ブロックチェーンデータインデックス技術の進化:ノードからAIによる全チェーンデータサービスへ

1. はじめに

ブロックチェーン技術の発展は、去中心化アプリ(dApp)の興起をもたらしました。最初の Etheroll、ETHLend、CryptoKitties から、現在ではさまざまなブロックチェーン上に広がる金融、ゲーム、ソーシャル dApp へと至ります。この過程で、dApp が依存するデータの源がますます重要になっています。

2024年、人工知能とWeb3がホットな話題となります。AI分野では、データは生命の源のようなものであり、システムの学習と進化を推進します。膨大なデータのサポートがなければ、どんなに先進的なAIアルゴリズムでも、その本来の知能を発揮することは難しいです。

この記事では、ブロックチェーンデータのアクセス可能性の発展の歴史を深く掘り下げ、データインデックス技術の進化を分析し、いくつかの主要なブロックチェーンサービスプロトコルを比較し、特にAI技術の応用における革新に焦点を当てます。

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2. データインデックスの進化: ブロックチェーンノードから全チェーンデータベースへ

2.1 データソース:ブロックチェーンノード

ブロックチェーンは分散型の台帳と呼ばれ、その核心は多数のノードが共同で維持する分散ネットワークです。各ノードは完全なブロックチェーンデータのコピーを保存し、ネットワークの分散型特性を確保します。しかし、一般のユーザーにとって、自分でノードを構築し維持することは技術的なハードルが高く、高額なハードウェアと帯域幅のコストを負担する必要があります。

この問題を解決するために、RPCノードプロバイダーが登場しました。彼らはノードの運用管理を担当し、RPCエンドポイントを通じてデータアクセスサービスを提供します。公共のRPCエンドポイントは無料で使用できますが、レート制限が存在し、dAppのユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性があります。プライベートRPCエンドポイントは性能が優れていますが、複雑なクエリに対しては依然として効率が低く、スケーラビリティとクロスネットワーク互換性の問題があります。

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2.2 データ解析:原データから利用可能データへ

ブロックチェーンノードが提供する原始データは通常、暗号化およびエンコードされており、これらのデータを直接処理することは一般のユーザーや開発者にとって難易度が高いです。データ解析プロセスは、複雑な原始データをより理解しやすく操作しやすい形式に変換するものであり、データインデックスプロセスの重要なステップです。

2.3 データインデクサの進化

ブロックチェーンデータの量が急増する中、データインデクサの需要がますます顕著になっています。インデクサは、チェーン上のデータを整理し、データベースに保存することによって、高効率のクエリを実現します。彼らは統一されたクエリインターフェースを提供し、開発者が標準化されたクエリ言語を使用して必要な情報を迅速に取得できるようにします。

異なるタイプのインデクサーにはそれぞれ利点があります:

1. フルノードインデクサ: フルノードから直接データを抽出し、データの完全性と正確性を保証します。
2. 軽量インデクサ: フルノードから特定のデータをオンデマンドで取得し、ストレージの要求を減らすが、クエリ時間が増加する可能性がある。
3. 専用インデクサー: 特定のタイプのデータまたはブロックチェーンの最適化、例えばNFTデータやDeFi取引。
4. アグリゲーター: マルチチェーンとオフチェーンデータを統合し、統一されたクエリインターフェースを提供し、マルチチェーンdAppに適しています。

膨大なデータ量に直面して、主流のインデクサープロトコルは複数のチェーンインデックスをサポートするだけでなく、異なるアプリケーションに特化したデータ解析フレームワークをカスタマイズしています。インデクサーの出現はデータのインデックス作成とクエリの効率を大幅に向上させ、複雑なクエリやデータフィルタリングをサポートし、ブロックチェーンデータアクセスに重要な革新をもたらしました。

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2.4 全チェーンデータベース:ストリーム優先に整合

アプリケーションの要求がますます複雑になるにつれて、標準化されたAPIインデックス形式では多様なクエリ要求を満たすことが難しくなっています。現代のデータパイプラインアーキテクチャにおける「ストリームファースト」アプローチは、リアルタイムデータ処理と分析を実現するための解決策となっています。ブロックチェーンデータサービスプロバイダーも徐々にデータストリームの構築に向かって発展し、さまざまなリアルタイムデータレイク製品を提供しています。

これらのサービスは、リアルタイムのブロックチェーン取引解析と包括的なクエリ機能を提供することを目的としています。現代のデータパイプラインの視点からオンチェーンデータ管理を再定義し、カスタマイズされた高性能データセットの新たな可能性を開きます。

3. AI + Database: The Graph、Chainbase、Space and Timeの詳細な比較

3.1 ザ・グラフ

The Graphネットワークは、分散型ノードネットワークを通じてマルチチェーンデータのインデックスとクエリサービスを提供します。そのコア製品には、データクエリ実行マーケットとデータインデックスキャッシュマーケットが含まれ、ユーザーのクエリニーズに応えています。

子図(サブグラフ)はThe Graphの基本データ構造であり、データの抽出と変換方法を定義しています。ネットワークはインデクサー、キュレーター、委任者、開発者の4つの役割で構成されており、共にweb3アプリケーションのデータニーズを支えています。

The GraphはAI技術を積極的に取り入れています。そのコア開発チームSemiotic Labsは、AutoAgora、Allocation Optimizer、AgentCなどのツールを開発し、それぞれインデックスの価格設定、リソースの配分、ユーザーのクエリ体験を最適化しました。

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3.2 チェーンベース

Chainbaseは全ブロックデータネットワークとして、複数のブロックチェーンのデータを統合しています。その特徴には:

• リアルタイムデータ湖:即時アクセス可能なブロックチェーンデータストリームを提供します。
• デュアルチェーンアーキテクチャ: Eigenlayer AVSに基づいて実行層を構築し、クロスチェーンデータ処理能力を向上させる。
• イノベーティブなデータ形式: "manuscripts" 標準を導入し、データの構造化を最適化する。
• 暗号世界モデル:AI技術を組み合わせて、ブロックチェーン取引を理解し予測できるモデルTheiaを開発しました。

ChainbaseのAIモデルTheiaは、NVIDIAのDORAモデルに基づいており、オンチェーンとオフチェーンのデータを分析することによって、インテリジェントなデータサービスを提供します。

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3.3 スペースとタイム

Space and Time(SxT)は、検証可能な計算層を構築し、ゼロ知識証明技術を拡張することに専念しています。その中核的な革新は、SQLクエリの結果が検証可能であることを保証するZKP技術であるProof of SQLです。

SxTはマイクロソフトAIラボと提携し、生成型AIツールを開発し、ブロックチェーンデータ処理を簡素化します。ユーザーは自然言語でクエリを実行し、AIが自動的にSQLに変換して実行します。

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結論と展望

ブロックチェーンデータインデックス技術は、最初のノードデータから解析とインデクサーを経て、最終的にAIによる全チェーンデータサービスへと進化しました。このプロセスはデータアクセスの効率とインテリジェンスレベルを継続的に向上させました。

未来、AIやゼロ知識証明などの技術の進歩に伴い、ブロックチェーンデータサービスはよりインテリジェントで安全になります。インフラとして、それは引き続き業界の革新を支援します。