AI та Блокчейн: нова глава об'єднання технологій: аналіз突破них досягнень у базах даних векторів у блокчейні

Огляд основних моментів

• У блокчейні векторна інфраструктура: перша у світі векторна база даних на основі PostgreSQL була представлена, що знаменує важливий крок у практичній інтеграції ШІ та блокчейну.

• Вартість та дружність до розробників: шляхом надання блокчейн-інтеграційного середовища з нижчими витратами, ніж традиційні галузеві рішення, знижено бар'єри для розробки AI-Web3 додатків.

• Перспективи на майбутнє: планується розширення до індексації EVM, можливостей AI-інференції та більш широкої підтримки екосистеми розробників, що має всі шанси стати піонером AI-інновацій у сфері Web3.

1. Стан інтеграції AI та Блокчейн

Пер交汇 AI та Блокчейн тривалий час привертає увагу галузі. Виклики, з якими стикаються централізовані AI системи, такі як прозорість, надійність та передбачуваність витрат, є саме тими сферами, де технологія Блокчейн може запропонувати рішення.

Незважаючи на те, що ринок агентів штучного інтелекту нещодавно зазнав сплеску, більшість проєктів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато ініціатив покладаються на спекулятивний інтерес до криптовалют для отримання фінансування та曝光, а не на дослідження глибокої технологічної або функціональної синергії з Web3. Внаслідок цього оцінки багатьох проєктів значно знизилися.

Корінь труднощів у досягненні суттєвої співпраці між ШІ та Блокчейном полягає в ряді структурних проблем. Найбільш помітною є складність обробки даних у блокчейні — дані залишаються розрізненими, а технологічна волатильність є високою. Якби доступ до даних та їх використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже досягла б більш чітких результатів.

Ця проблема подібна до відсутності спільної мови або справжньої точки злиття між двома потужними технологіями з різних сфер. Все більш очевидно, що галузі потрібна інфраструктура, яка зможе подолати цю прірву — яка б доповнювала переваги AI та Блокчейн, а також слугувала б точкою перетворення обох.

Відповідь на цей виклик потребує системи, яка поєднує вартісну ефективність та високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, що підтримує більшість сучасних інновацій у сфері штучного інтелекту, стає ключовим фактором.

2. Необхідність векторних баз даних

З поширенням застосувань ШІ, векторні бази даних стали помітними через їх здатність вирішувати обмеження традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо, перетворюючи їх у математичні репрезентації, звані "векторами". Завдяки пошуку даних на основі схожості (а не точності), векторні бази даних краще відповідають логіці розуміння мови та контексту ШІ.

Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек — вони лише повертають книги, що містять певні слова, тоді як векторні бази даних можуть відображати відповідний контент. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у вигляді числових векторів, захоплюючи відносини на основі концептуальної схожості (а не точних формулювань).

Наприклад, в діалозі: коли запитують "Як ти сьогодні?", якщо відповідь "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції — хоча не було використано чітких емоційних слів. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися лише на пряму відповідність слів. Це імітує людські когнітивні моделі, реалізуючи більш природну інтелектуальну взаємодію AI.

У традиційній сфері Інтернету цінність векторних баз даних вже отримала широке визнання, кілька платформ отримали величезні інвестиції. У порівнянні з цим, Web3 завжди важко розвивати порівнянні рішення, що призводить до того, що злиття ШІ та блокчейн більше залишається на теоретичному рівні.

3. Візія векторних баз даних у блокчейні

Деяка Блокчейн платформа вирізняється завдяки здатності обробки структурованих даних та дружньому середовищу для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, ця платформа вже почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейн та AI технологій.

Нещодавнє досягнення полягає в запуску розширення функцій, яке інтегрувало PgVector (інструмент для пошуку подібності векторів з відкритим кодом, який широко використовується в базі даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит подібних текстів або зображень, забезпечуючи чітку практичність для додатків на базі штучного інтелекту.

PgVector вже міцно закріпився в традиційній технологічній екосистемі. Завдяки інтеграції PgVector ця платформа вводить можливості векторного пошуку у Web3, узгоджуючи свою інфраструктуру зі стандартами, перевіреними традиційним технологічним стеком. Ця інтеграція відіграватиме ключову роль у майбутніх оновленнях основної мережі, вважається першим важливим кроком до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.

3.1 Інтегроване середовище: повна інтеграція Блокчейн та AI

Найбільшим викликом для розробників, які намагаються поєднати Блокчейн та AI, є складність. Для створення AI-додатків на існуючих Блокчейнах необхідно з'єднувати складні процеси з кількома зовнішніми системами. Наприклад, розробники повинні зберігати дані у Блокчейні, запускати AI-моделі на зовнішніх серверах і створювати незалежні векторні бази даних.

Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Користувачі запитують обробку поза блокчейном, дані повинні постійно мігрувати між середовищами на блокчейні та поза ним. Це не лише збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й викликає серйозні вразливості в безпеці — передача даних між системами посилює ризик хакерських атак і знижує загальну прозорість.

Деяка платформа пропонує радикальне рішення, інтегруючи векторну базу даних безпосередньо у Блокчейн. На цій платформі всі обробки виконуються у блокчейні: запити користувачів перетворюються на вектори, безпосередньо у блокчейні здійснюється пошук подібних даних і повертаються результати, що забезпечує обробку у єдиному середовищі.

Просте порівняння: раніше розробники повинні були окремо управляти компонентами - як приготування їжі, коли потрібно купувати каструлю, сковороду, блендер і духовку. Ця платформа спрощує процес, надаючи багатофункціональний кулінарний пристрій, інтегруючи всі функції в єдину систему.

Цей інтеграційний підхід значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів та складного коду з'єднання, що зменшує час та витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка записуються у блокчейні, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та ШІ.

3.2 Вартісна ефективність: порівняно з існуючими послугами, видатна цінова конкурентоспроможність

Існує загальне упередження: послуги у блокчейні "незручні та дорогі". Особливо в традиційних моделях блокчейну, структурні дефекти, що виникають через витрати на паливо за кожну транзакцію та різке зростання витрат на переповненість у блокчейні, є значними. Непередбачуваність витрат стає основною перешкодою для підприємств, які впроваджують блокчейн-рішення.

Деяка платформа вирішує проблеми за допомогою ефективної архітектури та диференційованої бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі плати за паливо в Блокчейн, ця платформа впроваджує систему оренди серверних обчислювальних одиниць (SCU) — схожу на цінову структуру основних хмарних послуг. Ця модель інстанціювання відповідає знайомій ціновій структурі хмарних послуг, усуваючи поширені коливання витрат у блокчейн-мережах.

Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU щотижня, використовуючи нативний токен платформи. Кожен SCU забезпечує певну базову пам'ять, а вартість лінійно зростає залежно від використання. SCU можуть elastично налаштовуватись відповідно до потреб, що забезпечує гнучий і ефективний розподіл ресурсів. Ця модель, зберігаючи децентралізацію мережі, інтегрує прогнозовану цінову оцінку використання — значно підвищуючи прозорість витрат і ефективність.

Ця платформа з векторною базою даних додатково посилює переваги в витратах. Згідно з внутрішніми бенчмарками, місячні витрати на експлуатацію цієї бази даних на 57% нижчі, ніж у традиційних рішень векторних баз даних.

Ця цінова конкурентоспроможність зумовлена кількома структурними ефективностями. Платформа виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до у блокчейні середовища, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу надбавку на послуги в хмарній інфраструктурі, тоді як ця платформа безпосередньо надає обчислювальну потужність та зберігання через операторів вузлів, зменшуючи проміжні шари та пов'язані витрати.

Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Паралельна робота кількох вузлів надає мережі природну високодоступність — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типовий високий попит на інфраструктуру високої доступності та великі команди підтримки в традиційній моделі SaaS значно зменшується, що знижує експлуатаційні витрати та підвищує стійкість системи.

4. Початок інтеграції Блокчейн та AI

Незважаючи на те, що платформа запустилася лише місяць тому, її векторна база даних вже продемонструвала ранню привабливість, і розробляється кілька інноваційних випадків використання. Для прискорення впровадження платформа активно підтримує розробників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.

Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI у DeFi-сервіси, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для обміну даними, що належать користувачам, та інструменти управління знаннями, керовані спільнотою.

Припустимо, що прикладом є "AI Web3 дослідницький хаб", розроблений певною дослідницькою командою. Ця система використовує інфраструктуру платформи для перетворення дослідницького контенту та даних проектів Web3 у блокчейні на векторні вклади, щоб забезпечити інтелектуальні послуги агентів ШІ.

Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані у блокчейні через платформу векторної бази даних, що забезпечує значне прискорення відповідей. У поєднанні з можливістю індексації EVM платформи, система може аналізувати активність на кількох основних блокчейнах. Варто зазначити, що контекст розмови користувачів зберігається у блокчейні, що надає повністю прозору рекомендаційну стрічку для інвесторів та інших кінцевих користувачів.

З ростом різноманітних варіантів використання створюється та зберігається більше даних на платформі — закладаючи основи для "AI-колеса". Текст, зображення та дані транзакцій з блокчейн-додатків зберігаються в базі даних у структурованій векторній формі, формуючи багатий набір даних для навчання AI.

Ці накопичені дані стають основними навчальними матеріалами для ШІ, що підвищує ефективність його роботи. Наприклад, ШІ, що навчається на величезній кількості торгових моделей користувачів, може надати більш точні та персоналізовані фінансові рекомендації. Ці передові застосування ШІ залучають більше користувачів за рахунок поліпшення користувацького досвіду, а зростання кількості користувачів сприяє накопиченню більш багатих даних, формуючи замкнене коло сталого розвитку екосистеми.

5. Майбутня дорожня карта

Після оновлення основної мережі платформа зосередиться на трьох основних сферах:

1. Покращення EVM-індексації основних Блокчейнів;

2. Розширення можливостей AI-інференції для підтримки ширшого спектра моделей та випадків використання;

3. Розширення екосистеми розробників за допомогою більш зручних інструментів та інфраструктури.

5.1 Інновації індексації EVM

Внутрішня складність Блокчейн протягом тривалого часу була основною перешкодою для розробників. З цією метою платформа запровадила інноваційне індексування, орієнтоване на розробників, яке має на меті фундаментально спростити запити даних у Блокчейн. Чітка мета: значно підвищити ефективність і гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн були більш доступними.

Цей метод представляє собою суттєву зміну в способі відстеження угод NFT на Ethereum. Платформа динамічно вивчає шаблони та структури даних, замінюючи жорсткі попередньо визначені структури запитів, тим самим визначаючи найефективніші шляхи для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію угод з предметами у блокчейні, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні торгові потоки.

5.2 Розширення можливостей AI-інтерпретації

Вищезазначений прогрес у індексації даних закладає основу для розширення AI-інтерпретаційних можливостей платформи. Проект успішно запустив перше розширення AI-інтерпретації на тестовій мережі, зосередившись на підтримці відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження Python-клієнта значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в платформене середовище.

Цей розвиток виходить за межі оптимізації технологій, відображаючи стратегічну узгодженість з швидким темпом інновацій моделей ШІ. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних моделей ШІ на вузлах постачальників, платформа має на меті розширити межі дистрибутивного навчання та міркування ШІ.

5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників

Платформа активно налагоджує співпрацю, розкриваючи весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці застосунків, що використовують штучний інтелект. Ці зусилля спрямовані на покращення ефективності мережі та попиту.

Команда націлена на дослідження AI, децентралізовані системи рекомендацій, контекстно чутній пошук тексту та пошук семантичної схожості в таких високовпливових сферах. Цей план виходить за межі технічної підтримки — створення платформи, на якій розробники можуть створювати застосунки з реальною цінністю для користувачів. Раніше покращений індекс даних та можливості AI-інференції, ймовірно, стануть основним двигуном для розробки цих застосунків.

6. Бачення та ринкові виклики

Ця платформа має векторну базу даних у блокчейні, що робить її провідним конкурентом у сфері злиття Блокчейн та ШІ. Її інноваційний підхід — безпосередня інтеграція векторної бази даних у блокчейні — ще не реалізований в інших екосистемах, підкреслює