Matrix Partners leads $15 million round of financing. How does Chainbase build a full-chain data interaction layer?

Written by: Pzai, Foresight News

时至今日，链上所产生的数据已经数以亿计，对这些数据的处理也日益成为加密领域亟待考量的事务。并且随着生态发展，各链之间的数据互通存在不同程度的瓶颈和割裂，导致相关用例（如 AI,wallet、链上基础设施等）需要更复杂的建构，故对更广泛和便捷获取全链数据的需求也在逐渐上升。

recently,Blockchain数据网络 Chainbase 宣布完成 1500 万美元 A 轮融资，经纬中国（Matrix Partners China）领投，Folius VentuXiaobai Navigationres、Hash Global、JSquare、Mask Network 和 Bodl Ventures 参投，让我们一同了解 Chainbase 如何为用户提供精确且可用的链上数据的。

Chainbase 是什么？

Chainbase 旨在将所有Blockchain数据整合到统一的生态系统中，为人工智能时代提供一个开放透明的数据互操作层。在操作层上，作为全链模式的数据层，必然需要进行数据的有机整合，而在 Chainbase 网络中，囊括了运营商、验证者、开发者和委托人等角色，继而通过 API 等渠道为各类 Web3 应用提供数据。现在在网络中已有 20 多条链的相关数据，并在多条链上实现小于三秒的即时性同步。

在网络中，数据基于「手稿」的结构进行流通，其中包含两部分，分别为图式（Schema）和运算符（Operators），图式定义了链上交易的数据类型和对应参数，运算符则作为数据提取与分析手段存在。在开发者编译完手稿后，运营者（需在 EigenLayer 中注册）会对这些手稿进行索引，并与验证者进行确认，验证者需要确保数据的Safety性和完整性，而委托人会将原生 ETH 或协议Token CBT 进行质押和委托，从经济层面上确保Safetysex.

图 1 网络运作模式

在底层构建上，它设计了一种新颖的双链技术架构，支持跨链的数据互操作性和可编程性，并达成高吞吐量、低延迟和最终性，以及更高的网络Safety性。具体而言，在双链技术架构中，执行层与共识层之间是分离的，执行层基于 EigenLayer 支持的 AVS 构建经济Safety性，并通过协议虚拟机（CVM）提供并行计算能力，通过可编程的运行环境实现高吞吐量的数据处理，允许开发者处理复杂数据任务。在公示层中，得益于 Cosmos CometBFT 架构，数据处理可以实现即时的最终性，而无需额外确认或重组，且通过 Cosmos 与 EigenLayer，协议可以构建双重质押模型。

Tokeneconomics

在协议内，CBT 作为一种实用性代币，用于协调网络内的数据提供者和消费者，并激励协议参与者有效地组织数据，实现网络的可持续性和生态的有机增长。

图 2 代币经济学

在开发者创建手稿后，数据集的相关查询需要支付 CBT 费用，这些费用包括数据检索成本，并将费用的 80% 作为对网络资源提供者（如运营商和验证者）的奖励，15% 分配予开发者，其余 5% 进行销毁，实现可持续性。另外协议代币总量的 15% 在 6 年内进行线性分配并全额按数据处理质量与数量分配予运营商和委托人。另外 2% 的年通胀分配予验证者及其委托人，确保了网络的可持续性和长期的激励。

加密世界 AI Model

加密世界一直建构于海量且快速增长的Blockchain数据之上，其中包含丰富的知识和潜在机会。在不断提取并组织这些数据的同时，加密数据中大量的「暗知识」无法仅靠传统数据库和有限的人力进行有效率的组织规划，继而对于一般加密人士而言，存在一定访问知识的门槛。

Chainbase 基于Blockchain数据构建了一个加密世界大模型 Theia，该模型旨在学习区块链数据并实现对原生区块链环境的模拟和推理。未来基于它构建的 AI Agent 可以有效地理解、预测区块链并与之交互。具体实现上，该模型通过将大模型分解为量级向量和方向向量，组成的矩阵可以体现链上的广泛知识，且模型上构建的完整推理链为用户提供易读性较强的结果。并且去中心化的数据模型天然具有高性能的加密原生性和高透明度。

Conclusion

现有的数据相关项目在去中心化、性能、泛用性和经济模型上都略有掣肘，而 Chainbase 希望在一定程度上突破这个局面。随着 Mass Adoption 的临近，我们正在面临更汹涌的数据海啸，而坚实的防波堤也正在构建，可以期待未来在去中心化的高性能架构之上，我们可以更从容地面对它。

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