Port3 : Créer une infrastructure de données sociales Web3 à l'ère de l'IA

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 minerais numériques" d'une valeur inestimable mais encore peu exploités à l'ère de l'IA. Les données sociales générées à chaque instant contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée.

Nous voyons que la réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, nous avons été témoins d'une croissance explosive des protocoles de niche tels que DeFi, NFT et GameFi, générant une grande quantité de données comportementales des utilisateurs à la fois sur et hors chaîne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp 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 parallèle, l'essor de l'IA redessine rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets tels qu'OpenAI's ChatGPT, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad, Mind Network, etc., avancent tous 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 décisionnelle de Web3 ? Un tel projet a donné une réponse assez ultime :

De la plateforme de tâches SoQuest à Rankit, le moteur de notation des comportements sociaux, en passant par OpenBQL, le langage d'exécution des intentions inter-chaînes, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" axée 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 également, grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, transforme les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, invoquer et exécuter.

En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil unique, mais a occupé en avance 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 analyser en profondeur la matrice de produits, le fossé technologique, le mécanisme des tokens et la logique de croissance de Port3, en explorant comment cela établit un cycle de circulation des données pour les agents AI dans un monde Web3 fragmenté, et comment cela devient l'infrastructure secrète de la prochaine tendance de mille milliards.

2. Présentation du projet

Qu'est-ce que Port3 ?

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 appelable. En agrégeant les données de comportement des utilisateurs de Web2 et Web3, et en les traitant de manière standardisée à l'aide d'un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), aux requêtes intelligentes (OpenBQL) et à l'appel d'agents (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour la capitalisation des actifs comportementaux sur la chaîne à l'ère de l'IA.

2.2 Aperçu du projet

2.1.1 Situation de financement

Février 2023 : Achèvement d'un financement de 3 millions de dollars lors d'un tour de table de seed, dirigé par Jump Crypto, avec d'autres participants tels que 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 de subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.

2.1.2 Situation de l'équipe

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

Anthony Deng : cofondateur, a travaillé en développement backend chez Tencent et Viabtc Technology Limited, possédant de nombreuses années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architecture distribuée.

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

Bien que la matrice de produits de Port3 comprenne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL et on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être résumés en une ligne directrice fondamentale : "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 le point d'entrée de données central construit par Port3 Network, une plateforme de capture du comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance communautaire et la collecte de données. En essence, il s'agit d'un système de génération de données basé sur des tâches comme mécanisme de déclenchement et sur le comportement social des utilisateurs comme objet de collecte, qui relie les interactions sur la chaîne et les 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, y compris EVM, Solana, Aptos, Sui, telles que les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant l'un des systèmes de collecte de comportement les plus étendus dans le domaine du Web3.

D'ici mi-2025, Port3 Network aura collecté 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 blockchain, construisant une base de données des comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.

Pour améliorer l'évolutivité de la plateforme et sa capacité de collecte de données, SoQuest a lancé le module QaaS( (Quest-as-a-Service), permettant aux projets d'intégrer un système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, une API de validation sera 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 du cycle fermé des actifs comportementaux de Port3 sur toute la chaîne, ainsi que la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.

3.1.2 Données de rétention - Couche de données sociales AI

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

Contrairement aux plateformes de données sur blockchain traditionnelles (comme The Graph, Dune, etc.) qui ont pour objectif de "requêter", 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 sur blockchain exécutées automatiquement.

Le AI Social Data Layer intègre des millions d'enregistrements d'interactions sur la chaîne et des données de comportement des tâches sociales, et continue d'être mis à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamique en auto-croissance. C'est le centre cognitif de comportement de Port3, qui structure et sémantise des données comportementales complexes sur et hors chaîne, fournissant aux agents des "combustibles de données" "compréhensibles, composables et appelables".

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, une "exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.

Les capacités et l'innovation de Rankit :

• Score de popularité sociale multiplateforme : intègre les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., pour identifier les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde du Web3.

• Reconnaissance sémantique et modélisation de notation : 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 on-chain, etc.

• Démonstration d'application dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui utilise des cartes thermiques, l'activité sociale et l'énergie de la chaîne pour suivre en temps réel les projets potentiels sur BNB Chain, 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 dit ce qui s'est passé, mais aussi ce que vous devez faire.

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

Si SoQuest est le point d'entrée des données, alors BQL (Blockchain Quest Language) est le cortex cérébral des données de Port3, le noyau sémantique et le moteur d'exécution pour le traitement, l'organisation et l'appel de toutes les données comportementales.

Le rôle et le mécanisme de BQL :

• Couche de langage universel : BQL fournit une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'utiliser des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos" pour réaliser des opérations réelles sur la chaîne, reliant l'environnement multi-chaînes EVM, BTC et Solana.

• Couche d'exécution standardisée : prise en charge d'un traitement automatisé en un clic pour les opérations d'actifs sur la chaîne (comme les transactions, le staking, l'ajout de liquidité), qui est le centre névralgique 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 des mises à jour et des calculs de données haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information (InfoFi).

Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir dans le monde Web3 un nouveau "protocole de langage naturel en chaîne", permettant aux actions en chaîne de passer du "niveau code" au "niveau 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 construit une couche API Agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des instructions.

• Les applications comprennent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux sur blockchain, etc., couvrant divers scénarios tels que les décisions de trading, la publication de tâches, et l'exploitation communautaire.

Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3, capable de "collecte → analyse → application → appel" tout au long du processus.

Son objectif final est de construire un réseau de protocoles standard Web3 AI basé sur les données comportementales, permettant à l'Agent AI de comprendre, identifier et manipuler les actifs sur la chaîne.

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

Port3 peut occuper une place de choix dans le récit Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées en matière de grands modèles, mais plutôt en raison de l'accumulation de ses activités, qui a permis de construire un actif de données comportementales sociales de haute valeur, à la fois profond et large. Cet avantage en matière de données établit une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :

3.2.1. Données de comportement en ligne et hors ligne de niveau million

S'appuyant sur trois années d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de niveaux de participation des utilisateurs, couvrant divers aspects tels que les comportements de mission, les interactions avec les portefeuilles, les actifs en chaîne, et le degré 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 en chaîne, le staking, et les positions, formant un ensemble extrêmement dense.