Dans le monde du Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données de comportement social des utilisateurs deviennent des "minerais numériques" extrêmement précieux mais encore peu exploités à l'ère de l'IA. La valeur immense contenue dans les données sociales générées chaque minute n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi connaissent une croissance explosive, générant une grande quantité de données comportementales des utilisateurs à la fois sur et hors chaîne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApps isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un profil unifié, et ne pouvant pas être réellement utilisées.
En même temps, l'essor de l'IA façonne rapidement le monde numérique dans son ensemble. Des projets comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme 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 du Web3 ? Port3 Network a fourni une réponse plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest jusqu'au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, en passant par le langage d'exécution d'intentions inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" centrée sur le comportement des utilisateurs et conviviale pour les modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais elle normalise également et reconnaît les intentions, transformant 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 à tâche unique, mais a déjà occupé 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.
Nous allons analyser en profondeur la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de token et sa logique de croissance, et explorer comment elle établit un cercle de circulation des données destiné aux agents AI dans le monde fragmenté de Web3, devenant ainsi une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de plusieurs billions.
2. Introduction du projet
Qu'est-ce que 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 standardisant à l'aide d'un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à la notation structurée (Rankit), en passant par les requêtes intelligentes (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une installation clé pour la capitalisation des actifs de comportement en chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.1.1 Situation de financement
Février 2023 : Fin de la levée de fonds de 3 millions de dollars en seed round, menée 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'une nouvelle levée de fonds 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.
2.1.2 État de l'équipe
Max D. : cofondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; possède une riche expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé en tant que développeur back-end chez Tencent et Viabtc Technology Limited, avec 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 comprenne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés sous une ligne directrice principale : "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 des 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 validation des comportements, la croissance communautaire 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 sur les comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant ainsi les interactions sur la chaîne et les 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, y compris EVM, Solana, Aptos et Sui, telles que les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
À la mi-2025, le Port3 Network aura collecté des données dynamiques de plus de 6 millions d'utilisateurs et de 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de crypto-monnaies. Cela a généré un vaste enregistrement des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant une base de données des comportements sociaux Web3 qui est 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 Telegram Mini App. En 2025, l'API de validation sera ouverte sans besoin de modèle prédéfini, permettant ainsi d'incorporer la logique de validation, 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 sur toute la chaîne, ainsi que la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires au raisonnement AI.
3.1.2 Données de sédimentation - Couche de données sociales IA
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest se retrouvent finalement 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 IA, et constitue l'infrastructure sous-jacente permettant à Port3 de réaliser "l'assetisation du comportement" et "la financiarisation de l'information (InfoFi).
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles (comme The Graph, Dune, etc.) qui visent à "interroger", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir le raisonnement et l'interaction en chaîne automatisés.
Le AI Social Data Layer intègre des millions de dossiers d'interaction en chaîne et des données de comportement des tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, structurant 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 Applications 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 au niveau de l'IA.
Les capacités et l'innovation des paradigmes de Rankit :
Score de popularité des réseaux sociaux multiplateforme : en intégrant des signaux sociaux provenant de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifier les tendances clés, les projets chauds et les changements d'humeur dans le monde Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation des scores : 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 sont convertis 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 dernier moteur de données écologiques USD1, qui, par le biais de cartes thermiques, d'activité sociale et de dynamisme sur la chaîne, suit en temps réel les projets potentiels sur la chaîne BNB, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi à la recherche d'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 on-chain basé sur l'intention
Si SoQuest est la porte 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.
Le rôle et le 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'effectuer des opérations réelles sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", connectant les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs sur la chaîne (comme les transactions, le staking, l'ajout de liquidités), est 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 des mises à jour et des calculs de données haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information (InfoFi).
Grâce à BQL, Port3 pousse le monde Web3 à construire un nouveau "protocole de langage naturel en chaîne", permettant aux actions en chaîne de passer du "niveau du code" au "niveau de l'intention" ------ la machine exécute non 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 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 commerciale, la publication de tâches, et l'exploitation communautaire.
Cette structure de produits entière fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3, capable d'assurer l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'Agent AI de comprendre, reconnaître et manipuler des actifs sur la chaîne.
3.2 La moats de Port3 : 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 avancée à utiliser des grands modèles, mais plutôt parce qu'il a construit, au cours de l'accumulation de ses activités, un actif de données comportementales sociales de haute valeur d'une profondeur et d'une largeur exceptionnelles. Cet avantage en matière de données constitue une base unique pour les applications d'IA de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
3.2.1. Données de comportement en chaîne et hors chaîne 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 d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de mission, les interactions de portefeuille, les actifs on-chain, et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent le Web2 et le Web3, incluant des publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions on-chain, le staking, et les positions, formant une carte de comportement social extrêmement dense. Dans le modèle AI actuel, "les données sont le carburant".
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SignatureCollector
· Il y a 5h
Toutes les données doivent être enroulées.
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LiquidationSurvivor
· 07-20 04:45
prendre les gens pour des idiots est à court terme, tôt ou tard unifié
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SeasonedInvestor
· 07-20 04:45
Mining ne peut pas rivaliser avec les Grands investisseurs. Les données de minage ne sont pas suffisantes.
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BrokeBeans
· 07-20 04:44
Comment le web3 éclaté peut-il devenir populaire ?
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blocksnark
· 07-20 04:40
On n'arrête pas de crier sur les grandes données.
Voir l'originalRépondre0
Layer2Observer
· 07-20 04:33
Le problème des îlots de données doit être résolu.
Port3 : construire une infrastructure de données sociales Web3 axée sur l'IA
1. Introduction
Dans le monde du Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données de comportement social des utilisateurs deviennent des "minerais numériques" extrêmement précieux mais encore peu exploités à l'ère de l'IA. La valeur immense contenue dans les données sociales générées chaque minute n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi connaissent une croissance explosive, générant une grande quantité de données comportementales des utilisateurs à la fois sur et hors chaîne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApps isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un profil unifié, et ne pouvant pas être réellement utilisées.
En même temps, l'essor de l'IA façonne rapidement le monde numérique dans son ensemble. Des projets comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme 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 du Web3 ? Port3 Network a fourni une réponse plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest jusqu'au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, en passant par le langage d'exécution d'intentions inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" centrée sur le comportement des utilisateurs et conviviale pour les modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais elle normalise également et reconnaît les intentions, transformant 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 à tâche unique, mais a déjà occupé 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.
Nous allons analyser en profondeur la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de token et sa logique de croissance, et explorer comment elle établit un cercle de circulation des données destiné aux agents AI dans le monde fragmenté de Web3, devenant ainsi une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de plusieurs billions.
2. Introduction du projet
Qu'est-ce que 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 standardisant à l'aide d'un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à la notation structurée (Rankit), en passant par les requêtes intelligentes (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une installation clé pour la capitalisation des actifs de comportement en chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.1.1 Situation de financement
Février 2023 : Fin de la levée de fonds de 3 millions de dollars en seed round, menée 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'une nouvelle levée de fonds 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.
2.1.2 État de l'équipe
Max D. : cofondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; possède une riche expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé en tant que développeur back-end chez Tencent et Viabtc Technology Limited, avec 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 comprenne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés sous une ligne directrice principale : "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 des 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 validation des comportements, la croissance communautaire 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 sur les comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant ainsi les interactions sur la chaîne et les 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, y compris EVM, Solana, Aptos et Sui, telles que les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
À la mi-2025, le Port3 Network aura collecté des données dynamiques de plus de 6 millions d'utilisateurs et de 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de crypto-monnaies. Cela a généré un vaste enregistrement des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant une base de données des comportements sociaux Web3 qui est 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 Telegram Mini App. En 2025, l'API de validation sera ouverte sans besoin de modèle prédéfini, permettant ainsi d'incorporer la logique de validation, 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 sur toute la chaîne, ainsi que la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires au raisonnement AI.
3.1.2 Données de sédimentation - Couche de données sociales IA
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest se retrouvent finalement 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 IA, et constitue l'infrastructure sous-jacente permettant à Port3 de réaliser "l'assetisation du comportement" et "la financiarisation de l'information (InfoFi).
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles (comme The Graph, Dune, etc.) qui visent à "interroger", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir le raisonnement et l'interaction en chaîne automatisés.
Le AI Social Data Layer intègre des millions de dossiers d'interaction en chaîne et des données de comportement des tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, structurant 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 Applications 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 au niveau de l'IA.
Les capacités et l'innovation des paradigmes de Rankit :
Score de popularité des réseaux sociaux multiplateforme : en intégrant des signaux sociaux provenant de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifier les tendances clés, les projets chauds et les changements d'humeur dans le monde Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation des scores : 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 sont convertis 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 dernier moteur de données écologiques USD1, qui, par le biais de cartes thermiques, d'activité sociale et de dynamisme sur la chaîne, suit en temps réel les projets potentiels sur la chaîne BNB, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi à la recherche d'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 on-chain basé sur l'intention
Si SoQuest est la porte 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.
Le rôle et le 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'effectuer des opérations réelles sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", connectant les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs sur la chaîne (comme les transactions, le staking, l'ajout de liquidités), est 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 des mises à jour et des calculs de données haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information (InfoFi).
Grâce à BQL, Port3 pousse le monde Web3 à construire un nouveau "protocole de langage naturel en chaîne", permettant aux actions en chaîne de passer du "niveau du code" au "niveau de l'intention" ------ la machine exécute non 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 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 commerciale, la publication de tâches, et l'exploitation communautaire.
Cette structure de produits entière fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3, capable d'assurer l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'Agent AI de comprendre, reconnaître et manipuler des actifs sur la chaîne.
3.2 La moats de Port3 : 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 avancée à utiliser des grands modèles, mais plutôt parce qu'il a construit, au cours de l'accumulation de ses activités, un actif de données comportementales sociales de haute valeur d'une profondeur et d'une largeur exceptionnelles. Cet avantage en matière de données constitue une base unique pour les applications d'IA de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
3.2.1. Données de comportement en chaîne et hors chaîne 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 d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de mission, les interactions de portefeuille, les actifs on-chain, et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent le Web2 et le Web3, incluant des publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions on-chain, le staking, et les positions, formant une carte de comportement social extrêmement dense. Dans le modèle AI actuel, "les données sont le carburant".