De datos sociales a cerebro AI: ¿cómo está construyendo Port3 Network una red AI para Web3?

1. Introducción

En el mundo de Web3, los datos están pasando de ser información estática a activos dinámicos. Los datos del comportamiento social de los usuarios se han convertido en "minerales digitales" más valiosos de la era de la IA, pero aún no se han explotado completamente. El enorme valor contenido en los datos sociales generados cada momento aún no ha sido completamente extraído.

La realidad de Web3 es disjunta: por un lado, los protocolos verticales como DeFi, NFT y GameFi han crecido explosivamente, y los usuarios han generado una gran cantidad de datos de comportamiento tanto en la cadena como fuera de ella; por otro lado, estos datos están dispersos en DApps aisladas, registros de transacciones y plataformas sociales, careciendo de una integración estructurada, lo que dificulta la construcción de una imagen unificada y no pueden ser realmente utilizados.

Al mismo tiempo, el auge de la IA está reconfigurando rápidamente todo el mundo digital. Proyectos como ChatGPT y Claude presentan la visión de "datos llamables + intenciones ejecutables".

En este contexto, si la IA es el futuro, ¿quién construirá la capa de datos y la base de decisiones de Web3? Port3 Network ha dado una respuesta definitiva:

Desde la plataforma de tareas SoQuest en sus inicios, hasta el motor de puntuación de comportamiento social Rankit, y luego el lenguaje de ejecución de intenciones entre cadenas OpenBQL, Port3 ha construido una "infraestructura de datos sociales" centrada en el comportamiento del usuario y amigable con los modelos de IA. No solo integra datos en cadena con comportamientos sociales fuera de la cadena, sino que también a través de la estandarización y el reconocimiento de intenciones, convierte los datos en "plantillas de acción" que los agentes pueden comprender, invocar y ejecutar.

Port3 ya no es una plataforma o herramienta de tareas única, sino que ha ocupado estratégicamente la posición de "cerebro de datos Web3" antes de que las narrativas sobre soberanía de datos, identidad en cadena y finanzas sociales se integren realmente.

Este artículo desglosará en profundidad la matriz de productos de Port3, la ventaja tecnológica, el mecanismo de tokens y la lógica de crecimiento, explorando cómo establece un ciclo cerrado de flujo de datos orientado a AI Agent en el mundo fragmentado de Web3, y se convierte en la infraestructura oculta de la próxima tendencia de billones.

2. Introducción del proyecto

¿Qué es 2.1 Port3?

Port3 Network es un proyecto de infraestructura de datos sociales Web3 impulsado por IA, diseñado para construir una capa de datos sociales intercadena, programable y llamable. A través de la agregación de datos de comportamiento de usuarios de Web2 y Web3, y con el apoyo de un motor de IA para el procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo cerrado completo que va desde la recolección de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), la consulta inteligente (OpenBQL) hasta la llamada del agente (Ailliance.ai), convirtiéndose en una infraestructura clave para la capitalización de activos de comportamiento en cadena en la era de la IA.

2.2 Descripción del proyecto

2.2.1 Situación de financiamiento

Febrero de 2023: Se completó una ronda de financiamiento semilla de 3 millones de dólares, liderada por Jump Crypto, con la participación de SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent y Momentum6.

Agosto de 2023: se obtuvo una nueva ronda de financiación de varios millones de dólares, con la participación de EMURGO, Adaverse Accelerator y Gate Labs.

Octubre de 2023: se anunció la obtención de inversión de DWF Labs, así como el apoyo de subvenciones de Labs de una plataforma de intercambio, un proyecto y una cadena de bloques.

2.2.2 Situación del equipo

Max D.: Co-fundador, con experiencia laboral en una empresa de tecnología; posee una rica experiencia en incubación de proyectos Web3 y expansión de ecosistemas.

Anthony Deng: Co-fundador, ha trabajado en desarrollo de backend en una plataforma social y en una empresa de tecnología, con años de experiencia en diseño de sistemas de alta concurrencia y arquitecturas distribuidas.

3. La visión de Port3: de "plataforma de tareas" a "capa de datos sociales de IA"

Aunque la matriz de productos de Port3 incluye varios submódulos como SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, parece dispersa, pero en realidad se puede resumir en una línea central: "El comportamiento es activo, Port3 se encarga del flujo de datos desde la recopilación hasta la conversión en un ciclo cerrado."

3.1 Infraestructura básica de Port3

3.1.1 Agregación de datos - SoQuest

SoQuest es la entrada de datos central construida por Port3 Network, una plataforma de captura de comportamiento de usuarios Web3 que integra la distribución de tareas, verificación de comportamientos, crecimiento comunitario y recopilación de datos. Es esencialmente un sistema de generación de datos que utiliza tareas como mecanismo de activación y comportamientos sociales de los usuarios como objeto de recopilación, conectando los caminos de comportamiento entre interacciones en la cadena y plataformas sociales Web2.

SoQuest admite múltiples plataformas principales de Web2 y es compatible con interacciones en 19 cadenas, incluidas EVM, Solana, Aptos y Sui, que abarcan acciones como transacciones, autorizaciones, minting de NFT, etc., formando uno de los sistemas de recopilación de acciones más amplios en el ámbito de Web3.

A mediados de 2025, Port3 Network habrá recopilado datos dinámicos de más de 6 millones de usuarios y 7,000 proyectos, con un alcance de datos que supera los 10 millones de usuarios de criptomonedas. Se han generado enormes registros de comportamiento de usuarios y eventos de interacción social en la cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social en Web3 que es real, multidimensional y de alta frecuencia.

Para mejorar la escalabilidad de la plataforma y la capacidad de recolección de datos, SoQuest ha lanzado el módulo QaaS(Quest-as-a-Service), que permite a los proyectos integrar el sistema de tareas en su propia dApp o Telegram Mini App. En 2025, se abrirá aún más la API de verificación, permitiendo completar la lógica de verificación sin plantillas preestablecidas, lo que mejora enormemente la estandarización y la universalidad del sistema de tareas.

SoQuest no es solo una plataforma de tareas, es el punto de partida del ciclo cerrado de activos de comportamiento de Port3 en toda la cadena, y también es la fuente original de los datos semánticos de comportamiento necesarios para el razonamiento de IA.

3.1.2 Acumulación de datos - Capa de datos sociales de IA

Los datos de comportamiento de los usuarios capturados por SoQuest se consolidan finalmente en el módulo central de Port3 Network: la Capa de Datos Sociales AI, que es una base de datos de comportamiento estructurada diseñada específicamente para aplicaciones de IA, y también es la infraestructura subyacente que permite a Port3 lograr la "activos de comportamiento" y la "financiarización de la información (InfoFi)".

A diferencia de la filosofía de diseño de plataformas de datos en cadena tradicionales que se centran en la "consulta", la capa de datos de Port3 se enfoca en: cómo hacer que los datos sean utilizables por modelos de IA y apoyar la inferencia e interacción en cadena que se ejecuta automáticamente.

La Capa de Datos Sociales de IA integra decenas de millones de registros de interacción en cadena y datos de comportamiento de tareas sociales, y se actualiza continuamente a través de módulos de aplicación como SoQuest y Rankit, construyendo un sistema dinámico de datos sociales que crece de forma continua. Es el centro de cognición de comportamiento de Port3, estructurando y semantizando los complejos datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena, proporcionando "combustible de datos que es comprensible, combinable y llamable" para los agentes inteligentes.

3.1.3 Aplicación de datos - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Sistema AI Agent

Rankit: motor de análisis de comportamiento social impulsado por IA

Rankit es la aplicación insignia de la capacidad de datos sociales de Port3, es la "ejecución visual" de la capacidad de datos BQL en la capa de IA.

La capacidad de Rankit y la innovación de paradigmas:

• Calificación de popularidad en redes sociales multiplataforma: integra señales de múltiples plataformas sociales para identificar tendencias clave, proyectos destacados y cambios de sentimiento en el mundo Web3.

• Reconocimiento semántico y modelado de puntuación: A través del análisis de sentimientos con NLP y modelos grandes, se transformarán los indicadores de enfoque de discusión, influencia de KOL y nivel de confianza del usuario en métricas estructuradas, para su uso en gobernanza comunitaria, gestión de riesgos de préstamos, transacciones en cadena y otros escenarios.

• Demostración de escenarios verticales: por ejemplo, el motor de datos ecológicos USD1 recientemente lanzado, que a través de mapas de calor, actividad social y sinergia en la cadena, rastrea en tiempo real proyectos potenciales en una cadena pública, convirtiéndose en una brújula inteligente para que los usuarios de DeFi capten Alpha.

Con el apoyo de Rankit, Port3 no solo puede proporcionar datos, sino también "datos explicativos"—no solo te dice qué sucedió, sino también qué debes hacer.

OpenBQL: un lenguaje de ejecución en cadena impulsado por intenciones

Si SoQuest es la entrada de datos, entonces BQL(Blockchain Quest Language) es la corteza cerebral de datos de Port3, el núcleo semántico y el motor de funcionamiento para el procesamiento, organización y llamada de todos los datos de comportamiento.

El rol y el mecanismo de BQL:

• Capa de lenguaje universal: BQL proporciona una estructura de consulta amigable con el lenguaje natural, permitiendo a desarrolladores o agentes ejecutar operaciones en la cadena con instrucciones como "comprar NFT en cierta cadena pública", conectando entornos de múltiples cadenas como EVM, BTC y Solana.

• Capa de ejecución estandarizada: admite el manejo automatizado de activos en cadena ( como transacciones, staking y adición de liquidez ) con un solo clic, siendo el núcleo clave de la automatización de comportamientos en cadena.

• Extractor de semántica de datos: proporciona soporte de datos estructurados estándar para modelos de IA y agentes, logrando la actualización y el cálculo de datos de alta frecuencia necesarios para la financiación de la información (InfoFi).

Con BQL, Port3 está impulsando la construcción de un nuevo "protocolo de lenguaje natural en cadena" en el mundo Web3, elevando el comportamiento en la cadena desde el "nivel de código" hasta el "nivel de intención": la máquina no solo ejecuta las instrucciones que dices, sino que también puede entender tu intención.

Capacidad de integración del agente de IA: Ailliance.ai

• Port3 está construyendo una capa de API de agente universal, donde los desarrolladores pueden llamar directamente a los datos estructurados generados por Rankit/SoQuest/OpenBQL o ejecutar instrucciones.

• Las aplicaciones incluyen asistentes de inversión automatizados, robots interactivos, asistentes inteligentes para juegos en cadena, etc., abarcando diversos escenarios como la toma de decisiones de trading, la publicación de tareas y la operación de comunidades.

Esta estructura de productos hace que Port3 se convierta en la única plataforma en la pista de datos sociales de Web3 que posee la capacidad de "desde la recolección → análisis → aplicación → llamada" en todo el proceso.

Su objetivo final es construir una red de protocolo estándar de Web3 AI basada en datos de comportamiento, que permita a los agentes de IA comprender, reconocer y operar activos en cadena.

3.2 La muralla de Port3: el volante de crecimiento generado por la acumulación de negocios

Port3 puede ocupar un lugar destacado en la narración de AI Web3, no por su avanzada capacidad de modelo grande, sino por haber construido, durante el proceso de acumulación de negocios, un activo de datos de comportamiento social de alto valor con una profundidad y amplitud excepcionales. Esta ventaja de datos establece una base única para las aplicaciones de AI de Port3, la construcción de agentes y el entrenamiento de modelos:

3.2.1. Datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena a nivel de millones

Aprovechando tres años de operación de la plataforma de tareas SoQuest, Port3 ha acumulado más de 10 millones de niveles de participación de usuarios, cubriendo múltiples dimensiones como comportamiento de tareas, interacción con billeteras, activos en cadena y participación en comunidades. Estos datos cruzan Web2 y Web3, como publicaciones, actividad, retención, transacciones en cadena, staking y posiciones, formando un mapa de comportamientos sociales extremadamente denso. En el contexto actual del modelo de IA "los datos son combustible", este tipo de datos de comportamiento estructurado y de alta frecuencia es, sin duda, el recurso de entrada más valioso para construir un Agente de IA en Web3.

3.2.2 Colaboración profunda con miles de proyectos, datos actualizados en tiempo real de manera continua.

Port3 no es una plataforma orientada a un único producto, sino que ha establecido asociaciones con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como la emisión de airdrops, el diseño de tareas, la gobernanza comunitaria y las interacciones en la cadena. Esta colaboración no solo ha traído un comportamiento real de los usuarios, sino que también garantiza la diversidad y la temporalidad de las fuentes de datos. A través del canal de datos co-construido con los proyectos, Port3 continúa absorbiendo las últimas tendencias ecológicas y de usuarios, construyendo un motor de datos en evolución dinámica, en lugar de un conjunto de instantáneas estáticas. Esta capacidad de actualización de datos proporciona un "pool de materiales de entrenamiento" en evolución continua para los modelos de IA.

3.2.3 Formar un conjunto de datos exclusivo para el entrenamiento de modelos de IA, proporcionando apoyo semántico a los agentes en la cadena.

En comparación con los datos generales de Web2, la identidad en cadena de los usuarios de Web3, los caminos de interacción y el comportamiento de activos tienen una alta anonimidad y complejidad estructural, lo que dificulta la adaptación de los modelos tradicionales. Port3, a través del sistema de reconocimiento semántico y etiquetas de comportamiento de Rankit, ha creado un camino de mapeo entre el comportamiento en cadena y la semántica del lenguaje natural. Por ejemplo: "La billetera A participa en airdrops en el protocolo B + tuitea + participa nuevamente en la gobernanza", puede ser modelado como una etiqueta semántica de "participante activo" o "evangelizador temprano", lo que permite que el Agente de IA pueda entender.