“随着 Chainbase 在生态系统和市场方面的进一步拓展，其作为链原生 Web3 AI 基建设施的价值将愈发显著。”

算法、算力和数据是 AI 技术的三大核心要素。实际上，几乎所有的 AI 大模型都在不断革新算法，以确保模型能够跟上行业的发展趋势，并且这些大模型也在变得越来越庞大。在这个过程中，虽然大模型的训练和推理所需的算力持续增长，但由于硬件技术的不断突破，算力已经不再是最大的限制因素，反而是数据成为了关键瓶颈。

此前，OpenAI CEO Sam Altma 曾表示：“AI 的进步不仅依赖于算法的创新，还依赖于海量数据的获取和处理。”

在传统互联网领域，AI 可用的数据已经几乎被耗尽，随着大模型的迭代，如何获取更多的有效数据成为了最棘手的问题。相比之下，链上世界同样面临数据稀缺的挑战，但不同之处在于链上的数据杂乱无章，无法直接被利用，这些数据需要经过治理和解码。

在不断提取和组织这些数据的过程中，加密数据中大量的“暗知识”通常难以仅凭传统数据库和有限的人力进行有效的组织和规划。而对于一般的加密人士而言，访问这些“知识”同样存在一定的门槛。

在数据基建的缺失背景下，加密行业始终没有成熟的、针对于 Web3 世界的 AI 应用。

随着 Chainbase 以链原生方式构建了一套以数据为核心的 AI 堆栈底层，使得这一局面得以改善，同时其也对 Web3 数据基础设施进行了重新定义。

Chainbase ：链原生的数据基建设施

Chainbase 是 AI 时代的底层堆栈设施，一方面其打造了一个数据堆栈底层系统，能够以链原生的方式实现万链互联的高访问性，确保全链数据在去中心化网络中保持完整性，并将不同数据格式标准（Raw 原始数据、Decoded 解码数据以及 Abstracted 抽象数据）进行了统一。另一面，Chainbase 推出了一个原生 AI 大模型 Theia，为更为智能化的数据分析和应用提供了全新的可能。

Web3 数据堆栈

Chainbase 设计了一套四层架构，即数据入口端角色的数据处理层、数据状态建立共识的共识层、负责数据的存储与调用的执行层以及负责数据处理输出的协处理层，以实现从数据进入网络到数据治理再到数据的执行采用等，分别发生在不同的层中，保证了系统保持高性能的同时，也保证了数据的全链链接。

同时 Chainbase 也建立了一套双链体系，即其共识机制来源于已经得到验证的 Cosmos 的 CometBFT 共识算法，保证数据网络高效、弹性运行，同时采用 Eigenlaver AVS 来承担执行层的任务。双共识架构进一步增强了跨链数据的可编程性和可组合性，支持高吞吐量、低延迟和最终性，并且这种中心化和并行的环境不仅提高了效率，也提高了经济安全性。

目前 Chainbase 的数据刷新间隔小于 3 秒，保证数据的实时性，并且与 8000+ 的加密项目方、链上生态达成合作。同时网络每天处理着 5.6亿- 6.5 亿次的全链数据调用，累计调用总量已经超过了总共 5, 000 亿次。

与此同时，作为 Web3 数据堆栈设施，Chainbase 具备可编程性的同时也具备保持着开放性。其不仅能够为任何具备链上数据需求的角色提供支持，同时也允许具备不同能力的用户比如任意链的 NODE operator 、RPC provider、数据科学家、开发者等角色加入网络，通过贡献数据、基于原始数据编辑手稿等方式从网络中获得收入，目前 Chainbase 网络已经合作 15000 + 开发者。

Chainbase 正在引领 Web3 数据堆栈的全新范式。

传统的数据基础设施，如 The Graph 和 Dune，在数据获取和处理上通常难以实现完全的自动化，依赖于人工干预和额外配置。这种方式限制了传统数据堆栈的全面性和可拓展性，并且在缺乏原生编程能力的情况下，能够支持的应用场景相当有限。

Chainbase 的数据堆栈通过创新的系统架构，实现了对区块链原生数据的直接读取、处理和利用，无需依赖中间层的处理和索引。同时，基于链的抽象，支持任意数据颗粒度的跨链跨表互操作，覆盖更广泛的链上数据范围，真正实现了以区块链为核心、“从链出发”的下一代数据堆栈。

而分布式、开放式的运行体系，也让 Chainbase 不仅限于链上数据，也能将链下数据实时囊括其中被各类应用所有采用。

这一全新架构不仅能更好地适应 Web3 快速发展和多样化的需求，还为开发者提供了更加灵活、高效的数据服务。

链原生的 AI 大模型 Theia

传统的数据堆栈设施通常面向专业用户，如具备解码能力的开发者和具备数据分析能力的专业用户。因此，普通投资者通过这些数据设施来建立有效的市场洞察相对困难。在 Web3 领域，相较于 Web2 世界，还未出现成熟的面向 Web3 的AIGC（人工智能生成内容）大模型，其重要原因之一是缺乏有效的链上数据支持。

在新一代数据堆栈体系的支持下，Chainbase 推出了首个链原生的 AI 大模型——Theia。基于 80 亿通用大语言模型参数和超过 2 亿的 Crypto 参数，该模型通过复杂的 D2ORA 算法和人工智能技术进行训练，支持自然语言交互。

有了 Theia，用户可以像使用 ChatGPT 一样与 Theia 模型对话，这显著提升了用户体验，使他们能够直观地探索和分析区块链数据，获得前沿的链上洞察，并更好地满足加密用户的特定需求。

值得一提的是，在前不久 Chainbase 推出的 “Chainbase Genesis” 任务活动中，Theia Chat 任务吸引了数百万用户参与对话测试，充分体现了加密用户对这一创新型 AI 模型的高度关注和认可。

基于高质量和全面的数据集，Theia 正在迅速发展成为更为成熟的 Web3 AI 大模型。随着 Theia 推向市场，这不仅标志着链上世界迈入智能化时代，也进一步彰显了数据驱动创新的巨大潜力。

Chainbase 生态的行业意义

通过打造一套下一代数据基础设施，Chainbase 为整个加密行业提供了四项关键能力，持续推动行业向下一阶段发展。

数据可访问性

Chainbase 通过将全链数据集成到底层堆栈中，打造了一个全面、去中心化且可拓展的 Web3 数据集。这个数据集不仅包含链上数据，还进一步扩展了用户希望带到链上的链下数据。这不仅确保了数据的可访问性，同时打破了不同领域应用在捕获数据上的限制。

数据可集成性

Chainbase 构建了一套层次化、分布式的数据体系，显著提高了链上数据的质量。为数据消费者提供基于业务逻辑的高质量数据，有助于提升 Web3 世界的透明度、信任度和安全性，进一步推动数据驱动的决策和行业创新。

数据模式

在 Web3 世界中，社区是推动不同行业生态发展的重要驱动力。然而，在链上数据领域，这一特性尚未得到充分体现。Chainbase 通过构建去中心化的体系和标准化的数据处理模式，推动这一领域更加 Web3 化发展，使社区驱动的价值提取和对数据资产的优质处理成为可能。

人工智能能力

基于数据堆栈，Chainbase 推出了 Theia 大模型，提供通用的加密原生人工智能能力。Theia 大模型的推出不仅标志着链上世界从数据和知识时代迈向智能时代，同时也进一步验证了在 AI 时代，Chainbase 作为数据基础设施的重要性。

目前，Chainbase 凭借广阔的叙事前景，不仅获得了来自经纬中国等顶级风投机构超过 1500 万美元的融资支持，还与阿里云、谷歌云等 Web2 领先企业，以及 Io.net、AltLayer 等知名加密项目建立了长期战略合作伙伴关系。随着 Chainbase 在生态系统和市场方面的进一步拓展，其作为链原生 Web3 AI 基建设施的价值将愈发显著。