Cơ Sở Dữ Liệu Vector Chromia: Bước Đột Phá Trong Sự Hội Tụ Giữa AI Và Blockchain
Blockchain gặp AI như câu chuyện Romeo và Juliet
Báo cáo này do Tiger Research thực hiện, phân tích cách Chromia triển khai cơ sở dữ liệu vector như nỗ lực tiên phong kết nối công nghệ AI và Blockchain, đồng thời làm nổi bật các điểm mạnh chiến lược và tầm nhìn dài hạn của nền tảng này.
TL;DR
Cơ sở hạ tầng vector on-chain: Chromia ra mắt cơ sở dữ liệu vector đầu tiên hoạt động hoàn toàn trên blockchain (dựa trên PostgreSQL), đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc hiện thực hóa sự hội tụ giữa AI và Web3.
Tối ưu chi phí & thân thiện với nhà phát triển: Môi trường phát triển tích hợp blockchain của Chromia có chi phí thấp hơn 57% so với các giải pháp vector truyền thống, giúp giảm đáng kể rào cản cho các dự án AI-Web3.
Tầm nhìn tương lai: Chromia lên kế hoạch mở rộng hỗ trợ EVM indexing (lập chỉ mục EVM), tích hợp khả năng suy luận AI đồng thời hỗ trợ mở rộng hệ sinh thái dành cho các nhà phát triển - định vị như một nền tảng dẫn đầu sự đổi mới AI trong không gian Web3.
1. Sự Hội Tụ AI Và Blockchain Hiện Đang Thế Nào?
Giao điểm giữa AI và blockchain từ lâu đã thu hút sự quan tâm lớn trong ngành. Các hệ thống AI tập trung vẫn đang phải đối mặt với những thách thức đáng kể về tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng dự đoán chi phí - những vấn đề mà blockchain thường được kỳ vọng là có thể giải quyết.
Dù thị trường AI agent đã bùng nổ vào cuối năm 2024, phần lớn các dự án chỉ mới dừng lại ở mức tích hợp hời hợt giữa hai công nghệ. Nhiều sáng kiến chủ yếu tận dụng làn sóng đầu cơ vào crypto để gọi vốn và thu hút sự chú ý thay vì tập trung phát triển những đột phá về kỹ thuật hay chức năng thực sự cần thiết trong môi trường Web3. Hệ quả là không ít dự án đã sụt giảm trên 90% giá trị so với thời kỳ đỉnh cao.
Nguyên nhân sâu xa đến từ những rào cản cấu trúc. Đặc biệt là việc xử lý dữ liệu on-chain vốn còn phức tạp, phân mảnh và dễ biến động về mặt kỹ thuật. Nếu việc truy cập và sử dụng dữ liệu blockchain đơn giản như trong các hệ thống truyền thống, ngành công nghiệp này có lẽ đã đạt được nhiều thành tựu rõ ràng hơn.
Tình trạng hiện tại giống như bi kịch của Romeo và Juliet: hai công nghệ mạnh mẽ đến từ hai thế giới khác nhau nhưng lại thiếu ngôn ngữ chung để kết nối và phát huy sức mạnh tổng hợp. Điều đó cho thấy ngành đang cần một lớp cơ sở hạ tầng cơ bản mới, một nền tảng có thể nối liền khoảng cách giữa hai lĩnh vực này, khai thác được ưu thế của cả AI lẫn blockchain.
Để hiện thực hóa điều này, cần có những hệ thống hiệu suất cao, tiết kiệm chi phí nhưng độ tin cậy có thể sánh ngang với các công cụ tập trung hiện nay. Trong bối cảnh đó, công nghệ cơ sở dữ liệu vector - nền tảng quan trọng của nhiều tiến bộ AI hiện đại - được xem như một yếu tố then chốt mở đường cho sự hội tụ thực sự giữa AI và blockchain.
2. Yêu Cầu Bắt Buộc Đối Với Cơ Sở Dữ Liệu Vector
Cơ sở dữ liệu vector đang ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh các ứng dụng AI phát triển mạnh. Chúng giải quyết được nhiều điểm yếu của hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống. Thay vì lưu trữ dữ liệu dưới dạng các giá trị chính xác, cơ sở dữ liệu vector chuyển đổi văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh thành các biểu diễn toán học (vector). Chúng cho phép truy xuất dữ liệu dựa trên mức độ tương đồng chứ không phải độ chính xác, điều này phù hợp hơn nhiều với cách AI hiểu, diễn giải ngôn ngữ và ngữ cảnh so với cơ sở dữ liệu truyền thống.
Trong khi cơ sở dữ liệu truyền thống hoạt động như một thư viện, nơi người dùng chỉ tìm được những cuốn sách có chứa chính xác từ “mèo con” thì cơ sở dữ liệu vector có thể trả về các khái niệm liên quan như “mèo”, “chó”, hoặc thậm chí là “sói”. Bởi vì dữ liệu được lưu dưới dạng vector số, hệ thống có thể đánh giá các mối liên hệ theo chiều sâu ý nghĩa thay vì chỉ dựa vào từ khóa cụ thể.
Một ví dụ giao tiếp gần gũi: khi được hỏi “Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?”, người trả lời có thể nói “Bầu trời hôm nay trong xanh vô cùng”. Dù không trực tiếp nhắc đến cảm xúc, người nghe vẫn dễ dàng hiểu được tâm trạng tích cực. Cơ sở dữ liệu vector hoạt động theo logic tương tự: cho phép các hệ thống diễn giải ý nghĩa tiềm ẩn thay vì chỉ diễn đạt ý nghĩa ở mức bề ngoài. Điều này giống với mô hình nhận thức của con người, giúp AI tương tác tự nhiên và thông minh hơn.
Trong hệ sinh thái Web2, vai trò của cơ sở dữ liệu vector đã được thị trường chứng minh. Các nền tảng như Pinecone (gọi vốn 100 triệu USD), Weaviate (50 triệu USD), Milvus (60 triệu USD), và Chroma (18 triệu USD) đều đã nhận được sự hậu thuẫn lớn từ các nhà đầu tư. Trong khi đó, Web3 vẫn chưa có một giải pháp vector tương đương nào đạt đến mức độ áp dụng rộng rãi. Chính sự thiếu hụt này khiến cho ý tưởng kết hợp AI và blockchain trong nhiều dự án vẫn dừng lại ở mức khái niệm, chưa thể triển khai thực tiễn.
3. Tầm Nhìn Về Cơ Sở Dữ Liệu Vector On-Chain Của Chromia
Chromia - blockchain Layer 1 được xây dựng trên cơ sở dữ liệu PostgreSQL - nổi bật nhờ khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc cùng môi trường thân thiện với nhà phát triển. Khác với các blockchain truyền thống, Chromia tận dụng nền tảng cơ sở dữ liệu quan hệ để khám phá sự tích hợp sâu hơn giữa công nghệ blockchain và AI.
Một dấu mốc quan trọng trong chiến lược này chính là sự ra mắt của “Chromia Extension”, tích hợp PgVector - một công cụ mã nguồn mở phổ biến được dùng để tìm kiếm mối tương đồng giữa các biểu diễn vector trong cơ sở dữ liệu PostgreSQL. PgVector giúp truy vấn hiệu quả những đoạn văn bản hoặc hình ảnh có nội dung tương tự, mở ra nhiều tiềm năng cho các ứng dụng, hệ thống AI.
PgVector hiện đã được sử dụng rộng rãi trong hệ sinh thái Web2. Một ví dụ điển hình là Supabase, nền tảng cơ sở dữ liệu mã nguồn mở thường được xem như là phiên bản thay thế cho Firebase, đang dùng PgVector để hỗ trợ các truy vấn tìm kiếm vector hiệu suất cao. Việc ngày càng nhiều nền tảng xây dựng trên PostgreSQL áp dụng PgVector cho thấy niềm tin lớn của ngành vào công cụ này.
Với việc tích hợp PgVector vào kiến trúc riêng, Chromia không chỉ đưa năng lực tìm kiếm vector vào thế giới Web3, mà còn đảm bảo sự tương thích với những tiêu chuẩn đã được chứng minh là hiệu quả trong Web2. Đây là bước đi nền tảng với bản nâng cấp mainnet Mimir (tháng 3/2025) và được xem là nền móng cho tầm nhìn AI - blockchain có thể tương tác mượt mà, liền mạch hơn.
3.1. Môi Trường Tích Hợp Tất Cả Trong Một: Hợp Nhất Hoàn Toàn Giữa Blockchain Và AI
Một trong những thách thức lớn nhất khi kết hợp AI và blockchain là sự phức tạp về mặt kỹ thuật. Việc phát triển ứng dụng AI trên các blockchain hiện tại thường đòi hỏi phải kết nối nhiều hệ thống bên ngoài. Các nhà phát triển phải lưu trữ dữ liệu trên blockchain, vận hành các mô hình AI trên máy chủ riêng và xây dựng các cơ sở dữ liệu vector tách biệt.
Cấu trúc phân mảnh này đã dẫn đến tình trạng hoạt động kém hiệu quả. Truy vấn của người dùng được xử lý bên ngoài blockchain, dữ liệu liên tục di chuyển giữa môi trường on-chain và off-chain. Điều này không chỉ làm tăng chi phí vận hành và thời gian phát triển, mà còn phát sinh các rủi ro, lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng và làm giảm tính minh bạch tổng thể.
Chromia đã nhận diện rõ những vấn đề trên và đưa ra giải pháp mang tính nền tảng: tích hợp trực tiếp cơ sở dữ liệu vector vào bên trong blockchain. Trên Chromia, toàn bộ quá trình xử lý đều diễn ra ngay bên trong blockchain, từ việc chuyển truy vấn người dùng thành vector, tìm kiếm dữ liệu tương đồng trên chuỗi cho đến trả về kết quả. Tất cả đều được thực hiện trong một môi trường duy nhất, không cần đến các hệ thống bên ngoài.
Hãy minh họa bằng một phép so sánh đơn giản: trước đây, các nhà phát triển cần quản lý riêng từng thành phần như việc phải mua nồi, chảo, máy trộn và lò nướng riêng lẻ để nấu một bữa ăn. Chromia đơn giản hóa toàn bộ quy trình này bằng cách cung cấp một “nồi nấu đa năng”, nơi mọi chức năng đều được tích hợp trong một hệ thống duy nhất.
Cách tiếp cận tích hợp này đã giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình phát triển. Các dịch vụ bên ngoài và đoạn mã kết nối phức tạp không còn cần thiết, từ đó rút ngắn thời gian lập trình và giảm chi phí vận hành. Bên cạnh đó, toàn bộ dữ liệu và quá trình xử lý đều được ghi lại trên blockchain, đảm bảo sự minh bạch hoàn toàn. Đây là sự khởi đầu của sự hợp nhất hoàn toàn giữa blockchain và AI.
Đây là một bước tiến quan trọng, có ý nghĩa hướng đến sự hội tụ toàn diện giữa blockchain và AI, chúng không phải là hai công nghệ song song, mà là một hệ thống thống nhất với khả năng tương tác liền mạch.
3.2. Hiệu Quả Về Chi Phí: Khả Năng Cạnh Tranh Vượt Trội So Với Các Dịch Vụ Hiện Có
Có một quan niệm phổ biến rằng các dịch vụ hoạt động trên chuỗi thường “bất tiện và tốn kém hơn”. Đặc biệt trong các mô hình blockchain truyền thống, những hạn chế về cấu trúc đã bộc lộ rõ khi phí gas phát sinh cho từng giao dịch và chi phí tăng vọt khi mạng lưới bị tắc nghẽn. Khó khăn trong việc dự đoán chi phí là một trong những rào cản lớn nhất khiến các công ty do dự khi áp dụng giải pháp blockchain.
Chromia đã nhận thấy rõ những bất cập này và giải quyết bằng một kiến trúc hiệu quả hơn cùng một mô hình kinh doanh hoàn toàn khác biệt. Thay vì sử dụng mô hình tính phí gas như hầu hết các blockchain truyền thống, Chromia giới thiệu hệ thống cho thuê Đơn vị Tính toán Máy chủ (Server Computing Unit - SCU), tương tự cấu trúc giá của AWS hay Google Cloud. Cách tiếp cận này phù hợp với giá dịch vụ đám mây vốn quen thuộc, đồng thời loại bỏ tính bất định thường thấy trong các mạng blockchain.
Cụ thể, người dùng có thể thuê SCU theo tuần bằng token gốc của Chromia là $CHR. Mỗi SCU cung cấp 16GB dung lượng lưu trữ tiêu chuẩn, với chi phí tăng dần tùy theo mức sử dụng. SCU cũng có thể điều chỉnh linh hoạt để đáp ứng nhu cầu thay đổi, cho phép tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên linh hoạt và hiệu quả. Mô hình này vẫn đảm bảo tính phi tập trung của mạng lưới, đồng thời mang lại lợi ích về chi phí minh bạch và có thể dự đoán được giống như các dịch vụ Web2.
Cơ sở dữ liệu vector của Chromia giúp củng cố thêm lợi thế về chi phí. Theo các kết quả đo lường nội bộ, hệ thống này có thể vận hành với chi phí chỉ 727 USD mỗi tháng (tương ứng với 2 SCU và 50GB dung lượng lưu trữ), thấp hơn khoảng 57% so với các dịch vụ cơ sở dữ liệu vector trong thế giới Web2.
Lợi thế cạnh tranh về giá này đến từ việc tối ưu hóa nhiều cấu trúc. Chromia tận dụng lợi thế về mặt kỹ thuật khi tích hợp PgVector vào môi trường on-chain. Nhưng quan trọng hơn, mô hình cung cấp tài nguyên phi tập trung mới chính là yếu tố quyết định. Các dịch vụ truyền thống thường cộng thêm biên lợi nhuận cao lên hạ tầng AWS hoặc GCP mà họ cung cấp. Ngược lại, Chromia cho phép các node operator trực tiếp cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ, cắt giảm đáng kể các tầng trung gian và chi phí liên quan khác.
Cấu trúc phân tán này cũng giúp nâng cao độ ổn định của dịch vụ. Khi nhiều node hoạt động song song, hệ thống luôn trong khả năng sẵn sàng hoạt động theo thiết kế ngay cả khi một số node gặp sự cố. Nhờ vậy, nhu cầu về cơ sở hạ tầng tốn kém và các đội ngũ hỗ trợ hùng hậu như trong mô hình Web2 SaaS truyền thống được cắt giảm đáng kể. Kết quả là chi phí vận hành thấp hơn, đồng thời hệ thống cũng trở nên linh hoạt và bền vững hơn.
4. Khởi Đầu Sự Hội Tụ Giữa Blockchain Và AI
Dù mới được ra mắt khoảng một tháng, cơ sở dữ liệu vector của Chromia đã cho thấy sức hút ban đầu với nhiều trường hợp sử dụng sáng tạo đang trong quá trình phát triển. Để đẩy nhanh quá trình ứng dụng, Chromia đang tích cực hỗ trợ các nhà phát triển thông qua các khoản tài trợ nhằm chi trả chi phí sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
Những khoản tài trợ này giúp giảm đáng kể rào cản cho việc thử nghiệm, tạo điều kiện để các nhà phát triển tự do khám phá các ý tưởng mới với mức rủi ro thấp hơn. Các ứng dụng tiềm năng có thể bao gồm: dịch vụ tài chính phi tập trung (DeFi) tích hợp AI, hệ thống đề xuất nội dung minh bạch, nền tảng chia sẻ dữ liệu thuộc sở hữu người dùng và các công cụ quản lý tri thức do cộng đồng vận hành.
Một ví dụ giả định là nền tảng “AI Web3 Research Hub” do Tiger Labs phát triển. Hệ thống này khai thác hạ tầng của Chromia để chuyển đổi các tài liệu nghiên cứu và dữ liệu on-chain từ các dự án Web3 thành vector embedding (nhúng vector), sau đó được sử dụng bởi các AI agent nhằm cung cấp các dịch vụ thông minh.
Các AI agent này có khả năng truy xuất dữ liệu trực tiếp từ blockchain thông qua cơ sở dữ liệu vector của Chromia, giúp tăng tốc thời gian phản hồi lên đáng kể. Khi được kết hợp với khả năng lập chỉ mục EVM (EVM indexing) của Chromia, hệ thống có thể phân tích dữ liệu on-chain từ Ethereum, BNB Chain, Base và các blockchain khác, hỗ trợ đa dạng các loại dự án khác nhau. Đặc biệt, toàn bộ ngữ cảnh hội thoại với người dùng đều được lưu trữ trên chuỗi, giúp đảm bảo luồng đề xuất cho nhà đầu tư và người dùng cuối luôn minh bạch.
Khi các trường hợp ứng dụng tiếp tục mở rộng, lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ trên Chromia cũng tăng trưởng không ngừng, hình thành nền móng cho một “vòng quay AI liên tục” (AI flywheel). Dữ liệu như văn bản, hình ảnh và giao dịch từ các ứng dụng blockchain sẽ được lưu trữ dưới dạng vector có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu của Chromia, tạo nên một tập dữ liệu phong phú có thể dùng để huấn luyện AI.
Kho dữ liệu tích lũy này đóng vai trò như kho tài nguyên học tập quan trọng của AI, cho phép nâng cao hiệu suất liên tục theo thời gian. Ví dụ, một AI học từ hàng nghìn mẫu giao dịch của người dùng sẽ có thể đưa ra các lời khuyên tài chính chính xác và cá nhân hóa hơn. Những ứng dụng AI tiên tiến này sẽ cải thiện rõ rệt trải nghiệm người dùng, từ đó thu hút thêm nhiều người sử dụng.
5. Lộ Trình Của Chromia
Sau khi ra mắt mạng chính Mimir, Chromia sẽ tập trung phát triển theo ba hướng chủ đạo:
Nâng cao năng lực lập chỉ mục EVM trên các blockchain lớn như BSC, Ethereum và Base;
Mở rộng khả năng suy luận AI để hỗ trợ nhiều mô hình và trường hợp sử dụng hơn; và
Phát triển hệ sinh thái dành cho nhà phát triển thông qua các công cụ và hạ tầng dễ tiếp cận hơn.
5.1. Đổi mới lập chỉ mục EVM (EVM indexing)
Tính phức tạp vốn có của blockchain từ lâu đã là rào cản lớn đối với các nhà phát triển. Nhằm giải quyết vấn đề này, Chromia đã giới thiệu một giải pháp lập chỉ mục đột phá, hướng đến sự thân thiện với nhà phát triển với mục tiêu đơn giản hóa cách dữ liệu được truy vấn trên chuỗi. Mục tiêu rất rõ ràng: khiến dữ liệu blockchain trở nên dễ truy cập hơn bằng cách nâng cao đáng kể hiệu suất và tính linh hoạt trong việc truy vấn dữ liệu.
Cách tiếp cận mới này thể hiện một bước ngoặt trong cách theo dõi các giao dịch NFT trên Ethereum. Thay vì phải dựa vào các cấu trúc truy vấn cứng nhắc và được thiết lập sẵn, Chromia sử dụng mô hình học động để nhận diện các mẫu dữ liệu và cấu trúc phù hợp, từ đó xác định đường truy xuất hiệu quả nhất. Nhờ đó, các nhà phát triển game có thể phân tích ngay lập tức lịch sử giao dịch vật phẩm trên blockchain, trong khi các dự án DeFi có thể nhanh chóng truy vết những dòng tiền phức tạp.
5.2. Mở rộng khả năng suy luận AI
Những đột phá trong công nghệ lập chỉ mục dữ liệu đã đặt nền tảng cho bước mở rộng của Chromia trong lĩnh vực suy luận AI. Dự án đã triển khai thành công tiện ích suy luận AI đầu tiên trên testnet, với trọng tâm là hỗ trợ các mô hình AI mã nguồn mở. Đặc biệt, việc ra mắt một ứng dụng client bằng Python đã giúp giảm đáng kể rào cản trong việc tích hợp các mô hình học máy vào môi trường Chromia.
Động thái này không chỉ đơn thuần là một bước tối ưu kỹ thuật, mà còn thể hiện sự chủ động chiến lược của Chromia nhằm bắt kịp với tốc độ đổi mới của các mô hình AI ngày càng nhanh chóng. Bằng việc hỗ trợ khả năng thực thi các mô hình AI đang ngày càng phát triển một cách trực tiếp tại các node cung cấp dịch vụ, Chromia đang từng bước mở rộng giới hạn của công nghệ học máy và suy luận phân tán.
5.3. Chiến lược mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển
Chromia đang tích cực thúc đẩy các quan hệ đối tác chiến lược nhằm khai thác trọn vẹn tiềm năng của công nghệ cơ sở dữ liệu vector, với trọng tâm là phát triển các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI. Mục tiêu cuối cùng là gia tăng cả tiện ích của mạng lưới lẫn nhu cầu sử dụng thực tế.
Cụ thể, Chromia đang nhắm tới các lĩnh vực có tiềm năng tác động cao như: Tác nhân nghiên cứu AI (AI research agents); Hệ thống đề xuất phi tập trung; Tìm kiếm văn bản theo ngữ cảnh và Tìm kiếm tương đồng dựa trên ý nghĩa ngữ nghĩa. Sáng kiến này không chỉ mang đến sự hỗ trợ kỹ thuật, mà còn tạo ra một nền tảng mở nơi các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng mang lại giá trị thiết thực cho người dùng. Các khả năng lập chỉ mục dữ liệu và suy luận AI được cải tiến trước đây dự kiến sẽ đóng vai trò là công cụ cốt lõi để phát triển các ứng dụng này.
6. Tầm Nhìn Của Chromia Và Những Thách Thức Của Thị Trường
Cơ sở dữ liệu vector trên chuỗi của Chromia đã định vị nền tảng này như một ứng cử viên hàng đầu trong làn sóng hội tụ giữa blockchain và AI. Cách tiếp cận đột phá của họ - tích hợp cơ sở dữ liệu vector trực tiếp vào blockchain - vẫn chưa từng được triển khai ở các hệ sinh thái khác, cho thấy một lợi thế công nghệ rõ rệt.
Mô hình cho thuê SCU theo phong cách đám mây của Chromia cũng tạo ra một sự thay đổi mô hình hấp dẫn cho các nhà phát triển vốn quen thuộc với các hệ thống blockchain truyền thống dựa trên phí gas. Cấu trúc chi phí có thể dự đoán và được tối ưu hóa này đặc biệt phù hợp với các ứng dụng AI quy mô lớn, mang lại một điểm khác biệt chiến lược. Đáng chú ý, chi phí sử dụng nền tảng của Chromia thấp hơn khoảng 57% so với các dịch vụ cơ sở dữ liệu vector Web2 tương đương, tăng đáng kể tính cạnh tranh trên thị trường.
Tuy nhiên, Chromia vẫn đối mặt với những thách thức không nhỏ, đặc biệt là về mặt nhận thức thị trường và mở rộng hệ sinh thái. Việc truyền đạt các đổi mới kỹ thuật phức tạp, chẳng hạn như ngôn ngữ lập trình gốc Rell hoặc mô hình tích hợp AI trên chuỗi, tới cộng đồng nhà phát triển và doanh nghiệp sẽ là yếu tố then chốt. Để duy trì vị thế tiên phong, Chromia cần tiếp tục đẩy mạnh phát triển kỹ thuật đồng thời mở rộng hệ sinh thái, đặc biệt là khi các blockchain khác cũng bắt đầu hướng tới các trường hợp sử dụng tương tự.
Sự thành công bền vững của Chromia sẽ phụ thuộc vào khả năng chứng minh tính thực tiễn của các ứng dụng, cũng như đảm bảo sự bền vững cho mô hình kinh tế xoay quanh token. Các yếu tố then chốt bao gồm: tác động lâu dài của mô hình SCU đến giá trị token, mức độ hiệu quả trong chiến lược thu hút nhà phát triển và khả năng tạo ra các use case mang lại giá trị kinh doanh cụ thể sẽ là những yếu tố quyết định trong sự tăng trưởng trong tương lai của Chromia.
Tóm lại, Chromia đã tạo được lợi thế tiên phong trong làn sóng Web3-AI đang nổi lên. Tuy nhiên, chuyển hóa lợi thế kỹ thuật thành giá trị thị trường lâu dài sẽ đòi hỏi tiến độ ổn định trên cả ba mặt trận: hạ tầng công nghệ, hệ sinh thái phát triển, và chiến lược truyền thông. Khoảng thời gian 12-24 tháng tới sẽ đóng vai trò then chốt trong việc định hình quỹ đạo dài hạn của Chromia.
🐯 More from Tiger Research
Read more reports related to this research.Tuyên Bố Miễn Trách Nhiệm
Báo cáo này được tài trợ một phần bởi Chromia. Tuy nhiên, chúng tôi không bảo đảm rõ ràng hay ngụ ý về tính chính xác, đầy đủ hoặc sự phù hợp của thông tin. Chúng tôi từ chối mọi trách nhiệm đối với bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng báo cáo này hoặc nội dung của nó. Các kết luận và khuyến nghị trong báo cáo được đưa ra dựa trên thông tin có sẵn tại thời điểm soạn thảo và có thể thay đổi mà không cần thông báo trước. Tất cả các dự án, ước tính, dự báo, mục tiêu, quan điểm và ý kiến được nêu trong báo cáo này có thể thay đổi mà không cần thông báo và có thể khác hoặc trái ngược với quan điểm của người khác hoặc tổ chức khác.
Tài liệu này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không nên được coi là lời khuyên pháp lý, kinh doanh, đầu tư hoặc thuế. Mọi tham chiếu đến chứng khoán hoặc tài sản số chỉ nhằm mục đích minh họa và không cấu thành khuyến nghị đầu tư hoặc đề nghị cung cấp dịch vụ tư vấn đầu tư. Tài liệu này không nhằm hướng tới nhà đầu tư hoặc các đối tượng tiềm năng đầu tư.
Điều Khoản Sử Dụng
Tiger Research cho phép sử dụng hợp lý các báo cáo của mình. "Sử dụng hợp lý" là nguyên tắc cho phép sử dụng một phần nội dung vì lợi ích công cộng, miễn là không gây tổn hại đến giá trị thương mại của tài liệu. Nếu việc sử dụng phù hợp với mục đích của sử dụng hợp lý, các báo cáo có thể được sử dụng mà không cần xin phép trước. Tuy nhiên, khi trích dẫn báo cáo của Tiger Research, cần tuân thủ các yêu cầu sau 1) Rõ ràng ghi nguồn là "Tiger Research" 2) Đính kèm logo của Tiger Research (đen/trắng). Nếu tài liệu được chỉnh sửa và xuất bản lại, cần có thỏa thuận riêng. Việc sử dụng trái phép các báo cáo có thể dẫn đến hành động pháp lý.