【Testnet 2000 triệu tương tác có nghĩa là gì? Bài kiểm tra khởi động lạnh của OpenLedger】

Tính đến đầu tháng 7 năm 2025, mạng thử nghiệm OpenLedger đã ghi nhận hơn 22,18 triệu giao dịch, 1,23 triệu địa chỉ độc lập, hơn 6,83 triệu khối và 20.000 hợp đồng được triển khai, trung bình mỗi ngày có khoảng 1.500 hợp đồng mới. Những con số này, trong giai đoạn "Testnet" đã rất nổi bật, nhưng vấn đề quan trọng hơn là: Chúng có ý nghĩa gì? Chúng ta có thể đọc được con đường khởi động lạnh nào từ đó?

Một, tương tác của người dùng thực hay chỉ là ảo giác tăng số lượng?

Đối mặt với dữ liệu testnet có tương tác cao như thế này, những nghi ngờ thường thấy thường tập trung vào "đây có phải là tương tác bằng script không" "có phải là tài khoản vận hành nội bộ điều khiển không", tuy nhiên từ cấu trúc hoạt động trên chuỗi công khai hiện tại, dữ liệu tương tác của OpenLedger có đặc điểm vòng khép kín sản phẩm rõ ràng, chủ yếu bao gồm:

(1) Cân bằng giữa việc triển khai hợp đồng và gọi, trên chuỗi đã xuất hiện các bản ghi thực hiện Prompt bền vững và giao dịch gọi mô hình;

(2) Số lượng tương tác không chỉ diễn ra giữa một số ít địa chỉ, mà thể hiện cấu trúc với tỷ lệ tham gia cao của các địa chỉ dài và trung.

(3) Kết hợp các cổng dữ liệu của các mô-đun như OpenChat, OpenTask, một phần tương tác đến từ việc thực hiện nhiệm vụ thực tế và tương tác nội dung, có sự hỗ trợ từ nguồn doanh nghiệp.

Nói cách khác, mặc dù không thể loại trừ động lực vận hành sớm, nhưng dữ liệu khởi động lạnh của OpenLedger thực sự phản ánh một số "sử dụng thực" nhất định, điều này cung cấp nền tảng có thể xác minh quan trọng cho việc ra mắt mainnet tiếp theo.

Hai, chiến lược khởi động lạnh cho nhà phát triển "không cần mô hình cũng có thể chơi"

Đường đi khởi động lạnh của OpenLedger rõ ràng không chọn "mở cửa khi mô hình sẵn sàng", mà là xây dựng một hệ thống phát triển dựa trên dữ liệu, nhiệm vụ và gọi. Trong phiên bản mới của Dev Docs vừa ra mắt gần đây, đã giới thiệu trọng tâm về ba loại API cơ bản: Giao diện nhắc (Prompting), Theo dõi chi tiêu (Spend Tracking) và Quản lý mô hình (Model Management). Cả ba cùng nhau tạo thành một khung phát triển cơ bản "có thể sử dụng, có thể tính toán, có thể chia sẻ lợi nhuận".

Quan trọng hơn, hệ thống này không phụ thuộc vào mô hình bản thể do OpenLedger tự nghiên cứu, mà cho phép bất kỳ mô hình AI nào được tải lên, đăng ký và tham gia vào quy trình gọi. Điều này có nghĩa là, ngay cả khi mô hình trên chuỗi cuối cùng chưa được triển khai, các nhà phát triển đã có thể xây dựng xung quanh ba vấn đề "Prompt + Attribution + Pay" và tham gia vào việc khuyến khích điểm thông qua Testnet.

Ba, Ưu tiên khởi động lạnh cơ sở hạ tầng SLM: Từ dữ liệu đến tương tác

Định vị của OpenLedger không phải là "ChatGPT thế hệ mới", mà là xây dựng một hệ thống kinh tế chuỗi cho mô hình ngôn ngữ chuyên dụng (SLM). Trong hệ thống này, mô hình không phải là nguyên lý đầu tiên, mà dữ liệu và gọi là điều quan trọng. Trong giai đoạn Testnet, lộ trình thiết kế của nó giống như "để mọi người sử dụng trước", thông qua tương tác nhiệm vụ liên tục, gọi mô hình và quy nguyên góp, từng bước xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu thực sự "cung cầu đôi bên".

Sắp xếp ưu tiên này dựa trên một giả định cực kỳ Web3: Bước đầu tiên của AI phi tập trung không phải là tạo ra một mô hình từ con số không, mà là xây dựng một trật tự kinh tế xung quanh cơ chế tương tác và đóng góp. Và OpenLedger đang trình bày câu trả lời này trong giai đoạn Testnet.