[ماذا يعني 20 مليون تفاعل على شبكة الاختبار؟] ورقة إجابة البداية الباردة من OpenLedger】

حتى أوائل يوليو 2025، سجلت شبكة OpenLedger Testnet أكثر من 22.18 مليون معاملة، و1.23 مليون عنوان مستقل، وأكثر من 6.83 مليون كتلة و20,000 عقد تم نشره، بمتوسط إضافة يومية لحوالي 1500 عقد. هذه الأرقام، في مرحلة "Testnet"، تبرز بشكل واضح، ولكن السؤال الأكثر أهمية هو: ماذا تعني هذه الأرقام؟ ماذا يمكن أن نستنتج من مسار بدء التشغيل البارد هذا؟

1. هل التفاعل مع المستخدمين الحقيقيين أم مجرد وهم لزيادة الأعداد؟

في مواجهة بيانات الشبكة التجريبية ذات التفاعلات عالية التكرار، غالبًا ما تتركز الشكوك الشائعة حول "هل هذه تفاعلات نصية؟" و"هل يتم دفعها بواسطة حسابات تشغيل داخلية؟" ومع ذلك، من خلال النظر في الهيكل الحالي للأنشطة على السلسلة، تظهر بيانات التفاعل الخاصة بـ OpenLedger سمات واضحة لدورة المنتج المغلقة، وتشمل بشكل رئيسي:

(1) توازن أبعاد نشر العقد واستدعاءه، حيث ظهرت سجلات تنفيذ Prompt المستدامة وصفقات استدعاء النموذج على السلسلة.

(2) لا تحدث التفاعلات الضخمة بين عدد قليل جداً من العناوين، بل تظهر هيكلية بمشاركة عالية من العناوين ذات الذيل المتوسط والطويل؛

(3) بال结合 بيانات مدخلات وحدات مثل OpenChat و OpenTask، تأتي بعض التفاعلات من تنفيذ المهام الفعلية وتفاعل المحتوى، مما يوفر دعمًا لمصادر الأعمال.

بعبارة أخرى، على الرغم من أنه لا يمكن استبعاد الحوافز التشغيلية المبكرة، إلا أن بيانات التشغيل البارد لـ OpenLedger تعكس بالفعل مساراً معيناً من "الاستخدام الحقيقي"، مما يوفر أساساً قابلاً للتحقق للمضي قدماً في إطلاق الشبكة الرئيسية.

ثانياً، استراتيجية بدء التشغيل البارد للمطورين "الذين يمكنهم اللعب بدون نموذج"

يبدو أن مسار الإطلاق البارد لـ OpenLedger لم يختار "فتح النظام عندما تكون النماذج جاهزة"، بل بنى نظامًا للمطورين يعتمد على البيانات والمهام والاستدعاءات. في النسخة الجديدة من مستندات المطورين التي تم إصدارها مؤخرًا، تم التركيز على ثلاثة أنواع من واجهات برمجة التطبيقات الأساسية: واجهة التوجيه (Prompting) وتتبع الإنفاق (Spend Tracking) وإدارة النماذج (Model Management). تشكل هذه الثلاثة معًا إطارًا أساسيًا للتطوير "قابل للاستخدام، قابل للحساب، قابل للتوزيع".

الأهم من ذلك، أن هذه المنظومة لا تعتمد على نموذج OpenLedger الخاص بها، بل تسمح لأي نموذج ذكاء اصطناعي بالتحميل والتسجيل والدخول إلى عملية الاستدعاء. هذا يعني أنه حتى لو لم يتم فتح نشر نموذج السلسلة النهائية بعد، يمكن للمطورين البدء في البناء حول "Prompt + Attribution + Pay" والمشاركة في تحفيز النقاط من خلال Testnet.

ثالثًا، أولوية التشغيل البارد للبنية التحتية SLM: من البيانات إلى التفاعل

OpenLedger لا تهدف إلى أن تكون "الجيل الجديد من ChatGPT"، بل تهدف إلى بناء نظام اقتصادي على السلسلة لنموذج اللغة المخصص (SLM). في هذا النظام، لا يُعتبر النموذج هو الأصل الأول، بل البيانات والاستدعاءات هي الأصل. خلال مرحلة الشبكة التجريبية، تبدو مسار تصميمه أكثر مثل "دع الناس يستخدمونه أولاً"، من خلال التفاعل المستمر للمهام، واستدعاء النموذج ونسبة المساهمات، يتم بناء نظام بيانات حقيقي "ثنائي العرض والطلب" تدريجياً.

وراء هذا الترتيب الأولوي يكمن فرضية Web3 للغاية: الخطوة الأولى نحو الذكاء الاصطناعي اللامركزي ليست إنشاء نموذج من الصفر، بل بناء نظام اقتصادي حول آليات التفاعل والمساهمة. وOpenLedger، تقوم بتقديم هذه الإجابة في مرحلة اختبار الشبكة.