Từ dữ liệu xã hội đến não AI: Port3 Network làm thế nào để xây dựng mạng AI Web3?
1. Giới thiệu
Trong thế giới Web3, dữ liệu đang chuyển từ thông tin tĩnh thành tài sản động. Dữ liệu hành vi xã hội của người dùng trở thành "mỏ kỹ thuật số" có giá trị nhất nhưng vẫn chưa được khai thác đầy đủ trong kỷ nguyên AI. Giá trị khổng lồ ẩn chứa trong dữ liệu xã hội được tạo ra mỗi giây mỗi phút vẫn chưa được con người khai thác đầy đủ.
Thực tế của Web3 là phân mảnh: một mặt, các giao thức theo chiều dọc như DeFi, NFT, GameFi đang tăng trưởng bùng nổ, người dùng tạo ra một lượng lớn dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi; mặt khác, những dữ liệu này phân tán trong các DApp, hồ sơ giao dịch và nền tảng xã hội cô lập, thiếu sự tích hợp có cấu trúc, khó xây dựng hình ảnh thống nhất và cũng không thể được gọi thực sự.
Đồng thời, sự trỗi dậy của AI đang nhanh chóng định hình lại toàn bộ thế giới kỹ thuật số. Các dự án như ChatGPT, Claude đã đưa ra tầm nhìn "dữ liệu có thể gọi + ý định có thể thực thi".
Trong bối cảnh như vậy, nếu AI là tương lai, ai sẽ xây dựng lớp dữ liệu và nền tảng quyết định cho Web3? Port3 Network đã đưa ra một câu trả lời tối thượng:
Từ nền tảng nhiệm vụ SoQuest ban đầu, đến động cơ đánh giá hành vi xã hội Rankit, rồi đến ngôn ngữ thực thi ý định đa chuỗi OpenBQL, Port3 đã xây dựng một "cơ sở hạ tầng dữ liệu xã hội" tập trung vào hành vi người dùng và 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, khiến dữ liệu trở thành "mẫu hành động" mà các tác nhân có thể hiểu, gọi và thực thi.
Port3 không còn là một nền tảng hay công cụ nhiệm vụ đơn lẻ, mà đã chiếm lĩnh vị trí chiến lược của "bộ não dữ liệu Web3" trước khi các câu chuyện về chủ quyền dữ liệu, danh tính trên chuỗi, tài chính xã hội thực sự được tích hợp.
Bài viết này sẽ phân tích sâu về ma trận sản phẩm của Port3, chiến lược công nghệ, cơ chế token và logic tăng trưởng, khám phá cách nó thiết lập một vòng khép kín 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 có thể lập trình và gọi được qua các chuỗi. Bằng cách tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng từ Web2 và Web3, và bổ sung bởi một động cơ AI để xử lý chuẩn hóa, Port3 đã xây dựng một vòng khép kín hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu (SoQuest), điểm số có 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
2.2.1 Tình hình tài chính
Tháng 2 năm 2023: Hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3 triệu đô la, do Jump Crypto dẫn đầu, các nhà đầu tư khác bao gồm SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent và Momentum6.
Tháng 8 năm 2023: nhận được vòng tài trợ mới hàng triệu đô la, các đối tác đầu tư bao gồm EMURGO, Adaverse Accelerator và Gate Labs.
Tháng 10 năm 2023: Công bố nhận được đầu tư từ DWF Labs, và nhận được hỗ trợ từ các khoản tài trợ của một nền tảng giao dịch Labs, một dự án và một chuỗi công cộng.
2.2.2 Tình hình đội ngũ
Max D.: Đồng sáng lập, có kinh nghiệm làm việc tại một công ty công nghệ nào đó; có kinh nghiệm phong phú trong việc ươm tạo dự án Web3 và mở rộng hệ sinh thái.
Anthony Deng: Đồng sáng lập, từng làm việc tại một nền tảng mạng xã hội và một công ty công nghệ trong lĩnh vực phát triển backend, có nhiều năm kinh nghiệm thiết kế hệ thống có độ song song cao và kiến trúc phân tán.
3. Tầm nhìn của Port3: từ "nền tảng nhiệm vụ" đến "tầng dữ liệu xã hội AI"
Mặc dù ma trận sản phẩm của Port3 bao gồm nhiều mô-đun con như SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, có vẻ như phân tán, nhưng thực tế có thể được tổng hợp thành một dòng chính cốt lõi: "Hành vi là tài sản, Port3 chịu trách nhiệm về chu trình 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, là một nền tảng thu thập hành vi người dùng Web3 tích 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 với cơ chế kích hoạt dựa trên nhiệm vụ và đối tượng thu thập là hành vi xã hội của người dùng, kết nối các hành vi giữa tương tác trên chuỗi và nền tảng xã hội Web2.
SoQuest hỗ trợ nhiều nền tảng Web2 phổ biến, đồng thời tương thích với các hành vi tương tác trên 19 chuỗi như EVM, Solana, Aptos, Sui, bao gồm giao dịch, ủy quyền, NFT mint, tạo 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 hơn 6 triệu người dùng và 7.000 dự án dữ liệu động, phạm vi dữ liệu đã vượt qua 10 triệu người dùng tiền điện tử. Điều này đã tạo ra một khối lượng lớn hồ sơ hành vi người dùng và các sự kiện tương tác xã hội trên chuỗi, xây dựng một cơ sở dữ liệu hành vi xã hội Web3 thực tế, 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 mình. Năm 2025, sẽ mở rộng API xác thực, cho phép hoàn thành việc nhúng logic xác thực mà không cần mẫu 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 là điểm khởi đầu cho chu trình khép kín tài sản hành vi toàn chuỗi của Port3, đồng thời cũng là nguồn gốc nguyên thủy của dữ liệu ngữ nghĩa hành vi cần thiết cho suy diễn 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 lắng đọng vào mô-đun cốt lõi của Mạng Port3 -- Lớp Dữ liệu Xã hội AI, 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 để Port3 thực hiện "tài sản hóa hành vi" và "tài chính hóa thông tin (InfoFi)".
Khác với tư duy thiết kế của các nền tảng dữ liệu chuỗi truyền thống nhằm mục tiêu "tra cứu", lớp dữ liệu của Port3 tập trung vào: làm thế nào để dữ liệu có thể được sử dụng cho các mô hình AI và hỗ trợ suy diễn và tương tác trên chuỗi tự động.
Lớp dữ liệu xã hội AI đã tích hợp hàng triệu hồ sơ tương tác trên chuỗi và dữ liệu hành vi nhiệm vụ xã hội, đồng thời liên tục được 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 không ngừng. 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 do AI điều khiển
Rankit là ứng dụng flagship của khả năng dữ liệu xã hội Port3, là "thực thi trực quan" của khả năng dữ liệu BQL trên tầng AI.
Khả năng và đổi mới của Rankit:
Điểm số độ nóng xã hội đa nền tảng: Tổng hợp nhiều tín hiệu từ các nền tảng xã hội để nhận diện các xu hướng quan trọng, dự án nổi bật và sự chuyển biến tâm trạng trong thế giới Web3.
Nhận diện ngữ nghĩa và mô hình đánh giá: thông qua phân tích cảm xúc bằng NLP và mô hình lớn, sẽ chuyển đổi các chỉ số trọng tâm thảo luận, sức ảnh hưởng của KOL, độ tin cậy của người dùng thành các chỉ số có cấu trúc, được sử dụng cho quản trị cộng đồng, kiểm soát rủi ro cho vay, giao dịch trên chuỗi và các tình huống khác.
Mô hình ứng dụng trong các tình huống 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 liên kết, theo dõi thời gian thực các dự án tiềm năng trên một chuỗi công cộng, 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 phải làm gì.
OpenBQL: Ngôn ngữ thực thi trên chuỗi điều khiển bởi ý định
Nếu nói 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 hoạt động của tất cả dữ liệu hành vi được xử lý, tổ chức và gọi.
Vai trò và cơ chế của BQL:
Ngôn ngữ chung: BQL cung cấp cấu trúc truy vấn thân thiện với ngôn ngữ tự nhiên, giúp các nhà phát triển hoặc Agent có thể sử dụng các lệnh giống như "mua NFT trên một chuỗi công khai nào đó" để thực hiện các thao tác thực tế trên chuỗi, kết nối môi trường đa chuỗi EVM, BTC, Solana.
Tầng thực thi chuẩn hóa: hỗ trợ các thao tác tài sản trên chuỗi ( như giao dịch, đặt cọc, thêm tính thanh khoản ) với xử lý tự động một chạm, là trung tâm chính của 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 tài chính thông tin (InfoFi).
Nhờ vào BQL, Port3 đang thúc đẩy việc xây dựng một "giao thức ngôn ngữ tự nhiên trên chuỗi" mới trong thế giới Web3, cho phép hành vi trên chuỗi nâng lên từ "tầng mã" lên "tầng ý định"--máy không chỉ thực hiện các 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 trực tiếp gọi 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 cho game blockchain, 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 có khả năng "từ thu thập → phân tích → ứng dụng → gọi" trong lĩnh vực dữ liệu xã hội Web3.
Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một mạng lưới giao thức tiêu chuẩn Web3 AI dựa trên dữ liệu hành vi, giúp AI Agent có thể hiểu, nhận diện và thao tác với tài sản trên chuỗi.
3.2 Cái hào của Port3: Bánh đà tăng trưởng từ sự tích lũy kinh doanh
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 vì 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 tạo ra một 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 chuỗi và ngoài chuỗi cấp triệu
Dựa trên việc vận hành nền tảng nhiệm vụ SoQuest kéo dài ba năm, Port3 đã tích lũy hơn 10 triệu cấp độ người dùng tham gia, bao gồm các hành vi nhiệm vụ, tương tác ví, tài sản trên chuỗi, mức độ tham gia cộng đồng và nhiều khía cạnh khác. Những dữ liệu này vượt qua Web2 và Web3, như việc đăng bài, độ hoạt động, tỷ lệ giữ chân, giao dịch trên chuỗi, staking, và nắm giữ, tạo thành một bản đồ hành vi xã hội cực kỳ 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 cao như vậy, chắc chắn là nguồn tài nguyên đầu vào quý giá nhất để xây dựng Web3 AI Agent.
3.2.2 Hợp tác sâu với hàng nghìn dự án, dữ liệu cập nhật liên tục theo thời gian thực
Port3 không phải là một nền tảng chỉ hướng đến 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 trị cộng đồng, tương tác trên chuỗi và nhiều kịch bản 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 các kênh dữ liệu được xây dựng cùng với 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 phát triển động, thay vì một bức tranh tĩnh. Khả năng cập nhật dữ liệu này cung cấp cho các mô hình AI một "bể tài liệu đào tạo" liên tục phát triển.
3.2.3 Hình thành tập dữ liệu đào tạo mô hình AI chuyên dụng, cung cấp hỗ trợ ngữ nghĩa cho Agent trên chuỗi.
So với dữ liệu Web2 thông dụng, 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. Tuy nhiên, Port3 thông qua hệ thống nhận diện ngữ nghĩa và nhãn hành vi của Rankit, đã mở ra 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 nhãn ngữ nghĩa "người tham gia tích cực" hoặc "người truyền bá sớm", từ đó giúp AI Agent có thể lý.
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.
13 thích
Phần thưởng
13
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CryptoNomics
· 07-09 08:09
*thở dài* sự phân mảnh dữ liệu web3 thể hiện rõ sự không hiệu quả của điểm cân bằng Nash. lý thuyết trò chơi cơ bản đã dự đoán điều này.
Xem bản gốcTrả lời0
ILCollector
· 07-08 15:29
Tích hợp dữ liệu mới là điểm đau lớn nhất của web3!
Xem bản gốcTrả lời0
AllInDaddy
· 07-06 23:36
Để tiêu tiền cho coin!
Xem bản gốcTrả lời0
MelonField
· 07-06 08:50
Cảm giác những dữ liệu đó đã bị thu thập từ lâu rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainWorker
· 07-06 08:49
Nóng như vậy mà vẫn không phải là Được chơi cho Suckers
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityNinja
· 07-06 08:46
Khai thác đều đã vào vòng tròn xã hội.
Xem bản gốcTrả lời0
PumpDetector
· 07-06 08:44
chỉ là một trò chơi dữ liệu web3 khác... đã ở đó từ khi mt gox, đã thấy mọi thứ sụp đổ và cháy tàn thật lòng mà nói
Port3 Network: Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu xã hội Web3 hướng tới thời đại AI
Từ dữ liệu xã hội đến não AI: Port3 Network làm thế nào để xây dựng mạng AI Web3?
1. Giới thiệu
Trong thế giới Web3, dữ liệu đang chuyển từ thông tin tĩnh thành tài sản động. Dữ liệu hành vi xã hội của người dùng trở thành "mỏ kỹ thuật số" có giá trị nhất nhưng vẫn chưa được khai thác đầy đủ trong kỷ nguyên AI. Giá trị khổng lồ ẩn chứa trong dữ liệu xã hội được tạo ra mỗi giây mỗi phút vẫn chưa được con người khai thác đầy đủ.
Thực tế của Web3 là phân mảnh: một mặt, các giao thức theo chiều dọc như DeFi, NFT, GameFi đang tăng trưởng bùng nổ, người dùng tạo ra một lượng lớn dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi; mặt khác, những dữ liệu này phân tán trong các DApp, hồ sơ giao dịch và nền tảng xã hội cô lập, thiếu sự tích hợp có cấu trúc, khó xây dựng hình ảnh thống nhất và cũng không thể được gọi thực sự.
Đồng thời, sự trỗi dậy của AI đang nhanh chóng định hình lại toàn bộ thế giới kỹ thuật số. Các dự án như ChatGPT, Claude đã đưa ra tầm nhìn "dữ liệu có thể gọi + ý định có thể thực thi".
Trong bối cảnh như vậy, nếu AI là tương lai, ai sẽ xây dựng lớp dữ liệu và nền tảng quyết định cho Web3? Port3 Network đã đưa ra một câu trả lời tối thượng:
Từ nền tảng nhiệm vụ SoQuest ban đầu, đến động cơ đánh giá hành vi xã hội Rankit, rồi đến ngôn ngữ thực thi ý định đa chuỗi OpenBQL, Port3 đã xây dựng một "cơ sở hạ tầng dữ liệu xã hội" tập trung vào hành vi người dùng và 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, khiến dữ liệu trở thành "mẫu hành động" mà các tác nhân có thể hiểu, gọi và thực thi.
Port3 không còn là một nền tảng hay công cụ nhiệm vụ đơn lẻ, mà đã chiếm lĩnh vị trí chiến lược của "bộ não dữ liệu Web3" trước khi các câu chuyện về chủ quyền dữ liệu, danh tính trên chuỗi, tài chính xã hội thực sự được tích hợp.
Bài viết này sẽ phân tích sâu về ma trận sản phẩm của Port3, chiến lược công nghệ, cơ chế token và logic tăng trưởng, khám phá cách nó thiết lập một vòng khép kín 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 có thể lập trình và gọi được qua các chuỗi. Bằng cách tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng từ Web2 và Web3, và bổ sung bởi một động cơ AI để xử lý chuẩn hóa, Port3 đã xây dựng một vòng khép kín hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu (SoQuest), điểm số có 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
2.2.1 Tình hình tài chính
Tháng 2 năm 2023: Hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3 triệu đô la, do Jump Crypto dẫn đầu, các nhà đầu tư khác bao gồm SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent và Momentum6.
Tháng 8 năm 2023: nhận được vòng tài trợ mới hàng triệu đô la, các đối tác đầu tư bao gồm EMURGO, Adaverse Accelerator và Gate Labs.
Tháng 10 năm 2023: Công bố nhận được đầu tư từ DWF Labs, và nhận được hỗ trợ từ các khoản tài trợ của một nền tảng giao dịch Labs, một dự án và một chuỗi công cộng.
2.2.2 Tình hình đội ngũ
Max D.: Đồng sáng lập, có kinh nghiệm làm việc tại một công ty công nghệ nào đó; có kinh nghiệm phong phú trong việc ươm tạo dự án Web3 và mở rộng hệ sinh thái.
Anthony Deng: Đồng sáng lập, từng làm việc tại một nền tảng mạng xã hội và một công ty công nghệ trong lĩnh vực phát triển backend, có nhiều năm kinh nghiệm thiết kế hệ thống có độ song song cao và kiến trúc phân tán.
3. Tầm nhìn của Port3: từ "nền tảng nhiệm vụ" đến "tầng dữ liệu xã hội AI"
Mặc dù ma trận sản phẩm của Port3 bao gồm nhiều mô-đun con như SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, có vẻ như phân tán, nhưng thực tế có thể được tổng hợp thành một dòng chính cốt lõi: "Hành vi là tài sản, Port3 chịu trách nhiệm về chu trình 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, là một nền tảng thu thập hành vi người dùng Web3 tích 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 với cơ chế kích hoạt dựa trên nhiệm vụ và đối tượng thu thập là hành vi xã hội của người dùng, kết nối các hành vi giữa tương tác trên chuỗi và nền tảng xã hội Web2.
SoQuest hỗ trợ nhiều nền tảng Web2 phổ biến, đồng thời tương thích với các hành vi tương tác trên 19 chuỗi như EVM, Solana, Aptos, Sui, bao gồm giao dịch, ủy quyền, NFT mint, tạo 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 hơn 6 triệu người dùng và 7.000 dự án dữ liệu động, phạm vi dữ liệu đã vượt qua 10 triệu người dùng tiền điện tử. Điều này đã tạo ra một khối lượng lớn hồ sơ hành vi người dùng và các sự kiện tương tác xã hội trên chuỗi, xây dựng một cơ sở dữ liệu hành vi xã hội Web3 thực tế, 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 mình. Năm 2025, sẽ mở rộng API xác thực, cho phép hoàn thành việc nhúng logic xác thực mà không cần mẫu 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 là điểm khởi đầu cho chu trình khép kín tài sản hành vi toàn chuỗi của Port3, đồng thời cũng là nguồn gốc nguyên thủy của dữ liệu ngữ nghĩa hành vi cần thiết cho suy diễn 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 lắng đọng vào mô-đun cốt lõi của Mạng Port3 -- Lớp Dữ liệu Xã hội AI, 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 để Port3 thực hiện "tài sản hóa hành vi" và "tài chính hóa thông tin (InfoFi)".
Khác với tư duy thiết kế của các nền tảng dữ liệu chuỗi truyền thống nhằm mục tiêu "tra cứu", lớp dữ liệu của Port3 tập trung vào: làm thế nào để dữ liệu có thể được sử dụng cho các mô hình AI và hỗ trợ suy diễn và tương tác trên chuỗi tự động.
Lớp dữ liệu xã hội AI đã tích hợp hàng triệu hồ sơ tương tác trên chuỗi và dữ liệu hành vi nhiệm vụ xã hội, đồng thời liên tục được 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 không ngừng. 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 do AI điều khiển
Rankit là ứng dụng flagship của khả năng dữ liệu xã hội Port3, là "thực thi trực quan" của khả năng dữ liệu BQL trên tầng AI.
Khả năng và đổi mới của Rankit:
Điểm số độ nóng xã hội đa nền tảng: Tổng hợp nhiều tín hiệu từ các nền tảng xã hội để nhận diện các xu hướng quan trọng, dự án nổi bật và sự chuyển biến tâm trạng trong thế giới Web3.
Nhận diện ngữ nghĩa và mô hình đánh giá: thông qua phân tích cảm xúc bằng NLP và mô hình lớn, sẽ chuyển đổi các chỉ số trọng tâm thảo luận, sức ảnh hưởng của KOL, độ tin cậy của người dùng thành các chỉ số có cấu trúc, được sử dụng cho quản trị cộng đồng, kiểm soát rủi ro cho vay, giao dịch trên chuỗi và các tình huống khác.
Mô hình ứng dụng trong các tình huống 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 liên kết, theo dõi thời gian thực các dự án tiềm năng trên một chuỗi công cộng, 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 phải làm gì.
OpenBQL: Ngôn ngữ thực thi trên chuỗi điều khiển bởi ý định
Nếu nói 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 hoạt động của tất cả dữ liệu hành vi được xử lý, tổ chức và gọi.
Vai trò và cơ chế của BQL:
Ngôn ngữ chung: BQL cung cấp cấu trúc truy vấn thân thiện với ngôn ngữ tự nhiên, giúp các nhà phát triển hoặc Agent có thể sử dụng các lệnh giống như "mua NFT trên một chuỗi công khai nào đó" để thực hiện các thao tác thực tế trên chuỗi, kết nối môi trường đa chuỗi EVM, BTC, Solana.
Tầng thực thi chuẩn hóa: hỗ trợ các thao tác tài sản trên chuỗi ( như giao dịch, đặt cọc, thêm tính thanh khoản ) với xử lý tự động một chạm, là trung tâm chính của 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 tài chính thông tin (InfoFi).
Nhờ vào BQL, Port3 đang thúc đẩy việc xây dựng một "giao thức ngôn ngữ tự nhiên trên chuỗi" mới trong thế giới Web3, cho phép hành vi trên chuỗi nâng lên từ "tầng mã" lên "tầng ý định"--máy không chỉ thực hiện các 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 trực tiếp gọi 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 cho game blockchain, 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 có khả năng "từ thu thập → phân tích → ứng dụng → gọi" trong lĩnh vực dữ liệu xã hội Web3.
Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một mạng lưới giao thức tiêu chuẩn Web3 AI dựa trên dữ liệu hành vi, giúp AI Agent có thể hiểu, nhận diện và thao tác với tài sản trên chuỗi.
3.2 Cái hào của Port3: Bánh đà tăng trưởng từ sự tích lũy kinh doanh
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 vì 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 tạo ra một 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 chuỗi và ngoài chuỗi cấp triệu
Dựa trên việc vận hành nền tảng nhiệm vụ SoQuest kéo dài ba năm, Port3 đã tích lũy hơn 10 triệu cấp độ người dùng tham gia, bao gồm các hành vi nhiệm vụ, tương tác ví, tài sản trên chuỗi, mức độ tham gia cộng đồng và nhiều khía cạnh khác. Những dữ liệu này vượt qua Web2 và Web3, như việc đăng bài, độ hoạt động, tỷ lệ giữ chân, giao dịch trên chuỗi, staking, và nắm giữ, tạo thành một bản đồ hành vi xã hội cực kỳ 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 cao như vậy, chắc chắn là nguồn tài nguyên đầu vào quý giá nhất để xây dựng Web3 AI Agent.
3.2.2 Hợp tác sâu với hàng nghìn dự án, dữ liệu cập nhật liên tục theo thời gian thực
Port3 không phải là một nền tảng chỉ hướng đến 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 trị cộng đồng, tương tác trên chuỗi và nhiều kịch bản 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 các kênh dữ liệu được xây dựng cùng với 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 phát triển động, thay vì một bức tranh tĩnh. Khả năng cập nhật dữ liệu này cung cấp cho các mô hình AI một "bể tài liệu đào tạo" liên tục phát triển.
3.2.3 Hình thành tập dữ liệu đào tạo mô hình AI chuyên dụng, cung cấp hỗ trợ ngữ nghĩa cho Agent trên chuỗi.
So với dữ liệu Web2 thông dụng, 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. Tuy nhiên, Port3 thông qua hệ thống nhận diện ngữ nghĩa và nhãn hành vi của Rankit, đã mở ra 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 nhãn ngữ nghĩa "người tham gia tích cực" hoặc "người truyền bá sớm", từ đó giúp AI Agent có thể lý.