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

1. Introduction

Dans le monde du Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données sur le comportement social des utilisateurs deviennent "des minéraux numériques" d'une valeur inestimable mais encore peu exploités 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 du Web3 est fragmentée : d'une part, nous avons été témoins d'une croissance explosive des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi, avec une grande quantité de données comportementales produites par les utilisateurs sur et hors chaîne ; 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'une image unifiée, et ne pouvant être réellement appelées.

En même temps, l'essor de l'IA redessine rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad, Mind Network, etc., ont tous proposé la vision de "données appelables + intentions exécutables".

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

Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur 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 adaptée aux modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, elle transforme les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, appeler et exécuter.

En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil de tâche unique, mais a occupé de manière stratégique la position 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 véritablement intégrés.

Klein Labs va analyser en profondeur la matrice de produits, le fossé technologique, le mécanisme des tokens et la logique de croissance de Port3, en examinant comment il parvient à établir un cercle de circulation des données pour les agents IA dans un monde Web3 fragmenté, et à devenir l'infrastructure secrète de la prochaine tendance de mille milliards.

2. Présentation du projet

Qu'est-ce que 2.1 Port3 ?

Port3 Network est un projet d'infrastructure de données sociales Web3 alimenté par l'IA, dirigé par Jump Crypto, visant à construire une couche de données sociales inter-chaînes, programmable et interrogeable. En agrégeant les données de comportement des utilisateurs de Web2 et Web3, et en les traitant avec un moteur IA pour normalisation, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), à l'interrogation intelligente (OpenBQL), jusqu'à l'appel d'agent (Ailliance.ai), devenant l'infrastructure clé pour l'assetisation des comportements en chaîne à l'ère de l'IA.

2.2 Aperçu du projet

2.1.1 Situation de financement

Février 2023 : Achèvement d'un tour de financement de semences de 3 millions de dollars, dirigé par Jump Crypto, avec des participants supplémentaires 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 Gate Labs.

Octobre 2023 : Annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien par des subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.

2.1.2 État de l'équipe

Max D.: co-fondateur, avec une expérience de travail chez Apple ; possède une riche expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.

Anthony Deng : cofondateur, a travaillé dans le développement backend chez Tencent et Viabtc Technology Limited, avec 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, elle peut en réalité être résumée en une ligne directrice : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle fermé de flux de données, de la collecte à la conversion."

3.1 Infrastructure de base Port3

3.1.1 Agrégation des données - SoQuest

SoQuest est le point d'entrée de données central construit par Port3 Network, une plateforme de capture de comportement utilisateur Web3 intégrant la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance communautaire et la collecte de données. Essentiellement, il s'agit d'un système de génération de données basé sur des tâches comme mécanisme de déclenchement et sur les comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant les interactions sur la blockchain aux chemins de comportement des plateformes sociales Web2.

SoQuest prend en charge des plateformes Web2 majeures telles que Twitter, Telegram et Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes, y compris EVM, Solana, Aptos et Sui, englobant des actions telles que le trading, l'autorisation, le minting de NFT, formant l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.

À la mi-2025, le Port3 Network a recueilli des données dynamiques de plus de 6 millions d'utilisateurs et de 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un vaste enregistrement des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la chaîne, construisant une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.

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

SoQuest n'est pas seulement une plateforme de tâches, c'est le point de départ du cycle fermé des actifs comportementaux de Port3 sur l'ensemble de la chaîne, et c'est aussi la source d'origine des données sémantiques comportementales 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 sont finalement intégrées au module central du Port3 Network ------ AI Social Data Layer, qui est une base de données de comportement structurée conçue spécifiquement pour les applications d'IA, et constitue également l'infrastructure de base pour que Port3 réalise la "capitalisation des comportements" et la "financiarisation des informations (InfoFi)".

Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles ( comme The Graph, Dune, etc., qui sont conçues avec l'objectif de "requêtes", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir le raisonnement et l'interaction en chaîne automatiques.

Le Couche de Données Sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et de données comportementales de tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système dynamique de données sociales en croissance continue. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, qui structure et sémantise des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données" "compréhensible, combinable et appelable".

) 3.1.3 Application 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, c'est l'"exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.

La capacité et l'innovation de Rankit :

• Score de popularité des réseaux sociaux multiplateformes : intègre les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., pour identifier les tendances clés, les projets en vogue et les changements d'humeur dans le monde Web3.

• Reconnaissance sémantique et modélisation de notation : Grâce à l'analyse des émotions par NLP et grands modèles, nous convertirons les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions on-chain, etc.

• Démonstration de mise en œuvre dans des scénarios verticaux : par exemple, le dernier moteur de données écologiques USD1, qui suit en temps réel les projets potentiels sur la chaîne BNB grâce à des cartes thermiques, l'activité sociale et l'interaction sur la chaîne, 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 dites ce qui s'est passé, mais vous indiquez également ce que vous devez faire.

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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 cœur sémantique et le moteur opérationnel de tous les traitements, organisation et appels des données comportementales.

)# Le rôle et le mécanisme de BQL:

• Couche de langage universelle : BQL fournit une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'exécuter des opérations réelles 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 : prend en charge le traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs en chaîne ### telles que les transactions, le staking et l'ajout de liquidités (, ce qui en fait le centre névralgique de l'automatisation des comportements en chaîne.

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

Avec BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde Web3, permettant aux actions on-chain de passer du "niveau code" au "niveau intention" ------ la machine exécute non seulement les instructions que vous donnez, mais comprend également vos intentions.

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

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

• Les applications incluent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux en chaîne, couvrant divers scénarios tels que la prise de décision commerciale, la publication de tâches et l'exploitation communautaire.

Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme de la piste de données sociales Web3 capable d'offrir 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 aux agents AI de comprendre, identifier et manipuler les actifs sur la chaîne.

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) 3.2 La moat de Port3 : le flywheel de croissance apporté par l'accumulation d'activités

Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de sa capacité avancée en modèles, mais grâce à l'accumulation de son activité qui a permis de construire un actif de données comportementales sociales de haute valeur, à la fois en profondeur et en largeur. Cet avantage en matière de données jette une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles:

3.2.1. Données de comportement on-chain et off-chain à des millions de niveaux

S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de mission SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de trajectoires de participation d'utilisateurs, couvrant de multiples dimensions telles que le comportement des tâches, les interactions avec les portefeuilles, les actifs sur la chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, telles que les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions sur la chaîne, le staking, et les positions, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle d'IA "les données comme carburant", ces données comportementales structurées et à haute fréquence constituent sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.

3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, données mises à jour en temps réel en continu

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 l'émission de airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions on-chain. Cette coopération a non seulement apporté un comportement utilisateur réel, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce au canal de données co-construit avec les projets, Port3 continue d'absorber les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données évolutif et dynamique, plutôt qu'un ensemble de captures d'écran statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "pool de matériaux d'entraînement" en constante évolution pour les modèles d'IA.

3.2.3 Créer un ensemble de données dédié à l'entraînement des modèles d'IA, pour fournir un support sémantique à l'Agent sur la chaîne

Comparé aux données Web2 universelles,