AI y la fusión de la cadena de bloques: análisis de los avances revolucionarios de la base de datos de vectores on-chain

Resumen de puntos clave

• Infraestructura de vectores on-chain: nace la primera base de datos de vectores on-chain basada en PostgreSQL, marcando un importante avance en la fusión de la IA con la blockchain.

• Rentabilidad y facilidad de desarrollo: al ofrecer un entorno de integración de cadena de bloques que es más económico que las soluciones de la industria tradicional, se reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA-Web3.

• Perspectivas futuras: se planea expandirse a la indexación EVM, capacidades de inferencia AI y un apoyo más amplio al ecosistema de desarrolladores, con la esperanza de convertirse en un pionero en la innovación AI en el campo de Web3.

1. Estado actual de la fusión de AI y Cadena de bloques

La intersección de la IA y la cadena de bloques ha atraído durante mucho tiempo la atención de la industria. Los desafíos de transparencia, confiabilidad y previsibilidad de costos que enfrentan los sistemas de IA centralizados son precisamente los ámbitos donde la tecnología de cadena de bloques podría ofrecer soluciones.

A pesar de la explosión reciente del mercado de agentes de IA, la mayoría de los proyectos solo han logrado una integración superficial de dos tecnologías. Muchas iniciativas dependen del interés especulativo en criptomonedas para obtener financiación y exposición, en lugar de explorar sinergias técnicas o funcionales profundas con Web3. Como resultado, la valoración de numerosos proyectos ha caído drásticamente.

La raíz de la dificultad para lograr una colaboración sustancial entre IA y Cadena de bloques radica en múltiples problemas estructurales. El más destacado de ellos es la complejidad del procesamiento de datos on-chain: los datos siguen siendo dispersos y la volatilidad técnica es alta. Si el acceso y la utilización de datos pudieran ser tan simples como en los sistemas tradicionales, la industria quizás ya habría logrado resultados más claros.

Este dilema es similar a la falta de un lenguaje común o un verdadero punto de convergencia entre dos poderosas tecnologías de diferentes campos. Cada vez es más evidente que la industria necesita una infraestructura que pueda cerrar la brecha: que complemente las ventajas de la IA y la Cadena de bloques, y que funcione como un punto de encuentro para ambas.

Abordar este desafío requiere 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 de vectores que respalda la mayoría de las innovaciones de IA en la actualidad se está convirtiendo en un habilitador clave.

2. La necesidad de bases de datos vectoriales

Con la proliferación de 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 al convertirlos 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 contexto de la IA.

Las bases de datos tradicionales son como el catálogo de una biblioteca: solo devuelven libros que contienen palabras específicas, mientras que las bases de datos de vectores pueden presentar contenido relacionado. Esto se debe a que el sistema almacena información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en similitudes conceptuales (en lugar de redacciones precisas).

Tomando como ejemplo el diálogo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si la respuesta es "El cielo está especialmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, a pesar de no usar vocabulario emocional explícito. Las bases de datos vectoriales funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados subyacentes en lugar de depender de una coincidencia de vocabulario directo. Esto simula los patrones cognitivos humanos, logrando interacciones de IA más naturales e inteligentes.

En el ámbito de Internet tradicional, el valor de las bases de datos vectoriales ha sido ampliamente reconocido, y múltiples plataformas han recibido grandes inversiones. En comparación, Web3 siempre ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que hace que la fusión de la IA con la Cadena de bloques se quede más en el nivel teórico.

3. Visión de la base de datos vectorial on-chain

Una plataforma de cadena de bloques se destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para desarrolladores. Basada en su base de datos relacional, la plataforma ha comenzado a explorar la profunda integración de la tecnología de cadena de bloques y la IA.

El hito reciente es el lanzamiento de la expansión de funciones que integra PgVector, una herramienta de búsqueda de similitud de vectores de código abierto ampliamente utilizada en bases de datos PostgreSQL. PgVector permite consultas eficientes de textos o imágenes similares, proporcionando utilidad práctica y clara para aplicaciones impulsadas por IA.

PgVector ya tiene una base sólida en el ecosistema tecnológico tradicional. Al integrar PgVector, esta plataforma introduce la capacidad de búsqueda vectorial en Web3, alineando su infraestructura con los estándares probados del stack tecnológico tradicional. Esta integración jugará un papel central en las futuras actualizaciones de la red principal y se considera un primer paso fundamental hacia la interoperabilidad sin fisuras entre IA y Cadena de bloques.

3.1 Entorno de integración integral: la fusión completa de la Cadena de bloques y la IA

El mayor desafío que enfrentan los desarrolladores al intentar combinar la Cadena de bloques y la IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA sobre una Cadena de bloques existente requiere conectar múltiples procesos externos complejos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos on-chain, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.

Esta estructura fragmentada provoca una operación ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre entornos on-chain y off-chain. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también crea graves vulnerabilidades de seguridad: la transmisión de datos entre sistemas agrava el riesgo de ataques de hackers y reduce la transparencia general.

Una plataforma ha proporcionado una solución fundamental al integrar directamente bases de datos de vectores en la cadena de bloques. En esta plataforma, todos los procesos se completan on-chain: las consultas de los usuarios se transforman en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven los resultados, logrando un procesamiento en un único entorno.

Una analogía simple: en el pasado, los desarrolladores necesitaban gestionar componentes por separado, como cocinar requiere comprar una olla, una sartén, una batidora y un horno. Esta plataforma simplifica el proceso al proporcionar una licuadora multifuncional, integrando todas las funciones en un solo sistema.

Este enfoque de integración simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se requieren servicios externos ni código de conexión complejo, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran on-chain, asegurando una total transparencia. Este es el comienzo de la fusión completa entre la Cadena de bloques y la IA.

3.2 Eficiencia de costos: competitividad de precios excepcional en comparación con los servicios existentes

Existe un prejuicio generalizado: los servicios on-chain son "inconvenientes y caros". Especialmente en el modelo tradicional de cadena de bloques, cada transacción genera tarifas de combustible, lo que provoca un aumento significativo en los costos estructurales debido a la congestión de la cadena. La imprevisibilidad de los costos se ha convertido en el principal obstáculo para que las empresas adopten soluciones de cadena de bloques.

Una plataforma aborda los puntos de dolor a través de una arquitectura eficiente y un modelo de negocio diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de la cadena de bloques tradicional, esta plataforma introduce un sistema de alquiler de unidades de computación de servidor (SCU), similar a la estructura de precios de los servicios en la nube más comunes. Este modo de instanciación es coherente con los precios de los servicios en la nube familiares, 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 de la plataforma. Cada SCU ofrece un almacenamiento base determinado, y el costo se expande linealmente con el uso. Los SCU se pueden ajustar de manera flexible según la demanda, lo que permite una asignación de recursos flexible y eficiente. Este modelo, al mantener la descentralización de la red, incorpora una tarificación de uso predecible, lo que mejora significativamente la transparencia y la eficiencia de los costos.

La base de datos vectorial 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 un 57% más bajo que el de las soluciones de bases de datos vectoriales tradicionales comparables.

Esta competitividad de precios proviene de múltiples eficiencias estructurales. La plataforma se beneficia de la optimización tecnológica que adapta PgVector al entorno on-chain, pero el mayor impacto proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen un alto sobreprecio de servicio sobre la infraestructura en la nube, mientras que esta plataforma proporciona 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 otorga a la red una alta disponibilidad de manera natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, se reduce significativamente la necesidad de la infraestructura de alta disponibilidad costosa y de grandes equipos de soporte típicos en el modelo SaaS tradicional, lo que reduce los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.

4. El inicio de la fusión entre la Cadena de bloques y la IA

A pesar de su lanzamiento hace solo un mes, la base de datos de vectores de la plataforma ya ha mostrado un atractivo temprano, con múltiples casos de uso innovadores en desarrollo. Para acelerar la adopción, la plataforma apoya activamente a los constructores al financiar los costos de uso de la base de datos de vectores.

Estas subvenciones reducen las barreras de entrada a los experimentos, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con menor riesgo. Las aplicaciones potenciales abarcan servicios DeFi integrados con IA, 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 de estudio como el "Centro de Investigación AI Web3" desarrollado por un equipo de investigación. Este sistema utiliza la infraestructura de la plataforma para convertir el contenido de investigación y los datos en cadena de proyectos Web3 en incrustaciones vectoriales, para que los agentes de IA proporcionen servicios inteligentes.

Estos agentes de IA pueden consultar datos on-chain directamente a través de la base de datos de vectores de la plataforma, logrando una aceleración significativa de las respuestas. Combinando la capacidad de indexación EVM de la plataforma, el sistema puede analizar actividades en múltiples cadenas de bloques principales. Es importante destacar que el contexto de las conversaciones de los usuarios se almacena on-chain, proporcionando un flujo de recomendaciones completamente transparente para los usuarios finales, como los inversores.

Con el crecimiento de casos de uso diversos, más datos continúan generándose y almacenándose en la plataforma, sentando las bases para el "flywheel 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 un rico conjunto de datos entrenables por IA.

Estos datos acumulados se convierten en materiales de aprendizaje fundamentales para la IA, impulsando la mejora continua del rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacciones de una gran cantidad de usuarios puede ofrecer consejos financieros personalizados más precisos. Estas aplicaciones avanzadas de IA atraen a más usuarios al mejorar la experiencia del usuario, y el crecimiento de usuarios generará una acumulación de datos más rica, formando un ciclo de desarrollo ecológico sostenible.

5. Hoja de ruta futura

Después de la actualización de la red principal, la plataforma se centrará en tres áreas:

1. Mejorar el índice EVM de las principales cadenas de bloques;

2. Ampliar la capacidad de inferencia de la IA para soportar modelos y casos de uso más amplios;

3. Ampliar el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas e infraestructuras más fáciles de usar.

5.1 Innovación en el índice EVM

La complejidad inherente de la Cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo el principal obstáculo para los desarrolladores. Para ello, la plataforma ha lanzado una innovadora solución de índice centrada en el desarrollador, con el objetivo de simplificar fundamentalmente la consulta de datos on-chain. El objetivo es claro: mejorar significativamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, haciendo que los datos de la Cadena de bloques sean más accesibles.

Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear las transacciones de NFT de Ethereum. La plataforma aprende dinámicamente los patrones y estructuras de datos, reemplazando la rígida estructura de consultas predefinidas, para identificar la ruta de recuperación de información más eficiente. Los desarrolladores de juegos pueden analizar al instante el historial de transacciones de objetos on-chain, y los proyectos de DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.

5.2 Expansión de la capacidad de inferencia de IA

El progreso del índice de datos mencionado anteriormente sienta las bases para la expansión de las capacidades de inferencia de IA de la plataforma. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de inferencia de IA en la red de prueba, con un enfoque en el soporte de modelos de IA de código abierto. Es importante destacar que la introducción del cliente de Python ha reducido significativamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en el entorno de la plataforma.

Este desarrollo va más allá de la optimización técnica, reflejando una alineación estratégica con el ritmo acelerado de la innovación de modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de potentes modelos de IA cada vez más diversos en los nodos de proveedores, la plataforma tiene como objetivo romper las fronteras del aprendizaje y razonamiento de IA distribuida.

5.3 Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores

La plataforma está trabajando activamente en la creación de 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 tienen como objetivo mejorar la utilidad y la demanda de la red.

El equipo se centra en áreas de alto impacto como la investigación de agentes de IA, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto contextual y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico: crear una plataforma en la que los desarrolladores puedan construir aplicaciones de valor real para los usuarios. Los índices de datos mejorados y las capacidades de inferencia de IA prevén convertirse en el motor central para el desarrollo de estas aplicaciones.

6. Visión y desafíos del mercado

La base de datos de vectores on-chain de la plataforma la convierte en un competidor líder en el campo de la fusión entre Cadena de bloques y AI. Su enfoque innovador: la integración directa de la base de datos de vectores on-chain, no se ha logrado en otros ecosistemas, resaltando.