Від соціальних даних до штучного інтелекту: яку AI мережу Port3 Network створить для світу Web3?

1. Вступ

У світі Web3 дані перетворюються з статичної інформації на динамічні активи. Дані про соціальну поведінку користувачів стають найціннішими, але ще не повністю розробленими "цифровими копалинами" в епоху ШІ. Соціальні дані, що генеруються щохвилини, містять величезну цінність, яка ще не була повністю видобута.

Ми бачимо, що реальність Web3 є розірваною: з одного боку, ми спостерігаємо стрімке зростання вертикальних протоколів, таких як DeFi, NFT, GameFi, користувачі генерують величезну кількість поведінкових даних на ланцюгу та поза ним; з іншого боку, ці дані розкидані по ізольованих DApp, торгових записах та соціальних платформах, не мають структурованої інтеграції, важко побудувати єдине зображення, і їх не можна насправді викликати.

У той же час, підйом штучного інтелекту швидко перетворює весь цифровий світ. Такі проекти, як ChatGPT від OpenAI, Claude від Anthropic, а також проекти Agent, побудовані на базі Web3, такі як Autonolas, Morphpad, Mind Network та інші, висувають бачення "викликаються дані + виконувані наміри".

У такому контексті виникає питання: якщо ШІ — це майбутнє, то хто побудує рівень даних та основу прийняття рішень Web3? Є такий проект, Port3 Network дав досить остаточну відповідь:

Від початкової платформи завдань SoQuest до соціального оцінювального двигуна Rankit, а також до міжланцюгової мови виконання намірів OpenBQL, Port3 побудував систему, орієнтовану на поведінку користувачів, дружню до AI-моделей, "інфраструктуру соціальних даних". Вона не лише інтегрує дані з блокчейну та позаблокчейнну соціальну поведінку, але й через стандартизацію та розпізнавання намірів перетворює дані на "шаблони дій", які можуть бути зрозумілими, викликаними та виконаними агентами.

Іншими словами, Port3 більше не є єдиною платформою або інструментом для завдань, а стратегічно займає позицію "Web3 даних мозку" ще до того, як наративи про суверенітет даних, ідентичність на блокчейні, соціальні фінанси тощо справді інтегруються.

Ця стаття глибоко аналізує продуктову матрицю Port3, технологічний захист, механізм токенів та логіку зростання, обговорюючи, як вона може створити замкнутий цикл обігу даних для AI Agent у фрагментованому світі Web3 і стати прихованою інфраструктурою наступної трильйонної тенденції.

2. Опис проекту

2.1 Що таке Port3?

Port3 Network є проектом інфраструктури соціальних даних Web3, керованим AI, метою якого є створення крос-чейн, програмованого, викликаємого шару соціальних даних. Об'єднуючи дані поведінки користувачів Web2 та Web3 і доповнюючи їх стандартним обробленням за допомогою AI-двигуна, Port3 створює повний замкнений цикл, що включає в себе збір даних (SoQuest), структуровану оцінку (Rankit), розумний запит (OpenBQL) до виклику агента (Ailliance.ai), ставши ключовою інфраструктурою для активізації поведінкових активів в епоху AI.

2.2 Огляд проекту

2.2.1 Фінансова ситуація

Лютий 2023 року: завершено фінансування на початковому етапі в розмірі 3 мільйони доларів США, яке очолила Jump Crypto, інші учасники включають SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent та Momentum6.

Серпень 2023 року: отримано новий раунд фінансування на кілька мільйонів доларів, серед інвесторів EMURGO, Adaverse Accelerator та Gate Labs.

Жовтень 2023 року: оголошено про отримання інвестицій від DWF Labs та отримання підтримки грантів від Binance Labs, Mask Network та Aptos.

2.2.2 Стан команди

Макс Д.: Співзасновник, має досвід роботи в Apple; має великий досвід в інкубації проектів Web3 та розширенні екосистеми.

Ентоні Денг: співзасновник, раніше працював у Tencent та Viabtc Technology Limited в сфері розробки бекенду, має багаторічний досвід проектування систем з високою пропускною здатністю та розподіленої архітектури.

3. Візія Port3: від "платформи завдань" до "базового шару соціальних даних AI"

Хоча продуктова матриця Port3 містить кілька підмодулів, таких як SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme тощо, які здаються розрізненими, насправді їх можна звести до однієї основної концепції: "поведінка як актив, Port3 відповідає за замкнутий цикл руху даних від збору до перетворення."

3.1 Основна інфраструктура Port3

3.1.1 Збір даних - SoQuest

SoQuest є основним входом даних, побудованим мережею Port3, платформою Web3 для захоплення поведінки користувачів, яка об'єднує розподіл завдань, перевірку поведінки, зростання спільноти та збір даних. По суті, це система генерації даних, що використовує завдання як механізм спрацьовування, а соціальну поведінку користувачів як об'єкт збору, що з'єднує поведінкові шляхи між взаємодією на ланцюзі та соціальними платформами Web2.

SoQuest підтримує основні платформи Web2, такі як Twitter, Telegram, Discord, а також сумісний з взаємодією на 19 ланцюгах, включаючи EVM, Solana, Aptos, Sui, що включає транзакції, авторизацію, NFT mint тощо, утворюючи одну з найбільш охоплюючих систем збору дій у сфері Web3.

Станом на середину 2025 року, мережа Port3 зібрала понад 6 мільйонів користувачів та 7000 проектів динамічних даних, охоплення даних перевищило 10 мільйонів крипто-користувачів. Це призвело до формування величезних записів поведінки користувачів та подій ланцюгової соціальної взаємодії, створюючи реальну, багатовимірну та високу частоту бази даних соціальної поведінки Web3.

Щоб підвищити масштабованість платформи та можливості збору даних, SoQuest запустила модуль QaaS(Quest-as-a-Service), який дозволяє проектам вбудовувати систему завдань у свої dApp або Telegram Mini App. У 2025 році буде додатково відкрито API верифікації, що дозволить виконувати вбудовування логіки верифікації без попередньо встановлених шаблонів, що значно підвищить стандартизацію та універсальність системи завдань.

SoQuest не лише платформа для завдань, це стартова точка для замкнутого циклу активів Port3 у всьому ланцюгу, а також первинне джерело семантичних даних поведінки, необхідних для AI-інференції.

3.1.2 Дані накопичення - AI Соціальний Дані Шар

Дані про поведінку користувачів, отримані SoQuest, врешті-решт консолідуються в основному модулі Port3 Network ------ AI Social Data Layer, це структурована база даних поведінки, спеціально розроблена для AI-додатків, а також базова інфраструктура для реалізації Port3 "активізації поведінки" та "інформаційної фінансизації (InfoFi)".

На відміну від традиційних платформ даних на блокчейні (, таких як The Graph, Dune та ін., ), що мають дизайн, спрямований на "запити", шар даних Port3 зосереджується на тому, як зробити дані корисними для AI-моделей і підтримувати автоматичне виконання ланцюгових висновків і взаємодії.

AI Social Data Layer об'єднує десятки мільйонів записів інтеракцій на блокчейні та дані про соціальні завдання, а також постійно оновлюється в режимі реального часу через такі модулі застосунків, як SoQuest, Rankit, створюючи динамічну соціальну систему даних, що постійно зростає. Це є центральною частиною поведінкової когніції Port3, яка структурує та семантизує складні дані про поведінку на блокчейні та поза ним, забезпечуючи агентів "зрозумілим, комбінованим, викликаним" паливом даних.

3.1.3 Дані застосування - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → AI Agent система

Rankit: Двигун аналізу соціальної поведінки на основі ШІ

Rankit є флагманським додатком соціальних даних Port3, що є "візуальним виконанням" можливостей BQL на рівні ШІ.

Способності Rankit та інновації у парадигмі:

• Крос-платформений рейтинг соціальної активності: об'єднує сигнали з Twitter, Telegram, Discord та інших соціальних мереж, виявляє ключові тренди, гарячі проекти та зміни в емоціях у світі Web3.

• Семантичне розпізнавання та моделювання оцінки: за допомогою NLP та аналізу емоцій великої моделі, буде обговорено, як перетворити акценти обговорення, вплив KOL, довіру користувачів на структуровані показники для таких сценаріїв, як управління спільнотою, ризики кредитування, транзакції в ланцюгу.

• Вертикальні сценарії демонстрації: наприклад, новітній USD1 екологічний датчик, який через теплові карти, соціальну активність та ланцюгову динаміку в реальному часі відстежує потенційні проекти на BNB Chain, стає інтелектуальним компасом для користувачів DeFi у пошуку Alpha.

Під впливом Rankit, Port3 не тільки може надавати дані, але й пропонувати "інтерпретовані дані" ------ не лише говорить, що сталося, але й що робити.

OpenBQL: мовна система виконання на основі намірів

Якщо SoQuest є вхідною точкою даних, тоді BQL(Blockchain Quest Language) є корою головного мозку даних Port3, семантичним ядром та робочим двигуном для обробки, організації та виклику всіх поведінкових даних.

Роль та механізм BQL:

• Універсальний мовний рівень: BQL надає структуру запитів, дружню до природної мови, що дозволяє розробникам або агентам виконувати фактичні операції в ланцюгу за допомогою команд на кшталт "придбати NFT на ланцюзі Aptos", забезпечуючи інтеграцію в середовищі кількох ланцюгів EVM, BTC, Solana.

• Стандартизований виконавчий рівень: підтримує операції з активами на ланцюзі (, такі як торгівля, стейкінг, додавання ліквідності ) з автоматизованою обробкою в один клік, що є ключовим центром автоматизації поведінки на ланцюзі.

• Витягувач семантики даних: надає стандартну структурну підтримку даних для AI-моделей та агентів, реалізуючи оновлення та обчислення високочастотних даних, необхідних для фінансування інформації (InfoFi).

Завдяки BQL, Port3 просуває створення нового "протоколу природної мови на блокчейні" у світі Web3, що підносить блокчейн-дії з "рівня коду" на "рівень наміру" ------ машина не лише виконує ваші команди, а й розуміє ваші наміри.

Здатність інтеграції AI-агента: Ailliance.ai

• Port3 будує універсальний рівень API агентів, розробники можуть безпосередньо викликати структуровані дані, згенеровані Rankit/SoQuest/OpenBQL, або виконувати команди.

• Застосунки включають автоматизованого інвестиційного помічника, інтерактивного робота, розумного помічника для блокчейн-ігор тощо, охоплюючи різноманітні сценарії, такі як прийняття торгових рішень, публікація завдань, управління спільнотою тощо.

Ця ціла структура продуктів робить Port3 єдиною платформою в сегменті соціальних даних Web3, яка має повний цикл можливостей "від збору → аналізу → застосування → виклику".

Його кінцевою метою є створення стандартного протоколу мережі Web3 AI на основі поведінкових даних, що дозволяє AI Agent розуміти, ідентифікувати та керувати активами на блокчейні.

3.2 Порт3: зростаюче колесо успіху, яке приносить накопичення бізнесу

Port3 може зайняти провідну позицію в Web3 AI наративі не стільки завдяки своїм передовим можливостям великих моделей, скільки завдяки тому, що в процесі накопичення бізнесу він побудував глибокі та широкі активи даних про високоякісну соціальну поведінку. Ця перевага в даних закладає унікальну основу для AI-додатків Port3, побудови агентів та навчання моделей:

3.2.1. Дані про поведінку на ланцюзі та поза ланцюгом на рівні десятків мільйонів

Спираючись на трирічну експлуатацію платформи завдань SoQuest, Port3 накопичив понад 10 мільйонів учасників, що охоплює різні виміри, такі як поведінка завдань, взаємодія з гаманцем, активи в ланцюгу, участь у спільноті тощо. Ці дані охоплюють Web2 та Web3, такі як публікації в Twitter, активність у Discord, утримання в Telegram, транзакції в ланцюгу, стейкінг, обсяги володіння тощо, формуючи надзвичайно щільну карту соціальної поведінки. У контексті сучасної моделі AI "дані як паливо", такі структуровані та високочастотні взаємодії безсумнівно є найбільш цінними ресурсами для створення Web3 AI Agent.

3.2.2 Глибока співпраця з тисячами проектів, дані постійно оновлюються в реальному часі

Port3 не є платформою, орієнтованою на один продукт, а вже встановила партнерські відносини з понад 7000 Web3 проектами, охоплюючи такі сценарії, як випуск аірдропів, розробка завдань, управління спільнотою, взаємодія в мережі тощо. Це співробітництво не лише принесло справжню поведінку користувачів, але й забезпечило різноманітність та своєчасність джерел даних. Завдяки спільно з проектами побудованим каналам даних, Port3 постійно поглинає останні екологічні тенденції та користувацькі тренди, створюючи динамічно еволюційний двигун даних, а не статичний знімок. Ця здатність оновлення даних забезпечує AI-моделям безперервну еволюцію "навчального матеріалу".

3.2.3 Формування спеціалізованого набору даних для навчання AI моделей, надання семантичної підтримки ланцюговому агенту

У порівнянні з загальними даними Web2, ланцюгова ідентичність та шляхи взаємодії користувачів Web3