메사리 리서치(Messari Research)가 발간한 최신 보고서에 따르면 레이어 1 블록체인 크로미아(Chromia)는 데이터 집약적 애플리케이션을 위한 맞춤형 프로토콜 아키텍처와 온체인 벡터 데이터베이스 확장을 통해 AI와 웹3의 융합을 선도하고 있는 것으로 나타났다. 특히 블록체인 환경에서의 의미 기반 검색, 온체인 AI 추론, 로보틱스 조정 등의 기능이 신뢰 없는 분산 환경에서도 실현 가능한 구조라는 점에서 주목된다.
크로미아는 개별 애플리케이션이 독립적인 블록체인에서 실행되는 클러스터 구조를 채택한다. 이는 워크로드를 효과적으로 분산시키며, 온체인 게임이나 오라클, AI 기반 워크플로우 등 고성능 앱에 최적화된 환경을 제공한다. 시스템 클러스터와 애플리케이션 클러스터로 나뉜 이 아키텍처는 각각 핵심 네트워크 서비스와 스마트 컨트랙트 실행, 클라이언트 요청을 담당하며, 모든 데이터와 상태 변화는 eBFT 합의를 거쳐 이더리움(ETH) 등 외부 체인에 앵커링된다.
중앙 기술 중 하나인 벡터 데이터베이스는 PostgreSQL 기반의 SCU(Standard Container Unit)를 토대로 동작한다. 크로미아는 오픈소스 확장 pgvector를 통합해, 벡터 임베딩의 저장과 유사성 검색을 온체인에서 직접 처리한다. 이 구조는 대형 언어 모델(LLM)이나 자율 시스템이 요구하는 고차원 벡터를 데이터베이스 수준에서 직접 처리하며, Rell 언어를 통해 스마트 컨트랙트와도 자연스럽게 결합된다. 벡터 데이터는 수치적 임베딩 형태로 저장되며, 사용자의 쿼리는 AI 모델을 통해 벡터화된 후 가장 관련성 높은 결과를 찾아 반환된다. 이 과정은 모두 온체인에서 실행되며, 메사리 리서치는 이를 원자적 조합성, 감사 가능성, 변조 저항성의 측면에서 높이 평가했다.
AI 추론 확장은 이러한 구조를 기반으로 SCU 내에서 바로 머신 러닝 모델을 호출할 수 있게 한다. 예를 들어, 로봇에서 수집된 센서 데이터는 임베딩으로 변환되어 벡터 DB에 저장되고, 실시간으로 유사성 검색과 추론을 진행해 즉각적인 대응이 가능하다. 이는 실시간 로보틱스 이상 감지, 자율주행차 인식 패턴 매칭, 제조 현장 예측 유지보수 등 다양한 산업 분야에 응용할 수 있다. 온체인에서 AI 추론이 직접 이뤄지므로 외부 서비스에 대한 의존 없이 완전한 투명성과 신뢰 없는 처리 모델이 구현된다.
이러한 기술 결합을 통해 크로미아는 온체인 추천 시스템과 의미 기반 검색, 그리고 탈중앙화된 데이터 마켓플레이스를 구축할 수 있는 기반을 마련했다. 메사리는 해당 시스템의 특징으로 스마트 컨트랙트와 데이터 저장, AI 추론이 하나의 트랜잭션 안에서 함께 작동하는 구조를 강조하며, 이는 전통 블록체인의 제약을 뛰어넘는 구조라고 평가했다. 다만, 합의 과정으로 인한 지연 시간과 고비용 인프라, ANN 최적화된 전용 오프체인 DB 대비 처리량 한계는 기술적 도전 과제로 남아 있다.
2025년 로드맵 역시 이러한 기술력을 기반으로 발전을 예고한다. 2분기에는 온체인 추론 서비스와 영지식 증명(ZKP) 확장이 예정되어 있으며, 3분기에는 롤업 등을 수용하는 데이터 가용성 모듈이 출시된다. 마지막으로 4분기에는 개발자 생태계를 확장하기 위한 확장 마켓플레이스가 공개될 예정이다. 이를 통해 크로미아는 AI 중심 탈중앙화 앱(DeAI)의 신뢰 기반 인프라로 자리매김할 것으로 전망된다.
메사리 리서치는 이번 보고서에서 크로미아의 아키텍처가 구조화된 데이터, AI 추론, 의미 기반 검색 기능을 단일 합의 모델에 통합함으로써 디지털 에이전트의 종단 간 신뢰 흐름을 가능하게 한다고 분석했다. 나아가 크로미아는 웹3의 핵심 과제인 거버넌스, 사기 탐지, 추천 시스템 등에서 정확성과 투명성을 동시에 확보할 수 있는 유망한 솔루션으로 부상하고 있다.