De los datos sociales a la mente AI: ¿Qué tipo de red AI construirá Port3 Network para el mundo Web3?

1. Introducción

El mundo Web3 está experimentando una transformación de información estática a activos dinámicos, los datos de comportamiento social de los usuarios se han convertido en "minerales digitales" de gran valor en la era de la IA, pero que aún no han sido plenamente explotados. Sin embargo, la realidad de Web3 es fragmentada: por un lado, protocolos verticales como DeFi, NFT y GameFi están creciendo de forma explosiva, generando una gran cantidad de datos de comportamiento; por otro lado, estos datos están dispersos en DApps aislados, registros de transacciones y plataformas sociales, lo que dificulta la construcción de un perfil unificado y su utilización.

Al mismo tiempo, el auge de la IA está remodelando todo el mundo digital. Proyectos como OpenAI, Anthropic y los basados en Web3 están proponiendo la visión de "datos llamables + intenciones ejecutables".

En este contexto, Port3 Network ha dado una respuesta definitiva: desde la plataforma de tareas SoQuest, hasta el motor de puntuación de comportamiento social Rankit, y luego hasta el lenguaje de ejecución de intenciones cross-chain OpenBQL, Port3 ha construido un "infraestructura de datos sociales" centrada en el comportamiento del usuario y amigable con los modelos de IA. No solo integra datos en cadena con comportamientos sociales fuera de la cadena, sino que también, a través de la estandarización y el reconocimiento de intenciones, convierte los datos en "plantillas de acción" que los agentes pueden entender, invocar y ejecutar.

Port3 ya no es una plataforma o herramienta de tareas única, sino que ha ocupado con anticipación una posición estratégica de "cerebro de datos Web3" antes de que las narrativas sobre la soberanía de datos, la identidad en la cadena y las finanzas sociales se integren realmente.

2. Introducción del proyecto

¿Qué es 2.1 Port3?

Port3 Network es un proyecto de infraestructura de datos sociales impulsado por IA en Web3, liderado por Jump Crypto, que tiene como objetivo construir una capa de datos sociales programable y llamable, interoperable entre cadenas. Al agregar datos sobre el comportamiento de los usuarios de Web2 y Web3, y complementarlos con un motor de IA para su procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo completo que va desde la recolección de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), consultas inteligentes (OpenBQL) hasta la llamada del agente (Ailliance.ai), convirtiéndose en una infraestructura clave para la capitalización de activos de comportamiento en la cadena en la era de la IA.

2.2 Descripción del proyecto

2.2.1 Situación de financiamiento

Febrero de 2023: Se completó una ronda de financiación semilla de 3 millones de dólares.

Agosto de 2023: se obtuvo una nueva ronda de financiación de varios millones de dólares.

Octubre de 2023: se anunció la obtención de la inversión de DWF Labs, así como el apoyo de subvenciones de Binance Labs, Mask Network y Aptos.

2.2.2 Situación del equipo

Max D.: cofundador, con experiencia laboral en Apple; posee una amplia experiencia en la incubación de proyectos Web3 y en la expansión de ecosistemas.

Anthony Deng: Cofundador, ha trabajado en Tencent y Viabtc Technology Limited en desarrollo de backend, con años de experiencia en diseño de sistemas de alta concurrencia y arquitectura distribuida.

3. La visión de Port3: de "plataforma de tareas" a "capa base de datos sociales de IA"

La matriz de productos de Port3 se puede resumir en una línea central: "El comportamiento es activo, Port3 se encarga del ciclo cerrado de flujo de datos desde la recolección hasta la conversión."

3.1 Infraestructura básica central de Port3

3.1.1 Agregación de datos - SoQuest

SoQuest es la entrada de datos central construida por Port3 Network, una plataforma de captura de comportamiento de usuarios en Web3 que integra la distribución de tareas, la verificación de comportamientos, el crecimiento de comunidades y la recolección de datos. Su esencia es un sistema de generación de datos que utiliza tareas como mecanismo de activación y comportamientos sociales de los usuarios como objeto de recolección, conectando los caminos de comportamiento entre interacciones en cadena y plataformas sociales de Web2.

SoQuest admite plataformas principales de Web2 como Twitter, Telegram y Discord, y es compatible con interacciones en 19 cadenas, incluidas EVM, Solana, Aptos y Sui, formando uno de los sistemas de recolección de comportamiento más amplios en el ámbito de Web3.

Para mediados de 2025, Port3 Network ha recopilado más de 6 millones de usuarios y datos dinámicos de 7,000 proyectos, abarcando más de 10 millones de usuarios de criptomonedas. Se ha generado un gran volumen de registros de comportamiento de usuarios y eventos de interacción social en la cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social Web3 que es real, multidimensional y de alta frecuencia.

Para mejorar la escalabilidad de la plataforma y la capacidad de recolección de datos, SoQuest ha lanzado el módulo QaaS(Quest-as-a-Service), que permite a los proyectos integrar el sistema de tareas en su propia dApp o Telegram Mini App. En 2025, se abrirá aún más la API de verificación, permitiendo completar la integración de la lógica de verificación sin plantillas predefinidas, lo que mejora enormemente la estandarización y la versatilidad del sistema de tareas.

SoQuest no es solo una plataforma de tareas, es el punto de partida del ciclo cerrado de activos de comportamiento en toda la cadena de Port3, y también la fuente original de los datos semánticos de comportamiento necesarios para el razonamiento de IA.

3.1.2 Acumulación de datos - Capa de datos sociales de IA

Los datos de comportamiento de los usuarios capturados por SoQuest se sedimentan finalmente en el módulo central de Port3 Network: la Capa de Datos Sociales AI, que es una base de datos de comportamiento estructurada diseñada específicamente para aplicaciones de IA, y también es la infraestructura subyacente que permite a Port3 lograr la "activos de comportamiento" y la "financiarización de la información (InfoFi)".

A diferencia de las plataformas de datos en cadena tradicionales ( como The Graph, Dune, etc., que tienen como objetivo el diseño de "consultas", la capa de datos de Port3 se centra en: cómo hacer que los datos sean útiles para los modelos de IA y apoyar la inferencia y la interacción en cadena que se ejecuta automáticamente.

La Capa de Datos Sociales de IA integra millones de registros de interacción en la cadena y datos de comportamiento de tareas sociales, y se actualiza continuamente en tiempo real a través de módulos de aplicación como SoQuest y Rankit, construyendo un sistema de datos sociales dinámico que crece de manera autónoma. Es el centro de cognición de comportamiento de Port3, estructurando y semantizando datos de comportamiento complejos en la cadena y fuera de ella, proporcionando "combustible de datos que es comprensible, combinable y llamable" para los agentes inteligentes.

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)# 3.1.3 Aplicación de datos - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Sistema AI Agent

Rankit: motor de análisis de comportamiento social impulsado por IA

Rankit es la aplicación insignia de la capacidad de datos sociales de Port3, y es la "ejecución visual" de la capacidad de datos BQL a nivel de IA.

La capacidad de Rankit y la innovación de paradigmas:

• Calificación de popularidad social multiplataforma: combina señales sociales de Twitter, Telegram, Discord, etc., para identificar tendencias clave, proyectos destacados y cambios de sentimiento en el mundo Web3.

• Reconocimiento semántico y modelado de puntuación: a través del análisis de sentimientos de NLP y modelos grandes, se convertirán los indicadores estructurados del enfoque de discusión, la influencia de KOL y la confianza del usuario, utilizados en la gobernanza comunitaria, el control de riesgos de préstamos, las transacciones en cadena y otros escenarios.

• Demostración de implementación en escenarios verticales: por ejemplo, el motor de datos ecológicos USD1 recién lanzado, que a través de mapas de calor, actividad social y dinámica en cadena, rastrea en tiempo real proyectos potenciales en BNB Chain, convirtiéndose en una brújula inteligente para que los usuarios de DeFi capturen Alpha.

Con el respaldo de Rankit, Port3 no solo puede proporcionar datos, sino también "datos explicativos": no solo te dice lo que ha sucedido, sino también lo que debes hacer.

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OpenBQL: lenguaje de ejecución en cadena impulsado por intenciones

Si SoQuest es la entrada de datos, entonces BQL)Blockchain Quest Language( es la corteza cerebral de datos de Port3, el núcleo semántico y motor operativo para el procesamiento, organización y llamada de todos los datos de comportamiento.

El papel y el mecanismo de BQL:

• Capa de lenguaje universal: BQL proporciona una estructura de consulta amigable para el lenguaje natural, permitiendo a los desarrolladores o agentes realizar operaciones en la cadena con instrucciones como "comprar NFT en la cadena Aptos", conectando el entorno de múltiples cadenas EVM, BTC y Solana.

• Capa de ejecución estandarizada: soporta operaciones de activos en cadena ) como transacciones, apuestas, adición de liquidez ( con procesamiento automatizado de un solo clic, siendo el núcleo clave de la automatización de comportamientos en cadena.

• Extractor de semántica de datos: proporciona soporte de datos estructurados estándar para modelos de IA y Agentes, logrando actualizaciones y cálculos de datos de alta frecuencia necesarios para la financiación de la información )InfoFi(.

Con la ayuda de BQL, Port3 está promoviendo la construcción de un nuevo "protocolo de lenguaje natural en la cadena" en el mundo Web3, permitiendo que el comportamiento en la cadena se eleve de la "capa de código" a la "capa de intención": las máquinas no solo ejecutan las instrucciones que dices, sino que también pueden entender tu intención.

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Capacidad de integración del Agente de IA: Ailliance.ai

• Port3 está construyendo una capa de API de agente universal, donde los desarrolladores pueden llamar directamente a los datos estructurados generados por Rankit/SoQuest/OpenBQL o ejecutar instrucciones.

• Las aplicaciones incluyen asistentes de inversión automatizados, robots interactivos, asistentes inteligentes para juegos en cadena, cubriendo una variedad de escenarios como decisiones de trading, publicación de tareas y operación de comunidades.

Esta estructura de productos hace que Port3 se convierta en la única plataforma en la pista de datos sociales de Web3 que posee la capacidad de "desde la recolección → análisis → aplicación → llamada" en todo el proceso.

Su objetivo final es construir una red de protocolo estándar de Web3 AI basada en datos de comportamiento, para que los agentes de IA puedan entender, identificar y operar activos en cadena.

) 3.2 El foso de Port3: el volante de crecimiento generado por la acumulación de negocios

La razón fundamental por la que Port3 puede ocupar un lugar destacado en la narrativa de Web3 AI no radica en su avanzada capacidad de modelo grande, sino en que, durante el proceso de acumulación de negocios, ha construido activos de datos de comportamiento social de alto valor con una profundidad y amplitud excepcionales. Esta ventaja de datos establece una base única para las aplicaciones de IA de Port3, la construcción de agentes y el entrenamiento de modelos:

3.2.1. Datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena a nivel de decenas de millones

Aprovechando tres años de operación en la plataforma de tareas de SoQuest, Port3 ha acumulado más de 10 millones de niveles de trayectoria de participación de usuarios, abarcando múltiples dimensiones como comportamiento de tareas, interacción de billeteras, activos en cadena y nivel de participación en la comunidad. Estos datos cruzan Web2 y Web3, como publicaciones en Twitter, actividad en Discord, retención en Telegram, transacciones en cadena, staking, tenencia, etc., formando un mapa de comportamiento social extremadamente denso. En el actual contexto del modelo de IA "los datos son combustible", este tipo de datos de comportamiento estructurados y de alta frecuencia son, sin duda, el recurso de entrada más valioso para construir un Agente de IA Web3.

3.2.2 Colaboración profunda con miles de proyectos, datos actualizados en tiempo real de manera continua.

Port3 no es una plataforma orientada a un único producto, sino que ha establecido relaciones de cooperación con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como la emisión de airdrops, el diseño de tareas, la gobernanza comunitaria y las interacciones en cadena. Esta cooperación no solo ha traído comportamientos reales de usuarios, sino que también garantiza la diversidad y la temporalidad de las fuentes de datos. A través de los canales de datos co-construidos con los proyectos, Port3 absorbe continuamente las últimas tendencias ecológicas y de usuarios, construyendo un motor de datos en evolución dinámica, en lugar de un conjunto de instantáneas estáticas. Esta capacidad de actualización de datos proporciona un "pool de materiales de entrenamiento" en evolución continua para los modelos de IA.

3.2.3 Formar un conjunto de datos exclusivo para el entrenamiento de modelos de IA, proporcionando soporte semántico para el Agente en la cadena.

En comparación con los datos generales de Web2, la identidad en la cadena, las rutas de interacción y el comportamiento de activos de los usuarios de Web3 tienen una alta anonimidad y complejidad estructural, lo que dificulta la adaptación de los modelos tradicionales. Port3, a través del sistema de reconocimiento semántico y etiquetas de comportamiento de Rankit, ha establecido un camino de mapeo entre el comportamiento en la cadena y la semántica del lenguaje natural. Por ejemplo: "La billetera A participa en un airdrop en el protocolo B + publica un tweet + participa nuevamente en la gobernanza", puede modelarse como una etiqueta semántica de "participante activo" o "evangelizador temprano", permitiendo así que el Agente AI entienda y movilice a estos grupos de usuarios. Esto es clave para impulsar el modelo de AI en cadena de "percepción" a "comprensión".

Las ventajas de la IA de Port3 no se construyen de la nada, sino que provienen de los datos reales de usuarios acumulados durante tres años de operación de la plataforma de tareas, de las trayectorias de comportamiento multidimensionales y de la colaboración continua en proyectos. Este sistema de datos altamente estructurado, con semántica nativa clara y que puede ser invocado, es un activo fundamental para la explosión de capacidades de agentes de IA en el futuro Web3.

En esta era donde los datos son el valor, Port3 ya se ha posicionado en la base de la pila de "agentes inteligentes" en la cadena de Web3.

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