من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف تبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي في Web3؟

1. المقدمة

في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. أصبحت بيانات السلوك الاجتماعي للمستخدمين "معادن رقمية" ذات قيمة عالية لكنها لم تُستغل بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. القيمة الضخمة الكامنة في البيانات الاجتماعية التي تتولد كل لحظة لم يتم استغلالها بشكل كامل بعد.

الواقع في Web3 مجزأ: من ناحية، شهدت بروتوكولات DeFi وNFT وGameFi نموًا متفجرًا، حيث أنشأ المستخدمون كميات هائلة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ من ناحية أخرى، تتناثر هذه البيانات في DApps المعزولة وسجلات المعاملات ومنصات التواصل الاجتماعي، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، كما لا يمكن استدعاؤها بشكل فعلي.

في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. قدّمت مشاريع مثل ChatGPT وClaude رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".

في هذا السياق، إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، من سيبني طبقة البيانات الأساسية وقرارات Web3؟ قدمت شبكة Port3 إجابة نهائية:

من منصة مهام SoQuest الأصلية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم وتكون صديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "قوالب العمل" التي يمكن أن تفهمها وتستدعيها وتنفيذها الوكلاء الذكيون.

لم يعد Port3 مجرد منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل مسبقاً موقعاً استراتيجياً "لعقل بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات المتعلقة بسيادة البيانات، والهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.

ستقوم هذه المقالة بتحليل شامل لمصفوفة منتجات Port3، ومواردها التقنية، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيفية قيامها بإنشاء حلقة مغلقة لتدفق البيانات موجهة نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، لتصبح البنية التحتية الخفية للاتجاه التالي بقيمة تريليون.

2. مقدمة المشروع

ما هو 2.1 Port3؟

Port3 Network هو مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية على Web3 مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة وقابلة للاستدعاء عبر السلاسل. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، ومعالجة قياسية مدعومة بمحرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 مجموعة كاملة من جمع البيانات (SoQuest)، تقييم هيكلي (Rankit)، استعلام ذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح المنشأة الرئيسية لأصول السلوك على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.

2.2 نظرة عامة على المشروع

2.2.1 حالة التمويل

فبراير 2023: إكمال جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك في الجولة مستثمرون آخرون بما في ذلك SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.

أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، ومن بين المستثمرين EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.

أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم من منح من منصة تداول معينة، ومشروع معين، وسلسلة عامة معينة.

2.2.2 حالة الفريق

ماكس دي.: المؤسس المشارك، لديه خبرة عمل في إحدى شركات التكنولوجيا؛ يمتلك خبرة واسعة في حاضنة مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.

أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في منصة تواصل اجتماعي وشركة تكنولوجيا في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة عالية التوازي والهندسة المعمارية الموزعة.

3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية لبيانات التواصل الاجتماعي AI"

على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، مما يبدو متفرقًا، إلا أنه يمكن تلخيصه في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن الحلقة المغلقة لتدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."

3.1 بنية تحتية أساسية Port3

3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest

SoQuest هو المدخل الرئيسي للبيانات الذي تم بناؤه بواسطة شبكة Port3، وهو عبارة عن منصة لالتقاط سلوكيات المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوكيات، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو عبارة عن نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، ويستهدف سلوكيات المستخدمين الاجتماعية كأهداف لجمع البيانات، مما يتيح التواصل بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.

يدعم SoQuest العديد من المنصات الرئيسية Web2 ، ويتوافق مع EVM و Solana و Aptos و Sui وغيرها من 19 سلسلة للتفاعل، بما في ذلك المعاملات، والتفويض، وصك NFT، مما يشكل واحدًا من أنظمة جمع السلوك الأكثر شمولاً في مجال Web3.

حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، وقد تجاوز نطاق البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم مشفر. وقد تم إنتاج سجل سلوك المستخدم الضخم ووقائع التفاعل الاجتماعي عبر السلسلة، مما أسس قاعدة بيانات سلوك اجتماعي حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد في Web3.

من أجل تعزيز قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، مما يسمح لمطوري المشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات تيليجرام الصغيرة. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إتمام منطق التحقق بدون الحاجة إلى قوالب محددة مسبقًا، مما يعزز بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.

SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة انطلاق حلقة مغلقة لأصول سلوك Port3 على سلسلة البلوكشين، وأيضاً المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية اللازمة لاستنتاجات الذكاء الاصطناعي.

3.1.2 بيانات التراكم - طبقة البيانات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي

تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات اجتماعية AI، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات AI، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)".

يختلف تصميم طبقة البيانات في Port3 عن المنصات التقليدية للبيانات على السلسلة التي تركز على "الاستعلام"، حيث تركز على: كيفية استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابلة للتنفيذ تلقائيًا.

تجمع طبقة بيانات التواصل الاجتماعي الذكية ملايين سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الحقيقي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو بشكل مستمر. إنها المركز الإدراكي لسلوك Port3، حيث تقوم ببنية بيانات السلوك المعقدة على السلسلة وخارجها بطريقة منظمة وذات دلالة، مما يوفر للذكاء الاصطناعي "وقود بيانات يمكن فهمه، وقابل للتجميع، وقابل للاستدعاء".

3.1.3 تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام AI Agent

Rankit: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي

Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات البيانات الاجتماعية Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.

قدرة Rankit وابتكار النماذج:

• تقييم حرارة وسائل التواصل الاجتماعي عبر المنصات: يجمع بين إشارات متعددة من منصات التواصل الاجتماعي، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، والمشاريع الساخنة، وتغيرات المشاعر في عالم Web3.

• التعرف على المعاني ونمذجة评分: من خلال تحليل مشاعر NLP والنماذج الكبيرة, سيتم تحويل تركيز النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة.

• عرض تجريبي لمشهد عمودي: على سبيل المثال، محرك البيانات البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ومستوى النشاط الاجتماعي، والديناميكية على السلسلة، يتتبع في الوقت الحقيقي المشاريع الواعدة على سلسلة عامة معينة، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.

بدعم من Rankit، ليس فقط Port3 قادراً على تقديم البيانات، بل يمكنه أيضاً تقديم "البيانات التفسيرية" -- لا يخبرك فقط بما حدث، بل يخبرك أيضاً بما يجب عليك فعله.

OpenBQL: لغة تنفيذ على السلسلة مدفوعة بالنية

إذا كانت SoQuest هي بوابة البيانات، فإن BQL( Blockchain Quest Language) هي قشرة الدماغ الخاصة ب Port3، وهي الجوهر الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.

دور BQL وآلياته:

• طبقة اللغة العامة: يوفر BQL هيكل استعلام ملائم للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة عامة معينة"، لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، ربط بيئات متعددة السلاسل EVM و BTC و Solana.

• طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعاملات على السلسلة مثل العمليات على الأصول ( مثل التداول، الرهن، وإضافة السيولة ) بمعالجة تلقائية بنقرة واحدة، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.

• مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم بيانات هيكلية قياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكالات، لتحقيق تحديثات وحسابات البيانات عالية التردد المطلوبة من InfoFi(.

من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" في عالم Web3، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - حيث لا تنفذ الآلات التعليمات التي تقولها فحسب، بل تفهم أيضًا نيتك.

قدرة تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai

• Port3 يقوم ببناء طبقة واجهة برمجة تطبيقات عمومية، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL مباشرة أو تنفيذ الأوامر.

• تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب الذكية على السلسلة، وتغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.

تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تتمتع بقدرة "من التجميع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء".

الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية للذكاء الاصطناعي Web3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على والتعامل مع الأصول على السلسلة.

![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ AI: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة AI لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(

) 3.2 Port3’s حصن: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال

تستطيع Port3 أن تحتل مكانة رائدة في سرد القصص بالذكاء الاصطناعي Web3 ليس بسبب امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، ولكن بسبب بناءها لأصول بيانات سلوكية اجتماعية ذات قيمة عالية تتمتع بعمق واسع خلال عملية تراكم الأعمال. هذه الميزة البياناتية تؤسس لأساس فريد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي لـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:

3.2.1. بيانات سلوك على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى عشرة ملايين

استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 مليون مسار للمستخدمين، تغطي أبعادًا متعددة مثل سلوك المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومستوى المشاركة المجتمعية. تتجاوز هذه البيانات الحدود بين Web2 وWeb3، مثل نشر المنشورات، مستوى النشاط، الاحتفاظ، المعاملات على السلسلة، الرهن، وحجم الحيازة، مما يشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، تعد هذه البيانات السلوكية الهيكلية والتفاعلات عالية التكرار بلا شك من أروع موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.

3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، تحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي

Port3 ليست منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل إصدار الإعلانات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضاً تنوع البيانات ووقتها الحقيقي. من خلال قنوات البيانات التي تم بناؤها بالتعاون مع فرق المشاريع، تستمر Port3 في امتصاص أحدث الاتجاهات البيئية واتجاهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات متطور ديناميكياً، بدلاً من مجموعة ثابتة من الصور. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" تتطور باستمرار لنماذج الذكاء الاصطناعي.

3.2.3 تشكيل مجموعة بيانات مخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير الدعم الدلالي لوكيلات البلوكشين

بالمقارنة مع بيانات Web2 العامة، فإن الهوية على السلسلة، ومسارات التفاعل، وسلوك الأصول لمستخدمي Web3 تتمتع بدرجة عالية من الخصوصية والتعقيد الهيكلي، مما يجعل من الصعب على النماذج التقليدية التكيف. بينما يقوم Port3 من خلال نظام التعرف على المعاني وتصنيفات السلوك الخاص بـ Rankit بفتح مسارات الربط بين السلوكيات على السلسلة واللغات الطبيعية. على سبيل المثال: "المحفظة A تشارك في الإطلاق المجاني في بروتوكول B + تغريدة + المشاركة الثانية في الحوكمة"، يمكن نمذجتها على أنها "مشارك نشط" أو "مبشر مبكر"، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من القيام بذلك.