Dari Data Sosial ke Otak AI: Jaringan Port3 akan Membangun Jaringan AI Seperti Apa untuk Dunia Web3?

1. Pendahuluan

Di dunia Web3, data sedang berubah dari informasi statis menjadi aset dinamis. Khususnya, data perilaku sosial pengguna sedang menjadi "mineral digital" yang paling berharga namun belum sepenuhnya dikembangkan di era AI. Data sosial yang dihasilkan setiap menit dan setiap detik mengandung nilai besar yang belum sepenuhnya digali oleh orang-orang.

Kami melihat bahwa realitas Web3 terfragmentasi: di satu sisi, kami menyaksikan pertumbuhan eksplosif dari protokol vertikal seperti DeFi, NFT, GameFi, di mana pengguna menghasilkan banyak data perilaku baik di on-chain maupun off-chain; di sisi lain, data-data ini tersebar di DApp, catatan transaksi, dan platform sosial yang terisolasi, kekurangan integrasi terstruktur, sulit untuk membangun gambaran yang terpadu, dan juga tidak dapat benar-benar dipanggil.

Sementara itu, kebangkitan AI dengan cepat membentuk kembali seluruh dunia digital. Proyek-proyek seperti ChatGPT dari OpenAI, Claude dari Anthropic, serta proyek Agent yang dibangun di atas Web3 seperti Autonolas, Morphpad, Mind Network, dan lainnya, semuanya mengusulkan visi "data yang dapat dipanggil + niat yang dapat dieksekusi."

Dalam konteks ini, sebuah pertanyaan muncul: Jika AI adalah masa depan, lalu siapa yang akan membangun lapisan data dan dasar keputusan Web3? Port3 Network memberikan jawaban yang cukup definitif:

Dari platform tugas SoQuest yang awal, hingga mesin penilaian perilaku sosial Rankit, dan bahasa eksekusi niat lintas rantai OpenBQL, Port3 telah membangun "infrastruktur data sosial" yang berfokus pada perilaku pengguna dan ramah terhadap model AI. Ini tidak hanya mengintegrasikan data on-chain dan perilaku sosial off-chain, tetapi juga melalui standarisasi dan pengenalan niat, membuat data menjadi "template tindakan" yang dapat dipahami, dipanggil, dan dieksekusi oleh agen cerdas.

Dengan kata lain, Port3 bukan lagi platform atau alat tugas tunggal, melainkan telah menduduki posisi strategis "Otak Data Web3" sebelum narasi tentang kedaulatan data, identitas di blockchain, dan keuangan sosial benar-benar terintegrasi.

2. Deskripsi Proyek

Apa itu Port3 2.1?

Port3 Network adalah proyek infrastruktur data sosial Web3 yang didorong oleh AI, bertujuan untuk membangun lapisan data sosial yang dapat diprogram, dapat dipanggil, dan lintas rantai. Dengan mengagregasi data perilaku pengguna Web2 dan Web3, serta didukung oleh mesin AI untuk pemrosesan standar, Port3 menciptakan rangkaian lengkap dari pengumpulan data (SoQuest), penilaian terstruktur (Rankit), kueri cerdas (OpenBQL) hingga pemanggilan Agen (Ailliance.ai), menjadi fasilitas kunci untuk asetisasi perilaku on-chain di era AI.

2.2 Ringkasan Proyek

2.2.1 Situasi Pembiayaan

Februari 2023: Menyelesaikan pendanaan putaran benih senilai 3 juta dolar AS.

Agustus 2023: Mendapatkan putaran pendanaan baru senilai jutaan dolar.

Oktober 2023: Mendapatkan dukungan investasi tambahan dan hibah.

2.2.2 Situasi Tim

Max D.: Co-founder, memiliki pengalaman kerja di Apple; memiliki pengalaman luas dalam inkubasi proyek Web3 dan pengembangan ekosistem.

Anthony Deng: Co-founder, pernah bekerja di Tencent dan Viabtc Technology Limited dalam pengembangan backend, memiliki pengalaman bertahun-tahun dalam desain sistem dengan banyak koneksi dan arsitektur terdistribusi.

3. Visi Port3: dari "platform tugas" ke "lapisan dasar data sosial AI"

Matrix produk Port3 dapat dirangkum dalam satu garis utama: "Perilaku adalah aset, Port3 bertanggung jawab untuk mengelola siklus aliran data dari pengumpulan hingga konversi."

3.1 Infrastruktur Inti Port3

3.1.1 Pengumpulan Data - SoQuest

SoQuest adalah pintu masuk data inti yang dibangun oleh Port3 Network, sebuah platform penangkapan perilaku pengguna Web3 yang mengintegrasikan distribusi tugas, verifikasi perilaku, pertumbuhan komunitas, dan pengumpulan data. Pada dasarnya, ini adalah sistem penghasil data yang menggunakan tugas sebagai mekanisme pemicu dan perilaku sosial pengguna sebagai objek pengumpulan, menghubungkan jalur perilaku antara interaksi di blockchain dan platform sosial Web2.

SoQuest mendukung platform Web2 utama seperti Twitter, Telegram, Discord, dan kompatibel dengan interaksi di 19 chain seperti EVM, Solana, Aptos, Sui, termasuk transaksi, otorisasi, mint NFT, dan membentuk salah satu sistem pengumpulan perilaku yang paling luas di bidang Web3.

Hingga pertengahan 2025, Port3 Network telah mengumpulkan lebih dari 6 juta pengguna dan 7.000 proyek data dinamis, dengan cakupan data yang telah melampaui 10 juta pengguna kripto. Telah dihasilkan catatan perilaku pengguna yang besar dan peristiwa interaksi sosial berbasis blockchain, membangun sebuah database perilaku sosial Web3 yang nyata, multikultural, dan frekuensi tinggi.

Untuk meningkatkan skalabilitas platform dan kemampuan pengumpulan data, SoQuest meluncurkan modul QaaS(Quest-as-a-Service) yang memungkinkan pihak proyek untuk menyematkan sistem tugas ke dalam dApp atau Telegram Mini App mereka sendiri. Pada tahun 2025, akan ada pembukaan lebih lanjut untuk API verifikasi, yang memungkinkan penyelesaian logika verifikasi tanpa perlu template yang ditentukan sebelumnya, secara signifikan meningkatkan standar dan universalitas sistem tugas.

3.1.2 Pengendapan Data - Lapisan Data Sosial AI

Data perilaku pengguna yang ditangkap oleh SoQuest akhirnya terakumulasi ke dalam modul inti Port3 Network—AI Social Data Layer, yang merupakan basis data perilaku terstruktur yang dirancang khusus untuk aplikasi AI, serta merupakan infrastruktur dasar bagi Port3 untuk merealisasikan "aset perilaku" dan "finansialisasi informasi (InfoFi)".

Berbeda dengan pendekatan desain platform data on-chain tradisional yang berfokus pada "kueri", lapisan data Port3 berfokus pada: bagaimana membuat data dapat digunakan oleh model AI dan mendukung inferensi dan interaksi on-chain yang dapat dieksekusi secara otomatis.

AI Social Data Layer mengintegrasikan puluhan juta catatan interaksi on-chain dan data perilaku tugas sosial, dan terus diperbarui secara real-time melalui modul aplikasi seperti SoQuest, Rankit, membangun sistem data sosial dinamis yang terus berkembang. Ini adalah pusat kognisi perilaku Port3, yang menyusun dan memberikan makna pada struktur data perilaku on-chain dan off-chain yang kompleks, menyediakan "bahan bakar data yang dapat dipahami, dapat dikombinasikan, dan dapat dipanggil" untuk agen cerdas.

3.1.3 Aplikasi Data - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Sistem AI Agent

Rankit: Mesin analisis perilaku sosial yang didorong oleh AI

Rankit adalah aplikasi unggulan dari kemampuan data sosial Port3, merupakan "eksekusi visual" dari kemampuan data BQL di lapisan AI.

Kemampuan dan inovasi paradigma Rankit:

• Skor Popularitas Sosial Lintas Platform: Menggabungkan sinyal sosial dari Twitter, Telegram, Discord, dan lainnya, untuk mengidentifikasi tren kunci, proyek panas, dan perubahan emosi di dunia Web3.

• Pengenalan semantik dan pemodelan penilaian: melalui analisis emosi NLP dan model besar, fokus diskusi, pengaruh KOL, dan tingkat kepercayaan pengguna diubah menjadi indikator terstruktur, yang digunakan untuk tata kelola komunitas, manajemen risiko pinjaman, transaksi di blockchain, dan skenario lainnya.

• Demonstrasi penerapan skenario vertikal: Misalnya, mesin data ekosistem USD1 yang baru diluncurkan, yang menghubungkan peta panas, tingkat aktivitas sosial, dan dinamika di blockchain, untuk melacak proyek potensial di BNB Chain secara real-time, menjadi kompas pintar bagi pengguna DeFi untuk menangkap Alpha.

Dengan dukungan Rankit, Port3 tidak hanya dapat menyediakan data, tetapi juga dapat menyediakan "data yang dijelaskan"—tidak hanya memberi tahu Anda apa yang terjadi, tetapi juga memberi tahu Anda apa yang harus dilakukan.

OpenBQL: Bahasa eksekusi on-chain yang didorong oleh niat

Jika SoQuest adalah pintu masuk data, maka BQL (Blockchain Quest Language) adalah korteks otak data Port3, inti semantik dan mesin operasi untuk pemrosesan, pengorganisasian, dan pemanggilan semua data perilaku.

Peran dan mekanisme BQL:

• Lapisan Bahasa Universal: BQL menyediakan struktur kueri yang ramah bahasa alami, memungkinkan pengembang atau Agen untuk menggunakan instruksi seperti "membeli NFT di rantai Aptos" untuk melakukan operasi nyata di atas rantai, menghubungkan lingkungan multi-rantai EVM, BTC, dan Solana.

• Lapisan eksekusi yang distandarisasi: mendukung pemrosesan otomatis satu klik untuk operasi aset di blockchain (seperti perdagangan, staking, penambahan likuiditas), merupakan pusat kunci untuk otomatisasi perilaku di blockchain.

• Ekstraktor Semantik Data: Memberikan dukungan data terstruktur standar untuk model AI dan Agen, untuk mewujudkan pembaruan dan perhitungan data frekuensi tinggi yang diperlukan untuk finansialisasi informasi (InfoFi).

Dengan BQL, Port3 sedang mendorong dunia Web3 untuk membangun "protokol bahasa alami on-chain" yang baru, memungkinkan perilaku on-chain untuk naik dari "lapisan kode" ke "lapisan niat"—mesin tidak hanya menjalankan instruksi yang Anda katakan, tetapi juga dapat memahami niat Anda.

Kemampuan integrasi AI Agent: Ailliance.ai

• Port3 sedang membangun lapisan API Agent universal, di mana pengembang dapat langsung memanggil data terstruktur yang dihasilkan oleh Rankit/SoQuest/OpenBQL atau mengeksekusi perintah.

• Aplikasi mencakup asisten investasi otomatis, robot interaktif, asisten pintar untuk permainan berbasis blockchain, dan mencakup berbagai skenario seperti pengambilan keputusan perdagangan, penerbitan tugas, dan operasi komunitas.

Seluruh struktur produk ini menjadikan Port3 sebagai satu-satunya platform di jalur data sosial Web3 yang memiliki kemampuan "dari pengumpulan → analisis → aplikasi → pemanggilan" secara keseluruhan.

Tujuan akhirnya adalah membangun jaringan protokol standar Web3 AI yang didasarkan pada data perilaku, sehingga AI Agent dapat memahami, mengenali, dan mengoperasikan aset di blockchain.

3.2 Parit Port3: roda gila pertumbuhan yang dibawa oleh akumulasi bisnis

Port3 dapat menduduki posisi terdepan dalam narasi Web3 AI bukan karena kemampuannya yang canggih dalam model besar, tetapi karena selama proses akumulasi bisnis, telah membangun aset data perilaku sosial bernilai tinggi yang sangat dalam dan luas. Keunggulan data ini memberikan dasar yang unik untuk aplikasi AI Port3, pembangunan Agen, dan pelatihan model:

3.2.1. Data perilaku on-chain dan off-chain tingkat jutaan

Bergantung pada operasi platform tugas SoQuest yang telah berlangsung selama tiga tahun, Port3 telah mengumpulkan lebih dari 10 juta jejak partisipasi pengguna, mencakup berbagai dimensi seperti perilaku tugas, interaksi dompet, aset on-chain, dan tingkat partisipasi komunitas. Data-data ini melintasi Web2 dan Web3, termasuk posting di Twitter, aktivitas di Discord, retensi di Telegram, transaksi on-chain, staking, dan kepemilikan, membentuk peta perilaku sosial yang sangat padat. Dalam konteks model AI saat ini yang menganggap "data sebagai bahan bakar", jenis data perilaku yang terstruktur dan interaksi frekuensi tinggi ini, tanpa diragukan lagi, merupakan sumber input paling berharga untuk membangun Web3 AI Agent.

3.2.2 Bekerja sama secara mendalam dengan ribuan proyek, data terus diperbarui secara real-time

Port3 bukanlah platform yang berfokus pada satu produk, melainkan telah menjalin kemitraan dengan lebih dari 7000 proyek Web3, mencakup berbagai skenario seperti penerbitan airdrop, desain tugas, pemerintahan komunitas, interaksi di blockchain, dan lainnya. Kerja sama ini tidak hanya membawa perilaku pengguna yang nyata, tetapi juga menjamin keberagaman dan real-time dari sumber data. Melalui saluran data yang dibangun bersama pihak proyek, Port3 terus menyerap tren ekosistem terbaru dan tren pengguna, membangun mesin data yang berevolusi secara dinamis, bukan hanya sekadar snapshot statis. Kemampuan pembaruan data ini memberikan "kolam bahan pelatihan" yang terus berkembang bagi model AI.

3.2.3 Membentuk dataset pelatihan model AI yang khusus, untuk memberikan dukungan semantik bagi Agent di blockchain

Dibandingkan dengan data Web2 yang umum, identitas on-chain pengguna Web3, jalur interaksi, dan perilaku aset memiliki tingkat anonimitas yang tinggi dan kompleksitas struktur, sehingga model tradisional sulit untuk disesuaikan. Namun, Port3 justru melalui sistem pengenalan semantik dan label perilaku Rankit, membuka jalur pemetaan antara perilaku on-chain dan semantik bahasa alami. Contohnya: "Dompet A berpartisipasi dalam airdrop di protokol B + mengirim tweet + berpartisipasi dalam pemerintahan kedua" dapat dimodelkan sebagai label semantik "peserta aktif" atau "penginjil awal", sehingga AI Agent dapat memahami dan menggerakkan kelompok pengguna ini. Ini adalah dorongan untuk mendorong model AI on-chain dari "persepsi" menuju "pemahaman".