Des données sociales au cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network va-t-il créer pour le monde Web3 ?

1. Introduction

Dans le monde de Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données de comportement social des utilisateurs deviennent "des mines numériques" d'une valeur inestimable mais encore sous-exploitées à l'ère de l'IA. Les données sociales générées chaque minute contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée.

Nous constatons que la réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, nous avons été témoins d'une croissance explosive des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi, générant une grande quantité de données comportementales des utilisateurs, à la fois en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApps isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié et leur véritable appel.

En même temps, l'émergence de l'IA transforme rapidement le monde numérique dans son ensemble. Des projets tels que ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad, et Mind Network, proposent tous la vision de "données appelables + intentions exécutables".

Dans ce contexte, une question se pose : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base de décision de Web3 ? Il existe un projet qui donne une réponse assez ultime : Port3 Network.

De la plateforme de tâches SoQuest à l'engin de notation des comportements sociaux Rankit, en passant par le langage d'exécution d'intention inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" centrée sur le comportement des utilisateurs et amicale pour les modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais transforme également les données en "modèles d'action" compréhensibles, appelables et exécutables par les agents grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions.

En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil unique, mais a pris une position stratégique de "cerveau de données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité sur la chaîne et la finance sociale ne soient réellement intégrés.

Nous allons examiner en profondeur le matrice de produits de Port3, les barrières technologiques, le mécanisme des tokens et la logique de croissance, en discutant de la manière dont elle établit un circuit de circulation de données pour les agents IA dans un monde Web3 fragmenté, et devient l'infrastructure secrète de la prochaine tendance de mille milliards.

2. Introduction au projet

Qu'est-ce que Port3 2.1 ?

Port3 Network est un projet d'infrastructure de données sociales Web3 alimenté par l'IA, visant à construire une couche de données sociales inter-chaînes, programmable et callable. En agrégeant les données de comportement des utilisateurs de Web2 et Web3, et en les normalisant à l'aide d'un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à la notation structurée (Rankit), en passant par les requêtes intelligentes (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'agent (Ailliance.ai), devenant ainsi l'infrastructure clé pour l'assetisation du comportement en chaîne à l'ère de l'IA.

2.2 Aperçu du projet

2.2.1 Situation de financement

Février 2023 : Achèvement d'un financement de pré-amorçage de 3 millions de dollars, dirigé par Jump Crypto, avec d'autres participants comprenant SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent et Momentum6.

Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars, avec des investisseurs tels qu'EMURGO, Adaverse Accelerator et un certain organisme d'investissement.

Octobre 2023 : Annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien de subventions de certains laboratoires de plateformes d'échange, de Mask Network et d'Aptos.

2.2.2 Situation de l'équipe

Max D. : co-fondateur, possède une expérience de travail dans un certain géant de la technologie ; dispose d'une riche expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.

Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé dans le développement backend sur une certaine plateforme sociale et avec une certaine entreprise technologique, possédant plusieurs années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architecture distribuée.

3. La vision de Port3 : de "plateforme de tâches" à "couche de données sociales AI"

Bien que la matrice de produits de Port3 contienne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL et on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être résumés par une ligne directrice centrale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du flux de données de la collecte à la conversion."

3.1 Infrastructure de base Port3

3.1.1 Agrégation des données - SoQuest

SoQuest est la porte d'entrée des données au sein du Port3 Network, une plateforme de capture des comportements des utilisateurs en Web3 qui intègre distribution de tâches, validation des comportements, croissance communautaire et collecte de données. Essentiellement, il s'agit d'un système de génération de données qui utilise des tâches comme mécanisme de déclenchement et collecte les comportements sociaux des utilisateurs, reliant les interactions sur la blockchain aux chemins comportementaux des plateformes sociales Web2.

SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram, Discord et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes telles que EVM, Solana, Aptos, Sui, y compris les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus étendus dans le domaine du Web3.

D'ici la mi-2025, Port3 Network aura collecté des données dynamiques de plus de 6 millions d'utilisateurs et 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de crypto-monnaies. Cela a généré un vaste volume d'enregistrements de comportements des utilisateurs et d'événements d'interaction sociale sur la chaîne, construisant une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.

Pour améliorer l'évolutivité de la plateforme et la capacité de collecte de données, SoQuest a lancé le module QaaS(Quest-as-a-Service, permettant aux équipes de projet d'intégrer le système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, une API de validation sera davantage ouverte, permettant d'implémenter la logique de validation sans modèle prédéfini, ce qui augmentera considérablement la standardisation et l'universalité du système de tâches.

SoQuest n'est pas seulement une plateforme de tâches, c'est le point de départ de l'écosystème d'actifs comportementaux de Port3, ainsi que la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.

3.1.2 Données de dépôt - Couche de données sociales AI

Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest se retrouvent finalement dans le module central de Port3 Network - AI Social Data Layer, qui est une base de données comportementale structurée conçue spécialement pour les applications d'IA, et constitue l'infrastructure de base pour que Port3 réalise "l'assetisation du comportement" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".

Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles (comme The Graph, Dune, etc.) qui visent à "interroger", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir l'inférence et l'interaction en chaîne exécutées automatiquement.

Le Couche de Données Sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions sur la blockchain et des données de comportements de tâches sociales, tout en étant continuellement mis à jour en temps réel par des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en croissance continue. C'est le centre cognitif comportemental de Port3, qui structure et sémantise des données comportementales complexes en ligne et hors ligne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable."

3.1.3 Applications de données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système d'Agent IA

Rankit : moteur d'analyse du comportement social alimenté par l'IA

Rankit est l'application phare des capacités de données sociales de Port3, représentant l'"exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.

Les capacités de Rankit et l'innovation des paradigmes :

• Évaluation de la popularité sociale interplateforme : en intégrant les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifiez les tendances clés, les projets phares et les changements d'émotion dans le monde du Web3.

• Reconnaissance sémantique et modélisation des scores : grâce à l'analyse des émotions par NLP et des grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs sont transformés en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.

• Démonstration de mise en œuvre dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui, à travers des cartes thermiques, l'activité sociale et la dynamique on-chain, suit en temps réel les projets prometteurs sur la chaîne BNB, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi afin de capturer l'Alpha.

Avec le soutien de Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" - non seulement vous dire ce qui s'est passé, mais aussi vous dire quoi faire.

OpenBQL : un langage d'exécution en chaîne basé sur l'intention

Si SoQuest est la porte d'entrée des données, alors BQL (Blockchain Quest Language) est le cortex cérébral des données de Port3, le noyau sémantique et le moteur opérationnel de tous les traitements, l'organisation et l'appel des données comportementales.

Le rôle et le mécanisme de BQL :

• Couche de langage universelle : BQL offre une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'effectuer des opérations sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", connectant ainsi des environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.

• Couche d'exécution standardisée : prise en charge du traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs sur la chaîne (comme les transactions, le staking, l'ajout de liquidité), qui est le noyau clé de l'automatisation des comportements sur la chaîne.

• Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard pour les modèles d'IA et les agents, permettant une mise à jour et un calcul des données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information (InfoFi).

Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel en chaîne" dans le monde Web3, permettant aux comportements en chaîne de passer du "niveau de code" au "niveau d'intention" - les machines n'exécutent pas seulement les instructions que vous donnez, mais comprennent également votre intention.

Capacité d'intégration de l'agent IA : Ailliance.ai

• Port3 est en train de construire une couche d'API Agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des instructions.

• Les applications incluent un assistant d'investissement automatisé, un robot interactif, un assistant intelligent pour les jeux sur blockchain, etc., couvrant diverses scènes telles que les décisions commerciales, la publication de tâches, et l'exploitation communautaire.

Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme du domaine des données sociales Web3 à disposer d'une capacité de "collecte → analyse → application → appel" sur l'ensemble du processus.

L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'agent AI de comprendre, reconnaître et manipuler les actifs sur la chaîne.

3.2 La moat de Port3 : le flywheel de croissance apporté par l'accumulation des affaires

Port3 peut occuper une place de choix dans la narration AI Web3, non pas en raison de sa capacité avancée de modèle, mais plutôt grâce à sa constitution d'un actif de données sur les comportements sociaux de grande valeur, à la fois profond et large, au cours de l'accumulation des affaires. Cet avantage en matière de données jette une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement des modèles :

3.2.1. Données de comportement on-chain et off-chain au niveau de plusieurs millions

S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de niveaux de trajectoires d'engagement utilisateur, couvrant divers dimensions telles que les comportements de mission, les interactions de portefeuille, les actifs on-chain, et le niveau d'implication communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions on-chain, le staking, et les positions, formant ainsi une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle d'IA "les données comme carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent IA Web3.

3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour continue et en temps réel des données

Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un seul produit, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant plusieurs scénarios tels que la distribution d'airdrop, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions on-chain. Cette collaboration a non seulement apporté un comportement utilisateur réel, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce aux canaux de données co-construits avec les parties prenantes, Port3 absorbe constamment les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de snapshots statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un soutien aux modèles d'IA.