AI và Blockchain hòa nhập: Phân tích những tiến bộ đột phá của cơ sở dữ liệu vectơ on-chain

Tóm tắt điểm chính

• Hạ tầng vector on-chain: Cơ sở dữ liệu vector on-chain đầu tiên dựa trên PostgreSQL ra mắt, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc kết hợp thực tiễn AI và Blockchain.

• Hiệu quả chi phí và thân thiện với phát triển: Bằng cách cung cấp môi trường tích hợp blockchain có chi phí thấp hơn so với các giải pháp ngành truyền thống, đã giảm bớt rào cản phát triển ứng dụng AI-Web3.

• Triển vọng tương lai: Kế hoạch mở rộng đến chỉ mục EVM, khả năng suy diễn AI và hỗ trợ hệ sinh thái phát triển rộng rãi hơn, có khả năng trở thành người tiên phong trong đổi mới AI trong lĩnh vực Web3.

1. Tình hình hiện tại của sự kết hợp giữa AI và Blockchain

Sự giao thoa giữa AI và Blockchain từ lâu đã thu hút sự chú ý của ngành. Những thách thức về tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng dự đoán chi phí mà các hệ thống AI tập trung đối mặt chính là lĩnh vực mà công nghệ Blockchain có thể cung cấp giải pháp.

Mặc dù thị trường AI agent gần đây đã bùng nổ, nhưng hầu hết các dự án chỉ thực hiện sự tích hợp bề mặt của hai công nghệ. Nhiều sáng kiến dựa vào sự quan tâm đầu cơ của tiền điện tử để thu hút vốn và sự nổi bật, thay vì khám phá sự hợp tác sâu giữa công nghệ hoặc chức năng với Web3. Do đó, giá trị của nhiều dự án đã giảm mạnh.

Nguồn gốc của việc AI và Blockchain khó có thể đạt được sự phối hợp thực chất nằm ở nhiều vấn đề cấu trúc. Vấn đề nổi bật nhất là độ phức tạp trong việc xử lý dữ liệu trên chuỗi - dữ liệu vẫn còn rời rạc, công nghệ có độ biến động cao. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu có thể đơn giản như các hệ thống truyền thống, thì ngành có thể đã đạt được những kết quả rõ ràng hơn.

Nỗi khổ này tương tự như hai công nghệ mạnh mẽ đến từ các lĩnh vực khác nhau thiếu ngôn ngữ chung hoặc điểm giao thoa thực sự. Ngày càng rõ ràng rằng ngành công nghiệp cần một cơ sở hạ tầng có thể thu hẹp khoảng cách - vừa bổ sung cho những lợi thế của AI và Blockchain, vừa làm điểm giao thoa cho cả hai.

Để đối phó với thách thức này, cần một hệ thống vừa có hiệu quả về chi phí vừa có 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, hỗ trợ cho hầu hết các đổi mới AI ngày nay, đang trở thành một yếu tố then chốt.

2. Sự cần thiết của cơ sở dữ liệu vector

Với sự phổ biến của ứng dụng AI, cơ sở dữ liệu vector đã nổi lên nhờ khả năng 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 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 sách chứa từ cụ thể, trong khi cơ sở dữ liệu vector có thể trình bày nội dung liên quan. Điều này là nhờ vào hệ thống lưu trữ thông tin dưới dạng vector số, nắm bắt mối quan hệ dựa trên sự tương đồng về khái niệm (chứ không phải từ ngữ chính xác).

Ví dụ về cuộc đối thoại: Khi được hỏi "Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?", nếu trả lời "Trời hôm nay thật đẹp", chúng ta vẫn có thể hiểu được cảm xúc tích cực của họ - 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 thay vì phụ thuộc vào sự khớp từ ngữ trực tiếp. Điều này mô phỏng các mô hình nhận thức của con người, tạo ra sự tương tác AI tự nhiên và thông minh hơn.

Trong lĩnh vực internet truyền thống, giá trị của cơ sở dữ liệu vector đã được công nhận rộng rãi, nhiều nền tảng đã nhận được đầu tư khổng lồ. So với điều đó, Web3 vẫn 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.

3. Tầm nhìn của Cơ sở dữ liệu vector trên Blockchain

Một nền tảng Blockchain nổi bật nhờ khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc và môi trường thân thiện với nhà phát triển. Dựa vào 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.

Gần đây, cột mốc là việc ra mắt tính năng mở rộng 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 hữu dụng rõ ràng cho các ứng dụng dựa trên AI.

PgVector đã vững chắc trong hệ sinh thái công nghệ truyền thống. Thông qua việc tích hợp PgVector, nền tảng này sẽ đưa khả năng tìm kiếm vector vào Web3, làm cho cơ sở hạ tầng của nó phù hợp với các tiêu chuẩn đã được xác thực của công nghệ truyền thống. Sự tích hợp này sẽ đóng vai trò cốt lõi trong các nâng cấp mainnet trong tương lai, được coi là bước cơ bản để tiến tới khả năng tương tác liền mạch giữa AI và Blockchain.

3.1 Môi trường tích hợp toàn diện: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Blockchain và AI

Thách thức lớn nhất mà các nhà phát triển phải đối mặt khi cố gắng kết hợp Blockchain với AI là sự phức tạp. Việc tạo ứng dụng AI trên Blockchain hiện tại cần kết nối 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 ngoài chuỗi, dữ liệu cần được di chuyển liên tục giữa môi trường trên chuỗi và ngoài chuỗi. Điều này không chỉ làm tăng thời gian phát triển và chi phí cơ sở hạ tầng, mà còn tạo ra những lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng - việc truyền dữ liệu giữa các hệ thống làm gia tăng rủi ro tấn công của hacker và giảm tổng thể tính minh bạch.

Một nền tảng cung cấp giải pháp cơ bản bằng cách tích hợp trực tiếp cơ sở dữ liệu vector vào Blockchain. Tại 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 một phép so sánh đơn giản: Trước đây, các nhà phát triển phải quản lý từng thành phần - giống như việc nấu ăn cần phải 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. Hơn nữa, tất cả dữ liệu và xử lý đều được ghi lại trên chuỗi, đảm bảo hoàn toàn minh bạch. Đây là dấu mốc bắt đầu cho sự hòa quyện hoàn toàn giữa Blockchain và AI.

3.2 Hiệu quả chi phí: So với khả năng cạnh tranh giá vượt trội của các dịch vụ hiện có.

Có một thành 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 và chi phí gia tăng do tắc nghẽn trên chuỗi là những thiếu sót cấu trúc rõ ràng. Tính không thể đoán trước của chi phí trở thành rào cản chính đối với việc các doanh nghiệp áp dụng các giải pháp blockchain.

Một nền tảng giải quyết các điểm đau thông qua kiến trúc hiệu quả và mô hình kinh doanh khác biệt. Khác với mô hình phí nhiên liệu truyền thống của Blockchain, nền tảng này giới thiệu hệ thống cho thuê đơn vị tính toán máy chủ (SCU) - tương tự như cấu trúc giá của các dịch vụ đám mây phổ biến. Mô hình này tương thích với cấu trúc giá dịch vụ đám mây quen thuộc, loại bỏ sự biến động chi phí thường thấy trong mạng Blockchain.

Cụ thể, người dùng có thể sử dụng token gốc của nền tảng để thuê SCU theo tuần. Mỗi SCU cung cấp một lượng lưu trữ cơ bản nhất định, chi phí sẽ mở rộng theo mức sử dụng. SCU có thể điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, giúp phân bổ tài nguyên một cách linh hoạt và hiệu quả. Mô hình này giữ cho mạng lưới phi tập trung trong khi tích hợp định giá dựa trên mức sử dụng có thể dự đoán - nâng cao đáng kể tính minh bạch và hiệu quả chi phí.

Cơ sở dữ liệu vector của nền tảng này càng củng cố lợi thế về chi phí. Theo thử nghiệm nội bộ, chi phí vận hành hàng tháng của cơ sở dữ liệu này thấp hơn 57% so với các giải pháp cơ sở dữ liệu vector truyền thống tương đương.

Giá cả cạnh tranh này đến từ hiệu quả cấu trúc đa dạng. Nền tảng được hưởng lợi từ việc tối ưu hóa công nghệ thích ứng PgVector với môi trường on-chain, nhưng ảnh hưởng lớn hơn đến từ mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung của nó. Dịch vụ truyền thống cộng thêm mức phí dịch vụ cao trên hạ tầng đám mây, trong khi nền tảng này cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ trực tiếp thông qua các nhà điều hành nút, giảm thiểu các lớp trung gian và chi phí liên quan.

Cấu trúc phân tán cũng nâng cao độ tin cậy của dịch vụ. Việc nhiều nút hoạt động song song 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 đắt đỏ và đội ngũ hỗ trợ lớn trong mô hình SaaS truyền thống đã giảm đáng kể, vừa giảm chi phí vận hành vừa tăng cường độ dẻo dai của hệ thống.

4. Khởi đầu của sự hòa nhập giữa Blockchain và AI

Mặc dù mới được 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 sáng tạo 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.

Các khoản tài trợ này giảm bớt rào cản thí nghiệm, cho phép các nhà phát triển khám phá ý tưởng mới với rủi ro thấp hơn. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm dịch vụ DeFi tích hợp AI, hệ thống đề xuất nội dung minh bạch, nền tảng chia sẻ dữ liệu do người dùng sở hữu và công cụ quản lý kiến thức do cộng đồng điều khiển.

Giả sử trường hợp ví dụ là "Trung tâm Nghiên cứu AI Web3" do một nhóm nghiên cứu phát triển. Hệ thống này sử dụng cơ sở hạ tầng nền tảng để chuyển đổi nội dung nghiên cứu và dữ liệu chuỗi trên của dự án Web3 thành các nhúng vector, phục vụ cho các tác nhân AI cung cấp dịch vụ thông minh.

Các đại lý AI này có thể truy vấn dữ liệu trên chuỗi trực tiếp từ cơ sở dữ liệu vector của nền tảng, giúp tăng tốc độ phản hồi một cách đáng kể. Kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM của nền tảng, hệ thống có thể phân tích hoạt động trên nhiều blockchain chính. Cần lưu ý rằng ngữ cảnh cuộc trò chuyện của người dùng được lưu trữ trên chuỗi, cung cấp luồng gợi ý hoàn toàn minh bạch cho người dùng cuối như nhà đầu tư.

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 - 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 được đào tạo cho AI.

Những dữ liệu tích lũy này trở thành tài liệu học tập cốt lõi của AI, thúc đẩy hiệu suất liên tục được nâng cao. Ví dụ, AI học từ mô hình giao dịch của hàng triệu người dùng có thể cung cấp những lời khuyên tài chính được 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 tăng trưởng người dùng lại sẽ thúc đẩy việc tích lũy dữ liệu phong phú hơn, hình thành một vòng tròn khép kín cho sự phát triển bền vững của hệ sinh thái.

5. Lộ trình tương lai

Sau khi nâng cấp mạng chính, nền tảng sẽ tập trung vào ba lĩnh vực lớn:

1. Tăng cường chỉ mục EVM của các Blockchain chính thống;

2. Mở rộng khả năng suy luận AI để hỗ trợ nhiều mô hình và trường hợp sử dụng hơn;

3. Mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển bằng cách sử dụng công cụ và cơ sở hạ tầng dễ sử dụng hơn.

5.1 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 một giải pháp chỉ mục đổi mới tập trung vào các nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa cơ bản việc truy vấn dữ liệu on-chain. 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 biến lớn trong cách theo dõi giao dịch NFT trên Ethereum. Nền tảng học tập động về các mẫu và cấu trúc dữ liệu, thay thế cho cấu trúc truy vấn định nghĩa cứng nhắc, từ đó xác định các đường dẫn truy xuất thông tin hiệu quả nhất. Các nhà phát triển trò chơi có thể phân tích ngay lập tức lịch sử giao dịch đồ vật trên chuỗi, các dự án DeFi có thể nhanh chóng theo dõi các luồng giao dịch phức tạp.

5.2 Mở rộng khả năng suy luận AI

Tiến triển chỉ mục dữ liệu đã nêu trên đặt nền tảng cho việc mở rộng khả năng suy luận AI của nền tảng. Dự án đã thành công triển khai mở rộng suy luận AI đầu tiên trên mạng thử nghiệm, tập trung hỗ trợ các mô hình AI mã nguồn mở. Đáng chú ý, việc đưa vào sử dụng khách hàng Python đã giảm đáng kể độ khó trong việc tích hợp mô hình học máy trong môi trường nền tảng.

Sự phát triển này vượt ra ngoài tối ưu hóa công nghệ, thể hiện sự đồng bộ chiến lược với nhịp độ đổi mới 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 nhằm mục đích vượt qua ranh giới của học tập và suy luận AI phân tán.

5.3 Chiến lược mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển

Nền tảng đang tích cực thiết lập hợp tác, giải phóng toàn bộ tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, tập trung vào phát triển ứng dụng do AI điều khiển. Những nỗ lực này nhằm nâng cao hiệu quả và nhu cầu của mạng.

Nhóm 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 về ngữ nghĩa. Kế hoạch này vượt ra ngoài hỗ trợ công nghệ - tạo ra nền tảng cho các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng mang lại giá trị thực cho người dùng. Chỉ số dữ liệu được nâng cao và khả năng suy diễn AI trước đó được kỳ vọng sẽ trở thành động cơ cốt lõi cho việc phát triển các ứng dụng này.

6. Tầm nhìn và thách thức thị trường

Cơ sở dữ liệu vector on-chain của nền tảng này khiến nó trở thành một đối thủ hàng đầu trong lĩnh vực kết hợp Blockchain-AI. Phương pháp đổi mới của nó - tích hợp trực tiếp cơ sở dữ liệu vector on-chain - vẫn chưa được thực hiện trong các hệ sinh thái khác, nổi bật.