Від соціальних даних до AI-розуму: яку AI-мережу Port3 Network створить для світу Web3?

1. Вступ

У світі Web3 дані перетворюються з статичної інформації на динамічні активи. Особливо дані соціальної поведінки користувачів стають найбільш цінними, але ще недостатньо розробленими "цифровими корисними копалинами" в еру штучного інтелекту. Соціальні дані, які генеруються кожну хвилину, містять величезну цінність, яка ще не була повністю розкрита.

Ми бачимо, що реальність Web3 є розірваною: з одного боку, ми стали свідками вибухового зростання вертикальних протоколів, таких як DeFi, NFT, GameFi, користувачі генерують величезну кількість поведінкових даних як на ланцюгу, так і за його межами; з іншого боку, ці дані розкидані по ізольованих DApp, торгових записах та соціальних платформах, їм не вистачає структурованої інтеграції, що ускладнює створення єдиного портрету, і їх неможливо дійсно використовувати.

Водночас зростання ШІ швидко перетворює весь цифровий світ. Такі проекти, як ChatGPT від OpenAI, Claude від Anthropic, а також проекти, побудовані на Web3, такі як Autonolas, Morphpad, Mind Network тощо, висувають бачення "викликаються дані + виконувані наміри".

На такому фоні виникає питання: якщо ШІ — це майбутнє, то хто побудує шар даних та основу прийняття рішень Web3? Є такий проект, Port3 Network дає досить остаточну відповідь:

Від початкової платформи завдань SoQuest, до соціального рейтингового двигуна Rankit, і до кросчейн-мови виконання намірів OpenBQL, Port3 побудував комплексну "інфраструктуру соціальних даних", орієнтовану на поведінку користувачів та дружню до AI моделей. Вона не тільки інтегрує дані з блокчейну та позаблокчейнну соціальну поведінку, але й стандартизує та виявляє наміри, роблячи дані "шаблонами дій", які можуть бути зрозумілі, викликані та виконані агентами.

Іншими словами, Port3 більше не є єдиною платформою чи інструментом для завдань, а раніше зайняв стратегічну позицію "Web3 даних мозку", поки наративи щодо суверенітету даних, ідентичності на блокчейні, соціальних фінансів тощо ще не були справді інтегровані.

Ми глибоко розглянемо продуктовий матриця Port3, технологічний захист, механізм токенів та логіку зростання, обговоримо, як він створює замкнутий цикл обігу даних для AI Agent у фрагментованому світі Web3 і стає прихованою інфраструктурою наступної трильйонної тенденції.

2. Опис проекту

2.1 Що таке Port3?

Port3 Network - це проект інфраструктури соціальних даних Web3, який керується AI, метою якого є створення крос-ланцюгового, програмованого та викликового шару соціальних даних. Завдяки агрегації даних про поведінку користувачів Web2 та Web3, а також використанню AI-двигуна для стандартизації обробки, Port3 створює повний замкнутий цикл від збору даних (SoQuest), структурованої оцінки (Rankit), інтелектуального запиту (OpenBQL) до виклику агентів (Ailliance.ai), ставши ключовою інфраструктурою для активізації поведінкових активів в епоху AI.

2.2 Огляд проекту

2.2.1 Стан фінансування

Лютий 2023 року: завершено фінансування на етапі посіву в розмірі 3 мільйони доларів США, яке очолила компанія Jump Crypto, інші учасники фінансування включають SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent та Momentum6.

Серпень 2023 року: отримано новий раунд фінансування на кілька мільйонів доларів, серед учасників — EMURGO, Adaverse Accelerator та деяка інвестиційна компанія.

Жовтень 2023 року: оголошено про отримання інвестицій від DWF Labs та отримання грантової підтримки від лабораторії певної торгової платформи, Mask Network та Aptos.

2.2.2 Стан команди

Макс Д.: співзасновник, має досвід роботи в одному з технологічних гігантів; має значний досвід в інкубації проектів Web3 та розширенні екосистеми.

Ентоні Дінг: співзасновник, раніше працював у певній соціальній мережі та певній технологічній компанії в галузі розробки бекенду, має багаторічний досвід проектування систем з високою пропускною здатністю та розподіленої архітектури.

3. Візія Port3: від "платформи завдань" до "базового шару AI соціальних даних"

Хоча продуктовий матриця Port3 містить кілька підмодулів, таких як SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme тощо, які виглядають розосередженими, насправді їх можна звести до однієї ключової лінії: "поведінка є активом, Port3 відповідає за замкнений цикл потоку даних від збору до трансформації."

3.1 Port3 основна інфраструктура

3.1.1 Збір даних - SoQuest

SoQuest є основним даними, побудованими мережою Port3, це платформа для захоплення поведінки користувачів Web3, яка об'єднує розподіл завдань, верифікацію поведінки, зростання спільноти та збір даних. По суті, це система генерації даних, яка використовує завдання як механізм спрацьовування та соціальну поведінку користувачів як об'єкт збору, що з'єднує поведінкові шляхи між on-chain взаємодією та соціальними платформами Web2.

SoQuest підтримує основні платформи Web2, такі як Twitter, Telegram, Discord, і сумісний з EVM, Solana, Aptos, Sui та іншими 19 блокчейнами, включаючи угоди, авторизацію, NFT mint тощо, утворюючи одну з найбільш широких систем збору поведінки у сфері Web3.

Станом на середину 2025 року, Port3 Network зібрала понад 6 мільйонів користувачів та 7000 проектів динамічних даних, охоплення даних перевищило 10 мільйонів крипто-користувачів. Це призвело до створення величезної кількості записів про поведінку користувачів та подій ланцюгової соціальної взаємодії, що дозволило створити реальну, багатовимірну, високоактивну базу даних соціальної поведінки Web3.

Щоб підвищити масштабованість платформи та можливості збору даних, SoQuest представила модуль QaaS( (Quest-as-a-Service), що дозволяє проектам вбудовувати систему завдань у власні dApp або Telegram Mini App. У 2025 році буде додатково відкрито API для верифікації, що дозволить виконувати верифікаційну логіку без попередньо заданих шаблонів, що суттєво підвищує стандартизацію та універсальність системи завдань.

SoQuest не просто платформа для завдань, це початок закритого циклу активів Port3 для всіх ланцюгів, а також оригінальне джерело семантичних даних поведінки, необхідних для AI-інференції.

3.1.2 Дані зберігання - AI Соціальний Дані Шар

Дані про поведінку користувачів, захоплені SoQuest, в кінцевому підсумку зберігаються в основному модулі Port3 Network — AI Social Data Layer, що є структурованою базою даних поведінки, спеціально розробленою для AI-додатків, а також є базовою інфраструктурою для реалізації "активізації поведінки" та "фінансування інформації (InfoFi)" в Port3.

На відміну від традиційних платформ даних на блокчейні (таких як The Graph, Dune тощо), які мають на меті "запити", рівень даних Port3 зосереджується на тому, як зробити дані корисними для AI-моделей та підтримувати автоматичне виконання розумових процесів і взаємодій на блокчейні.

AI Social Data Layer інтегрує десятки мільйонів записів взаємодії в мережі та дані поведінки соціальних завдань, і постійно оновлюється в режимі реального часу через додаткові модулі, такі як SoQuest, Rankit, створюючи динамічну соціальну дану систему, що постійно зростає. Це центр когнітивної поведінки Port3, який структуризує та семантизує складні дані поведінки в мережі та поза нею, забезпечуючи агентам "зрозумілі, комбіновані, викликаємі" дані-паливо.

3.1.3 Дані застосування - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Система AI Agent

Rankit: AI-рушений движок аналізу соціальної поведінки

Rankit є флагманським додатком соціальних даних Port3, це "візуалізоване виконання" можливостей BQL на рівні ШІ.

Здатність Rankit і інновації в парадигмі:

• Кросплатформений рейтинг соціальної активності: інтегруючи сигнали з Twitter, Telegram, Discord та інших соціальних мереж, виявляє ключові тенденції, гарячі проекти та зміни настроїв у світі Web3.

• Семантичне розпізнавання та моделювання оцінки: за допомогою NLP та великих моделей аналізу емоцій, фокус обговорення, вплив KOL та рівень довіри користувачів перетворюються на структуровані показники для управління спільнотою, ризиків кредитування, транзакцій в ланцюзі тощо.

• Вертикальний сценарій демонстрації: наприклад, новітній екологічний даних двигун USD1, який в режимі реального часу відстежує потенційні проекти на BNB Chain за допомогою теплових карт, соціальної активності та ланцюгової динаміки, стає розумним компасом для користувачів DeFi, що дозволяє захоплювати Alpha.

Завдяки Rankit, Port3 може не лише надавати дані, а й пропонувати "інтерпретовані дані" — не лише повідомляти, що сталося, а й що потрібно робити.

OpenBQL: мова виконання на основі намірів у ланцюзі

Якщо SoQuest є вхідною точкою даних, то BQL (Blockchain Quest Language) є корою головного мозку даних Port3, семантичним ядром та робочим двигуном для обробки, організації та виклику всіх поведінкових даних.

Роль і механізм BQL:

• Універсальний мовний рівень: BQL надає структуру запитів, зручну для природної мови, що дозволяє розробникам або агентам використовувати команди на кшталт "придбати NFT на ланцюзі Aptos" для виконання реальних операцій в ланцюзі, з'єднуючи середовище багатьох ланцюгів EVM, BTC, Solana.

• Стандартизований виконавчий рівень: підтримка автоматизованої обробки операцій з активами на блокчейні (таких як торгівля, стейкінг, додавання ліквідності) одним натисканням кнопки, є ключовим центром автоматизації дій на блокчейні.

• Витягувач семантики даних: надає стандартну структуровану підтримку даних для AI-моделей та агентів, забезпечуючи необхідні часті оновлення та обчислення даних для фінансування інформації (InfoFi).

Завдяки BQL, Port3 просуває новий "протокол природної мови на блокчейні" у світі Web3, піднімаючи блокчейн-дії з "рівня коду" на "рівень наміру" — машини не лише виконують ваші команди, а й розуміють ваші наміри.

Здатність інтеграції AI Agent: Ailliance.ai

• Port3 будує універсальний рівень Agent API, де розробники можуть безпосередньо викликати структуровані дані, згенеровані Rankit/SoQuest/OpenBQL, або виконувати команди.

• Застосунки включають автоматизованого інвестиційного помічника, інтерактивного робота, розумного помічника для ігор на блокчейні тощо, охоплюючи різноманітні сцени, такі як торгові рішення, публікація завдань, управління спільнотою тощо.

Ця цілісна структура продуктів робить Port3 єдиною платформою в сегменті соціальних даних Web3, яка має повний цикл "від збору → аналізу → застосування → виклику".

Його кінцевою метою є створення мережі стандартного протоколу Web3 AI на основі даних поведінки, що дозволяє AI агентам розуміти, розпізнавати та управляти активами на блокчейні.

3.2 Рів Port3: маховик зростання, викликаний накопиченням бізнесу

Port3 може зайняти провідну позицію в Web3 AI наративі не лише завдяки своїм передовим можливостям великих моделей, а й завдяки тому, що під час накопичення бізнесу він створив високоякісні соціальні поведінкові дані з великою глибиною та шириною. Ця перевага в даних закладає унікальну основу для застосування AI Port3, побудови агентів та навчання моделей:

3.2.1. Дані поведінки на ланцюзі та поза ним на рівні десятків мільйонів

Спираючись на три роки роботи платформи завдань SoQuest, Port3 накопичив понад 10 мільйонів рівнів участі користувачів, охоплюючи такі аспекти, як поведінка під час виконання завдань, взаємодія з гаманцем, активи в ланцюгу, участь у громадах та інші виміри. Ці дані перетворюються між Web2 і Web3, включаючи публікації в Twitter, активність у Discord, збереження в Telegram, торгові операції в ланцюгу, стейкінг, утримання активів тощо, формуючи надзвичайно густу карту соціальної поведінки. У контексті сучасних AI-моделей "дані як паливо" такі структуровані та високочастотні інтеракційні дані безсумнівно є найціннішим ресурсом для побудови Web3 AI Agent.

3.2.2 Глибока співпраця з тисячами проектів, дані постійно оновлюються в реальному часі

Port3 не є платформою, орієнтованою на один продукт, а вже встановила партнерські відносини з більш ніж 7000+ проектами Web3, охоплюючи такі сценарії, як випуск аірдропів, розробка завдань, управління спільнотою, взаємодія в ланцюзі тощо. Ця співпраця не лише принесла реальні користувацькі поведінки, але й забезпечила різноманітність і актуальність джерел даних. Завдяки спільно створеним з проектами каналам даних, Port3 постійно поглинає останні екосистемні тенденції та користувацькі тренди, створюючи динамічно еволюційну систему даних, а не набір статичних моментальних знімків. Ця здатність оновлення даних забезпечує підтримку для AI моделей.