من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتغير البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصة بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعي، التي أصبحت "معادن رقمية" ذات قيمة عالية ولكن لم يتم استغلالها بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تُنتَج في كل دقيقة وكل ثانية، تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استغلالها بالكامل بعد.
نرى أن واقع Web3 مجزأ: من ناحية، شهدنا نموًا انفجاريًا للبروتوكولات العمودية مثل DeFi و NFT و GameFi، حيث أن المستخدمين أنشأوا كمية كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ من ناحية أخرى، هذه البيانات مبعثرة في DApps وعناصر السجل التجاري ومنصات التواصل الاجتماعي المعزولة، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، ويصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها فعليًا.
في الوقت نفسه، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. حيث تقدم مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، ومشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في ظل هذه الخلفية، تظهر مسألة واحدة: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن الذي سيبني طبقة البيانات و أساس القرار في Web3؟ هناك مشروع مثل Port3 Network قدم إجابة نهائية نسبياً:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وصديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكن من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قالب العمل" الذي يمكن للذكاء الاصطناعي فهمه واستدعائه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة مهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ البيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، والهويات على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
ستقوم هذه المقالة بتحليل عميق لمصفوفة منتجات Port3، ودرع التكنولوجيا، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيفية إنشاء حلقة مغلقة لتدفق البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المتشظي، وكيفية أن تصبح البنية التحتية السرية للاتجاه القادم الذي تبلغ قيمته تريليون.
2. مقدمة المشروع
ما هو Port3 2.1؟
يعتبر Port3 Network مشروعاً للبنية التحتية لبيانات الشبكات الاجتماعية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للتشغيل عبر السلاسل، وقابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، مع تعزيزها بمحرك الذكاء الاصطناعي للمعالجة القياسية، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تتكون من جمع البيانات (SoQuest)، والتقييم الهيكلي (Rankit)، والاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح المنشأة الأساسية لتحويل السلوك على السلسلة إلى أصول في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.1.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إتمام جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك في الجولة مستثمرون آخرون بما في ذلك SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: الحصول على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، بمشاركة EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، والحصول على بعض الدعم من منصات التداول الرئيسية ومنح من Mask Network وAptos.
2.1.2 فريق العمل
ماكس دي.: المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة آبل؛ يمتلك خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في Tencent وViabtc Technology Limited في تطوير الواجهة الخلفية، لديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التوازي العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية لبيانات التواصل الاجتماعي الذكي"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، التي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن الدورة المغلقة لتدفق البيانات من جمعها إلى تحويلها."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو المدخل الرئيسي للبيانات الذي أنشأته شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوك المستخدم في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، ويستهدف سلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع لجمع البيانات، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة ومسارات السلوك بين منصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات، والتفويض، وNFT mint، مما شكل أحد أوسع أنظمة جمع السلوك في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7,000 مشروع من البيانات الديناميكية، وقد تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك مجموعة ضخمة من سجلات سلوك المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات سلوك اجتماعي Web3 حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، مما يسمح لمشاريع دمج نظام المهام في تطبيقاتهم dApp أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025 سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إتمام منطق التحقق بدون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يزيد بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة انطلاق لمجموعة Port3 لإغلاق حلقة الأصول عبر سلسلة الكتل، وهي أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية المطلوبة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات التراكم - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات اجتماعية بالذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوك هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى تمويل (InfoFi)".
تختلف عن منصات البيانات التقليدية على السلسلة ( مثل The Graph و Dune وما إلى ذلك، والتي تعتمد على تصميم يركز على "الاستعلام"، فإن طبقة البيانات في Port3 تركز على: كيفية جعل البيانات قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابل للتنفيذ تلقائيًا.
تجمع طبقة بيانات الشبكات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتقوم بتحديثها باستمرار من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو ذاتيًا باستمرار. إنها مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بترتيب الهيكل المعقد لبيانات السلوك على السلسلة وخارجها، مما يوفر "وقود بيانات" "يمكن فهمه، يمكن تركيبه، ويمكن استدعاؤه" للوكيل.
) 3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات بيانات Port3 الاجتماعية، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على طبقة الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل من تويتر وتيليجرام وديسكورد، ويحدد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة والتحولات العاطفية في عالم Web3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز المناقشة، وتأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة وغيرها من السيناريوهات.
عرض تجريبي في المشهد العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط الوسائط الاجتماعية، والارتباط بالحركة على السلسلة، يتتبع في الوقت الحقيقي المشاريع الواعدة على سلسلة معينة، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.
بفضل دعم Rankit ، لا يمكن لـ Port3 تقديم البيانات فحسب ، بل يمكنه أيضًا تقديم "بيانات تفسيرية" - ليس فقط إخبارك بما حدث ، ولكن أيضًا إخبارك بما يجب عليك فعله.
![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 بإنشاء شبكة ذكاء اصطناعي لعالم Web3؟]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL) Blockchain Quest Language( هي القشرة الدماغية للبيانات في Port3، وهي القلب الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والمستدعاة.
)# دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: توفر BQL هيكل استعلام سهل الاستخدام للغة الطبيعية، مما يمكّن المطورين أو الوكلاء من تنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة باستخدام أوامر مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يفتح البيئة متعددة السلاسل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم العمليات على الأصول على السلسلة ### مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة ( المعالجة الآلية بنقرة واحدة، وهي محور رئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج البيانات الدلالية: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق التحديثات والحسابات عالية التردد للبيانات المطلوبة لتحويل المعلومات إلى مالية )InfoFi(.
من خلال BQL، يقوم Port3 بدفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الشفرة" إلى "طبقة النية" - الآلات لا تنفذ فقط الأوامر التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يقوم بإنشاء طبقة API عامة للوكيل، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب الذكية، وغيرها، مما يغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وتشغيل المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من الهيكل المنتج Port3 المنصة الوحيدة التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" في مسار بيانات التواصل الاجتماعي Web3.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيار Web3 AI تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على والتعامل مع الأصول على السلسلة.
![من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 Port3's الحاجز: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تمكنت Port3 من احتلال موقع ريادي في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الأساسي ليس في قدرتها المتقدمة على النماذج الكبيرة، بل في أنها خلال عملية تراكم الأعمال، قامت ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية ذات قيمة عالية تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة البياناتية وضعت أساساً فريداً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات السلوك على السلسلة وغير السلسلة على مستوى الملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة مستخدمين، تغطي سلوكيات المهام، وتفاعلات المحفظة، والأصول على السلسلة، ومعدل المشاركة في المجتمعات وغيرها من الأبعاد. هذه البيانات تمتد عبر Web2 وWeb3، مثل منشورات Twitter، ونشاط Discord، والاحتفاظ بـ Telegram، والمعاملات على السلسلة، والتخزين، والاحتفاظ، تشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، فإن هذا النوع من البيانات السلوكية المنظمة والعالية التفاعل هو بلا شك أغلى موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون بشكل عميق مع آلاف المشاريع، تحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليس منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع من مشاريع Web3، تغطي عدة سيناريوهات مثل إصدار الإيصالات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال قنوات البيانات التي تم بناؤها بالتعاون مع الأطراف المعنية، تواصل Port3 استيعاب أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، وإنشاء محرك بيانات يتطور ديناميكيًا، بدلاً من مجموعة ثابتة من اللقطات. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" مستمرة لنماذج الذكاء الاصطناعي.
3.2.3 تشكيل مجموعة بيانات تدريب نموذج AI مخصصة، لتوفير دعم دلالي لوكلاء على السلسلة
بالمقارنة مع بيانات الويب 2 العامة، هوية مستخدم الويب 3 على السلسلة، تفاعل
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 25
أعجبني
25
6
مشاركة
تعليق
0/400
BearMarketSurvivor
· 07-16 13:26
又来一个炒作ai的 خــــداع الناس لتحقيق الربح 新套路
شاهد النسخة الأصليةرد0
FUDwatcher
· 07-15 20:20
بيانات السلوك قد تحتوي على مخاطر أمنية، ربما...
شاهد النسخة الأصليةرد0
MoonMathMagic
· 07-15 20:20
رقم المعدّن انطلق انطلق انطلق
شاهد النسخة الأصليةرد0
SatoshiHeir
· 07-15 20:19
من المهم الإشارة إلى أن الهيكل العام لـ Port3 لا يزال يفتقر إلى ربط القيمة الأساسية. وفقًا لتحليل البيانات داخل السلسلة، هذا هو تكرار لفشلنا في عام 2016.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-3824aa38
· 07-15 20:09
التعدين算啥 البيانات才是真香
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeLady
· 07-15 19:56
همم، port3 يحاول بناء شيء مثل دماغ ذكاء اصطناعي... بصراحة، لا أقول ذلك، لكن رسوم الغاز هذه لا يجب أن ترتفع عندما يبدأون في تعدين جميع بياناتنا الاجتماعية بصراحة.
Port3: من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي بناء بنية تحتية لبيانات التواصل في Web3
من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتغير البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصة بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعي، التي أصبحت "معادن رقمية" ذات قيمة عالية ولكن لم يتم استغلالها بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تُنتَج في كل دقيقة وكل ثانية، تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استغلالها بالكامل بعد.
نرى أن واقع Web3 مجزأ: من ناحية، شهدنا نموًا انفجاريًا للبروتوكولات العمودية مثل DeFi و NFT و GameFi، حيث أن المستخدمين أنشأوا كمية كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ من ناحية أخرى، هذه البيانات مبعثرة في DApps وعناصر السجل التجاري ومنصات التواصل الاجتماعي المعزولة، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، ويصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها فعليًا.
في الوقت نفسه، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. حيث تقدم مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، ومشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في ظل هذه الخلفية، تظهر مسألة واحدة: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن الذي سيبني طبقة البيانات و أساس القرار في Web3؟ هناك مشروع مثل Port3 Network قدم إجابة نهائية نسبياً:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وصديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكن من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قالب العمل" الذي يمكن للذكاء الاصطناعي فهمه واستدعائه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة مهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ البيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، والهويات على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
ستقوم هذه المقالة بتحليل عميق لمصفوفة منتجات Port3، ودرع التكنولوجيا، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيفية إنشاء حلقة مغلقة لتدفق البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المتشظي، وكيفية أن تصبح البنية التحتية السرية للاتجاه القادم الذي تبلغ قيمته تريليون.
2. مقدمة المشروع
ما هو Port3 2.1؟
يعتبر Port3 Network مشروعاً للبنية التحتية لبيانات الشبكات الاجتماعية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للتشغيل عبر السلاسل، وقابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، مع تعزيزها بمحرك الذكاء الاصطناعي للمعالجة القياسية، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تتكون من جمع البيانات (SoQuest)، والتقييم الهيكلي (Rankit)، والاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح المنشأة الأساسية لتحويل السلوك على السلسلة إلى أصول في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.1.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إتمام جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك في الجولة مستثمرون آخرون بما في ذلك SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: الحصول على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، بمشاركة EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، والحصول على بعض الدعم من منصات التداول الرئيسية ومنح من Mask Network وAptos.
2.1.2 فريق العمل
ماكس دي.: المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة آبل؛ يمتلك خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في Tencent وViabtc Technology Limited في تطوير الواجهة الخلفية، لديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التوازي العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية لبيانات التواصل الاجتماعي الذكي"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، التي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن الدورة المغلقة لتدفق البيانات من جمعها إلى تحويلها."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو المدخل الرئيسي للبيانات الذي أنشأته شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوك المستخدم في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، ويستهدف سلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع لجمع البيانات، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة ومسارات السلوك بين منصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات، والتفويض، وNFT mint، مما شكل أحد أوسع أنظمة جمع السلوك في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7,000 مشروع من البيانات الديناميكية، وقد تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك مجموعة ضخمة من سجلات سلوك المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات سلوك اجتماعي Web3 حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، مما يسمح لمشاريع دمج نظام المهام في تطبيقاتهم dApp أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025 سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إتمام منطق التحقق بدون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يزيد بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة انطلاق لمجموعة Port3 لإغلاق حلقة الأصول عبر سلسلة الكتل، وهي أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية المطلوبة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات التراكم - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات اجتماعية بالذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوك هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى تمويل (InfoFi)".
تختلف عن منصات البيانات التقليدية على السلسلة ( مثل The Graph و Dune وما إلى ذلك، والتي تعتمد على تصميم يركز على "الاستعلام"، فإن طبقة البيانات في Port3 تركز على: كيفية جعل البيانات قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابل للتنفيذ تلقائيًا.
تجمع طبقة بيانات الشبكات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتقوم بتحديثها باستمرار من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو ذاتيًا باستمرار. إنها مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بترتيب الهيكل المعقد لبيانات السلوك على السلسلة وخارجها، مما يوفر "وقود بيانات" "يمكن فهمه، يمكن تركيبه، ويمكن استدعاؤه" للوكيل.
) 3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات بيانات Port3 الاجتماعية، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على طبقة الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل من تويتر وتيليجرام وديسكورد، ويحدد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة والتحولات العاطفية في عالم Web3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز المناقشة، وتأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة وغيرها من السيناريوهات.
عرض تجريبي في المشهد العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط الوسائط الاجتماعية، والارتباط بالحركة على السلسلة، يتتبع في الوقت الحقيقي المشاريع الواعدة على سلسلة معينة، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.
بفضل دعم Rankit ، لا يمكن لـ Port3 تقديم البيانات فحسب ، بل يمكنه أيضًا تقديم "بيانات تفسيرية" - ليس فقط إخبارك بما حدث ، ولكن أيضًا إخبارك بما يجب عليك فعله.
![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 بإنشاء شبكة ذكاء اصطناعي لعالم Web3؟]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL) Blockchain Quest Language( هي القشرة الدماغية للبيانات في Port3، وهي القلب الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والمستدعاة.
)# دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: توفر BQL هيكل استعلام سهل الاستخدام للغة الطبيعية، مما يمكّن المطورين أو الوكلاء من تنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة باستخدام أوامر مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يفتح البيئة متعددة السلاسل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم العمليات على الأصول على السلسلة ### مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة ( المعالجة الآلية بنقرة واحدة، وهي محور رئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج البيانات الدلالية: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق التحديثات والحسابات عالية التردد للبيانات المطلوبة لتحويل المعلومات إلى مالية )InfoFi(.
من خلال BQL، يقوم Port3 بدفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الشفرة" إلى "طبقة النية" - الآلات لا تنفذ فقط الأوامر التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يقوم بإنشاء طبقة API عامة للوكيل، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب الذكية، وغيرها، مما يغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وتشغيل المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من الهيكل المنتج Port3 المنصة الوحيدة التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" في مسار بيانات التواصل الاجتماعي Web3.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيار Web3 AI تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على والتعامل مع الأصول على السلسلة.
![من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 Port3's الحاجز: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تمكنت Port3 من احتلال موقع ريادي في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الأساسي ليس في قدرتها المتقدمة على النماذج الكبيرة، بل في أنها خلال عملية تراكم الأعمال، قامت ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية ذات قيمة عالية تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة البياناتية وضعت أساساً فريداً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات السلوك على السلسلة وغير السلسلة على مستوى الملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة مستخدمين، تغطي سلوكيات المهام، وتفاعلات المحفظة، والأصول على السلسلة، ومعدل المشاركة في المجتمعات وغيرها من الأبعاد. هذه البيانات تمتد عبر Web2 وWeb3، مثل منشورات Twitter، ونشاط Discord، والاحتفاظ بـ Telegram، والمعاملات على السلسلة، والتخزين، والاحتفاظ، تشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، فإن هذا النوع من البيانات السلوكية المنظمة والعالية التفاعل هو بلا شك أغلى موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون بشكل عميق مع آلاف المشاريع، تحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليس منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع من مشاريع Web3، تغطي عدة سيناريوهات مثل إصدار الإيصالات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال قنوات البيانات التي تم بناؤها بالتعاون مع الأطراف المعنية، تواصل Port3 استيعاب أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، وإنشاء محرك بيانات يتطور ديناميكيًا، بدلاً من مجموعة ثابتة من اللقطات. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" مستمرة لنماذج الذكاء الاصطناعي.
3.2.3 تشكيل مجموعة بيانات تدريب نموذج AI مخصصة، لتوفير دعم دلالي لوكلاء على السلسلة
بالمقارنة مع بيانات الويب 2 العامة، هوية مستخدم الويب 3 على السلسلة، تفاعل