【テストネット 2000 万交互が意味するもの？OpenLedger のコールドスタートの答え】

2025年7月初までに、OpenLedgerテストネットは2218万件を超える取引、123万の独立したアドレス、683万を超えるブロック、2万の契約の展開を記録し、毎日平均約1500の契約が新たに追加されています。これらの数字は「テストネット」段階で非常に目を引くものですが、より重要な問題は、それらが何を意味するのかということです。我々はそこからどのようなコールドスタートパスを読み取ることができるのでしょうか？

一、リアルユーザーのインタラクションか、それとも偽のエンゲージメントか？

このような高頻度のインタラクションを持つテストネットデータに直面すると、一般的な疑問は「これはスクリプトのインタラクションなのか」「内部運営アカウントが駆動しているのか」に集中することがよくあります。しかし、現在公開されているオンチェーン活動の構造を見ると、OpenLedgerのインタラクションデータは明らかに製品のクローズドループ特性を持っており、主に次のものが含まれています：

（1）コントラクトのデプロイと呼び出しの次元が均衡しており、チェーン上には持続可能なPromptの実行記録とモデル呼び出しトランザクションが現れました；

（2）大量のインタラクションはごく少数のアドレス間で発生するのではなく、中長尾のアドレスの参加度が高い構造を示している；

（3）OpenChat、OpenTask などのモジュールのデータエントリを組み合わせて、一部のインタラクションは実際のタスク実行とコンテンツインタラクションから来ており、ビジネスソースの支援があります。

言い換えれば、初期の運営インセンティブを排除することはできませんが、OpenLedger のコールドスタートデータは確かに一定の「実際の使用」軌跡を反映しており、これがその後のメインネットの立ち上げに向けた重要な検証可能な基盤を提供しています。

二、“モデルがなくても遊べる”開発者のコールドスタート戦略

OpenLedgerのコールドスタートパスは明らかに「モデルが準備できるまでオープンしない」という選択をしておらず、データ、タスク、呼び出しを主線とした開発者体系を構築しています。最近リリースされた新版Dev Docsでは、プロンプティング（Prompting）、支出追跡（Spend Tracking）、モデル管理（Model Management）という3つの基本APIが重点的に紹介されています。この3つは「利用可能、計算可能、分配可能」という基本開発フレームワークを構成しています。

さらに重要なのは、このシステムはOpenLedgerが独自に開発したモデル本体に依存しておらず、任意のAIモデルをアップロード、登録し、呼び出しプロセスに参加することを許可していることです。これは、最終的なオンチェーンモデルの展開がまだ行われていなくても、開発者は「Prompt + Attribution + Pay」の3つの事に基づいて構築を始めることができ、テストネットを通じてポイントインセンティブに参加できることを意味します。

三、SLMインフラのコールドスタートの優先順位：データからインタラクションへ

OpenLedgerの位置付けは「次世代ChatGPT」ではなく、専用言語モデル（SLM）のチェーン上経済システムを構築することです。このシステムでは、モデルが第一性原理ではなく、データと呼び出しがそれにあたります。テストネット段階では、その設計パスは「人々にまず使ってもらう」ことに近く、継続的なタスクインタラクション、モデル呼び出し、貢献帰属を通じて、徐々に「供給と需要の双方向」の真のデータエコシステムを構築していきます。

この優先順位の背後には、非常にWeb3的な仮定があります：分散型AIの第一歩は、ゼロからモデルを作ることではなく、インタラクションと貢献メカニズムを中心に経済秩序を構築することです。そして、OpenLedgerはテストネット段階でこの回答を提出しています。