Des données sociales au cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network va-t-il créer pour le monde Web3 ?

1. Introduction

Dans le monde de Web3, les données évoluent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données de comportement social des utilisateurs deviennent "des mines numériques" les plus précieuses mais encore sous-exploitées à l'ère de l'IA. Les données sociales générées chaque minute contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée.

Nous voyons que la réalité du Web3 est fragmentée : d'une part, nous assistons à une croissance explosive des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi, avec une énorme 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'intégration structurée, rendant difficile la construction d'une image unifiée et ne pouvant pas être réellement appelées.

Dans le même temps, l'essor de l'IA redéfinit rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets Agent construits sur Web3 tels qu'Autonolas, Morphpad, Mind Network, etc., proposent tous la vision de "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 de Web3 ? Il existe un projet qui donne une réponse plutôt ultime : Port3 Network.

De la plateforme de tâches SoQuest à l'engin de notation de comportement social Rankit, en passant par le langage d'exécution d'intention inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" centrée sur le comportement des utilisateurs et compatible avec les modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données en chaîne et les comportements sociaux hors chaîne, mais transforme également les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, invoquer et exécuter grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions.

En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil de tâche 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, la finance sociale, etc., ne soient réellement intégrés.

Cet article analysera en profondeur la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de token et sa logique de croissance, en explorant comment il établit un cycle de circulation des données destiné aux agents IA dans un monde Web3 fragmenté, et devient l'infrastructure secrète de 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, conçu pour 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 normalisant à l'aide d'un moteur IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), en passant par les requêtes intelligentes (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour la capitalisation des actifs comportementaux sur la chaîne à l'ère de l'IA.

2.2 Aperçu du projet

2.2.1 Situation de financement

Février 2023 : Achèvement d'un financement de 3 millions de dollars lors de la ronde de capital-risque, dirigé par Jump Crypto, avec d'autres investisseurs 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 d'un investissement de DWF Labs et obtention de subventions de la part d'un laboratoire de plateforme d'échange, de Mask Network et d'Aptos.

2.2.2 État de l'équipe

Max D. : co-fondateur, possède une expérience de travail dans une certaine entreprise technologique ; il a une vaste expérience en incubation de projets Web3 et en développement d'écosystèmes.

Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé en tant que développeur backend pour un géant de l'internet et un pool minier, possédant de nombreuses années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architecture distribuée.

3. La 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, ils peuvent en réalité être résumés par une ligne directrice centrale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle de 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 du comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance des communautés et la collecte de données. Essentiellement, 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 plateformes sociales Web2.

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

D'ici la mi-2025, le Port3 Network aura collecté plus de 6 millions d'utilisateurs et 7 000 projets de données dynamiques, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. 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 réaliste, multidimensionnelle et à haute fréquence.

Pour améliorer l'évolutivité de la plateforme et les capacités 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'intégrer la logique de validation sans modèle prédéfini, ce qui améliorera considérablement la standardisation 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 de comportement de Port3 sur l'ensemble de la chaîne, ainsi que la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.

3.1.2 Données de dépôt - Couche de données sociales AI

Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement consolidées 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'IA, et constitue l'infrastructure de base pour que Port3 réalise "l'assetisation du comportement" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".

Contrairement aux plateformes de données traditionnelles sur blockchain (comme The Graph, Dune, etc.) qui visent principalement la "requête", le niveau de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir le raisonnement et l'interaction sur blockchain exécutés automatiquement.

La couche de données sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données de comportement de tâches sociales, et continue d'être mise à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en croissance continue. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, structurisant et sémantisant des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".

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

Rankit : moteur d'analyse du comportement social alimenté par l'IA

Rankit est l'application phare des capacités de données sociales de Port3, une "exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.

La capacité de Rankit et l'innovation des paradigmes :

• Score de popularité sociale multiplateforme : il intègre les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., pour identifier 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 par 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 en chaîne, etc.

• Démonstration de scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui utilise des cartes thermiques, l'activité sociale et la dynamique on-chain pour suivre en temps réel les projets prometteurs sur BNB Chain, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi afin de capturer l'Alpha.

Grâce à Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" ------ non seulement vous dit ce qui s'est passé, mais vous indique également ce que vous devez faire.

OpenBQL : un langage d'exécution sur 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 de toutes les données comportementales traitées, organisées et appelées.

Rôle et mécanisme de BQL :

• Couche de langage universel : BQL offre une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'effectuer des opérations sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", connectant ainsi l'environnement multi-chaînes EVM, BTC et Solana.

• Couche d'exécution standardisée : prise en charge du traitement automatisé en un clic des opérations sur les actifs en chaîne (telles que le trading, le staking, l'ajout de liquidité), qui est le centre névralgique de l'automatisation des comportements en chaîne.

• Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard aux modèles d'IA et aux agents, permettant des mises à jour et des calculs de données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information (InfoFi).

Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir dans le monde du Web3 un nouveau "protocole de langage naturel on-chain", permettant aux comportements on-chain de passer du "niveau du code" au "niveau de l'intention" ------ la machine exécute non seulement les instructions que vous donnez, mais comprend aussi vos intentions.

Capacités d'intégration de l'Agent AI : Ailliance.ai

• Port3 est en train de construire une couche API Agent générique, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des instructions.

• Les applications incluent un assistant d'investissement automatisé, un robot interactif, un assistant intelligent pour les jeux sur blockchain, etc., couvrant diverses scènes telles que la prise de décision de trading, la publication de tâches, l'exploitation de la communauté, etc.

Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3 ayant la capacité de "collecter → analyser → appliquer → appeler" tout au long du processus.

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.

La barrière de Port3 3.2 : la roue de croissance générée par l'accumulation des affaires

Port3 peut occuper une place de choix dans le récit Web3 AI, non pas en raison de sa capacité à posséder des modèles avancés, mais en raison de l'accumulation de son activité, qui a construit un actif de données de comportement social de grande valeur avec une profondeur et une largeur exceptionnelles. Cet avantage en matière de données constitue une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :

3.2.1. Données comportementales on-chain et off-chain de niveau millions

S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de niveaux de participation des utilisateurs, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de mission, les interactions avec les portefeuilles, les actifs en chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données s'étendent entre Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions en chaîne, le staking, et les positions, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel où le modèle AI considère "les données comme du carburant", 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 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, données continues