Des données sociales au cerveau IA : comment Port3 Network construit la Data Layer IA de Web3
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 les "minéraux numériques" les plus précieux mais encore peu exploités de l'ère de l'IA. Les données sociales générées à chaque instant contiennent une immense valeur, qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi connaissent une croissance explosive, les utilisateurs générant 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, rendant difficile la construction d'une image unifiée, et ne peuvent pas être réellement exploitées.
En même temps, l'essor de l'IA redessine rapidement l'ensemble du monde numérique. 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 Data Layer et la base de décision de Web3 ? Port3 Network donne une réponse assez ultime :
De la plateforme de tâches SoQuest à l'engin 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 adaptée aux modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais également, grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, transforme les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, appeler et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil unique, mais a pris position stratégiquement en tant que "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, son fossé technologique, son mécanisme de token et sa logique de croissance, en explorant comment il établit un cercle de circulation de données orienté vers les agents d'IA 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 normalisant grâce à un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), aux requêtes intelligentes (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une installation 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 : Terminer un financement de 3 millions de dollars lors de la levée de fonds de démarrage.
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 Équipe
Max D.: Co-fondateur, ayant de l'expérience chez Apple; possède une vaste expérience dans l'incubation de projets Web3 et l'expansion de l'écosystème.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé en tant que développeur backend chez Tencent et Viabtc Technology Limited, avec plusieurs années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architectures distribuées.
3. La vision de Port3 : de "plateforme de tâches" à "couche de données sociales AI"
La matrice de produits de Port3 comprend plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL et on.meme. Bien qu'ils semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés autour d'une ligne directrice centrale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable de la boucle de flux de données allant de la collecte à la conversion."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Data Layer - SoQuest
SoQuest est la porte d'entrée principale des données construite par Port3 Network, une plateforme Web3 de capture de comportement utilisateur qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance de la communauté et la collecte de données. Sa nature est un système de génération de données dont le mécanisme de déclenchement est basé sur des tâches et dont l'objet de collecte est le comportement social des utilisateurs, établissant un lien entre les interactions sur la blockchain et les chemins de comportement des plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 comme Twitter, Telegram et Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes telles qu'EVM, Solana, Aptos et Sui, y compris les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
D'ici le milieu de 2025, 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 le système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, l'API de validation sera davantage ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle prédéfini, 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 originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de dépôt - AI 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 spécialement conçue pour les applications IA. C'est également l'infrastructure de base permettant à Port3 de réaliser "l'activation des comportements" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données sur chaîne traditionnelles ( comme The Graph, Dune, etc., qui ont une approche de conception axée sur la "requête", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir l'inférence et l'interaction sur chaîne exécutées automatiquement.
Le Data Layer Social AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions 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, 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 un cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network va-t-il créer 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 AI Agent
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 :
Note de popularité sociale multiplateforme : Intégrant 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 des scores : grâce à l'analyse des émotions par NLP et des grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs sont transformés en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêts, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de mise en œuvre dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui interconnecte les cartes thermiques, l'activité sociale et l'élan sur la chaîne, permettant de suivre en temps réel les projets prometteurs sur BNB Chain, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs 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.
![De données sociales à un cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il créer pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
OpenBQL : langage d'exécution en 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 tous les traitements, l'organisation et l'appel des données comportementales.
Rôle et 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", en intégrant des environnements multi-chaînes EVM, BTC, Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge le traitement automatisé des opérations d'actifs en chaîne ) telles que les transactions, le staking, l'ajout de liquidités ( par un simple clic, représentant le centre névralgique de l'automatisation des comportements en chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard aux modèles AI et aux agents, permettant la mise à jour et le calcul fréquents des données nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Avec BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde Web3, permettant aux comportements on-chain de passer du "Data Layer" au "niveau d'intention" -- la machine exécute non seulement les instructions que vous donnez, mais comprend également vos intentions.
Capacité d'intégration de l'Agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche 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 de la communauté.
Cette structure de produit fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3 capable de gérer l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
Son objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'AI Agent de comprendre, d'identifier et d'opérer des actifs sur la chaîne.
![Des données sociales au cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network construira-t-il pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4b8f5aae018584aeb3956b96e0c8303d.webp(
) 3.2 La digue de Port3 : le flywheel de croissance apporté par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de sa capacité à utiliser des modèles avancés, mais parce qu'elle a construit, au cours de l'accumulation des affaires, des actifs de données de comportement social de haute valeur d'une profondeur et d'une largeur exceptionnelles. Cet avantage en matière de données pose une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
3.2.1. Données de comportement on-chain et off-chain à l'échelle des millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de tâches SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux de participation utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de tâches, les interactions de portefeuille, les actifs en chaîne et le niveau de participation de la communauté. Ces données traversent Web2 et Web3, telles que 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 du modèle AI où "les données sont le combustible", 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 Coopération approfondie avec des milliers de projets, mise à jour continue des données en temps réel
Port3 n'est pas une plateforme axée sur un seul produit, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant plusieurs scénarios tels que l'émission d'airdrop, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et l'interaction sur la chaîne. Cette collaboration a non seulement apporté des comportements d'utilisateurs réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce aux canaux de données co-construits avec les partenaires de projet, Port3 absorbe en permanence les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de clichés statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "pool de matériel d'entraînement" en constante évolution pour les modèles d'IA.
3.2.3 Formation d'un ensemble de données dédié à l'entraînement des modèles AI, fournissant un soutien sémantique aux Agents sur la chaîne
Comparé aux données Web2 générales, l'identité on-chain, le chemin d'interaction et le comportement des actifs des utilisateurs Web3 présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, rendant difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquetage comportemental de Rankit, a justement établi le chemin de correspondance entre le comportement on-chain et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à l'airdrop dans le protocole B +"
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GateUser-de132ec3
· Il y a 7h
tous les altcoins même l'IA sont des memecoins... le meilleur investissement est le meme qui a une culture et une communauté fortes, à part ça c'est des absurdités.
Voir l'originalRépondre0
HallucinationGrower
· 07-26 05:43
Intégrer des données fragmentées est aussi très attrayant.
Voir l'originalRépondre0
UncommonNPC
· 07-26 05:43
Qui aurait encore besoin de crier "Metaverse" s'il y a de l'argent à gagner ?
Voir l'originalRépondre0
GateUser-bd883c58
· 07-26 05:25
Eh, qui a dit qu'il fallait une interopérabilité des données ?
Voir l'originalRépondre0
ReverseTradingGuru
· 07-26 05:15
Cette vague peut-elle atteindre un nouveau sommet ?
Port3 Network construit une couche de données AI Web3 pour créer un cycle fermé d'assetisation des comportements.
Des données sociales au cerveau IA : comment Port3 Network construit la Data Layer IA de Web3
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 les "minéraux numériques" les plus précieux mais encore peu exploités de l'ère de l'IA. Les données sociales générées à chaque instant contiennent une immense valeur, qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi connaissent une croissance explosive, les utilisateurs générant 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, rendant difficile la construction d'une image unifiée, et ne peuvent pas être réellement exploitées.
En même temps, l'essor de l'IA redessine rapidement l'ensemble du monde numérique. 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 Data Layer et la base de décision de Web3 ? Port3 Network donne une réponse assez ultime :
De la plateforme de tâches SoQuest à l'engin 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 adaptée aux modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais également, grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, transforme les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, appeler et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil unique, mais a pris position stratégiquement en tant que "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, son fossé technologique, son mécanisme de token et sa logique de croissance, en explorant comment il établit un cercle de circulation de données orienté vers les agents d'IA 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 normalisant grâce à un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), aux requêtes intelligentes (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une installation 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 : Terminer un financement de 3 millions de dollars lors de la levée de fonds de démarrage.
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 Équipe
Max D.: Co-fondateur, ayant de l'expérience chez Apple; possède une vaste expérience dans l'incubation de projets Web3 et l'expansion de l'écosystème.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé en tant que développeur backend chez Tencent et Viabtc Technology Limited, avec plusieurs années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architectures distribuées.
3. La vision de Port3 : de "plateforme de tâches" à "couche de données sociales AI"
La matrice de produits de Port3 comprend plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL et on.meme. Bien qu'ils semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés autour d'une ligne directrice centrale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable de la boucle de flux de données allant de la collecte à la conversion."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Data Layer - SoQuest
SoQuest est la porte d'entrée principale des données construite par Port3 Network, une plateforme Web3 de capture de comportement utilisateur qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance de la communauté et la collecte de données. Sa nature est un système de génération de données dont le mécanisme de déclenchement est basé sur des tâches et dont l'objet de collecte est le comportement social des utilisateurs, établissant un lien entre les interactions sur la blockchain et les chemins de comportement des plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 comme Twitter, Telegram et Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes telles qu'EVM, Solana, Aptos et Sui, y compris les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
D'ici le milieu de 2025, 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 le système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, l'API de validation sera davantage ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle prédéfini, 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 originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de dépôt - AI 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 spécialement conçue pour les applications IA. C'est également l'infrastructure de base permettant à Port3 de réaliser "l'activation des comportements" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données sur chaîne traditionnelles ( comme The Graph, Dune, etc., qui ont une approche de conception axée sur la "requête", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir l'inférence et l'interaction sur chaîne exécutées automatiquement.
Le Data Layer Social AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions 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, 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 un cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network va-t-il créer 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 AI Agent
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 :
Note de popularité sociale multiplateforme : Intégrant 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 des scores : grâce à l'analyse des émotions par NLP et des grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs sont transformés en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêts, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de mise en œuvre dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui interconnecte les cartes thermiques, l'activité sociale et l'élan sur la chaîne, permettant de suivre en temps réel les projets prometteurs sur BNB Chain, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs 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.
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OpenBQL : langage d'exécution en 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 tous les traitements, l'organisation et l'appel des données comportementales.
Rôle et 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", en intégrant des environnements multi-chaînes EVM, BTC, Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge le traitement automatisé des opérations d'actifs en chaîne ) telles que les transactions, le staking, l'ajout de liquidités ( par un simple clic, représentant le centre névralgique de l'automatisation des comportements en chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard aux modèles AI et aux agents, permettant la mise à jour et le calcul fréquents des données nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Avec BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde Web3, permettant aux comportements on-chain de passer du "Data Layer" au "niveau d'intention" -- la machine exécute non seulement les instructions que vous donnez, mais comprend également vos intentions.
Capacité d'intégration de l'Agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche 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 de la communauté.
Cette structure de produit fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3 capable de gérer l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
Son objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'AI Agent de comprendre, d'identifier et d'opérer des actifs sur la chaîne.
![Des données sociales au cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network construira-t-il pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4b8f5aae018584aeb3956b96e0c8303d.webp(
) 3.2 La digue de Port3 : le flywheel de croissance apporté par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de sa capacité à utiliser des modèles avancés, mais parce qu'elle a construit, au cours de l'accumulation des affaires, des actifs de données de comportement social de haute valeur d'une profondeur et d'une largeur exceptionnelles. Cet avantage en matière de données pose une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
3.2.1. Données de comportement on-chain et off-chain à l'échelle des millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de tâches SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux de participation utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de tâches, les interactions de portefeuille, les actifs en chaîne et le niveau de participation de la communauté. Ces données traversent Web2 et Web3, telles que 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 du modèle AI où "les données sont le combustible", 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 Coopération approfondie avec des milliers de projets, mise à jour continue des données en temps réel
Port3 n'est pas une plateforme axée sur un seul produit, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant plusieurs scénarios tels que l'émission d'airdrop, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et l'interaction sur la chaîne. Cette collaboration a non seulement apporté des comportements d'utilisateurs réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce aux canaux de données co-construits avec les partenaires de projet, Port3 absorbe en permanence les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de clichés statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "pool de matériel d'entraînement" en constante évolution pour les modèles d'IA.
3.2.3 Formation d'un ensemble de données dédié à l'entraînement des modèles AI, fournissant un soutien sémantique aux Agents sur la chaîne
Comparé aux données Web2 générales, l'identité on-chain, le chemin d'interaction et le comportement des actifs des utilisateurs Web3 présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, rendant difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquetage comportemental de Rankit, a justement établi le chemin de correspondance entre le comportement on-chain et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à l'airdrop dans le protocole B +"