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 про соціальну поведінку користувачів стають найціннішими, але ще недостатньо розробленими "цифровими копалинами" в епоху ШІ. Соціальні дані, що генеруються кожну хвилину, містять величезну цінність, яка ще не була повністю вивчена.

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 в онлайні, так і офлайн; з іншого боку, ці дані розкидані по ізольованих DApp, записях транзакцій та соціальних платформах, що ускладнює структуровану інтеграцію, важко створити єдиний профіль, і їх неможливо по-справжньому викликати.

Водночас, зростання штучного інтелекту швидко перетворює весь цифровий світ. Такі проекти, як ChatGPT від OpenAI, Claude від Anthropic та агентські проекти на базі Web3, такі як Autonolas, Morphpad, Mind Network тощо, висувають бачення "викликані дані + виконувані наміри".

На такому фоні виникає питання: якщо ШІ є майбутнім, то хто побудує рівень даних і основу рішень Web3? Є такий проєкт, Port3 Network дав досить остаточну відповідь:

Від початкової платформи SoQuest завдань, до соціального рейтинг-двигуна Rankit, і до мови виконання міжланцюгових намірів OpenBQL, Port3 побудував систему "соціальної даних інфраструктури", орієнтовану на поведінку користувачів та дружню до AI моделей. Вона не тільки інтегрує дані з блокчейну та соціальну поведінку поза ланцюгом, але й через стандартизацію та розпізнавання намірів робить дані "шаблоном дій", зрозумілим, викликаним та виконуваним агентами.

Іншими словами, Port3 більше не є єдиною платформою або інструментом для завдань, а заздалегідь зайняв стратегічну позицію "Web3 даних мозку" до того, як наративи про суверенітет даних, ончейн-ідентичність, соціальні фінанси тощо справді інтегруються.

У цій статті буде глибоко розглянуто продуктовий матричний підхід Port3, технологічний захист, механізм токенів та логіку зростання, а також те, як він створює замкнене коло обігу даних для AI Agent у фрагментованому світі Web3 і стає прихованою інфраструктурою наступної трильйонної тенденції.

2. Огляд проекту

2.1 Port3 що таке?

Port3 Network є проектом інфраструктури соціальних даних Web3, що керується AI, який має на меті побудувати крос-ланцюговий, програмований та викликаємий шар соціальних даних. Об'єднуючи дані про поведінку користувачів Web2 та Web3, і за допомогою AI-двигуна для стандартизації обробки, Port3 створює повний замкнений цикл, що складається з збору даних (SoQuest), структурованої оцінки (Rankit), розумних запитів (OpenBQL) до виклику агента (Ailliance.ai), стаючи ключовою інфраструктурою для активізації поведінки в епоху AI.

2.2 Огляд проекту

2.2.1 Фінансова ситуація

Лютий 2023: завершено фінансування на суму 3 мільйони доларів на стадії посіву.

Серпень 2023 року: отримано новий раунд фінансування на мільйони доларів.

Жовтень 2023: оголошено про отримання інвестицій від DWF Labs та отримання підтримки грантів від кількох установ.

2.2.2 Стан команди

Макс Д.: Співзасновник, має досвід роботи в компанії Apple; володіє великим досвідом в інкубації проектів Web3 та розширенні екосистеми.

Антоні Дэнг: співзасновник, раніше працював у Tencent та Viabtc Technology Limited в сфері розробки бекенду, має багаторічний досвід у проектуванні систем з високою пропускною спроможністю та розподіленою архітектурою.

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

Хоча продуктова матриця Port3 містить кілька підмодулів, таких як SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme тощо, які здаються розрізненими, насправді їх можна підсумувати в одну основну лінію: "Поведі́нка — це актив, Port3 відповідає за замкнутий цикл потоків даних від збору до перетворення."

3.1 Port3 основна інфраструктура

3.1.1 Збір даних - SoQuest

SoQuest є основним входом даних, який створено мережею Port3, платформою для захоплення поведінки користувачів у Web3, що об'єднує розподіл завдань, верифікацію дій, зростання спільноти та збір даних. Вона по суті є системою генерації даних, що використовує завдання як механізм спонукання та соціальну поведінку користувачів як об'єкт збору, що з'єднує поведінкові шляхи між взаємодією в мережі та соціальними платформами Web2.

SoQuest підтримує основні платформи Web2, такі як Twitter, Telegram, Discord, і є сумісним з 19 блокчейнами, такими як EVM, Solana, Aptos, Sui, та їхніми взаємодіями, включаючи торгівлю, авторизацію, NFT mint тощо, створюючи одну з найбільш широких систем збору даних про поведінку в сфері Web3.

Станом на середину 2025 року Port3 Network зібрала понад 6 мільйонів користувачів та 7 000 проектів динамічних даних, охоплення даних перевищило 10 мільйонів крипто-користувачів. Це призвело до створення масштабних записів поведінки користувачів та подій соціальної взаємодії в ланцюзі, що дозволило побудувати реальну, багатовимірну та високоактивну базу даних соціальної поведінки Web3.

Щоб підвищити масштабованість платформи та можливості збору даних, SoQuest запровадив модуль QaaS(Quest-as-a-Service), що дозволяє проектам вбудовувати систему завдань у свої dApp або Telegram Mini App. У 2025 році буде додатково відкрито API верифікації, що дозволить завершити вбудовування логіки верифікації без необхідності попередньої налаштування шаблонів, що значно підвищить стандартизацію та універсальність системи завдань.

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

3.1.2 Дані накопичення - AI Соціальний рівень даних

Дані про поведінку користувачів, зафіксовані SoQuest, врешті-решт осідають у ключовому модулі Port3 Network — AI Social Data Layer, це структурована база даних поведінки, спеціально розроблена для AI-додатків, а також є базовою інфраструктурою для реалізації Port3 "активізації поведінки" та "фінансування інформації (InfoFi)".

На відміну від традиційних платформ даних на блокчейні (, таких як The Graph, Dune тощо, ), що мають на меті "запит", рівень даних Port3 зосереджується на тому, як зробити дані корисними для AI-моделей та підтримувати автоматичне виконання блокчейн-інференції та взаємодії.

AI Social Data Layer інтегрує десятки мільйонів записів про взаємодії в мережі та дані про соціальні завдання, а також постійно оновлюється в режимі реального часу через такі модулі застосунків, як SoQuest, Rankit, створюючи динамічну соціальну інформаційну систему, що постійно зростає, яка є центром поведінкової когніції Port3, структуруючи та семантизуючи складні дані про поведінку в мережі та поза нею, надаючи агентам "зрозуміле, комбіноване, викликане" інформаційне паливо.

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

Rankit: AI-управляючий двигун аналізу соціальної поведінки

Rankit є флагманським додатком соціальних даних Port3, що є "візуальним виконанням" можливостей даних BQL на рівні ШІ.

Здатність Rankit та інновації в парадигмі:

• Кросплатформений рейтинг соціальної активності: об'єднує сигнали з Twitter, Telegram, Discord та інших соціальних мереж, щоб виявити ключові тенденції, гарячі проекти та зміни настроїв у світі Web3.

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

• Демонстрація вертикальних сценаріїв: наприклад, останній запущений екологічний дата-движок USD1, який через теплові карти, соціальну активність та зв’язок з он-chain динамікою в реальному часі відстежує потенційні проекти на BNB Chain, стає розумним компасом для користувачів DeFi, які хочуть вловити Alpha.

Завдяки підтримці Rankit, Port3 може не тільки надавати дані, але й «інтерпретовані дані» ---- не тільки говорить вам, що сталося, але й що потрібно зробити.

OpenBQL: мова виконання в ланцюзі, керована намірами

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

Роль та механізм BQL:

• Універсальний мовний рівень: BQL надає структуру запитів, дружню до природної мови, що дозволяє розробникам або агентам використовувати команди на зразок "придбати NFT на ланцюзі Aptos", щоб здійснити фактичні операції на ланцюзі, з'єднуючи багатоланцюгове середовище EVM, BTC, Solana.

• Стандартизований виконавчий рівень: підтримує операції з активами на блокчейні (, такі як торгівля, стейкінг, додавання ліквідності ), автоматизовану обробку одним натисканням, що є ключовим центром автоматизації дій на блокчейні.

• Витягувач семантики даних: забезпечує підтримку структурованих даних стандарту для AI моделей та агентів, реалізуючи необхідні часті оновлення та обчислення даних для фінансування інформації (InfoFi).

Завдяки BQL, Port3 сприяє створенню нового "протоколу природної мови на блокчейні" у світі Web3, дозволяючи підняти блокчейн-дії з "рівня коду" на "рівень наміру" ---- машини не лише виконують ваші команди, а й можуть зрозуміти ваші наміри.

Здатність інтеграції AI Agent: Ailliance.ai

• Port3 будує універсальний рівень API агентів, який дозволяє розробникам безпосередньо викликати структуровані дані або виконувати команди, згенеровані Rankit/SoQuest/OpenBQL.

• Застосунки включають автоматизованого інвестиційного помічника, інтерактивного робота, розумного помічника для блокчейн-ігор тощо, охоплюючи різні сценарії, такі як торгове рішення, публікація завдань, управління спільнотою тощо.

Уся ця структура продукту робить Port3 єдиною платформою в сегменті соціальних даних Web3, яка має повний цикл можливостей "від збору → аналізу → застосування → виклику".

Його кінцева мета полягає у створенні мережі стандартного протоколу Web3 AI на основі даних про поведінку, що дозволяє AI Agent розуміти, розпізнавати та керувати активами на блокчейні.

3.2 Порт3: Рів зростання, що виникає внаслідок накопичення бізнесу

Port3 може зайняти перше місце у Web3 AI наративі не через наявність розвинених великих моделей, а через те, що під час накопичення бізнесу він створив глибокі та широкі високоякісні активи даних соціальної поведінки. Ця перевага у даних закладає унікальну основу для AI застосувань Port3, створення агентів та навчання моделей:

3.2.1. Дослідження поведінки даних на блокчейні та поза ним на рівні десятків мільйонів

Спираючись на трирічну експлуатацію платформи завдань SoQuest, Port3 вже зібрав понад 10 мільйонів учасників, що охоплюють різноманітні аспекти, такі як поведінка при виконанні завдань, взаємодія з гаманцем, активи на блокчейні, участь у спільноті тощо. Ці дані охоплюють Web2 та Web3, такі як публікації в Twitter, активність у Discord, утримання в Telegram, транзакції на блокчейні, стейкінг, зберігання активів тощо, утворюючи надзвичайно щільну карту соціальної поведінки. У нинішньому контексті AI моделей "дані як паливо", такі структуровані та часті взаємодії, безсумнівно, є найціннішим ресурсом для створення 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 встановила партнерські відносини з понад 7000+ Web3 проектами, охоплюючи такі сценарії, як випуск аеродропів, дизайн завдань, управління спільнотою, взаємодія в ланцюгу та інші. Ця співпраця не лише принесла реальну поведінку користувачів, але й гарантувала різноманітність та своєчасність джерел даних. Через спільно побудовані з проектами канали даних, Port3 постійно поглинає останні екологічні тенденції та тренди користувачів, створюючи динамічно еволюційний двигун даних, а не статичний знімок. Ця здатність оновлення даних забезпечує AI моделі постійно еволюціонуючий "басейн навчальних матеріалів".

3.2.3 Формування спеціальних наборів даних для навчання AI моделей, забезпечення семантичної підтримки для агентів на ланцюгу

На відміну від загальних даних Web2, ланцюгові ідентичності, шляхи взаємодії та активи користувачів Web3 мають високу анонімність та складність структури, що ускладнює адаптацію традиційних моделей. Проте Port3 саме завдяки семантичному розпізнаванню Rankit та системі поведінкових міток прокладає шлях для відображення ланцюгової поведінки та семантики природної мови. Наприклад: "Гаманець A бере участь в аеродропі в протоколі B + публікує твіт + повторно бере участь у управлінні", може бути змодельовано як семантична мітка "активний учасник" або "первинний проповідник", що дозволяє AI Agent розуміти та залучати ці групи користувачів. Це сприяє переходу ланцюгових AI моделей від "сприйняття" до