AI dan Blockchain: Bab Baru dalam Penggabungan - Analisis Kemajuan Terobosan Database Vektor on-chain

Ringkasan Poin

• Infrastruktur vektor on-chain: Database vektor on-chain pertama berbasis PostgreSQL diluncurkan, menandai langkah penting dalam penggabungan praktis AI dan Blockchain.

• Biaya efektif dan ramah pengembangan: Dengan menyediakan lingkungan integrasi blockchain yang lebih murah dibandingkan dengan solusi industri tradisional, telah menurunkan ambang pengembangan aplikasi AI-Web3.

• Prospek Masa Depan: Rencana untuk memperluas ke indeks EVM, kemampuan inferensi AI, dan dukungan ekosistem pengembang yang lebih luas, diharapkan menjadi pelopor inovasi AI di bidang Web3.

1. Status Integrasi AI dan Blockchain

Perpaduan AI dan Blockchain telah lama menarik perhatian industri. Tantangan yang dihadapi sistem AI terpusat dalam hal transparansi, keandalan, dan prediktabilitas biaya adalah area di mana teknologi blockchain mungkin menawarkan solusi.

Meskipun pasar agen AI baru-baru ini mengalami ledakan, namun sebagian besar proyek hanya mencapai integrasi permukaan dari dua teknologi. Banyak inisiatif bergantung pada minat spekulatif terhadap cryptocurrency untuk mendapatkan dana dan eksposur, alih-alih menjelajahi kolaborasi teknologi atau fungsi yang mendalam dengan Web3. Oleh karena itu, valuasi banyak proyek telah jatuh secara signifikan.

Akar kesulitan dalam mencapai kolaborasi substantif antara AI dan Blockchain terletak pada beberapa masalah struktural. Salah satu yang paling menonjol adalah kompleksitas pemrosesan data on-chain — data masih terfragmentasi dan volatilitas teknologinya tinggi. Jika akses dan penggunaan data bisa semudah sistem tradisional, industri mungkin sudah mencapai hasil yang lebih jelas.

Dilema ini mirip dengan dua teknologi kuat dari bidang yang berbeda yang tidak memiliki bahasa bersama atau titik pertemuan yang nyata. Semakin jelas bahwa industri membutuhkan infrastruktur yang dapat menjembatani kesenjangan - yang dapat melengkapi kekuatan AI dan Blockchain, serta berfungsi sebagai titik pertemuan keduanya.

Menghadapi tantangan ini memerlukan sistem yang memiliki efisiensi biaya dan kinerja tinggi untuk mencocokkan keandalan alat terpusat yang ada. Dalam konteks ini, teknologi basis data vektor yang mendukung sebagian besar inovasi AI saat ini menjadi pemberdaya kunci.

2. Kebutuhan Basis Data Vektor

Dengan semakin populernya aplikasi AI, basis data vektor muncul karena mampu mengatasi keterbatasan sistem basis data tradisional. Basis data ini menyimpan data kompleks seperti teks, gambar, dan audio dengan mengubahnya menjadi bentuk representasi matematis yang disebut "vektor". Karena mengambil data berdasarkan kesamaan (bukan akurasi), basis data vektor lebih sesuai dengan logika pemahaman bahasa dan konteks AI.

Database tradisional seperti katalog perpustakaan—hanya mengembalikan buku yang mengandung kata tertentu, sedangkan database vektor dapat menyajikan konten yang relevan. Ini berkat sistem yang menyimpan informasi dalam bentuk vektor numerik, menangkap hubungan berdasarkan kesamaan konsep (bukan kata-kata yang tepat).

Sebagai contoh percakapan: ketika ditanya "Bagaimana perasaanmu hari ini?", jika dijawab "Langit sangat cerah", kita masih dapat memahami emosi positifnya—meskipun tidak menggunakan kosakata emosi yang jelas. Basis data vektor beroperasi dengan cara serupa, memungkinkan sistem untuk menginterpretasikan makna yang mendasari alih-alih bergantung pada pencocokan kosakata langsung. Ini mensimulasikan pola kognisi manusia, mencapai interaksi AI yang lebih alami dan cerdas.

Di bidang internet tradisional, nilai basis data vektor telah diakui secara luas, dan banyak platform telah menerima investasi besar. Sebaliknya, Web3 selalu sulit untuk mengembangkan solusi yang sebanding, sehingga penggabungan AI dan Blockchain lebih banyak terhenti di tingkat teori.

3. Visi Basis Data Vektor on-chain

Sebuah platform Blockchain menonjol berkat kemampuan pengolahan data terstruktur dan lingkungan yang ramah pengembang. Berdasarkan database relasionalnya, platform ini telah mulai mengeksplorasi integrasi mendalam antara Blockchain dan teknologi AI.

Tonggak sejarah terbaru adalah peluncuran ekstensi fitur yang mengintegrasikan PgVector (alat pencarian kesamaan vektor open-source yang banyak digunakan di basis data PostgreSQL). PgVector mendukung kueri efisien untuk teks atau gambar yang mirip, memberikan kegunaan yang jelas untuk aplikasi yang didorong oleh AI.

PgVector telah memiliki fondasi yang kuat dalam ekosistem teknologi tradisional. Dengan mengintegrasikan PgVector, platform ini akan memperkenalkan kemampuan pencarian vektor ke Web3, menyelaraskan infrastrukturnya dengan standar yang telah teruji dari tumpukan teknologi tradisional. Integrasi ini akan memainkan peran kunci dalam peningkatan mainnet di masa depan, dianggap sebagai langkah dasar menuju interoperabilitas tanpa batas antara AI dan Blockchain.

3.1 Lingkungan Terintegrasi: Integrasi Penuh Blockchain dan AI

Tantangan terbesar bagi pengembang yang mencoba menggabungkan Blockchain dan AI adalah kompleksitas. Membangun aplikasi AI di atas Blockchain yang ada memerlukan proses kompleks yang menghubungkan berbagai sistem eksternal. Misalnya, pengembang perlu menyimpan data di on-chain, menjalankan model AI di server eksternal, dan membangun database vektor yang independen.

Struktur fragmentasi ini menyebabkan operasi yang tidak efisien. Pengguna melakukan query yang diproses di luar rantai, data harus terus-menerus berpindah antara lingkungan on-chain dan off-chain. Ini tidak hanya meningkatkan waktu pengembangan dan biaya infrastruktur, tetapi juga menyebabkan celah keamanan yang serius—transmisi data antar sistem meningkatkan risiko serangan hacker dan mengurangi transparansi keseluruhan.

Sebuah platform menawarkan solusi fundamental dengan mengintegrasikan database vektor langsung ke dalam Blockchain. Di platform ini, semua pemrosesan dilakukan secara on-chain: kueri pengguna diubah menjadi vektor, langsung mencari data serupa di dalam rantai dan mengembalikan hasil, mewujudkan pemrosesan lingkungan tunggal sepanjang proses.

Dengan analogi sederhana: Dulu para pengembang harus mengelola komponen secara terpisah—seperti memasak yang memerlukan pembelian panci, wajan, blender, dan oven. Platform ini menyederhanakan proses dengan menyediakan mesin masak multifungsi yang mengintegrasikan semua fungsi ke dalam satu sistem.

Metode integrasi ini sangat menyederhanakan proses pengembangan. Tidak perlu layanan eksternal dan kode koneksi yang kompleks, mengurangi waktu dan biaya pengembangan. Selain itu, semua data dan pemrosesan dicatat di blockchain, memastikan transparansi penuh. Ini menandai awal dari penggabungan lengkap antara Blockchain dan AI.

3.2 Efisiensi biaya: dibandingkan dengan daya saing harga yang luar biasa dari layanan yang ada

Ada prasangka umum bahwa layanan on-chain "tidak nyaman dan mahal". Terutama dalam model blockchain tradisional, setiap transaksi menghasilkan biaya bahan bakar, dan adanya kekurangan struktural yang signifikan dari biaya yang melonjak akibat kemacetan on-chain. Ketidakpastian biaya menjadi hambatan utama bagi perusahaan dalam mengadopsi solusi blockchain.

Sebuah platform menyelesaikan titik nyeri melalui arsitektur yang efisien dan model bisnis yang berbeda. Berbeda dengan model biaya bahan bakar blockchain tradisional, platform ini memperkenalkan sistem penyewaan unit komputasi server (SCU) — mirip dengan struktur harga layanan cloud mainstream. Model instansiasi ini konsisten dengan harga layanan cloud yang dikenal, menghilangkan fluktuasi biaya yang umum terjadi di jaringan blockchain.

Secara spesifik, pengguna dapat menyewa SCU per minggu menggunakan token asli platform. Setiap SCU menyediakan penyimpanan dasar tertentu, dengan biaya yang berkembang secara linier sesuai dengan penggunaan. SCU dapat disesuaikan secara elastis sesuai kebutuhan, memungkinkan alokasi sumber daya yang fleksibel dan efisien. Model ini mempertahankan desentralisasi jaringan sambil mengintegrasikan penetapan harga berdasarkan penggunaan yang dapat diprediksi - secara signifikan meningkatkan transparansi biaya dan efisiensi.

Basis data vektor platform ini lebih lanjut memperkuat keunggulan biaya. Menurut pengujian dasar internal, biaya operasional bulanan basis data ini 57% lebih rendah dibandingkan solusi basis data vektor tradisional sejenis.

Keunggulan harga ini berasal dari efisiensi struktur ganda. Platform ini diuntungkan dari pengoptimalan teknologi yang mengadaptasi PgVector ke lingkungan on-chain, tetapi dampak yang lebih besar berasal dari model pasokan sumber daya terdesentralisasi. Layanan tradisional menambah premi layanan yang tinggi pada infrastruktur awan, sementara platform ini langsung menyediakan kekuatan komputasi dan penyimpanan melalui operator node, mengurangi lapisan perantara dan biaya terkait.

Struktur terdistribusi juga meningkatkan keandalan layanan. Operasi paralel multi-node membuat jaringan secara alami memiliki ketersediaan tinggi—bahkan jika beberapa node mengalami kegagalan. Oleh karena itu, kebutuhan infrastruktur ketersediaan tinggi yang mahal dan tim dukungan besar yang khas dalam model SaaS tradisional secara signifikan berkurang, yang tidak hanya mengurangi biaya operasional tetapi juga meningkatkan ketahanan sistem.

4. Awal penggabungan Blockchain dan AI

Meskipun baru diluncurkan selama sebulan, basis data vektor platform ini telah menunjukkan daya tarik awal, dengan beberapa kasus penggunaan inovatif yang sedang dikembangkan. Untuk mempercepat adopsi, platform ini secara aktif mendukung para pembangun dengan mendanai biaya penggunaan basis data vektor.

Dukungan ini menurunkan ambang batas eksperimen, memungkinkan pengembang untuk menjelajahi ide-ide baru dengan risiko yang lebih rendah. Aplikasi potensial mencakup layanan DeFi terintegrasi AI, sistem rekomendasi konten yang transparan, platform berbagi data milik pengguna, dan alat manajemen pengetahuan yang didorong oleh komunitas.

Misalkan kasus seperti "Pusat Penelitian AI Web3" yang dikembangkan oleh tim penelitian tertentu. Sistem ini memanfaatkan infrastruktur platform untuk mengubah konten penelitian dan data on-chain proyek Web3 menjadi embedding vektor, yang digunakan oleh agen AI untuk menyediakan layanan cerdas.

Agen AI ini dapat langsung mengakses data on-chain melalui basis data vektor platform, memungkinkan percepatan respons yang signifikan. Dengan kemampuan indeks EVM platform, sistem dapat menganalisis aktivitas di beberapa blockchain utama. Perlu dicatat bahwa konteks percakapan pengguna disimpan on-chain, memberikan aliran rekomendasi yang sepenuhnya transparan bagi pengguna akhir seperti investor.

Seiring pertumbuhan berbagai kasus penggunaan, lebih banyak data terus dihasilkan dan disimpan di platform—meletakkan dasar untuk "AI flywheel". Teks, gambar, dan data transaksi dari aplikasi Blockchain disimpan dalam bentuk vektor terstruktur di basis data, membentuk kumpulan data yang kaya untuk pelatihan AI.

Data akumulasi ini menjadi bahan pembelajaran inti AI, mendorong peningkatan kinerja yang berkelanjutan. Misalnya, AI yang belajar dari pola transaksi pengguna yang sangat besar dapat memberikan saran keuangan yang lebih tepat dan disesuaikan. Aplikasi AI canggih ini menarik lebih banyak pengguna melalui peningkatan pengalaman pengguna, dan pertumbuhan pengguna akan mendorong akumulasi data yang lebih kaya, membentuk siklus pengembangan ekosistem yang berkelanjutan.

5. Peta Jalan Masa Depan

Setelah peningkatan mainnet, platform akan fokus pada tiga bidang utama:

1. Meningkatkan indeks EVM dari Blockchain utama;

2. Memperluas kemampuan inferensi AI untuk mendukung model dan kasus penggunaan yang lebih luas;

3. Memperluas ekosistem pengembang melalui alat dan infrastruktur yang lebih mudah digunakan.

5.1 Inovasi Indeks EVM

Kompleksitas bawaan Blockchain telah lama menjadi hambatan utama bagi para pengembang. Untuk itu, platform ini meluncurkan solusi indeks inovatif yang berfokus pada pengembang, dengan tujuan untuk secara fundamental menyederhanakan pengambilan data on-chain. Tujuannya jelas: dengan meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas pengambilan data secara signifikan, membuat data Blockchain lebih mudah diakses.

Metode ini mewakili perubahan besar dalam cara pelacakan transaksi NFT Ethereum. Platform ini secara dinamis mempelajari pola dan struktur data, menggantikan struktur kueri yang telah ditentukan sebelumnya dan kaku, sehingga dapat mengidentifikasi jalur pengambilan informasi yang paling efisien. Pengembang game dapat menganalisis sejarah transaksi item on-chain secara instan, proyek DeFi dapat dengan cepat melacak aliran transaksi yang kompleks.

5.2 Perluasan Kemampuan Inferensi AI

Kemajuan indeks data yang disebutkan di atas menjadi dasar untuk memperluas kemampuan inferensi AI platform. Proyek ini telah berhasil meluncurkan ekspansi inferensi AI pertama di jaringan pengujian, dengan fokus pada dukungan untuk model AI sumber terbuka. Perlu dicatat bahwa pengenalan klien Python secara signifikan mengurangi kesulitan dalam mengintegrasikan model pembelajaran mesin di lingkungan platform.

Perkembangan ini melampaui pengoptimalan teknologi, mencerminkan penyelarasan strategis yang cepat dengan inovasi model AI. Dengan mendukung operasi model AI yang kuat dan semakin beragam langsung di node penyedia, platform bertujuan untuk melampaui batasan pembelajaran dan penalaran AI terdistribusi.

5.3 Strategi Ekspansi Ekosistem Pengembang

Platform sedang aktif membangun kerja sama, melepaskan seluruh potensi teknologi basis data vektor, dengan fokus pada pengembangan aplikasi yang didorong oleh AI. Upaya ini bertujuan untuk meningkatkan utilitas dan permintaan jaringan.

Tim menargetkan bidang berpengaruh tinggi seperti penelitian AI, sistem rekomendasi terdesentralisasi, pencarian teks yang kontekstual, dan pencarian kesamaan semantik. Rencana ini melampaui dukungan teknologi - menciptakan platform di mana pengembang dapat membangun aplikasi yang memberikan nilai nyata bagi pengguna. Indeks data yang ditingkatkan sebelumnya dan kemampuan penalaran AI diharapkan menjadi mesin inti untuk pengembangan aplikasi ini.

6. Visi dan Tantangan Pasar

Database vektor on-chain dari platform ini menjadikannya pesaing terdepan di bidang integrasi blockchain-AI. Pendekatan inovatifnya—integrasi langsung database vektor on-chain—belum terwujud di ekosistem lain, menonjol.