من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: ما نوع شبكة الذكاء الاصطناعي التي ستقوم Port3 Network بإنشائها لعالم Web3؟

1. المقدمة

في عالم Web3، تتغير البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصةً بيانات السلوك الاجتماعي للمستخدمين، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم تطويرها بالكامل بعد في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تُنتج في كل لحظة تحتوي على قيمة ضخمة لم يتم اكتشافها بالكامل بعد.

واقع Web3 مفكك: من جهة، نشهد نمواً غير مسبوق في بروتوكولات مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث ينتج المستخدمون كميات كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، تتناثر هذه البيانات في DApps المعزولة، وسجلات المعاملات، ومنصات التواصل الاجتماعي، مما يفتقر إلى التكامل المنظم، ويصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.

في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأكمله بسرعة. حيث قدمت مشروعات مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشروعات الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".

في هذا السياق، تبرز مسألة: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات والأسس التي تعتمد عليها Web3؟ قدمت شبكة Port3 إجابة شبه نهائية:

من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، ثم إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم وملائمة نماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة مع السلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "قوالب عمل" يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.

بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا ك"دماغ بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.

2. مقدمة المشروع

2.1 Port3 ما هو؟

Port3 Network هو مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية من Web3 مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة، عبر السلاسل. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، ومعالجتها بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي للتوحيد القياسي، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تتراوح من جمع البيانات (SoQuest)، إلى التقييم الهيكلي (Rankit)، إلى الاستعلام الذكي (OpenBQL) واستدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح المنشأة الرئيسية لتحويل سلوكيات السلسلة إلى أصول في عصر الذكاء الاصطناعي.

2.2 نظرة عامة على المشروع

2.2.1 حالة التمويل

فبراير 2023: إتمام جولة تمويل بذور بقيمة 3 مليون دولار بقيادة Jump Crypto، وشارك فيها مستثمرون آخرون مثل SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.

أغسطس 2023: الحصول على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، بمشاركة EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.

أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الدعم من Binance Labs وMask Network وAptos.

2.2.2 حالة الفريق

ماكس د. : المؤسس المشارك، لديه خبرة عمل في شركة أبل؛ يتمتع بخبرة واسعة في حاضنة مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.

أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في Tencent و Viabtc Technology Limited في تطوير الخلفية، لديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التزامن العالي والهياكل الموزعة.

3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية للبيانات الاجتماعية AI"

على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، و Port3 مسؤولة عن الحلقة المغلقة لتدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."

3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية

3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest

SoQuest هو المدخل الأساسي للبيانات الذي أنشأه Port3 Network، وهو منصة Web3 لالتقاط سلوك المستخدم تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تشغيل، ويستهدف السلوك الاجتماعي للمستخدمين كموضوع لجمع البيانات، ويربط بين التفاعلات على السلسلة والمنصات الاجتماعية Web2.

يدعم SoQuest منصات الويب 2 الرئيسية مثل تويتر وتليغرام وديسكورد، ويتوافق مع EVM وSolana وAptos وSui وغيرها من 19 سلسلة لتفاعلات مثل المعاملات والتفويض وNFT mint، مما يشكل أحد أنظمة جمع السلوكيات الأكثر شمولاً في مجال Web3.

بحلول منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك سجل ضخم من سلوكيات المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أسس قاعدة بيانات سلوك اجتماعي Web3 حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.

لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، قدمت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service) التي تسمح لمطوري المشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إتمام منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.

SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة البداية للجدول الزمني المغلق للأصول على مستوى الشبكة بالكامل Port3، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات الدلالات السلوكية اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.

3.1.2 ترسيخ البيانات - طبقة بيانات التواصل الاجتماعي الذكية

تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات اجتماعية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوكية مهيكلة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية الأساسية التي تحقق بها Port3 "تحويل السلوك إلى أصول" و"التمويل المعلوماتي (InfoFi)".

على عكس المنصات التقليدية للبيانات على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تركز على "الاستعلام" كهدف في تصميمها، تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية جعل البيانات صالحة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابلة للتنفيذ تلقائيًا.

تجمع طبقة بيانات التواصل الاجتماعي AI بين عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتقوم بالتحديث في الوقت الحقيقي باستمرار من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكية يتزايد باستمرار. إنها مركز الوعي السلوكي في Port3، حيث تقوم بترتيب هيكل بيانات السلوك المعقدة على السلسلة وخارجها، وتوفير "وقود بيانات" "يمكن فهمه، يمكن تركيبه، يمكن استدعاؤه" للذكاء الاصطناعي.

3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام وكيل الذكاء الاصطناعي

رانكيت: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي

Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات البيانات الاجتماعية Port3 ، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.

قدرة Rankit وابتكار النماذج:

• تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل الاجتماعي مثل تويتر، تيليجرام، ديسكورد، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، المشاريع الساخنة، والتغيرات العاطفية في عالم Web3.

• التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز المناقشة، وتأثير KOL، ودرجة موثوقية المستخدم إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على الشبكة.

• أمثلة تطبيقية على المشاهد الرأسية: مثل محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، والذي يتتبع المشاريع الواعدة على شبكة BNB Chain في الوقت الحقيقي من خلال خريطة الحرارة، ومستوى النشاط الاجتماعي، والديناميات على السلسلة، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في مجال DeFi لالتقاط Alpha.

بدعم من Rankit، لا يقدم Port3 البيانات فحسب، بل يقدم أيضًا "بيانات تفسيرية" - لا يخبرك فقط بما حدث، بل يخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.

OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية

إذا كانت SoQuest هي نقطة دخول البيانات ، فإن BQL (لغة استعلام blockchain) هي القشرة الدماغية لبيانات Port3 ، وهي الجوهر الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.

دور وآلية BQL:

• طبقة اللغة العامة: يوفر BQL هيكل استعلام صديق للغة الطبيعية، مما يمكّن المطورين أو الوكلاء من تنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة باستخدام أوامر مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يتيح التفاعل عبر بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.

• طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعالجة التلقائية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على السلسلة (مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة)، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.

• مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم بيانات هيكلية قياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، ويحقق التحديثات والحسابات عالية التردد اللازمة لتحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi).

بفضل BQL، تعمل Port3 على دفع عالم Web3 لبناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد، مما يجعل السلوك على السلسلة يرتقي من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - حيث لا تنفذ الآلات فقط الأوامر التي تقولها، بل تستطيع أيضًا فهم نواياك.

قدرة تكامل الوكلاء الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai

• Port3 يقوم ببناء طبقة واجهة برمجة التطبيقات العامة (API) للوكيل، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية الناتجة عن Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.

• تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب الذكية، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وتشغيل المجتمع.

تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة التي تمتلك القدرة على "الانتقال من جمع البيانات → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3.

الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية تعتمد على بيانات السلوك في Web3 AI، بحيث يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي فهم الأصول على السلسلة والتعرف عليها والتعامل معها.

3.2 Port3 جدار الحماية: دورة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال

تستطيع Port3 أن تحتل مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري ليس في امتلاكها لقدرات نموذج كبير متقدمة، بل في أنها خلال عملية تراكم الأعمال، أنشأت أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة البيانات توفر أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:

3.2.1. بيانات سلوك على السلسلة وتحت السلسلة بمستوى ملايين

اعتمادًا على تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مستوى من مسارات مشاركة المستخدمين، تغطي سلوك المهام، تفاعل المحفظة، الأصول على السلسلة، ومستوى المشاركة المجتمعية من عدة أبعاد. تشمل هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل منشورات تويتر، النشاط على ديسكورد، الاحتفاظ على تيليجرام، المعاملات على السلسلة، التخزين، وحجم الحيازة، مما يشكل خريطة كثيفة للغاية من السلوكيات الاجتماعية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات كوقود"، فإن هذه البيانات السلوكية المهيكلة والتي تتفاعل بشكل متكرر، بلا شك، هي أغلى الموارد المدخلة لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي Web3.

3.2.2 التعاون العميق مع الآلاف من مشاريع الطرف الآخر، تحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي

Port3 ليست منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع في Web3، تغطي الفراغ.