От социальных данных к ИИ-уму: какую ИИ-сеть создаст Port3 Network для мира Web3?

1. Введение

В мире Web3 данные превращаются из статической информации в динамические активы. Особенно данные о социальных действиях пользователей становятся "цифровыми минералами", обладающими наибольшей ценностью в эпоху ИИ, но ещё не полностью разработанными. Огромная ценность социальных данных, создаваемых каждую минуту, ещё не была в полной мере извлечена.

Мы видим, что реальность Web3 разрозненная: с одной стороны, мы стали свидетелями взрывного роста специализированных протоколов, таких как DeFi, NFT, GameFi, пользователи генерируют огромное количество поведенческих данных как в сети, так и вне ее; с другой стороны, эти данные разбросаны по изолированным DApp, записям транзакций и социальным платформам, страдают от недостатка структурированной интеграции, сложно создать единый портрет и их невозможно действительно использовать.

В то же время восходящий ИИ быстро перестраивает весь цифровой мир. Такие проекты, как ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic, а также проекты Agent, построенные на базе Web3, такие как Autonolas, Morphpad, Mind Network и другие, предлагают видение "вызываемых данных + исполняемых намерений".

На таком фоне возникает вопрос: если ИИ является будущим, то кто построит уровень данных и основу для принятия решений Web3? Port3 Network дает довольно окончательный ответ:

От первоначальной платформы задач SoQuest до социальной оценки поведения Rankit и языка выполнения кросс-цепочки OpenBQL, Port3 построила набор "социальной инфраструктуры данных", ориентированной на поведение пользователей и дружелюбной к AI моделям. Она не только интегрирует данные на цепи и социальное поведение вне цепи, но и делает данные "шаблонами действий", которые могут быть поняты, вызваны и выполнены агентами благодаря стандартизации и распознаванию намерений.

Иными словами, Port3 больше не является единой платформой или инструментом для задач, а заранее заняло стратегическую позицию "Web3-данные мозга" до того, как нарративы о суверенитете данных, идентичности на блокчейне и социальном финансировании действительно интегрировались.

2. Обзор проекта

Что такое 2.1 Port3?

Port3 Network — это проект инфраструктуры социальных данных Web3, управляемый ИИ, который нацелен на создание кросс-цепочного, программируемого и вызываемого слоя социальных данных. Объединяя данные о поведении пользователей Web2 и Web3 и дополняя их обработкой с помощью ИИ-движка, Port3 создает полный замкнутый цикл, начиная с сбора данных (SoQuest), структурированного рейтинга (Rankit), умных запросов (OpenBQL) и заканчивая вызовом агентов (Ailliance.ai), становясь ключевой инфраструктурой для токенизации поведения на блокчейне в эпоху ИИ.

2.2 Обзор проекта

2.2.1 Финансовая ситуация

Февраль 2023 года: завершено финансирование посевного раунда в размере 3 миллионов долларов.

Август 2023 года: получение нового раунда финансирования на несколько миллионов долларов.

Октябрь 2023 года: получение дополнительного финансирования и грантовой поддержки.

2.2.2 Состав команды

Макс Д.: соучредитель, имеющий опыт работы в компании Apple; обладает богатым опытом инкубации Web3 проектов и расширения экосистемы.

Антони Дэнг: соучредитель, ранее работал в Tencent и Viabtc Technology Limited в области разработки серверной части, имеет многолетний опыт в проектировании высокопроизводительных систем и распределенной архитектуры.

3. Видение Port3: от "платформы задач" к "основному слою AI социальных данных"

Продуктовая матрица Port3 может быть обобщена в одну основную линию: "Поведение равно активу, Port3 отвечает за замкнутый поток данных от сбора до преобразования."

3.1 Основная инфраструктура Port3

3.1.1 Сбор данных - SoQuest

SoQuest является основным входом данных, построенным сетью Port3, платформой для захвата поведения пользователей Web3, которая объединяет распределение задач, верификацию действий, рост сообщества и сбор данных. По сути, это система генерации данных, основанная на механизме триггеров задач и ориентированная на сбор пользовательского социального поведения, которая соединяет поведенческие пути между взаимодействиями на блокчейне и социальными платформами Web2.

SoQuest поддерживает основные платформы Web2, такие как Twitter, Telegram, Discord, и совместим с EVM, Solana, Aptos, Sui и другими 19 цепочками для взаимодействий, включая торговлю, авторизацию, NFT mint и т.д., формируя одну из самых широких систем сбора поведения в области Web3.

К середине 2025 года сеть Port3 собрала динамические данные более чем 6 миллионов пользователей и 7000 проектов, охват данных превышает 10 миллионов крипто-пользователей. Это привело к созданию огромного объема записей о поведении пользователей и событий в цепочечных социальных взаимодействиях, что позволило построить реальную, многомерную и высокочастотную базу данных социальных действий Web3.

Чтобы повысить масштабируемость платформы и возможности сбора данных, SoQuest запустила модуль QaaS(Quest-as-a-Service, который позволяет проектам интегрировать систему задач в свои dApp или Telegram Mini App. В 2025 году будет дополнительно открыт API верификации, который позволит завершить внедрение логики верификации без предварительно заданных шаблонов, что значительно повысит стандартизацию и универсальность системы задач.

3.1.2 Данные накопления - AI Социальный Дата Слой

Данные о поведении пользователей, собранные SoQuest, в конечном итоге интегрируются в основной модуль сети Port3 — AI Social Data Layer, который представляет собой структурированную базу данных поведения, специально разработанную для AI-приложений, а также является базовой инфраструктурой для реализации Port3 "активов поведения" и "финансирования информации (InfoFi)".

В отличие от традиционных платформ данных на блокчейне, ориентированных на "поиск", уровень данных Port3 сосредоточен на том, как сделать данные доступными для AI-моделей и поддерживать автоматическое выполнение цепочечных выводов и взаимодействий.

AI Social Data Layer интегрирует десятки миллионов записей взаимодействия в блокчейне и данные о социальных заданиях, и постоянно обновляется в реальном времени через такие модульные приложения, как SoQuest и Rankit, создавая динамическую социальную систему данных, которая постоянно саморазвивается. Это центральная часть поведенческого восприятия Port3, которая структурирует и семантизирует сложные данные о поведении в блокчейне и вне его, предоставляя агентам "понятное, комбинируемое и вызываемое" топливо данных.

3.1.3 Применение данных - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Система AI Agent

Rankit: AI-управляемый анализатор социальных действий

Rankit является флагманским приложением социальных данных Port3, представляющим собой "визуальное выполнение" возможностей BQL на уровне ИИ.

Способности Rankit и парадигмальные инновации:

• Кроссплатформенный рейтинг социальной активности: объединяет сигналы из Twitter, Telegram, Discord и других социальных сетей, чтобы выявить ключевые тенденции, горячие проекты и изменения в настроениях в мире Web3.

• Семантическое распознавание и моделирование оценки: с помощью NLP и анализа эмоций с использованием больших моделей, обсуждаемые темы, влияние KOL, уровень доверия пользователей преобразуются в структурированные показатели, используемые для управления сообществом, оценки кредитных рисков, онлайновых транзакций и других сценариев.

• Примеры внедрения в вертикальных сценах: например, недавно запущенный экосистемный дата-движок USD1, который в реальном времени отслеживает потенциальные проекты на BNB Chain с помощью тепловой карты, социальной активности и цепочечных данных, становясь умным компасом для пользователей DeFi в поисках Alpha.

С поддержкой Rankit, Port3 может не только предоставлять данные, но и "объясняющие данные" — он не только говорит вам, что произошло, но и подсказывает, что делать.

OpenBQL: Языка выполнения на цепочке, управляемый намерениями

Если SoQuest является входом данных, то BQL (Blockchain Quest Language) - это кора головного мозга данных Port3, семантическое ядро и движок обработки, организации и вызова всех поведенческих данных.

Роль и механизм BQL:

• Универсальный языковой уровень: BQL предлагает структуру запросов, удобную для естественного языка, позволяя разработчикам или агентам использовать команды, подобные "купить NFT на цепочке Aptos", для выполнения реальных операций на блокчейне, объединяя среды нескольких цепей, таких как EVM, BTC и Solana.

• Стандартизированный исполняющий уровень: поддержка автоматизированной обработки операций с активами на блокчейне (таких как торговля, стейкинг, добавление ликвидности) с помощью одной кнопки, является ключевым центром автоматизации действий на блокчейне.

• Извлекатель семантики данных: предоставляет стандартную структуру данных для AI-моделей и агентов, обеспечивая высокочастотные обновления и вычисления данных, необходимых для финансовой информации (InfoFi).

С помощью BQL Port3 продвигает создание нового "протокола естественного языка на блокчейне" в мире Web3, позволяя действиям на блокчейне подняться с "уровня кода" на "уровень намерений" — машины не только выполняют ваши команды, но и понимают ваши намерения.

Способности интеграции AI Agent: Ailliance.ai

• Port3 строит универсальный уровень API агента, который позволяет разработчикам напрямую вызывать структурированные данные или выполнять команды, сгенерированные Rankit/SoQuest/OpenBQL.

• Приложения включают автоматизированный инвестиционный помощник, интерактивного робота, интеллектуального помощника для блокчейн-игр и охватывают различные сценарии, такие как торговые решения, публикация задач, управление сообществом и т.д.

Эта целостная структура продукта делает Port3 единственной платформой в области социальных данных Web3, обладающей полной способностью "от сбора → анализа → применения → вызова".

Его конечная цель состоит в создании сети стандартного протокола Web3 AI на основе данных о поведении, позволяющей AI Agent понимать, распознавать и управлять активами на цепочке.

3.2 Порт3: Ракурс роста, вызванный накоплением бизнеса

Port3 может занять первенствующее место в Web3 AI нарративе не столько благодаря своим передовым возможностям больших моделей, сколько благодаря тому, что в процессе накопления бизнеса он создал высокоценные активы данных о социальных действиях, обладающие глубиной и широтой. Это преимущество в данных стало уникальной основой для AI-приложений Port3, построения агентов и обучения моделей:

3.2.1. Данные о поведении на уровне десятков миллионов на цепочке и вне цепочки

Опираясь на трехлетнюю работу платформы задач SoQuest, Port3 накопил более 10 миллионов пользовательских взаимодействий, охватывающих такие измерения, как поведение по выполнению задач, взаимодействие с кошельками, активы на блокчейне и вовлеченность в сообщество. Эти данные охватывают Web2 и Web3, включая посты в Twitter, активность в Discord, удержание в Telegram, транзакции на блокчейне, ставки и позиции, формируя чрезвычайно плотную карту социальных взаимодействий. В текущем контексте AI-модели "данные как топливо" такие структурированные и частые взаимодействия безусловно являются самым ценным ресурсом для построения Web3 AI Agent.

3.2.2 Глубокое сотрудничество с тысячами проектов, данные постоянно обновляются в реальном времени

Port3 не является платформой, ориентированной на единый продукт, а представляет собой сотрудничество с более чем 7000 проектами Web3, охватывающими различные сценарии, такие как выпуск аирдропов, проектирование задач, управление сообществом и взаимодействие в цепочке. Это сотрудничество не только привело к реальному пользовательскому поведению, но и обеспечило разнообразие и актуальность источников данных. Через совместно построенные с проектами каналы данных, Port3 постоянно поглощает последние экологические тенденции и пользовательские тренды, создавая динамично развивающийся движок данных, а не статическую снимок. Эта способность к обновлению данных предоставляет "пул учебных материалов" для непрерывной эволюции AI моделей.

3.2.3 Формирование специализированного набора данных для обучения моделей ИИ, предоставляющего семантическую поддержку для агентов на блокчейне

В отличие от общих данных Web2, цепочечные идентичности, пути взаимодействия и поведенческие активы пользователей Web3 обладают высокой анонимностью и сложной структурой, что делает традиционные модели трудными для адаптации. Однако Port3 именно через систему семантического распознавания и поведенческих меток Rankit наладил путь сопоставления цепочечного поведения и семантики естественного языка. Например: "Кошелек A участвует в аирдропе на протоколе B + твит + повторное участие в управлении" может быть смоделировано как семантическая метка "активный участник" или "ранний проповедник", что позволяет AI Agent понять и задействовать эти группы пользователей. Это шаг к продвижению моделей AI на цепочке от "восприятия" к "пониманию".