L'ère nouvelle de la fusion de l'IA et de la Blockchain : Analyse des avancées révolutionnaires des bases de données vectorielles off-chain.

Résumé des points clés

• Infrastructure vectorielle off-chain : le premier base de données vectorielle off-chain basé sur PostgreSQL fait son apparition, marquant une étape importante dans la fusion pratique de l'IA et de la Blockchain.

• Rentabilité et convivialité de développement : en offrant un environnement d'intégration Blockchain à un coût inférieur à celui des solutions industrielles traditionnelles, cela réduit le seuil d'entrée pour le développement d'applications AI-Web3.

• Perspectives d'avenir : prévoyons d'étendre l'index EVM, la capacité de raisonnement AI et un soutien plus large à l'écosystème des développeurs, avec l'espoir de devenir un précurseur de l'innovation AI dans le domaine du Web3.

1. L'état actuel de la fusion de l'IA et de la Blockchain

L'intersection de l'IA et de la Blockchain attire depuis longtemps l'attention de l'industrie. Les défis de transparence, de fiabilité et de prévisibilité des coûts auxquels sont confrontés les systèmes d'IA centralisés sont précisément les domaines où la technologie Blockchain pourrait offrir des solutions.

Bien que le marché des agents AI ait connu une explosion récente, la plupart des projets n'ont réalisé qu'une intégration superficielle de deux technologies. De nombreuses initiatives dépendent de l'intérêt spéculatif des cryptomonnaies pour obtenir des financements et une visibilité, plutôt que d'explorer une synergie technique ou fonctionnelle profonde avec le Web3. Par conséquent, la valorisation de nombreux projets a fortement chuté.

La racine des difficultés à réaliser une réelle synergie entre l'IA et la Blockchain réside dans plusieurs problèmes structurels. Le plus marquant d'entre eux est la complexité du traitement des données off-chain : les données restent éparpillées et la volatilité technologique est forte. Si l'accès et l'utilisation des données pouvaient être aussi simples que dans les systèmes traditionnels, l'industrie aurait peut-être déjà obtenu des résultats plus clairs.

Cette situation ressemble à un manque de langage commun ou de véritable point de fusion entre deux puissantes technologies provenant de domaines différents. Il devient de plus en plus évident que l'industrie a besoin d'une infrastructure capable de combler le fossé - qui puisse à la fois compléter les avantages de l'IA et du Blockchain, tout en servant de point de convergence pour les deux.

Pour relever ce défi, il est nécessaire de disposer de systèmes à la fois rentables et performants, capables d'égaler la fiabilité des outils centralisés existants. Dans ce contexte, la technologie des bases de données vectorielles, qui soutient la plupart des innovations en IA aujourd'hui, devient un acteur clé.

2. La nécessité des bases de données vectorielles

Avec la popularité croissante des applications d'IA, les bases de données vectorielles émergent en raison de leur capacité à surmonter les limitations des systèmes de bases de données traditionnels. Ces bases de données stockent des données complexes telles que du texte, des images et de l'audio en les transformant en représentations mathématiques appelées "vecteurs". En raison de la recherche de données basée sur la similarité (et non sur la précision), les bases de données vectorielles sont plus en phase avec la logique de compréhension du langage et du contexte par l'IA.

Les bases de données traditionnelles sont comme un catalogue de bibliothèque - elles ne renvoient que les livres contenant des mots spécifiques, tandis que les bases de données vectorielles peuvent présenter du contenu pertinent. Cela est dû au fait que le système stocke les informations sous forme de vecteurs numériques, capturant les relations basées sur la similarité conceptuelle (plutôt que sur la formulation exacte).

Prenons un exemple de dialogue : lorsqu'on demande "Comment te sens-tu aujourd'hui ?", si la réponse est "Le ciel est particulièrement ensoleillé", nous pouvons toujours comprendre son humeur positive - même sans utiliser de vocabulaire émotionnel explicite. Les bases de données vectorielles fonctionnent de manière similaire, permettant au système d'interpréter les significations potentielles plutôt que de se fier à une correspondance directe des mots. Cela simule les modes de cognition humaine, réalisant une interaction IA plus naturellement intelligente.

Dans le domaine de l'Internet traditionnel, la valeur des bases de données vectorielles est largement reconnue, et plusieurs plateformes ont reçu d'importants investissements. En revanche, le Web3 a toujours du mal à développer des solutions comparables, ce qui fait que l'intégration de l'IA et de la Blockchain reste davantage au niveau théorique.

3. Vision de la base de données vectorielle off-chain

Une plateforme de Blockchain se distingue par sa capacité à traiter des données structurées et un environnement convivial pour les développeurs. S'appuyant sur sa base de données relationnelle, cette plateforme a commencé à explorer l'intégration approfondie des technologies Blockchain et AI.

Le récent jalon est le lancement d'une extension de fonctionnalité intégrant PgVector, un outil de recherche de similarité vectorielle open source largement utilisé dans les bases de données PostgreSQL. PgVector prend en charge des requêtes efficaces pour des textes ou des images similaires, offrant ainsi une utilité claire pour les applications alimentées par l'IA.

PgVector est déjà solidement ancré dans l'écosystème technologique traditionnel. En intégrant PgVector, cette plateforme introduit des capacités de recherche par vecteur dans le Web3, alignant son infrastructure sur les normes éprouvées des piles technologiques traditionnelles. Cette intégration jouera un rôle central dans les futures mises à niveau de la chaîne principale, considérée comme une première étape fondamentale vers une interopérabilité transparente entre l'IA et la Blockchain.

3.1 Environnement intégré : Fusion complète de la Blockchain et de l'IA

Le principal défi auquel les développeurs doivent faire face pour combiner Blockchain et IA est la complexité. Créer des applications IA sur une Blockchain existante nécessite de connecter des processus complexes avec plusieurs systèmes externes. Par exemple, les développeurs doivent stocker des données on-chain, exécuter des modèles d'IA sur des serveurs externes et construire une base de données vectorielle indépendante.

Cette structure fragmentée entraîne une opération inefficace. Les utilisateurs effectuent des requêtes traitées hors chaîne, et les données doivent être en permanence migrées entre les environnements on-chain et off-chain. Cela augmente non seulement le temps de développement et les coûts d'infrastructure, mais crée également de graves vulnérabilités de sécurité - le transfert de données entre les systèmes augmente le risque de cyberattaques et réduit la transparence globale.

Une plateforme a fourni une solution fondamentale en intégrant directement une base de données vectorielle à la Blockchain. Sur cette plateforme, tous les traitements sont effectués en chaîne : les requêtes des utilisateurs sont transformées en vecteurs, permettant une recherche de données similaires directement sur la chaîne et le retour des résultats, réalisant un traitement complet dans un environnement unique.

Pour expliquer par une analogie simple : dans le passé, les développeurs devaient gérer séparément les composants - tout comme cuisiner nécessitait d'acheter une casserole, une poêle, un mixeur et un four. Cette plateforme simplifie le processus en fournissant un robot culinaire multifonction, intégrant toutes les fonctionnalités dans un seul système.

Cette méthode d'intégration simplifie considérablement le processus de développement. Il n'est pas nécessaire d'utiliser des services externes et un code de connexion complexe, ce qui réduit le temps et les coûts de développement. De plus, toutes les données et traitements sont enregistrés off-chain, garantissant une transparence totale. Cela marque le début de l'intégration complète entre Blockchain et l'IA.

3.2 Efficacité des coûts : une compétitivité des prix exceptionnelle par rapport aux services existants

Il existe un préjugé général : les services off-chain sont "incommodes et coûteux". Cela est particulièrement vrai dans les modèles traditionnels de Blockchain, où chaque transaction génère des frais de carburant et la structure des coûts augmente considérablement en raison de la congestion de la chaîne. L'imprévisibilité des coûts est le principal obstacle à l'adoption des solutions Blockchain par les entreprises.

Une plateforme résout les points de douleur grâce à une architecture efficace et un modèle commercial différencié. Contrairement au modèle de frais de carburant des blockchains traditionnelles, cette plateforme introduit un système de location d'unités de calcul de serveur (SCU) - similaire à la structure de prix des services cloud mainstream. Ce modèle d'instanciation est cohérent avec le prix des services cloud familiers, éliminant les fluctuations de coûts courantes dans les réseaux blockchain.

Plus précisément, les utilisateurs peuvent louer des SCU par semaine en utilisant le jeton natif de la plateforme. Chaque SCU offre un certain stockage de base, le coût s'étendant de manière linéaire en fonction de l'utilisation. Les SCU peuvent être ajustés de manière flexible en fonction des besoins, permettant une allocation des ressources flexible et efficace. Ce modèle intègre une tarification basée sur une utilisation prévisible tout en maintenant la décentralisation du réseau — améliorant considérablement la transparence et l'efficacité des coûts.

La base de données vectorielle de cette plateforme renforce davantage l'avantage en matière de coûts. Selon les tests de référence internes, le coût d'exploitation mensuel de cette base de données est inférieur de 57 % à celui des solutions de bases de données vectorielles traditionnelles similaires.

Cette compétitivité des prix provient d'une efficacité structurelle multiple. La plateforme bénéficie de l'optimisation technique de l'adaptation de PgVector à un environnement Blockchain, mais l'impact le plus important vient de son modèle de fourniture de ressources décentralisé. Les services traditionnels s'ajoutent à une infrastructure cloud avec une forte prime de service, tandis que cette plateforme fournit directement la puissance de calcul et le stockage par le biais d'opérateurs de nœuds, réduisant ainsi les couches intermédiaires et les coûts associés.

La structure distribuée améliore également la fiabilité des services. Le fonctionnement parallèle de plusieurs nœuds confère au réseau une haute disponibilité par nature - même en cas de défaillance de nœuds individuels. Par conséquent, les besoins en infrastructures de haute disponibilité coûteuses et en grandes équipes de support, typiques des modèles SaaS traditionnels, sont considérablement réduits, ce qui diminue les coûts d'exploitation tout en renforçant la résilience du système.

4. Le début de la fusion entre Blockchain et AI

Bien qu'il n'ait été lancé que depuis un mois, la base de données vectorielle de la plateforme a déjà montré une attraction précoce, avec plusieurs cas d'utilisation innovants en cours de développement. Pour accélérer l'adoption, la plateforme soutient activement les constructeurs en finançant les coûts d'utilisation de la base de données vectorielle.

Ces financements abaissent le seuil d'entrée pour les expérimentations, permettant aux développeurs d'explorer de nouvelles idées avec un risque réduit. Les applications potentielles couvrent l'intégration de l'IA dans les services DeFi, les systèmes de recommandation de contenu transparents, les plateformes de partage de données détenues par les utilisateurs et les outils de gestion des connaissances pilotés par la communauté.

Supposons un cas d'étude comme le "Hub de recherche AI Web3" développé par une équipe de recherche. Ce système utilise l'infrastructure de la plateforme pour transformer le contenu de recherche et les données on-chain des projets Web3 en embeddings vectoriels, afin de fournir des services intelligents via des agents IA.

Ces agents IA peuvent interroger directement les données de la Blockchain via la base de données vectorielle de la plateforme, permettant un accélération significative des réponses. Couplé à la capacité d'indexation EVM de la plateforme, le système peut analyser les activités sur plusieurs Blockchains majeures. Il convient de noter que le contexte des conversations des utilisateurs est stocké sur la Blockchain, offrant un flux de recommandations totalement transparent pour les investisseurs et autres utilisateurs finaux.

Avec la croissance des cas d'utilisation diversifiés, de plus en plus de données continuent d'être générées et stockées sur la plateforme - établissant ainsi une base pour le "flywheel AI". Les textes, images et données de transactions provenant des applications Blockchain sont stockés sous forme de vecteurs structurés dans une base de données, formant un riche ensemble de données d'entraînement pour l'IA.

Ces données accumulées deviennent des matériaux d'apprentissage essentiels pour l'IA, stimulant une amélioration continue des performances. Par exemple, l'IA qui apprend à partir des modèles de transaction de millions d'utilisateurs peut offrir des conseils financiers personnalisés plus précis. Ces applications avancées de l'IA attirent davantage d'utilisateurs en améliorant l'expérience utilisateur, et la croissance des utilisateurs engendrera une accumulation de données encore plus riche, formant ainsi une boucle de développement durable de l'écosystème.

5. Feuille de route future

Après la mise à niveau du réseau principal, la plateforme se concentrera sur trois domaines :

1. Améliorer l'index EVM des blockchains mainstream ;

2. Étendre les capacités de raisonnement de l'IA pour soutenir un plus large éventail de modèles et de cas d'utilisation ;

3. Élargir l'écosystème des développeurs grâce à des outils et des infrastructures plus faciles à utiliser.

5.1 Innovation d'index EVM

La complexité inhérente à la Blockchain a longtemps été le principal obstacle pour les développeurs. Pour y remédier, la plateforme a lancé une solution d'indexation innovante centrée sur les développeurs, visant à simplifier fondamentalement la requête de données off-chain. L'objectif est clair : en améliorant considérablement l'efficacité et la flexibilité des requêtes, rendre les données Blockchain plus accessibles.

Cette méthode représente un changement majeur dans la manière de suivre les transactions NFT sur Ethereum. La plateforme apprend dynamiquement les modèles et structures de données, remplaçant les structures de requêtes rigides et prédéfinies, afin d'identifier les chemins de récupération d'informations les plus efficaces. Les développeurs de jeux peuvent analyser instantanément l'historique des transactions d'objets on-chain, et les projets DeFi peuvent suivre rapidement des flux de transactions complexes.

5.2 Extension des capacités de raisonnement de l'IA

Les progrès de l'indexation des données mentionnés précédemment jettent les bases de l'expansion des capacités de raisonnement AI de la plateforme. Le projet a réussi à lancer le premier élargissement du raisonnement AI sur le réseau de test, en mettant l'accent sur le support des modèles AI open source. Il convient de noter que l'introduction du client Python a considérablement réduit la difficulté d'intégration des modèles d'apprentissage automatique dans l'environnement de la plateforme.

Ce développement va au-delà de l'optimisation technologique, reflétant un alignement stratégique rapide avec l'innovation des modèles d'IA. En soutenant l'exécution directe de modèles d'IA puissants de plus en plus diversifiés sur les nœuds des fournisseurs, la plateforme vise à franchir les frontières de l'apprentissage et du raisonnement en IA distribuée.

5.3 Stratégie d'expansion de l'écosystème des développeurs

La plateforme s'efforce activement d'établir des partenariats pour libérer tout le potentiel de la technologie des bases de données vectorielles, en se concentrant particulièrement sur le développement d'applications alimentées par l'IA. Ces efforts visent à améliorer l'utilité et la demande du réseau.

L'équipe se concentre sur des domaines à fort impact tels que la recherche en IA, les systèmes de recommandation décentralisés, la recherche de texte contextuelle et la recherche de similarité sémantique. Ce plan va au-delà du soutien technique - il s'agit de créer une plateforme sur laquelle les développeurs peuvent construire des applications générant une véritable valeur pour les utilisateurs. Les capacités d'indexation des données améliorées et de raisonnement en IA devraient devenir le moteur central du développement de ces applications.

6. Vision et défis du marché

La base de données vectorielle on-chain de la plateforme en fait un concurrent de premier plan dans le domaine de la fusion Blockchain-AI. Son approche innovante - l'intégration directe de la base de données vectorielle on-chain - n'a pas encore été réalisée dans d'autres écosystèmes, mettant en avant