De los datos sociales a un cerebro AI: ¿qué tipo de red AI está construyendo Port3 Network para el mundo Web3?

1. Introducción

En el mundo de Web3, los datos están pasando de ser información estática a activos dinámicos. En particular, los datos sobre el comportamiento social de los usuarios se están convirtiendo en "minerales digitales" de gran valor que aún no han sido completamente explotados en la era de la IA. Los datos sociales generados cada minuto y cada segundo contienen un enorme valor que aún no ha sido plenamente aprovechado.

Vemos que la realidad de Web3 es fragmentada: por un lado, hemos sido testigos del crecimiento explosivo de protocolos de nicho como DeFi, NFT y GameFi, donde los usuarios generan una gran cantidad de datos de comportamiento tanto en la cadena como fuera de ella; por otro lado, esos datos están dispersos en DApps aislados, registros de transacciones y plataformas sociales, carecen de integración estructurada, lo que dificulta la construcción de un perfil unificado y su verdadero aprovechamiento.

Al mismo tiempo, el auge de la IA está remodelando rápidamente todo el mundo digital. Proyectos como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, y proyectos de Agent basados en Web3 como Autonolas, Morphpad, Mind Network, entre otros, han propuesto la visión de "datos que se pueden llamar + intenciones ejecutables".

En este contexto, surge una pregunta: si la IA es el futuro, ¿quién construirá la capa de datos y la base de decisiones de Web3? Hay un proyecto que ofrece una respuesta relativamente definitiva: Port3 Network.

Desde la plataforma de tareas SoQuest, 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 y 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 entender, invocar y ejecutar.

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

Vamos a desglosar en profundidad la matriz de productos de Port3, su ventaja tecnológica, el mecanismo de tokens y la lógica de crecimiento, explorando cómo establece un ciclo de circulación de datos orientado a agentes de IA en un mundo Web3 fragmentado, y se convierte en la infraestructura oculta de la próxima tendencia de billones.

2. Introducción del proyecto

¿Qué es Port3 2.1?

Port3 Network es un proyecto de infraestructura de datos sociales Web3 impulsado por IA, que tiene como objetivo construir una capa de datos sociales interoperable, programable y accesible. A través de la agregación de datos de comportamiento de usuarios de Web2 y Web3, y con un motor de IA para su procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo completo que va desde la recolección de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), las consultas inteligentes (OpenBQL) hasta la llamada de agentes (Ailliance.ai), convirtiéndose en una instalación clave para la tokenización de activos de comportamiento en la 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 financiación de semillas de 3 millones de dólares, liderada por Jump Crypto, con otros participantes como SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent y Momentum6.

Agosto de 2023: se obtuvo una nueva ronda de financiamiento de varios millones de dólares, con la participación de EMURGO, Adaverse Accelerator y una determinada institución de inversión.

Octubre de 2023: se anunció la obtención de inversión de DWF Labs y el apoyo de subvenciones de un laboratorio de plataforma de intercambio, Mask Network y Aptos.

2.2.2 Situación del equipo

Max D.: cofundador, con experiencia laboral en una gran empresa tecnológica; posee una amplia experiencia en incubación de proyectos Web3 y expansión de ecosistemas.

Anthony Deng: cofundador, ha trabajado en el desarrollo de backend en una plataforma de redes sociales 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 AI"

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

3.1 Infraestructura básica de Port3

3.1.1 Agregación de datos - SoQuest

SoQuest es el núcleo de entrada de datos construido por Port3 Network, una plataforma de captura de comportamiento de usuarios Web3 que integra distribución de tareas, verificación de comportamiento, crecimiento comunitario y recolección 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 recolección, conectando las rutas de comportamiento entre las interacciones en cadena y las plataformas sociales Web2.

SoQuest admite plataformas principales de Web2 como Twitter, Telegram y Discord, y es compatible con interacciones en 19 cadenas como EVM, Solana, Aptos y Sui, incluyendo transacciones, autorizaciones, minting de NFT, formando uno de los sistemas de recolección de comportamiento más amplios en el ámbito de Web3.

Para mediados de 2025, Port3 Network ha recopilado más de 6 millones de usuarios y 7,000 proyectos de datos dinámicos, cubriendo más de 10 millones de usuarios cripto. Se han generado registros de comportamiento de usuario a gran escala y eventos de interacción social en cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social Web3 real, multidimensional y de alta frecuencia.

Para mejorar la escalabilidad de la plataforma y la capacidad de recopilación de datos, SoQuest ha lanzado el módulo QaaS(Quest-as-a-Service, que permite a los desarrolladores 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 integración de la lógica de verificación sin necesidad de plantillas predefinidas, lo que aumenta significativamente la estandarización y la versatilidad 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 cadena completa de Port3, así como 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 integran finalmente en el módulo central de la Red Port3: la Capa de Datos Sociales de IA, que es una base de datos de comportamiento estructurada diseñada específicamente para aplicaciones de IA, y también es la infraestructura subyacente para que Port3 logre la "capitalización del comportamiento" y la "financiarización de la información (InfoFi)".

A diferencia de las plataformas de datos en la cadena tradicionales (como The Graph, Dune, etc.) que tienen como objetivo el "consulta", la capa de datos de Port3 se centra en: cómo hacer que los datos sean útiles para los modelos de IA y apoyar la inferencia e interacción en la cadena que se ejecutan automáticamente.

La Capa de Datos Sociales AI integra decenas de millones de registros de interacciones en la 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 de datos sociales dinámico en constante crecimiento. Es el centro de cognición de comportamiento de Port3, que estructura y semantiza datos complejos de comportamiento en la cadena y fuera de la 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 las capacidades de datos sociales de Port3, y es la "ejecución visual" de las capacidades de datos BQL en la capa de IA.

La capacidad de Rankit y la innovación de paradigmas:

• Calificación de popularidad en redes sociales multiplataforma: combina señales sociales de Twitter, Telegram, Discord, etc., para identificar las 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 grandes modelos, se convertirán los puntos focales de discusión, la influencia de KOL y la confianza del usuario en indicadores estructurados, utilizados para la gobernanza de comunidades, la gestión de riesgos de préstamos, transacciones en cadena y otros escenarios.

• Demostración de escenario vertical: por ejemplo, el motor de datos ecológicos USD1, lanzado recientemente, que a través de mapas de calor, actividad social y energía en cadena se vincula para rastrear en tiempo real proyectos potenciales en BNB Chain, convirtiéndose en una brújula inteligente para que los usuarios de DeFi capturen Alpha.

Con el respaldo de Rankit, Port3 no solo puede proporcionar datos, sino también "datos explicativos"—no solo te dice lo que ha sucedido, sino también lo que debes hacer.

OpenBQL: 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 motor operativo de procesamiento, organización y llamada de todos los datos de comportamiento.

El papel y el mecanismo de BQL:

• Capa de lenguaje universal: BQL ofrece una estructura de consulta amigable con el lenguaje natural, lo que permite a los desarrolladores o agentes ejecutar operaciones en la cadena con instrucciones como "comprar NFT en la cadena Aptos", conectando entornos de múltiples cadenas como EVM, BTC y Solana.

• Capa de ejecución estandarizada: soporte para el manejo automatizado de activos en cadena (como transacciones, staking, adición de liquidez) con un solo clic, es 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 actualizaciones y cálculos 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 la cadena" en el mundo Web3, permitiendo que las acciones en la cadena pasen de la "capa de código" a la "capa de intención"; las máquinas no solo ejecutan las instrucciones que das, sino que también pueden comprender tus intenciones.

Capacidad de integración del Agente de IA: Ailliance.ai

• Port3 está construyendo una capa de API de agente genérico, 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., cubriendo diversos escenarios como la toma de decisiones de trading, la publicación de tareas, la operación de comunidades, entre otros.

Esta estructura de productos hace que Port3 sea la única plataforma en la pista de datos sociales de Web3 que cuenta con la capacidad de "desde la recolección → análisis → aplicación → invocación" en todo el proceso.

Su objetivo final es construir una red de protocolos estándar de Web3 AI basada en datos de comportamiento, que permita a los agentes de IA entender, identificar y operar activos en la cadena.

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

Port3 puede ocupar un lugar destacado en la narrativa de Web3 AI, no por su avanzada capacidad de modelo grande, sino por haber construido un activo de datos de comportamiento social de alto valor, con gran profundidad y amplitud, a lo largo de su proceso de acumulación empresarial. Esta ventaja de datos establece una base única para las aplicaciones de IA 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 la operación de la plataforma de tareas de SoQuest durante tres años, Port3 ha acumulado más de 10 millones de trayectorias de participación de usuarios, cubriendo múltiples dimensiones como el comportamiento de tareas, la interacción con wallets, los activos en cadena y el nivel de participación en la comunidad. Estos datos cruzan Web2 y Web3, incluyendo publicaciones en Twitter, actividad en Discord, retención en Telegram, transacciones en cadena, staking y posiciones, formando un mapa de comportamiento social extremadamente denso. En el contexto actual del modelo de IA "los datos son combustible", este tipo de datos de comportamiento estructurados y de alta frecuencia son, sin duda, el recurso de entrada más valioso para construir Agentes 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 colaboraciones con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como emisión de airdrops, diseño de tareas, gobernanza comunitaria e interacciones en la cadena. Esta colaboración no solo ha traído comportamientos reales de usuarios, sino que también garantiza la diversidad y la actualidad de las fuentes de datos. A través de los canales de datos co-creados con las partes del proyecto, Port3 absorbe continuamente 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 soporte a los modelos de IA.