En el mercado de criptomonedas, la pista de IA ya ha pasado de la fase puramente conceptual a la aplicación práctica. Sin embargo, lo interesante es que, al discutir sobre DefAI, a menudo se centra en cosas superficiales como el alquiler de potencia computacional o el entrenamiento de modelos, y rara vez se menciona un verdadero punto crítico subyacente: cómo se organizan y se recuperan los datos.

Para entender este problema, primero hay que reconocer una realidad: la IA es esencialmente una aplicación hambrienta de datos. La arquitectura de las blockchains tradicionales (como Ethereum) se basa en un almacenamiento de pares clave-valor, en términos simples, es una estructura donde una clave corresponde a un valor. Esta lógica funciona bien al procesar una sola transacción, y la eficiencia está bastante bien. Pero si se trata de realizar consultas de datos complejas o análisis de asociaciones multidimensionales—que es precisamente lo que la IA y los protocolos avanzados de DeFi requieren—la blockchain tradicional se queda corta, no solo por la baja eficiencia en las consultas, sino también por el alto costo.

También debido a este cuello de botella, muchos proyectos de IA en el mercado han adoptado un enfoque alternativo: los datos se almacenan fuera de la cadena, y en la cadena solo se guarda una prueba. ¿Cuál es el costo de hacer esto? Semi-centralización. Esto claramente va en contra del propósito original de Web3.

¿Cómo se puede resolver eso? Un proyecto llamado Chromia($CHR) ofrece una idea interesante: repensar este problema con el concepto de "blockchain relacional".

En pocas palabras, la diferencia entre las bases de datos relacionales y el almacenamiento de pares clave-valor es que la primera puede manejar complejas relaciones entre múltiples tablas, soportando lógicas de consulta flexibles. Chromia ha trasladado este enfoque a la cadena de bloques. ¿Qué significa esto? Significa que puedes realizar análisis de asociación de datos multidimensionales directamente en la cadena, sin necesidad de trasladar los datos fuera de la cadena.

Desde el punto de vista de la arquitectura, esta es una gran actualización. Las aplicaciones de IA en la cadena ya no están atrapadas en estructuras de datos simples, pueden manejar lógicas de negocio más complejas. Para los protocolos DeFi, esto también abre nuevas posibilidades: evaluaciones de riesgo más complejas, gestión de liquidez más precisa.

Por supuesto, esta innovación también ha traído nuevos desafíos. Cómo mantener un rendimiento razonable en consultas de datos complejas garantizando la descentralización es el problema central que las blockchains relacionales necesitan resolver.

Pero, de todos modos, esta dirección merece atención. Porque toca el verdadero punto crítico de la fusión entre blockchain y AI, y no se queda en la especulación a nivel conceptual.