1月中旬、有一个现象让不少人震惊——某头部公链公式アカウントが直接Starknetのオンチェーンデータを貼り付け、日次アクティブユーザー数は一桁、コメントには嘲笑的な意味合いが込められていた。この動きはあくまで一例に過ぎないが、重要な問題を突きつけている：かつて数億ドルの資金調達を行い、「L2四大天王」と称されたプロジェクトは、今どうしてこのような状況に陥ったのか？

実際、多くの公链は今や人影まばらだ。しかし、公式がこうして直接競合他社を嘲笑するのは稀なことだ。これを見て私は好奇心が湧いた——かつて熱狂的に支持されたプロジェクトは、エアドロップブームが去り、ホットマネーが散った後、実際にオンチェーンでどれだけのアクティブさを保っているのか？

この事実を明らかにするために、私はPythonスクリプトを書き、各主要公链のRPCノードに直接接続して、1月15日〜16日の2日間の原始ブロックデータをスクレイピングした。重要なのは、どのようにデータを処理すれば実態に近づくか——そこには工夫が必要だ。

最初の問題は、Eclipseのような特殊なSVMアーキテクチャだ。彼らのオンチェーンデータには、検証ノードからの共識投票数百万人分が混ざっているが、これらの「System Vote」は実際のユーザーインタラクションではなく、除外しなければならない。さもなければ、データは虚偽に膨れ上がる。

次に、EVM系の公链のデータクレンジングだ。Arbitrum、Base、Scroll、zkSync、Starknetなどについては、「Nonce > 10」のフィルタリング閾値を設定した。この目的は、立ち上げたばかりで、アカウントを数回しか使っていない「日次投げ捨て型」のアカウントを排除することだ。これらのアカウントは大半がエアドロップを受け取るために作られたもので、真のユーザーを残さない。10回以上のインタラクション記録を持つアカウントだけが、コアユーザーの統計範囲に入る。

この一連のクレンジングを通じて、各公链の実際の健全性に近づくことができる。これは単なる取引数の比較ではなく、「実際に残って継続的に活動しているユーザーはどれだけいるのか？」「彼らのアクティブ頻度はどうか？」という問いだ。

この視点は非常に重要だ。なぜなら、どんな公链も「日次アクティブ百万、取引量爆発」と謳えるが、ロボットやノイズデータを除外した後に見えてくるのは、エコシステムとして本当に活動しているユーザーが誰なのか、また一瞬の流行に過ぎなかったのかだ。投資家や開発者にとって、この実数はどんな宣伝よりも価値がある。