【测试网 2000 万交互意味着什么？OpenLedger 的冷启动答卷】

截至 2025 年 7 月初，OpenLedger 测试网已录得超过 2218 万笔交易、123 万个独立地址、超过 683 万区块和 2 万个合约部署，每日平均新增约 1500 个合约。这些数字，在“测试网”阶段已然非常亮眼，但更关键的问题是：它们意味着什么？我们又能从中读出怎样的冷启动路径？

一、真实用户交互还是刷量假象？

面对这类高频交互的测试网数据，常见质疑往往聚焦在“这是不是脚本交互”“是不是内部运营账户驱动”，然而从目前公开的链上活动结构看，OpenLedger 的交互数据具有明显的产品闭环特征，主要包括：

（1）合约部署和调用维度均衡，链上出现了可持续的 Prompt 执行记录与模型调用交易；

（2）大量交互并非发生在极少数地址之间，而呈现出中长尾地址参与度高的结构；

（3）结合 OpenChat、OpenTask 等模块的数据入口，部分交互来自实际任务执行与内容交互，具备业务来源支撑。

换言之，虽然不能排除早期运营激励，但 OpenLedger 的冷启动数据确实反映出一定的“真实使用”轨迹，这为其后续主网上线提供了关键的可验证基础。

二、“没有模型也能玩”的开发者冷启动策略

OpenLedger 的冷启动路径显然没有选择“等模型就绪再开放”，而是构建了一套以数据、任务、调用为主线的开发者体系。近期上线的新版 Dev Docs 中，重点介绍了提示接口（Prompting）、支出追踪（Spend Tracking）与模型管理（Model Management）三类基础 API。这三者共同构成了一套“可用、可算、可分润”的基本开发框架。

更重要的是，这套体系不依赖于 OpenLedger 自研的模型本体，而是允许任意 AI 模型上传、注册并进入调用流程。这意味着，即便还没有开放最终形态的链上模型部署，开发者已经可以围绕“Prompt + Attribution + Pay”三件事展开建设，并通过测试网参与积分激励。

三、SLM 基础设施的冷启动优先级：从数据到交互

OpenLedger 的定位并非“新一代 ChatGPT”，而是构建专用语言模型（SLM）的链上经济体系。在这个体系中，模型不是第一性原语，数据与调用才是。在测试网阶段，其设计路径更像是“让人们先用起来”，通过持续任务交互、模型调用与贡献归因，逐步建立起“供需双边”的真实数据生态。

这种优先级排序背后，是一个极其 Web3 的假设：去中心化 AI 的第一步，不是从零造一个模型，而是围绕交互和贡献机制建立一套经济秩序。而 OpenLedger，正在测试网阶段交出这份答卷。