Từ dữ liệu xã hội đến bộ não AI: Port3 Network xây dựng lớp dữ liệu AI của Web3 như thế nào
1. Giới thiệu
Trong thế giới Web3, dữ liệu đang chuyển từ thông tin tĩnh thành tài sản động. Dữ liệu hành vi xã hội của người dùng trở thành "mỏ kỹ thuật số" có giá trị nhất nhưng chưa được khai thác đầy đủ trong thời đại AI. Dữ liệu xã hội được tạo ra từng giây từng phút chứa đựng giá trị to lớn, vẫn chưa được khai thác đầy đủ.
Thực tế của Web3 là phân tán: một mặt, DeFi, NFT, GameFi và các giao thức dọc khác tăng trưởng bùng nổ, người dùng tạo ra một lượng lớn dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi; mặt khác, những dữ liệu này rải rác trong các DApp, hồ sơ giao dịch và nền tảng xã hội cô lập, thiếu sự tích hợp có cấu trúc, khó xây dựng hình ảnh thống nhất và cũng không thể được gọi thực sự.
Đồng thời, sự trỗi dậy của AI đang nhanh chóng định hình lại toàn bộ thế giới kỹ thuật số. ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic, cùng với các dự án Agent được xây dựng trên Web3 như Autonolas, Morphpad, Mind Network... đều đưa ra tầm nhìn "dữ liệu có thể gọi + ý định có thể thực thi".
Trong bối cảnh như vậy, một câu hỏi nảy sinh: nếu AI là tương lai, ai sẽ xây dựng Lớp dữ liệu và nền tảng quyết định cho Web3? Port3 Network đã đưa ra một câu trả lời khá tối ưu:
Từ nền tảng nhiệm vụ SoQuest ban đầu, đến công cụ chấm điểm hành vi xã hội Rankit, và sau đó là ngôn ngữ thực thi ý định đa chuỗi OpenBQL, Port3 đã xây dựng một bộ "hạ tầng dữ liệu xã hội" lấy hành vi người dùng làm trung tâm, thân thiện với mô hình AI. Nó không chỉ tích hợp dữ liệu trên chuỗi và hành vi xã hội ngoài chuỗi, mà còn thông qua chuẩn hóa và nhận diện ý định, biến dữ liệu thành "mẫu hành động" mà các tác nhân có thể hiểu, gọi và thực hiện.
Nói cách khác, Port3 không còn là một nền tảng hoặc công cụ nhiệm vụ đơn lẻ, mà là đã chiếm giữ vị trí chiến lược của "Bộ não dữ liệu Web3" trước khi các câu chuyện về chủ quyền dữ liệu, danh tính trên chuỗi, tài chính xã hội chưa thực sự được tích hợp.
Bài viết này sẽ phân tích sâu về ma trận sản phẩm, lợi thế công nghệ, cơ chế token và logic tăng trưởng của Port3, khám phá cách nó thiết lập một vòng tuần hoàn dữ liệu hướng tới AI Agent trong thế giới Web3 phân mảnh, và trở thành cơ sở hạ tầng bí mật cho xu hướng nghìn tỷ tiếp theo.
2. Giới thiệu dự án
2.1 Port3 là gì?
Port3 Network là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu xã hội Web3 được điều khiển bởi AI, nhằm xây dựng một lớp dữ liệu xã hội có thể lập trình và gọi được qua các chuỗi. Bằng cách tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng từ Web2 và Web3, và hỗ trợ bởi động cơ AI để xử lý chuẩn hóa, Port3 đã tạo ra một vòng khép kín hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu (SoQuest), đánh giá có cấu trúc (Rankit), truy vấn thông minh (OpenBQL) đến gọi Agent (Ailliance.ai), trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho việc tài sản hóa hành vi trên chuỗi trong kỷ nguyên AI.
2.2 Tổng quan dự án
2.2.1 Tình hình tài chính
Tháng 2 năm 2023: Hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3 triệu USD
Tháng 8 năm 2023: Nhận được vòng tài trợ mới trị giá hàng triệu đô la.
Tháng 10 năm 2023: Công bố nhận được đầu tư từ DWF Labs, và nhận được hỗ trợ tài trợ từ Binance Labs, Mask Network và Aptos.
2.2.2 Tình hình đội ngũ
Max D.: Đồng sáng lập, có kinh nghiệm làm việc tại Apple; sở hữu kinh nghiệm phong phú trong việc ươm tạo dự án Web3 và mở rộng hệ sinh thái.
Anthony Deng: Đồng sáng lập, từng làm việc tại Tencent và Viabtc Technology Limited trong lĩnh vực phát triển backend, có nhiều năm kinh nghiệm trong thiết kế hệ thống có độ đồng thời cao và kiến trúc phân tán.
3. Tầm nhìn của Port3: từ "nền tảng nhiệm vụ" đến "Lớp dữ liệu xã hội AI"
Ma trận sản phẩm của Port3 bao gồm nhiều mô-đun con như SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, có vẻ phân tán, nhưng thực tế có thể được tổng hợp thành một dòng chính cốt lõi: "Hành vi chính là tài sản, Port3 chịu trách nhiệm cho dòng chảy dữ liệu từ thu thập đến chuyển đổi."
3.1 Cơ sở hạ tầng cốt lõi Port3
3.1.1 Lớp dữ liệu - SoQuest
SoQuest là cổng dữ liệu cốt lõi được xây dựng bởi Port3 Network, là một nền tảng thu thập hành vi người dùng Web3 kết hợp phân phối nhiệm vụ, xác minh hành vi, tăng trưởng cộng đồng và thu thập dữ liệu. Bản chất của nó là một hệ thống tạo dữ liệu với cơ chế kích hoạt bằng nhiệm vụ, đối tượng thu thập là hành vi xã hội của người dùng, kết nối các con đường hành vi giữa tương tác trên chuỗi và nền tảng xã hội Web2.
SoQuest hỗ trợ các nền tảng Web2 chính như Twitter, Telegram, Discord và tương thích với các hành vi tương tác trên 19 chuỗi như EVM, Solana, Aptos, Sui, bao gồm giao dịch, ủy quyền, mint NFT, tạo thành một trong những hệ thống thu thập hành vi rộng nhất trong lĩnh vực Web3.
Đến giữa năm 2025, Port3 Network đã thu thập được hơn 6 triệu người dùng và 7,000 dự án dữ liệu động, phạm vi dữ liệu đã vượt qua 10 triệu người dùng tiền điện tử. Đã tạo ra một lượng lớn hồ sơ hành vi người dùng và sự kiện tương tác xã hội trên chuỗi, xây dựng một cơ sở dữ liệu hành vi xã hội Web3 thực tế, đa chiều và tần suất cao.
Để nâng cao khả năng mở rộng của nền tảng và khả năng thu thập dữ liệu, SoQuest đã ra mắt mô-đun QaaS(Quest-as-a-Service), cho phép các dự án nhúng hệ thống nhiệm vụ vào ứng dụng dApp hoặc Telegram Mini App của riêng họ. Năm 2025, sẽ mở rộng API xác thực, cho phép hoàn thành việc nhúng logic xác thực mà không cần mẫu trước, nâng cao đáng kể tính chuẩn hóa và tính phổ quát của hệ thống nhiệm vụ.
SoQuest không chỉ là một nền tảng nhiệm vụ, mà còn là điểm khởi đầu cho chuỗi hành vi tài sản đóng của Port3, cũng là nguồn gốc nguyên thủy của dữ liệu ngữ nghĩa hành vi cần thiết cho suy luận AI.
3.1.2 Dữ liệu lắng đọng - Lớp dữ liệu xã hội AI
Dữ liệu hành vi người dùng mà SoQuest thu thập cuối cùng được lắng đọng vào mô-đun cốt lõi của Mạng Port3 - Lớp dữ liệu Xã hội AI, đây là một cơ sở dữ liệu hành vi có cấu trúc được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, cũng là cơ sở hạ tầng nền tảng để Port3 thực hiện "tài sản hóa hành vi" và "tài chính hóa thông tin (InfoFi)".
Khác với các nền tảng dữ liệu chuỗi truyền thống ( như The Graph, Dune, v.v. ) với tư duy thiết kế nhằm "truy vấn", lớp dữ liệu của Port3 tập trung vào: làm thế nào để dữ liệu được sử dụng cho các mô hình AI và hỗ trợ suy diễn và tương tác chuỗi tự động.
Lớp dữ liệu xã hội AI tích hợp hàng triệu bản ghi tương tác trên chuỗi và dữ liệu hành vi nhiệm vụ xã hội, và liên tục được cập nhật theo thời gian thực thông qua các mô-đun ứng dụng như SoQuest, Rankit, xây dựng một hệ thống dữ liệu xã hội động tự phát triển không ngừng. Đây là trung tâm nhận thức hành vi của Port3, cấu trúc và ngữ nghĩa hóa dữ liệu hành vi phức tạp trên chuỗi và ngoài chuỗi, cung cấp "nhiên liệu dữ liệu có thể hiểu, có thể kết hợp, có thể gọi" cho các tác nhân thông minh.
3.1.3 Lớp dữ liệu ứng dụng - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Hệ thống AI Agent
Rankit: Công cụ phân tích hành vi xã hội dựa trên AI
Rankit là ứng dụng flagship của khả năng dữ liệu xã hội Port3, là "thực thi trực quan" của khả năng dữ liệu BQL trên lớp AI.
Khả năng của Rankit và sự đổi mới về khuôn mẫu:
Điểm số nhiệt độ xã hội đa nền tảng: Tổng hợp tín hiệu xã hội từ Twitter, Telegram, Discord và các nền tảng khác, nhận diện các xu hướng chính, dự án nổi bật và sự chuyển biến cảm xúc trong thế giới Web3.
Nhận diện ngữ nghĩa và mô hình đánh giá: Thông qua NLP và phân tích cảm xúc của mô hình lớn, sẽ chuyển đổi trọng tâm thảo luận, ảnh hưởng của KOL, độ tin cậy của người dùng thành các chỉ số có cấu trúc, được sử dụng cho quản trị cộng đồng, quản lý rủi ro cho vay, giao dịch trên chuỗi và các tình huống khác.
Mô hình ứng dụng trong các lĩnh vực cụ thể: chẳng hạn như động cơ dữ liệu sinh thái USD1 mới được ra mắt, thông qua bản đồ nhiệt, mức độ hoạt động xã hội và động lực trên chuỗi, theo dõi thời gian thực các dự án tiềm năng trên BNB Chain, trở thành la bàn thông minh để người dùng DeFi nắm bắt Alpha.
Dưới sự hỗ trợ của Rankit, Port3 không chỉ cung cấp dữ liệu mà còn cung cấp "dữ liệu giải thích" - không chỉ cho bạn biết điều gì đã xảy ra mà còn cho bạn biết nên làm gì.
OpenBQL: Ngôn ngữ thực thi trên chuỗi dựa trên ý định
Nếu SoQuest là Lớp dữ liệu, thì BQL(Blockchain Quest Language) chính là vỏ não dữ liệu của Port3, là lõi ngữ nghĩa và động cơ vận hành cho tất cả dữ liệu hành vi được chế biến, tổ chức và gọi.
Vai trò và cơ chế của BQL:
Lớp ngôn ngữ chung: BQL cung cấp cấu trúc truy vấn thân thiện với ngôn ngữ tự nhiên, cho phép nhà phát triển hoặc Agent thực hiện các thao tác trên chuỗi thực tế với các lệnh như "mua NFT trên chuỗi Aptos" , kết nối môi trường đa chuỗi EVM, BTC, Solana.
Lớp thực thi chuẩn hóa: hỗ trợ thao tác tài sản trên chuỗi ( như giao dịch, đặt cọc, thêm tính thanh khoản ) xử lý tự động một nhấn, là trung tâm chính của tự động hóa hành vi trên chuỗi.
Trình trích xuất ngữ nghĩa dữ liệu: cung cấp hỗ trợ dữ liệu cấu trúc tiêu chuẩn cho mô hình AI và Agent, thực hiện cập nhật và tính toán dữ liệu tần suất cao cần thiết cho việc tài chính hóa thông tin (InfoFi).
Thông qua BQL, Port3 đang thúc đẩy việc xây dựng một "giao thức ngôn ngữ tự nhiên trên chuỗi" mới trong thế giới Web3, giúp hành vi trên chuỗi từ "Lớp dữ liệu" nâng lên "Lớp ý định" -- máy không chỉ thực hiện lệnh bạn nói, mà còn hiểu được ý định của bạn.
Khả năng kết nối AI Agent: Ailliance.ai
Port3 đang xây dựng một lớp API Agent chung, nhà phát triển có thể gọi trực tiếp dữ liệu có cấu trúc được tạo bởi Rankit/SoQuest/OpenBQL hoặc thực hiện lệnh.
Ứng dụng bao gồm trợ lý đầu tư tự động, robot tương tác, trợ lý thông minh trong trò chơi blockchain, bao phủ nhiều bối cảnh như quyết định giao dịch, phát hành nhiệm vụ, vận hành cộng đồng.
Cấu trúc sản phẩm toàn bộ này khiến Port3 trở thành nền tảng duy nhất trong lĩnh vực dữ liệu xã hội Web3, có khả năng "từ thu thập → phân tích → ứng dụng → gọi" trong toàn bộ quy trình.
Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một mạng lưới giao thức tiêu chuẩn Web3 AI dựa trên dữ liệu hành vi, cho phép AI Agent hiểu, nhận diện và thao tác với tài sản trên chuỗi.
3.2 Lớp dữ liệu Port3: vòng quay tăng trưởng từ việc tích lũy kinh doanh
Port3 có thể chiếm lĩnh vị trí tiên phong trong câu chuyện Web3 AI, nguyên nhân chính không phải do nó sở hữu khả năng mô hình lớn tiên tiến, mà là do trong quá trình tích lũy kinh doanh, nó đã xây dựng được tài sản dữ liệu hành vi xã hội có giá trị cao với chiều sâu và chiều rộng rất lớn. Ưu thế dữ liệu này đã tạo ra nền tảng độc nhất cho các ứng dụng AI của Port3, xây dựng Agent và đào tạo mô hình:
3.2.1. Dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi ở cấp độ hàng triệu
Dựa vào việc vận hành nền tảng nhiệm vụ SoQuest kéo dài ba năm, Port3 đã tích lũy được hơn 10 triệu mức độ người dùng tham gia, bao phủ nhiều khía cạnh như hành vi nhiệm vụ, tương tác ví, tài sản trên chuỗi, mức độ tham gia cộng đồng, v.v. Những dữ liệu này trải dài qua Web2 và Web3, như bài đăng trên Twitter, hoạt động trên Discord, tỷ lệ giữ chân trên Telegram, giao dịch trên chuỗi, staking, nắm giữ, v.v., tạo thành một biểu đồ hành vi xã hội cực kỳ dày đặc. Trong bối cảnh mô hình AI hiện tại "dữ liệu là nhiên liệu", loại dữ liệu hành vi có cấu trúc và tương tác tần suất cao này chắc chắn là nguồn tài nguyên đầu vào quý giá nhất để xây dựng Web3 AI Agent.
3.2.2 Hợp tác sâu với hàng nghìn dự án, dữ liệu được cập nhật liên tục và theo thời gian thực
Port3 không phải là một nền tảng hướng đến sản phẩm đơn lẻ, mà đã thiết lập mối quan hệ hợp tác với hơn 7000+ dự án Web3, bao gồm phát hành airdrop, thiết kế nhiệm vụ, quản trị cộng đồng, tương tác trên chuỗi và nhiều cảnh khác. Sự hợp tác này không chỉ mang lại hành vi người dùng thực tế mà còn đảm bảo sự đa dạng và tính thời gian thực của nguồn dữ liệu. Thông qua các kênh dữ liệu được xây dựng cùng với các bên dự án, Port3 không ngừng hấp thụ các xu hướng sinh thái và người dùng mới nhất, xây dựng một động cơ dữ liệu phát triển linh hoạt, thay vì một bộ ảnh tĩnh. Khả năng cập nhật dữ liệu này cung cấp cho mô hình AI một "bể tài liệu huấn luyện" để tiến hóa liên tục.
3.2.3 Hình thành tập dữ liệu đào tạo mô hình AI chuyên dụng, cung cấp hỗ trợ ngữ nghĩa cho Agent trên chuỗi
So với dữ liệu Web2 thông dụng, danh tính trên chuỗi, đường đi tương tác và hành vi tài sản của người dùng Web3 có tính ẩn danh cao và cấu trúc phức tạp, mô hình truyền thống khó thích ứng. Trong khi đó, Port3 chính xác thông qua hệ thống nhận dạng ngữ nghĩa và nhãn hành vi của Rankit, đã kết nối được đường đi ánh xạ giữa hành vi trên chuỗi và ngữ nghĩa ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: "Ví A tham gia airdrop trong giao thức B +
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-de132ec3
· 1phút trước
tất cả altcoin thậm chí cả AI đều là memecoin...đầu tư tốt nhất là meme có văn hóa và cộng đồng mạnh, ngoài ra là vô nghĩa
Port3 Network xây dựng Lớp dữ liệu AI Web3 tạo ra vòng khép kín tài sản hành vi
Từ dữ liệu xã hội đến bộ não AI: Port3 Network xây dựng lớp dữ liệu AI của Web3 như thế nào
1. Giới thiệu
Trong thế giới Web3, dữ liệu đang chuyển từ thông tin tĩnh thành tài sản động. Dữ liệu hành vi xã hội của người dùng trở thành "mỏ kỹ thuật số" có giá trị nhất nhưng chưa được khai thác đầy đủ trong thời đại AI. Dữ liệu xã hội được tạo ra từng giây từng phút chứa đựng giá trị to lớn, vẫn chưa được khai thác đầy đủ.
Thực tế của Web3 là phân tán: một mặt, DeFi, NFT, GameFi và các giao thức dọc khác tăng trưởng bùng nổ, người dùng tạo ra một lượng lớn dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi; mặt khác, những dữ liệu này rải rác trong các DApp, hồ sơ giao dịch và nền tảng xã hội cô lập, thiếu sự tích hợp có cấu trúc, khó xây dựng hình ảnh thống nhất và cũng không thể được gọi thực sự.
Đồng thời, sự trỗi dậy của AI đang nhanh chóng định hình lại toàn bộ thế giới kỹ thuật số. ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic, cùng với các dự án Agent được xây dựng trên Web3 như Autonolas, Morphpad, Mind Network... đều đưa ra tầm nhìn "dữ liệu có thể gọi + ý định có thể thực thi".
Trong bối cảnh như vậy, một câu hỏi nảy sinh: nếu AI là tương lai, ai sẽ xây dựng Lớp dữ liệu và nền tảng quyết định cho Web3? Port3 Network đã đưa ra một câu trả lời khá tối ưu:
Từ nền tảng nhiệm vụ SoQuest ban đầu, đến công cụ chấm điểm hành vi xã hội Rankit, và sau đó là ngôn ngữ thực thi ý định đa chuỗi OpenBQL, Port3 đã xây dựng một bộ "hạ tầng dữ liệu xã hội" lấy hành vi người dùng làm trung tâm, thân thiện với mô hình AI. Nó không chỉ tích hợp dữ liệu trên chuỗi và hành vi xã hội ngoài chuỗi, mà còn thông qua chuẩn hóa và nhận diện ý định, biến dữ liệu thành "mẫu hành động" mà các tác nhân có thể hiểu, gọi và thực hiện.
Nói cách khác, Port3 không còn là một nền tảng hoặc công cụ nhiệm vụ đơn lẻ, mà là đã chiếm giữ vị trí chiến lược của "Bộ não dữ liệu Web3" trước khi các câu chuyện về chủ quyền dữ liệu, danh tính trên chuỗi, tài chính xã hội chưa thực sự được tích hợp.
Bài viết này sẽ phân tích sâu về ma trận sản phẩm, lợi thế công nghệ, cơ chế token và logic tăng trưởng của Port3, khám phá cách nó thiết lập một vòng tuần hoàn dữ liệu hướng tới AI Agent trong thế giới Web3 phân mảnh, và trở thành cơ sở hạ tầng bí mật cho xu hướng nghìn tỷ tiếp theo.
2. Giới thiệu dự án
2.1 Port3 là gì?
Port3 Network là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu xã hội Web3 được điều khiển bởi AI, nhằm xây dựng một lớp dữ liệu xã hội có thể lập trình và gọi được qua các chuỗi. Bằng cách tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng từ Web2 và Web3, và hỗ trợ bởi động cơ AI để xử lý chuẩn hóa, Port3 đã tạo ra một vòng khép kín hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu (SoQuest), đánh giá có cấu trúc (Rankit), truy vấn thông minh (OpenBQL) đến gọi Agent (Ailliance.ai), trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho việc tài sản hóa hành vi trên chuỗi trong kỷ nguyên AI.
2.2 Tổng quan dự án
2.2.1 Tình hình tài chính
Tháng 2 năm 2023: Hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3 triệu USD
Tháng 8 năm 2023: Nhận được vòng tài trợ mới trị giá hàng triệu đô la.
Tháng 10 năm 2023: Công bố nhận được đầu tư từ DWF Labs, và nhận được hỗ trợ tài trợ từ Binance Labs, Mask Network và Aptos.
2.2.2 Tình hình đội ngũ
Max D.: Đồng sáng lập, có kinh nghiệm làm việc tại Apple; sở hữu kinh nghiệm phong phú trong việc ươm tạo dự án Web3 và mở rộng hệ sinh thái.
Anthony Deng: Đồng sáng lập, từng làm việc tại Tencent và Viabtc Technology Limited trong lĩnh vực phát triển backend, có nhiều năm kinh nghiệm trong thiết kế hệ thống có độ đồng thời cao và kiến trúc phân tán.
3. Tầm nhìn của Port3: từ "nền tảng nhiệm vụ" đến "Lớp dữ liệu xã hội AI"
Ma trận sản phẩm của Port3 bao gồm nhiều mô-đun con như SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, có vẻ phân tán, nhưng thực tế có thể được tổng hợp thành một dòng chính cốt lõi: "Hành vi chính là tài sản, Port3 chịu trách nhiệm cho dòng chảy dữ liệu từ thu thập đến chuyển đổi."
3.1 Cơ sở hạ tầng cốt lõi Port3
3.1.1 Lớp dữ liệu - SoQuest
SoQuest là cổng dữ liệu cốt lõi được xây dựng bởi Port3 Network, là một nền tảng thu thập hành vi người dùng Web3 kết hợp phân phối nhiệm vụ, xác minh hành vi, tăng trưởng cộng đồng và thu thập dữ liệu. Bản chất của nó là một hệ thống tạo dữ liệu với cơ chế kích hoạt bằng nhiệm vụ, đối tượng thu thập là hành vi xã hội của người dùng, kết nối các con đường hành vi giữa tương tác trên chuỗi và nền tảng xã hội Web2.
SoQuest hỗ trợ các nền tảng Web2 chính như Twitter, Telegram, Discord và tương thích với các hành vi tương tác trên 19 chuỗi như EVM, Solana, Aptos, Sui, bao gồm giao dịch, ủy quyền, mint NFT, tạo thành một trong những hệ thống thu thập hành vi rộng nhất trong lĩnh vực Web3.
Đến giữa năm 2025, Port3 Network đã thu thập được hơn 6 triệu người dùng và 7,000 dự án dữ liệu động, phạm vi dữ liệu đã vượt qua 10 triệu người dùng tiền điện tử. Đã tạo ra một lượng lớn hồ sơ hành vi người dùng và sự kiện tương tác xã hội trên chuỗi, xây dựng một cơ sở dữ liệu hành vi xã hội Web3 thực tế, đa chiều và tần suất cao.
Để nâng cao khả năng mở rộng của nền tảng và khả năng thu thập dữ liệu, SoQuest đã ra mắt mô-đun QaaS(Quest-as-a-Service), cho phép các dự án nhúng hệ thống nhiệm vụ vào ứng dụng dApp hoặc Telegram Mini App của riêng họ. Năm 2025, sẽ mở rộng API xác thực, cho phép hoàn thành việc nhúng logic xác thực mà không cần mẫu trước, nâng cao đáng kể tính chuẩn hóa và tính phổ quát của hệ thống nhiệm vụ.
SoQuest không chỉ là một nền tảng nhiệm vụ, mà còn là điểm khởi đầu cho chuỗi hành vi tài sản đóng của Port3, cũng là nguồn gốc nguyên thủy của dữ liệu ngữ nghĩa hành vi cần thiết cho suy luận AI.
3.1.2 Dữ liệu lắng đọng - Lớp dữ liệu xã hội AI
Dữ liệu hành vi người dùng mà SoQuest thu thập cuối cùng được lắng đọng vào mô-đun cốt lõi của Mạng Port3 - Lớp dữ liệu Xã hội AI, đây là một cơ sở dữ liệu hành vi có cấu trúc được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, cũng là cơ sở hạ tầng nền tảng để Port3 thực hiện "tài sản hóa hành vi" và "tài chính hóa thông tin (InfoFi)".
Khác với các nền tảng dữ liệu chuỗi truyền thống ( như The Graph, Dune, v.v. ) với tư duy thiết kế nhằm "truy vấn", lớp dữ liệu của Port3 tập trung vào: làm thế nào để dữ liệu được sử dụng cho các mô hình AI và hỗ trợ suy diễn và tương tác chuỗi tự động.
Lớp dữ liệu xã hội AI tích hợp hàng triệu bản ghi tương tác trên chuỗi và dữ liệu hành vi nhiệm vụ xã hội, và liên tục được cập nhật theo thời gian thực thông qua các mô-đun ứng dụng như SoQuest, Rankit, xây dựng một hệ thống dữ liệu xã hội động tự phát triển không ngừng. Đây là trung tâm nhận thức hành vi của Port3, cấu trúc và ngữ nghĩa hóa dữ liệu hành vi phức tạp trên chuỗi và ngoài chuỗi, cung cấp "nhiên liệu dữ liệu có thể hiểu, có thể kết hợp, có thể gọi" cho các tác nhân thông minh.
3.1.3 Lớp dữ liệu ứng dụng - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Hệ thống AI Agent
Rankit: Công cụ phân tích hành vi xã hội dựa trên AI
Rankit là ứng dụng flagship của khả năng dữ liệu xã hội Port3, là "thực thi trực quan" của khả năng dữ liệu BQL trên lớp AI.
Khả năng của Rankit và sự đổi mới về khuôn mẫu:
Điểm số nhiệt độ xã hội đa nền tảng: Tổng hợp tín hiệu xã hội từ Twitter, Telegram, Discord và các nền tảng khác, nhận diện các xu hướng chính, dự án nổi bật và sự chuyển biến cảm xúc trong thế giới Web3.
Nhận diện ngữ nghĩa và mô hình đánh giá: Thông qua NLP và phân tích cảm xúc của mô hình lớn, sẽ chuyển đổi trọng tâm thảo luận, ảnh hưởng của KOL, độ tin cậy của người dùng thành các chỉ số có cấu trúc, được sử dụng cho quản trị cộng đồng, quản lý rủi ro cho vay, giao dịch trên chuỗi và các tình huống khác.
Mô hình ứng dụng trong các lĩnh vực cụ thể: chẳng hạn như động cơ dữ liệu sinh thái USD1 mới được ra mắt, thông qua bản đồ nhiệt, mức độ hoạt động xã hội và động lực trên chuỗi, theo dõi thời gian thực các dự án tiềm năng trên BNB Chain, trở thành la bàn thông minh để người dùng DeFi nắm bắt Alpha.
Dưới sự hỗ trợ của Rankit, Port3 không chỉ cung cấp dữ liệu mà còn cung cấp "dữ liệu giải thích" - không chỉ cho bạn biết điều gì đã xảy ra mà còn cho bạn biết nên làm gì.
OpenBQL: Ngôn ngữ thực thi trên chuỗi dựa trên ý định
Nếu SoQuest là Lớp dữ liệu, thì BQL(Blockchain Quest Language) chính là vỏ não dữ liệu của Port3, là lõi ngữ nghĩa và động cơ vận hành cho tất cả dữ liệu hành vi được chế biến, tổ chức và gọi.
Vai trò và cơ chế của BQL:
Lớp ngôn ngữ chung: BQL cung cấp cấu trúc truy vấn thân thiện với ngôn ngữ tự nhiên, cho phép nhà phát triển hoặc Agent thực hiện các thao tác trên chuỗi thực tế với các lệnh như "mua NFT trên chuỗi Aptos" , kết nối môi trường đa chuỗi EVM, BTC, Solana.
Lớp thực thi chuẩn hóa: hỗ trợ thao tác tài sản trên chuỗi ( như giao dịch, đặt cọc, thêm tính thanh khoản ) xử lý tự động một nhấn, là trung tâm chính của tự động hóa hành vi trên chuỗi.
Trình trích xuất ngữ nghĩa dữ liệu: cung cấp hỗ trợ dữ liệu cấu trúc tiêu chuẩn cho mô hình AI và Agent, thực hiện cập nhật và tính toán dữ liệu tần suất cao cần thiết cho việc tài chính hóa thông tin (InfoFi).
Thông qua BQL, Port3 đang thúc đẩy việc xây dựng một "giao thức ngôn ngữ tự nhiên trên chuỗi" mới trong thế giới Web3, giúp hành vi trên chuỗi từ "Lớp dữ liệu" nâng lên "Lớp ý định" -- máy không chỉ thực hiện lệnh bạn nói, mà còn hiểu được ý định của bạn.
Khả năng kết nối AI Agent: Ailliance.ai
Port3 đang xây dựng một lớp API Agent chung, nhà phát triển có thể gọi trực tiếp dữ liệu có cấu trúc được tạo bởi Rankit/SoQuest/OpenBQL hoặc thực hiện lệnh.
Ứng dụng bao gồm trợ lý đầu tư tự động, robot tương tác, trợ lý thông minh trong trò chơi blockchain, bao phủ nhiều bối cảnh như quyết định giao dịch, phát hành nhiệm vụ, vận hành cộng đồng.
Cấu trúc sản phẩm toàn bộ này khiến Port3 trở thành nền tảng duy nhất trong lĩnh vực dữ liệu xã hội Web3, có khả năng "từ thu thập → phân tích → ứng dụng → gọi" trong toàn bộ quy trình.
Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một mạng lưới giao thức tiêu chuẩn Web3 AI dựa trên dữ liệu hành vi, cho phép AI Agent hiểu, nhận diện và thao tác với tài sản trên chuỗi.
3.2 Lớp dữ liệu Port3: vòng quay tăng trưởng từ việc tích lũy kinh doanh
Port3 có thể chiếm lĩnh vị trí tiên phong trong câu chuyện Web3 AI, nguyên nhân chính không phải do nó sở hữu khả năng mô hình lớn tiên tiến, mà là do trong quá trình tích lũy kinh doanh, nó đã xây dựng được tài sản dữ liệu hành vi xã hội có giá trị cao với chiều sâu và chiều rộng rất lớn. Ưu thế dữ liệu này đã tạo ra nền tảng độc nhất cho các ứng dụng AI của Port3, xây dựng Agent và đào tạo mô hình:
3.2.1. Dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi ở cấp độ hàng triệu
Dựa vào việc vận hành nền tảng nhiệm vụ SoQuest kéo dài ba năm, Port3 đã tích lũy được hơn 10 triệu mức độ người dùng tham gia, bao phủ nhiều khía cạnh như hành vi nhiệm vụ, tương tác ví, tài sản trên chuỗi, mức độ tham gia cộng đồng, v.v. Những dữ liệu này trải dài qua Web2 và Web3, như bài đăng trên Twitter, hoạt động trên Discord, tỷ lệ giữ chân trên Telegram, giao dịch trên chuỗi, staking, nắm giữ, v.v., tạo thành một biểu đồ hành vi xã hội cực kỳ dày đặc. Trong bối cảnh mô hình AI hiện tại "dữ liệu là nhiên liệu", loại dữ liệu hành vi có cấu trúc và tương tác tần suất cao này chắc chắn là nguồn tài nguyên đầu vào quý giá nhất để xây dựng Web3 AI Agent.
3.2.2 Hợp tác sâu với hàng nghìn dự án, dữ liệu được cập nhật liên tục và theo thời gian thực
Port3 không phải là một nền tảng hướng đến sản phẩm đơn lẻ, mà đã thiết lập mối quan hệ hợp tác với hơn 7000+ dự án Web3, bao gồm phát hành airdrop, thiết kế nhiệm vụ, quản trị cộng đồng, tương tác trên chuỗi và nhiều cảnh khác. Sự hợp tác này không chỉ mang lại hành vi người dùng thực tế mà còn đảm bảo sự đa dạng và tính thời gian thực của nguồn dữ liệu. Thông qua các kênh dữ liệu được xây dựng cùng với các bên dự án, Port3 không ngừng hấp thụ các xu hướng sinh thái và người dùng mới nhất, xây dựng một động cơ dữ liệu phát triển linh hoạt, thay vì một bộ ảnh tĩnh. Khả năng cập nhật dữ liệu này cung cấp cho mô hình AI một "bể tài liệu huấn luyện" để tiến hóa liên tục.
3.2.3 Hình thành tập dữ liệu đào tạo mô hình AI chuyên dụng, cung cấp hỗ trợ ngữ nghĩa cho Agent trên chuỗi
So với dữ liệu Web2 thông dụng, danh tính trên chuỗi, đường đi tương tác và hành vi tài sản của người dùng Web3 có tính ẩn danh cao và cấu trúc phức tạp, mô hình truyền thống khó thích ứng. Trong khi đó, Port3 chính xác thông qua hệ thống nhận dạng ngữ nghĩa và nhãn hành vi của Rankit, đã kết nối được đường đi ánh xạ giữa hành vi trên chuỗi và ngữ nghĩa ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: "Ví A tham gia airdrop trong giao thức B +