De datos sociales a cerebro AI: ¿Cómo está Port3 Network construyendo una red de IA en el mundo Web3?

1. Introducción

En el mundo de Web3, los datos están pasando de ser información estática a activos dinámicos. En particular, los datos de comportamiento social de los usuarios se están convirtiendo en "minerales digitales" de gran valor que aún no han sido plenamente explotados en la era de la IA. Los datos sociales generados en cada momento contienen un inmenso valor que aún no ha sido completamente excavado.

La realidad de Web3 es fragmentada: por un lado, vemos un crecimiento explosivo en áreas verticales como DeFi, NFT y GameFi, donde los usuarios generan una gran cantidad de datos de comportamiento tanto en la cadena como fuera de ella; por otro lado, estos datos están dispersos en DApps aisladas, registros de transacciones y plataformas sociales, careciendo de una integración estructurada, lo que dificulta la construcción de un perfil unificado y su verdadero uso.

Al mismo tiempo, el auge de la IA está remodelando rápidamente todo el mundo digital. Proyectos como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, y otros basados en Web3 como Autonolas, Morphpad, Mind Network, están proponiendo la visión de "datos llamables + intenciones ejecutables".

En este contexto, surge una pregunta: si la IA es el futuro, ¿quién construirá la capa de datos y la base de decisiones de Web3? Port3 Network ha dado una respuesta bastante definitiva:

Desde la plataforma de tareas SoQuest, hasta el motor de puntuación de comportamiento social Rankit, y luego el lenguaje de ejecución de intenciones cruzadas OpenBQL, Port3 ha construido una "infraestructura de datos sociales" centrada en el comportamiento del usuario y amigable con los modelos de IA. No solo integra datos en cadena y comportamientos sociales fuera de la cadena, sino que a través de la estandarización y el reconocimiento de intenciones, convierte los datos en "plantillas de acción" que los agentes pueden entender, invocar y ejecutar.

En otras palabras, Port3 ya no es una plataforma o herramienta de tareas única, sino que ha ocupado estratégicamente la posición de "cerebro de datos Web3" antes de que las narrativas sobre la soberanía de datos, la identidad en cadena y las finanzas sociales se integren realmente.

A continuación, se desglosará en profundidad la matriz de productos de Port3, la ventaja tecnológica, el mecanismo de tokens y la lógica de crecimiento, explorando cómo establece un ciclo de flujo de datos orientado a agentes de IA en un mundo Web3 fragmentado, y se convierte en la infraestructura oculta de la próxima tendencia de billones.

2. Introducción al proyecto

¿Qué es 2.1 Port3?

Port3 Network es un proyecto de infraestructura de datos sociales Web3 impulsado por IA, que tiene como objetivo construir una capa de datos sociales interoperable, programable y callable. Al agregar datos de comportamiento de usuarios de Web2 y Web3, y complementado con un motor de IA para el procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo cerrado completo que abarca desde la recolección de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), las consultas inteligentes (OpenBQL) hasta la llamada de agentes (Ailliance.ai), convirtiéndose en una instalación clave para la capitalización de activos de comportamiento en la era de la IA.

2.2 Descripción del proyecto

2.2.1 Situación de financiamiento

Febrero de 2023: Se completó una ronda de financiación por 3 millones de dólares en la fase semilla, liderada por Jump Crypto, con la participación de SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent y Momentum6.

Agosto de 2023: se obtuvo una nueva ronda de financiamiento de varios millones de dólares, con la participación de EMURGO, Adaverse Accelerator y Gate Labs.

Octubre de 2023: Anuncio de la obtención de inversión de DWF Labs, así como apoyo de subvenciones de Binance Labs, Mask Network y Aptos.

2.2.2 Situación del equipo

Max D.: cofundador, con experiencia laboral en Apple; posee una amplia experiencia en la incubación de proyectos Web3 y la expansión de ecosistemas.

Anthony Deng: cofundador, ha trabajado en Tencent y Viabtc Technology Limited en desarrollo backend, con años de experiencia en diseño de sistemas de alta concurrencia y arquitectura distribuida.

3. La visión de Port3: de "plataforma de tareas" a "capa base de datos sociales de IA"

Aunque la matriz de productos de Port3 incluye varios submódulos como SoQuest, Rankit, OpenBQL y on.meme, que parecen estar dispersos, en realidad se pueden resumir en una línea principal: "El comportamiento es un activo, Port3 se encarga del ciclo cerrado de flujo de datos desde la recopilación hasta la transformación."

3.1 Infraestructura básica de Port3

3.1.1 Agregación de datos - SoQuest

SoQuest es la entrada de datos central construida por Port3 Network, una plataforma de captura del comportamiento del usuario en Web3 que integra la distribución de tareas, verificación de comportamientos, crecimiento de comunidades y recolección de datos. Es esencialmente un sistema de generación de datos que utiliza tareas como mecanismo de activación y tiene como objeto de recolección los comportamientos sociales de los usuarios, conectando los caminos de comportamiento entre las interacciones en cadena y las plataformas sociales de Web2.

SoQuest soporta plataformas Web2 populares como Twitter, Telegram y Discord, y es compatible con interacciones en 19 cadenas como EVM, Solana, Aptos y Sui, incluyendo transacciones, autorizaciones, minting de NFT, entre otros, formando uno de los sistemas de recopilación de comportamientos más amplios en el campo de Web3.

Hasta mediados de 2025, Port3 Network ha recopilado más de 6 millones de usuarios y datos dinámicos de 7,000 proyectos, abarcando más de 10 millones de usuarios de criptomonedas. Se han generado enormes registros de comportamiento de usuarios y eventos de interacción social en la cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social Web3 que es real, multidimensional y de alta frecuencia.

Para mejorar la escalabilidad de la plataforma y la capacidad de recopilación de datos, SoQuest ha lanzado el módulo QaaS(Quest-as-a-Service), que permite a los proyectos integrar sistemas de tareas en su propia dApp o Telegram Mini App. En 2025, se abrirá aún más la API de verificación, permitiendo completar la lógica de verificación sin plantillas predefinidas, lo que mejora enormemente la estandarización y la versatilidad del sistema de tareas.

SoQuest no es solo una plataforma de tareas, es el punto de partida del ciclo de activos de comportamiento en toda la cadena de Port3, y también es la fuente original de los datos semánticos de comportamiento necesarios para el razonamiento de IA.

3.1.2 Depósito de datos - Capa de datos sociales de IA

Los datos de comportamiento de los usuarios capturados por SoQuest se consolidan finalmente en el módulo central de la Red Port3: la Capa de Datos Sociales AI, que es una base de datos de comportamiento estructurada diseñada específicamente para aplicaciones de IA, y también es la infraestructura subyacente para que Port3 logre la "activos de comportamiento" y "financiarización de información (InfoFi)".

A diferencia de plataformas de datos en cadena tradicionales ( como The Graph, Dune, etc. ) cuyo enfoque de diseño está orientado a "consultas", la capa de datos de Port3 se centra en: cómo hacer que los datos sean utilizados por modelos de IA y apoyar la inferencia y la interacción en cadena automatizada.

La Capa de Datos Sociales de IA integra decenas de millones de registros de interacciones en cadena y datos de comportamiento de tareas sociales, y continúa actualizándose en tiempo real a través de módulos de aplicaciones como SoQuest y Rankit, construyendo un sistema de datos sociales dinámico y en constante autogeneración. Es el centro de cognición de comportamiento de Port3, estructurando y semantizando complejos datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena, proporcionando a los agentes "combustible de datos que es comprensible, combinable y llamable".

3.1.3 Aplicaciones de datos - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Sistema de Agente AI

Rankit: motor de análisis de comportamiento social impulsado por IA

Rankit es la aplicación insignia de la capacidad de datos sociales de Port3, es la "ejecución visual" de la capacidad de datos BQL en la capa de IA.

La capacidad de Rankit y la innovación en paradigmas:

• Calificación de popularidad en redes sociales multiplataforma: integra señales sociales de Twitter, Telegram, Discord, etc., para identificar tendencias clave, proyectos destacados y cambios de sentimiento en el mundo Web3.

• Reconocimiento semántico y modelado de puntuación: A través del análisis de sentimientos de NLP y modelos grandes, se convertirán en indicadores estructurados el enfoque de discusión, la influencia de KOL y el nivel de confianza del usuario, utilizados en escenarios como la gobernanza comunitaria, la gestión de riesgos de préstamos y las transacciones en cadena.

• Demostración de escenarios verticales: por ejemplo, el motor de datos ecológicos USD1 recién lanzado, que a través de mapas de calor, actividad social y sinergia en la cadena, rastrea en tiempo real los proyectos potenciales en BNB Chain, convirtiéndose en una brújula inteligente para que los usuarios de DeFi capturen Alpha.

Con el apoyo de Rankit, Port3 no solo puede proporcionar datos, sino también "datos explicativos": no solo te dice qué ha sucedido, sino también qué deberías hacer.

OpenBQL: lenguaje de ejecución en cadena impulsado por intenciones

Si SoQuest es la entrada de datos, entonces BQL(Blockchain Quest Language) es la corteza cerebral de datos de Port3, el núcleo semántico y el motor operativo para el procesamiento, organización y llamada de todos los datos de comportamiento.

El papel y el mecanismo de BQL:

• Capa de lenguaje universal: BQL proporciona una estructura de consulta amigable con el lenguaje natural, permitiendo a los desarrolladores o agentes realizar operaciones en la cadena con comandos similares a "comprar NFT en la cadena Aptos", facilitando la interacción en entornos de múltiples cadenas como EVM, BTC y Solana.

• Capa de ejecución estandarizada: soporte para operaciones de activos en cadena ( como transacciones, apuestas, adición de liquidez ) con procesamiento automatizado de un solo clic, es el núcleo clave de la automatización de comportamientos en cadena.

• Extractor de semántica de datos: proporciona soporte de datos estructurados estándar para modelos de IA y Agentes, logrando actualizaciones y cálculos de datos de alta frecuencia necesarios para la información financiera (InfoFi).

A través de BQL, Port3 está impulsando la construcción de un nuevo "protocolo de lenguaje natural en cadena" en el mundo Web3, permitiendo que el comportamiento en cadena ascienda de la "capa de código" a la "capa de intención"--la máquina no solo ejecuta las instrucciones que le das, sino que también puede comprender tu intención.

Capacidad de integración de AI Agent: Ailliance.ai

• Port3 está construyendo una capa de API de agente universal, donde los desarrolladores pueden llamar directamente a los datos estructurados generados por Rankit/SoQuest/OpenBQL o ejecutar instrucciones.

• Las aplicaciones incluyen asistentes de inversión automatizados, robots interactivos, asistentes inteligentes para juegos en cadena, etc., cubriendo múltiples escenarios como decisiones de trading, publicación de tareas y operaciones comunitarias.

Todo este conjunto de productos convierte a Port3 en la única plataforma en la pista de datos sociales de Web3 que tiene la capacidad de "desde la recopilación → análisis → aplicación → llamada" en todo el proceso.

Su objetivo final es construir una red de protocolo estándar Web3 AI basada en datos de comportamiento, que permita a los agentes de IA entender, reconocer y operar activos en cadena.

3.2 La muralla de Port3: la rueda de crecimiento impulsada por la acumulación de negocios

Port3 puede ser pionero en la narrativa de Web3 AI, no por tener capacidades avanzadas de modelos grandes, sino por haber construido, durante el proceso de acumulación de negocios, un activo de datos de comportamiento social de alto valor con una profundidad y amplitud excepcionales. Esta ventaja de datos establece una base única para las aplicaciones de IA de Port3, la construcción de agentes y el entrenamiento de modelos:

3.2.1. Datos de comportamiento en línea y fuera de línea a nivel de decenas de millones

Aprovechando más de tres años de operación de la plataforma de tareas SoQuest, Port3 ha acumulado más de 10 millones de trayectorias de participación de usuarios, abarcando múltiples dimensiones como el comportamiento en tareas, la interacción con wallets, los activos en cadena y el nivel de participación en comunidades. Estos datos cruzan Web2 y Web3, como publicaciones en Twitter, actividad en Discord, retención en Telegram, transacciones en cadena, staking, y posiciones, formando un mapa de comportamiento social extremadamente denso. En el contexto actual del modelo de IA "los datos son combustible", este tipo de datos de comportamiento estructurados y de alta frecuencia son, sin duda, el recurso de entrada más valioso para construir un Agente de IA en Web3.

3.2.2 Colaboración profunda con miles de proyectos, datos actualizados en tiempo real.

Port3 no es una plataforma orientada a un solo producto, sino que ha establecido relaciones de colaboración con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como la emisión de airdrops, el diseño de tareas, la gobernanza comunitaria y las interacciones en la cadena. Esta colaboración no solo ha traído comportamientos de usuarios reales, sino que también garantiza la diversidad y la actualidad de las fuentes de datos. A través de los canales de datos co-construidos con los equipos de proyectos, Port3 sigue absorbiendo las últimas tendencias ecológicas y de usuarios, construyendo un motor de datos en evolución dinámica, en lugar de un conjunto de instantáneas estáticas. Esta capacidad de actualización de datos proporciona un "pool de materiales de entrenamiento" en constante evolución para los modelos de IA.

3.2.3 Formar un conjunto de datos exclusivo para el entrenamiento de modelos de IA, proporcionando soporte semántico para el agente en cadena.

En comparación con los datos generales de Web2, la identidad en cadena de los usuarios de Web3, las rutas de interacción y el comportamiento de los activos tienen una alta anonimidad y complejidad estructural, lo que dificulta la adaptación de los modelos tradicionales. Port3, por otro lado, aprovecha el reconocimiento semántico y la acción de Rankit.