القراءة والفهرسة للتحليل: مقدمة موجزة لمسار فهرسة بيانات Web3

1 مقدمة

بدءًا من الموجة الأولى من dApps Etheroll وETHLend وCryptoKitties في عام 2017 وحتى الآن تزدهر مجموعة متنوعة من التطبيقات اللامركزية المالية والألعاب والاجتماعية القائمة على سلاسل الكتل المختلفة. عندما نتحدث عن التطبيقات اللامركزية على السلسلة، هل فكرنا يومًا في مصادر البيانات المختلفة التي تستخدمها هذه التطبيقات اللامركزية في تفاعلاتها؟

في عام 2024، سيكون التركيز على الذكاء الاصطناعي والويب 3. في عالم الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة لنموها وتطورها. وكما تعتمد النباتات على ضوء الشمس والرطوبة لتزدهر، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات "للتعلم" و"التفكير" بشكل مستمر. وبدون البيانات، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي، مهما كانت متطورة، ليست أكثر من قلاع في الهواء، غير قادرة على ممارسة ذكائها وفعاليتها الواجبة.

توفر هذه المقالة تحليلاً متعمقًا لتطور فهارس بيانات blockchain أثناء تطوير الصناعة من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات blockchain (إمكانية الوصول إلى البيانات) ، ويقارن يناقش هذا المقال بروتوكول فهرس البيانات القديم The Graph وبروتوكولات خدمة بيانات blockchain الناشئة Chainbase وSpace and Time، ويناقش بشكل خاص أوجه التشابه والاختلاف في ميزات خدمة البيانات وبنية المنتج لهذين البروتوكولين الجديدين اللذين يجمعان تقنية الذكاء الاصطناعي.

2 فهرس البيانات التقليدي والمبسط: من عقدة blockchain إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة

< قوي>2.1 مصدر البيانات: عقدة blockchain

عندما نفهم لأول مرة "ما هو blockchain"، غالبًا ما ننظر إلى هذه الجملة: Blockchain هي كتاب المحاسبة اللامركزية. تعد عقد Blockchain أساس شبكة blockchain بأكملها وهي مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. تحتوي كل عقدة على نسخة كاملة من بيانات blockchain، مما يضمن الحفاظ على الطبيعة اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، ليس من السهل على المستخدمين العاديين إنشاء وصيانة عقدة blockchain. وهذا لا يتطلب مهارات فنية احترافية فحسب، بل يتطلب أيضًا تكاليف عالية للأجهزة وعرض النطاق الترددي. وفي الوقت نفسه، تتمتع العقد العادية بقدرات استعلام محدودة ولا يمكنها الاستعلام عن البيانات بالتنسيق الذي يطلبه المطورون. لذلك، في حين أنه من الناحية النظرية يمكن للجميع تشغيل العقدة الخاصة بهم، إلا أنه في الممارسة العملية غالبًا ما يفضل المستخدمون الاعتماد على خدمات الطرف الثالث.

لحل هذه المشكلة، ظهر موفرو عقدة RPC (استدعاء الإجراء البعيد). يتحمل هؤلاء الموفرون مسؤولية تكلفة العقد وإدارتها وتوفير البيانات عبر نقاط نهاية RPC. يتيح ذلك للمستخدمين الوصول بسهولة إلى بيانات blockchain دون إنشاء العقد الخاصة بهم. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها تأتي مع حدود للمعدل قد تؤثر سلبًا على تجربة مستخدم dApp. توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل من خلال تقليل الازدحام، ولكن حتى استرداد البيانات البسيط يتطلب الكثير من الاتصالات ذهابًا وإيابًا. وهذا يجعلها كثيفة الطلب وغير فعالة لاستعلامات البيانات المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يكون من الصعب توسيع نطاق نقاط نهاية RPC الخاصة وتفتقر إلى التوافق عبر الشبكات المختلفة. ومع ذلك، فإن واجهة API الموحدة لموفر العقدة تمنح المستخدمين حدًا أدنى للوصول إلى البيانات الموجودة على السلسلة، مما يضع الأساس لتحليل البيانات وتطبيقها لاحقًا.

2.2 تحليل البيانات: من بيانات النموذج الأولي إلى البيانات القابلة للاستخدام

غالبًا ما تكون البيانات التي يتم الحصول عليها من عقد blockchain مشفرة ومشفرة كبيانات أولية. على الرغم من أن هذه البيانات تحافظ على سلامة وأمن البلوكشين، إلا أن تعقيدها يزيد أيضًا من صعوبة تحليل البيانات. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، تتطلب المعالجة المباشرة لبيانات النموذج الأولي هذه الكثير من المعرفة التقنية وموارد الحوسبة.

تكتسب عملية تحليل البيانات أهمية خاصة في هذا السياق. ومن خلال تحليل بيانات النموذج الأولي المعقدة إلى تنسيق يسهل فهمه وتشغيله، يمكن للمستخدمين فهم البيانات واستخدامها بشكل أكثر سهولة. إن نجاح تحليل البيانات يحدد بشكل مباشر كفاءة وتأثير تطبيق بيانات blockchain، وهو خطوة أساسية في عملية فهرسة البيانات بأكملها.

2.3 تطور مفهارس البيانات

مع مع زيادة كمية بيانات blockchain، يتزايد أيضًا الطلب على مفهرسات البيانات. تلعب المفهرسات دورًا حيويًا في تنظيم البيانات الموجودة على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات لسهولة الاستعلام عنها. تعمل المفهرسات من خلال فهرسة بيانات blockchain وإتاحتها بسهولة من خلال لغة استعلام تشبه SQL (واجهات برمجة التطبيقات مثل GraphQL). من خلال توفير واجهة موحدة للاستعلام عن البيانات، تسمح المفهرسات للمطورين باسترجاع المعلومات التي يحتاجونها بسرعة ودقة باستخدام لغة استعلام موحدة، مما يبسط العملية إلى حد كبير.

تعمل أنواع مختلفة من الفهارس على تحسين عملية استرجاع البيانات بطرق مختلفة:

1. مفهرسات العقدة الكاملة: تقوم هذه المفهرسات بتشغيل عقد blockchain كاملة وسحب البيانات مباشرة منها، مما يضمن اكتمال البيانات ودقتها، ولكنها تتطلب قوة تخزين ومعالج كبيرة.

2. المفهرسات خفيفة الوزن: تعتمد هذه المفهرسات على العقد الكاملة لجلب بيانات محددة حسب الحاجة، وبالتالي تقليل متطلبات التخزين ولكن من المحتمل زيادة وقت الاستعلام.

3. المفهرسات المتخصصة: هذه المفهرسات متخصصة في أنواع معينة من البيانات أو سلاسل كتل محددة، مما يعمل على تحسين حالات استخدام محددة، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.

4. المفهرسات المجمعة: تسحب هذه المفهرسات البيانات من سلاسل ومصادر متعددة، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، لتوفير واجهة استعلام موحدة، وهو مفيد بشكل خاص للتطبيقات اللامركزية متعددة السلاسل.

حاليًا، يشغل وضع الأرشيف لعقدة أرشيف Ethereum (عقدة الأرشيف) في عميل Geth حوالي 13.5 تيرابايت من مساحة التخزين ، بينما في عميل Erigon، تبلغ متطلبات الأرشيف حوالي 3 تيرابايت. مع استمرار نمو blockchain، ستزداد أيضًا كمية تخزين البيانات في عقد الأرشيف. في مواجهة مثل هذا الكم الهائل من البيانات، لا تدعم بروتوكولات المفهرس السائدة الفهرسة متعددة السلاسل فحسب، بل تقوم أيضًا بتخصيص أطر تحليل البيانات وفقًا لاحتياجات البيانات للتطبيقات المختلفة. على سبيل المثال، يعد إطار عمل "Subgraph" الخاص بـ The Graph حالة نموذجية.

لقد أدى ظهور المفهرسات إلى تحسين كفاءة فهرسة البيانات والاستعلام عنها بشكل كبير. يمكن للمفهرسين فهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة ودعم الاستعلامات عالية السرعة مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية. تسمح هذه المفهرسات للمستخدمين بإجراء استعلامات معقدة، وتصفية البيانات بسهولة، وتحليلها بعد الاستخراج. بالإضافة إلى ذلك، يدعم بعض المفهرسين أيضًا تجميع مصادر البيانات من سلاسل الكتل المتعددة، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة التطبيقات المتعددة في تطبيقات dApps متعددة السلاسل. من خلال التشغيل الموزع عبر عقد متعددة، لا يوفر المفهرس قدرًا أكبر من الأمان والأداء فحسب، بل يقلل أيضًا من مخاطر التعطيل ووقت التوقف عن العمل الذي يمكن أن يأتي مع موفر RPC مركزي.

في المقابل، يستخدم المفهرس لغة استعلام محددة مسبقًا للسماح للمستخدمين بالحصول على المعلومات المطلوبة مباشرة دون معالجة البيانات المعقدة الأساسية. تعمل هذه الآلية على تحسين كفاءة وموثوقية استرجاع البيانات بشكل كبير وتعد ابتكارًا مهمًا في الوصول إلى بيانات blockchain.

2.4 قاعدة بيانات كاملة السلسلة: محاذاة الدفق الأول

غالبًا ما يعني الاستعلام عن البيانات باستخدام عقد الفهرس أن واجهة برمجة التطبيقات (API) تصبح البوابة الوحيدة لاستيعاب البيانات في السلسلة. ومع ذلك، عندما يدخل المشروع مرحلة التوسع، غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى مصادر بيانات أكثر مرونة، وهو ما لا تستطيع واجهات برمجة التطبيقات القياسية توفيره. نظرًا لأن متطلبات التطبيق أصبحت أكثر تعقيدًا، فإن مفهارس البيانات الأولية وتنسيقات الفهرس الموحدة الخاصة بهم غير قادرين تدريجيًا على تلبية متطلبات الاستعلام المتنوعة بشكل متزايد، مثل البحث، أو الوصول عبر السلسلة، أو تعيين البيانات خارج السلسلة.

في بنية خطوط أنابيب البيانات الحديثة، أصبح نهج "الدفق أولاً" حلاً لقيود معالجة الدُفعات التقليدية، مما يتيح استيعاب البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الفعلي. يمكّن هذا التحول النموذجي المؤسسات من الاستجابة فورًا للبيانات الواردة، مما يؤدي إلى رؤى وقرارات فورية تقريبًا. وبالمثل، فإن تطوير موفري خدمات بيانات البلوكشين يتحرك أيضًا في اتجاه بناء تدفقات بيانات البلوكتشين، وقد أطلق مقدمو خدمات المفهرسة التقليديون على التوالي منتجات تحصل على بيانات البلوكشين في الوقت الفعلي بطريقة دفق البيانات، مثل The Graph's Substreams وGoldsky's Mirror. وغيرها من بحيرات البيانات في الوقت الفعلي مثل Chainbase وSubSquid التي تولد تدفقات البيانات بناءً على blockchain.

تم تصميم هذه الخدمات لتلبية الحاجة إلى تحليل معاملات blockchain في الوقت الفعلي وإمكانيات استعلام أكثر شمولاً. مثلما أحدثت بنية "الدفق أولاً" ثورة في طريقة معالجة البيانات واستهلاكها في خطوط أنابيب البيانات التقليدية من خلال تقليل زمن الوصول وتعزيز الاستجابة، يأمل مقدمو خدمات تدفق بيانات blockchain أيضًا في دعم المزيد من خلال تطوير مصادر بيانات أكثر تقدمًا ونضجًا التطبيقات والمساعدة في تحليل البيانات على السلسلة.

إن إعادة تحديد تحديات البيانات الموجودة على السلسلة من خلال عدسة خطوط أنابيب البيانات الحديثة تسمح لنا برؤية الإمكانات الكاملة لإدارة البيانات الموجودة على السلسلة وتخزينها وتقديمها من منظور جديد تماما . عندما نبدأ في التفكير في المفهرسات مثل الرسوم البيانية الفرعية و Ethereum ETL باعتبارها تدفقات بيانات في خط أنابيب البيانات بدلاً من الناتج النهائي، يمكننا تصور عالم محتمل حيث يمكن تصميم مجموعات البيانات عالية الأداء لتناسب أي حالة استخدام تجاري.

3 الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة للرسم البياني وقاعدة السلسلة والمكان والزمان

< strong>3.1 الرسم البياني

تنفذ شبكة الرسم البياني خدمات فهرسة البيانات والاستعلام متعددة السلاسل من خلال شبكة عقدة لا مركزية لترويج المطورين قم بفهرسة بيانات blockchain بسهولة وإنشاء تطبيقات لا مركزية. نماذج منتجاتها الرئيسية هي سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق التخزين المؤقت لمؤشر البيانات، ويخدم هذان السوقان بشكل أساسي احتياجات استعلام المنتج للمستخدمين، ويشير سوق تنفيذ استعلام البيانات على وجه التحديد إلى اختيار المستهلكين للمزود المناسب لعقد الفهرس من البيانات يتم دفعها، وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لمؤشر البيانات هو سوق تقوم فيه عقد الفهرس بتعبئة الموارد بناءً على شعبية الفهرسة التاريخية للرسم البياني الفرعي، ورسوم الاستعلام المفروضة، واحتياجات القيمين على السلسلة لمخرجات الرسم البياني الفرعي .

الرسوم البيانية الفرعية هي بنية البيانات الأساسية في شبكة الرسم البياني. وهي تحدد كيفية استخراج البيانات وتحويلها من blockchain إلى تنسيق قابل للاستعلام (مثل مخطط GraphQL). يمكن لأي شخص إنشاء رسوم بيانية فرعية، ويمكن لتطبيقات متعددة إعادة استخدام هذه الرسوم البيانية الفرعية، مما يعمل على تحسين إمكانية إعادة استخدام البيانات وكفاءة الاستخدام.

بنية منتج الرسم البياني (المصدر: ورقة عمل الرسم البياني)

تتكون شبكة Graph من أربعة أدوار رئيسية: المفهرسون، والمنسقون، والمندوبون، والمطورون، الذين يعملون معًا لتوفير دعم البيانات لتطبيقات web3. فيما يلي مسؤولياتهم الخاصة:

• المفهرس: المفهرس هو مشغل العقدة في شبكة الرسم البياني، ويشارك قسم الفهرس في الشبكة من خلال التوقيع على GRT (الرمز الأصلي لـ The Graph) لتوفير خدمات الفهرسة ومعالجة الاستعلام.

• المفوض: المفوضون هم المستخدمون الذين يتعهدون برموز GRT لفهرسة العقد لدعم عملياتهم. يحصل المفوضون على جزء من المكافآت من خلال الإدخالات التي يفوضونها إليها.

• المنسق: المنسق مسؤول عن الإشارة إلى الرسوم البيانية الفرعية التي يجب فهرستها بواسطة الشبكة. يساعد القيمون على ضمان إعطاء الأولوية للمخططات الفرعية القيمة.

• المطور: على عكس الثلاثة الأوائل الذين يمثلون جانب العرض، فإن المطورين هم جانب الطلب وهم اللاعبون الرئيسيون في The Graph. مستخدم. يقومون بإنشاء الرسوم البيانية الفرعية وإرسالها إلى شبكة Graph وينتظرون حتى تلبي الشبكة بيانات الطلب.

< / p>

في الوقت الحالي، تحول Graph إلى خدمة استضافة رسومية فرعية لا مركزية شاملة وهناك حوافز اقتصادية متداولة بين مختلف المشاركين لضمان تشغيل النظام:

في الواقع، تتطور منتجات The Graph أيضًا بسرعة في موجة الذكاء الاصطناعي. باعتبارها واحدة من فرق التطوير الأساسية لنظام Graph البيئي، تلتزم شركة Semiotic Labs باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير الفهرس وتجربة استعلام المستخدم. في الوقت الحالي، تعمل أدوات AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها شركة Semiotic Labs على تحسين أداء النظام البيئي في جوانب متعددة.

• تقدم AutoAgora آلية تسعير ديناميكية لضبط الأسعار في الوقت الفعلي بناءً على حجم الاستعلام واستخدام الموارد، وتحسين استراتيجيات التسعير، وضمان القدرة التنافسية للمؤشر وتعظيم الإيرادات.

• يعمل مُحسِّن التخصيص على حل المشكلة المعقدة المتمثلة في تخصيص موارد الخريطة الفرعية ويساعد المفهرسين على تحقيق التخصيص الأمثل للموارد لزيادة الإيرادات والأداء.

• AgentC هي أداة تجريبية تعمل على تحسين تجربة المستخدم من خلال السماح للمستخدمين بالوصول إلى بيانات blockchain الخاصة بـ The Graph من خلال اللغة الطبيعية.

يسمح تطبيق هذه الأدوات لـ The Graph بتعزيز ذكاء النظام وسهولة استخدامه بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

3.2 Chainbase

Chainbase عبارة عن بيانات سلسلة كاملة الشبكة، حيث تقوم بدمج جميع بيانات blockchain في منصة واحدة، مما يسهل على المطورين إنشاء التطبيقات وصيانتها. تشمل ميزاتها الفريدة ما يلي:

• بحيرة البيانات في الوقت الفعلي: توفر Chainbase بحيرة بيانات في الوقت الفعلي خصيصًا لتدفق بيانات blockchain، وهذا يسمح البيانات لتكون متاحة على الفور كما يتم إنشاؤها.

• بنية السلسلة المزدوجة: تقوم Chainbase ببناء طبقة تنفيذ تعتمد على Eigenlayer AVS لتشكيل بنية ثنائية السلسلة متوازية مع خوارزمية إجماع CometBFT . يعمل هذا التصميم على تحسين قابلية البرمجة وقابلية تركيب البيانات عبر السلسلة، ويدعم الإنتاجية العالية، وزمن الوصول المنخفض، والنهائية، ويحسن أمان الشبكة من خلال نموذج مزدوج الضمان.

• معيار تنسيق البيانات المبتكر: قدمت Chainbase معيارًا جديدًا لتنسيق البيانات يسمى "المخطوطات" لتحسين صناعة التشفير كيفية التعامل مع البيانات منظمة ومستغلة.

• نموذج Cryptoworld: بفضل موارد بيانات blockchain الضخمة، تجمع Chainbase بين تقنية نماذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء نموذج يمكنه فهم نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال التي تتنبأ وتتفاعل مع معاملات blockchain. النموذج الأساسي Theia متاح الآن للاستخدام العام.

< / p>

تجعل هذه الميزات Chainbase متميزة بين بروتوكولات فهرسة blockchain، مع التركيز بشكل خاص على إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي، وتنسيقات البيانات المبتكرة، والقدرة على الاستفادة من كل من يتم دمج البيانات المتسلسلة وغير المتسلسلة لإنشاء نماذج أكثر ذكاءً لتحسين الرؤى.

يعد نموذج Theia للذكاء الاصطناعي الخاص بـ Chainbase أحد أهم الميزات التي تميزه عن بروتوكولات خدمة البيانات الأخرى. يعتمد Theia على نموذج DORA الذي طورته NVIDIA، ويجمع بين البيانات الموجودة على السلسلة وخارجها والأنشطة المكانية والزمانية، ويتعلم ويحلل أنماط التشفير، ويستجيب من خلال التفكير السببي، وبالتالي يستكشف بعمق القيمة والأنماط المحتملة للتشفير على السلسلة. البيانات، وتزويد المستخدمين بخدمات بيانات أكثر ذكاءً.

خدمات البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجعل Chainbase لم تعد مجرد منصة لخدمات بيانات blockchain، ولكنها مزود خدمة بيانات ذكية أكثر تنافسية. من خلال موارد البيانات القوية والتحليل الاستباقي بواسطة الذكاء الاصطناعي، تستطيع Chainbase توفير رؤى بيانات أوسع وتحسين عمليات معالجة بيانات المستخدمين.

3.3 المكان والزمان

المكان والزمان (SxT) ) يهدف إلى إنشاء طبقة حوسبة يمكن التحقق منها تعمل على توسيع أدلة المعرفة الصفرية على مستودعات البيانات اللامركزية لتوفير معالجة موثوقة للبيانات للعقود الذكية ونماذج اللغات الكبيرة والمؤسسات. جمعت Space and Time 20 مليون دولار في أحدث جولة تمويلية من السلسلة A، بقيادة Framework Ventures وLightspeed Faction وArrington Capital وHivemind Capital.

في مجال فهرسة البيانات والتحقق منها، يقدم Space and Time مسارًا تقنيًا جديدًا - إثبات SQL. هذه تقنية مبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية (ZKP) تم تطويرها بواسطة Space and Time والتي تضمن أن استعلامات SQL التي يتم تنفيذها في مستودع بيانات لا مركزي مقاومة للتلاعب وقابلة للتحقق. عند تشغيل استعلام، يقوم إثبات SQL بإنشاء دليل تشفير يتحقق من سلامة ودقة نتائج الاستعلام. يتم إرفاق هذا الدليل بنتيجة الاستعلام، مما يسمح لأي مدقق (مثل العقد الذكي، وما إلى ذلك) بالتأكد بشكل مستقل من عدم التلاعب بالبيانات أثناء المعالجة. تعتمد شبكات البلوكشين التقليدية عادة على آليات الإجماع للتحقق من صحة البيانات، في حين أن إثبات SQL للمكان والزمان ينفذ طريقة أكثر كفاءة للتحقق من البيانات. على وجه التحديد، في نظام المكان والزمان، تكون عقدة واحدة مسؤولة عن الحصول على البيانات، بينما تتحقق العقد الأخرى من صحة البيانات من خلال تقنية zk. تعمل هذه الطريقة على تغيير استهلاك الموارد للعقد المتعددة وفهرسة نفس البيانات بشكل متكرر بموجب آلية الإجماع حتى يتم التوصل إلى إجماع أخيرًا للحصول على البيانات، وتحسين الأداء العام للنظام. مع نضوج هذه التكنولوجيا، فإنها تخلق نقطة انطلاق لمجموعة من الصناعات التقليدية التي تركز على موثوقية البيانات لاستخدام المنتجات المهيكلة بالبيانات على blockchain.

في الوقت نفسه، تعمل SxT بشكل وثيق مع مختبر Microsoft AI Joint Innovation Laboratory لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية لتسهيل على المستخدمين معالجة بيانات blockchain من خلال اللغة الطبيعية. حاليًا في Space and Time Studio، يمكن للمستخدمين تجربة إدخال استعلامات اللغة الطبيعية، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بتحويلها تلقائيًا إلى SQL وتنفيذ عبارات الاستعلام نيابة عن المستخدم لتقديم النتائج النهائية التي يحتاجها المستخدم.

3.4 مقارنة الفروق

الاستنتاج والتوقعات

باختصار، شهدت تقنية فهرسة بيانات blockchain عملية تحسين تدريجية من المصدر الأولي لبيانات العقدة، من خلال تطوير تحليل البيانات والفهرسة، وأخيرًا إلى خدمات بيانات السلسلة الكاملة المدعمة بالذكاء الاصطناعي. . ولا يؤدي التطور المستمر لهذه التقنيات إلى تحسين كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات فحسب، بل يوفر أيضًا تجربة ذكية غير مسبوقة للمستخدمين.

بالنظر إلى المستقبل، مع التطوير المستمر للتقنيات الجديدة مثل تقنية الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية، ستكون خدمات بيانات blockchain أكثر ذكاءً وأمانًا. لدينا سبب للاعتقاد بأن خدمات بيانات blockchain ستستمر في لعب دور مهم كبنية تحتية في المستقبل، مما يوفر دعمًا قويًا لتقدم الصناعة والابتكار.