Từ dữ liệu xã hội đến não AI: Port3 Network làm thế nào để xây dựng Lớp dữ liệu AI cho thế giới 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. Dữ liệu xã hội được tạo ra từng giây từng phút chứa đựng giá trị to lớn, vẫn chưa được khai thác đầy đủ.

Thực tế của Web3 là bị chia rẽ: một mặt, các giao thức chuyên biệt 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 bị phân tán trong các DApp, hồ sơ giao dịch và nền tảng xã hội riêng biệt, thiếu sự tích hợp có cấu trúc, khó xây dựng hình ảnh thống nhất, cũng không thể được gọi ra thực sự.

Đồng thời, 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, và các dự án Agent được 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 sau đó 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 và thân thiện với mô hình AI. Nó không chỉ tích hợp dữ liệu trên chuỗi và hành vi xã hội bên ngoài chuỗi, mà còn thông qua tiêu chuẩn hóa và nhận diện ý định, làm cho dữ liệu trở thành "mẫu hành động" mà các tác nhân có thể hiểu, gọi và thực hiện.

Nói cách khác, Port3 không còn là một nền tảng hoặc 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, lợi thế công nghệ, cơ chế token và logic tăng trưởng, khám phá cách mà nó thiết lập một vòng tuần hoàn 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 được. Bằng cách tổng hợp dữ liệu hành vi người dùng của Web2 và Web3, và sử dụng công cụ AI để xử lý chuẩn hóa, Port3 đã tạo ra một chu trình khép kín hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu (SoQuest), đánh giá 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 kỷ nguyên 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 USD

Tháng 8 năm 2023: Đã nhận được vòng gọi vốn hàng triệu đô la mới.

Tháng 10 năm 2023: Công bố nhận được khoản đầu tư từ DWF Labs, và nhận được sự hỗ trợ từ quỹ tài trợ của Binance Labs, Mask Network và Aptos.

2.2.2 Tình hình đội ngũ

Max D.: Đồng sáng lập, có kinh nghiệm làm việc tại Apple; 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 Tencent và Viabtc Technology Limited trong lĩnh vực phát triển backend, có nhiều năm kinh nghiệm 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 "Lớp 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 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 Lớp dữ liệu - SoQuest

SoQuest là cổng dữ liệu cốt lõi được xây dựng bởi Port3 Network, là một nền tảng Web3 thu thập hành vi người dùng tích hợp phân phối nhiệm vụ, xác minh hành vi, tăng trưởng cộng đồng và thu thập dữ liệu. Bản chất của nó 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, đã kết nối con đường hành vi giữa tương tác trên chuỗi và nền tảng xã hội Web2.

SoQuest hỗ trợ các nền tảng Web2 chính 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 bao phủ rộng nhất trong lĩnh vực Web3.

Đến giữa năm 2025, Port3 Network đã thu thập 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. Đã tạo ra một lượng lớn bản ghi 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 giới thiệu mô-đun QaaS(Quest-as-a-Service), cho phép các dự án tích hợp hệ thống nhiệm vụ vào ứng dụng dApp hoặc Ứng dụng Mini Telegram của họ. Năm 2025, sẽ mở rộng API xác thực, cho phép hoàn thành logic xác thực mà không cần mẫu đã được thiết lập trước, điều này sẽ 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, nó là điểm khởi đầu cho vòng khép kín tài sản hành vi toàn chuỗi của Port3, mà còn là nguồn gốc nguyên thủy của dữ liệu ngữ nghĩa hành vi cần thiết cho suy luận AI.

3.1.2 Lớp dữ liệu - AI Social Data Layer

Dữ liệu hành vi người dùng được SoQuest thu thập cuối cùng sẽ được lưu trữ trong mô-đun cốt lõi của Port3 Network------Lớp dữ liệu Xã hội AI, đây là một cơ sở dữ liệu hành vi có cấu trúc được thiết kế đặc biệt 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 chuỗi truyền thống ( như The Graph, Dune, ) có thiết kế tập trung vào "truy vấn", Lớp dữ liệu của Port3 chú trọng vào: làm thế nào để dữ liệu phục vụ cho 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 bản ghi tương tác trên chuỗi và dữ liệu hành vi nhiệm vụ xã hội, và liên tục được cập nhật theo thời gian thực thông qua các mô-đun ứng dụng như SoQuest, Rankit, xây dựng một hệ thống dữ liệu xã hội động tự tăng trưởng. Đây là trung tâm nhận thức hành vi của Port3, cấu trúc và ngữ nghĩa hóa các 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: Động cơ phân tích hành vi xã hội dựa trên AI

Rankit là ứng dụng flagship của khả năng dữ liệu xã hội Port3, là "thực thi trực quan" khả năng dữ liệu BQL của lớp AI.

Khả năng và đổi mới mô hình của Rankit:

• Điểm số nhiệt độ xã hội đa nền tảng: Tổng hợp các tín hiệu xã hội từ Twitter, Telegram, Discord, nhận diện các xu hướng chính, dự án nóng và sự thay đổi tâm lý trong thế giới Web3.

• Nhận diện ngữ nghĩa và mô hình đánh giá: Thông qua phân tích cảm xúc NLP và mô hình lớn, sẽ chuyển đổi trọng tâm thảo luận, ảnh hưởng của KOL, độ tin cậy của người dùng thành các chỉ số có cấu trúc, được sử dụng cho quản lý cộng đồng, quản lý rủi ro cho vay, giao dịch trên chuỗi và các tình huống khác.

• Ví dụ về việc áp dụng trong các lĩnh vực cụ thể: chẳng hạn như động cơ dữ liệu sinh thái USD1 mới ra mắt, thông qua bản đồ nhiệt, 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 cho người dùng DeFi để 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 Lớp 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:

• Lớp 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 lệnh như "mua NFT trên chuỗi Aptos", kết nối môi trường đa chuỗi EVM, BTC, Solana.

• Lớp thực thi tiêu chuẩn hóa: hỗ trợ xử lý tự động một lần cho các thao tác tài sản trên chuỗi ( như giao dịch, đặt cọc, thêm tính thanh khoản ), là trung tâm chính cho việc 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).

Nhờ có BQL, Port3 đang thúc đẩy thế giới Web3 xây dựng một "giao thức ngôn ngữ tự nhiên trên chuỗi" mới, giúp hành vi trên chuỗi từ "Lớp dữ liệu" nâng lên "Lớp ý định"------máy móc không chỉ thực hiện các lệnh mà bạn đã nói, mà còn hiểu ý định của bạn.

Khả năng tích hợp AI Agent: Ailliance.ai

• Port3 đang xây dựng một lớp API Agent chung, các nhà phát triển có thể gọi trực tiếp dữ liệu có cấu trúc được tạo ra từ Rankit/SoQuest/OpenBQL hoặc thực hiện lệnh.

• Ứng dụng bao gồm trợ lý đầu tư tự động, robot tương tác, trợ lý thông minh trò chơi trên chuỗi, bao phủ nhiều tình huống như quyết định giao dịch, phát hành nhiệm vụ, vận hành cộng đồng.

Toàn bộ cấu trúc sản phẩm 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" 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, giúp AI Agent có thể hiểu, nhận diện và thao tác với tài sản trên chuỗi.

3.2 Đê chắn gió của Port3: Bánh đà tăng trưởng đến từ tích lũy kinh doanh

Port3 có thể chiếm ưu thế trong câu chuyện Web3 AI không phải chỉ vì nó sở hữu khả năng mô hình lớn tiên tiến, mà chính 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 cực kỳ lớn. Lợi thế dữ liệu này đã tạo nền tảng độc nhất vô nhị cho các ứng dụng AI, xây dựng Agent và huấn luyện mô hình của Port3:

3.2.1. Dữ liệu hành vi trên chuỗi và ngoài chuỗi ở cấp độ triệu

Dựa trên nền tảng vận hành nhiệm vụ SoQuest kéo dài ba năm, Port3 đã tích lũy hơn 10 triệu mức độ tham gia của người dùng, bao phủ nhiều khía cạnh như hành vi nhiệm vụ, tương tác ví, tài sản trên chuỗi, mức độ tham gia cộng đồng, v.v. Những dữ liệu này trải qua Web2 và Web3, như đăng bài trên Twitter, hoạt động trên Discord, giữ chân trên Telegram, giao dịch trên chuỗi, staking, nắm giữ, v.v., tạo thành một biểu 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 tần này, không nghi ngờ gì, là 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 liên tục cập nhật theo thời gian thực

Port3 không phải là một nền tảng hướng đến sản phẩm đơn lẻ, mà đã thiết lập mối 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 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 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 tiến hóa động, thay vì một tập hợp tĩnh. Khả năng cập nhật dữ liệu này cung cấp cho mô hình AI một "bể tài liệu đào tạo" liên tục tiến hóa.

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 thường, danh tính trên chuỗi, đường đi 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 thông qua hệ thống nhận diện ngữ nghĩa và nhãn hành vi của Rankit đã mở ra con đường 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 thứ hai", có thể được mô hình hóa thành nhãn ngữ nghĩa "người tham gia tích cực" hoặc "người truyền bá sớm", từ đó cho phép AI Agent có thể lý