Từ dữ liệu xã hội đến bộ não AI: Mạng Port3 sẽ tạo ra mạng AI như thế nào cho thế giới Web3?
1. Giới thiệu
Trong thế giới Web3, dữ liệu đang chuyển mình từ thông tin tĩnh thành tài sản động. Đặc biệt, dữ liệu hành vi xã hội của người dùng đang trở thành "tài nguyên số" có giá trị nhất nhưng chưa được khai thác đầy đủ trong thời đại AI. Mỗi giây mỗi phút, dữ liệu xã hội được tạo ra, giá trị khổng lồ ẩn chứa bên trong vẫn chưa được con người khai thác triệt để.
Chúng tôi thấy rằng thực tế của Web3 là bị phân mảnh: một mặt, chúng tôi chứng kiến sự tăng trưởng bùng nổ của các giao thức phân khúc như DeFi, NFT, GameFi, người dùng đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi; mặt khác, dữ liệu này lại rải rác trong các DApp, hồ sơ giao dịch và nền tảng xã hội cô lập, thiếu sự tích hợp có cấu trúc, khó khăn trong việc xây dựng một hình ảnh thống nhất và cũng không thể được gọi đúng cách.
Trong khi đó, sự trỗi dậy của AI đang nhanh chóng định hình lại toàn bộ thế giới kỹ thuật số. Các dự án như ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic, và các dự án Agent được xây dựng trên Web3 như Autonolas, Morphpad, Mind Network đang đưa ra tầm nhìn "dữ liệu có thể gọi + ý định có thể thực thi".
Trong bối cảnh như vậy, một câu hỏi nổi lên: Nếu AI là tương lai, thì ai sẽ xây dựng lớp dữ liệu và nền tảng quyết định cho Web3? Có một dự án như vậy, Port3 Network đã đưa ra một câu trả lời khá tối ưu:
Từ nền tảng nhiệm vụ SoQuest ban đầu, đến động cơ đánh giá hành vi xã hội Rankit, rồi đến ngôn ngữ thực thi ý định đa chuỗi OpenBQL, Port3 đã xây dựng một "hạ tầng dữ liệu xã hội" tập trung vào hành vi người dùng, thân thiện với các mô hình AI. Nó không chỉ tích hợp dữ liệu trên chuỗi và hành vi xã hội ngoài chuỗi mà còn thông qua chuẩn hóa và nhận diện ý định, biến dữ liệu thành "mẫu hành động" mà các tác nhân có thể hiểu, gọi và thực thi.
Nói cách khác, Port3 không còn là một nền tảng hoặc công cụ nhiệm vụ đơn lẻ nữa, mà đã chiếm giữ vị trí chiến lược của "bộ não dữ liệu Web3" trước khi các câu chuyện về quyền sở hữu dữ liệu, danh tính trên chuỗi, tài chính xã hội chưa thực sự được tích hợp.
Bài viết này sẽ đi sâu vào phân tích ma trận sản phẩm của Port3, lợi thế công nghệ, cơ chế token và logic tăng trưởng, khám phá cách mà nó thiết lập một vòng tuần hoàn dữ liệu hướng tới AI Agent trong thế giới Web3 phân mảnh, và trở thành cơ sở hạ tầng bí mật cho xu hướng trị giá hàng triệu tỷ tiếp theo.
2. Giới thiệu dự án
2.1 Port3 là gì?
Port3 Network là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu xã hội Web3 được thúc đẩy bởi AI, nhằm xây dựng một lớp dữ liệu xã hội có thể lập trình và gọi được, xuyên chuỗi. Bằng cách tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng từ Web2 và Web3, và sử dụng động cơ AI để xử lý chuẩn hóa, Port3 đã xây dựng một chuỗi khép kín hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu (SoQuest), chấm điểm có cấu trúc (Rankit), truy vấn thông minh (OpenBQL) đến gọi Agent (Ailliance.ai), trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho việc tài sản hóa hành vi trên chuỗi trong kỷ nguyên AI.
2.2 Tổng quan dự án
2.2.1 Tình hình tài chính
Tháng 2 năm 2023: Hoàn thành vòng huy động vốn hạt giống 3 triệu đô la.
Tháng 8 năm 2023: Nhận được vòng tài trợ hàng triệu đô la mới.
Tháng 10 năm 2023: Công bố nhận được đầu tư từ DWF Labs và nhận được sự hỗ trợ từ nhiều tổ chức.
2.2.2 Tình hình đội ngũ
Max D.: Đồng sáng lập, có kinh nghiệm làm việc tại Apple; có kinh nghiệm phong phú trong việc ươm tạo dự án Web3 và mở rộng hệ sinh thái.
Anthony Deng: Đồng sáng lập, từng làm việc tại Tencent và Viabtc Technology Limited trong lĩnh vực phát triển backend, có nhiều năm kinh nghiệm thiết kế hệ thống xử lý đồng thời cao và kiến trúc phân tán.
3. Tầm nhìn của Port3: từ "nền tảng nhiệm vụ" đến "tầng dữ liệu xã hội AI"
Mặc dù ma trận sản phẩm của Port3 bao gồm nhiều mô-đun con như SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, có vẻ như phân tán, nhưng thực tế có thể được tổng hợp thành một dòng chủ đạo: "Hành vi chính là tài sản, Port3 chịu trách nhiệm về vòng lặp dòng dữ liệu từ việc thu thập đến chuyển đổi."
3.1 Cơ sở hạ tầng cốt lõi Port3
3.1.1 Dữ liệu tập hợp - SoQuest
SoQuest là cổng dữ liệu cốt lõi được xây dựng bởi Port3 Network, một nền tảng thu thập hành vi người dùng Web3 tích hợp phân phối nhiệm vụ, xác thực hành vi, tăng trưởng cộng đồng và thu thập dữ liệu. Về bản chất, đây là một hệ thống tạo dữ liệu có cơ chế kích hoạt dựa trên nhiệm vụ và đối tượng thu thập là hành vi xã hội của người dùng, kết nối các đường đi hành vi giữa tương tác trên chuỗi và các nền tảng xã hội Web2.
SoQuest hỗ trợ các nền tảng Web2 chính như Twitter, Telegram, Discord và tương thích với các hành vi tương tác trên 19 chuỗi như EVM, Solana, Aptos, Sui, bao gồm giao dịch, cấp quyền, mint NFT, tạo thành một trong những hệ thống thu thập hành vi có độ bao phủ rộng nhất trong lĩnh vực Web3.
Đến giữa năm 2025, Port3 Network đã thu thập được hơn 6 triệu người dùng và 7.000 dự án dữ liệu động, phạm vi dữ liệu đã vượt quá 10 triệu người dùng tiền điện tử. Đã tạo ra một lượng lớn hồ sơ hành vi người dùng và các sự kiện tương tác xã hội trên chuỗi, xây dựng một cơ sở dữ liệu hành vi xã hội Web3 thực tế, đa chiều và tần suất cao.
Để nâng cao khả năng mở rộng của nền tảng và khả năng thu thập dữ liệu, SoQuest đã ra mắt mô-đun QaaS(Quest-as-a-Service), cho phép các dự án tích hợp hệ thống nhiệm vụ vào dApp hoặc Telegram Mini App của riêng họ. Năm 2025 sẽ mở rộng API xác minh, cho phép hoàn thành logic xác minh mà không cần mẫu trước, tăng cường đáng kể tính chuẩn hóa và tính ứng dụng của hệ thống nhiệm vụ.
SoQuest không chỉ là một nền tảng nhiệm vụ, mà còn là điểm khởi đầu cho vòng đời tài sản hành vi toàn chuỗi của Port3, đồng thời là nguồn gốc nguyên thủy của dữ liệu ngữ nghĩa hành vi cần thiết cho suy luận AI.
3.1.2 Dữ liệu tích lũy - Lớp dữ liệu xã hội AI
Dữ liệu hành vi người dùng được SoQuest thu thập cuối cùng được lưu giữ trong mô-đun cốt lõi của Mạng Port3 ---- Lớp Dữ liệu Xã hội AI, đây là một cơ sở dữ liệu hành vi có cấu trúc được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, cũng là cơ sở hạ tầng nền tảng để Port3 thực hiện "tài sản hóa hành vi" và "tài chính hóa thông tin (InfoFi)".
Khác với các nền tảng dữ liệu trên chuỗi truyền thống ( như The Graph, Dune, v.v., ) có tư duy thiết kế "truy vấn" làm mục tiêu, lớp dữ liệu của Port3 tập trung vào: cách làm cho dữ liệu được sử dụng cho mô hình AI và hỗ trợ suy diễn và tương tác trên chuỗi tự động.
Lớp Dữ liệu Xã hội AI tích hợp hàng triệu bản ghi tương tác trên chuỗi và dữ liệu hành vi nhiệm vụ xã hội, và liên tục được cập nhật theo thời gian thực thông qua các mô-đun ứng dụng như SoQuest, Rankit, xây dựng một hệ thống dữ liệu xã hội động tự phát triển không ngừng, là trung tâm nhận thức hành vi của Port3, cấu trúc và ngữ nghĩa hóa dữ liệu hành vi phức tạp trên chuỗi và ngoài chuỗi, cung cấp "nhiên liệu dữ liệu có thể hiểu, có thể kết hợp, có thể gọi" cho các tác nhân thông minh.
3.1.3 Ứng dụng dữ liệu - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Hệ thống AI Agent
Rankit: Động cơ phân tích hành vi xã hội được hỗ trợ bởi AI
Rankit là ứng dụng flagship của khả năng dữ liệu xã hội Port3, là "thực thi trực quan" khả năng dữ liệu BQL của lớp AI.
Khả năng và đổi mới trong mô hình của Rankit:
Điểm số độ nóng xã hội đa nền tảng: Tổng hợp tín hiệu xã hội từ Twitter, Telegram, Discord, nhận diện các xu hướng chính, dự án nóng và sự chuyển biến cảm xúc trong thế giới Web3.
Nhận diện ngữ nghĩa và mô hình đánh giá: Thông qua phân tích cảm xúc NLP và mô hình lớn, sẽ chuyển đổi các trọng tâm thảo luận, ảnh hưởng KOL và độ tin cậy của người dùng thành các chỉ số có cấu trúc, dùng cho quản trị cộng đồng, quản lý rủi ro cho vay, giao dịch trên chuỗi và các tình huống khác.
Mô hình hóa cảnh quan dọc: Ví dụ, động cơ dữ liệu sinh thái USD1 mới được ra mắt, thông qua bản đồ nhiệt, độ hoạt động xã hội và động lực trên chuỗi liên kết, theo dõi thời gian thực các dự án tiềm năng trên BNB Chain, trở thành la bàn thông minh giúp người dùng DeFi nắm bắt Alpha.
Với sự hỗ trợ của Rankit, Port3 không chỉ cung cấp dữ liệu mà còn cung cấp "dữ liệu giải thích" - không chỉ cho bạn biết điều gì đã xảy ra mà còn cho bạn biết bạn nên làm gì.
OpenBQL: Ngôn ngữ thực thi trên chuỗi dựa trên ý định
Nếu SoQuest là cổng dữ liệu, thì BQL(Blockchain Quest Language) chính là vỏ não dữ liệu của Port3, là lõi ngữ nghĩa và động cơ vận hành cho tất cả các dữ liệu hành vi được chế biến, tổ chức và gọi.
Vai trò và cơ chế của BQL:
Lớp ngôn ngữ chung: BQL cung cấp cấu trúc truy vấn thân thiện với ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các nhà phát triển hoặc Agent thực hiện các thao tác trên chuỗi thực tế với các lệnh giống như "mua NFT trên chuỗi Aptos", kết nối môi trường đa chuỗi EVM, BTC, Solana.
Tầng thực thi tiêu chuẩn hóa: hỗ trợ xử lý tự động một chạm các hoạt động tài sản trên chuỗi như giao dịch, staking, thêm thanh khoản (, là trung tâm chính cho sự tự động hóa hành vi trên chuỗi.
Trình trích xuất ngữ nghĩa dữ liệu: Cung cấp hỗ trợ dữ liệu cấu trúc tiêu chuẩn cho mô hình AI và Agent, thực hiện cập nhật và tính toán dữ liệu tần suất cao cần thiết cho việc tài chính hóa thông tin )InfoFi(.
Nhờ vào BQL, Port3 đang thúc đẩy việc xây dựng một "giao thức ngôn ngữ tự nhiên trên chuỗi" mới trong thế giới Web3, cho phép hành vi trên chuỗi nâng cao từ "cấp độ mã" lên "cấp độ ý định"----máy không chỉ thực hiện lệnh mà bạn nói, mà còn có thể hiểu được ý định của bạn.
Khả năng kết nối của AI Agent: Ailliance.ai
Port3 đang xây dựng một lớp API Agent chung, các nhà phát triển có thể gọi trực tiếp dữ liệu có cấu trúc được tạo ra bởi Rankit/SoQuest/OpenBQL hoặc thực hiện lệnh.
Ứng dụng bao gồm trợ lý đầu tư tự động, robot tương tác, trợ lý thông minh trong trò chơi blockchain, bao phủ nhiều tình huống như quyết định giao dịch, phát hành nhiệm vụ, vận hành cộng đồng.
Cấu trúc sản phẩm toàn diện này giúp Port3 trở thành nền tảng duy nhất trong lĩnh vực dữ liệu xã hội Web3, có khả năng "từ thu thập → phân tích → ứng dụng → gọi" trong toàn bộ quy trình.
Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một mạng lưới giao thức tiêu chuẩn Web3 AI dựa trên dữ liệu hành vi, cho phép AI Agent có thể hiểu, nhận diện và thao tác với tài sản trên chuỗi.
![Từ dữ liệu xã hội đến bộ não AI: Port3 Network sẽ tạo ra mạng AI như thế nào cho thế giới Web3?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
) 3.2 Hào thành của Port3: bánh đà tăng trưởng đến từ sự tích lũy kinh doanh
Port3 có thể chiếm ưu thế trong câu chuyện Web3 AI không chỉ nhờ vào khả năng mô hình lớn tiên tiến, mà còn nhờ vào việc trong quá trình tích lũy kinh doanh, nó đã xây dựng được một tài sản dữ liệu hành vi xã hội có giá trị cao với độ sâu và độ rộng đáng kể. Lợi thế dữ liệu này đã tạo nền tảng độc nhất cho các ứng dụng AI, xây dựng Agent và đào tạo mô hình của Port3:
3.2.1. Dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi ở cấp độ triệu
Dựa vào nền tảng nhiệm vụ SoQuest hoạt động trong suốt ba năm, Port3 đã tích lũy hơn 10 triệu mức độ tham gia của người dùng, bao gồm các khía cạnh như hành vi nhiệm vụ, tương tác ví, tài sản trên chuỗi, mức độ tham gia cộng đồng, v.v. Dữ liệu này vượt qua giữa Web2 và Web3, như đăng bài trên Twitter, hoạt động trên Discord, giữ chân trên Telegram, giao dịch trên chuỗi, staking, nắm giữ, v.v., tạo thành một bản đồ hành vi xã hội cực kỳ dày đặc. Trong bối cảnh mô hình AI hiện tại "dữ liệu là nhiên liệu", loại dữ liệu hành vi có cấu trúc và tương tác tần suất cao này, chắc chắn là nguồn tài nguyên đầu vào quý giá nhất để xây dựng Web3 AI Agent.
3.2.2 Hợp tác sâu sắc với hàng ngàn dự án, dữ liệu cập nhật liên tục theo thời gian thực.
Port3 không phải là một nền tảng hướng đến sản phẩm đơn lẻ, mà đã thiết lập quan hệ hợp tác với hơn 7000+ dự án Web3, bao gồm phát hành airdrop, thiết kế nhiệm vụ, quản trị cộng đồng, tương tác trên chuỗi và nhiều tình huống khác. Sự hợp tác này không chỉ mang lại hành vi người dùng thực tế, mà còn đảm bảo tính đa dạng và thời gian thực của nguồn dữ liệu. Thông qua các kênh dữ liệu được xây dựng cùng với các dự án, Port3 liên tục hấp thụ các xu hướng sinh thái và xu hướng người dùng mới nhất, xây dựng một động cơ dữ liệu tiến hóa động, thay vì một bộ ảnh tĩnh. Khả năng cập nhật dữ liệu này cung cấp cho mô hình AI một "bể đào tạo" vật liệu liên tục tiến hóa.
3.2.3 Hình thành tập dữ liệu đào tạo mô hình AI chuyên dụng, cung cấp hỗ trợ ngữ nghĩa cho Agent trên chuỗi.
So với dữ liệu Web2 chung, danh tính trên chuỗi, đường đi tương tác và hành vi tài sản của người dùng Web3 có tính ẩn danh cao và cấu trúc phức tạp, khiến mô hình truyền thống khó thích ứng. Trong khi đó, Port3 chính xác đã thông qua hệ thống nhận diện ngữ nghĩa và nhãn hành vi của Rankit, kết nối đường đi hành vi trên chuỗi với ngữ nghĩa ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: "Ví A tham gia airdrop trong giao thức B + đăng tweet + tham gia quản trị lần hai", có thể được mô hình hóa thành nhãn ngữ nghĩa "người tham gia tích cực" hoặc "nhà truyền giáo sớm", từ đó giúp AI Agent hiểu và huy động các nhóm người dùng này. Đây là bước tiến thúc đẩy mô hình AI trên chuỗi từ "cảm nhận" tiến tới.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MevHunter
· 23giờ trước
Khá ác đó, dữ liệu giờ có thể bán được tiền.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityNinja
· 23giờ trước
Tích hợp dữ liệu thống nhất sơn hà
Xem bản gốcTrả lời0
StableNomad
· 23giờ trước
hmm... một trò chơi hạ tầng AI khác? thật lòng mà nói, nó làm tôi nhớ đến GRT vào năm 2021... không dám chạm vào bất cứ thứ gì có từ "brain" trong đó kể từ khi luna sụp đổ, không nói dối.
Port3 xây dựng hạ tầng dữ liệu AI Web3 tạo ra vòng khép kín tài sản hóa hành vi on-chain
Từ dữ liệu xã hội đến bộ não AI: Mạng Port3 sẽ tạo ra mạng AI như thế nào cho thế giới Web3?
1. Giới thiệu
Trong thế giới Web3, dữ liệu đang chuyển mình từ thông tin tĩnh thành tài sản động. Đặc biệt, dữ liệu hành vi xã hội của người dùng đang trở thành "tài nguyên số" có giá trị nhất nhưng chưa được khai thác đầy đủ trong thời đại AI. Mỗi giây mỗi phút, dữ liệu xã hội được tạo ra, giá trị khổng lồ ẩn chứa bên trong vẫn chưa được con người khai thác triệt để.
Chúng tôi thấy rằng thực tế của Web3 là bị phân mảnh: một mặt, chúng tôi chứng kiến sự tăng trưởng bùng nổ của các giao thức phân khúc như DeFi, NFT, GameFi, người dùng đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi; mặt khác, dữ liệu này lại rải rác trong các DApp, hồ sơ giao dịch và nền tảng xã hội cô lập, thiếu sự tích hợp có cấu trúc, khó khăn trong việc xây dựng một hình ảnh thống nhất và cũng không thể được gọi đúng cách.
Trong khi đó, sự trỗi dậy của AI đang nhanh chóng định hình lại toàn bộ thế giới kỹ thuật số. Các dự án như ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic, và các dự án Agent được xây dựng trên Web3 như Autonolas, Morphpad, Mind Network đang đưa ra tầm nhìn "dữ liệu có thể gọi + ý định có thể thực thi".
Trong bối cảnh như vậy, một câu hỏi nổi lên: Nếu AI là tương lai, thì ai sẽ xây dựng lớp dữ liệu và nền tảng quyết định cho Web3? Có một dự án như vậy, Port3 Network đã đưa ra một câu trả lời khá tối ưu:
Từ nền tảng nhiệm vụ SoQuest ban đầu, đến động cơ đánh giá hành vi xã hội Rankit, rồi đến ngôn ngữ thực thi ý định đa chuỗi OpenBQL, Port3 đã xây dựng một "hạ tầng dữ liệu xã hội" tập trung vào hành vi người dùng, thân thiện với các mô hình AI. Nó không chỉ tích hợp dữ liệu trên chuỗi và hành vi xã hội ngoài chuỗi mà còn thông qua chuẩn hóa và nhận diện ý định, biến dữ liệu thành "mẫu hành động" mà các tác nhân có thể hiểu, gọi và thực thi.
Nói cách khác, Port3 không còn là một nền tảng hoặc công cụ nhiệm vụ đơn lẻ nữa, mà đã chiếm giữ vị trí chiến lược của "bộ não dữ liệu Web3" trước khi các câu chuyện về quyền sở hữu dữ liệu, danh tính trên chuỗi, tài chính xã hội chưa thực sự được tích hợp.
Bài viết này sẽ đi sâu vào phân tích ma trận sản phẩm của Port3, lợi thế công nghệ, cơ chế token và logic tăng trưởng, khám phá cách mà nó thiết lập một vòng tuần hoàn dữ liệu hướng tới AI Agent trong thế giới Web3 phân mảnh, và trở thành cơ sở hạ tầng bí mật cho xu hướng trị giá hàng triệu tỷ tiếp theo.
2. Giới thiệu dự án
2.1 Port3 là gì?
Port3 Network là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu xã hội Web3 được thúc đẩy bởi AI, nhằm xây dựng một lớp dữ liệu xã hội có thể lập trình và gọi được, xuyên chuỗi. Bằng cách tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng từ Web2 và Web3, và sử dụng động cơ AI để xử lý chuẩn hóa, Port3 đã xây dựng một chuỗi khép kín hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu (SoQuest), chấm điểm có cấu trúc (Rankit), truy vấn thông minh (OpenBQL) đến gọi Agent (Ailliance.ai), trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho việc tài sản hóa hành vi trên chuỗi trong kỷ nguyên AI.
2.2 Tổng quan dự án
2.2.1 Tình hình tài chính
Tháng 2 năm 2023: Hoàn thành vòng huy động vốn hạt giống 3 triệu đô la.
Tháng 8 năm 2023: Nhận được vòng tài trợ hàng triệu đô la mới.
Tháng 10 năm 2023: Công bố nhận được đầu tư từ DWF Labs và nhận được sự hỗ trợ từ nhiều tổ chức.
2.2.2 Tình hình đội ngũ
Max D.: Đồng sáng lập, có kinh nghiệm làm việc tại Apple; có kinh nghiệm phong phú trong việc ươm tạo dự án Web3 và mở rộng hệ sinh thái.
Anthony Deng: Đồng sáng lập, từng làm việc tại Tencent và Viabtc Technology Limited trong lĩnh vực phát triển backend, có nhiều năm kinh nghiệm thiết kế hệ thống xử lý đồng thời cao và kiến trúc phân tán.
3. Tầm nhìn của Port3: từ "nền tảng nhiệm vụ" đến "tầng dữ liệu xã hội AI"
Mặc dù ma trận sản phẩm của Port3 bao gồm nhiều mô-đun con như SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, có vẻ như phân tán, nhưng thực tế có thể được tổng hợp thành một dòng chủ đạo: "Hành vi chính là tài sản, Port3 chịu trách nhiệm về vòng lặp dòng dữ liệu từ việc thu thập đến chuyển đổi."
3.1 Cơ sở hạ tầng cốt lõi Port3
3.1.1 Dữ liệu tập hợp - SoQuest
SoQuest là cổng dữ liệu cốt lõi được xây dựng bởi Port3 Network, một nền tảng thu thập hành vi người dùng Web3 tích hợp phân phối nhiệm vụ, xác thực hành vi, tăng trưởng cộng đồng và thu thập dữ liệu. Về bản chất, đây là một hệ thống tạo dữ liệu có cơ chế kích hoạt dựa trên nhiệm vụ và đối tượng thu thập là hành vi xã hội của người dùng, kết nối các đường đi hành vi giữa tương tác trên chuỗi và các nền tảng xã hội Web2.
SoQuest hỗ trợ các nền tảng Web2 chính như Twitter, Telegram, Discord và tương thích với các hành vi tương tác trên 19 chuỗi như EVM, Solana, Aptos, Sui, bao gồm giao dịch, cấp quyền, mint NFT, tạo thành một trong những hệ thống thu thập hành vi có độ bao phủ rộng nhất trong lĩnh vực Web3.
Đến giữa năm 2025, Port3 Network đã thu thập được hơn 6 triệu người dùng và 7.000 dự án dữ liệu động, phạm vi dữ liệu đã vượt quá 10 triệu người dùng tiền điện tử. Đã tạo ra một lượng lớn hồ sơ hành vi người dùng và các sự kiện tương tác xã hội trên chuỗi, xây dựng một cơ sở dữ liệu hành vi xã hội Web3 thực tế, đa chiều và tần suất cao.
Để nâng cao khả năng mở rộng của nền tảng và khả năng thu thập dữ liệu, SoQuest đã ra mắt mô-đun QaaS(Quest-as-a-Service), cho phép các dự án tích hợp hệ thống nhiệm vụ vào dApp hoặc Telegram Mini App của riêng họ. Năm 2025 sẽ mở rộng API xác minh, cho phép hoàn thành logic xác minh mà không cần mẫu trước, tăng cường đáng kể tính chuẩn hóa và tính ứng dụng của hệ thống nhiệm vụ.
SoQuest không chỉ là một nền tảng nhiệm vụ, mà còn là điểm khởi đầu cho vòng đời tài sản hành vi toàn chuỗi của Port3, đồng thời là nguồn gốc nguyên thủy của dữ liệu ngữ nghĩa hành vi cần thiết cho suy luận AI.
3.1.2 Dữ liệu tích lũy - Lớp dữ liệu xã hội AI
Dữ liệu hành vi người dùng được SoQuest thu thập cuối cùng được lưu giữ trong mô-đun cốt lõi của Mạng Port3 ---- Lớp Dữ liệu Xã hội AI, đây là một cơ sở dữ liệu hành vi có cấu trúc được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, cũng là cơ sở hạ tầng nền tảng để Port3 thực hiện "tài sản hóa hành vi" và "tài chính hóa thông tin (InfoFi)".
Khác với các nền tảng dữ liệu trên chuỗi truyền thống ( như The Graph, Dune, v.v., ) có tư duy thiết kế "truy vấn" làm mục tiêu, lớp dữ liệu của Port3 tập trung vào: cách làm cho dữ liệu được sử dụng cho mô hình AI và hỗ trợ suy diễn và tương tác trên chuỗi tự động.
Lớp Dữ liệu Xã hội AI tích hợp hàng triệu bản ghi tương tác trên chuỗi và dữ liệu hành vi nhiệm vụ xã hội, và liên tục được cập nhật theo thời gian thực thông qua các mô-đun ứng dụng như SoQuest, Rankit, xây dựng một hệ thống dữ liệu xã hội động tự phát triển không ngừng, là trung tâm nhận thức hành vi của Port3, cấu trúc và ngữ nghĩa hóa dữ liệu hành vi phức tạp trên chuỗi và ngoài chuỗi, cung cấp "nhiên liệu dữ liệu có thể hiểu, có thể kết hợp, có thể gọi" cho các tác nhân thông minh.
3.1.3 Ứng dụng dữ liệu - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Hệ thống AI Agent
Rankit: Động cơ phân tích hành vi xã hội được hỗ trợ bởi AI
Rankit là ứng dụng flagship của khả năng dữ liệu xã hội Port3, là "thực thi trực quan" khả năng dữ liệu BQL của lớp AI.
Khả năng và đổi mới trong mô hình của Rankit:
Điểm số độ nóng xã hội đa nền tảng: Tổng hợp tín hiệu xã hội từ Twitter, Telegram, Discord, nhận diện các xu hướng chính, dự án nóng và sự chuyển biến cảm xúc trong thế giới Web3.
Nhận diện ngữ nghĩa và mô hình đánh giá: Thông qua phân tích cảm xúc NLP và mô hình lớn, sẽ chuyển đổi các trọng tâm thảo luận, ảnh hưởng KOL và độ tin cậy của người dùng thành các chỉ số có cấu trúc, dùng cho quản trị cộng đồng, quản lý rủi ro cho vay, giao dịch trên chuỗi và các tình huống khác.
Mô hình hóa cảnh quan dọc: Ví dụ, động cơ dữ liệu sinh thái USD1 mới được ra mắt, thông qua bản đồ nhiệt, độ hoạt động xã hội và động lực trên chuỗi liên kết, theo dõi thời gian thực các dự án tiềm năng trên BNB Chain, trở thành la bàn thông minh giúp người dùng DeFi nắm bắt Alpha.
Với sự hỗ trợ của Rankit, Port3 không chỉ cung cấp dữ liệu mà còn cung cấp "dữ liệu giải thích" - không chỉ cho bạn biết điều gì đã xảy ra mà còn cho bạn biết bạn nên làm gì.
OpenBQL: Ngôn ngữ thực thi trên chuỗi dựa trên ý định
Nếu SoQuest là cổng dữ liệu, thì BQL(Blockchain Quest Language) chính là vỏ não dữ liệu của Port3, là lõi ngữ nghĩa và động cơ vận hành cho tất cả các dữ liệu hành vi được chế biến, tổ chức và gọi.
Vai trò và cơ chế của BQL:
Lớp ngôn ngữ chung: BQL cung cấp cấu trúc truy vấn thân thiện với ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các nhà phát triển hoặc Agent thực hiện các thao tác trên chuỗi thực tế với các lệnh giống như "mua NFT trên chuỗi Aptos", kết nối môi trường đa chuỗi EVM, BTC, Solana.
Tầng thực thi tiêu chuẩn hóa: hỗ trợ xử lý tự động một chạm các hoạt động tài sản trên chuỗi như giao dịch, staking, thêm thanh khoản (, là trung tâm chính cho sự tự động hóa hành vi trên chuỗi.
Trình trích xuất ngữ nghĩa dữ liệu: Cung cấp hỗ trợ dữ liệu cấu trúc tiêu chuẩn cho mô hình AI và Agent, thực hiện cập nhật và tính toán dữ liệu tần suất cao cần thiết cho việc tài chính hóa thông tin )InfoFi(.
Nhờ vào BQL, Port3 đang thúc đẩy việc xây dựng một "giao thức ngôn ngữ tự nhiên trên chuỗi" mới trong thế giới Web3, cho phép hành vi trên chuỗi nâng cao từ "cấp độ mã" lên "cấp độ ý định"----máy không chỉ thực hiện lệnh mà bạn nói, mà còn có thể hiểu được ý định của bạn.
Khả năng kết nối của AI Agent: Ailliance.ai
Port3 đang xây dựng một lớp API Agent chung, các nhà phát triển có thể gọi trực tiếp dữ liệu có cấu trúc được tạo ra bởi Rankit/SoQuest/OpenBQL hoặc thực hiện lệnh.
Ứng dụng bao gồm trợ lý đầu tư tự động, robot tương tác, trợ lý thông minh trong trò chơi blockchain, bao phủ nhiều tình huống như quyết định giao dịch, phát hành nhiệm vụ, vận hành cộng đồng.
Cấu trúc sản phẩm toàn diện này giúp Port3 trở thành nền tảng duy nhất trong lĩnh vực dữ liệu xã hội Web3, có khả năng "từ thu thập → phân tích → ứng dụng → gọi" trong toàn bộ quy trình.
Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một mạng lưới giao thức tiêu chuẩn Web3 AI dựa trên dữ liệu hành vi, cho phép AI Agent có thể hiểu, nhận diện và thao tác với tài sản trên chuỗi.
![Từ dữ liệu xã hội đến bộ não AI: Port3 Network sẽ tạo ra mạng AI như thế nào cho thế giới Web3?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
) 3.2 Hào thành của Port3: bánh đà tăng trưởng đến từ sự tích lũy kinh doanh
Port3 có thể chiếm ưu thế trong câu chuyện Web3 AI không chỉ nhờ vào khả năng mô hình lớn tiên tiến, mà còn nhờ vào việc trong quá trình tích lũy kinh doanh, nó đã xây dựng được một tài sản dữ liệu hành vi xã hội có giá trị cao với độ sâu và độ rộng đáng kể. Lợi thế dữ liệu này đã tạo nền tảng độc nhất cho các ứng dụng AI, xây dựng Agent và đào tạo mô hình của Port3:
3.2.1. Dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi ở cấp độ triệu
Dựa vào nền tảng nhiệm vụ SoQuest hoạt động trong suốt ba năm, Port3 đã tích lũy hơn 10 triệu mức độ tham gia của người dùng, bao gồm các khía cạnh như hành vi nhiệm vụ, tương tác ví, tài sản trên chuỗi, mức độ tham gia cộng đồng, v.v. Dữ liệu này vượt qua giữa Web2 và Web3, như đăng bài trên Twitter, hoạt động trên Discord, giữ chân trên Telegram, giao dịch trên chuỗi, staking, nắm giữ, v.v., tạo thành một bản đồ hành vi xã hội cực kỳ dày đặc. Trong bối cảnh mô hình AI hiện tại "dữ liệu là nhiên liệu", loại dữ liệu hành vi có cấu trúc và tương tác tần suất cao này, chắc chắn là nguồn tài nguyên đầu vào quý giá nhất để xây dựng Web3 AI Agent.
3.2.2 Hợp tác sâu sắc với hàng ngàn dự án, dữ liệu cập nhật liên tục theo thời gian thực.
Port3 không phải là một nền tảng hướng đến sản phẩm đơn lẻ, mà đã thiết lập quan hệ hợp tác với hơn 7000+ dự án Web3, bao gồm phát hành airdrop, thiết kế nhiệm vụ, quản trị cộng đồng, tương tác trên chuỗi và nhiều tình huống khác. Sự hợp tác này không chỉ mang lại hành vi người dùng thực tế, mà còn đảm bảo tính đa dạng và thời gian thực của nguồn dữ liệu. Thông qua các kênh dữ liệu được xây dựng cùng với các dự án, Port3 liên tục hấp thụ các xu hướng sinh thái và xu hướng người dùng mới nhất, xây dựng một động cơ dữ liệu tiến hóa động, thay vì một bộ ảnh tĩnh. Khả năng cập nhật dữ liệu này cung cấp cho mô hình AI một "bể đào tạo" vật liệu liên tục tiến hóa.
3.2.3 Hình thành tập dữ liệu đào tạo mô hình AI chuyên dụng, cung cấp hỗ trợ ngữ nghĩa cho Agent trên chuỗi.
So với dữ liệu Web2 chung, danh tính trên chuỗi, đường đi tương tác và hành vi tài sản của người dùng Web3 có tính ẩn danh cao và cấu trúc phức tạp, khiến mô hình truyền thống khó thích ứng. Trong khi đó, Port3 chính xác đã thông qua hệ thống nhận diện ngữ nghĩa và nhãn hành vi của Rankit, kết nối đường đi hành vi trên chuỗi với ngữ nghĩa ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: "Ví A tham gia airdrop trong giao thức B + đăng tweet + tham gia quản trị lần hai", có thể được mô hình hóa thành nhãn ngữ nghĩa "người tham gia tích cực" hoặc "nhà truyền giáo sớm", từ đó giúp AI Agent hiểu và huy động các nhóm người dùng này. Đây là bước tiến thúc đẩy mô hình AI trên chuỗi từ "cảm nhận" tiến tới.