【Testnet 2000万交互意味着什么？OpenLedger 的冷启动答卷】

Até o início de julho de 2025, a OpenLedger Testnet já registrou mais de 22,18 milhões de transações, 1,23 milhão de endereços independentes, mais de 6,83 milhões de blocos e 20 mil contratos implantados, com uma média diária de cerca de 1.500 novos contratos. Esses números, na fase de "Testnet", já são muito impressionantes, mas a questão mais crítica é: o que eles significam? O que podemos ler sobre o caminho de inicialização fria a partir deles?

1. Interação real do usuário ou uma ilusão de aumento de números?

Diante desses dados do Testnet com interações de alta frequência, as dúvidas comuns geralmente se concentram em "isso é uma interação de script" ou "é impulsionado por contas operacionais internas". No entanto, com base na estrutura de atividades on-chain atualmente pública, os dados de interação da OpenLedger apresentam características evidentes de um ciclo de produto fechado, que incluem principalmente:

(1) A dimensão de implantação e chamada de contratos está equilibrada, e apareceram registros de execução de Prompt sustentáveis e transações de chamadas de modelo na cadeia;

(2) Uma grande quantidade de interações não ocorre entre um número muito reduzido de endereços, mas apresenta uma estrutura com alta participação de endereços de cauda média e longa.

(3) Combinando as entradas de dados dos módulos OpenChat, OpenTask, etc., algumas interações derivam da execução real de tarefas e da interação de conteúdo, possuindo suporte de origem empresarial.

Em outras palavras, embora não se possa excluir os incentivos operacionais iniciais, os dados de inicialização a frio da OpenLedger realmente refletem uma certa trajetória de "uso real", o que fornece uma base verificável crucial para o subsequente lançamento da mainnet.

2. Estratégia de arranque a frio para desenvolvedores "pode-se jogar sem modelo"

O caminho de cold start da OpenLedger claramente não escolheu "abrir somente quando o modelo estiver pronto", mas construiu um sistema de desenvolvedores baseado em dados, tarefas e chamadas. A nova versão da Dev Docs, que foi lançada recentemente, destaca três tipos de APIs básicas: Interfaces de Prompting, Rastreio de Gastos e Gestão de Modelos. Juntos, estes três constituem uma estrutura básica de desenvolvimento que é "utilizável, calculável e repartível".

Mais importante ainda, este sistema não depende do modelo ontológico desenvolvido internamente pela OpenLedger, mas permite que qualquer modelo de IA seja carregado, registrado e integrado ao fluxo de chamadas. Isso significa que, mesmo que o modelo final em blockchain ainda não tenha sido implementado, os desenvolvedores já podem construir em torno das três coisas: "Prompt + Attribution + Pay" e participar da incentivação por pontos através da Testnet.

Três, prioridade de cold start da infraestrutura SLM: dos dados à interação

A OpenLedger não se posiciona como uma "nova geração do ChatGPT", mas sim como um sistema econômico em cadeia para a construção de Modelos de Linguagem Específicos (SLM). Neste sistema, o modelo não é a primazia, mas sim os dados e as chamadas. Na fase de Testnet, o seu caminho de design é mais como "deixar as pessoas usarem primeiro", através de interações contínuas de tarefas, chamadas de modelos e atribuição de contribuições, estabelecendo gradualmente uma verdadeira ecologia de dados "bilateral de oferta e demanda".

Por trás dessa ordenação de prioridades, há uma hipótese extremamente Web3: o primeiro passo para uma IA descentralizada não é criar um modelo do zero, mas sim estabelecer uma ordem econômica em torno de mecanismos de interação e contribuição. E a OpenLedger está entregando essa resposta na fase de Testnet.