深度解析Chromia向量資料庫：AI與區塊鏈如何融合？

本報告由Tiger Research撰寫，分析了Chromia的向量資料庫實作作為AI與區塊鏈技術融合的案例。

重點總結

• 鏈上向量基礎設施：Chromia推出了首個基於PostgreSQL建構的鏈上向量資料庫，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善性：透過提供比傳統產業向量解決方案成本低57%的區塊鏈整合開發環境，Chromia降低了AI-Web3應用開發的入門門檻。

• 未來展望：平台計畫擴展至EVM索引、AI推理能力及更廣泛的開發者生態支持，將Chromia定位為Web3領域AI創新的潛在領導者。

1. AI與區塊鏈融合的現狀

來源：Kiyotaka

AI與區塊鏈的交會長期吸引產業關注。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。許多措施依賴加密貨幣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，眾多項目的估值已從高峰下跌超過90%。

AI與區塊鏈難以實現實質協同的根源在於多個結構性難題。其中最突出的是鏈上資料處理的複雜性──數據依然零散、技術波動性強。若資料存取與利用能像傳統系統般簡單，產業或許早已取得更清晰的成果。

這一困境類似羅密歐與茱麗葉的劇本：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會點。日益明顯的是，產業需要一種能彌合鴻溝的基礎設施——既能互補AI與區塊鏈的優勢，又能作為兩者的交會點。

應對這項挑戰需要兼具成本效益與高效能的系統，以配合現有中心化工具的可靠性。在此背景下，支撐當今多數AI創新的向量資料庫技術正成為關鍵賦能者。

2. 向量資料庫的必要性

隨著AI應用普及，向量資料庫因解決傳統資料庫系統的限製而嶄露頭角。這些資料庫透過將文字、圖像、音訊等複雜資料轉換為稱為「向量」的數學表示形式進行儲存。由於基於相似性（而非精確性）檢索數據，向量資料庫比傳統資料庫更貼合AI對語言和上下文的理解邏輯。

來源：weaviate

傳統資料庫如同圖書館目錄－僅傳回包含「kitten」一詞的書籍，而向量資料庫可呈現「cat」「dog」「wolf」等相關內容。這得益於系統以數值向量形式儲存訊息，捕捉基於概念相似性（而非精確措辭）的關係。

以對話為例：當被問到“你今天心情如何？”時，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。向量資料庫以類似方式運作，使系統能解讀潛在意義而非依賴直接詞彙配對。這模擬了人類認知模式，實現更自然智慧的AI互動。

在Web2中，向量資料庫的價值已廣受認可。 Pinecone（1億美元）、Weaviate（5,000萬美元）、Milvus（6,000萬美元）和Chroma（1,800萬美元）等平台已獲巨額投資。相較之下，Web3始終難以開發可比較解決方案，使得AI與區塊鏈的整合更多停留在理論層面。

3. Chromia鏈上向量資料庫的願景

來源：Tiger Research

Chromia——基於PostgreSQL構建的Layer1關係型區塊鏈——憑藉結構化資料處理能力和開發者友善環境脫穎而出。依託其關係型資料庫基礎，Chromia已開始探索區塊鏈與AI技術的深度整合。

近期里程碑是「Chromia擴充」的推出，整合了PgVector（一種在PostgreSQL資料庫內廣泛使用的開源向量相似性搜尋工具）。 PgVector支援高效查詢相似文字或影像，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。常被視為主流資料庫服務Firebase替代品的Supabase，使用PgVector支援高效能向量搜尋。其在PostgreSQL平台上的日益普及，反映了業界對該工具的廣泛信心。

透過整合PgVector，Chromia將向量搜尋能力引入Web3，使其基礎設施與傳統技術堆疊已驗證的標準對齊。這項整合在2025年3月的Mimir主網升級中發揮核心作用，被視為邁向AI-區塊鏈無縫互通的基礎一步。

3.1 一體化整合環境：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，開發者需在鏈上儲存資料、在外部伺服器運行AI模型，並建立獨立向量資料庫。

這種碎片化結構導致低效率運作。使用者查詢在鏈外處理，資料需在鏈上鏈下環境間持續遷移。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—系統間資料傳輸加劇駭客攻擊風險並降低整體透明度。

Chromia透過將向量資料庫直接整合至區塊鏈，提供了根本性解決方案。在Chromia上，所有處理均在鏈內完成：使用者查詢轉化為向量，直接在鏈內搜尋相似資料並傳回結果，以實現全流程單環境處理。

來源：Tiger Research

以簡單類比說明：過去開發者需分別管理組件－如同烹飪需購買鍋子、平底鍋、攪拌機和烤箱。 Chromia透過提供多功能料理機簡化流程，將所有功能整合至單一系統。

這種整合方法極大簡化開發流程。無需外部服務與複雜連接程式碼，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：相較於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」。尤其在傳統區塊鏈模型中，每筆交易產生燃料費、擁塞鏈上成本激增的結構性缺陷顯著。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透過高效率架構與差異化商業模式解決痛點。有別於傳統區塊鏈的燃料費模式，Chromia引進伺服器運算單位（SCU）租賃系統－類似AWS或Google Cloud的定價結構。這種實例化模式與熟悉的雲端服務定價一致，消除了區塊鏈網路常見的成本波動。

具體而言，用戶可使用Chromia原生代幣$CHR按週租賃SCU。每個SCU提供16GB基準存儲，成本隨用量線性擴展。 SCU可依需求彈性調整，實現靈活高效率的資源分配。此模式在維持網路去中心化的同時，融入Web2服務可預測的用量計價－大幅提升成本透明度與效率。

來源：Chromia, Tiger Research

Chromia向量資料庫進一步強化成本優勢。根據內部基準測試，該資料庫月營運成本為727美元（基於2個SCU與50GB儲存）－比同類Web2向量資料庫解決方案低57%。

此價格競爭力源自於多重結構效率。 Chromia受益於PgVector適配鏈上環境的技術最佳化，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，而Chromia透過節點營運商直接提供算力與存儲，減少中間層及相關成本。

分散式結構也提升服務可靠性。多節點並行運作使網路天然具備高可用性—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架構與大型支援團隊需求顯著降低，既降低營運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向量資料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透過資助覆蓋向量資料庫使用成本，積極支持建構者。

這些資助降低實驗門檻，讓開發者以更低風險探索新想法。潛在應用涵蓋AI整合DeFi服務、透明內容推薦系統、使用者自有資料共享平台及社群驅動知識管理工具。

來源：Tiger Research

假設案例如Tiger Labs開發的「AI Web3研究樞紐」。本系統利用Chromia基礎設施將研究內容與Web3項目鏈上資料轉換為向量嵌入，供AI代理提供智慧服務。

這些AI代理可透過Chromia向量資料庫直接查詢鏈上數據，實現顯著加速響應。結合Chromia的EVM索引能力，系統可分析以太坊、BNB Chain、Base等鏈上活動－支援廣泛專案。值得注意的是，用戶對話上下文儲存於鏈上，為投資者等終端用戶提供完全透明的推薦流。

來源：Tiger Research

隨著多樣化用例成長，更多資料持續產生並儲存於Chromia——為「AI飛輪」奠定基礎。來自區塊鏈應用的文字、圖像及交易資料以結構化向量形式儲存於Chromia資料庫，形成豐富的AI可訓練資料集。

這些累積數據成為AI核心學習材料，驅動性能持續提升。例如，從海量用戶交易模式中學習的AI可提供更精準客製化財務建議。這些先進AI應用透過增強用戶體驗吸引更多用戶，用戶成長將催生更豐富數據積累，形成生態持續發展的閉環。

5. Chromia的路線圖

繼Mimir主網上線後，Chromia將聚焦在三大領域：

1. 增強BSC、以太坊、Base等主流鏈的EVM索引；

2. 擴展AI推理能力以支援更廣泛模型與用例；

3. 透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

區塊鏈的固有複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資料查詢。目標明確：透過大幅提升查詢效率與彈性，讓區塊鏈資料更易取得。

此方法代表以太坊NFT交易追蹤方式的重大轉變。 Chromia動態學習資料模式與結構，取代剛性預先定義查詢結構，進而辨識最高效的資訊檢索路徑。遊戲開發者可即時分析鏈上道具交易歷史，DeFi專案可快速追蹤複雜交易流程。

5.2 AI推理能力擴展

前述資料索引進展為Chromia擴展AI推理能力奠定基礎。專案已在測試網成功上線首個AI推理擴展，重點支援開源AI模型。值得注意的是，Python客戶端的引進大幅降低在Chromia環境整合機器學習模型的難度。

這項發展超越技術優化，體現了與AI模型創新快節奏的策略對齊。透過支援在供應商節點直接運行日益多樣化的強大AI模型，Chromia旨在突破分散式AI學習與推理的邊界。

5.3 開發者生態擴展策略

Chromia正積極建立合作，釋放向量資料庫技術全部潛力，並聚焦在AI驅動型應用開發。這些努力旨在提升網路效用與需求。

本公司瞄準AI研究代理、去中心化推薦系統、上下文感知文本搜尋及語意相似性搜尋等高影響力領域。該計劃超越技術支援——創建開發者可建立真實用戶價值應用的平台。先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的鏈上向量資料庫使其成為區塊鏈-AI融合領域的領先競爭者。其創新方法——直接鏈上整合向量資料庫——在其他生態中尚未實現，凸顯明確技術優勢。

平台的雲端SCU租賃模式也為習慣燃料費體系的開發者引入誘人典範轉移。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，使用成本比Web2向量資料庫服務低約57%，顯著增強Chromia市場競爭力。

儘管如此，Chromia面臨關鍵挑戰——尤其是市場認知與生態成長。向開發者與企業傳達其原生程式語言（Rell）及鏈上AI整合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。

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Chromia長期軌跡至關重要。

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