No mercado de criptomoedas, a pista de IA já passou da fase puramente conceitual para a aplicação prática. No entanto, é interessante notar que, ao discutir o DefAI, as pessoas costumam se concentrar em coisas superficiais como o aluguel de poder de computação ou o treinamento de modelos, raramente mencionando um verdadeiro ponto crítico de base - como os dados são organizados e como são recuperados.
Para entender este problema, é necessário reconhecer uma realidade: a IA é essencialmente uma aplicação faminta por dados. A arquitetura da blockchain tradicional (como o Ethereum) baseia-se em armazenamento de pares chave-valor, simplificando, é uma estrutura onde uma chave corresponde a um valor. Esta lógica funciona bem ao lidar com transferências únicas, e a eficiência ainda é razoável. Mas se forem necessárias consultas de dados complexas e análises de correlação multidimensional - que é exatamente o que a IA e os protocolos DeFi avançados precisam - a blockchain tradicional mostra-se incapaz, não apenas com baixa eficiência nas consultas, mas também com custos muito altos.
Também é por causa desse gargalo que muitos projetos de IA no mercado adotaram uma abordagem alternativa: os dados são armazenados fora da cadeia, enquanto na cadeia fica apenas uma prova. Qual é o custo dessa abordagem? Semi-centralização. Isso está claramente em desacordo com o objetivo original do Web3.
Como podemos resolver isso? Um projeto chamado Chromia($CHR) oferece uma ideia interessante - repensar este problema com o conceito de "blockchain relacional".
Em termos simples, a diferença entre um banco de dados relacional e um armazenamento de chave-valor é que o primeiro pode lidar com relações complexas entre múltiplas tabelas, suportando uma lógica de consulta flexível. A Chromia trouxe essa abordagem para a blockchain. O que isso significa? Significa que você pode realizar análises de associação de dados multidimensionais diretamente na blockchain, sem a necessidade de transferir os dados para fora da cadeia.
Do ponto de vista da arquitetura, esta é uma grande atualização. As aplicações de IA na blockchain não estão mais presas a estruturas de dados simples, podendo lidar com lógicas de negócios mais complexas. Para os protocolos DeFi, isso também abre novas possibilidades - avaliações de risco mais complexas e gestão de liquidez mais precisa.
Claro, essa inovação também trouxe novos desafios. Como garantir que consultas de dados complexas mantenham um desempenho razoável sob a premissa de descentralização é o problema central que as blockchains relacionais precisam resolver.
Mas de qualquer forma, esta direção merece atenção. Porque toca na verdadeira dor da fusão entre blockchain e AI, e não se limita a uma especulação em nível conceitual.
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No mercado de criptomoedas, a pista de IA já passou da fase puramente conceitual para a aplicação prática. No entanto, é interessante notar que, ao discutir o DefAI, as pessoas costumam se concentrar em coisas superficiais como o aluguel de poder de computação ou o treinamento de modelos, raramente mencionando um verdadeiro ponto crítico de base - como os dados são organizados e como são recuperados.
Para entender este problema, é necessário reconhecer uma realidade: a IA é essencialmente uma aplicação faminta por dados. A arquitetura da blockchain tradicional (como o Ethereum) baseia-se em armazenamento de pares chave-valor, simplificando, é uma estrutura onde uma chave corresponde a um valor. Esta lógica funciona bem ao lidar com transferências únicas, e a eficiência ainda é razoável. Mas se forem necessárias consultas de dados complexas e análises de correlação multidimensional - que é exatamente o que a IA e os protocolos DeFi avançados precisam - a blockchain tradicional mostra-se incapaz, não apenas com baixa eficiência nas consultas, mas também com custos muito altos.
Também é por causa desse gargalo que muitos projetos de IA no mercado adotaram uma abordagem alternativa: os dados são armazenados fora da cadeia, enquanto na cadeia fica apenas uma prova. Qual é o custo dessa abordagem? Semi-centralização. Isso está claramente em desacordo com o objetivo original do Web3.
Como podemos resolver isso? Um projeto chamado Chromia($CHR) oferece uma ideia interessante - repensar este problema com o conceito de "blockchain relacional".
Em termos simples, a diferença entre um banco de dados relacional e um armazenamento de chave-valor é que o primeiro pode lidar com relações complexas entre múltiplas tabelas, suportando uma lógica de consulta flexível. A Chromia trouxe essa abordagem para a blockchain. O que isso significa? Significa que você pode realizar análises de associação de dados multidimensionais diretamente na blockchain, sem a necessidade de transferir os dados para fora da cadeia.
Do ponto de vista da arquitetura, esta é uma grande atualização. As aplicações de IA na blockchain não estão mais presas a estruturas de dados simples, podendo lidar com lógicas de negócios mais complexas. Para os protocolos DeFi, isso também abre novas possibilidades - avaliações de risco mais complexas e gestão de liquidez mais precisa.
Claro, essa inovação também trouxe novos desafios. Como garantir que consultas de dados complexas mantenham um desempenho razoável sob a premissa de descentralização é o problema central que as blockchains relacionais precisam resolver.
Mas de qualquer forma, esta direção merece atenção. Porque toca na verdadeira dor da fusão entre blockchain e AI, e não se limita a uma especulação em nível conceitual.