Para ello, la plataforma ha lanzado un innovador esquema de índices centrado en los desarrolladores, con el objetivo de simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: mejorar significativamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, facilitando así el acceso a los datos de la Cadena de bloques.
Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear transacciones de NFT en Ethereum. La plataforma aprende dinámicamente los patrones y estructuras de datos, reemplazando la rígida estructura de consultas predefinidas, lo que permite identificar las rutas de recuperación de información más eficientes. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de artículos en la cadena, y los proyectos DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.
Ampliación de la capacidad de inferencia de IA
Los avances en el índice de datos mencionados establecen las bases para la expansión de la capacidad de razonamiento de IA de la plataforma. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de razonamiento de IA en la red de pruebas, enfocándose en el soporte de modelos de IA de código abierto. Cabe destacar que la introducción del cliente de Python ha reducido significativamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en este entorno.
Este desarrollo va más allá de la optimización tecnológica, reflejando una alineación estratégica con el ritmo acelerado de la innovación en modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de potentes modelos de IA cada vez más diversos en nodos de proveedores, la plataforma tiene como objetivo romper las fronteras del aprendizaje y razonamiento de IA distribuida.
Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores
La plataforma está trabajando activamente en colaboraciones para liberar todo el potencial de la tecnología de bases de datos vectoriales, con un enfoque en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Estos esfuerzos están destinados a mejorar la utilidad y la demanda de la red.
La empresa se centra en áreas de alto impacto como la investigación en inteligencia artificial, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto contextual y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico y crea una plataforma en la que los desarrolladores pueden construir aplicaciones que generen valor real para los usuarios. Anteriormente, el índice de datos mejorado y la IA impulsaron