Từ dữ liệu xã hội đến trí tuệ nhân tạo: Mạng Port3 sẽ tạo ra mạng AI như thế nào cho thế giới Web3?
1. Giới thiệu
Trong thế giới Web3, dữ liệu đang chuyển từ thông tin tĩnh thành tài sản động. Đặc biệt là dữ liệu hành vi xã hội của người dùng, đang trở thành "mỏ kỹ thuật số" có giá trị nhất trong kỷ nguyên AI nhưng vẫn chưa được khai thác đầy đủ. Dữ liệu xã hội được tạo ra từng giây từng phút, với giá trị khổng lồ ẩn chứa bên trong, vẫn chưa được con người khai thác đầy đủ.
Chúng tôi thấy rằng, thực tế của Web3 là bị chia rẽ: một mặt, chúng tôi chứng kiến sự tăng trưởng bùng nổ của các giao thức phân khúc như DeFi, NFT, GameFi, người dùng tạo ra một lượng lớn dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi; mặt khác, những dữ liệu này lại rải rác trong các DApp, hồ sơ giao dịch và nền tảng xã hội biệt lập, thiếu sự tích hợp có cấu trúc, khó khăn trong việc xây dựng hình ảnh thống nhất, cũng như không thể được gọi thực sự.
Trong khi đó, sự trỗi dậy của AI đang nhanh chóng định hình lại toàn bộ thế giới kỹ thuật số. Như ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic, cũng như các dự án Agent 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 nổi lên: Nếu AI là tương lai, thì ai sẽ xây dựng lớp dữ liệu và nền tảng quyết định cho Web3? Port3 Network đã đưa ra một câu trả lời khá triệt để:
Từ nền tảng nhiệm vụ SoQuest ban đầu, đến động cơ đánh giá hành vi xã hội Rankit, và tiếp theo là ngôn ngữ thực thi ý định đa chuỗi OpenBQL, Port3 đã xây dựng một "hạ tầng dữ liệu xã hội" tập trung vào hành vi người dùng, 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 tiêu chuẩn hóa và nhận diện ý định, biến dữ liệu thành "mẫu hành động" mà các tác nhân có thể hiểu, gọi và thực thi.
Nói cách khác, Port3 không còn là một nền tảng hoặc công cụ nhiệm vụ đơn lẻ, mà đã chiếm vị trí chiến lược của "bộ não dữ liệu Web3" trước khi các câu chuyện về quyền dữ liệu, danh tính trên chuỗi, tài chính xã hội chưa thực sự được tích hợp.
Tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu vào phân tích ma trận sản phẩm của Port3, rào cản công nghệ, cơ chế token và logic tăng trưởng, khám phá cách nó xây dựng một vòng lặp lưu thông dữ liệu hướng tới AI Agent trong thế giới Web3 phân mảnh, và trở thành cơ sở hạ tầng bí mật cho xu hướng trị giá hàng 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 đa chuỗi, có thể lập trình và gọi. Bằng cách tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng từ Web2 và Web3, và sử dụng động cơ AI để xử lý chuẩn hóa, Port3 đã xây dựng một vòng khép kín hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu (SoQuest), đánh giá 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 thời đại AI.
2.2 Tổng quan dự án
Tình hình tài trợ:
Hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3 triệu đô la vào tháng 2 năm 2023
Vào tháng 8 năm 2023, đã nhận được vòng tài trợ mới trị giá hàng triệu đô la Mỹ.
Nhận đầu tư từ DWF Labs vào tháng 10 năm 2023 và nhận hỗ trợ từ nhiều tổ chức.
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, đã 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 "tầng 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 tóm gọn thành một dòng chủ đạo: "Hành vi chính là tài sản, Port3 chịu trách nhiệm cho vòng khép kín của dòng dữ liệu từ thu thập đến chuyển đổi."
3.1 Cơ sở hạ tầng cốt lõi Port3
3.1.1 Tập hợp dữ liệu - SoQuest
SoQuest là cổng dữ liệu cốt lõi được xây dựng bởi Port3 Network, 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. Về bản chất, đây là một hệ thống tạo dữ liệu dựa trên cơ chế kích hoạt nhiệm vụ và 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 phổ biến 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, hình thành một trong những hệ thống thu thập hành vi có độ phủ rộng nhất trong lĩnh vực Web3.
Đến giữa năm 2025, Port3 Network đã thu thập được dữ liệu động của hơn 6 triệu người dùng và 7.000 dự án, 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 thật, 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 cho ra mắt mô-đun QaaS(Quest-as-a-Service), cho phép các dự án nhúng hệ thống nhiệm vụ vào dApp hoặc Telegram Mini App của riêng họ. Vào năm 2025, sẽ mở thêm API xác thực, cho phép hoàn thành logic xác thực mà không cần mẫu đã được thiết lập trước, nâng cao đáng kể tính tiêu 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 vòng khép kín tài sản hành vi toàn chuỗi của Port3, đồng thời cũng là nguồn gốc ban đầu 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 lưu trữ trong mô-đun cốt lõi của Port3 Network -- AI Social Data Layer, đây là một cơ sở dữ liệu hành vi có cấu trúc được thiết kế riêng 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 trên chuỗi truyền thống ( như The Graph, Dune, v.v. ) với tư duy thiết kế "truy vấn" làm mục tiêu, lớp dữ liệu của Port3 chú trọng vào: làm thế nào để dữ liệu có thể được sử dụng cho mô hình AI, và hỗ trợ suy diễn và tương tác trên 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 cập nhật theo thời gian thực thông qua các mô-đun ứng dụng như SoQuest, Rankit, tạo ra một hệ thống dữ liệu xã hội động tự phát triển liên tục. 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 Ứng dụng dữ liệu - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Hệ thống AI Agent
Rankit: Công cụ phân tích hành vi xã hội được điều khiển bởi AI
Rankit là ứng dụng flagship của khả năng dữ liệu xã hội Port3, là "thực thi trực quan" khả năng dữ liệu BQL ở tầng AI.
Năng lực và đổi mới mô hình của Rankit:
Đánh giá độ nóng của mạng xã hội đa nền tảng: Tổng hợp tín hiệu xã hội từ Twitter, Telegram, Discord, nhận diện các xu hướng chính, dự án nổi bật và sự chuyển biến cảm xúc trong thế giới Web3.
Nhận diện ý nghĩa và mô hình đánh giá: Thông qua phân tích cảm xúc bằng NLP và mô hình lớn, sẽ chuyển đổi trọng tâm thảo luận, ảnh hưởng của KOL và độ tin cậy của người dùng thành các chỉ số có cấu trúc, phục vụ cho quản lý 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: Ví dụ, 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 giúp 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 bạn nên làm gì.
OpenBQL: Ngôn ngữ thực thi trên chuỗi dựa trên ý định
Nếu SoQuest là cổng dữ liệu, thì BQL(Blockchain Quest Language) chính là vỏ não dữ liệu của Port3, là lõi ngữ nghĩa và động cơ vận hành của tất cả dữ liệu hành vi được chế biến, tổ chức và gọi ra.
Vai trò và cơ chế của BQL:
Ngôn ngữ chung: BQL cung cấp cấu trúc truy vấn thân thiện với ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các nhà phát triển hoặc Agent thực hiện các thao tác trên chuỗi thực tế với các chỉ thị như "mua NFT trên chuỗi Aptos", kết nối môi trường đa chuỗi EVM, BTC, Solana.
Tầng thực thi chuẩn hóa: hỗ trợ xử lý tự động một nút cho các hoạt động tài sản trên chuỗi ( như giao dịch, đặt cọc, thêm tính thanh khoản ), là trung tâm then chốt cho 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).
BQL, Port3 đang thúc đẩy việc xây dựng một "giao thức ngôn ngữ tự nhiên trên chuỗi" mới cho thế giới Web3, cho phép hành vi trên chuỗi nâng từ "tầng mã" lên "tầng 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, cho phép các nhà phát triển gọi trực tiếp dữ liệu có cấu trúc được tạo ra bởi Rankit/SoQuest/OpenBQL hoặc thực hiện các lệnh.
Ứng dụng bao gồm trợ lý đầu tư tự động, robot tương tác, trợ lý thông minh trong game blockchain, v.v., bao phủ nhiều tình huống như quyết định giao dịch, phát hành nhiệm vụ, vận hành cộng đồng.
Cấu trúc sản phẩm toàn diện 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 có thể hiểu, nhận diện và thao tác với tài sản trên chuỗi.
3.2 Hào thành của Port3: vòng tăng trưởng mang lại từ tích lũy doanh nghiệp
Port3 có thể chiếm lĩnh một vị trí hàng đầu trong câu chuyện Web3 AI không phải chỉ vì nó sở hữu khả năng mô hình lớn tiên tiến, mà là nhờ vào việc trong quá trình tích lũy kinh doanh, nó đã xây dựng được một tài sản dữ liệu hành vi xã hội có giá trị cao với độ sâu và độ rộng đáng kể. Lợi thế dữ liệu này đã đặt nền tảng độc nhất vô nhị cho các ứng dụng AI của Port3, việc 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 trên nền tảng hoạt động nhiệm vụ SoQuest kéo dài ba năm, Port3 đã tích lũy được hơn 10 triệu dấu vết tham gia của người dùng, bao phủ nhiều khía cạnh như hành vi nhiệm vụ, tương tác ví, tài sản trên chuỗi, và mức độ tham gia cộng đồng. Những dữ liệu này trải dài qua Web2 và Web3, như đăng bài trên Twitter, hoạt động trên Discord, giữ chân trên Telegram, giao dịch trên chuỗi, staking, và giữ vị trí, tạo thành một bản đồ hành vi xã hội vô cùng 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 tài nguyên đầu vào quý giá nhất để xây dựng Web3 AI Agent.
3.2.2 Hợp tác sâu sắc với hàng ngàn dự án, dữ liệu được cập nhật liên tục và theo thời gian thực.
Port3 không phải là một nền tảng chỉ tập trung vào sản phẩm đơn lẻ, mà đã thiết lập quan hệ hợp tác với hơn 7000+ dự án Web3, bao gồm phát hành airdrop, thiết kế nhiệm vụ, quản lý cộng đồng, tương tác trên chuỗi và nhiều tình huống khác. Sự hợp tác này không chỉ mang lại hành vi người dùng thực tế, mà còn đảm bảo tính đa dạng và thời gian thực của nguồn dữ liệu. Thông qua kênh dữ liệu được xây dựng cùng các dự án, Port3 liên tục hấp thụ những xu hướng sinh thái và xu hướng người dùng mới nhất, xây dựng một động cơ dữ liệu tiến hóa động, thay vì một bức ảnh tĩnh. Khả năng cập nhật dữ liệu này cung cấp một "bể tài liệu huấn luyện" liên tục phát triển cho mô hình AI.
3.2.3 Hình thành bộ dữ liệu chuyên dụng cho việc đào tạo mô hình AI, cung cấp hỗ trợ ngữ nghĩa cho Agent trên chuỗi.
So với dữ liệu Web2 thông thường, danh tính trên chuỗi, lộ trình 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 có thể 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 lộ trình 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 + Đăng tweet + Tham gia quản trị lần hai", có thể được mô hình hóa thành "người tham gia tích cực" hoặc "người truyền bá sớm".
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.
9 thích
Phần thưởng
9
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ProbablyNothing
· 19giờ trước
web3 lại đến vẽ BTC rồi?
Xem bản gốcTrả lời0
StableNomad
· 19giờ trước
đã xem bộ phim này trước đây... cơn sốt AI gặp phải hy vọng web3. nói một cách thống kê, 90% trong số các dự án "đổi mới" này cuối cùng sẽ vào nghĩa trang bên cạnh LUNA
Xem bản gốcTrả lời0
Anon32942
· 19giờ trước
Dự án mới này thật sự chỉ dựa vào việc kể chuyện sao?
Port3 Network: Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu xã hội AI cho thế giới Web3
Từ dữ liệu xã hội đến trí tuệ nhân tạo: Mạng Port3 sẽ tạo ra mạng AI như thế nào cho thế giới Web3?
1. Giới thiệu
Trong thế giới Web3, dữ liệu đang chuyển từ thông tin tĩnh thành tài sản động. Đặc biệt là dữ liệu hành vi xã hội của người dùng, đang trở thành "mỏ kỹ thuật số" có giá trị nhất trong kỷ nguyên AI nhưng vẫn chưa được khai thác đầy đủ. Dữ liệu xã hội được tạo ra từng giây từng phút, với giá trị khổng lồ ẩn chứa bên trong, vẫn chưa được con người khai thác đầy đủ.
Chúng tôi thấy rằng, thực tế của Web3 là bị chia rẽ: một mặt, chúng tôi chứng kiến sự tăng trưởng bùng nổ của các giao thức phân khúc như DeFi, NFT, GameFi, người dùng tạo ra một lượng lớn dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi; mặt khác, những dữ liệu này lại rải rác trong các DApp, hồ sơ giao dịch và nền tảng xã hội biệt lập, thiếu sự tích hợp có cấu trúc, khó khăn trong việc xây dựng hình ảnh thống nhất, cũng như không thể được gọi thực sự.
Trong khi đó, sự trỗi dậy của AI đang nhanh chóng định hình lại toàn bộ thế giới kỹ thuật số. Như ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic, cũng như các dự án Agent 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 nổi lên: Nếu AI là tương lai, thì ai sẽ xây dựng lớp dữ liệu và nền tảng quyết định cho Web3? Port3 Network đã đưa ra một câu trả lời khá triệt để:
Từ nền tảng nhiệm vụ SoQuest ban đầu, đến động cơ đánh giá hành vi xã hội Rankit, và tiếp theo là ngôn ngữ thực thi ý định đa chuỗi OpenBQL, Port3 đã xây dựng một "hạ tầng dữ liệu xã hội" tập trung vào hành vi người dùng, 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 tiêu chuẩn hóa và nhận diện ý định, biến dữ liệu thành "mẫu hành động" mà các tác nhân có thể hiểu, gọi và thực thi.
Nói cách khác, Port3 không còn là một nền tảng hoặc công cụ nhiệm vụ đơn lẻ, mà đã chiếm vị trí chiến lược của "bộ não dữ liệu Web3" trước khi các câu chuyện về quyền dữ liệu, danh tính trên chuỗi, tài chính xã hội chưa thực sự được tích hợp.
Tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu vào phân tích ma trận sản phẩm của Port3, rào cản công nghệ, cơ chế token và logic tăng trưởng, khám phá cách nó xây dựng một vòng lặp lưu thông dữ liệu hướng tới AI Agent trong thế giới Web3 phân mảnh, và trở thành cơ sở hạ tầng bí mật cho xu hướng trị giá hàng 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 đa chuỗi, có thể lập trình và gọi. Bằng cách tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng từ Web2 và Web3, và sử dụng động cơ AI để xử lý chuẩn hóa, Port3 đã xây dựng một vòng khép kín hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu (SoQuest), đánh giá 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 thời đại AI.
2.2 Tổng quan dự án
Tình hình tài trợ:
Tình hình đội ngũ:
3. Tầm nhìn của Port3: từ "nền tảng nhiệm vụ" đến "tầng 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 tóm gọn thành một dòng chủ đạo: "Hành vi chính là tài sản, Port3 chịu trách nhiệm cho vòng khép kín của dòng dữ liệu từ thu thập đến chuyển đổi."
3.1 Cơ sở hạ tầng cốt lõi Port3
3.1.1 Tập hợp dữ liệu - SoQuest
SoQuest là cổng dữ liệu cốt lõi được xây dựng bởi Port3 Network, 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. Về bản chất, đây là một hệ thống tạo dữ liệu dựa trên cơ chế kích hoạt nhiệm vụ và 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 phổ biến 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, hình thành một trong những hệ thống thu thập hành vi có độ phủ rộng nhất trong lĩnh vực Web3.
Đến giữa năm 2025, Port3 Network đã thu thập được dữ liệu động của hơn 6 triệu người dùng và 7.000 dự án, 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 thật, 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 cho ra mắt mô-đun QaaS(Quest-as-a-Service), cho phép các dự án nhúng hệ thống nhiệm vụ vào dApp hoặc Telegram Mini App của riêng họ. Vào năm 2025, sẽ mở thêm API xác thực, cho phép hoàn thành logic xác thực mà không cần mẫu đã được thiết lập trước, nâng cao đáng kể tính tiêu 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 vòng khép kín tài sản hành vi toàn chuỗi của Port3, đồng thời cũng là nguồn gốc ban đầu 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 lưu trữ trong mô-đun cốt lõi của Port3 Network -- AI Social Data Layer, đây là một cơ sở dữ liệu hành vi có cấu trúc được thiết kế riêng 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 trên chuỗi truyền thống ( như The Graph, Dune, v.v. ) với tư duy thiết kế "truy vấn" làm mục tiêu, lớp dữ liệu của Port3 chú trọng vào: làm thế nào để dữ liệu có thể được sử dụng cho mô hình AI, và hỗ trợ suy diễn và tương tác trên 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 cập nhật theo thời gian thực thông qua các mô-đun ứng dụng như SoQuest, Rankit, tạo ra một hệ thống dữ liệu xã hội động tự phát triển liên tục. 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 Ứng dụng dữ liệu - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Hệ thống AI Agent
Rankit: Công cụ phân tích hành vi xã hội được điều khiển bởi AI
Rankit là ứng dụng flagship của khả năng dữ liệu xã hội Port3, là "thực thi trực quan" khả năng dữ liệu BQL ở tầng AI.
Năng lực và đổi mới mô hình của Rankit:
Đánh giá độ nóng của mạng xã hội đa nền tảng: Tổng hợp tín hiệu xã hội từ Twitter, Telegram, Discord, nhận diện các xu hướng chính, dự án nổi bật và sự chuyển biến cảm xúc trong thế giới Web3.
Nhận diện ý nghĩa và mô hình đánh giá: Thông qua phân tích cảm xúc bằng NLP và mô hình lớn, sẽ chuyển đổi trọng tâm thảo luận, ảnh hưởng của KOL và độ tin cậy của người dùng thành các chỉ số có cấu trúc, phục vụ cho quản lý 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: Ví dụ, 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 giúp 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 bạn nên làm gì.
OpenBQL: Ngôn ngữ thực thi trên chuỗi dựa trên ý định
Nếu SoQuest là cổng dữ liệu, thì BQL(Blockchain Quest Language) chính là vỏ não dữ liệu của Port3, là lõi ngữ nghĩa và động cơ vận hành của tất cả dữ liệu hành vi được chế biến, tổ chức và gọi ra.
Vai trò và cơ chế của BQL:
Ngôn ngữ chung: BQL cung cấp cấu trúc truy vấn thân thiện với ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các nhà phát triển hoặc Agent thực hiện các thao tác trên chuỗi thực tế với các chỉ thị như "mua NFT trên chuỗi Aptos", kết nối môi trường đa chuỗi EVM, BTC, Solana.
Tầng thực thi chuẩn hóa: hỗ trợ xử lý tự động một nút cho các hoạt động tài sản trên chuỗi ( như giao dịch, đặt cọc, thêm tính thanh khoản ), là trung tâm then chốt cho 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).
BQL, Port3 đang thúc đẩy việc xây dựng một "giao thức ngôn ngữ tự nhiên trên chuỗi" mới cho thế giới Web3, cho phép hành vi trên chuỗi nâng từ "tầng mã" lên "tầng 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, cho phép các nhà phát triển gọi trực tiếp dữ liệu có cấu trúc được tạo ra bởi Rankit/SoQuest/OpenBQL hoặc thực hiện các lệnh.
Ứng dụng bao gồm trợ lý đầu tư tự động, robot tương tác, trợ lý thông minh trong game blockchain, v.v., bao phủ nhiều tình huống như quyết định giao dịch, phát hành nhiệm vụ, vận hành cộng đồng.
Cấu trúc sản phẩm toàn diện 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 có thể hiểu, nhận diện và thao tác với tài sản trên chuỗi.
3.2 Hào thành của Port3: vòng tăng trưởng mang lại từ tích lũy doanh nghiệp
Port3 có thể chiếm lĩnh một vị trí hàng đầu trong câu chuyện Web3 AI không phải chỉ vì nó sở hữu khả năng mô hình lớn tiên tiến, mà là nhờ vào việc trong quá trình tích lũy kinh doanh, nó đã xây dựng được một tài sản dữ liệu hành vi xã hội có giá trị cao với độ sâu và độ rộng đáng kể. Lợi thế dữ liệu này đã đặt nền tảng độc nhất vô nhị cho các ứng dụng AI của Port3, việc 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 trên nền tảng hoạt động nhiệm vụ SoQuest kéo dài ba năm, Port3 đã tích lũy được hơn 10 triệu dấu vết tham gia của người dùng, bao phủ nhiều khía cạnh như hành vi nhiệm vụ, tương tác ví, tài sản trên chuỗi, và mức độ tham gia cộng đồng. Những dữ liệu này trải dài qua Web2 và Web3, như đăng bài trên Twitter, hoạt động trên Discord, giữ chân trên Telegram, giao dịch trên chuỗi, staking, và giữ vị trí, tạo thành một bản đồ hành vi xã hội vô cùng 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 tài nguyên đầu vào quý giá nhất để xây dựng Web3 AI Agent.
3.2.2 Hợp tác sâu sắc với hàng ngàn dự án, dữ liệu được cập nhật liên tục và theo thời gian thực.
Port3 không phải là một nền tảng chỉ tập trung vào sản phẩm đơn lẻ, mà đã thiết lập quan hệ hợp tác với hơn 7000+ dự án Web3, bao gồm phát hành airdrop, thiết kế nhiệm vụ, quản lý cộng đồng, tương tác trên chuỗi và nhiều tình huống khác. Sự hợp tác này không chỉ mang lại hành vi người dùng thực tế, mà còn đảm bảo tính đa dạng và thời gian thực của nguồn dữ liệu. Thông qua kênh dữ liệu được xây dựng cùng các dự án, Port3 liên tục hấp thụ những xu hướng sinh thái và xu hướng người dùng mới nhất, xây dựng một động cơ dữ liệu tiến hóa động, thay vì một bức ảnh tĩnh. Khả năng cập nhật dữ liệu này cung cấp một "bể tài liệu huấn luyện" liên tục phát triển cho mô hình AI.
3.2.3 Hình thành bộ dữ liệu chuyên dụng cho việc đào tạo mô hình AI, cung cấp hỗ trợ ngữ nghĩa cho Agent trên chuỗi.
So với dữ liệu Web2 thông thường, danh tính trên chuỗi, lộ trình 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 có thể 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 lộ trình 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 + Đăng tweet + Tham gia quản trị lần hai", có thể được mô hình hóa thành "người tham gia tích cực" hoặc "người truyền bá sớm".