【測試網 2000 萬交互意味着什麼？OpenLedger 的冷啓動答卷】

截至 2025 年 7 月初，OpenLedger 測試網已錄得超過 2218 萬筆交易、123 萬個獨立地址、超過 683 萬區塊和 2 萬個合約部署，每日平均新增約 1500 個合約。這些數字，在“測試網”階段已然非常亮眼，但更關鍵的問題是：它們意味着什麼？我們又能從中讀出怎樣的冷啓動路徑？

一、真實用戶交互還是刷量假象？

面對這類高頻交互的測試網數據，常見質疑往往聚焦在“這是不是腳本交互”“是不是內部運營帳戶驅動”，然而從目前公開的鏈上活動結構看，OpenLedger 的交互數據具有明顯的產品閉環特徵，主要包括：

（1）合約部署和調用維度均衡，鏈上出現了可持續的 Prompt 執行記錄與模型調用交易；

（2）大量交互並非發生在極少數地址之間，而呈現出中長尾地址參與度高的結構；

（3）結合 OpenChat、OpenTask 等模塊的數據入口，部分交互來自實際任務執行與內容交互，具備業務來源支撐。

換言之，雖然不能排除早期運營激勵，但 OpenLedger 的冷啓動數據確實反映出一定的“真實使用”軌跡，這爲其後續主網上線提供了關鍵的可驗證基礎。

二、“沒有模型也能玩”的開發者冷啓動策略

OpenLedger 的冷啓動路徑顯然沒有選擇“等模型就緒再開放”，而是構建了一套以數據、任務、調用爲主線的開發者體系。近期上線的新版 Dev Docs 中，重點介紹了提示接口（Prompting）、支出追蹤（Spend Tracking）與模型管理（Model Management）三類基礎 API。這三者共同構成了一套“可用、可算、可分潤”的基本開發框架。

更重要的是，這套體系不依賴於 OpenLedger 自研的模型本體，而是允許任意 AI 模型上傳、註冊並進入調用流程。這意味着，即便還沒有開放最終形態的鏈上模型部署，開發者已經可以圍繞“Prompt + Attribution + Pay”三件事展開建設，並通過測試網參與積分激勵。

三、SLM 基礎設施的冷啓動優先級：從數據到交互

OpenLedger 的定位並非“新一代 ChatGPT”，而是構建專用語言模型（SLM）的鏈上經濟體系。在這個體系中，模型不是第一性原語，數據與調用才是。在測試網階段，其設計路徑更像是“讓人們先用起來”，通過持續任務交互、模型調用與貢獻歸因，逐步建立起“供需雙邊”的真實數據生態。

這種優先級排序背後，是一個極其 Web3 的假設：去中心化 AI 的第一步，不是從零造一個模型，而是圍繞交互和貢獻機制建立一套經濟秩序。而 OpenLedger，正在測試網階段交出這份答卷。