من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟

1. المقدمة

في عالم Web3، تتغير البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصةً بيانات السلوك الاجتماعي للمستخدمين، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تتولد في كل دقيقة وكل ثانية، تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استغلالها بعد.

نرى أن واقع Web3 مجزأ: من جهة، نشهد نموًا انفجاريًا للبروتوكولات العمودية مثل DeFi و NFT و GameFi، حيث ينتج المستخدمون كميات كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، فإن هذه البيانات تتناثر في تطبيقات DApp المعزولة، وسجلات التداول، ومنصات التواصل الاجتماعي، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، ويصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.

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

في هذا السياق، تبرز قضية: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيقوم ببناء طبقة البيانات الأساسية وقرارات Web3؟ هناك مشروع مثل Port3 Network الذي قدم إجابة نهائية إلى حد ما:

من منصة مهام SoQuest الأولية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، ثم إلى لغة تنفيذ النية عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وودية لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكنها أيضًا من خلال المعايير والتعرف على النية، تجعل البيانات "قوالب العمل" التي يمكن للوكيل فهمها واستدعائها وتنفيذها.

بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل مسبقًا موقعًا استراتيجيًا في "دماغ بيانات Web3" قبل أن تتكامل الروايات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.

سنقوم بتحليل شامل لمصفوفة منتجات Port3، وخندقها التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو، وسنستكشف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم الويب 3 المتشظي، وكيف يمكن أن تصبح البنية التحتية الخفية التالية التي تقدر قيمتها بتريليون.

2. مقدمة المشروع

2.1 Port3 ما هو؟

Port3 Network هو مشروع بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي في Web3 مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة وقابلة للاستخدام عبر السلاسل. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، ومعالجتها القياسية بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة من جمع البيانات (SoQuest)، التقييم الهيكلي (Rankit)، الاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكلاء (Ailliance.ai)، لتصبح البنية التحتية الرئيسية لتسويق الأصول السلوكية على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.

2.2 نظرة عامة على المشروع

2.2.1 حالة التمويل

فبراير 2023: تم الانتهاء من جولة تمويل أولية بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، مع مشاركة مستثمرين آخرين بما في ذلك SNZ، Block Infinity، Dragon Roark، ViaBTC، Cryptonite، Lapin Digital، Cogitent وMomentum6.

أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، ومن بين المستثمرين EMURGO وAdaverse Accelerator ومؤسسة استثمارية معينة.

أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى دعم منح من مختبرات منصة تداول معينة، وشبكة Mask، وAptos.

2.2.2 حالة الفريق

ماكس د. : المؤسس المشارك، لديه خبرة عمل في إحدى شركات التكنولوجيا الكبرى؛ لديه خبرة واسعة في حاضنات مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.

أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في منصة تواصل اجتماعي مع شركة تكنولوجيا معينة في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات الحمل العالي والهندسة المعمارية الموزعة.

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

على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن الحلقة المغلقة لتدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."

3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية

3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest

SoQuest هو المدخل الأساسي للبيانات الذي تم بناؤه بواسطة شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوكيات مستخدمي Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، وسلوك المستخدمين الاجتماعيين كأهداف للاستخراج، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة والمنصات الاجتماعية Web2.

يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة بما في ذلك EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات، والتفويض، وصك NFTs، مما يشكل واحدة من أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.

بحلول منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تجاوز نطاق البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك سجلات ضخمة من سلوك المستخدم ووقائع تفاعل اجتماعي على السلسلة، مما أسس قاعدة بيانات سلوك اجتماعي حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد في Web3.

لتحسين قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، مما يسمح لمشاريع الطرف الثالث بإدماج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير معايير نظام المهام وعموميته.

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

3.1.2 ترسيخ البيانات - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية

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

بخلاف منصات البيانات التقليدية على السلسلة (مثل The Graph وDune) التي تركز على "الاستعلام" كهدف تصميم، يركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابلة للتنفيذ تلقائيًا.

تجمع طبقة البيانات الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الفعلي من خلال وحدات تطبيق مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو بشكل مستمر. إنها مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بترتيب وتفسير البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها، وتوفر "وقود بيانات يمكن فهمه، يمكن تجميعه، ويمكن استدعاؤه" للوكيل.

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

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 النموذج:

• تقييم حرارة التواصل الاجتماعي عبر المنصات: يتضمن إشارات التواصل الاجتماعي من تويتر، تيليجرام، ديسكورد، وغيرها، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، المشاريع الساخنة، وتحولات المشاعر في عالم ويب 3.

• التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل التركيز على النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدم إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، ومخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة، وغيرها من السيناريوهات.

• نموذج التنفيذ في السيناريوهات العمودية: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه حديثًا، من خلال خرائط الحرارة، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والتفاعل على السلسلة، يتتبع المشاريع الواعدة على BNB Chain في الوقت الفعلي، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.

بدعم من Rankit، لا يقدم Port3 البيانات فحسب، بل يقدم أيضًا "بيانات تفسيرية" - لا يخبرك فقط بما حدث، بل يخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.

OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية

إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL (لغة استعلام البلوكتشين) هي القشرة الدماغية لبيانات Port3، وهي النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والمستدعاة.

دور وآلية BQL:

• طبقة اللغة العامة: تقدم BQL هيكل استعلام صديق للغة الطبيعية، مما يمكن المطورين أو الوكلاء من استخدام تعليمات مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos"، لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، مما يتيح التواصل بين بيئات متعددة السلاسل مثل EVM وBTC وSolana.

• طبقة التنفيذ القياسية: دعم العمليات على الأصول على السلسلة (مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة) من خلال معالجة تلقائية بنقرة واحدة، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.

• مستخرج دلالات البيانات: يقدم دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، مما يحقق التحديثات الحسابية عالية التردد والضرورية لتحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi).

بمساعدة BQL، تعمل Port3 على دفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يجعل الأفعال على السلسلة ترتقي من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - حيث لا تنفذ الآلات التعليمات التي تقولها فقط، بل تفهم أيضًا نيتك.

قدرة تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai

• Port3 تبني طبقة واجهة برمجة التطبيقات العامة للوكيل، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.

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

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

الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكولات معيارية Web3 AI تعتمد على بيانات السلوك، مما يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بفهم وتحديد والتعامل مع الأصول على السلسلة.

3.2 خندق Port3: العجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال

تمكنت Port3 من احتلال مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري لذلك لا يكمن في امتلاكها لقدرات نموذجية متطورة، بل في أنها خلال عملية تراكم الأعمال، قد بنت أصول بيانات سلوك اجتماعي عالية القيمة تتميز بعمقها واتساعها. هذه الميزة في البيانات قد وضعت أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:

3.2.1. بيانات السلوك على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى الملايين

بفضل تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدمين، مما يغطي عدة أبعاد مثل سلوكيات المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومشاركة المجتمع. تمتد هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل منشورات تويتر، النشاط على Discord، الاحتفاظ على Telegram، المعاملات على السلسلة، التكديس، والمراكز، مما يشكل خريطة كثيفة للغاية للسلوك الاجتماعي. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، تعد هذه البيانات السلوكية الهيكلية والتي تتفاعل بشكل متكرر، بلا شك، من أغلى موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.

3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، وتحديث البيانات بشكل مستمر وواقعي

Port3 ليست منصة موجهة لمنتج واحد، بل قد أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل إصدار الإيصالات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال بناء قنوات بيانات مع الأطراف المعنية بالمشاريع، تواصل Port3 استيعاب أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات يتطور ديناميكيًا، وليس مجموعة من اللقطات الثابتة. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر نموذج AI بقدرة مستمرة.