从数据源到智能分析:解析Web3数据索引赛道发展

1. 引言

自2017年首批去中心化应用问世以来,区块链生态系统蓬勃发展,各类dApp如雨后春笋般涌现。在探讨这些去中心化应用时,我们是否曾思考过它们所依赖的数据来源?

2024年,人工智能与Web3成为热点话题。在AI领域,数据犹如生命之源,驱动着智能系统的不断进化。正如植物需要阳光和水分,AI系统同样依赖海量数据来学习和思考。没有数据支持,再先进的AI算法也难以发挥其潜力。

本文将深入探讨区块链数据可访问性的演变历程,比较传统数据索引协议与新兴区块链数据服务的异同,特别关注结合AI技术的新型协议在数据服务和产品架构上的创新。

2. 数据索引的演进:从区块链节点到全链数据库

2.1 数据源头:区块链节点

区块链被称为去中心化的记账本,而区块链节点则是这一网络的基石,负责记录、存储和传播链上交易数据。每个节点都保存完整的区块链数据副本,确保网络的去中心化特性。然而,对普通用户而言,自建和维护节点不仅技术门槛高,还需承担昂贵的硬件和带宽成本。此外,普通节点的查询能力有限,难以满足开发者的需求。因此,尽管理论上人人都可运行节点,实际上用户更倾向于依赖第三方服务。

为解决这一问题,RPC节点提供商应运而生。它们承担节点管理成本,并通过RPC端点提供数据访问服务。公共RPC端点免费但有速率限制,可能影响dApp用户体验。私有RPC端点性能更佳,但对复杂查询效率不高,且难以跨网络扩展。尽管如此,节点提供商标准化的API接口降低了用户访问链上数据的门槛,为后续数据解析和应用奠定了基础。

2.2 数据解析:从原始数据到可用信息

区块链节点提供的原始数据通常经过加密和编码处理,这虽然保证了数据的完整性和安全性,但也增加了解析难度。对普通用户和开发者而言,直接处理这些数据需要大量技术知识和计算资源。

数据解析过程在此背景下显得尤为重要。通过将复杂的原始数据转换为易理解和操作的格式,用户可以更直观地利用这些信息。解析质量直接影响区块链数据应用的效率和效果,是整个数据索引流程中的关键环节。

2.3 数据索引器的发展

随着区块链数据量激增,数据索引器的需求日益突出。索引器负责组织链上数据并将其导入数据库以便查询。它们通过索引区块链数据,并提供类SQL查询语言(如GraphQL)的API接口,使数据随时可用。索引器为开发者提供了统一的查询界面,大大简化了数据检索流程。

不同类型的索引器各有优势:

1. 完整节点索引器:直接从完整节点提取数据,确保数据完整性,但需大量存储和处理能力。
2. 轻量级索引器:依赖完整节点获取特定数据,减少存储需求但可能增加查询时间。
3. 专用索引器:针对特定数据类型或区块链优化,如NFT数据或DeFi交易。
4. 聚合索引器:从多个区块链和来源提取数据,包括链下信息,提供统一查询界面,适合多链dApp。

目前,以太坊档案节点在不同客户端下占用空间从3TB到13.5TB不等。面对如此庞大的数据量,主流索引器协议不仅支持多链索引,还针对不同应用需求定制了数据解析框架,如The Graph的"子图"框架。

索引器的出现大幅提升了数据索引和查询效率。与传统RPC端点相比,索引器能高效处理大量数据,支持复杂查询和数据过滤。某些索引器还支持聚合多个区块链的数据,避免多链dApp需要部署多个API的问题。通过分布式运行,索引器提供了更强的安全性和性能,降低了集中式RPC提供商可能带来的中断风险。

2.4 全链数据库:向流优先对齐

随着应用需求复杂化,初级数据索引器及其标准化格式难以满足多样化的查询需求,如搜索、跨链访问或链下数据映射。区块链数据服务提供商正朝着构建数据流的方向发展,以满足实时解析和全面查询的需求。

传统索引器服务商纷纷推出数据流产品,如The Graph的Substreams和Goldsky的Mirror。同时,新兴服务如Chainbase和SubSquid也提供基于区块链生成的实时数据湖。这些服务旨在通过更先进的数据源支持应用程序发展并辅助链上数据分析。

通过现代数据管道的视角重新审视链上数据,我们可以设想一个能为任何业务用例定制高性能数据集的未来。

3. AI与数据库的融合:The Graph、Chainbase和Space and Time的比较分析

3.1 The Graph

The Graph网络通过去中心化节点提供多链数据索引和查询服务,便于开发者构建去中心化应用。其核心产品模式包括数据查询执行市场和数据索引缓存市场,服务于用户的查询需求。

网络由索引器、策展人、委托人和开发者四个角色构成,通过经济激励确保系统运转。索引器提供索引和查询服务,委托者支持索引节点运营,策展人筛选有价值的子图,开发者则是主要用户。

The Graph生态系统正积极拥抱AI技术。Semiotic Labs开发的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具,分别优化了索引定价、资源分配和用户查询体验,提升了系统的智能化和用户友好度。

3.2 Chainbase

Chainbase作为全链数据网络,整合各区块链数据,简化开发者构建和维护应用的过程。其特色功能包括:

• 实时数据湖:提供即时访问的区块链数据流。
• 双链架构:基于Eigenlayer AVS构建执行层,与CometBFT共识算法并行,增强跨链数据处理能力。
• 创新数据格式:引入"manuscripts"标准,优化加密行业数据结构。
• 加密世界模型:结合AI技术,打造能理解、预测区块链交易的模型,如基础版Theia。

Chainbase的AI模型Theia基于NVIDIA的DORA模型,结合链上外数据分析加密模式,通过因果推理做出响应,深入挖掘链上数据价值,提供智能化数据服务。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT)致力于构建可验证的计算层,在去中心化数据仓库上扩展零知识证明,为智能合约、大语言模型和企业提供可信数据处理。

SxT引入了创新的Proof of SQL技术,这是一种零知识证明技术,确保在去中心化数据仓库上执行的SQL查询结果可验证且防篡改。与传统区块链网络依赖共识机制不同,SxT通过一个节点获取数据,其他节点使用zk技术验证数据真实性,提高了系统性能。

SxT与微软AI实验室合作,开发生成式AI工具,简化用户通过自然语言处理区块链数据的过程。在Space and Time Studio中,用户可输入自然语言查询,AI自动转换为SQL并执行,呈现最终结果。

结论与展望

区块链数据索引技术从最初的节点数据源,经过数据解析和索引器的发展,最终演进到AI赋能的全链数据服务,经历了逐步完善的过程。这些技术的进步不仅提高了数据访问效率和准确性,还为用户带来了智能化体验。

未来,随着AI技术和零知识证明等新技术的发展,区块链数据服务将进一步智能化和安全化。作为基础设施,区块链数据服务将继续在行业创新中发挥重要作用。