【Testnet 20 juta interaksi berarti apa? Jawaban peluncuran dingin OpenLedger】

Hingga awal Juli 2025, OpenLedger Testnet telah mencatat lebih dari 22,18 juta transaksi, 1,23 juta alamat independen, lebih dari 6,83 juta blok, dan 20 ribu kontrak yang dideploy, dengan rata-rata penambahan sekitar 1.500 kontrak per hari. Angka-angka ini, di fase "Testnet", sudah sangat mencolok, tetapi pertanyaan yang lebih penting adalah: apa artinya semua ini? Apa yang bisa kita baca dari jalur cold start ini?

Pertama, interaksi pengguna yang nyata atau hanya ilusi peningkatan jumlah?

Menghadapi data testnet yang memiliki interaksi frekuensi tinggi ini, keraguan yang umum sering kali berfokus pada "apakah ini interaksi skrip" dan "apakah ini didorong oleh akun operasional internal", namun dari struktur aktivitas on-chain yang saat ini tersedia untuk umum, data interaksi OpenLedger menunjukkan karakteristik siklus produk yang jelas, yang terutama mencakup:

(1) Dimensi penyebaran dan pemanggilan kontrak seimbang, di blockchain muncul catatan eksekusi Prompt yang berkelanjutan dan transaksi pemanggilan model;

(2) Banyak interaksi tidak terjadi hanya di antara sejumlah kecil alamat, tetapi menunjukkan struktur di mana alamat menengah hingga panjang memiliki tingkat partisipasi yang tinggi;

(3) Menggabungkan OpenChat, OpenTask dan modul lainnya sebagai titik masuk data, sebagian interaksi berasal dari pelaksanaan tugas nyata dan interaksi konten, didukung oleh sumber bisnis.

Dengan kata lain, meskipun tidak dapat mengesampingkan insentif operasi awal, data cold start OpenLedger memang mencerminkan jejak "penggunaan nyata" tertentu, yang memberikan dasar yang dapat diverifikasi yang penting untuk peluncuran mainnet berikutnya.

Dua, Strategi Peluncuran Dingin Pengembang "Bisa Dimainkan Tanpa Model"

Jalur peluncuran dingin OpenLedger jelas tidak memilih untuk "membuka setelah model siap", melainkan membangun sebuah sistem pengembang yang berfokus pada data, tugas, dan panggilan. Versi baru Dev Docs yang baru diluncurkan baru-baru ini menyoroti tiga jenis API dasar: Antarmuka Petunjuk (Prompting), Pelacakan Pengeluaran (Spend Tracking), dan Manajemen Model (Model Management). Ketiga elemen ini bersama-sama membentuk kerangka pengembangan dasar yang "dapat digunakan, dapat dihitung, dan dapat dibagikan".

Lebih penting lagi, sistem ini tidak bergantung pada model ontologi yang dikembangkan sendiri oleh OpenLedger, tetapi memungkinkan model AI mana pun untuk diunggah, didaftarkan, dan memasuki proses pemanggilan. Ini berarti, meskipun model on-chain dalam bentuk akhir belum dibuka, pengembang sudah dapat mengembangkan di sekitar "Prompt + Attribution + Pay" dan berpartisipasi dalam insentif poin melalui Testnet.

Tiga, prioritas cold start infrastruktur SLM: dari data ke interaksi

OpenLedger tidak berfokus pada "ChatGPT generasi baru", tetapi membangun ekosistem ekonomi on-chain untuk model bahasa khusus (SLM). Dalam ekosistem ini, model bukanlah primitif pertama, melainkan data dan pemanggilan. Pada tahap Testnet, jalur desainnya lebih mirip "membiarkan orang menggunakannya terlebih dahulu", melalui interaksi tugas yang berkelanjutan, pemanggilan model, dan atribusi kontribusi, secara bertahap membangun ekosistem data nyata "dua sisi penawaran dan permintaan".

Di balik urutan prioritas ini adalah sebuah asumsi yang sangat Web3: langkah pertama AI terdesentralisasi bukanlah menciptakan model dari nol, melainkan membangun sebuah tatanan ekonomi di sekitar mekanisme interaksi dan kontribusi. Dan OpenLedger sedang menyerahkan jawaban ini dalam fase Testnet.