Tiger Research가 작성한 이 보고서는 AI와 블록체인 기술의 융합에 대한 사례 연구로서 Chromia의 벡터 데이터베이스 구현을 분석합니다.
주요 요점 요약
온체인 벡터 인프라 : Chromia는 PostgreSQL 기반으로 구축된 최초의 온체인 벡터 데이터베이스를 출시하여 AI와 블록체인의 실질적인 통합에 있어 중요한 단계를 기록했습니다.
비용 효율성 및 개발자 친화성 : Chromia는 기존 산업 벡터 솔루션보다 57% 저렴한 블록체인 통합 개발 환경을 제공함으로써 AI-Web3 애플리케이션 개발의 진입 장벽을 낮춥니다.
향후 전망 : 이 플랫폼은 EVM 인덱싱, AI 추론 기능 및 보다 광범위한 개발자 생태계 지원으로 확장할 계획이며, 이를 통해 Chromia는 Web3 분야에서 AI 혁신의 잠재적 리더로 자리매김할 것입니다.
1. AI와 블록체인의 융합 현황
출처: 키요타카
AI와 블록체인의 교차점은 오랫동안 업계의 관심을 끌어왔습니다. 중앙 집중형 AI 시스템은 여전히 투명성, 신뢰성, 비용 예측 가능성과 같은 과제에 직면해 있으며, 블록체인은 이러한 영역에 대한 잠재적인 솔루션으로 여겨지는 경우가 많습니다.
AI 에이전트 시장은 2024년 후반에 폭발적으로 성장했지만, 대부분 프로젝트는 두 기술을 표면적으로만 통합하는 데 그쳤습니다. 많은 이니셔티브는 Web3와의 심층적인 기술적 또는 기능적 시너지 효과를 모색하기보다는 자금 조달과 노출을 위해 암호화폐에 대한 투기적 관심에 의존합니다. 결과적으로 많은 프로젝트의 평가액이 최고치 대비 90% 이상 하락했습니다.
AI와 블록체인이 실질적인 시너지를 이루기 어려운 이유는 여러 가지 구조적 문제에서 비롯됩니다. 가장 두드러지는 점은 체인상 데이터 처리의 복잡성입니다. 데이터는 여전히 단편화되어 있고 기술은 매우 불안정합니다. 만약 데이터 접근과 활용이 기존 시스템처럼 간단했다면, 업계는 훨씬 더 일찍 더 명확한 성과를 달성했을지도 모릅니다.
이러한 딜레마는 마치 로미오와 줄리엣의 상황과 비슷합니다. 서로 다른 분야의 두 가지 강력한 기술이 공통 언어나 실질적인 융합점이 부족합니다. 업계에는 AI와 블록체인의 장점을 보완하고 두 가지의 교차점 역할을 하는 격차를 메울 수 있는 인프라가 필요하다는 점이 점점 더 분명해지고 있습니다.
이러한 과제를 해결하려면 기존 중앙 집중식 도구의 안정성과 동일한 수준의 비용 효율적이고 고성능 시스템이 필요합니다. 이러한 맥락에서 오늘날 대부분의 AI 혁신을 지원하는 벡터 데이터베이스 기술이 핵심 요소로 부상하고 있습니다.
2. 벡터 데이터베이스의 필요성
AI 애플리케이션이 점점 더 대중화됨에 따라, 벡터 데이터베이스는 기존 데이터베이스 시스템의 한계를 해결하는 방법으로 등장했습니다. 이러한 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 오디오 등의 복잡한 데이터를 "벡터"라고 하는 수학적 표현으로 변환하여 저장합니다. 데이터는 정확도가 아닌 유사성을 기준으로 검색되므로 벡터 데이터베이스는 기존 데이터베이스보다 AI가 이해하는 언어와 맥락에 더 부합합니다.
출처: weaviate
전통적인 데이터베이스는 도서관 카탈로그와 같습니다. "새끼 고양이"라는 단어가 포함된 책만 검색하는 반면, 벡터 데이터베이스는 "고양이", "개", "늑대" 등과 같은 관련 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이는 정확한 단어가 아닌 개념적 유사성에 따라 관계를 파악하는 수치 벡터 형태로 정보를 저장하는 시스템 덕분입니다.
대화를 예로 들어 보겠습니다. 누군가에게 "오늘 기분이 어떠세요?"라고 물었을 때, 그 사람이 "하늘이 유난히 맑네요"라고 대답한다면, 명시적으로 감정을 나타내는 단어가 사용되지 않았더라도 우리는 여전히 긍정적인 감정을 이해할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스도 비슷한 방식으로 작동하여 시스템이 직접적인 단어 일치에 의존하지 않고도 내재된 의미를 해석할 수 있도록 합니다. 이를 통해 인간의 인지 패턴을 시뮬레이션하고 보다 자연스럽고 지능적인 AI 상호작용이 가능해집니다.
Web2에서는 벡터 데이터베이스의 가치가 널리 인식되었습니다. Pinecone(1억 달러), Weaviate(5천만 달러), Milvus(6천만 달러), Chroma(1천8백만 달러) 등의 플랫폼이 막대한 투자를 받았습니다. 이와 대조적으로 Web3는 이와 비교 가능한 솔루션을 개발하는 데 어려움을 겪었으며, 이로 인해 AI와 블록체인의 통합은 여전히 이론적인 수준에 머물러 있습니다.
3. 크로미아 온체인 벡터 데이터베이스의 비전
출처: Tiger Research
PostgreSQL 기반으로 구축된 레이어 1 관계형 블록체인인 Chromia는 구조화된 데이터 처리 기능과 개발자 친화적인 환경으로 유명합니다. Chromia는 관계형 데이터베이스 기반을 바탕으로 블록체인과 AI 기술의 긴밀한 통합을 모색하기 시작했습니다.
최근의 이정표는 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 널리 사용되는 오픈소스 벡터 유사성 검색 도구인 PgVector를 통합한 "Chromia 확장"의 출시입니다. PgVector는 유사한 텍스트나 이미지에 대한 효율적인 쿼리를 지원하여 AI 기반 애플리케이션에 대한 명확한 실용성을 제공합니다.
PgVector는 기존 기술 생태계에서 탄탄한 기반을 갖추고 있습니다. 종종 주류 데이터베이스 서비스인 Firebase의 대안으로 여겨지는 Supabase는 PgVector를 사용하여 고성능 벡터 검색을 지원합니다. PostgreSQL 플랫폼에서 인기가 높아지고 있는 것은 업계 전체에서 이 도구에 대한 폭넓은 신뢰를 반영하고 있습니다.
Chromia는 PgVector를 통합하여 Web3에 벡터 검색 기능을 제공하고, 기존 기술 스택의 검증된 표준에 맞춰 인프라를 조정합니다. 이 통합은 2025년 3월에 진행될 Mimir 메인넷 업그레이드에서 핵심적인 역할을 하며, 원활한 AI-블록체인 상호 운용성을 향한 기초적인 단계로 여겨집니다.
3.1 통합 환경: 블록체인과 AI의 완벽한 통합
블록체인과 AI를 결합하려는 개발자들이 겪는 가장 큰 과제는 복잡성입니다. 기존 블록체인에 AI 애플리케이션을 만들려면 여러 외부 시스템에 연결하는 복잡한 과정이 필요합니다. 예를 들어, 개발자는 체인에 데이터를 저장하고, 외부 서버에서 AI 모델을 실행하고, 독립적인 벡터 데이터베이스를 구축해야 합니다.
이런 분열된 구조는 비효율적인 운영으로 이어진다. 사용자 쿼리는 오프체인으로 처리되며, 데이터는 온체인과 오프체인 환경 사이에서 지속적으로 마이그레이션되어야 합니다. 이로 인해 개발 시간과 인프라 비용이 증가할 뿐만 아니라 심각한 보안 취약성도 발생합니다. 즉, 시스템 간의 데이터 전송으로 인해 해커 공격 위험이 높아지고 전반적인 투명성이 감소합니다.
크로미아는 벡터 데이터베이스를 블록체인에 직접 통합하여 혁신적인 솔루션을 제공합니다. Chromia에서는 모든 처리가 체인상에서 이루어집니다. 사용자 쿼리는 벡터로 변환되고, 유사한 데이터는 체인상에서 직접 검색되어 결과가 반환되어 전체 프로세스가 단일 환경 처리로 이루어집니다.
출처: Tiger Research
간단한 비유를 들자면, 과거에는 개발자들이 구성 요소를 따로 관리해야 했습니다. 마치 요리를 하려면 냄비, 프라이팬, 블렌더, 오븐을 사야 하는 것과 같습니다. 크로미아는 모든 기능을 단일 시스템으로 통합한 다기능 블렌더를 제공함으로써 프로세스를 단순화합니다.
이러한 통합적인 접근 방식은 개발 과정을 크게 단순화합니다. 외부 서비스나 복잡한 연결 코드가 필요 없으므로 개발 시간과 비용이 절감됩니다. 또한 모든 데이터와 처리 과정은 체인에 기록되어 완전한 투명성을 보장합니다. 이는 블록체인과 AI의 완전한 통합이 시작되었음을 의미합니다.
3.2 비용 효율성: 기존 서비스와 비교 시 가격 경쟁력이 우수함
온체인 서비스는 "불편하고 비싸다"는 고정관념이 널리 퍼져 있습니다. 특히 기존 블록체인 모델에서는 거래별 연료비의 구조적 결함과 체인 상의 혼잡 비용 급증이 뚜렷하게 나타납니다. 비용 예측 불가능성은 기업이 블록체인 솔루션을 도입하는 데 있어 주요 장벽이 됩니다.
출처: 크로미아
크로미아는 효율적인 아키텍처와 차별화된 비즈니스 모델을 통해 고객의 문제점을 해결합니다. 기존 블록체인의 가스 요금 모델과 달리 Chromia는 AWS나 Google Cloud의 가격 구조와 유사한 서버 컴퓨팅 유닛(SCU) 임대 시스템을 도입했습니다. 이 인스턴스화 모델은 익숙한 클라우드 서비스 가격 책정에 맞춰져 블록체인 네트워크에서 흔히 발생하는 비용 변동성을 제거합니다.
구체적으로, 사용자는 Chromia의 기본 토큰 $CHR을 사용하여 SCU를 주간 단위로 임대할 수 있습니다. 각 SCU는 16GB의 기본 저장 공간을 제공하며, 비용은 사용량에 따라 선형적으로 증가합니다. SCU는 수요에 따라 유연하게 조정되어 유연하고 효율적인 자원 배분을 달성할 수 있습니다. 이 모델은 Web2 서비스에 대한 예측 가능한 사용 가격을 통합하는 동시에 네트워크의 분산화를 유지하여 비용 투명성과 효율성을 크게 개선합니다.
출처: Chromia, Tiger Research
크로미아 벡터 데이터베이스는 비용상의 이점을 더욱 강화합니다. 내부 벤치마크에 따르면, 이 데이터베이스의 월 운영 비용은 727달러(SCU 2개와 스토리지 50GB 기준)입니다. 이는 비슷한 Web2 벡터 데이터베이스 솔루션보다 57% 낮습니다.
이러한 가격 경쟁력은 여러 가지 구조적 효율성에서 비롯됩니다. Chromia는 PgVector를 온체인 환경에 맞게 조정하는 기술적 최적화의 혜택을 받지만, 더 큰 영향은 분산된 리소스 공급 모델에서 비롯됩니다. 기존 서비스는 AWS나 GCP 인프라에 높은 서비스 프리미엄을 부과하는 반면, Chromia는 노드 운영자를 통해 컴퓨팅 성능과 스토리지를 직접 제공하여 중간 계층과 관련 비용을 줄입니다.
분산된 구조는 서비스의 안정성도 향상시킵니다. 여러 노드가 병렬로 작동하면 개별 노드에 장애가 발생하더라도 네트워크 가용성이 본질적으로 매우 높아집니다. 그 결과, Web2 SaaS 모델에서 일반적으로 요구되는 값비싼 고가용성 인프라와 대규모 지원팀에 대한 필요성이 크게 줄어들어 운영 비용이 절감되고 시스템 복원력이 향상됩니다.
4. 블록체인과 AI의 융합 시작
크로미아 벡터 데이터베이스는 출시된 지 한 달밖에 되지 않았지만 이미 초기 반응을 보이고 있으며, 다양한 혁신적인 활용 사례가 개발 중입니다. Chromia는 도입을 가속화하기 위해 벡터 데이터베이스 사용 비용을 충당하는 보조금을 제공하여 빌더를 적극적으로 지원합니다.
이러한 보조금은 실험 장벽을 낮추어 개발자가 위험을 덜 감수하면서 새로운 아이디어를 탐색할 수 있도록 합니다. 잠재적인 적용 분야로는 AI 통합 DeFi 서비스, 투명한 콘텐츠 추천 시스템, 사용자 소유 데이터 공유 플랫폼, 커뮤니티 중심 지식 관리 도구 등이 있습니다.
출처: Tiger Research
가상의 예로 Tiger Labs가 개발한 "AI Web3 Research Hub"가 있습니다. 이 시스템은 Chromia 인프라를 사용하여 연구 콘텐츠와 Web3 프로젝트 온체인 데이터를 AI 에이전트가 지능형 서비스를 제공할 수 있도록 벡터 임베딩으로 변환합니다.
이러한 AI 에이전트는 Chromia 벡터 데이터베이스를 통해 온체인 데이터를 직접 쿼리하여 훨씬 더 빠른 응답을 달성할 수 있습니다. Chromia의 EVM 인덱싱 기능과 결합된 이 시스템은 Ethereum, BNB Chain, Base 등의 온체인 활동을 분석하여 광범위한 프로젝트를 지원할 수 있습니다. 사용자 대화 맥락이 체인상에 저장되어 투자자 등의 최종 사용자에게 완전히 투명한 추천 흐름을 제공한다는 점이 주목할 만합니다.
출처: Tiger Research
사용 사례의 다양성이 커짐에 따라 더 많은 데이터가 생성되어 Chromia에 저장되고 있으며, 이를 통해 "AI 플라이휠"의 기반이 마련되고 있습니다. 블록체인 애플리케이션의 텍스트, 이미지, 거래 데이터는 구조화된 벡터 형태로 Chromia 데이터베이스에 저장되어 풍부한 AI 학습 가능 데이터 세트를 형성합니다.
이렇게 축적된 데이터는 AI의 핵심 학습 자료가 되어 지속적인 성능 향상을 촉진합니다. 예를 들어, 많은 사용자의 거래 패턴을 학습하는 AI는 더욱 정확하고 개인화된 금융 조언을 제공할 수 있습니다. 이러한 고급 AI 애플리케이션은 사용자 경험을 향상시켜 더 많은 사용자를 유치합니다. 사용자 수가 증가하면 더 풍부한 데이터가 축적되고, 지속 가능한 생태적 발전의 폐쇄 루프가 형성됩니다.
5. 크로미아의 로드맵
Mimir 메인넷 출시에 따라 Chromia는 다음 세 가지 분야에 집중할 예정입니다.
BSC, Ethereum, Base 등 주요 체인의 EVM 지수를 강화합니다.
더 광범위한 모델과 사용 사례를 지원하기 위해 AI 추론 기능을 확장합니다.
사용하기 쉬운 도구와 인프라를 통해 개발자 생태계를 확장하세요.
5.1 EVM 지수 혁신
블록체인의 본질적인 복잡성은 오랫동안 개발자들에게 큰 장애물이 되어 왔습니다. 이러한 목적을 위해 Chromia는 온체인 데이터 쿼리를 근본적으로 단순화하는 것을 목표로 하는 혁신적인 개발자 중심 인덱싱 솔루션을 출시했습니다. 목표는 명확합니다. 쿼리 효율성과 유연성을 크게 개선하여 블록체인 데이터에 대한 접근성을 높이는 것입니다.
이러한 접근 방식은 이더리움 NFT 거래 추적 방식에 있어서 큰 변화를 의미합니다. 크로미아는 데이터 패턴과 구조를 동적으로 학습하여 엄격하게 미리 정의된 쿼리 구조를 대체하여 가장 효율적인 정보 검색 경로를 식별합니다. 게임 개발자는 온체인 프롭의 거래 내역을 즉시 분석할 수 있으며, DeFi 프로젝트는 복잡한 거래 흐름을 빠르게 추적할 수 있습니다.
5.2 AI 추론 기능 확장
앞서 언급한 데이터 인덱싱 진행은 Chromia가 AI 추론 기능을 확장할 수 있는 기반을 마련해줍니다. 이 프로젝트는 오픈 소스 AI 모델 지원에 중점을 두고 테스트넷에서 최초의 AI 추론 확장 기능을 성공적으로 출시했습니다. Python 클라이언트가 도입되면서 Chromia 환경에서 머신 러닝 모델을 통합하는 데 드는 어려움이 크게 줄었다는 점은 주목할 만합니다.
이러한 발전은 기술적 최적화를 넘어 AI 모델의 빠른 혁신과의 전략적 일치를 반영합니다. Chromia는 점점 더 다양해지는 강력한 AI 모델 세트를 공급업체 노드에서 직접 실행할 수 있도록 함으로써 분산형 AI 학습 및 추론의 경계를 넓히는 것을 목표로 합니다.
5.3 개발자 생태계 확장 전략
Chromia는 AI 기반 애플리케이션 개발에 중점을 두고 벡터 데이터베이스 기술의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 적극적으로 협업을 구축하고 있습니다. 이러한 노력은 네트워크 유용성과 수요를 늘리기 위해 고안되었습니다.
이 회사는 AI 연구 에이전트, 분산형 추천 시스템, 문맥 인식 텍스트 검색, 의미적 유사성 검색과 같은 영향력이 큰 분야를 목표로 합니다. 이 이니셔티브는 기술 지원을 넘어 개발자가 실제 사용자 가치가 있는 애플리케이션을 구축할 수 있는 플랫폼을 구축합니다. 이전에 강화된 데이터 색인화 및 AI 추론 기능이 이러한 애플리케이션 개발을 위한 핵심 엔진이 될 것으로 예상됩니다.
6. 크로미아의 비전과 시장 과제
Chromia의 온체인 벡터 데이터베이스는 이를 블록체인-AI 융합 분야의 선두주자로 만들어줍니다. 벡터 데이터베이스를 체인에 직접 통합하는 혁신적인 접근 방식은 다른 생태계에서는 아직 구현되지 않았으며, 이는 기술적 장점이 뚜렷하다는 것을 보여줍니다.
이 플랫폼의 클라우드 기반 SCU 임대 모델은 연료 요금 시스템에 익숙한 개발자들에게 매력적인 패러다임 전환을 제공합니다. 이러한 예측 가능하고 최적화된 비용 구조는 특히 대규모 AI 애플리케이션에 적합하며 핵심적인 차별화 요소가 됩니다. 주목할 점은 사용 비용이 Web2 벡터 데이터베이스 서비스보다 약 57% 낮다는 점인데, 이를 통해 Chromia의 시장 경쟁력이 크게 향상된다는 것입니다.
이러한 사실에도 불구하고 크로미아는 시장 인지도와 생태계 성장 등 주요 과제에 직면해 있습니다. 네이티브 프로그래밍 언어(Rell)와 온체인 AI 통합 등 복잡한 혁신을 개발자와 기업에 전달하는 것이 중요합니다. 앞서 나가려면 지속적인 기술 개발과 생태계 확장이 필요합니다. 특히 다른 블록체인 플랫폼이 유사한 사용 사례를 타겟으로 삼기 시작하면서 더욱 그렇습니다.
장기적인 성공은 실제 사용 사례를 검증하고 토큰 경제 모델의 지속 가능성을 보장하는 데 달려 있습니다. SCU 임대 모델이 토큰의 장기적 가치에 미치는 영향, 효과적인 개발자 도입 전략, 실질적인 비즈니스 활용 사례 창출은 Chromia의 미래 개발에 결정적인 요소가 될 것입니다.
크로미아는 새롭게 부상하는 Web3-AI 융합 분야에서 초기부터 선두적인 입지를 구축했습니다. 그러나 기술적 차이를 지속 가능한 시장 가치로 전환하려면 인프라, 생태계, 커뮤니케이션 분야에서 지속적인 발전이 필요합니다. 향후 12~24개월은 크로미아의 장기적 방향을 형성하는 데 중요한 시기가 될 것입니다.
