Новый этап слияния ИИ и блокчейна: анализ прорывных достижений в области в блокчейне векторных баз данных

Обзор ключевых моментов

• В блокчейне векторная инфраструктура: впервые представлен в блокчейне векторная база данных на основе PostgreSQL, что знаменует собой важный шаг в практическом объединении ИИ и блокчейна.

• Стоимость и удобство разработки: предоставляя блокчейн-интеграционную среду с более низкими затратами, чем традиционные отраслевые решения, снижены барьеры для разработки AI-Web3 приложений.

• Будущее: планируется расширение до индексирования EVM, возможностей ИИ-вывода и более широкую поддержку экосистемы разработчиков, что может сделать его первопроходцем в области ИИ-инноваций в Web3.

1. Текущая ситуация с интеграцией ИИ и Блокчейна

Пересечение ИИ и Блокчейн уже долгое время привлекает внимание отрасли. Проблемы, с которыми сталкиваются централизованные системы ИИ, такие как прозрачность, надежность и предсказуемость затрат, являются именно теми областями, где технологии Блокчейн могут предложить решения.

Несмотря на недавний бум на рынке AI-агентов, большинство проектов лишь поверхностно интегрировали две технологии. Многие инициативы полагаются на спекулятивный интерес к криптовалютам для привлечения финансирования и внимания, а не на исследование глубокой технологической или функциональной синергии с Web3. В результате, оценки многих проектов значительно упали.

Корень проблемы, по которой AI и Блокчейн трудно реализуют существенное сотрудничество, заключается в нескольких структурных проблемах. Наиболее заметной из них является сложность обработки данных в блокчейне — данные по-прежнему разрозненные, а технологии имеют высокую волатильность. Если бы доступ к данным и их использование были такими же простыми, как в традиционных системах, отрасль, возможно, уже достигла бы более ясных результатов.

Эта ситуация похожа на отсутствие общего языка или настоящей точки слияния между двумя мощными технологиями из разных областей. Все более очевидно, что отрасли необходима инфраструктура, которая могла бы преодолеть этот разрыв — как для дополнения преимуществ ИИ и Блокчейн, так и для служения точкой их пересечения.

Для решения этой задачи нужны системы, которые сочетают в себе экономическую эффективность и высокую производительность, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. В этом контексте технологии векторных баз данных, которые поддерживают большинство современных AI-innovations, становятся ключевыми возможностями.

2. Необходимость векторных баз данных

С распространением приложений ИИ векторы баз данных становятся все более заметными благодаря их способности решать ограничения традиционных систем баз данных. Эти базы данных хранят сложные данные, такие как текст, изображения и аудио, преобразуя их в математическое представление, называемое "векторами". Поскольку они осуществляют поиск данных на основе сходства (а не точности), векторы базы данных лучше соответствуют логике понимания языка и контекста ИИ.

Традиционные базы данных подобны каталогам библиотек — они возвращают только книги, содержащие конкретные слова, тогда как векторные базы данных могут представлять связанные материалы. Это стало возможным благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывая отношения на основе концептуального сходства (а не точной формулировки).

В качестве примера диалога: когда вас спрашивают "Как ты сегодня себя чувствуешь?", если вы ответите "Небо особенно ясное", мы все равно можем понять его положительное настроение — хотя и не использованы явные эмоциональные слова. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системе интерпретировать потенциальные значения, а не полагаться на прямое соответствие слов. Это имитирует человеческие когнитивные модели, обеспечивая более естественное взаимодействие с ИИ.

В традиционной области интернета ценность векторных баз данных была широко признана, несколько платформ получили огромные инвестиции. В отличие от этого, Web3 всегда испытывает трудности в разработке сопоставимых решений, что делает интеграцию ИИ и Блокчейн в большей степени теоретическим вопросом.

3. Видение в блокчейне векторной базы данных

Некоторые платформы Блокчейн выделяются благодаря способности обрабатывать структурированные данные и дружелюбной для разработчиков среде. Оперируя на основе своей реляционной базы данных, эта платформа начала исследовать глубокую интеграцию Блокчейн и технологий ИИ.

Недавний этап развития — это запуск расширения функциональности с интеграцией PgVector (широко используемого в PostgreSQL инструмента для поиска векторного сходства с открытым исходным кодом). PgVector поддерживает эффективный поиск похожих текстов или изображений, предоставляя четкую практическую ценность для приложений на базе ИИ.

PgVector прочно укоренился в традиционной технологической экосистеме. Интегрируя PgVector, эта платформа вводит возможности векторного поиска в Web3, выравнивая свою инфраструктуру с проверенными стандартами традиционного технологического стека. Эта интеграция сыграет ключевую роль в будущих обновлениях основной сети и рассматривается как основной шаг к бесперебойной интероперации между ИИ и Блокчейн.

3.1 Интегрированная среда: Полная интеграция Блокчейн и ИИ

Основным вызовом для разработчиков, пытающихся объединить Блокчейн и ИИ, является сложность. Создание AI-приложений на существующем Блокчейне требует подключения сложных процессов нескольких внешних систем. Например, разработчикам необходимо хранить данные в блокчейне, запускать модели ИИ на внешних серверах и создавать независимую векторную базу данных.

Такая фрагментированная структура приводит к неэффективной работе. Пользовательские запросы обрабатываются вне блокчейна, данные должны постоянно перемещаться между средами в блокчейне и вне его. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но и вызывает серьезные уязвимости в безопасности — передача данных между системами усиливает риск хакерских атак и снижает общую прозрачность.

Некоторая платформа предлагает фундаментальное решение, интегрируя векторную базу данных непосредственно в Блокчейн. На этой платформе все обработки выполняются в блокчейне: запросы пользователей преобразуются в векторы, которые затем непосредственно ищутся в блокчейне для поиска аналогичных данных и возврата результатов, что обеспечивает обработку всего процесса в одной среде.

Простое аналогия: раньше разработчикам приходилось управлять компонентами отдельно — как в кулинарии, необходимо было покупать кастрюлю, сковороду, блендер и духовку. Эта платформа упрощает процесс, предоставляя многофункциональный кухонный комбайн, интегрируя все функции в одну систему.

Этот интеграционный метод значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода подключения, что сокращает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и процессы записываются в блокчейне, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полного слияния Блокчейна и ИИ.

3.2 Эффективность затрат: исключительная ценовая конкурентоспособность по сравнению с существующими услугами

Существует распространённый предрассудок: услуги в блокчейне "неудобны и дороги". Особенно в традиционной модели Блокчейн, когда каждая транзакция порождает топливные сборы, и структурные недостатки, приводящие к росту затрат на перегруженные блоки, становятся очевидными. Непредсказуемость затрат становится основным препятствием для предприятий, использующих решения на основе блокчейна.

Некоторые платформы решают проблемы с помощью эффективной архитектуры и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели оплаты топлива в блокчейне, эта платформа внедряет систему аренды вычислительных единиц серверов (SCU) — аналогичную ценовой структуре основных облачных услуг. Эта модель инстанцирования соответствует привычной ценовой политике облачных услуг и устраняет распространенные колебания затрат в блокчейн-сетях.

Конкретно, пользователи могут арендовать SCU на платформе с использованием родного токена платформы на недельной основе. Каждый SCU предоставляет определенное базовое хранилище, стоимость которого линейно увеличивается в зависимости от использования. SCU можно гибко настраивать в зависимости от потребностей, что обеспечивает эффективное распределение ресурсов. Эта модель сохраняет децентрализованность сети, одновременно интегрируя предсказуемую тарификацию по объемам использования — значительно повышая прозрачность и эффективность затрат.

Векторная база данных этой платформы дополнительно усиливает преимущества по затратам. Согласно внутренним бенчмаркам, операционные расходы этой базы данных на месяц на 57% ниже, чем у аналогичных традиционных решений векторных баз данных.

Эта ценовая конкурентоспособность обусловлена множественными структурными эффективностями. Платформа выигрывает от технической оптимизации адаптации PgVector к в блокчейне, но более значительное влияние оказывает ее децентрализованная модель поставки ресурсов. Традиционные услуги накладывают высокую надбавку на облачную инфраструктуру, в то время как эта платформа напрямую предоставляет вычислительную мощность и хранилище через операторов узлов, сокращая промежуточные звенья и сопутствующие затраты.

Распределенная структура также повышает надежность обслуживания. Параллельная работа нескольких узлов обеспечивает естественную высокую доступность сети — даже в случае сбоя отдельных узлов. Таким образом, традиционные модели SaaS, требующие значительных затрат на инфраструктуру высокой доступности и большие команды поддержки, значительно снижаются, что уменьшает операционные расходы и повышает устойчивость системы.

4. Начало слияния Блокчейн и ИИ

Несмотря на то, что платформа была запущена всего месяц назад, её векторная база данных уже проявила раннюю привлекательность, и в настоящее время разрабатываются несколько инновационных случаев использования. Чтобы ускорить принятие, платформа активно поддерживает строителей, финансируя расходы на использование векторной базы данных.

Эти гранты снижают барьер для экспериментов, позволяя разработчикам исследовать новые идеи с меньшими рисками. Потенциальные приложения охватывают интеграцию AI в DeFi-сервисы, прозрачные системы рекомендации контента, платформы обмена пользовательскими данными и инструменты управления знаниями, управляемые сообществом.

Предположим, что в качестве примера рассматривается "AI Web3 Исследовательский хаб", разработанный одной исследовательской командой. Эта система использует инфраструктуру платформы для преобразования содержимого исследований и данных проектов Web3 в векторные вложения, чтобы AI-агенты могли предоставлять интеллектуальные услуги.

Эти AI-агенты могут напрямую запрашивать данные в блокчейне через векторную базу данных платформы, что обеспечивает значительное ускорение ответов. В сочетании с возможностями индексирования EVM платформы система может анализировать активность на нескольких основных блокчейнах. Стоит отметить, что контекст диалога пользователя хранится в блокчейне, что предоставляет конечным пользователям, таким как инвесторы, полностью прозрачный поток рекомендаций.

С ростом разнообразия случаев использования генерируется и сохраняется больше данных на платформе — это закладывает основу для "AI-флайера". Текстовые, графические и транзакционные данные из приложений Блокчейн хранятся в базе данных в структурированном векторном формате, формируя богатый обучаемый набор данных для ИИ.

Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, способствуя постоянному повышению производительности. Например, ИИ, обучающийся на огромном количестве пользовательских моделей торговли, может предоставить более точные и индивидуализированные финансовые рекомендации. Эти передовые приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, приводит к накоплению более богатых данных, формируя замкнутый цикл устойчивого развития экосистемы.

5. Будущая дорожная карта

После обновления основной сети платформа сосредоточится на трех основных областях:

1. Улучшение EVM индексации основных Блокчейнов;

2. Расширение возможностей вывода ИИ для поддержки более широких моделей и случаев использования;

3. Расширение экосистемы разработчиков с помощью более удобных инструментов и инфраструктуры.

5.1 Инновации индекса EVM

Внутренняя сложность Блокчейна долгое время была главной преградой для разработчиков. Для этого платформа запускает инновационное индексное решение, ориентированное на разработчиков, с целью в корне упростить запросы данных в блокчейне. Цель ясна: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы данные Блокчейна стали более доступными.

Этот метод представляет собой значительное изменение в способах отслеживания транзакций NFT в сети Ethereum. Платформа динамически изучает модели и структуры данных, заменяя жесткие заранее определенные структуры запросов, что позволяет выявлять наиболее эффективные пути поиска информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю транзакций предметов в блокчейне, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.

5.2 Расширение возможностей ИИ-выводов

Упомянутый прогресс индексации данных закладывает основу для расширения возможностей AI вывода платформы. Проект успешно запустил первый AI вывод на тестовой сети, сосредоточившись на поддержке открытых AI моделей. Стоит отметить, что внедрение клиента Python значительно снизило сложность интеграции моделей машинного обучения в среду платформы.

Это развитие выходит за рамки оптимизации технологий и отражает стратегическое согласование с быстрыми темпами инноваций моделей ИИ. Поддерживая прямое выполнение все более разнообразных мощных моделей ИИ на узлах поставщиков, платформа нацелена на преодоление границ распределенного обучения и вывода ИИ.

5.3 Стратегия расширения экосистемы разработчиков

Платформа активно устанавливает сотрудничество, раскрывая весь потенциал технологий векторных баз данных, сосредотачиваясь на разработке приложений, управляемых ИИ. Эти усилия нацелены на повышение полезности и спроса сети.

Команда нацелена на исследование AI, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства в высоковлияющих областях. Этот план выходит за рамки технической поддержки — создание платформы, на которой разработчики могут создавать приложения, приносящие реальную ценность пользователю. Ранее улучшенные индексы данных и возможности AI-вывода обещают стать основным двигателем разработки этих приложений.

6. Видение и рыночные вызовы

Данная платформа с векторной базой данных в блокчейне делает её ведущим конкурентом в области интеграции блокчейна и ИИ. Её инновационный подход — прямая интеграция векторной базы данных в блокчейн — ещё не реализован в других экосистемах, подчеркивая