من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: ماذا ستقدم شبكة Port3 لعالم Web3 من شبكات الذكاء الاصطناعي؟

1. المقدمة

في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصةً بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعي، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تنتج في كل لحظة، تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استغلالها بشكل كامل بعد.

نرى أن واقع Web3 هو واقع مجزأ: من ناحية، نشهد نموًا انفجاريًا للبروتوكولات المتخصصة مثل DeFi و NFT و GameFi، حيث ينتج المستخدمون العديد من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، تتناثر هذه البيانات في DApps المعزولة وسجلات التداول ومنصات التواصل الاجتماعي، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.

في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بسرعة. حيث طرحت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع الوكالة المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".

في هذا السياق، تبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات و أساس اتخاذ القرار في Web3؟ هناك مشروع مثل Port3 Network يقدم إجابة نهائية على هذا.

من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، ثم إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلسلة OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية لبيانات التواصل الاجتماعي" 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 المعايير والتعرف على النوايا "قالب العمل" الذي يمكن للوكالات فهمه واستدعاؤه وتنفيذه.

بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة مهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "العقل البياناتي لـ Web3" قبل دمج السرد حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.

ستقوم شركة Klein Labs بتحليل شامل لمصفوفة منتجات Port3، ودرع التكنولوجيا، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وأن تصبح البنية التحتية الخفية للاتجاهات التي تقدر تريليون دولار القادمة.

2. مقدمة المشروع

2.1 Port3 ماذا يعني؟

Port3 Network هو مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في Web3 بقيادة Jump Crypto، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة، ومتقاطعة السلاسل. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، مع معالجتها القياسية بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 مجموعة كاملة من جمع البيانات (SoQuest)، والتقييم الهيكلي (Rankit)، والاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح المنشأة الرئيسية في عصر الذكاء الاصطناعي لتحويل السلوكيات على السلسلة إلى أصول.

2.2 نظرة عامة على المشروع

2.1.1 حالة التمويل

فبراير 2023: تم الانتهاء من جولة تمويل أولية بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك فيها SNZ و Block Infinity و Dragon Roark و ViaBTC و Cryptonite و Lapin Digital و Cogitent و Momentum6.

أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، بما في ذلك EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.

أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم منح من Binance Labs وMask Network وAptos.

2.1.2 حالة الفريق

ماكس دي.: المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة أبل؛ يتمتع بخبرة واسعة في احتضان مشاريع ويب 3 وتوسيع النظم البيئية.

أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في تينسنت وفيابتيك تكنولوجي ليمتد في تطوير الواجهة الخلفية، لديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات الحمل العالي والهندسة المعمارية الموزعة.

3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية للبيانات الاجتماعية الذكية"

على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، مما يبدو مشتتًا، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن دورة تدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."

3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية

3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest

SoQuest هو المدخل الأساسي للبيانات الذي أنشأته شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوك المستخدم في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، ويستهدف سلوكيات المستخدمين الاجتماعية كأهداف لجمع البيانات، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة والمنصات الاجتماعية Web2.

يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، كما أنه متوافق مع EVM وSolana وAptos وSui وغيرها من 19 سلسلة للتفاعلات، بما في ذلك التداول والتفويض وNFT mint، مما شكل أحد أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطيه في مجال Web3.

حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تجاوز نطاق البيانات 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك سجل ضخم من سلوكيات المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي عبر السلسلة، مما أسس قاعدة بيانات سلوك اجتماعي في Web3 حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.

لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS( (Quest-as-a-Service) ، مما يسمح لمشاريع الأطراف بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram المصغرة. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يسمح بإكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.

SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة البداية لدائرة الأصول السلوكية الكاملة لـ Port3، وهي أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية المطلوبة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.

3.1.2 بيانات الترسب - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية

تُجمع بيانات سلوك المستخدمين التي تلتقطها SoQuest في النهاية في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 ------ طبقة بيانات الشبكات الاجتماعية الذكية، وهي قاعدة بيانات سلوكية هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وأيضًا هي البنية التحتية الأساسية التي تحقق بها Port3 "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى تمويل (InfoFi)".

على عكس منصات البيانات التقليدية على السلسلة ( مثل The Graph و Dune، والتي تركز على "الاستعلام" كهدف، فإن طبقة البيانات في Port3 تركز على: كيفية جعل البيانات قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة التي يمكن تنفيذها تلقائيًا.

يتكامل AI Social Data Layer مع عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، ويستمر في التحديث الفوري من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار. إنه مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث يتم هيكلة البيانات المعقدة السلوكية على السلسلة وخارجها وتحويلها إلى صيغة دلالية، مما يوفر للذكاء الاصطناعي "وقود بيانات يمكن فهمه وتجميعه واستدعاؤه".

) 3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي

Rankit: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي

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

قدرة Rankit والابتكار في النماذج:

• تقييم حماس وسائل التواصل الاجتماعي عبر المنصات: يجمع بين إشارات وسائل التواصل الاجتماعي مثل تويتر، تيليجرام، ديسكورد، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، والمشاريع الساخنة، وتغيرات المشاعر في عالم Web3.

• التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، ستتم مناقشة تحويل نقاط النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الاقتراض، والمعاملات على السلسلة.

• عرض تجريبي للسيناريوهات العمودية: على سبيل المثال، محرك البيانات البيئي USD1 الذي أُطلق حديثًا، من خلال خريطة الحرارة، مستوى النشاط الاجتماعي والتفاعل على السلسلة، يتتبع المشاريع الواعدة على BNB Chain في الوقت الحقيقي، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في DeFi لالتقاط Alpha.

بفضل دعم Rankit، لا يمكن لـ Port3 تقديم البيانات فحسب، بل يمكنه أيضًا تقديم "بيانات تفسيرية" ------ لا يخبرك فقط بما حدث، بل يخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.

![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الاصطناعي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(

OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية

إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL) لغة كويست بلوكتشين( هي قشرة الدماغ لبيانات Port3، وهي القلب الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والمستدعاة.

)# دور وآلية BQL:

• طبقة اللغة العامة: يوفر BQL هيكل استعلام صديق للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مشابهة لـ"شراء NFT على سلسلة Aptos"، لتنفيذ عمليات فعلية على السلسلة، مما يتيح الاتصال بين بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.

• طبقة التنفيذ القياسية: تدعم عمليات الأصول على السلسلة ### مثل التداول، والتخزين، وإضافة السيولة ( معالجة تلقائية بنقرة واحدة، وهي محور أساسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.

• مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج AI والوكيل، لتحقيق تحديثات البيانات عالية التردد والحساب اللازمة لتمويل المعلومات )InfoFi(.

بفضل BQL، يقوم Port3 بدفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الكود" إلى "طبقة النية" ------ الآلات لا تنفذ فقط التعليمات التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.

قدرات تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai

• Port3 تبني طبقة واجهة برمجة تطبيقات Agent العامة، 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 الشبكة، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، إصدار المهام، وتشغيل المجتمع.

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

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

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

) 3.2 Port3 حائط الدعم: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال

Port3 يمكنه أن يحتل مكانة رائدة في السرد الذكي Web3 AI، والسبب الأساسي في ذلك ليس لأنه يمتلك قدرات نموذجية متقدمة، ولكن لأنه خلال عملية تراكم الأعمال، قام ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واتساع كبيرين. هذه الميزة في البيانات وضعت أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:

3.2.1. بيانات سلوك السلسلة على السلسلة وخارجها بمستوى عشرة ملايين

استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدم، تغطي أبعادًا متعددة مثل سلوك المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومستوى المشاركة المجتمعية. هذه البيانات تمتد عبر Web2 وWeb3، مثل منشورات تويتر، النشاط على ديسكورد، الاحتفاظ على تيليجرام، المعاملات على السلسلة، التخزين، وحجم الحيازة، مما يشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، فإن هذا النوع من بيانات السلوك الهيكلية والمتكررة بالتأكيد هي أغلى 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 مجرد منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مختلفة مثل إصدار الإعلانات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات المستخدمين الحقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال قناة البيانات التي تم إنشاؤها بالتعاون مع الأطراف المعنية في المشاريع، تستمر Port3 في استيعاب أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات يتطور ديناميكياً بدلاً من مجموعة ثابتة من اللقطات. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" تتطور باستمرار لنماذج الذكاء الاصطناعي.

3.2.3 إنشاء مجموعة بيانات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاصة، لتوفير الدعم الدلالي لوكيل على السلسلة

بالمقارنة مع بيانات Web2 العامة,