深度解析Chromia向量数据库：AI与区块链如何融合？

本报告由 Tiger Research 撰写，分析了Chromia的向量数据库实现作为AI与区块链技术融合的案例。

要点总结

• 链上向量基础设施 ：Chromia推出了首个基于PostgreSQL构建的链上向量数据库，标志着AI与区块链实用化融合的重要一步。

• 成本效率与开发者友好性 ：通过提供比传统行业向量解决方案成本低57%的区块链集成开发环境，Chromia降低了AI-Web3应用开发的入门门槛。

• 未来展望 ：平台计划扩展至EVM索引、AI推理能力及更广泛的开发者生态支持，将Chromia定位为Web3领域AI创新的潜在领导者。

1. AI与区块链融合的现状

来源：Kiyotaka

AI与区块链的交汇长期吸引着行业关注。中心化的AI系统仍面临透明度、可靠性及成本可预测性等挑战——而这些领域常被视为区块链的潜在解决方案。

尽管AI代理市场在2024年末爆发，但大多数项目仅实现了两种技术的表面级整合。 许多举措依赖加密货币的投机兴趣获取资金和曝光，而非探索与Web3的深度技术或功能协同。因此，众多项目的估值已从峰值下跌超过90%。

AI与区块链难以实现实质性协同的根源在于多个结构性难题。 其中最突出的是链上数据处理的复杂性——数据依然零散、技术波动性强。若数据访问与利用能像传统系统般简单，行业或许早已取得更清晰的成果。

这一困境类似罗密欧与朱丽叶的剧本： 两种来自不同领域的强大技术缺乏共同语言或真正的融合交汇点。日益明显的是，行业需要一种能弥合鸿沟的基础设施——既能互补AI与区块链的优势，又能作为两者的交汇点。

应对这一挑战需要兼具成本效益与高性能的系统，以匹配现有中心化工具的可靠性。在此背景下，支撑当今多数AI创新的向量数据库技术正成为关键赋能者。

2. 向量数据库的必要性

随着AI应用普及，向量数据库因解决传统数据库系统的局限性而崭露头角。这些数据库通过将文本、图像、音频等复杂数据转化为称为“向量”的数学表示形式进行存储。 由于基于相似性（而非精确性）检索数据，向量数据库比传统数据库更贴合AI对语言和上下文的理解逻辑。

来源：weaviate

传统数据库如同图书馆目录——仅返回包含“kitten”一词的书籍，而向量数据库可呈现“cat”“dog”“wolf”等相关内容。这得益于系统以数值向量形式存储信息，捕捉基于概念相似性（而非精确措辞）的关系。

以对话为例：当被问“你今天心情如何？”时，若回答“天空格外晴朗”，我们仍能理解其积极情绪——尽管未使用明确的情感词汇。 向量数据库以类似方式运作，使系统能解读潜在含义而非依赖直接词汇匹配。这模拟了人类认知模式，实现更自然智能的AI交互。

在Web2中，向量数据库的价值已获广泛认可。Pinecone（1亿美元）、Weaviate（5000万美元）、Milvus（6000万美元）和Chroma（1800万美元）等平台已获巨额投资。相比之下，Web3始终难以开发可比解决方案，使得AI与区块链的融合更多停留在理论层面。

3. Chromia链上向量数据库的愿景

来源：Tiger Research

Chromia——基于PostgreSQL构建的Layer1关系型区块链——凭借结构化数据处理能力和开发者友好环境脱颖而出。依托其关系型数据库基础，Chromia已开始探索区块链与AI技术的深度整合。

近期里程碑是“Chromia扩展”的推出，该扩展集成了PgVector（一种在PostgreSQL数据库内广泛使用的开源向量相似性搜索工具）。 PgVector支持高效查询相似文本或图像，为AI驱动型应用提供明确实用性。

PgVector在传统技术生态中已根基稳固。常被视为主流数据库服务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，反映了行业对该工具的广泛信心。

通过整合PgVector，Chromia将向量搜索能力引入Web3，使其基础设施与传统技术栈已验证的标准对齐。 这一整合在2025年3月的Mimir主网升级中发挥核心作用，被视为迈向AI-区块链无缝互操作的基础一步。

3.1 一体化集成环境：区块链与AI的完全融合

开发者尝试结合区块链与AI的最大挑战是复杂性。 在现有区块链上创建AI应用需连接多个外部系统的复杂流程。例如，开发者需在链上存储数据、在外部服务器运行AI模型，并构建独立向量数据库。

这种碎片化结构导致低效运作。用户查询在链外处理，数据需在链上链下环境间持续迁移。这不仅增加开发时间与基础设施成本，还造成严重安全漏洞——系统间数据传输加剧黑客攻击风险并降低整体透明度。

Chromia通过将向量数据库直接集成至区块链，提供了根本性解决方案。在Chromia上，所有处理均在链内完成：用户查询被转化为向量，直接在链内搜索相似数据并返回结果，实现全流程单环境处理。

来源：Tiger Research

以简单类比说明：过去开发者需分别管理组件——如同烹饪需购买锅、平底锅、搅拌机和烤箱。Chromia通过提供多功能料理机简化流程，将所有功能集成至单一系统。

这种集成方法极大简化开发流程。无需外部服务与复杂连接代码，减少开发时间与成本。此外，所有数据与处理均记录于链上，确保完全透明。这标志着区块链与AI完全融合的开端。

3.2 成本效率：相比现有服务的卓越价格竞争力

普遍存在一种成见：链上服务“不便且昂贵”。 尤其在传统区块链模型中，每笔交易产生燃料费、拥堵链上成本激增的结构性缺陷显著。成本不可预测性成为企业采用区块链解决方案的主要障碍。

来源：Chromia

Chromia通过高效架构与差异化商业模式解决痛点。 不同于传统区块链的燃料费模式，Chromia引入服务器计算单元（SCU）租赁系统——类似AWS或Google Cloud的定价结构。这种实例化模式与熟悉的云服务定价一致，消除了区块链网络常见的成本波动。

具体而言，用户可使用Chromia原生代币$CHR按周租赁SCU。每个SCU提供16GB基准存储，成本随用量线性扩展。SCU可根据需求弹性调整，实现灵活高效的资源分配。该模式在保持网络去中心化的同时，融入Web2服务可预测的用量计价——大幅提升成本透明度与效率。

来源：Chromia, Tiger Research

Chromia向量数据库进一步强化成本优势。 据内部基准测试，该数据库月运营成本为727美元（基于2个SCU与50GB存储）——比同类Web2向量数据库解决方案低57%。

这一价格竞争力源于多重结构效率。Chromia受益于将PgVector适配链上环境的技术优化，但更大影响来自其去中心化资源供应模式。传统服务在AWS或GCP基础设施上叠加高服务溢价，而Chromia通过节点运营商直接提供算力与存储，减少中间层及相关成本。

分布式结构也提升服务可靠性。多节点并行运作使网络天然具备高可用性——即使个别节点故障。因此，Web2 SaaS模式中典型的高昂高可用性基础设施与大型支持团队需求显著降低，既降低运营成本又增强系统韧性。

4. 区块链与AI融合的开端

尽管推出仅一个月，Chromia向量数据库已显现早期吸引力，多个创新用例正在开发中。为加速采用，Chromia通过资助覆盖向量数据库使用成本，积极支持建设者。

这些资助降低实验门槛，允许开发者以更低风险探索新想法。潜在应用涵盖AI集成DeFi服务、透明内容推荐系统、用户自有数据共享平台及社区驱动知识管理工具。

来源：Tiger Research

假设案例如Tiger Labs开发的“AI Web3研究枢纽”。该系统利用Chromia基础设施将研究内容与Web3项目链上数据转化为向量嵌入，供AI代理提供智能服务。

这些AI代理可通过Chromia向量数据库直接查询链上数据，实现显著加速响应。结合Chromia的EVM索引能力，系统可分析以太坊、BNB Chain、Base等链上活动——支持广泛项目。值得注意的是，用户对话上下文存储于链上，为投资者等终端用户提供完全透明的推荐流。

来源：Tiger Research

随着多样化用例增长，更多数据持续生成并存储于Chromia——为“AI飞轮”奠定基础。来自区块链应用的文本、图像及交易数据以结构化向量形式存储于Chromia数据库，形成丰富的AI可训练数据集。

这些积累数据成为AI核心学习材料，驱动性能持续提升。 例如，从海量用户交易模式中学习的AI可提供更精准定制化财务建议。这些先进AI应用通过增强用户体验吸引更多用户，用户增长又将催生更丰富数据积累，形成生态持续发展的闭环。

5. Chromia的路线图

继Mimir主网上线后，Chromia将聚焦三大领域：

1. 增强BSC、以太坊、Base等主流链的EVM索引；

2. 扩展AI推理能力以支持更广泛模型与用例；

3. 通过更易用工具与基础设施扩大开发者生态。

5.1 EVM索引创新

区块链的固有复杂性长期是开发者的主要障碍。为此，Chromia推出以开发者为核心的创新索引方案，旨在从根本上简化链上数据查询。目标明确：通过大幅提升查询效率与灵活性，使区块链数据更易获取。

这一方法代表以太坊NFT交易追踪方式的重大转变。Chromia动态学习数据模式与结构，取代刚性预定义查询结构，从而识别最高效的信息检索路径。游戏开发者可即时分析链上道具交易历史，DeFi项目可快速追踪复杂交易流。

5.2 AI推理能力扩展

前述数据索引进展为Chromia扩展AI推理能力奠定基础。项目已在测试网成功上线首个AI推理扩展，重点支持开源AI模型。值得注意的是，Python客户端的引入大幅降低在Chromia环境集成机器学习模型的难度。

这一发展超越技术优化，体现了与AI模型创新快节奏的战略对齐。通过支持在供应商节点直接运行日益多样化的强大AI模型，Chromia旨在突破分布式AI学习与推理的边界。

5.3 开发者生态扩展策略

Chromia正积极建立合作，释放向量数据库技术全部潜力，重点聚焦AI驱动型应用开发。这些努力旨在提升网络效用与需求。

公司瞄准AI研究代理、去中心化推荐系统、上下文感知文本搜索及语义相似性搜索等高影响力领域。该计划超越技术支持——创建开发者可构建真实用户价值应用的平台。此前增强的数据索引与AI推理能力有望成为这些应用开发的核心引擎。

6. Chromia的愿景与市场挑战

Chromia的链上向量数据库使其成为区块链-AI融合领域的领先竞争者。 其创新方法——直接链上集成向量数据库——在其他生态中尚未实现，凸显明确技术优势。

平台的云式SCU租赁模式也为习惯燃料费体系的开发者引入诱人范式转变。这种可预测且优化的成本结构尤其适合大规模AI应用，构成关键差异化点。 值得注意的是，使用成本比Web2向量数据库服务低约57%，显著增强Chromia市场竞争力。

尽管如此，Chromia面临关键挑战——尤其是市场认知与生态增长。 向开发者与企业传达其原生编程语言（Rell）及链上AI集成等复杂创新至关重要。保持领先地位需持续技术开发与生态扩展，尤其当其他区块链平台开始瞄准同类用例时。

长期成功取决于验证实际用例与确保代币经济模型的可持续性。 SCU租赁模式对代币长期价值的影响、有效开发者采用策略及实质性商业应用案例的创建，将是Chromia未来发展的决定性因素。

Chromia在新兴Web3-AI融合领域已建立早期领导地位。然而，将技术差异转化为持久市场价值需在基础设施、生态与传播层面持续进步。未来12-24个月将对塑造Chromia长期轨迹至关重要。

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