1. 引言

在Web3 的世界裡，資料正在從靜態資訊轉變為動態資產。尤其是用戶的社交行為數據，正在成為AI 時代中最有價值但尚未充分開發的「數位礦產」。每時每分產生的社交數據，其中蘊含的巨大價值，尚未被人們充分挖掘。

我們看到，Web3 的現實是割裂的：一方面，我們目睹了DeFi、NFT、GameFi 等垂類協議爆發式增長，用戶在鏈上鏈下產生了大量行為數據；另一方面，這些數據卻散落在孤立的DApp、交易記錄和社交平台中，缺乏結構化整合，難以構建統一畫像，也無法被真正調用。

同時，AI 的崛起正快速重塑整個數位世界。如OpenAI 的ChatGPT、Anthropic 的Claude、以及基於Web3 建構的Agent 專案如Autonolas、Morphpad、Mind Network 等紛紛提出「可呼叫資料+ 可執行意圖」的願景。

在這樣的背景下，一個問題浮現：如果AI 是未來，那誰來建構Web3 的資料層與決策基礎？ 有這樣一個項目，Port3 Network 給了一個比較終極的答案：

從最初的SoQuest 任務平台，到Rankit 的社交行為評分引擎，再到OpenBQL 的跨鏈意圖執行語言，Port3 搭建了一套以用戶行為為核心、面向AI 模型友好的「社交數據基礎設施」。它不僅整合鏈上數據與鏈下社交行為，還透過標準化與意圖識別，使數據成為智能體可以理解、調用、執行的「行動模板」。

換句話說，Port3 不再是一個單一的任務平台或工具，而是在數據主權、鏈上身份、社交金融等敘事尚未真正整合之前，提前佔據了「Web3 數據大腦」的戰略位置。

Klein Labs將深入拆解Port3 的產品矩陣、技術護城河、代幣機制與成長邏輯，探討它如何在碎片化的Web3 世界中，建立起面向AI Agent 的資料流通閉環，並成為下一個萬億級趨勢的隱密基礎設施。

2. 專案簡介

2.1 Port3 是什麼？

Port3 Network 是由Jump Crypto 領投的由AI 驅動的Web3 社交數據基礎設施項目，旨在建立一個跨鏈、可編程、可調用的社交數據層。透過聚合Web2 與Web3 的使用者行為數據，並輔以AI引擎進行標準化處理，Port3 打造了一套由資料收集（SoQuest）、結構化評分（Rankit）、智慧查詢（OpenBQL）到Agent 呼叫（Ailliance.ai）的完整閉環，成為AI 時代鏈上行為資產化的關鍵設施。

2.2 項目概況

2.1.1 融資情況

2023 年2 月： 完成300 萬美元種子輪融資，由Jump Crypto領投，其他參投者包括SNZ、Block Infinity、Dragon Roark、ViaBTC、Cryptonite、Lapin Digital、Cogitent 和Momentum6。

2023 年8 月： 獲得新一輪數百萬美元融資，參投者包括EMURGO、Adaverse Accelerator 和Gate Labs。

2023 年10 月： 宣布獲得DWF Labs 的投資，並獲得Binance Labs、Mask Network 和Aptos 的補助支持。

2.1.2 團隊狀況

Max D.：共同創辦人，擁有在蘋果的工作經驗；具備豐富的Web3 專案孵化與生態拓展經驗。

Anthony Deng：共同創辦人，曾在騰訊與Viabtc Technology Limited 從事後端開發工作，擁有多年高並發系統設計與分散式架構經驗

3. Port3 的願景：從“任務平台”到“AI社交資料基礎層”

雖然Port3 的產品矩陣包含SoQuest、Rankit、OpenBQL、on.meme 等多個子模組，看似分散，但實際上可以歸納為一條核心主線： 「行為即資產，Port3 負責從採集到轉換的資料流閉環。

 （圖：Port3產品分層；資料來源：Port3）

3.1 Port3核心基礎設施

3.1.1 數據聚集- SoQuest

SoQuest 是Port3 Network 建構的核心資料入口，一個集任務分發、行為驗證、社群成長與資料擷取為一體的Web3 使用者行為擷取平台。其本質上是一套以任務為觸發機制、以使用者社交行為為採集物件的資料生成系統，打通了鏈上互動與Web2 社群平台之間的行為路徑。

SoQuest 支援Twitter、Telegram、Discord 等主流Web2 平台，並相容於EVM、Solana、Aptos、Sui 等19 條鏈上的互動行為，包括交易、授權、NFT mint 等，形成了Web3 領域最廣覆蓋的行為採集系統之一。

截至2025 年年中，Port3 Network 已收集了超過600 萬用戶和7,000 個項目的動態數據，數據覆蓋範圍已超過1,000 萬加密用戶。產生了規模龐大的使用者行為記錄和鏈社交互動事件，建構出一個真實、多維、高頻的Web3 社交行為資料庫。

為了提昇平台可拓展性與資料擷取能力，SoQuest推出了QaaS(Quest-as-a-Service） 模組，讓專案方將任務系統嵌入自身dApp 或Telegram Mini App。 2025 年進一步開放驗證API，無需預設範本即可完成驗證邏輯嵌入，極大提升了任務系統的標準化與通用性。

SoQuest 不只是一個任務平台，它是Port3 全鏈行為資產閉環的起點，也是支援AI 推理所需行為語意資料的原始源頭。

3.1.2 資料沉澱- AI Social Data Layer

SoQuest 擷取的使用者行為資料最終沉澱至Port3 Network 的核心模組—AI Social Data Layer，這是一個專為AI 應用而設計的結構化行為資料庫，也是Port3 實現「行為資產化」與「資訊金融化（InfoFi）」的底層設施。

有別於傳統鏈上資料平台（如The Graph、Dune 等）以「查詢」為目標的設計思路，​​Port3 的資料層關注的是：如何讓資料為AI 模型所用，並支援自動執行的鏈上推理與互動。

AI Social Data Layer整合了數千萬鏈上互動記錄與社交任務行為數據，並持續透過SoQuest、Rankit 等應用模組進行即時更新，建構出一個不斷自成長的動態社交數據系統是Port3 的行為認知中樞，將複雜的鏈上鏈下行為數據結構化、語義化，為智慧體提供「可理解、可理解、可理解」的數據燃料組合、可理解、可理解數據組合、可理解數據組合。

3.1.3 資料應用- Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → AI Agent 系統

Rankit：AI 驅動的社群行為分析引擎

Rankit 是Port3 社交資料能力的旗艦應用，是AI 層對BQL 資料能力的「視覺化執行」。

Rankit 的能力與典範創新：

• 跨平台社交熱度評分：綜合Twitter、Telegram、Discord 等社交訊號，識別Web3 世界中的關鍵趨勢、熱點專案和情緒轉變。

• 語意辨識與評分建模：透過NLP 與大模型情緒分析，將討論焦點、KOL 影響力、使用者信任度轉換為結構化指標，用於社群治理、借貸風控、鏈上交易等情境。

• 垂直場景落地示範：例如最新推出的USD1 生態數據引擎，透過熱力圖、社交活躍度與鏈上動能聯動，即時追蹤BNB Chain 上的潛力項目，成為DeFi 用戶捕捉Alpha 的智慧羅盤。

在Rankit 的加持下，Port3 不僅能提供數據，還能提供「解釋型數據」——不僅告訴你發生了什麼，還告訴你該做什麼。

OpenBQL：意圖驅動的鏈上執行語言

如果說SoQuest 是資料入口，那麼BQL（Blockchain Quest Language）就是Port3 的資料大腦皮層，是所有行為資料加工、組織、呼叫的語意核心與運作引擎。

BQL 的角色與機制：

• 通用語言層：BQL 提供了自然語言友善的查詢結構，使開發者或Agent 能用類似「在Aptos 鏈上買入NFT」這樣的指令，實現鏈上實際操作，打通EVM、BTC、Solana 多鏈環境。

• 標準化執行層：支援鏈上資產操作（如交易、質押、流動性添加）的一鍵自動化處理，是鏈上行為自動化的關鍵中樞。

• 資料語意擷取器：為AI 模型和Agent 提供標準結構資料支持，實現資訊金融化（InfoFi）所需的高頻資料更新與計算。

借助BQL，Port3 正在推動Web3 世界建立一種新的“鏈上自然語言協議”，讓鏈上行為從“代碼層”上升到“意圖層”——機器不僅執行你說的指令，還能理解你的意圖。

AI Agent 對接能力：Ailliance.ai

• Port3 正在建構一個通用Agent API 層，開發者可直接呼叫Rankit/SoQuest/OpenBQL 產生的結構化資料或執行指令。

• 應用包括自動化投資助理、互動機器人、鏈遊智慧助理等，涵蓋交易決策、任務發布、社群營運等多種場景。

這一整套產品結構使得Port3 成為Web3 社群資料賽道中，唯一具備「從採集→ 分析→ 應用→ 呼叫」全流程能力的平台。

其最終目標是建立以行為數據為底層的Web3 AI 標準協議網絡，使AI Agent 能夠理解、識別並操作鏈上資產。

3.2 Port3 的護城河：業務累積帶來的成長飛輪

Port3 能在Web3 AI 敘事中率先佔有一席之地，根本原因並不在於其擁有先進的大模型能力，而在於其在業務累積過程中，建構起極具深度與廣度的高價值社交行為數據資產。這種資料優勢為Port3 的AI 應用、Agent 建置、模型訓練奠定了獨一無二的基礎：

3.2.1. 千萬等級的鏈上鏈下行為資料沉澱

依托SoQuest 長達三年的任務平台運營，Port3 已沉澱了超過1000 萬級別的用戶參與軌跡，涵蓋任務行為、錢包互動、鏈上資產、社群參與度等多個維度。這些數據跨越Web2 與Web3，如Twitter 發文、Discord 活躍、Telegram 留存、鏈上交易、質押、持倉等，構成了一張極為稠密的社交行為圖譜。在目前AI 模型「數據即燃料」的脈絡下，這類結構化且高頻互動的行為數據，無疑是建構Web3 AI Agent 最寶貴的輸入資源。

3.2.2 與上千專案方深度合作，資料持續即時更新

Port3 並非單一產品導向的平台，而是與超過7000+ Web3 專案建立了合作關係，涵蓋空投發行、任務設計、社群治理、鏈上互動等多個場景。這種合作不僅帶來了真實用戶行為，還保證了資料來源的多樣性與即時性。透過與專案方共建的資料通道，Port3 不斷吸收最新的生態動向與使用者趨勢，建構出動態演化的資料引擎，而非一套靜態快照。這種資料更新能力，為AI 模型提供了持續進化的「訓練素材池」。

3.2.3 形成AI 模型訓練專屬資料集，為鏈上Agent 提供語意支撐

與通用Web2 資料相比，Web3 使用者的鏈上身分、互動路徑、資產行為具有高度匿名性與結構複雜性，傳統模型難以適應。而Port3 恰好透過Rankit 的語意辨識與行為標籤系統，打通了鏈上行為與自然語言語意的映射路徑。例如：“錢包A在B協議中參與空投+ 發推文+ 二次參與治理”，可以被建模為“積極參與者”或“早期佈道者”語義標籤，從而使AI Agent 能理解並調動這些用戶群體。這是推動鏈上AI 模型從「感知」走向「理解」的關鍵。

Port3 的AI 優勢並非憑空構建，而是源自於其三年任務平台運作所累積的真實使用者資料、多維行為軌跡與持續更新的專案合作。這種高度結構化、原生語意清晰、可被調用的資料體系，是未來Web3 AI Agent 能力爆發的地基性資產。

在這個資料就是價值的時代，Port3 已站在了建構Web3「鏈上智能體」棧底的位置。

4. 競品分析

在目前Web3 市場中，許多專案聚焦於某一垂直細分賽道—例如任務平台、社交評分、資料索引等。但Port3 並非只是單點工具的堆砌，而是建構了一套從資料收集→ 資料建模→ 資料呼叫→ 執行自動化的完整鏈條。

這種「產品協同」的閉環能力，是其最大差異化優勢。以下為Port3的主產品：SoQuest與主流競品的產品維度綜合比較：

Port3 的核心優勢在於：

• 閉環生態協同能力：SoQuest（採集）→ Rankit（加工）→ OpenBQL（呼叫）→ Agent 執行，這種多模組協作極具複利效應。

• AI 原生設計：不是“資料之後套AI”，而是將AI 作為架構原點（意圖辨識、自然語言執行、情緒圖譜、Agent呼叫）。

• 資料來源涵蓋廣泛：Web2 + Web3 雙軌資料輸入，社交行為辨識精確度高於僅鏈上分析的競品。

• 未來延展性強：AI Agent API 開放後，具備成為「鏈上OpenAI」式基礎設施的潛力。

此外，如果將Port3視為一個社交層的AI網絡的話，其競品將遠不止這些。我們將在之後的分析文章中進行如展開。

5. 代幣模型與經濟機制

5.1 基本情況

• 總供應量：10 億枚

• Market cap ：$15.5M（25年6月25日）

• FDV：$43.4M（25年6月25日）

• 代幣上線情況：Bybit, Gate, MEXC, Coinone, Binance（perps）

• 代幣解鎖狀況：解鎖進度53%

 https://coinmarketcap.com/currencies/port3-network/#token_unlocks

5.2 代幣分配

Port3 的代幣分配方案兼顧生態激勵、團隊利益與社群治理，支持長期永續發展。

• 生態激勵：36%

• 團隊與顧問：20%

• 私募投資人：21%

• 市場與流動性：5%

• 社區與行為挖礦獎勵：7%

• 公募等：11%

5.3 $PORT3 核心效用

• 資料呼叫權限：作為AI 資料層（OpenBQL）的呼叫憑證，用於支付查詢與自動執行操作費用；

• 活動創建與執行：在SoQuest 與Rankit 發起任務、活動、空投等需消耗$PORT3；

• 服務存取與解鎖：項目方或使用者可質押$PORT3，解鎖高級社交評分與鏈上行為洞察功能；

• 激勵機制：在SoQuest、社交挖礦等場景中用於激勵真實高品質使用者與資料貢獻者；

• 治理參與：未來可透過DAO 參與協議參數調整、產品模組升級等治理流程。

在經濟模型方面，SoQuest 引入了基於PORT3 代幣質押的Credit 積分系統：專案透過質押$PORT3 獲得Credit，用於解鎖任務創建、自助認證、首頁Featured 推薦等權限，形成正向飛輪。配合平台的社交評分機制與AI 反作弊系統，可有效抵禦刷榜、虛假流量等常見問題。

5.4 代幣流動性與市場表現：Binance Alpha 上的強勢登場

自2025 年5 月登陸Binance Alpha 以來，$PORT3 的市場活躍度顯著提升，成為該平台最受矚目的項目之一：

• Alpha 銷售排名第2：6 月3 日，$PORT3 在Binance Alpha（BSC）鏈上24 小時交易量高達$599.67M，位列全平台第二。

• 衍生性商品交易活躍：在同一時間段內，$PORT3-USDT 永續合約的24 小時成交量高峰達1.32 億人PORT3，合計約$68.4M。

• 鏈上用戶分佈廣泛：$PORT3 目前總持幣地址數超過10萬個，，其中BNB Chain 佔約90%，Ethereum 佔比約10%。

此外，Port3 在Binance Square 發起的Social Mining 活動也有強烈迴響：

• 活動總參與用戶超41 萬人，累計互動518K 次，產生4.85M 條行為數據，為其AI 數據層貢獻了可觀的社交互動樣本。

這類高頻互動+ 強交易動能+ 高持幣分佈的組合，為$PORT3 的市場認知度與代幣流動性提供了堅實支撐，初步驗證了Port3“任務即數據、行為即資產”模型的市場可行性與用戶吸引力。

6. 營收能力與商業模式

6.1 商業模型概覽

Port3的Quest-as-a-Service模式，依照$99/月的收費模式，擁有極高的複購率。此外，還有DEX聚合器等。在其各產品矩陣中，均有對應的收費模式。

6.2 營收能力與商業模式

Port3 Network 正在逐步建立一個以資料為核心、服務多種應用情境的商業閉環。目前，其主要收入來源包括SoQuest 的QaaS 模型與DEX Aggregator 的手續費收入，分別對應“上游增長服務”與“下游金融場景變現”，形成互為補充的雙輪驅動。

6.2.1 SoQuest QaaS：任務即服務的SaaS 收費模型

作為Web3 專案的冷啟動與成長引擎，SoQuest 提供QaaS（Quest-as-a-Service）服務，幫助專案快速整合任務系統、建立互動漏斗、追蹤社交效果。

• 基礎收費：每項目每月$100，可建立最多3 個任務
• 增值套餐（Credits 模式）：

  • $99 / 50,000 credits

  • $998 / 750,000 credits

  • Credits 可用於任務驗證、NFT Mint、API 呼叫等功能

• 支援方式：平台支援自助認證、任務Featured、自訂插件等
• 收入計算：目前假設500 個項目採用基礎方案→ 月收入約$50,000

6.2.1 DEX Aggregator：交易入口的原生變現機制

除了任務工具外，Port3 還在資料閉環中部署了交易變現入口－ 內嵌式DEX 聚合器（Aggregator），將任務使用者自然導流至交易場景，完成行為閉環。

• 使用者路徑：任務平台→ 推薦專案資產→ 一鍵交易（SoQuest Wallet + Aggregator）

• 核心數據（2025年5月- 6月）：

  月交易量：$54M+

  • 手續費率：0.5%

  • 預估月收入：$270,000+

• 收入計算：$54M × 0.5% = $270K/月

6.3 評估與展望：從服務費到“數據即收入”

目前階段，DEX Aggregator 是Port3 營收佔比最高的業務，明顯超過SoQuest QaaS。但二者並非孤立，而是透過行為數據與使用者旅程邏輯互為驅動：

• QaaS 負責引流與社交行為沉澱

• Aggregator 實現行為變現與金融閉環

• BQL 與Rankit 提供數據智慧輔助（如交易推薦、信任評級）

隨著AI Agent 存取、OpenBQL 商業化（API 呼叫付費）逐步推進，Port3 的資料變現路徑將更加豐富，未來可望從「服務收費」進化為「資料驅動的收益網路」。

7. 市場定位與未來成長展望：被低估的全端型AI 資料基礎設施

Port3 Network 作為由Jump Crypto 領投的去中心化AI 數據協議，自上線以來持續構建涵蓋數據採集（SoQuest）、加工（AI Social Data Layer）、調用（OpenBQL）、輸出（Ailliance.ai）的完整生態閉環。隨著Rankit、QaaS API、BQL 等模組逐步落地，Port3 正從「任務平台」進化為「AI 智能體的資料燃料層」。

但在資本市場的定價中，Port3 仍處於明顯低估狀態。

7.1 市值分析：FDV 僅$44.37M，處於估值窪地

截至2025年6月25日，Port3 代幣$PORT3 目前流通市值僅約$15.5M，FDV為$44M，顯著低於同類項目Galxe（流通市值$103M FDV $129M)

估值仍停留在「工具型」專案定價階段，擁有顯著的估值重構空間。

7.2 成長引擎展望：從敘事到數據變現

短期驅動：

Binance Alpha 上線帶來的強交易動能

• PORT3 6月單日交易量高達$599.7M（Alpha）、$1.32B（Perp 交易）

• Binance 雙倍積分機制+ 0.01% 手續費政策引發交易潮

• 日交易筆數超2400+，TOKEN 持幣地址超9.2 萬，BNB Chain 為主陣地

• QaaS 商業化初見成效

• 任務模組已支援API 存取、Credit 計費與自助認證

隨著Binance Alpha 的強推+ 多項目API 集成，Port3 的成長窗口期正迅速收窄

中長期成長路徑：

• AI Agent 生態開放（Ailliance.ai）：Port3 將以資料層身分服務Agent 系統，包括投資型AI agent、任務執行助手

• Rankit 與DeFi 連結：將社交評分用於合約參數、信用模型與市場訊號偵測

• OpenBQL 多專案整合：拓展多方協定作為資料查詢/操作接口

• 韓國市場營運落地：作為AI 和社交產品接受度高的區域，韓國市場可望成為Port3 的重要成長曲線

數據協議正在成為下一個賽道爆發點，而Port3 是少數已完成從數據捕獲→ 呼叫→ 執行閉環的玩家

亮點總結

• 全端AI 資料協定的稀缺標的

  Port3 是目前​​少數建構出「採集→ 結構化→ 查詢→ 呼叫」全鏈路閉環的AI 資料協議，具備基礎設施級護城河，有望成為Web3 世界的「資料大腦」。

• 使用者與資料基礎真實可證

  SoQuest 累計觸達超700 萬用戶、7000+ 項目，沉澱了Web2+Web3 跨域行為資料。結合Rankit 與OpenBQL，建構出一個結構化、可呼叫、可追蹤的鏈社交行為資產池。

• Binance Alpha 加持下動能強勁

  $PORT3 曾創下單日交易量$599.7M（Alpha）與$1.32B（Perp），並在Binance Square 社交活動中吸引41 萬+參與者，展現出強交易屬性與社區動員力。

• 估值處於發現階段

  目前FDV 僅$44M， 但產品結構完整，市場尚未給出「AI 數據協議」應有估值溢價。

• 社交× AI × 金融的多敘事交會點

  在AI Agent、鏈上身分、社交化DeFi 等新敘事快速升溫的背景下，Port3 正建構Web3 世界中少有的“AI 原生社交圖譜”，其價值正加速釋放。

• 從工具向協議的關鍵躍遷期已至

  Port3 已跑通「行為即資產」的閉環模型，不再只是任務平台或跑分工具，而是AI 驅動的鏈上行為標準協議

Port3 不只是一個任務平台，也不是一個鏈上跑分工具，而是在Web3 數據圖譜尚未成型之時，悄悄構建起行為資產化新範式的數據大腦。隨著鏈上鏈下的社交資料持續積累，與AI能力的持續完善，Port3將建構其足夠的壁壘，成為Web3世界的AI資料層。