De los datos sociales al cerebro de IA: ¿qué tipo de red de IA construirá 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 contienen un enorme valor que aún no ha sido plenamente descubierto.

Vemos que la realidad de Web3 está fragmentada: por un lado, hemos sido testigos del crecimiento explosivo de protocolos verticales como DeFi, NFT y GameFi, y los usuarios han generado una gran cantidad de datos de comportamiento tanto en la cadena como fuera de ella; por otro lado, estos datos están dispersos en DApps aislados, registros de transacciones y plataformas sociales, careciendo de una 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 construidos sobre 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? Port3 Network ofrece una respuesta bastante definitiva:

Desde la plataforma de tareas SoQuest, pasando por el motor de puntuación de comportamiento social Rankit, hasta 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 modelos de IA. No solo integra datos en cadena con comportamientos sociales fuera de la cadena, sino que 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 tarea 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 la cadena y las finanzas sociales se integren realmente.

2. Introducción del proyecto

¿Qué es 2.1 Port3?

Port3 Network es un proyecto de infraestructura de datos sociales Web3 impulsado por IA, destinado a construir una capa de datos sociales programable, llamable y multichain. A través de la agregación de datos de comportamiento de usuarios de Web2 y Web3, y complementado por un motor de IA para su procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo completo que abarca desde la recolección de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), la consulta inteligente (OpenBQL) hasta la llamada de agentes (Ailliance.ai), convirtiéndose en una infraestructura clave para la capitalización de activos de comportamiento en la cadena en la era de la IA.

2.2 Resumen del proyecto

2.2.1 Situación de financiamiento

Febrero de 2023: Se completó una ronda de financiamiento inicial de 3 millones de dólares.

Agosto de 2023: se obtuvo una nueva ronda de financiamiento de varios millones de dólares.

Octubre de 2023: Obtención de apoyo adicional en inversiones y subvenciones.

2.2.2 Situación del equipo

Max D.: cofundador, con experiencia laboral en Apple; posee una rica experiencia en incubación de proyectos Web3 y expansión de ecosistemas.

Anthony Deng: cofundador, ha trabajado en Tencent y Viabtc Technology Limited en el desarrollo de backend, 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 base de datos sociales AI"

La matriz de productos de Port3 se puede resumir en una línea central: "El comportamiento es un activo, Port3 se encarga del ciclo cerrado de flujo de datos desde la recolección hasta la conversión."

3.1 Infraestructura básica de Port3

3.1.1 Agregación de datos - SoQuest

SoQuest es la entrada de datos central construida por Port3 Network, una plataforma de captura de comportamiento de usuarios Web3 que integra distribución de tareas, verificación de acciones, 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 los caminos de comportamiento entre las interacciones en cadena y las plataformas sociales Web2.

SoQuest soporta plataformas Web2 populares 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, entre otras, formando uno de los sistemas de recopilación de comportamiento más amplios en el ámbito de Web3.

Hasta mediados de 2025, Port3 Network ha recopilado más de 6 millones de usuarios y 7,000 proyectos de datos dinámicos, con una cobertura de datos que supera los 10 millones de usuarios de criptomonedas. Se han generado enormes registros de comportamiento de usuarios y eventos de interacción social en la cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social de Web3 que es 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 proyectos integrar el sistema de tareas en su propia dApp o en la Mini App de Telegram. En 2025, se abrirá aún más la API de validación, permitiendo completar la integración de la lógica de validación sin necesidad de plantillas predefinidas, lo que mejora en gran medida la estandarización y versatilidad del sistema de tareas.

3.1.2 Depósito de datos - Capa de datos sociales de IA

Los datos de comportamiento de los usuarios capturados por SoQuest se sedimentan finalmente en el módulo central de Port3 Network: 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 que permite a Port3 lograr "la capitalización del comportamiento" y "la financiarización de la información (InfoFi)".

A diferencia del enfoque de diseño de las plataformas de datos en cadena tradicionales que se centran en la "consulta", la capa de datos de Port3 se enfoca en: cómo hacer que los datos sean utilizables por modelos de IA y soportar inferencia e interacción en cadena automática.

La Capa de Datos Sociales de IA 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 auto-crecimiento. Este es el centro de cognición de comportamiento de Port3, que estructura y semantiza datos de comportamiento complejos en la cadena y fuera de ella, 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 de Agente IA

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 de NLP y análisis de emociones de modelos grandes, convertiremos el enfoque de discusión, la influencia de KOL y la confianza del usuario en indicadores estructurados, utilizados en la gobernanza de la comunidad, gestión de riesgos de préstamos, transacciones en cadena y otros escenarios.

• Demostración de escenarios verticales: por ejemplo, el motor de datos ecológicos USD1 lanzado recientemente, que a través de mapas de calor, actividad social y energía en la cadena se vincula para rastrear en tiempo real los proyectos potenciales en la 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 qué ha sucedido, sino también qué deberías 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 los datos de Port3, el núcleo semántico y el motor de ejecución de todos los datos de comportamiento procesados, organizados y llamados.

El papel y el mecanismo de BQL:

• Capa de lenguaje universal: BQL proporciona una estructura de consulta amigable para el lenguaje natural, permitiendo a los desarrolladores o agentes ejecutar operaciones en la cadena con instrucciones similares a "comprar NFT en la cadena Aptos", integrando entornos multichain de EVM, BTC y Solana.

• Capa de ejecución estandarizada: procesamiento automatizado con un solo clic de operaciones de activos en cadena (como transacciones, staking, adición de liquidez), que 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 información (InfoFi).

A través de 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": la máquina no solo ejecuta las instrucciones que das, sino que también puede entender tu intención.

Capacidad de integración del Agente de IA: Ailliance.ai

• Port3 está construyendo una capa de API de agente universal, 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, entre otros, cubriendo decisiones de trading, publicación de tareas, operaciones comunitarias y otros múltiples escenarios.

Toda esta estructura de productos convierte a Port3 en la única plataforma en la pista de datos sociales 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 protocolo estándar de Web3 AI basada en datos de comportamiento, que permita a los agentes de IA comprender, identificar y operar activos en la cadena.

3.2 La muralla de Port3: el volante de crecimiento traído por la acumulación de negocios

Port3 puede ocupar un lugar destacado en la narrativa de Web3 AI, no por su capacidad avanzada de grandes modelos, sino por haber construido, durante el proceso de acumulación de negocios, un activo de datos de comportamiento social de alto valor con gran profundidad y amplitud. 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 de nivel de millones

Aprovechando los tres años de operación de la plataforma de tareas SoQuest, Port3 ha acumulado más de 10 millones de niveles de participación de usuarios, abarcando múltiples dimensiones como el comportamiento de tareas, la interacción con billeteras, los activos en cadena y el grado de participación en la comunidad. Estos datos cruzan Web2 y Web3, como 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 un Agente 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 solo producto, sino que ha establecido relaciones de colaboración con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como la emisión de airdrops, diseño de tareas, gobernanza comunitaria e interacciones en la cadena. Esta colaboración no solo ha traído comportamientos de usuarios reales, sino que también garantiza la diversidad y la temporalidad de las fuentes de datos. A través de los canales de datos co-creados con las partes interesadas, Port3 sigue absorbiendo 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 un "pool de material de entrenamiento" en evolución continua para los modelos de IA.

3.2.3 Formar un conjunto de datos exclusivo para el entrenamiento de modelos de IA, proporcionando soporte semántico al agente en la cadena

En comparación con los datos generales de Web2, la identidad en la cadena, los caminos de interacción y el comportamiento de los activos de los usuarios de Web3 tienen una alta anonimidad y complejidad estructural, lo que dificulta la adaptación de los modelos tradicionales. Port3, a través del sistema de reconocimiento semántico y etiquetas de comportamiento de Rankit, ha abierto el camino de mapeo entre el comportamiento en la cadena y la semántica del lenguaje natural. Por ejemplo: "La billetera A participa en el airdrop del protocolo B + publica un tweet + participa en la gobernanza por segunda vez", puede ser modelado como una etiqueta semántica de "participante activo" o "evangelizador temprano", lo que permite que el Agente de IA entienda y movilice a estos grupos de usuarios. Esto es un impulso para que los modelos de IA en la cadena pasen de la "percepción" a la "comprensión".