Des données sociales au cerveau AI : comment Port3 Network construit la Data Layer AI du monde Web3
1. Introduction
Dans le monde de Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données sur le comportement social des utilisateurs deviennent les "minerais numériques" les plus précieux de l'ère de l'IA, mais qui restent encore sous-exploités. Les données sociales générées chaque minute recèlent une immense valeur, qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité du Web3 est fragmentée : d'une part, les protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi connaissent une croissance explosive, et les utilisateurs génèrent une grande quantité de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolées, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquent d'intégration structurée, ce qui rend difficile la construction d'un profil unifié et leur véritable appel.
En même temps, l'essor de l'IA façonne rapidement l'ensemble du monde numérique. 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 de "données appelables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, une question émerge : si l'IA est l'avenir, qui construira la Data Layer et la base de décision du Web3 ? Port3 Network a donné une réponse assez ultime :
De la plateforme de tâches SoQuest à l'outil de notation des comportements sociaux Rankit, en passant par le langage d'exécution des 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 standardise également la reconnaissance des intentions, permettant aux données de devenir des "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.
Cet article va approfondir la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de token et sa logique de croissance, en explorant comment il établit un cercle de circulation des données pour les agents AI dans un monde Web3 fragmenté, et devient une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que Port3 2.1 ?
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 à l'aide d'un moteur d'IA, Port3 a créé un ensemble complet allant de la collecte de données (SoQuest), de l'évaluation structurée (Rankit), de la requête intelligente (OpenBQL) à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour l'assetisation des comportements en chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Fin de la levée de fonds de 3 millions de dollars lors de la première ronde de financement.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars
Octobre 2023 : Annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien de subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.
2.2.2 État de l'équipe
Max D.: Co-fondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; dispose d'une riche expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé chez Tencent et Viabtc Technology Limited en tant que développeur backend, possède plusieurs 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, on.meme, qui semblent dispersés, elle peut en réalité être résumée par 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 des données centrales construit par Port3 Network, une plateforme de capture de comportement des utilisateurs Web3 intégrant la distribution de tâches, la vérification 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 les interactions sur la chaîne et les chemins de comportement sur les plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram, Discord, et est compatible avec les comportements d'interaction sur 19 chaînes, y compris EVM, Solana, Aptos, Sui, tels que les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant l'un des systèmes de collecte de comportements les plus étendus dans le domaine du Web3.
D'ici 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 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 préétabli, ce qui améliore 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 toute la chaîne, et c'est aussi la source d'origine des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de l'AI Social Data Layer
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 comportementale structurée conçue spécifiquement pour les applications d'IA, et constitue également l'infrastructure de base pour que Port3 réalise la "monétisation du comportement" et la "financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles ( comme The Graph, Dune, etc., dont la conception vise à "interroger", la Data Layer de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir l'inférence et l'interaction en chaîne automatisées.
Le AI Social Data Layer intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données comportementales des tâches sociales, et se met à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant un système de données sociales dynamiques en auto-croissance. 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".
![De données sociales à cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 Applications 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, représentant l'"exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
Les capacités de Rankit et l'innovation des paradigmes :
Évaluation de la popularité sociale 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 la notation : grâce à l'analyse des sentiments par NLP et 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, le contrôle des risques de prêt, les transactions sur chaîne, etc.
Démonstration de scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écosystémiques USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets potentiels sur la chaîne BNB grâce à des cartes thermiques, à l'activité sociale et à la dynamique en chaîne, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs DeFi afin de capturer 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 vous dit aussi quoi faire.
OpenBQL : Langage d'exécution en chaîne axé 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 opérationnel pour le traitement, l'organisation et l'appel de toutes les données comportementales.
Rôle et mécanisme de BQL:
Couche de langue générale : 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", facilitant ainsi l'interaction entre les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : supporte le traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs en chaîne ) telles que les transactions, le staking, et l'ajout de liquidités (, qui est le noyau clé 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 la mise à jour et le calcul de données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel sur la chaîne" dans le monde Web3, permettant aux comportements en chaîne de passer du "niveau de code" au "niveau d'intention" ------ la machine n'exécute pas seulement les instructions que vous donnez, mais elle peut également comprendre votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche d'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 blockchain, couvrant divers scénarios tels que la prise de décision de trading, la publication de tâches, et l'exploitation communautaire.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme capable d'exécuter l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel" dans le domaine des données sociales Web3.
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.
![De données sociales à un cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 La moats de Port3 : le flywheel de croissance apporté par l'accumulation des activités
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées en matière de grands modèles, mais parce qu'il a construit, au cours de l'accumulation des affaires, un actif de données de comportement social à haute valeur ajoutée d'une grande profondeur et d'une grande ampleur. 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 à l'échelle de millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux d'implication des utilisateurs, couvrant plusieurs dimensions telles que le comportement des missions, les interactions avec les portefeuilles, les actifs on-chain, et le niveau d'engagement communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, incluant des publications sur Twitter, une activité sur Discord, la rétention sur Telegram, des transactions on-chain, des mises, et des positions, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle AI où "les données sont le carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire des Agents AI Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour continue et en temps réel des données
Port3 n'est pas une plateforme axée sur un seul produit, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant des scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de missions, la gouvernance communautaire et les interactions en chaîne. Cette coopération a non seulement apporté des comportements utilisateurs réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce aux canaux de données co-construits avec les parties prenantes du projet, Port3 continue d'absorber les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de captures statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "pool de matériaux d'entraînement" en évolution continue pour les modèles d'IA.
3.2.3 Former un ensemble de données dédié à l'entraînement des modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique aux agents sur la chaîne.
Comparé aux données Web2 générales, l'identité en chaîne des utilisateurs Web3, leurs chemins d'interaction et leurs comportements d'actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, ce qui rend difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquetage des comportements de Rankit, établit justement un chemin de correspondance entre les comportements en chaîne et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop dans le protocole B + publie un tweet + participe à la gouvernance une seconde fois", peut être modélisé comme une étiquette sémantique "participant actif" ou "premier évangéliste", permettant ainsi à l'agent IA de...
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DYORMaster
· 07-23 06:23
Encore un nouveau projet
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Blockblind
· 07-23 06:19
Encore un qui se fait prendre pour des cons sous le prétexte de l'IA
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ConfusedWhale
· 07-23 06:19
C'est encore un Se faire prendre pour des cons, n'est-ce pas ?
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NotSatoshi
· 07-23 06:17
Un autre joueur de data mining
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DiamondHands
· 07-23 06:01
Mining jusqu'à présent, je viens de miner des données.
Port3 Network construit une infrastructure de données sociales Web3 AI pour créer un cycle de capitalisation des comportements.
Des données sociales au cerveau AI : comment Port3 Network construit la Data Layer AI du monde Web3
1. Introduction
Dans le monde de Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données sur le comportement social des utilisateurs deviennent les "minerais numériques" les plus précieux de l'ère de l'IA, mais qui restent encore sous-exploités. Les données sociales générées chaque minute recèlent une immense valeur, qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité du Web3 est fragmentée : d'une part, les protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi connaissent une croissance explosive, et les utilisateurs génèrent une grande quantité de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolées, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquent d'intégration structurée, ce qui rend difficile la construction d'un profil unifié et leur véritable appel.
En même temps, l'essor de l'IA façonne rapidement l'ensemble du monde numérique. 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 de "données appelables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, une question émerge : si l'IA est l'avenir, qui construira la Data Layer et la base de décision du Web3 ? Port3 Network a donné une réponse assez ultime :
De la plateforme de tâches SoQuest à l'outil de notation des comportements sociaux Rankit, en passant par le langage d'exécution des 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 standardise également la reconnaissance des intentions, permettant aux données de devenir des "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.
Cet article va approfondir la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de token et sa logique de croissance, en explorant comment il établit un cercle de circulation des données pour les agents AI dans un monde Web3 fragmenté, et devient une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que Port3 2.1 ?
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 à l'aide d'un moteur d'IA, Port3 a créé un ensemble complet allant de la collecte de données (SoQuest), de l'évaluation structurée (Rankit), de la requête intelligente (OpenBQL) à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour l'assetisation des comportements en chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Fin de la levée de fonds de 3 millions de dollars lors de la première ronde de financement.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars
Octobre 2023 : Annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien de subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.
2.2.2 État de l'équipe
Max D.: Co-fondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; dispose d'une riche expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé chez Tencent et Viabtc Technology Limited en tant que développeur backend, possède plusieurs 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, on.meme, qui semblent dispersés, elle peut en réalité être résumée par 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 des données centrales construit par Port3 Network, une plateforme de capture de comportement des utilisateurs Web3 intégrant la distribution de tâches, la vérification 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 les interactions sur la chaîne et les chemins de comportement sur les plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram, Discord, et est compatible avec les comportements d'interaction sur 19 chaînes, y compris EVM, Solana, Aptos, Sui, tels que les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant l'un des systèmes de collecte de comportements les plus étendus dans le domaine du Web3.
D'ici 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 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 préétabli, ce qui améliore 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 toute la chaîne, et c'est aussi la source d'origine des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de l'AI Social Data Layer
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 comportementale structurée conçue spécifiquement pour les applications d'IA, et constitue également l'infrastructure de base pour que Port3 réalise la "monétisation du comportement" et la "financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles ( comme The Graph, Dune, etc., dont la conception vise à "interroger", la Data Layer de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir l'inférence et l'interaction en chaîne automatisées.
Le AI Social Data Layer intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données comportementales des tâches sociales, et se met à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant un système de données sociales dynamiques en auto-croissance. 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".
![De données sociales à cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 Applications 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, représentant l'"exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
Les capacités de Rankit et l'innovation des paradigmes :
Évaluation de la popularité sociale 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 la notation : grâce à l'analyse des sentiments par NLP et 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, le contrôle des risques de prêt, les transactions sur chaîne, etc.
Démonstration de scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écosystémiques USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets potentiels sur la chaîne BNB grâce à des cartes thermiques, à l'activité sociale et à la dynamique en chaîne, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs DeFi afin de capturer 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 vous dit aussi quoi faire.
OpenBQL : Langage d'exécution en chaîne axé 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 opérationnel pour le traitement, l'organisation et l'appel de toutes les données comportementales.
Rôle et mécanisme de BQL:
Couche de langue générale : 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", facilitant ainsi l'interaction entre les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : supporte le traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs en chaîne ) telles que les transactions, le staking, et l'ajout de liquidités (, qui est le noyau clé 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 la mise à jour et le calcul de données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel sur la chaîne" dans le monde Web3, permettant aux comportements en chaîne de passer du "niveau de code" au "niveau d'intention" ------ la machine n'exécute pas seulement les instructions que vous donnez, mais elle peut également comprendre votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche d'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 blockchain, couvrant divers scénarios tels que la prise de décision de trading, la publication de tâches, et l'exploitation communautaire.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme capable d'exécuter l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel" dans le domaine des données sociales Web3.
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.
![De données sociales à un cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 La moats de Port3 : le flywheel de croissance apporté par l'accumulation des activités
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées en matière de grands modèles, mais parce qu'il a construit, au cours de l'accumulation des affaires, un actif de données de comportement social à haute valeur ajoutée d'une grande profondeur et d'une grande ampleur. 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 à l'échelle de millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux d'implication des utilisateurs, couvrant plusieurs dimensions telles que le comportement des missions, les interactions avec les portefeuilles, les actifs on-chain, et le niveau d'engagement communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, incluant des publications sur Twitter, une activité sur Discord, la rétention sur Telegram, des transactions on-chain, des mises, et des positions, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle AI où "les données sont le carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire des Agents AI Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour continue et en temps réel des données
Port3 n'est pas une plateforme axée sur un seul produit, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant des scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de missions, la gouvernance communautaire et les interactions en chaîne. Cette coopération a non seulement apporté des comportements utilisateurs réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce aux canaux de données co-construits avec les parties prenantes du projet, Port3 continue d'absorber les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de captures statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "pool de matériaux d'entraînement" en évolution continue pour les modèles d'IA.
3.2.3 Former un ensemble de données dédié à l'entraînement des modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique aux agents sur la chaîne.
Comparé aux données Web2 générales, l'identité en chaîne des utilisateurs Web3, leurs chemins d'interaction et leurs comportements d'actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, ce qui rend difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquetage des comportements de Rankit, établit justement un chemin de correspondance entre les comportements en chaîne et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop dans le protocole B + publie un tweet + participe à la gouvernance une seconde fois", peut être modélisé comme une étiquette sémantique "participant actif" ou "premier évangéliste", permettant ainsi à l'agent IA de...