Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network construira-t-il pour le monde Web3 ?
1. Introduction
Dans le monde de Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données de comportement social des utilisateurs deviennent "des minerais numériques" les plus précieux mais encore sous-exploités à l'ère de l'IA. Les données sociales générées à chaque minute contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée par les gens.
Nous constatons que la réalité de Web3 est éclatée : d'une part, nous avons été témoins d'une croissance explosive des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi, avec une grande quantité de données comportementales générées par les utilisateurs en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'une intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié et ne pouvant pas être réellement appelées.
En parallèle, l'essor de l'IA façonne rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets tels que ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad et Mind Network, proposent tous la vision "données appelables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, une question se pose : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base de décision de Web3 ? Il existe un projet qui donne une réponse plutôt ultime : Port3 Network.
De la plateforme de tâches SoQuest à l'engin de notation des comportements sociaux Rankit, en passant par le langage d'exécution d'intentions inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" centrée sur le comportement des utilisateurs et conviviale pour les modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais également, grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, elle fait de ces données 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 de tâche unique, mais occupe déjà 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.
Nous allons plonger dans la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, en explorant comment elle établit un cercle de circulation des données destiné aux agents IA dans un monde Web3 fragmenté, et devient l'infrastructure secrète de la prochaine tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que 2.1 Port3 ?
Port3 Network est un projet d'infrastructure de données sociales Web3 alimenté par l'IA, visant à construire une couche de données sociales inter-chaînes, programmable et appelable. En agrégeant les données de comportement des utilisateurs de Web2 et Web3, et en les normalisant à l'aide d'un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), à la requête intelligente (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une installation clé pour la capitalisation des actifs comportementaux sur la chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Achèvement d'un financement de 3 millions de dollars lors du tour de table de seed.
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 le soutien de subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.
2.2.2 État de l'équipe
Max D. : cofondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; possède une vaste expérience dans l'incubation de projets Web3 et l'expansion de l'écosystème.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé dans le développement back-end chez Tencent et Viabtc Technology Limited, avec 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 et on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés sous une ligne directrice principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle de flux de données, de la collecte à la conversion."
3.1 Port3 infrastructure fondamentale
3.1.1 Agrégation des données - SoQuest
SoQuest est la porte d'entrée des données clés construite par Port3 Network, une plateforme de capture de comportements utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la validation des comportements, la croissance communautaire et la collecte de données. Essentiellement, il s'agit d'un système de génération de données basé sur des tâches comme mécanisme de déclenchement et sur les comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant les interactions sur la chaîne et les plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram, Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes, y compris EVM, Solana, Aptos, Sui, telles que les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant ainsi 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 des données dynamiques sur plus de 6 millions d'utilisateurs et 7 000 projets, avec une couverture dépassant 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 la scalabilité de la plateforme et sa capacité de collecte de données, SoQuest a lancé le module QaaS(Quest-as-a-Service, permettant aux projets d'intégrer un système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, une API de validation sera ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle préétabli, ce qui améliorera 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 comportementaux de Port3 sur toute la chaîne, ainsi que la source originale des données sémantiques comportementales nécessaires au raisonnement AI.
3.1.2 Données de précipitation - Couche de données sociales AI
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest se retrouvent finalement dans le module central du Port3 Network ------ AI Social Data Layer, qui est une base de données de comportement structurée conçue spécialement pour les applications AI, ainsi que l'infrastructure sous-jacente pour que Port3 réalise "l'assetisation des comportements" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données on-chain traditionnelles (comme The Graph, Dune, etc.) qui se concentrent sur le "recherche", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir le raisonnement et l'interaction on-chain exécutés automatiquement.
La couche de données sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interaction en chaîne et des données comportementales de tâches sociales, et se met à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamique en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, qui structure et sémantise les données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
3.1.3 Applications de données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système d'Agent IA
Rankit : moteur d'analyse des comportements sociaux alimenté par l'IA
Rankit est l'application phare des capacités de données sociales de Port3, permettant 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 : 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 de notation : grâce à l'analyse des émotions par le NLP et les grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs seront convertis en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt et les transactions sur la chaîne.
Démonstration de scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui utilise des cartes thermiques, l'activité sociale et l'élan sur la chaîne pour suivre en temps réel les projets potentiels sur la chaîne BNB, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de 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 dire ce qui s'est passé, mais aussi vous dire ce que vous devez faire.
OpenBQL : langage d'exécution en chaîne dirigé par 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 du BQL :
Couche de langage universel : BQL offre 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", reliant les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs sur la chaîne (comme le trading, le staking, l'ajout de liquidité), qui est le noyau clé de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard aux modèles d'IA et aux agents, permettant des mises à jour et des calculs de données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information (InfoFi).
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir la construction d'un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde Web3, permettant aux comportements on-chain de passer du "niveau code" au "niveau intention" ------ la machine exécute non seulement les instructions que vous donnez, mais comprend également vos intentions.
Capacité d'intégration de l'agent AI : Ailliance.ai
Port3 construit 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 comprennent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux basés sur la blockchain, etc., couvrant divers scénarios tels que la prise de décision de trading, la publication de tâches et l'exploitation communautaire.
Cette ensemble de structure de produit fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3 à posséder la capacité complète "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant aux agents AI de comprendre, identifier et opérer sur les actifs en chaîne.
3.2 La moat de Port3 : le flywheel de croissance généré par l'accumulation des activités
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas grâce à sa capacité avancée de grands modèles, mais en raison de l'accumulation de ses activités, qui a permis de construire un actif de données de comportement social de haute valeur ayant une profondeur et une largeur considérables. 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 tâches SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de niveaux de trajectoires d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que le comportement des tâches, les interactions avec les portefeuilles, les actifs on-chain et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions on-chain, le staking et les positions, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel où les modèles d'IA considèrent "les données comme du carburant", ces données de comportement structurées et à haute fréquence sont sans aucun doute les ressources d'entrée les plus précieuses pour construire des agents d'IA Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour continue des données en temps réel
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un seul produit, mais elle a établi des partenariats avec plus de 7000+ projets Web3, couvrant des scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire, et l'interaction sur la blockchain. Cette collaboration a non seulement apporté des comportements d'utilisateurs réels, mais a également garanti la diversité et la temporalité des sources de données. Grâce à des canaux de données co-construits avec les parties prenantes, Port3 continue d'absorber les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs.
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StealthMoon
· Il y a 6h
C'est un peu intéressant, l'IA va certainement épuiser la vie privée.
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DeFiChef
· 07-24 18:31
Je suis désolé pour toutes les données sociales des pigeons !
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TeaTimeTrader
· 07-24 05:46
Encore une fois, se faire prendre pour des cons ?
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LiquidatorFlash
· 07-24 05:40
Risques de confidentialité des données à 87,2 %, alerte de vulnérabilité des smart contracts.
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PaperHandSister
· 07-24 05:34
Encore un AI qui collecte des données ? Laisse tomber.
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MiningDisasterSurvivor
· 07-24 05:20
Extraction de données ? Les tombes sont presque déterrées, ceux qui comprennent savent.
Port3 Network : Construire l'infrastructure de données sociales AI pour le monde Web3
Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network construira-t-il pour le monde Web3 ?
1. Introduction
Dans le monde de Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données de comportement social des utilisateurs deviennent "des minerais numériques" les plus précieux mais encore sous-exploités à l'ère de l'IA. Les données sociales générées à chaque minute contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée par les gens.
Nous constatons que la réalité de Web3 est éclatée : d'une part, nous avons été témoins d'une croissance explosive des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi, avec une grande quantité de données comportementales générées par les utilisateurs en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'une intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié et ne pouvant pas être réellement appelées.
En parallèle, l'essor de l'IA façonne rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets tels que ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad et Mind Network, proposent tous la vision "données appelables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, une question se pose : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base de décision de Web3 ? Il existe un projet qui donne une réponse plutôt ultime : Port3 Network.
De la plateforme de tâches SoQuest à l'engin de notation des comportements sociaux Rankit, en passant par le langage d'exécution d'intentions inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" centrée sur le comportement des utilisateurs et conviviale pour les modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais également, grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, elle fait de ces données 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 de tâche unique, mais occupe déjà 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.
Nous allons plonger dans la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, en explorant comment elle établit un cercle de circulation des données destiné aux agents IA dans un monde Web3 fragmenté, et devient l'infrastructure secrète de la prochaine tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que 2.1 Port3 ?
Port3 Network est un projet d'infrastructure de données sociales Web3 alimenté par l'IA, visant à construire une couche de données sociales inter-chaînes, programmable et appelable. En agrégeant les données de comportement des utilisateurs de Web2 et Web3, et en les normalisant à l'aide d'un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), à la requête intelligente (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une installation clé pour la capitalisation des actifs comportementaux sur la chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Achèvement d'un financement de 3 millions de dollars lors du tour de table de seed.
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 le soutien de subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.
2.2.2 État de l'équipe
Max D. : cofondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; possède une vaste expérience dans l'incubation de projets Web3 et l'expansion de l'écosystème.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé dans le développement back-end chez Tencent et Viabtc Technology Limited, avec 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 et on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés sous une ligne directrice principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle de flux de données, de la collecte à la conversion."
3.1 Port3 infrastructure fondamentale
3.1.1 Agrégation des données - SoQuest
SoQuest est la porte d'entrée des données clés construite par Port3 Network, une plateforme de capture de comportements utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la validation des comportements, la croissance communautaire et la collecte de données. Essentiellement, il s'agit d'un système de génération de données basé sur des tâches comme mécanisme de déclenchement et sur les comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant les interactions sur la chaîne et les plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram, Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes, y compris EVM, Solana, Aptos, Sui, telles que les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant ainsi 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 des données dynamiques sur plus de 6 millions d'utilisateurs et 7 000 projets, avec une couverture dépassant 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 la scalabilité de la plateforme et sa capacité de collecte de données, SoQuest a lancé le module QaaS(Quest-as-a-Service, permettant aux projets d'intégrer un système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, une API de validation sera ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle préétabli, ce qui améliorera 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 comportementaux de Port3 sur toute la chaîne, ainsi que la source originale des données sémantiques comportementales nécessaires au raisonnement AI.
3.1.2 Données de précipitation - Couche de données sociales AI
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest se retrouvent finalement dans le module central du Port3 Network ------ AI Social Data Layer, qui est une base de données de comportement structurée conçue spécialement pour les applications AI, ainsi que l'infrastructure sous-jacente pour que Port3 réalise "l'assetisation des comportements" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données on-chain traditionnelles (comme The Graph, Dune, etc.) qui se concentrent sur le "recherche", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir le raisonnement et l'interaction on-chain exécutés automatiquement.
La couche de données sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interaction en chaîne et des données comportementales de tâches sociales, et se met à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamique en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, qui structure et sémantise les données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
3.1.3 Applications de données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système d'Agent IA
Rankit : moteur d'analyse des comportements sociaux alimenté par l'IA
Rankit est l'application phare des capacités de données sociales de Port3, permettant 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 : 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 de notation : grâce à l'analyse des émotions par le NLP et les grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs seront convertis en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt et les transactions sur la chaîne.
Démonstration de scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui utilise des cartes thermiques, l'activité sociale et l'élan sur la chaîne pour suivre en temps réel les projets potentiels sur la chaîne BNB, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de 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 dire ce qui s'est passé, mais aussi vous dire ce que vous devez faire.
OpenBQL : langage d'exécution en chaîne dirigé par 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 du BQL :
Couche de langage universel : BQL offre 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", reliant les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs sur la chaîne (comme le trading, le staking, l'ajout de liquidité), qui est le noyau clé de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard aux modèles d'IA et aux agents, permettant des mises à jour et des calculs de données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information (InfoFi).
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir la construction d'un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde Web3, permettant aux comportements on-chain de passer du "niveau code" au "niveau intention" ------ la machine exécute non seulement les instructions que vous donnez, mais comprend également vos intentions.
Capacité d'intégration de l'agent AI : Ailliance.ai
Port3 construit 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 comprennent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux basés sur la blockchain, etc., couvrant divers scénarios tels que la prise de décision de trading, la publication de tâches et l'exploitation communautaire.
Cette ensemble de structure de produit fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3 à posséder la capacité complète "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant aux agents AI de comprendre, identifier et opérer sur les actifs en chaîne.
3.2 La moat de Port3 : le flywheel de croissance généré par l'accumulation des activités
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas grâce à sa capacité avancée de grands modèles, mais en raison de l'accumulation de ses activités, qui a permis de construire un actif de données de comportement social de haute valeur ayant une profondeur et une largeur considérables. 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 tâches SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de niveaux de trajectoires d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que le comportement des tâches, les interactions avec les portefeuilles, les actifs on-chain et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions on-chain, le staking et les positions, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel où les modèles d'IA considèrent "les données comme du carburant", ces données de comportement structurées et à haute fréquence sont sans aucun doute les ressources d'entrée les plus précieuses pour construire des agents d'IA Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour continue des données en temps réel
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un seul produit, mais elle a établi des partenariats avec plus de 7000+ projets Web3, couvrant des scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire, et l'interaction sur la blockchain. Cette collaboration a non seulement apporté des comportements d'utilisateurs réels, mais a également garanti la diversité et la temporalité des sources de données. Grâce à des canaux de données co-construits avec les parties prenantes, Port3 continue d'absorber les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs.