A nova era da fusão entre AI e Blockchain: análise dos avanços revolucionários dos bancos de dados vetoriais na cadeia

Resumo dos pontos principais

• Infraestrutura de vetor na cadeia: o primeiro banco de dados de vetor na cadeia baseado em PostgreSQL foi lançado, marcando um passo importante na fusão prática da IA com o Blockchain.

• Custo-benefício e facilidade de desenvolvimento: ao oferecer um ambiente de integração Blockchain com custos mais baixos do que as soluções tradicionais do setor, reduziu a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações AI-Web3.

• Perspectivas futuras: planeia expandir-se para indexação EVM, capacidades de inferência de IA e um suporte mais amplo para a ecologia de desenvolvedores, com potencial para se tornar um pioneiro em inovações de IA no campo do Web3.

1. O estado atual da fusão entre AI e Blockchain

A interseção entre a IA e o Blockchain tem atraído a atenção da indústria há muito tempo. Os desafios enfrentados pelos sistemas de IA centralizados, como transparência, confiabilidade e previsibilidade de custos, são precisamente as áreas onde a tecnologia Blockchain pode oferecer soluções.

Embora o mercado de agentes de IA tenha experimentado um surto recente, a maioria dos projetos apenas conseguiu uma integração superficial de duas tecnologias. Muitas iniciativas dependem do interesse especulativo em criptomoedas para obter financiamento e exposição, em vez de explorar a sinergia técnica ou funcional profunda com o Web3. Assim, a avaliação de muitos projetos caiu drasticamente.

A raiz da dificuldade em alcançar uma colaboração substancial entre AI e Blockchain reside em vários problemas estruturais. O mais proeminente deles é a complexidade do processamento de dados na cadeia — os dados permanecem dispersos e a volatilidade técnica é alta. Se o acesso e a utilização de dados fossem tão simples quanto nos sistemas tradicionais, a indústria talvez já tivesse alcançado resultados mais claros.

Este dilema é semelhante à falta de uma linguagem comum ou de um verdadeiro ponto de fusão entre duas grandes tecnologias de diferentes domínios. Torna-se cada vez mais evidente que o setor precisa de uma infraestrutura que possa fechar a lacuna - que complemente as vantagens da IA e do Blockchain, e que sirva como um ponto de interseção entre ambas.

Para enfrentar este desafio, é necessário um sistema que combine eficiência de custos e alto desempenho, a fim de corresponder à fiabilidade das ferramentas centralizadas existentes. Nesse contexto, a tecnologia de bases de dados vetoriais, que sustenta a maioria das inovações em IA hoje, está a tornar-se um capacitado chave.

2. A Necessidade de Bancos de Dados de Vetores

Com a popularização das aplicações de IA, os bancos de dados vetoriais têm ganhado destaque por resolverem as limitações dos sistemas de bancos de dados tradicionais. Estes bancos de dados armazenam dados complexos, como texto, imagem e áudio, ao convertê-los em uma representação matemática chamada "vetor". Devido à recuperação de dados baseada na similaridade (em vez da precisão), os bancos de dados vetoriais estão mais alinhados com a lógica de compreensão de linguagem e contexto da IA.

Bancos de dados tradicionais são como catálogos de bibliotecas - devolvem apenas os livros que contêm palavras específicas, enquanto os bancos de dados vetoriais podem apresentar conteúdos relacionados. Isso se deve ao fato de que o sistema armazena informações na forma de vetores numéricos, capturando relações baseadas em similaridade conceitual (em vez de redação precisa).

Tomando o diálogo como exemplo: quando perguntado "como você está se sentindo hoje?", se a resposta for "o céu está especialmente limpo", ainda conseguimos entender a sua emoção positiva — embora não tenha utilizado um vocabulário emocional explícito. Os bancos de dados vetoriais funcionam de maneira semelhante, permitindo que o sistema interprete significados subjacentes em vez de depender de correspondência direta de palavras. Isso simula os padrões cognitivos humanos, permitindo interações de IA mais naturais e inteligentes.

No domínio da Internet tradicional, o valor dos bancos de dados vetoriais já é amplamente reconhecido, tendo várias plataformas recebido enormes investimentos. Em contraste, o Web3 sempre teve dificuldade em desenvolver soluções comparáveis, o que faz com que a fusão de IA e Blockchain permaneça mais no nível teórico.

3. Visão do banco de dados vetorial na cadeia

Uma plataforma de Blockchain destacou-se pela sua capacidade de processamento de dados estruturados e um ambiente amigável para desenvolvedores. Baseando-se na sua base de dados relacional, a plataforma começou a explorar a integração profunda entre Blockchain e tecnologias de IA.

Recentemente, foi lançado um marco com a integração do PgVector, uma ferramenta de busca de similaridade de vetores de código aberto amplamente utilizada no banco de dados PostgreSQL. O PgVector suporta consultas eficientes de textos ou imagens semelhantes, proporcionando utilidade prática para aplicações impulsionadas por IA.

PgVector já está solidamente estabelecido no ecossistema tecnológico tradicional. Ao integrar o PgVector, esta plataforma traz a capacidade de busca por vetores para o Web3, alinhando sua infraestrutura com os padrões comprovados do stack tecnológico tradicional. Esta integração desempenhará um papel central nas futuras atualizações da mainnet, sendo vista como um passo fundamental rumo à interoperabilidade perfeita entre AI e Blockchain.

3.1 Ambiente de integração integrada: a fusão completa entre Blockchain e AI

O maior desafio para os desenvolvedores que tentam combinar Blockchain e IA é a complexidade. Criar aplicações de IA em blocos existentes requer um processo complexo de conexão a vários sistemas externos. Por exemplo, os desenvolvedores precisam armazenar dados na cadeia, executar modelos de IA em servidores externos e construir um banco de dados de vetores independente.

Esta estrutura fragmentada leva a uma operação ineficiente. As consultas dos usuários são processadas na cadeia, e os dados precisam migrar continuamente entre ambientes on-chain e off-chain. Isso não só aumenta o tempo de desenvolvimento e os custos de infraestrutura, mas também causa sérias vulnerabilidades de segurança - a transferência de dados entre sistemas aumenta o risco de ataques de hackers e diminui a transparência geral.

Uma plataforma oferece uma solução fundamental ao integrar diretamente bancos de dados vetoriais na Blockchain. Nesta plataforma, todo o processamento é realizado na cadeia: as consultas dos usuários são convertidas em vetores, que são pesquisados diretamente na cadeia para encontrar dados semelhantes e retornar resultados, permitindo o processamento em um único ambiente de todo o fluxo.

Uma analogia simples: no passado, os desenvolvedores precisavam gerenciar componentes separadamente - assim como na cozinha, onde é necessário comprar panelas, frigideiras, liquidificadores e fornos. Esta plataforma simplifica o processo ao oferecer um robot de cozinha multifuncional, integrando todas as funcionalidades num único sistema.

Este método de integração simplifica drasticamente o processo de desenvolvimento. Não são necessários serviços externos nem códigos de conexão complexos, reduzindo o tempo e o custo de desenvolvimento. Além disso, todos os dados e processos são registrados na cadeia, garantindo total transparência. Isso marca o início da fusão completa entre Blockchain e IA.

3.2 Eficiência de custos: Comparado à competitividade de preços superior dos serviços existentes

Existe um preconceito generalizado: os serviços na cadeia são "inconvenientes e caros". Especialmente nos modelos tradicionais de Blockchain, cada transação gera uma taxa de combustível, e as falhas estruturais que levam ao aumento dos custos devido à congestão na cadeia são significativas. A imprevisibilidade dos custos torna-se o principal obstáculo para as empresas adotarem soluções de Blockchain.

Uma plataforma resolve pontos críticos através de uma arquitetura eficiente e um modelo de negócios diferenciado. Diferente do modelo de taxas de combustível tradicional do Blockchain, esta plataforma introduz um sistema de aluguer de unidades de computação de servidor (SCU) - semelhante à estrutura de preços dos serviços de nuvem populares. Este modelo de instanciação é consistente com a estrutura de preços familiar dos serviços de nuvem, eliminando a volatilidade de custos comum nas redes de blockchain.

Especificamente, os usuários podem alugar SCU semanalmente usando o token nativo da plataforma. Cada SCU oferece uma determinada capacidade de armazenamento base, com custos que se expandem linearmente conforme o uso. Os SCUs podem ser ajustados de forma flexível de acordo com a demanda, permitindo uma alocação de recursos eficiente e flexível. Este modelo mantém a descentralização da rede, enquanto integra uma tarifação previsível com base no uso - aumentando significativamente a transparência e eficiência dos custos.

A base de dados vetorial da plataforma reforça ainda mais a vantagem de custo. De acordo com testes de referência internos, o custo operativo mensal desta base de dados é 57% inferior ao de soluções de base de dados vetoriais tradicionais semelhantes.

Este preço competitivo resulta de múltiplas eficiências estruturais. A plataforma beneficia-se da otimização técnica que adapta o PgVector ao ambiente na cadeia, mas o impacto maior vem do seu modelo de fornecimento de recursos descentralizado. Os serviços tradicionais impõem uma alta sobretaxa de serviços sobre a infraestrutura de nuvem, enquanto esta plataforma fornece diretamente poder de computação e armazenamento através de operadores de nós, reduzindo as camadas intermédias e os custos associados.

A estrutura distribuída também aumenta a confiabilidade do serviço. A operação paralela de múltiplos nós torna a rede naturalmente altamente disponível — mesmo que alguns nós falhem. Assim, a necessidade típica de infraestrutura de alta disponibilidade e grandes equipes de suporte, comuns no modelo SaaS tradicional, é significativamente reduzida, diminuindo os custos operacionais e aumentando a resiliência do sistema.

4. O início da fusão entre Blockchain e IA

Apesar de ter sido lançado há apenas um mês, o banco de dados vetorial da plataforma já demonstra atração inicial, com vários casos de uso inovadores em desenvolvimento. Para acelerar a adoção, a plataforma está ativamente a apoiar os construtores, financiando os custos de utilização do banco de dados vetorial.

Esses financiamentos reduzem as barreiras experimentais, permitindo que os desenvolvedores explorem novas ideias com menor risco. As aplicações potenciais incluem serviços DeFi integrados com IA, sistemas de recomendação de conteúdo transparentes, plataformas de compartilhamento de dados de propriedade do usuário e ferramentas de gestão do conhecimento impulsionadas pela comunidade.

Suponha um caso onde uma equipe de pesquisa desenvolveu o "Centro de Pesquisa AI Web3". Este sistema utiliza a infraestrutura da plataforma para transformar o conteúdo da pesquisa e os dados na cadeia dos projetos Web3 em embeddings vetoriais, para que os agentes de IA possam fornecer serviços inteligentes.

Esses agentes de IA podem consultar dados na cadeia diretamente através do banco de dados vetorial da plataforma, alcançando uma resposta significativamente mais rápida. Combinando a capacidade de indexação EVM da plataforma, o sistema pode analisar atividades em várias blockchains principais. Vale a pena notar que o contexto da conversa do usuário é armazenado na cadeia, proporcionando um fluxo de recomendações totalmente transparente para investidores e outros usuários finais.

Com o crescimento da diversidade de casos de uso, mais dados continuam a ser gerados e armazenados na plataforma - estabelecendo a base para o "flywheel da IA". Textos, imagens e dados de transações provenientes de aplicações Blockchain são armazenados em formato de vetor estruturado na base de dados, formando um rico conjunto de dados treináveis para IA.

Esses dados acumulados tornam-se materiais de aprendizado essenciais para a IA, impulsionando a melhoria contínua do desempenho. Por exemplo, a IA que aprende com os padrões de transação de um grande número de usuários pode oferecer conselhos financeiros personalizados mais precisos. Essas aplicações avançadas de IA atraem mais usuários ao melhorar a experiência do usuário, e o crescimento do número de usuários, por sua vez, gera um acúmulo de dados mais rico, formando um ciclo fechado de desenvolvimento sustentável do ecossistema.

5. Roteiro Futuro

Após a atualização da mainnet, a plataforma irá focar em três áreas:

1. Aumentar o índice EVM da Blockchain mainstream;

2. Expandir a capacidade de raciocínio da IA para suportar uma gama mais ampla de modelos e casos de uso;

3. Expandir o ecossistema de desenvolvedores através de ferramentas e infraestruturas mais fáceis de usar.

5.1 Inovação do índice EVM

A complexidade inerente ao Blockchain tem sido há muito um dos principais obstáculos para os desenvolvedores. Para isso, a plataforma lançou uma solução de índice inovadora centrada no desenvolvedor, com o objetivo de simplificar fundamentalmente a consulta de dados na cadeia. O objetivo é claro: aumentar significativamente a eficiência e flexibilidade das consultas, tornando os dados do Blockchain mais acessíveis.

Este método representa uma mudança significativa na forma como o rastreamento de transações de NFT no Ethereum é feito. A plataforma aprende dinamicamente os padrões e estruturas de dados, substituindo a rígida estrutura de consultas pré-definidas, permitindo identificar o caminho de recuperação de informações mais eficiente. Os desenvolvedores de jogos podem analisar instantaneamente o histórico de transações de itens na cadeia, enquanto os projetos DeFi podem rastrear rapidamente fluxos de transações complexas.

5.2 Expansão da capacidade de raciocínio da IA

Os progressos referidos na indexação de dados estabelecem a base para a expansão da capacidade de inferência de IA da plataforma. O projeto já lançou com sucesso a primeira expansão de inferência de IA na rede de testes, com foco no suporte a modelos de IA de código aberto. É importante notar que a introdução do cliente Python diminuiu significativamente a dificuldade de integrar modelos de aprendizado de máquina no ambiente da plataforma.

Este desenvolvimento vai além da otimização técnica, refletindo um alinhamento estratégico com a rápida inovação dos modelos de IA. Ao apoiar a execução direta de modelos de IA poderosos e cada vez mais diversificados nos nós dos fornecedores, a plataforma visa ultrapassar as fronteiras do aprendizado e raciocínio de IA distribuída.

5.3 Estratégia de Expansão do Ecossistema de Desenvolvedores

A plataforma está ativamente a estabelecer parcerias, desbloqueando todo o potencial da tecnologia de bases de dados vetoriais, com foco no desenvolvimento de aplicações impulsionadas por IA. Esses esforços visam melhorar a utilidade e a demanda da rede.

A equipe visa áreas de alto impacto, como pesquisa em IA, sistemas de recomendação descentralizados, buscas textuais contextuais e buscas de similaridade semântica. O plano vai além do suporte técnico - cria uma plataforma onde os desenvolvedores podem construir aplicações que geram valor real para os usuários. A capacidade de indexação de dados aprimorada e raciocínio em IA anteriormente mencionada promete se tornar o motor central para o desenvolvimento dessas aplicações.

6. Visão e Desafios de Mercado

A base de dados vetorial na cadeia da plataforma torna-a um concorrente líder no campo da fusão Blockchain-AI. A sua abordagem inovadora - integração direta da base de dados vetorial na cadeia - ainda não foi realizada em outros ecossistemas, destacando.