Des données sociales au cerveau AI : comment Port3 Network construit-il un réseau AI pour le monde Web3 ?

1. Introduction

Dans le monde du Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données de comportement social des utilisateurs deviennent des "minéraux numériques" les plus précieux mais encore sous-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.

La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, nous voyons une croissance explosive dans des domaines verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi, avec une grande quantité de données comportementales générées par les utilisateurs en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'une intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié, et elles ne peuvent pas vraiment être appelées.

En même temps, l'essor de l'IA est en train de redéfinir rapidement le monde numérique entier. Des projets comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad et Mind Network, proposent tous la vision "données appelables + intentions exécutables".

Dans ce contexte, une question se pose : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base décisionnelle du Web3 ? Port3 Network a donné une réponse plutôt ultime :

Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, puis au langage d'exécution d'intentions inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une infrastructure de données sociales "amicale pour les modèles d'IA" centrée sur le comportement des utilisateurs. 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 pris 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 maintenant approfondir la matrice de produits de Port3, ses avantages technologiques, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, en explorant comment elle établit un cercle fermé de circulation de données orienté vers les agents AI dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de mille milliards.

2. Présentation du projet

Qu'est-ce que 2.1 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 grâce à un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet de collecte de données (SoQuest), de notation structurée (Rankit), de requêtes intelligentes (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour l'assetisation des comportements sur chaîne à l'ère de l'IA.

2.2 Aperçu du projet

2.2.1 Situation de financement

Février 2023 : 300 millions de dollars de financement en seed round complétés, dirigés 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 par des subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.

2.2.2 Situation de l'équipe

Max D.: cofondateur, avec une expérience de travail chez Apple ; possède une riche expérience dans l'incubation de projets Web3 et l'expansion des écosystèmes.

Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé chez Tencent et Viabtc Technology Limited dans le développement backend, possède 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 contienne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL et on.meme, qui semblent dispersés, elle peut en réalité être résumée en une ligne directrice centrale : "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 de données - SoQuest

SoQuest est le point d'entrée de données central construit par Port3 Network, une plateforme de capture de comportements 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 des comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant les interactions sur la chaîne et les chemins de comportement des plateformes sociales Web2.

SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram et Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes telles qu'EVM, Solana, Aptos, Sui, y compris les transactions, les autorisations, le minting NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.

D'ici mi-2025, Port3 Network aura collecté des données dynamiques sur plus de 6 millions d'utilisateurs et 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaie. Cela a généré un vaste enregistrement des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la chaîne, construisant une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.

Pour améliorer l'évolutivité de la plateforme et la 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 Mini App Telegram. En 2025, une API de validation sera ouverte, permettant d'implémenter la logique de validation sans modèle prédéfini, ce qui améliore considérablement la normalisation 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, mais aussi la source originelle des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence IA.

3.1.2 Données accumulées - 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 de comportement structurée conçue spécifiquement pour les applications d'intelligence artificielle, et constitue l'infrastructure de base pour que Port3 réalise la "monétisation des comportements" et la "financiarisation de l'information (InfoFi)".

Contrairement aux plateformes de données on-chain traditionnelles ( telles que The Graph, Dune, etc., qui visent à "interroger", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par des modèles d'IA et soutenir l'inférence et l'interaction on-chain exécutées automatiquement.

AI Social Data Layer intègre des millions d'enregistrements d'interaction en chaîne et des données de comportement de tâches sociales, et se met à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système dynamique de données sociales en croissance continue. C'est le centre cognitif comportemental de Port3, qui structure et sémantise des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données" "compréhensible, combinable et appelable".

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)# 3.1.3 Application de données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système d'Agent IA

Rankit : moteur d'analyse des comportements sociaux alimenté par l'IA

Rankit est l'application phare des capacités de données sociales de Port3, représentant l'"exécution visuelle" des capacités de données BQL par la couche IA.

La capacité de Rankit et l'innovation des paradigmes :

• Évaluation de la popularité des réseaux sociaux multiplateforme : en intégrant les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifiez les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde Web3.

• Reconnaissance sémantique et modélisation de notation : grâce à l'analyse des émotions via le NLP et les grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs seront transformés en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.

• Démonstration de mise en œuvre dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écosystémiques USD1 récemment lancé, qui relie les cartes thermiques, l'activité sociale et l'élan sur la chaîne, permettant de suivre en temps réel les projets prometteurs sur la BNB Chain, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi afin de capter 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.

Rôle et 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'exécuter des opérations sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", connectant ainsi les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.

• Couche d'exécution standardisée : prise en charge des opérations d'actifs sur la chaîne ) telles que le trading, le staking, l'ajout de liquidité ( avec un traitement automatisé en un clic, ce qui constitue le noyau clé 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 la mise à jour et le calcul des données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation des informations )InfoFi(.

Avec BQL, Port3 est en train de promouvoir la construction d'un nouveau "protocole de langage naturel en chaîne" dans le monde Web3, permettant aux actions en chaîne de passer du "niveau code" au "niveau intention" -- la machine n'exécute pas seulement les instructions que vous donnez, mais comprend également votre intention.

Capacité d'intégration de l'Agent IA : Ailliance.ai

• Port3 est en train de construire 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 incluent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux sur blockchain, couvrant divers scénarios tels que la prise de décision commerciale, 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 prendre en charge l'ensemble du processus "de la collecte → analyse → application → appel".

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

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

Port3 est en mesure de se tailler une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées en matière de grands modèles, mais plutôt du fait qu'elle a construit, au cours de l'accumulation d'activités commerciales, un actif de données de comportements sociaux de haute valeur, d'une profondeur et d'une largeur exceptionnelles. Cet avantage en matière de données pose des bases uniques pour les applications d'IA de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :

3.2.1. Données comportementales on-chain et off-chain au niveau des millions

S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de tâches SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de parcours d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que le comportement des tâches, les interactions avec les portefeuilles, les actifs en chaîne et le niveau 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, constituant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle AI "les données comme combustible", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un Agent AI Web3.

3.2.2 Collaborations approfondies avec des milliers de projets, données mises à jour en temps réel de manière continue

Port3 n'est pas une plateforme axée sur un seul produit, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant plusieurs scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions sur la chaîne. Cette collaboration a non seulement apporté des comportements d'utilisateurs réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce à un canal de données co-construit avec les parties prenantes des projets, Port3 absorbe en continu les dernières tendances écologiques et les tendances des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de clichés statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "réservoir de matériel d'entraînement" en constante évolution pour les modèles d'IA.

3.2.3 Former un ensemble de données exclusif pour l'entraînement des modèles AI, fournissant un soutien sémantique aux agents sur la chaîne.

Comparé aux données Web2 universelles, l'identité on-chain des utilisateurs Web3, leurs chemins d'interaction et leurs comportements d'actifs présentent une forte anonymité et une complexité structurelle, rendant les modèles traditionnels difficiles à adapter. Port3, grâce à la reconnaissance sémantique de Rankit et à l'action.