【Testnet 2000 milyon etkileşim ne anlama geliyor? OpenLedger'in soğuk başlatma yanıtı】

2025 Temmuz ayı başına kadar, OpenLedger Testnet 22,18 milyonun üzerinde işlem, 1,23 milyon bağımsız adres, 6,83 milyonun üzerinde blok ve 20 bin sözleşme dağıtımı kaydetti. Günlük ortalama yaklaşık 1500 yeni sözleşme eklenmektedir. Bu rakamlar, "Testnet" aşamasında oldukça dikkat çekici, ancak daha kritik soru şu: Bunlar ne anlama geliyor? Bu verilerden nasıl bir soğuk başlatma yolu okuyabiliriz?

Bir, gerçek kullanıcı etkileşimi mi yoksa sahte izlenim mi?

Bu tür yüksek frekanslı etkileşimlerin Testnet verileri karşısında, sıkça gelen eleştiriler genellikle "bu bir script etkileşimi mi?" "bu iç işletme hesapları tarafından mı yönlendiriliyor?" üzerine odaklanıyor. Ancak mevcut açık zincir üzerindeki etkinlik yapısına bakıldığında, OpenLedger'ın etkileşim verileri belirgin bir ürün kapalı döngü özelliği taşımaktadır ve bunlar esasen şunları içermektedir:

(1) Sözleşme dağıtımı ve çağrısı boyutları dengeli, zincirde sürdürülebilir Prompt yürütme kayıtları ve model çağrı işlemleri ortaya çıktı;

(2) Büyük bir etkileşim, çok az sayıda adres arasında gerçekleşmemekte, orta ve uzun kuyruk adreslerinin katılımının yüksek olduğu bir yapı sergilemektedir;

(3) OpenChat, OpenTask gibi modüllerin veri girişleriyle birleştirilerek, bazı etkileşimler gerçek görevlerin yürütülmesi ve içerik etkileşimlerinden gelmektedir, iş kaynak desteğine sahiptir.

Başka bir deyişle, erken işletme teşviklerini dışlamak mümkün olmasa da, OpenLedger'ın soğuk başlangıç verileri gerçekten belirli bir "gerçek kullanım" izini yansıtmaktadır; bu da sonraki ana ağ lansmanı için kritik bir doğrulanabilir temel sağlamaktadır.

İkincisi, "Model olmadan da oynanabilir" geliştirici soğuk başlatma stratejisi

OpenLedger'ın soğuk başlatma yolu açıkça "modeller hazır olana kadar bekle" seçeneğini tercih etmemiş, bunun yerine veri, görev ve çağrı temelinde bir geliştirici sistemi inşa etmiştir. Yakın zamanda yayınlanan yeni Dev Docs'ta, temel API'ler arasında üç ana konuya odaklanılmıştır: İpucu Arayüzü (Prompting), Harcama Takibi (Spend Tracking) ve Model Yönetimi (Model Management). Bu üçü, "kullanılabilir, hesaplanabilir, kâr paylaşımlı" temel geliştirme çerçevesini oluşturur.

Daha önemlisi, bu sistem OpenLedger'in kendi geliştirdiği model varlığına bağımlı değildir, aksine herhangi bir AI modelinin yüklenmesine, kaydedilmesine ve çağrı sürecine girmesine izin verir. Bu, nihai biçimde zincir üzerindeki modelin dağıtımı henüz açılmamış olsa bile, geliştiricilerin "Prompt + Attribution + Pay" üçlüsü etrafında çalışmalar yapabileceği ve testnet aracılığıyla puan teşviklerine katılabileceği anlamına gelir.

Üç, SLM altyapısının soğuk başlatma önceliği: veriden etkileşime

OpenLedger'ın konumu "yeni nesil ChatGPT" değil, özel dil modelleri (SLM) için bir zincir üstü ekonomik sistem inşa etmektir. Bu sistemde, model birinci ilke değil, veriler ve çağrılar ön plandadır. Testnet aşamasında, tasarım yolu daha çok "insanların önce kullanmasını sağlamak" şeklindedir; sürekli görev etkileşimi, model çağrısı ve katkı atfedilmesi yoluyla, "arz talep çift taraflı" gerçek veri ekosistemini aşamalı olarak oluşturmak hedeflenmektedir.

Bu öncelik sıralamasının arkasında, son derece Web3 bir varsayım yatıyor: merkeziyetsiz AI'nın ilk adımı, sıfırdan bir model yaratmak değil, etkileşim ve katkı mekanizmaları etrafında bir ekonomik düzen kurmaktır. Ve OpenLedger, Testnet aşamasında bu yanıtı veriyor.