Chromia推出了首個基於PostgreSQL的鏈上向量數據庫，實現了AI與區塊鏈的首次深入融合。這一系統降低了開發者的入門門檻，成本低於傳統解決方案57%。 Chromia計劃擴展EVM索引和AI推理能力，以推動更廣泛的開發者生態。向量數據庫能將復雜數據轉化為向量，增強AI的理解能力，解決交易所複雜性帶來的障礙。 Chromia的租賃模式提供了可預測的成本結構，助力大規模AI應用。儘管面臨市場認知與生態擴展挑戰，Chromia的創新方法具備技術優勢，未來將繼續推進發展。
tiger研究撰寫
要點總結
鏈上向量基礎設施：Chromia推出了首個基於postgresql構建的鏈上向量數據庫，標誌著ai與區塊鏈實用化融合的重要一步。
成本效率與開發者友好性：通過提供比傳統行業向量解決方案成本低57％的區塊鏈集成開發環境，Chromia降低了ai-web3應用開發的入門門檻。
未來展望：平台計劃擴展至evm 索引、 ai推理能力及更廣泛的開發者生態支持，將
1。 Ai與區塊鏈融合的現狀
來源：kiyotaka
ai與區塊鏈的交匯長期吸引著行業關注。中心化的ai 系統仍面臨透明度、可靠性及成本可預測性等挑戰———而這些領域常被視為區塊鏈的潛在解決方案。
儘管ai代理市場在2024年末爆發，但大多數項目僅實現了兩種技術的表面級整合。許多舉措依賴加密的投機興趣獲取資金和曝光，而非探索與，web3的深度技術或功能協同。因此
ai與區塊鏈難以實現實質性協同的根源在於多個結構性難題。其中最突出的是鏈上數據處理的複雜性———— 數據依然零散、技術波動性強。若數據訪問與利用能像傳統系統般簡單，行業或許早已取得更清晰的成果。
這一困境類似羅密歐與朱麗葉的劇本：兩種來自不同領域的強大技術缺乏共同語言或真正的融合交匯點。日益明顯的是，行業需要一種能彌合鴻溝的基礎設施———既能互補
應對這一挑戰需要兼具成本效益與高性能的系統，以匹配現有中心化工具的可靠性。在此背景下，支撐當今多數ai創新的向量數據庫技術正成為關鍵賦能者。
2。向量數據庫的必要性
隨著ai應用普及，向量數據庫因解決傳統數據庫系統的局限性而嶄露頭角。這些數據庫通過將文本、圖像、音頻等複雜數據轉化為稱為“向量”），向量數據庫比傳統數據庫更貼合，向量數據庫比傳統數據庫更貼合ai對語言和上下文的理解邏輯。
來源：編織
傳統數據庫如同圖書館目錄———僅返回包含“小貓”，而向量數據庫可呈現，“貓”“狗”“狼”，捕捉基於概念相似性（而非精確措辭，捕捉基於概念相似性（而非精確措辭）的關係。
以對話為例：當被問“ 你今天心情如何？”，若回答，若回答“天空格外晴朗”，我們仍能理解其積極情緒————儘管未使用明確的情感詞彙。向量數據庫以類似方式運作，使系統能解讀潛在含義而非依賴直接詞彙匹配。這模擬了人類認知模式，實現更自然智能的
在web2中，向量數據庫的價值已獲廣泛認可。 pinecone（（1億美元），編織（5000萬美元），，，，，，，，，、6000萬美元）和（Chroma）和Chroma（1800萬美元（1800萬美元）
3。 Chromia鏈上向量數據庫的願景
來源：老虎研究
Chromia—基於postgresql lays1關係型區塊鏈關係型區塊鏈———憑藉結構化數據處理能力和開發者友好環境脫穎而出。依託其關係型數據庫基礎，chromia已開始探索區塊鏈與
近期里程碑是“ Chromia擴展”，PgVector （一種在PGVECTOR （一種在（Postgresql數據庫內廣泛使用的開源向量相似性搜索工具）。pgVector支持高效查詢相似文本或圖像，為ai驅動型應用提供明確實用性。
pgvector在傳統技術生態中已根基穩固。常被視為主流數據庫服務firebase替代品的supabase，使用pgvector支持高性能向量搜索。其在postgresql平台上的日益普及，反映了行業對該工具的廣泛信心。 ，反映了行業對該工具的廣泛信心。
通過整合pgvector，Chromia將向量搜索能力引入web3，使其基礎設施與傳統技術棧已驗證的標準對齊。這一整合在2025年3月的Mimir主網升級中發揮核心作用，被視為邁向
3.1一體化集成環境：區塊鏈與ai的完全融合
開發者嘗試結合區塊鏈與ai的最大挑戰是複雜性。在現有區塊鏈上創建ai應用需連接多個外部系統的複雜流程。例如，開發者需在鏈上存儲數據、在外部服務器運行ai模型，並構建獨立向量數據庫。
這種碎片化結構導致低效運作。用戶查詢在鏈外處理，數據需在鏈上鍊下環境間持續遷移。這不僅增加開發時間與基礎設施成本，還造成嚴重安全漏洞————系統間數據傳輸加劇黑客攻擊風險並降低整體透明度。
Chromia通過將向量數據庫直接集成至區塊鏈，提供了根本性解決方案。在，Chromia上，所有處理均在鏈內完成：用戶查詢被轉化為向量，直接在鏈內搜索相似數據並返回結果，實現全流程單環境處理。
來源：老虎研究
以簡單類比說明：過去開發者需分別管理組件-—— 如同烹飪需購買鍋、平底鍋、攪拌機和烤箱。致Chromia通過提供多功能料理機簡化流程，將所有功能集成至單一系統。
這種集成方法極大簡化開發流程。無需外部服務與復雜連接代碼，減少開發時間與成本。此外，所有數據與處理均記錄於鏈上，確保完全透明。這標誌著區塊鏈與ai完全融合的開端。
3.2成本效率：相比現有服務的卓越價格競爭力
普遍存在一種成見：鏈上服務“不便且昂貴”，每筆交易產生燃料費、擁堵鏈上成本大幅上漲的結構性缺陷顯著。成本不可預測性成為企業採用區塊鏈解決方案的主要障礙。 ，每筆交易產生燃料費、擁堵鏈上成本大幅上漲的結構性缺陷顯著。成本不可預測性成為企業採用區塊鏈解決方案的主要障礙。
來源：Chromia
Chromia通過高效架構與差異化商業模式解決痛點。不同於傳統區塊鏈的燃料費模式，Chromia（Chromia scu）租賃系統———類似aws或Googlecloud的定價結構。這種實例化模式與熟悉的雲服務定價一致，消除了區塊鍊網絡常見的成本波動。 ，消除了區塊鍊網絡常見的成本波動。
具體而言，Chromia原生代幣$Chr按週租賃scu scu scu提供scu提供16GB基準存儲，成本隨用量線性擴展。 Scu可根據需求彈性調整，實現靈活高效的資源分配。該模式在保持網絡去中心化的同時，融入，web2服務可預測的用量計價
來源：Chromia，Tiger Research
Chromia向量數據庫進一步強化成本優勢。據內部基準測試，該數據庫月運營成本為，該數據庫月運營成本為727美元（基於2 scu（50GB存儲）
這一價格競爭力源於多重結構效率。致Chromia受益於將pgvector適配鏈上環境的技術優化，但更大影響來自其去中心化資源供應模式。傳統服務在aws或gcp基礎設施上疊加高服務溢價
分佈式結構也提升服務可靠性。多節點並行運作使網絡天然具備高可用性———即使個別節點故障。因此，web2 SaaS模式中典型的高昂高可用性基礎設施與大型支持團隊需求顯著降低，既降低運營成本又增強系統韌性。 ，既降低運營成本又增強系統韌性。
4。區塊鏈與ai融合的開端
儘管推出僅一個月，Chromia向量數據庫已顯現早期吸引力，多個創新用例正在開發中。為加速採用，Chromia通過資助覆蓋向量數據庫使用成本，積極支持建設者。 ，積極支持建設者。
這些資助降低實驗門檻，允許開發者以更低風險探索新想法。潛在應用涵蓋ai集成defi 服務、透明內容推薦系統、用戶自有數據共享平台及社區驅動知識管理工具。
來源：老虎研究
假設案例如老虎實驗室開發的“ AI Web3研究樞紐”。該系統利用Chromia web3項目鏈上數據轉化為向量嵌入，供ai代理提供智能服務。
這些ai代理可通過染色性向量數據庫直接查詢鏈上數據，實現顯著加速響應。結合染色體的evm索引能力
來源：老虎研究
隨著多樣化用例增長，更多數據持續生成並存儲於，ch chromia-——為“ ai飛輪” 奠定基礎。來自區塊鏈應用的文本、圖像及交易數據以結構化向量形式存儲於染色性數據庫，形成豐富的ai可訓練數據集。
這些增持數據成為ai核心學習材料，驅動性能持續提升。例如
5。 Chromia的路線圖
繼Mimir主網上線後，Chromia將聚焦三大領域：：
增強bsc 、以太坊、基礎等主流鏈的evm 索引；
擴展ai 推理能力以支持更廣泛模型與用例；
通過更易用工具與基礎設施擴大開發者生態。
5.1 EVM索引創新
區塊鏈的固有復雜性長期是開發者的主要障礙。為此，Chromia推出以開發者為核心的創新索引方案，旨在從根本上簡化鏈上數據查詢。目標明確：通過大幅提升查詢效率與靈活性，使區塊鏈數據更易獲取。 ，使區塊鏈數據更易獲取。
這一方法代表以太坊nft交易追踪方式的重大轉變。 chromia動態學習數據模式與結構，取代剛性預定義查詢結構，從而識別最高效的信息檢索路徑。遊戲開發者可即時分析鏈上道具交易歷史，defi項目可快速追踪複雜交易流。
5.2 ai推理能力擴展
前述數據索引進展為Chromia擴展ai推理能力奠定基礎。項目已在測試網成功上線首個ai推理擴展，ai模型。值得注意的是
這一發展超越技術優化，體現了與ai ai模型，Chromia ai旨在突破分佈式
5.3開發者生態擴展策略
Chromia正積極建立合作，釋放向量數據庫技術全部潛力，重點聚焦ai驅動型應用開發。這些努力旨在提升網絡效用與需求。
公司瞄準ai 研究代理、去中心化推薦系統、上下文感知文本搜索及語義相似性搜索等高影響力領域。該計劃超越技術支持———創建開發者可構建真實用戶價值應用的平台。此前增強的數據索引與ai推理能力有望成為這些應用開發的核心引擎。
6。 Chromia的願景與市場挑戰
Chromia的鏈上向量數據庫使其成為區塊鏈-AI融合領域的領先競爭者。其創新方法—————————在其他生態中尚未實現，凸顯明確技術優勢。
平台的雲式scu租賃模式也為習慣燃料費體系的開發者引入誘人范式轉變。這種可預測且優化的成本結構尤其適合大規模ai應用，構成關鍵差異化點。值得注意的是
儘管如此，Chromia面臨關鍵挑戰-（尤其是市場認知與生態增長。向開發者與企業傳達其原生編程語言（ rell）及鏈上ai集成等複雜創新至關重要。保持領先地位需持續技術開發與生態擴展，尤其當其他區塊鏈平台開始瞄準同類用例時。，尤其當其他區塊鏈平台開始瞄準同類用例時。
長期成功取決於驗證實際用例與確保代幣經濟模型的可持續性。 Scu租賃模式對代幣長期價值的影響、有效開發者採用策略及實質性商業應用案例的創建，將是Chromia未來發展的決定性因素。
Chromia在新興web3-ai融合領域已建立早期領導地位。然而，將技術差異轉化為持久市場價值需在基礎設施、生態與傳播層面持續進步。未來12-24個月將對塑造
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