Base de datos vectorial de Chromia: Un nuevo capítulo en la fusión de la IA y la Cadena de bloques

Resumen de puntos clave

• Chromia lanza una base de datos vectorial en cadena basada en PostgreSQL, lo que marca un importante avance en la integración práctica de la tecnología de IA y la Cadena de bloques.

• La plataforma ofrece un entorno de integración de Cadena de bloques que reduce en un 57% los costos en comparación con las soluciones de vectores tradicionales, lo que disminuye significativamente la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de AI-Web3.

• Chromia planea expandir aún más el índice EVM, la capacidad de inferencia de IA y el apoyo al ecosistema de desarrolladores, y se espera que se convierta en un líder en innovación de IA en el campo de Web3.

Estado actual de la fusión de la IA y la Cadena de bloques

La intersección de la IA y la cadena de bloques ha sido objeto de gran atención en la industria. Los sistemas de IA centralizados aún enfrentan desafíos en términos de transparencia, confiabilidad y previsibilidad de costos, que son precisamente las áreas donde la cadena de bloques podría ofrecer soluciones.

A pesar de que a finales de 2024 el mercado de agentes de IA experimentará una explosión, la mayoría de los proyectos solo han logrado una integración superficial de dos tecnologías. Muchas iniciativas dependen de la euforia especulativa de las criptomonedas para obtener financiamiento y exposición, en lugar de explorar la colaboración técnica o funcional profunda con Web3. Como resultado, la valoración de numerosos proyectos ha caído más del 90% desde sus picos.

La raíz de la dificultad para lograr una colaboración sustantiva entre la IA y la Cadena de bloques radica en múltiples problemas estructurales. El más destacado de ellos es la complejidad del procesamiento de datos en la cadena: los datos siguen estando dispersos y la volatilidad tecnológica es alta. Si el acceso y la utilización de datos pudieran ser tan sencillos como en los sistemas tradicionales, la industria podría haber logrado resultados más claros.

Este dilema es similar a la trama de Romeo y Julieta: dos poderosas tecnologías de diferentes campos carecen de un lenguaje común o un verdadero punto de fusión. Es cada vez más evidente que la industria necesita una infraestructura que pueda cerrar la brecha: que complemente las ventajas de la IA y la Cadena de bloques, y que sirva como punto de intersección entre ambas.

Para enfrentar este desafío, se requiere un sistema que combine rentabilidad y alto rendimiento para igualar la fiabilidad de las herramientas centralizadas existentes. En este contexto, la tecnología de bases de datos vectoriales, que respalda la mayoría de las innovaciones en IA hoy en día, se está convirtiendo en un habilitador clave.

La necesidad de las bases de datos vectoriales

Con la popularización de las aplicaciones de IA, las bases de datos vectoriales han surgido debido a su capacidad para resolver las limitaciones de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas bases de datos almacenan datos complejos como texto, imágenes y audio al convertirlos en una representación matemática llamada "vector". Debido a que recuperan datos basados en la similitud (en lugar de la precisión), las bases de datos vectoriales se alinean mejor con la lógica de comprensión del lenguaje y el contexto de la IA.

Las bases de datos tradicionales son como un catálogo de biblioteca: solo devuelven libros que contienen la palabra "kitten", mientras que las bases de datos de vectores pueden presentar contenido relacionado como "cat", "dog", "wolf", etc. Esto se debe a que el sistema almacena la información en forma de vectores numéricos, capturando relaciones basadas en similitud conceptual (en lugar de en la redacción exacta).

Tomando como ejemplo un diálogo: cuando se pregunta "¿Cómo te sientes hoy?", si se responde "El cielo está especialmente despejado", aún podemos entender su emoción positiva, a pesar de no usar vocabulario emocional explícito. Las bases de datos vectoriales funcionan de manera similar, permitiendo que el sistema interprete significados subyacentes en lugar de depender de una coincidencia directa de palabras. Esto simula el patrón cognitivo humano, logrando interacciones de IA más naturales e inteligentes.

En Web2, el valor de las bases de datos vectoriales ha sido ampliamente reconocido. En comparación, Web3 siempre ha tenido dificultades para desarrollar soluciones comparables, lo que hace que la fusión de la IA con la Cadena de bloques permanezca en un nivel más teórico.

Visión de la base de datos vectorial en la cadena de bloques de Chromia

Chromia——una Cadena de bloques relacional Layer1 construida sobre PostgreSQL——se destaca por su capacidad de procesamiento de datos estructurados y un entorno amigable para desarrolladores. Aprovechando su base de datos relacional, Chromia ha comenzado a explorar la profunda integración de la Cadena de bloques con la tecnología AI.

El hito reciente es el lanzamiento de la "expansión de Chromia", que integra PgVector (una herramienta de búsqueda de similitud de vectores de código abierto ampliamente utilizada en bases de datos PostgreSQL). PgVector admite consultas eficientes de textos o imágenes similares, proporcionando utilidad práctica para aplicaciones impulsadas por IA.

Al integrar PgVector, Chromia introduce la capacidad de búsqueda vectorial en Web3, alineando su infraestructura con los estándares verificados del stack tecnológico tradicional. Esta integración juega un papel clave en la actualización de la mainnet de Mimir en marzo de 2025 y se considera un paso fundamental hacia la interoperabilidad sin fisuras entre AI y Cadena de bloques.

Entorno de integración integral: la fusión completa de la Cadena de bloques y la IA

El mayor desafío para los desarrolladores que intentan combinar Cadena de bloques con IA es la complejidad. Crear aplicaciones de IA en Cadena de bloques existente requiere conectar procesos complejos de múltiples sistemas externos. Por ejemplo, los desarrolladores deben almacenar datos en la cadena, ejecutar modelos de IA en servidores externos y construir bases de datos de vectores independientes.

Esta estructura fragmentada da lugar a un funcionamiento ineficiente. Las consultas de los usuarios se procesan fuera de la cadena, y los datos deben migrar continuamente entre entornos en cadena y fuera de la cadena. Esto no solo aumenta el tiempo de desarrollo y los costos de infraestructura, sino que también provoca graves vulnerabilidades de seguridad: la transferencia de datos entre sistemas agrava el riesgo de ataques de hackers y reduce la transparencia general.

Chromia ofrece una solución fundamental al integrar directamente bases de datos vectoriales en la Cadena de bloques. En Chromia, todo el procesamiento se realiza dentro de la cadena: las consultas de los usuarios se convierten en vectores, se buscan datos similares directamente en la cadena y se devuelven los resultados, logrando un procesamiento en un solo entorno a lo largo de todo el proceso.

Este enfoque de integración simplifica enormemente el proceso de desarrollo. No se requieren servicios externos ni código de conexión complejo, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. Además, todos los datos y procesos se registran en la cadena, lo que garantiza una transparencia total. Esto marca el comienzo de la fusión completa entre Cadena de bloques y AI.

Eficiencia de costos: competitividad de precios excepcional en comparación con los servicios existentes

Existe un prejuicio generalizado: los servicios en la cadena son "inconvenientes y costosos". Especialmente en el modelo tradicional de Cadena de bloques, los costos estructurales significativos de las tarifas de combustible por cada transacción y el aumento de los costos por congestión en la cadena son evidentes. La imprevisibilidad de los costos se convierte en el principal obstáculo para que las empresas adopten soluciones de Cadena de bloques.

Chromia soluciona los puntos de dolor a través de una arquitectura eficiente y un modelo de negocio diferenciado. A diferencia del modelo de tarifas de combustible de las cadenas de bloques tradicionales, Chromia introduce un sistema de alquiler de unidades de computación de servidor (SCU), que es similar a la estructura de precios de los servicios en la nube. Este modelo de instanciación es coherente con los precios familiares de los servicios en la nube, eliminando las fluctuaciones de costos comunes en las redes de cadenas de bloques.

En concreto, los usuarios pueden alquilar SCU semanalmente utilizando el token nativo de Chromia. Cada SCU ofrece 16GB de almacenamiento básico, con un coste que se expande linealmente según el uso. Los SCU se pueden ajustar de manera flexible según la demanda, logrando una asignación de recursos eficiente y flexible. Este modelo incorpora la tarificación predecible del uso de los servicios Web2, aumentando significativamente la transparencia y eficiencia de los costos, mientras mantiene la descentralización de la red.

La base de datos de vectores de Chromia refuerza aún más su ventaja de costos. Según pruebas de referencia internas, el costo operativo mensual de esta base de datos es de 727 dólares (basado en 2 SCU y 50GB de almacenamiento) - un 57% menos que las soluciones de bases de datos de vectores Web2 similares.

Esta competitividad de precios se debe a la eficiencia estructural múltiple. Chromia se beneficia de la optimización técnica de adaptar PgVector al entorno de la cadena de bloques, pero el mayor impacto proviene de su modelo de suministro de recursos descentralizado. Los servicios tradicionales imponen un alto sobreprecio en la infraestructura, mientras que Chromia proporciona directamente capacidad de cómputo y almacenamiento a través de operadores de nodos, reduciendo las capas intermedias y los costos relacionados.

La estructura distribuida también mejora la fiabilidad del servicio. La operación paralela de múltiples nodos dota a la red de una alta disponibilidad natural, incluso si algunos nodos fallan. Por lo tanto, las necesidades de infraestructuras de alta disponibilidad costosas y de grandes equipos de soporte que son típicas en el modelo SaaS de Web2 se reducen significativamente, lo que disminuye los costos operativos y mejora la resiliencia del sistema.

Comienzo de la fusión entre Cadena de bloques y AI

A pesar de haber sido lanzada hace solo un mes, la base de datos de vectores de Chromia ha mostrado un atractivo temprano, con múltiples casos de uso innovadores en desarrollo. Para acelerar la adopción, Chromia está apoyando activamente a los constructores mediante la financiación de los costos de uso de la base de datos de vectores.

Estos financiamientos reducen la barrera de entrada a los experimentos, permitiendo a los desarrolladores explorar nuevas ideas con menor riesgo. Las aplicaciones potenciales abarcan servicios DeFi integrados con IA, sistemas de recomendación de contenido transparentes, plataformas de intercambio de datos propios de los usuarios y herramientas de gestión del conocimiento impulsadas por la comunidad.

Con el crecimiento de los casos de uso diversos, se generan y almacenan más datos de forma continua en Chromia, estableciendo las bases para el "volante de AI". Los textos, imágenes y datos de transacciones de aplicaciones de cadena de bloques se almacenan en la base de datos de Chromia en forma de vectores estructurados, formando un rico conjunto de datos entrenables por IA.

Estos datos acumulados se convierten en materiales centrales de aprendizaje para la IA, impulsando una mejora continua en el rendimiento. Por ejemplo, la IA que aprende de los patrones de transacción de millones de usuarios puede ofrecer consejos financieros personalizados más precisos. Estas avanzadas aplicaciones de IA atraen a más usuarios mediante la mejora de la experiencia del usuario, y el crecimiento de usuarios a su vez generará una acumulación de datos más rica, formando un ciclo de desarrollo sostenible del ecosistema.

Hoja de ruta de Chromia

Tras el lanzamiento de la mainnet de Mimir, Chromia se centrará en tres áreas principales:

1. Mejorar el índice EVM de las cadenas principales;

2. Ampliar la capacidad de inferencia de IA para soportar modelos y casos de uso más amplios;

3. Ampliar el ecosistema de desarrolladores a través de herramientas e infraestructuras más fáciles de usar.

Innovación en el índice EVM

La complejidad inherente de la Cadena de bloques ha sido durante mucho tiempo un obstáculo principal para los desarrolladores. Para ello, Chromia ha lanzado un innovador esquema de índice centrado en los desarrolladores, destinado a simplificar fundamentalmente las consultas de datos en la cadena. El objetivo es claro: mejorar drásticamente la eficiencia y flexibilidad de las consultas, facilitando así el acceso a los datos de la Cadena de bloques.

Este método representa un cambio significativo en la forma de rastrear las transacciones de NFT de Ethereum. El modelo de datos de aprendizaje dinámico de Chromia reemplaza la estructura de consulta predefinida y rígida, lo que permite identificar las rutas de recuperación de información más eficientes. Los desarrolladores de juegos pueden analizar instantáneamente el historial de transacciones de objetos en la cadena, y los proyectos de DeFi pueden rastrear rápidamente flujos de transacciones complejas.

Expansión de la capacidad de inferencia de IA

El progreso del índice de datos mencionado anteriormente sienta las bases para la expansión de la capacidad de inferencia de IA de Chromia. El proyecto ha lanzado con éxito la primera expansión de inferencia de IA en la red de prueba, con un enfoque en el soporte de modelos de IA de código abierto. Es importante destacar que la introducción del cliente de Python ha reducido significativamente la dificultad de integrar modelos de aprendizaje automático en el entorno de Chromia.

Este desarrollo va más allá de la optimización técnica y refleja una alineación estratégica con el rápido ritmo de innovación de los modelos de IA. Al apoyar la ejecución directa de modelos de IA potentes y cada vez más diversos en los nodos de los proveedores, Chromia tiene como objetivo romper las fronteras del aprendizaje y razonamiento de IA distribuida.

Estrategia de expansión del ecosistema de desarrolladores

Chromia está trabajando activamente en establecer colaboraciones para liberar todo el potencial de la tecnología de bases de datos vectoriales, centrándose en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Estos esfuerzos tienen como objetivo mejorar la utilidad y la demanda de la red.

La empresa se enfoca en áreas de alto impacto como la investigación de AI, sistemas de recomendación descentralizados, búsqueda de texto con conciencia del contexto y búsqueda de similitud semántica. El plan va más allá del soporte técnico: crea una plataforma en la que los desarrolladores pueden construir aplicaciones que generen valor real para los usuarios. Los índices de datos mejorados y las capacidades de inferencia de AI prevén convertirse en el motor central para el desarrollo de estas aplicaciones.

La visión de Chromia y los desafíos del mercado

La base de datos de vectores en cadena de Chromia la convierte en un competidor líder en el campo de la fusión de cadena de bloques-AI. Su enfoque innovador: la integración directa de la base de datos de vectores en la cadena, no se ha logrado en otros ecosistemas, destacando una clara ventaja técnica.

El modelo de arrendamiento SCU en la nube de la plataforma también introduce un atractivo cambio de paradigma para los desarrolladores acostumbrados al sistema de tarifas de combustible. Esta estructura de costos predecible y optimizada es especialmente adecuada para aplicaciones de IA a gran escala, constituyendo un punto de diferenciación clave. Cabe destacar que el costo de uso es aproximadamente un 57% más bajo que el de los servicios de bases de datos vectoriales de Web2, lo que mejora significativamente la competitividad de Chromia en el mercado.

A pesar de ello, Chromia enfrenta desafíos clave, especialmente en el reconocimiento del mercado y el crecimiento del ecosistema. Es crucial comunicar a los desarrolladores y empresas sus innovaciones complejas, como su lenguaje de programación nativo (Rell) y la integración de IA en la cadena. Mantener una posición de liderazgo requiere un desarrollo tecnológico continuo.