من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 ببناء شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟

1. المقدمة

في عالم الويب 3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصة بيانات السلوك الاجتماعي للمستخدمين، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي يتم إنتاجها في كل لحظة ودقيقة، تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استغلالها بشكل كامل بعد.

نرى أن واقع Web3 متقطع: من ناحية، شهدنا نموًا متفجرًا للبروتوكولات العمودية مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث أن المستخدمين يولدون كميات هائلة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، فإن هذه البيانات مشتتة في DApps معزولة، وسجلات المعاملات، ومنصات التواصل الاجتماعي، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها حقًا.

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

في هذا السياق، تبرز مسألة واحدة: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات والأساسيات القرارية لـ Web3؟ هناك مشروع مثل Port3 Network الذي قدم إجابة نهائية نسبياً:

من منصة مهام SoQuest الأولية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وملائمة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكنها أيضاً من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قوالب عمل" يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.

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

ستقوم هذه المقالة بتفكيك مصفوفة منتجات Port3 ، وخندقها التكنولوجي ، وآلية الرموز الخاصة بها ، ومنطق النمو ، لاستكشاف كيفية إنشائها حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ ، وكيف ستصبح البنية التحتية السرية للاتجاهات التي تبلغ قيمتها تريليون.

2. مقدمة المشروع

2.1 Port3 ماذا يعني؟

Port3 Network هو مشروع بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي مدعوم بالذكاء الاصطناعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للتشغيل المتداخل، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدم من Web2 وWeb3، ودعمها بمحرك ذكاء اصطناعي للمعالجة القياسية، أنشأت Port3 مجموعة كاملة من دورة مغلقة من جمع البيانات (SoQuest)، التقييم المنظم (Rankit)، الاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح الأداة الأساسية لتجسيد 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 البذور بقيمة 3 ملايين دولار أمريكي، بقيادة Jump Crypto، وشارك في الجولة SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.

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 دعم منح من منصة تداول معينة وشبكة Mask وAptos.

2.2.2 حالة الفريق

ماكس د. : المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة تكنولوجيا معينة؛ لديه خبرة واسعة في احتضان مشاريع الويب 3 وتوسيع النظم البيئية.

أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل في شركة إنترنت معينة وشركة تقنية معينة في تطوير البرمجيات الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التزامن العالي والهندسة المعمارية الموزعة.

3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية للبيانات الاجتماعية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي"

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

3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية الأساسية

3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest

SoQuest هو المدخل الرئيسي للبيانات الذي تم بناؤه بواسطة Port3 Network، وهو منصة لالتقاط سلوك المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهرها، هي نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية ويستهدف سلوك المستخدمين الاجتماعي ككائنات جمع البيانات، مما يفتح المسارات السلوكية بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.

تدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، وتتوافق مع سلاسل EVM وSolana وAptos وSui وغيرها من 19 سلسلة، بما في ذلك المعاملات والتفويض وصك NFT، لتشكل واحدة من أكثر أنظمة جمع السلوكيات شمولاً في مجال Web3.

بحلول منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك سجل ضخم من سلوكيات المستخدمين ووقائع التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات لسلوكيات التواصل الاجتماعي في Web3 تكون حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التكرار.

لزيادة قابلية توسيع المنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، التي تسمح لمطوري المشاريع بدمج نظام المهام داخل تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إتمام 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 للدائرة المغلقة لأصول سلوك سلسلة Port3، وهي أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية المطلوبة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي.

3.1.2 بيانات التراكم - طبقة بيانات الذكاء الاصطناعي الاجتماعية

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

على عكس منصات البيانات التقليدية على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تركز على "الاستعلام"، فإن طبقة البيانات في Port3 تركز على: كيفية استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة بشكل تلقائي.

تجمع طبقة بيانات الشبكات الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer بين عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتقوم بالتحديث المستمر من خلال تطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكية ينمو باستمرار. إنها مركز الوعي السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بترتيب وبنية البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها، وتوفر "وقود بيانات" "يمكن فهمه، وقابل للتكوين، وقابل للاستدعاء" للذكاء الاصطناعي.

3.1.3 تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام AI Agent

رانكيت: 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:

• تصنيف حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل الاجتماعية من تويتر، تيليجرام، ديسكورد، وما إلى ذلك، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، المشاريع الساخنة، والتحولات العاطفية في عالم Web3.

• التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام معالجة اللغة الطبيعية والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدم إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة.

• عرض تجريبي في مشهد عمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ومستوى النشاط الاجتماعي، والحركة على السلسلة، يتتبع المشاريع المحتملة على BNB Chain في الوقت الحقيقي، ليصبح بوصلة ذكية لتمكين مستخدمي DeFi من التقاط Alpha.

بفضل Rankit، يمكن لـ Port3 أن تقدم بيانات بالإضافة إلى "بيانات تفسيرية" - ليس فقط تخبرك بما حدث، ولكن تخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.

OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنوايا

إذا كان SoQuest هو مدخل البيانات، فإن BQL (لغة استكشاف البلوكتشين) هو القشرة الدماغية لبيانات Port3، وهو النواة الدلالية والمحرك التشغيلي لجميع بيانات السلوك.

دور وآلية BQL:

• الطبقة العامة للغة: توفر BQL بنية استعلام صديقة للغة الطبيعية، مما يمكن المطورين أو الوكلاء من تنفيذ عمليات فعلية على السلسلة باستخدام أوامر مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يتيح التواصل عبر بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.

• طبقة التنفيذ القياسية: معالجة آلية بنقرة واحدة تدعم عمليات الأصول على السلسلة (مثل التداول، والرهون، وإضافة السيولة) وهي محور رئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.

• مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق تحديثات وحسابات البيانات عالية التردد المطلوبة لتمويل المعلومات (InfoFi).

من خلال BQL، تروج Port3 لبناء "بروتوكول لغة طبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يسمح للسلوك على السلسلة بالانتقال من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - الآلات لا تنفذ فقط الأوامر التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.

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 مباشرة أو تنفيذ التعليمات.

• تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، والروبوتات التفاعلية، ومساعد الألعاب الذكية، وتغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، ونشر 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 للويب 3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بفهم وت识识 وتشغيل الأصول على السلسلة.

3.2 Port3 خندق: دورة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال

تستطيع Port3 أن تحتل مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري ليس في امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، بل في أنها خلال عملية تراكم الأعمال، قد بنت أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة البيانية توفر أساساً فريداً لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:

3.2.1. البيانات السلوكية على السلسلة وخارجها بمستوى عشرة ملايين

من خلال الاعتماد على منصة SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مستوى من مسارات مشاركة المستخدمين، تغطي سلوك المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومعدل المشاركة في المجتمع عبر عدة أبعاد. هذه البيانات تمتد عبر Web2 و Web3، مثل منشورات Twitter، النشاط في Discord، الاحتفاظ في Telegram، المعاملات على السلسلة، التوكيل، وحيازة الأصول، مما يشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي "البيانات كوقود"، هذا النوع من