Від соціальних даних до AI-розуму: як Port3 Network створює AI-мережу Web3?

1. Вступ

У світі Web3 дані перетворюються з статичної інформації на динамічні активи. Дані про соціальну поведінку користувачів стали найціннішими, але ще не повністю розробленими "цифровими копалинами" ери ШІ. Велика цінність соціальних даних, що генеруються кожну мить, ще не була повністю розкрита.

Реальність Web3 є розірваною: з одного боку, DeFi, NFT, GameFi та інші вертикальні протоколи переживають бурхливий зріст, користувачі генерують велику кількість поведінкових даних на ланцюгу та поза ним; з іншого боку, ці дані розкидані по ізольованих DApp, торгових записах та соціальних платформах, їм не вистачає структурованої інтеграції, важко створити єдине зображення, а також їх не можна дійсно викликати.

Водночас зростання ШІ швидко перетворює весь цифровий світ. Проекти, такі як ChatGPT, Claude, пропонують бачення "доступних даних + виконуваних намірів".

У таких умовах, якщо ШІ — це майбутнє, хто побудує рівень даних та основи прийняття рішень Web3? Port3 Network дала остаточну відповідь:

Від початкової платформи завдань SoQuest, до соціального рейтингового двигуна Rankit, і до мови виконання міжланцюгових намірів OpenBQL, Port3 створив набір "соціальної інфраструктури даних", орієнтованої на поведінку користувачів та дружньої до AI моделей. Вона не лише інтегрує дані на ланцюгу та поза його межами, але й через стандартизацію та розпізнавання намірів робить дані "шаблоном дій", зрозумілим, викликаним і виконуваним агентами.

Port3 більше не є одноразовою платформою чи інструментом, а заздалегідь зайняв стратегічну позицію "Web3 даних мозку" до того, як наративи про суверенітет даних, онлайнові ідентичності, соціальні фінанси тощо були дійсно інтегровані.

Ця стаття глибоко розгляне продуктовий матриця Port3, технологічний захист, механізм токенів та логіку зростання, досліджуючи, як вона може встановити замкнуте коло обміну даними для AI Agent у фрагментованому світі Web3 та стати таємною інфраструктурою наступної трильйонної тенденції.

2. Огляд проекту

2.1 Port3 що таке?

Port3 Network – це проект інфраструктури соціальних даних Web3, який керується штучним інтелектом, що має на меті створення крос-ланцюгового, програмованого і викликаємого шару соціальних даних. Об'єднуючи дані про поведінку користувачів Web2 і Web3, а також за допомогою AI-двигуна для стандартизації, Port3 створює повний замкнутий цикл, що включає збір даних (SoQuest), структуроване оцінювання (Rankit), інтелектуальний запит (OpenBQL) до виклику агента (Ailliance.ai), що стає ключовою інфраструктурою для активізації поведінкових активів на ланцюгах в епоху AI.

2.2 Огляд проекту

2.2.1 Стан фінансування

Лютий 2023 року: завершено фінансування на суму 3 мільйони доларів США в рамках посівного раунду, яке очолив Jump Crypto, а серед інших учасників - SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent та Momentum6.

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

Жовтень 2023 року: оголошено про отримання інвестицій від DWF Labs, а також про отримання грантової підтримки від певної торгової платформи Labs, певного проекту та певної публічної блокчейн.

2.2.2 Стан команди

Макс Д.: Співзасновник, має досвід роботи в певній технологічній компанії; володіє багатим досвідом інкубації проектів Web3 та розширення екосистеми.

Anthony Deng: співзасновник, працював у певній соціальній мережі та певній технологічній компанії в сфері розробки бекенду, має багаторічний досвід проектування високонавантажених систем та розподіленої архітектури.

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

Хоча продуктова матриця Port3 містить кілька підмодулів, таких як SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme і т.д., які виглядають розрізненими, насправді їх можна підсумувати в одній ключовій лінії: "поведінка — це актив, Port3 відповідає за замкнутий цикл потоку даних від збору до перетворення."

3.1 Порт3 основна інфраструктура

3.1.1 Збір даних - SoQuest

SoQuest є основним вхідним даними, створеним Port3 Network, платформа для захоплення поведінки користувачів Web3, яка об'єднує розподіл завдань, верифікацію поведінки, зростання спільноти та збір даних. По суті, це система генерації даних, що використовує завдання як механізм ініціації та соціальну поведінку користувачів як об'єкт збору, що забезпечує зв'язок між поведінковими шляхами на ланцюгу та соціальними платформами Web2.

SoQuest підтримує кілька основних платформ Web2 і є сумісним з EVM, Solana, Aptos, Sui та іншими 19 ланцюгами для взаємодії, включаючи транзакції, авторизацію, NFT mint тощо, що утворює одну з найбільш широких систем збору даних у сфері Web3.

Станом на середину 2025 року Port3 Network зібрала понад 6 мільйонів користувачів і 7000 проектів динамічних даних, охоплення даних перевищило 10 мільйонів криптокористувачів. Було створено величезну кількість записів про поведінку користувачів та подій ланцюгової соціальної взаємодії, що дозволило побудувати реальну, багатовимірну, високоактивну базу даних соціальної поведінки Web3.

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

SoQuest не просто платформа для завдань, це початок закритого циклу активів Port3 для всього ланцюга, а також первинне джерело семантичних даних поведінки, необхідних для AI-інференції.

3.1.2 Дані зберігання - AI Соціальний Дані Шар

Дані про поведінку користувачів, захоплені SoQuest, в кінцевому підсумку акумулюються в основному модулі Port3 Network -- AI Social Data Layer, що є структурованою базою даних поведінки, спеціально розробленою для AI-додатків, а також є базовою інфраструктурою для реалізації "активізації поведінки" та "фінансування інформації (InfoFi)".

На відміну від традиційних платформ даних на блокчейні, які орієнтовані на "запит", шар даних Port3 зосереджений на тому, як зробити дані корисними для AI-моделей і підтримувати автоматичне виконання ончейн-висновків та взаємодії.

AI Social Data Layer інтегрує десятки мільйонів записів про взаємодію в ланцюгах та дані про соціальні завдання, і постійно оновлюється в реальному часі через такі модулі додатків, як SoQuest, Rankit, створюючи динамічну соціальну систему даних, що постійно зростає. Це центральний елемент поведінкової когніції Port3, який структуризує та семантизує складні дані про поведінку в ланцюгах та поза ними, надаючи агентам "зрозуміле, комбіноване, викликане" паливо даних.

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

Rankit:AI-управляючий аналізатор соціальної поведінки

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

Можливості Rankit та інновації парадигми:

• Кросплатформний рейтинг соціальної активності: об'єднує сигнали з кількох соціальних платформ, визначає ключові тенденції, гарячі проекти та зміни настроїв у світі Web3.

• Семантичне розпізнавання та моделювання оцінок: за допомогою NLP та великомасштабного аналізу емоцій буде обговорено, як перетворити фокус обговорення, вплив KOL, довіру користувачів на структуровані показники, які використовуються в управлінні спільнотою, управлінні ризиками кредитування, сценаріях транзакцій в блокчейні тощо.

• Вертикальний сценарій демонстрації: наприклад, новітній екосистемний даних двигун USD1, що за допомогою теплових карт, соціальної активності та ланцюгової динаміки в реальному часі відстежує потенційні проекти на певному публічному ланцюгу, стає розумним компасом для користувачів DeFi у пошуку Alpha.

Завдяки Rankit, Port3 може не лише надавати дані, а й «інтерпретовані дані» — не лише повідомляти, що сталося, а й вказувати, що потрібно робити.

OpenBQL:інтентно-орієнтована мова виконання на блокчейні

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

Роль та механізм BQL:

• Загальний мовний рівень: BQL надає структуру запитів, дружню до природної мови, що дозволяє розробникам або агентам використовувати команди на кшталт "купити NFT на певному блокчейні", щоб здійснити фактичні операції в мережі, з'єднуючи середовища EVM, BTC, Solana.

• Стандартизований виконувальний рівень: підтримка операцій з активами на ланцюгу (, таких як торгівля, ставлення, додавання ліквідності ) з автоматизованою обробкою в один клік, є ключовим центром автоматизації поведінки на ланцюгу.

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

За допомогою BQL, Port3 просуває в світі Web3 створення нового "протоколу природної мови на ланцюгу", який піднімає ланцюгові дії з "кодового рівня" на "рівень наміру" -- машини не тільки виконують ваші команди, але й можуть зрозуміти ваші наміри.

Здатність інтеграції AI Agent: Ailliance.ai

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

• Додатки включають автоматизованого інвестиційного помічника, інтерактивного робота, розумного помічника для блокчейн-ігор тощо, що охоплює різні сценарії, такі як торгові рішення, публікація завдань, управління спільнотою тощо.

Ця ціла структура продуктів робить Port3 єдиною платформою в секторі соціальних даних Web3, яка має можливість "від збору → аналізу → застосування → виклику" в повному циклі.

Його кінцева мета полягає в побудові мережі стандартного протоколу Web3 AI на основі даних про поведінку, що дозволить AI агенту розуміти, розпізнавати та керувати активами на блокчейні.

3.2 Порт3: ринок, що формує зростання від накопичення бізнесу

Port3 може зайняти перше місце в Web3 AI наративі не завдяки своїм передовим можливостям великих моделей, а завдяки тому, що в процесі накопичення бізнесу побудував високоякісні дані соціальної поведінки з глибокою і широкою цінністю. Ця перевага в даних забезпечує унікальну основу для застосування AI Port3, побудови агентів та навчання моделей:

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

Спираючись на трирічну експлуатацію платформи завдань SoQuest, Port3 накопичила понад 10 мільйонів учасників, охоплюючи різні виміри, такі як поведінка завдань, взаємодія з гаманцем, активи на ланцюгу, участь у спільноті тощо. Ці дані охоплюють Web2 та Web3, такі як публікації, активність, утримання, транзакції на ланцюгу, стейкінг, позиції тощо, формуючи надзвичайно густу карту соціальної поведінки. У контексті поточної моделі AI "дані як паливо", такі структуровані та часті інтерактивні поведінкові дані безсумнівно є найціннішим ресурсом для створення Web3 AI Agent.

3.2.2 Глибока співпраця з тисячами проектів, дані постійно оновлюються в режимі реального часу

Port3 не є платформою, орієнтованою лише на один продукт, а є такою, що встановила співпрацю з понад 7000+ проектами Web3, охоплюючи такі сфери, як випуск аірдропів, проектування завдань, управління спільнотою, взаємодія в ланцюзі та інші. Ця співпраця не лише забезпечує реальні поведінки користувачів, але й гарантує різноманітність і актуальність джерел даних. Спільно з учасниками проектів, Port3 постійно поглинає останні екологічні тенденції та користувацькі тренди, створюючи динамічний еволюційний даних двигун, а не статичний знімок. Ця здатність до оновлення даних надає AI моделям постійно еволюційний "пул навчальних матеріалів".

3.2.3 Формування спеціального набору даних для навчання AI моделей, що забезпечує семантичну підтримку для агентів на блокчейні

Відповідно до загальних даних Web2, ланцюгова ідентичність, шляхи взаємодії та поведінка активів користувачів Web3 мають високу анонімність і складну структуру, традиційні моделі важко адаптувати. Проте Port3, завдяки семантичному розпізнаванню та системі поведінкових тегів Rankit, прокладає шлях для відображення ланцюгової поведінки в семантику природної мови. Наприклад: "Гаманець A бере участь у роздачі в протоколі B + публікує твіт + повторно бере участь у управлінні", може бути змодельовано як семантичний тег "активного учасника" або "раннього проповідника", що дозволяє AI Agent бути ефективним.