【Testnet 2000 millones de interacciones, ¿qué significa? La respuesta de OpenLedger al arranque en frío】

Hasta principios de julio de 2025, la red de pruebas de OpenLedger ha registrado más de 22.18 millones de transacciones, 1.23 millones de direcciones independientes, más de 6.83 millones de bloques y 20,000 contratos desplegados, con un promedio diario de aproximadamente 1,500 nuevos contratos. Estas cifras son ya muy destacadas en la fase de "Testnet", pero la pregunta más crítica es: ¿qué significan? ¿Qué ruta de arranque en frío podemos leer a partir de ellas?

1. ¿Interacción real de usuarios o una ilusión de aumento de volumen?

Frente a los datos de la testnet con interacciones de alta frecuencia, las dudas comunes a menudo se centran en "¿son interacciones de script?" "¿están impulsadas por cuentas operativas internas?" Sin embargo, a partir de la estructura de actividad en cadena pública actual, los datos de interacción de OpenLedger presentan características evidentes de un ciclo cerrado de producto, que incluyen principalmente:

(1) La implementación y llamada de contratos se equilibran, y en la cadena aparecen registros de ejecución de Prompt sostenibles y transacciones de llamadas de modelos.

(2) Una gran cantidad de interacciones no ocurren entre un pequeño número de direcciones, sino que presentan una estructura con una alta participación de direcciones de mediana y larga cola;

(3) Combinando las entradas de datos de los módulos OpenChat, OpenTask, etc., parte de la interacción proviene de la ejecución de tareas reales y la interacción de contenido, con un respaldo de origen comercial.

En otras palabras, aunque no se pueden excluir los incentivos de operación temprana, los datos de arranque en frío de OpenLedger reflejan efectivamente una cierta trayectoria de "uso real", lo que proporciona una base verificable clave para el lanzamiento posterior de la mainnet.

2. Estrategia de inicio en frío para desarrolladores "que pueden jugar sin modelo"

El camino de inicio en frío de OpenLedger claramente no eligió "abrir solo cuando el modelo esté listo", sino que construyó un sistema para desarrolladores centrado en datos, tareas y llamadas. La nueva versión de Dev Docs, lanzada recientemente, se centra en tres tipos de API básicas: interfaces de sugerencia (Prompting), seguimiento de gastos (Spend Tracking) y gestión de modelos (Model Management). Estos tres elementos conforman un marco de desarrollo básico que es "utilizable, calculable y con posibilidad de compartir beneficios".

Lo más importante es que este sistema no depende del modelo propio de OpenLedger, sino que permite que cualquier modelo de IA sea subido, registrado y entre en el proceso de llamada. Esto significa que, incluso si aún no se ha abierto el despliegue del modelo en cadena en su forma final, los desarrolladores ya pueden comenzar a construir en torno a "Prompt + Attribution + Pay" y participar en incentivos de puntos a través de Testnet.

Tres, la prioridad de arranque en frío de la infraestructura SLM: de datos a interacción

La posición de OpenLedger no es la de "nueva generación de ChatGPT", sino la de construir un sistema económico en la cadena para modelos de lenguaje especializados (SLM). En este sistema, el modelo no es el primer principio, sino que los datos y las llamadas lo son. En la fase de Testnet, su ruta de diseño es más como "hacer que la gente lo use primero", a través de interacciones continuas de tareas, llamadas de modelos y atribuciones de contribuciones, estableciendo gradualmente un ecosistema de datos reales "bilateral de oferta y demanda".

Detrás de este orden de prioridad hay una suposición extremadamente Web3: el primer paso hacia una IA descentralizada no es crear un modelo desde cero, sino establecer un orden económico en torno a los mecanismos de interacción y contribución. Y OpenLedger está entregando esta respuesta en la fase de Testnet.