【Тестова мережа 2000 млн взаємодій означає що? Відповідь OpenLedger на холодний запуск】

Станом на початок липня 2025 року, тестова мережа OpenLedger зафіксувала понад 22,18 мільйона транзакцій, 1,23 мільйона незалежних адрес, понад 6,83 мільйона блоків та 20 тисяч контрактів, що були розгорнуті, з середнім щоденним додаванням близько 1500 контрактів. Ці цифри на етапі "Тестова мережа" вже є дуже вражаючими, але більш критичне питання полягає в тому: що вони означають? Що ми можемо прочитати з цього холодного стартового шляху?

Одне. Реальна взаємодія користувачів чи ілюзія накрутки?

З огляду на дані тестової мережі з високою частотою взаємодії, звичайні запитання часто зосереджуються на "чи це взаємодія за сценарієм" "чи це облікові записи внутрішнього управління", проте, згідно з поточною структурою публічної діяльності в ланцюзі, взаємодійні дані OpenLedger мають чіткі ознаки замкнутого циклу продукту, що в основному включає:

(1) Збалансовані виміри розгортання та виклику контрактів, на ланцюгу з'явилися стійкі записи виконання Prompt та угоди з викликами моделей;

(2) Велика кількість взаємодій не відбувається між дуже небагатьма адресами, а демонструє структуру з високою участю адрес середнього і довгого хвоста;

(3) Поєднуючи дані з модулів OpenChat, OpenTask та інших джерел, частина взаємодії походить з фактичного виконання завдань та взаємодії з контентом, що має підтримку бізнес-джерел.

Іншими словами, хоча не можна виключити ранні стимули для операцій, дані OpenLedger про холодний старт дійсно відображають певну «реальну» траєкторію використання, що надає ключову перевірену основу для подальшого запуску основної мережі.

Два, стратегія холодного запуску розробників "можна грати без моделі"

Шлях холодного запуску OpenLedger очевидно не вибрав "відкрити, коли модель буде готова", а замість цього побудував систему для розробників, що базується на даних, завданнях і викликах. У нещодавно запущеній новій версії Dev Docs основна увага приділена трьом базовим API: інтерфейсу підказок (Prompting), відстеженню витрат (Spend Tracking) та управлінню моделями (Model Management). Ці три елементи разом утворюють базову розробницьку рамку "доступну, обчислювальну, з можливістю розподілу прибутку".

Більш важливо, що ця система не залежить від моделі, розробленої OpenLedger, а дозволяє будь-якій AI моделі завантажуватися, реєструватися та входити в процес виклику. Це означає, що навіть якщо остаточна форма розгортання моделей на ланцюзі ще не відкрита, розробники вже можуть зосередитися на трьох речах: "Prompt + Attribution + Pay" та брати участь у програмі стимулів через Тестову мережу.

Три, пріоритети холодного запуску інфраструктури SLM: від даних до взаємодії

OpenLedger не позиціонує себе як "нове покоління ChatGPT", а як створення онлайнової економічної системи для спеціалізованих мовних моделей (SLM). У цій системі модель не є першопричиною, дані та виклики є такими. На етапі тестової мережі її дизайн більше нагадує "дозволити людям спочатку використовувати", поступово створюючи справжню екосистему даних "двостороннього попиту та пропозиції" через постійні взаємодії, виклики моделей і атрибуцію внеску.

Ця система пріоритетів базується на надзвичайно Web3 гіпотезі: перший крок до децентралізованого ШІ полягає не у створенні моделі з нуля, а у встановленні економічного порядку навколо механізмів взаємодії та внесків. А OpenLedger, наразі на стадії Тестова мережа, надає цю відповідь.