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

1. Introducción

En el mundo de Web3, los datos están pasando de ser información estática a activos dinámicos. Los datos del comportamiento social de los usuarios se están convirtiendo en "minerales digitales" de gran valor que aún no han sido completamente explotados en la era de la IA. Los datos sociales generados cada minuto y cada segundo, cuyo enorme valor aún no ha sido completamente extraído por la gente.

La realidad de Web3 es fragmentada: por un lado, hemos sido testigos del crecimiento explosivo de protocolos verticales como DeFi, NFT y GameFi, y los usuarios han generado una gran cantidad de datos de comportamiento tanto en la cadena como fuera de ella; por otro lado, esos datos están dispersos en DApps aisladas, registros de transacciones y plataformas sociales, careciendo de una integración estructurada, lo que dificulta la construcción de un perfil unificado y no puede ser realmente utilizado.

Al mismo tiempo, el auge de la IA está remodelando rápidamente todo el mundo digital. Proyectos como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, y proyectos de Agent construidos sobre Web3 como Autonolas, Morphpad, Mind Network, entre otros, han propuesto la visión de "datos llamables + intenciones ejecutables".

En este contexto, surge una pregunta: si la IA es el futuro, ¿quién construirá la capa de datos y la base de decisiones de Web3? Port3 Network ofrece una respuesta bastante definitiva:

Desde la plataforma de tareas SoQuest, hasta el motor de puntuación de comportamiento social Rankit, y luego el lenguaje de ejecución de intenciones cross-chain OpenBQL, Port3 ha construido una "infraestructura de datos sociales" centrada en el comportamiento del usuario y amigable con los modelos de IA. No solo integra datos en cadena y 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.

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

Este artículo desglosará en profundidad la matriz de productos de Port3, su foso tecnológico, el mecanismo de tokens y la lógica de crecimiento, explorando cómo establece un ciclo cerrado de circulación de datos orientado a agentes de IA en un mundo Web3 fragmentado, y se convierte en la infraestructura oculta de la próxima tendencia de billones.

2. Introducción del proyecto

¿Qué es 2.1 Port3?

Port3 Network es un proyecto de infraestructura de datos sociales Web3 impulsado por AI, que tiene como objetivo construir una capa de datos sociales interoperable, programable y callable. Al agregar los datos de comportamiento de los usuarios de Web2 y Web3, y complementado con un motor de AI para su procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo completo que abarca desde la recopilación de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), consultas inteligentes (OpenBQL) hasta la invocación de agentes (Ailliance.ai), convirtiéndose en una infraestructura clave para la capitalización de activos de comportamiento en cadena en la era de AI.

2.2 Resumen del proyecto

2.2.1 Situación de financiamiento

Febrero de 2023: se completó una ronda de financiación inicial de 3 millones de dólares, liderada por Jump Crypto, con la participación de SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent y Momentum6.

Agosto de 2023: se obtuvo una nueva ronda de financiación de varios millones de dólares, con la participación de EMURGO, Adaverse Accelerator y Gate Labs.

Octubre de 2023: se anunció la obtención de una 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; cuenta con amplia experiencia en incubación de proyectos Web3 y 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. Visión de Port3: de "plataforma de tareas" a "capa base de datos sociales de IA"

Aunque la matriz de productos de Port3 incluye varios submódulos como SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, que parecen estar dispersos, en realidad se pueden resumir en una línea central: "El comportamiento es activo, Port3 se encarga del ciclo cerrado del flujo de datos desde la recolección hasta la conversión."

3.1 Infraestructura básica 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 distribución de tareas, verificación de comportamientos, crecimiento comunitario y recopilación de datos. Es esencialmente un sistema de generación de datos que utiliza tareas como mecanismo de activación y recopila comportamientos sociales de los usuarios como objeto de recolección, conectando las rutas de comportamiento entre interacciones en la cadena y plataformas sociales de Web2.

SoQuest支持Twitter、Telegram、Discord等主流Web2平台,并兼容EVM、Solana、Aptos、Sui等19条链上的交互行为,包括交易、授权、NFT mint等,形成了Web3领域最广覆盖的行为采集体系之一。

Hasta mediados de 2025, Port3 Network ha recopilado datos dinámicos de más de 6 millones de usuarios y 7,000 proyectos, abarcando más de 10 millones de usuarios de criptomonedas. Se han generado registros de comportamiento de usuarios a gran escala y eventos de interacción social en la cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social de Web3 que es auténtica, 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 un sistema de tareas en su propia dApp o en Telegram Mini App. En 2025, se abrirá aún más la API de verificación, permitiendo la integración de la lógica de verificación sin plantillas predefinidas, lo que mejora enormemente la estandarización y la universalidad 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 es la fuente original de los datos semánticos de comportamiento necesarios para la inferencia de IA.

3.1.2 Data de sedimentación - Capa de datos sociales de IA

Los datos de comportamiento del usuario capturados por SoQuest se sedimentan finalmente en el módulo central de Port3 Network------AI Social Data Layer, 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 "capitalización del comportamiento" y la "financiarización de la información (InfoFi)".

A diferencia de plataformas de datos en cadena tradicionales ( como The Graph, Dune, etc., cuyo enfoque de diseño tiene como objetivo la "consulta", la capa de datos de Port3 se centra en: cómo hacer que los datos sean útiles para modelos de IA y apoyar la inferencia e interacción en cadena automatizadas.

La Capa de Datos Sociales AI integra decenas de millones de registros de interacciones en la cadena y datos de comportamiento de tareas sociales, y continúa actualizándose en tiempo real a través de módulos de aplicación como SoQuest y Rankit, construyendo un sistema dinámico de datos sociales en constante auto-crecimiento que es el centro de cognición de comportamiento de Port3. Estructura y semantiza los complejos datos de comportamiento en la cadena y fuera de ella, proporcionando "combustible de datos que es comprensible, combinable y convocable" para los agentes inteligentes.

)# 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 las capacidades de datos sociales de Port3, y es la "ejecución visual" de las capacidades de datos BQL en la capa de IA.

La capacidad de Rankit y la innovación de paradigmas:

• Calificación de popularidad en redes sociales multiplataforma: integra 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 grandes modelos, se convertirán los puntos de discusión, la influencia de KOL y el nivel de confianza del usuario en indicadores estructurados, utilizados para la gobernanza comunitaria, el control de riesgos de préstamos, transacciones en cadena y otros escenarios.

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

Con el apoyo de Rankit, Port3 no solo puede proporcionar datos, sino también "datos explicativos"------no solo te dice qué ha sucedido, sino también qué debes hacer.

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 de todo procesamiento, organización y llamada de datos de comportamiento.

El papel y el mecanismo de BQL:

• Capa de lenguaje universal: BQL proporciona una estructura de consultas 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 entornos de múltiples cadenas EVM, BTC y Solana.

• Capa de ejecución estandarizada: soporte para operaciones de activos en cadena ) como transacciones, apuestas, adición de liquidez ( con procesamiento automatizado de un solo clic, es el núcleo clave para 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 información )InfoFi(.

A través de BQL, Port3 está impulsando la construcción de un nuevo "protocolo de lenguaje natural en cadena" en el mundo Web3, permitiendo que el comportamiento en cadena pase de la "capa de código" a la "capa de intención" ------ la máquina no solo ejecuta las instrucciones que dices, sino que también puede entender tu intención.

Capacidad de integración de AI Agent: 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 comandos.

• Las aplicaciones incluyen asistentes de inversión automatizados, robots interactivos, asistentes inteligentes para juegos en cadena, etc., cubriendo múltiples escenarios como decisiones de trading, publicación de tareas, operaciones comunitarias, entre otros.

Esta estructura de producto hace que Port3 sea la única plataforma en la pista de datos sociales de Web3 que cuenta con la capacidad "de 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, que permita a los agentes de IA entender, identificar y operar activos en la cadena.

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) 3.2 La muralla de Port3: la rueda de crecimiento impulsada por la acumulación de negocios

Port3 puede ocupar un lugar destacado en la narrativa de Web3 AI, no por su avanzada capacidad de grandes modelos, sino por haber construido, durante el proceso de acumulación de negocios, un activo 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 millones

Aprovechando la operación de la plataforma de tareas de SoQuest durante tres años, Port3 ha acumulado más de 10 millones de niveles de participación de usuarios, abarcando múltiples dimensiones como el comportamiento de tareas, la interacción con billeteras, los activos en cadena y el nivel de participación en comunidades. Estos datos atraviesan Web2 y Web3, como publicaciones en Twitter, actividad en Discord, retención en Telegram, transacciones en cadena, staking y posiciones, formando un mapa de comportamiento social extremadamente denso. En el contexto actual 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 en Web3.

3.2.2 Colaboración profunda con miles de proyectos, los datos se actualizan en tiempo real de manera continua.

Port3 no es una plataforma orientada a un solo producto, sino que ha establecido relaciones de colaboración con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como la emisión de airdrops, el diseño de tareas, la gobernanza comunitaria y la interacción en la cadena. Esta colaboración no solo ha traído comportamientos de usuarios reales, sino que también garantiza la diversidad y la inmediatez de las fuentes de datos. A través del canal de datos co-creado con los proyectos, Port3 continúa absorbiendo 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 del modelo de IA, proporcionando apoyo semántico a los agentes en la cadena.

En comparación con los datos generales de Web2, la identidad en cadena de los usuarios de Web3, las rutas de interacción y el comportamiento de los activos 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 desbloqueado la ruta de mapeo entre el comportamiento en cadena y la semántica del lenguaje natural. Por ejemplo: "La billetera A participa en un airdrop en el protocolo B + envía