Autore: Teng Yan, Chain of Thought; Traduttore: 金色财经xiaozou
Nel 2021 ero ancora un giocatore di Axie Infinity e gestivo una piccola gilda di borse di studio. Se non hai vissuto quell'epoca, lascia che ti dica——era assolutamente selvaggia.
Il gioco Axie Infinity ha fatto capire che criptovalute e giochi possono andare di pari passo. Fondamentalmente, è un semplice gioco di strategia in stile Pokémon, dove i giocatori devono formare una squadra di 3 Axie (guerrieri molto feroci), ognuno con capacità uniche. Puoi guidare la tua squadra contro altre squadre, guadagnando ricompense in token SLP partecipando e vincendo.
Ma ciò che veramente entusiasma i non giocatori è il potenziale di guadagnare attraverso i giochi. L'ascesa fulminea di Axie è stata sostenuta da due meccanismi:
Il primo è la riproduzione di Axies. Prendi due Axie, usa i token SLP per riprodurli e voilà——nasce un nuovo Axie che combina le capacità uniche dei due Axie originali. Così, Axies rari e potenti (chiamati OP Axies dai giocatori) diventano beni di grande valore, creando un mercato di riproduzione molto attivo.
Il secondo meccanismo è il programma di borse di studio. Giocatori aziendali da tutto il mondo iniziano a prestare Axies a "studiosi". Questi giocatori provengono spesso da paesi in via di sviluppo come le Filippine o l'Argentina, dove non possono permettersi i costi iniziali di oltre 1000 dollari per acquistare 3 NFT Axie. Gli studiosi guadagnano token giocando ogni giorno e condividono i profitti con le gilde di borse di studio, che di solito prendono una commissione del 30-50%.
Nel suo periodo di massimo splendore, specialmente durante la pandemia del 2019, Axie ha avuto un impatto significativo sulle economie locali dei paesi in via di sviluppo. Nelle Filippine (dove si trova circa il 40% degli utenti di Axie Infinity), molti giocatori guadagnano molto più del salario minimo. Le gilde ottengono profitti sostanziali.
Questo affronta una questione chiave per gli sviluppatori di giochi: la mobilità dei giocatori. Incentivando i giocatori a trascorrere ore attivamente a giocare ogni giorno, Axie assicura che ogni giocatore avrà un avversario ad attenderlo, rendendo l'esperienza più coinvolgente.
Ma questo ha un costo.
Per affrontare il problema della mobilità dei giocatori, Axie ha distribuito enormi quantità di token per incentivare la partecipazione dei giocatori. La storia inizia qui. Con SLP senza limiti, il token è esploso, i prezzi sono crollati e l'ecosistema è crollato. La svalutazione dei token ha fatto sì che i giocatori se ne andassero. Axie è passato in un batter d'occhio da beniamino di "giocare per guadagnare" a un avvertimento.
Ma se ci fosse un modo per risolvere il problema della mobilità dei giocatori senza dover ricorrere a economie di token insostenibili, come sarebbe?
Questo è precisamente ciò su cui ARC / AI Arena ha lavorato silenziosamente negli ultimi tre anni. Ora, sta iniziando a dare i suoi frutti.
1. La mobilità dei giocatori è vitale
La mobilità dei giocatori è il cuore dei giochi multiplayer ed è fondamentale per il successo a lungo termine.
Molti giochi Web3 e indipendenti affrontano il problema del "cold start"——ci sono pochi giocatori per garantire un matchmaking rapido o formare una comunità prospera. Non hanno il budget di marketing o la consapevolezza naturale del marchio che hanno le grandi aziende di gioco. Questo porta a lunghi tempi di attesa, mancanza di abbinamento e alti tassi di abbandono.
Questi giochi tendono a scomparire lentamente e dolorosamente.
Pertanto, gli sviluppatori di giochi devono dare priorità alla mobilità dei giocatori fin dall'inizio. I giochi necessitano di attività di vario genere per mantenere il divertimento——gli scacchi richiedono due giocatori, mentre le battaglie su larga scala richiedono migliaia di giocatori. I meccanismi di abbinamento delle abilità accrescono ulteriormente la soglia, richiedendo più giocatori per mantenere l'equità e l'attrattiva del gioco.
Per i giochi Web3, i rischi sono più elevati. Secondo il rapporto annuale sui giochi di Delphi Digital, il costo di acquisizione utenti per i giochi Web3 è superiore del 77% rispetto ai giochi mobile tradizionali, rendendo il tasso di retention dei giocatori cruciale.
Una solida base di giocatori può garantire matchmaking equo, un'economia di gioco vivace (cioè più compravendita di oggetti) e interazioni sociali più attive, rendendo il gioco più divertente.
2. ARC——pioniere dei giochi AI
Sviluppato da ArenaX Labs, ARC sta guidando il futuro delle esperienze di gioco online AI. In breve, utilizzano l'AI per risolvere il problema della mobilità dei giocatori che affligge i nuovi giochi.
Oggi, la maggior parte dei robot AI nei giochi è scadente. Una volta che hai speso alcune ore a padroneggiare i trucchi, questi robot diventano molto facili da battere. Sono progettati per aiutare i nuovi giocatori, ma non offrono molte sfide o coinvolgimento ai giocatori esperti.
Immagina che le abilità dei giocatori AI possano eguagliare quelle dei migliori giocatori umani. Immagina di poter giocare contro di loro in qualsiasi momento e ovunque, senza dover aspettare il matchmaking. Immagina di allenare il tuo giocatore AI a imitare il tuo stile di gioco, possederlo e guadagnare ricompense in base alle sue prestazioni.
Questo crea una situazione win-win per i giocatori e le aziende di gioco.
Le aziende di gioco utilizzano robot AI simili agli umani per rendere i giochi popolari, migliorare la mobilità dei giocatori, migliorare l'esperienza utente e aumentare il tasso di retention——questi sono fattori chiave per la sopravvivenza dei nuovi arrivati nel mercato competitivo.
I giocatori ottengono un nuovo modo di partecipare al gioco, sviluppando un forte senso di appartenenza mentre allenano l'IA e competono contro di essa.
Diamo un'occhiata a come lo fanno.
3. Prodotti e architettura
La società madre ArenaX Labs sta sviluppando una serie di prodotti per affrontare il problema della mobilità dei giocatori.
Prodotto esistente: AI Arena, un gioco di combattimento AI.
Nuovo prodotto: ARC B2B, un SDK di gioco guidato dall'AI che può essere facilmente integrato in qualsiasi gioco.
Nuovo prodotto: ARC Apprendimento per Rinforzo (RL)
(1) AI Arena: il gioco
AI Arena è un gioco di combattimento che ricorda Nintendo Super Smash Bros, con una varietà di personaggi cartoon eccentrici che si affrontano nell'arena.
Ma in AI Arena, ogni personaggio è controllato dall'IA——non sei un guerriero, ma il loro allenatore. Il tuo compito è usare la tua strategia e la tua esperienza per allenare i tuoi guerrieri AI.
Allenare il tuo guerriero è come preparare uno studente per la battaglia. In modalità di allenamento, attivi la raccolta dei dati e crei scenari di combattimento per rifinire le loro azioni. Ad esempio, se il tuo guerriero è molto vicino all'avversario, puoi insegnargli a parare con il tuo scudo e poi colpire. Come combattere a distanza? Allenali a lanciare attacchi a distanza.
Puoi controllare che tipo di dati raccogli, assicurandoti di registrare solo le migliori azioni per l'allenamento. Con la pratica, puoi affinare i superparametri per ottenere un vantaggio tecnico maggiore, o semplicemente utilizzare le impostazioni predefinite amichevoli per i principianti. Una volta completato l'allenamento, il tuo guerriero AI può partecipare alla battaglia.
Tutto inizia con difficoltà——allenare un modello efficace richiede tempo e sperimentazione. Il mio primo guerriero è caduto dal palco diverse volte, non perché fosse colpito dall'avversario. Ma dopo alcune iterazioni, sono riuscito a creare un modello che funziona bene. Vedere i risultati del tuo allenamento è una cosa estremamente gratificante.
AI Arena introduce un ulteriore livello di profondità con i guerrieri NFT. Ogni personaggio NFT ha caratteristiche visive e attributi di combattimento unici che influenzano il gameplay. Questo aggiunge un ulteriore livello strategico.
Attualmente, AI Arena funziona sulla mainnet di Arbitrum, e solo coloro che possiedono NFT AI Arena possono accedervi, mantenendo l'esclusività della comunità mentre perfezionano la meccanica di gioco. I giocatori possono unirsi a gilde, raccogliere NFT campioni e NRN per le classifiche di combattimento in blockchain e guadagnare premi. Questo è progettato per attrarre giocatori fedeli e stimolare la competizione.
In definitiva, AI Arena è la vetrina della tecnologia di allenamento AI di ARC. Anche se questo è il loro punto d'ingresso nell'ecosistema, la vera visione va ben oltre il gioco stesso.
(2) ARC: infrastruttura
ARC è una soluzione di infrastruttura AI progettata per i giochi.
Il team di ArenaX ha iniziato da zero, sviluppando anche la propria infrastruttura di gioco, perché soluzioni esistenti come Unity e Unreal non soddisfavano la loro visione.
In più di tre anni, hanno progettato con cura un robusto stack tecnologico in grado di gestire l'aggregazione dei dati, l'allenamento dei modelli e la verifica dei modelli per l'apprendimento per imitazione e rinforzo. Questa infrastruttura è la spina dorsale di AI Arena, ma il suo potenziale è molto maggiore.
Con il team che continua a perfezionare la propria tecnologia, i terzi iniziano a contattare ARC in cerca di licenze o white label per la piattaforma. Riconoscendo questa domanda, hanno formalizzato l'infrastruttura di ARC come prodotto B2B.
Oggi, ARC collabora direttamente con le aziende di gioco per offrire esperienze di gioco AI. La sua proposta di valore è:
Mobilità dei giocatori permanente come servizio
Includere il gameplay AI come integrazione semplice
Mobilità dei giocatori permanente come servizio
ARC si concentra sul cloning del comportamento umano——allenare modelli AI specializzati per imitare il comportamento umano. Questo è diverso dall'uso principale dell'AI nei giochi di oggi, che utilizza modelli generativi per creare asset di gioco e LLM per guidare conversazioni.
Utilizzando l'ARC SDK, gli sviluppatori possono creare agenti AI simili agli esseri umani e scalare in base alle esigenze del gioco. L'SDK semplifica il lavoro pesante. Le aziende di gioco possono integrare l'AI senza doversi occupare di complessi processi di apprendimento automatico.
Dopo l'integrazione, distribuire i modelli AI richiede solo una riga di codice, ARC gestisce l'infrastruttura, l'elaborazione dei dati, l'allenamento e il lavoro di distribuzione backend.
ARC adotta un approccio collaborativo con le aziende di gioco, aiutandole a:
Catturare dati di gameplay grezzi e trasformarli in dataset significativi per l'allenamento dell'AI.
Identificare le variabili chiave di gameplay e i punti decisionali legati alla meccanica di gioco.
Mappare l'output del modello AI alle attività di gioco per garantire un funzionamento fluido——ad esempio, collegando l'output "click destro" dell'AI a controlli di gioco specifici.
Come funziona l'AI?
ARC utilizza quattro tipi di modelli per l'interazione di gioco:
Reti neurali feedforward: adatte per ambienti continui con caratteristiche numeriche come velocità o posizione.
Agenti tabulari: particolarmente ideali per giochi con scenari discreti limitati.
Reti neurali gerarchiche e convoluzionali sono in fase di sviluppo.
Ci sono due spazi interattivi associati al modello AI di ARC:
Lo spazio degli stati definisce la comprensione dell'agente del gioco in un dato momento. Per le reti feedforward, è una combinazione delle caratteristiche di input (come la velocità o la posizione del giocatore). Per gli agenti tabulari, è un insieme di scenari discreti che l'agente potrebbe incontrare nel gioco.
Lo spazio delle azioni descrive ciò che l'agente può fare nel gioco, dagli input discreti (come premere un pulsante) al controllo continuo (come il movimento dello stick). Questo sarà mappato sugli input di gioco.
Lo spazio delle azioni fornisce input per i modelli AI di ARC, i modelli AI elaborano gli input e generano output. Questi output vengono quindi trasformati in azioni di gioco attraverso lo spazio delle azioni.
ARC collabora strettamente con gli sviluppatori di giochi per identificare le funzionalità più critiche e progettare di conseguenza lo spazio degli stati. Testano anche varie configurazioni e dimensioni dei modelli per bilanciare intelligenza e velocità, assicurando un'operatività fluida e coinvolgente del gioco.
Secondo il team, la domanda delle aziende web3 per i loro servizi di mobilità dei giocatori è particolarmente alta. Queste aziende pagano per ottenere una migliore mobilità dei giocatori, e ARC destinerà gran parte di queste entrate al riacquisto di NRN.
Portare il gameplay AI ai giocatori: piattaforma di allenatori
L'ARC SDK consente anche alle aziende web3 di accedere alla loro piattaforma di allenatori, permettendo ai giocatori di allenare e inviare agenti.
Come in AI Arena, i giocatori possono impostare simulazioni, raccogliere dati di gameplay e allenare modelli AI vuoti. Questi modelli evolveranno nel tempo, integrando nuovi dati di gameplay mantenendo le conoscenze precedenti, senza dover ricominciare da zero ad ogni aggiornamento.
Questo apre possibilità entusiasmanti: i giocatori possono vendere sul mercato i loro agenti AI personalizzati, creando un nuovo strato economico all'interno del gioco. In AI Arena, i formatori esperti possono formare gilde e offrire le loro abilità di allenamento ad altre aziende.
Per le aziende che integrano completamente le funzionalità degli agenti, il concetto di Gioco Parallelo diventa vividamente reale. Gli agenti AI sono disponibili 24 ore su 24, possono partecipare simultaneamente a più competizioni o istanze di gioco. Questo affronta il problema della mobilità dei giocatori e crea nuove opportunità per la fidelizzazione degli utenti e per i ricavi.
Ma non è tutto...
(3) ARC RL: da uno a molti
Se AI Arena e la piattaforma di allenatori ARC sembrano una modalità singola (dove puoi allenare il tuo modello AI), ARC RL è più simile a una modalità multiplayer.
Immagina: un intero DAO di gioco che raccoglie i dati di gameplay per allenare un modello AI condiviso, di cui tutti possiedono e traggono beneficio. Questi "agenti principali" rappresentano la saggezza collettiva di tutti i giocatori, trasformando l'eSports attraverso un'innovativa competizione guidata da sforzi collettivi e cooperazione strategica.
ARC RL utilizza l'apprendimento per rinforzo (cioè "RL") e dati di gameplay umani crowdsourced per allenare questi agenti "super intelligenti".
Il funzionamento dell'apprendimento per rinforzo premia gli agenti per comportamenti ottimali. Questo è particolarmente efficace nei giochi, poiché le funzioni di ricompensa sono chiare e oggettive, come i danni inflitti, i soldi guadagnati o le vittorie.
Ha dei precedenti:
AlphaGo di DeepMind ha sconfitto giocatori professionisti nel Go, perfezionando la propria strategia attraverso milioni di partite auto-generate ad ogni iterazione.
Non me ne ero reso conto prima, ma già prima della creazione di chatGPT, OpenAI era ben nota nel mondo dei giochi.
OpenAI Five ha schiacciato i migliori giocatori umani in Dota 2 utilizzando l'apprendimento per rinforzo e ha battuto il campione del mondo nel 2019. Ha perfezionato strategie avanzate come la cooperazione di squadra attraverso simulazioni accelerate e una grande potenza di calcolo.
OpenAI Five esegue milioni di giochi ogni giorno, equivalenti a 250 anni di giochi simulati al giorno, supportato da 256 GPU e 128.000 CPU. Saltando il rendering grafico, accelera notevolmente la velocità di apprendimento.
Inizialmente, l'AI mostrava comportamenti instabili, come vagare senza meta, ma migliorava rapidamente. Ha padroneggiato alcune strategie di base, come strisciare lungo i sentieri e rubare risorse, per poi evolversi in operazioni complesse come le imboscate.
Il concetto chiave dell'apprendimento per rinforzo è che gli agenti AI apprendono come avere successo attraverso l'esperienza, piuttosto che essere semplicemente istruiti su cosa fare.
ARC RL si distingue per l'uso dell'apprendimento per rinforzo offline. Gli agenti AI non apprendono dai propri tentativi ed errori, ma dall'esperienza degli altri. È come uno studente che guarda video di altri che pedalano in bicicletta, osservando i loro successi e fallimenti e utilizzando queste informazioni per evitare di cadere, migliorando più rapidamente.
Questo approccio offre un ulteriore vantaggio: allenamento collaborativo e co-proprietà del modello. Ciò non solo rende più accessibili potenti agenti AI, ma allinea anche le motivazioni di giocatori, gilde e sviluppatori.
Ci sono due ruoli chiave nella creazione di agenti di gioco "super intelligenti":
Sponsor: leader simili a gilda che scommettono un gran numero di token NRN per avviare e gestire agenti RL. Gli sponsor possono essere qualsiasi entità, ma probabilmente saranno gilde di gioco, DAO, comunità web3, o anche agenti personalizzati popolari come Luna.
Giocatori: individui che scommettono un numero limitato di token NRN per contribuire con i propri dati di gameplay per allenare gli agenti.
Gli sponsor coordinano e guidano i loro team di giocatori, garantendo dati di allenamento di alta qualità affinché i loro agenti AI abbiano un vantaggio competitivo nelle competizioni tra agenti.
Le ricompense sono distribuite in base alle prestazioni dei super agenti nelle competizioni. Il 70% delle ricompense va ai giocatori, il 10% agli sponsor, il restante 20% va al tesoro NRN. Questa struttura offre a tutti i partecipanti un meccanismo di incentivazione coerente.
Contributo di dati
Come fai a far sì che i giocatori siano felici di contribuire con i propri dati di gameplay? Non è facile.
ARC rende semplice e vantaggioso fornire dati di gameplay. I giocatori non hanno bisogno di competenze specializzate, basta giocare. Alla fine di una sessione, gli verrà chiesto di inviare dati per allenare un agente specifico. Un cruscotto tiene traccia del loro contributo e degli agenti che supportano.
L'algoritmo di attribuzione di ARC assicura la qualità valutando i contributi e premiando dati di alta qualità e impatto.
È interessante notare che, anche se sei un giocatore scarso (come me), i tuoi dati sono comunque utili. Un cattivo gameplay può aiutare l'agente a imparare cosa non dovrebbe fare, mentre un gameplay esperto può insegnare le migliori strategie. I dati ridondanti vengono filtrati per mantenere la qualità.
In breve, ARC RL è progettato come un prodotto di massa a bassa frizione, incentrato sulla co-proprietà di agenti che superano le capacità umane.
4. Dimensione del mercato
La piattaforma tecnologica di ARC è multifunzionale, supportando vari tipi di giochi, come giochi di tiro, giochi di combattimento, casinò sociali, corse, giochi di carte e RPG. È progettata su misura per giochi che necessitano di mantenere la fidelizzazione dei giocatori.
I prodotti di ARC si rivolgono principalmente a due mercati:
ARC si concentra principalmente su sviluppatori e aziende indipendenti, piuttosto che su studi di gioco affermati. Queste piccole aziende, a causa di risorse di marketing e distribuzione limitate, spesso faticano ad attrarre giocatori all'inizio.
ARC affronta questo problema creando un ambiente di gioco vivace fin dall'inizio, garantendo un gameplay dinamico anche nelle fasi iniziali del gioco.
Potrebbe sorprendere molti, ma il campo dei giochi indipendenti è davvero una forza principale nel mercato dei giochi:
Il 99% dei giochi su Steam sono giochi indipendenti.
Nel 2024, i giochi indipendenti hanno generato il 48% delle entrate complessive su Steam.
Un altro mercato target è quello dei giochi Web3. La maggior parte dei giochi Web3 è sviluppata da startup emergenti, che affrontano anche sfide uniche come il login con portafoglio, dubbi sulla crittografia e alti costi di acquisizione utenti. Questi giochi presentano spesso problemi di mobilità dei giocatori, e gli agenti AI possono colmare queste lacune, mantenendo il gioco allettante.
Sebbene i giochi Web3 abbiano recentemente faticato a causa della mancanza di esperienze coinvolgenti, stanno emergendo segnali di ripresa.
Ad esempio, uno dei primi giochi AAA Web3, Off the Grid, ha recentemente ottenuto un successo mainstream precoce, con 9 milioni di portafogli che hanno effettuato 100 milioni di transazioni nel primo mese. Questo ha aperto la strada al successo su larga scala nel settore, creando opportunità per ARC di supportare questa rinascita.
5. Team ARC
Il team fondatore di ArenaX Labs ha una ricca esperienza in machine learning e gestione degli investimenti.
Il CEO e CTO Brandon Da Silva ha guidato la ricerca sull'apprendimento automatico in una società di investimento canadese, concentrandosi sull'apprendimento per rinforzo, sull'apprendimento profondo bayesiano e sull'adattabilità dei modelli. Ha sviluppato strategie di trading quantitativo da 1 miliardo di dollari incentrate sulla parità del rischio e sulla gestione di portafogli multi-asset.
Il COO Wei Xie gestisce un portafoglio di strategie di investimento in liquidità da 7 miliardi di dollari nella stessa azienda e presiede i suoi progetti di investimento innovativi, con focus su AI, apprendimento automatico e tecnologie Web3.
ArenaX Labs ha raccolto 5 milioni di dollari in finanziamenti seed nel 2021, guidati da Paradigm, con Framework Ventures come co-investitore. L'azienda ha ottenuto 6 milioni di dollari in finanziamenti nel gennaio 2024, guidati da SevenX Ventures, FunPlus/Xterio e Moore Strategic Ventures.
6. Economia dei token NRN——una riforma salutare
ARC/AI Arena ha un token——NRN. Iniziamo a fare il punto sulla situazione attuale.
Esaminare i lati dell'offerta e della domanda ci aiuterà a comprendere meglio le tendenze.
(1) Lato dell'offerta
L'offerta totale di NRN è di 1 miliardo, di cui circa 409 milioni (40,9%) sono in circolazione.
Al momento della scrittura, il prezzo del token è di 0,72 dollari, il che significa una capitalizzazione di mercato di 29 milioni di dollari e una valutazione completamente diluita di 71 milioni di dollari.
NRN sarà lanciato il 24 giugno 2024, con il 40,9% dell'offerta in circolazione proveniente da:
Airdrop della comunità (8% del totale)
Tesoreria della fondazione (10,9%, di cui 2,9% già sbloccato, sblocco lineare di 36 mesi)
Ricompense ecosistemiche della comunità (30%)
La maggior parte dell'offerta in circolazione (30% del 40,9%) è composta da ricompense per l'ecosistema della comunità, che gestisce questi token e li distribuisce strategicamente a premi per staking, premi di gioco, programmi di crescita dell'ecosistema e programmi guidati dalla comunità.
Il programma di sblocco è rassicurante, senza eventi significativi a breve termine:
Il prossimo sblocco è la vendita OTC della fondazione (1,1%), che inizierà a dicembre 2024, con sblocco lineare di 12 mesi. Ciò aumenterà solo dello 0,09% il tasso di inflazione mensile, poco probabile che susciti preoccupazioni significative.
L'allocazione agli investitori e ai contributori (50% dell'offerta totale) inizierà a essere sbloccata solo a giugno 2025, e anche allora avverrà in modo lineare nell'arco di 24 mesi.
Attualmente, la pressione di vendita è prevista rimanere piuttosto controllata, principalmente a causa delle ricompense ecosistemiche. La chiave è fidarsi del team per distribuire strategicamente questi fondi per stimolare la crescita del protocollo.
(2) Lato della domanda
NRN v1——economia dei giocatori
Inizialmente, NRN è stato progettato come una risorsa strategica associata all'economia del gioco AI Arena.
I giocatori scommettono NRN sugli avversari AI e ricevono ricompense se vincono, mentre perdono parte della scommessa se perdono. Questo crea una dinamica di interesse diretto, trasformandolo in uno sport competitivo e fornendo incentivi economici ai giocatori esperti.
Le ricompense sono distribuite utilizzando un sistema ELO, garantendo pagamenti bilanciati basati sulle abilità. Altre fonti di guadagno includono acquisti di oggetti di gioco, aggiornamenti di outfit e tasse di ingresso ai tornei.
Il modello di token iniziale dipendeva completamente dal successo del gioco e dalla continua disponibilità di nuovi giocatori disposti a comprare NRN e NFT per partecipare.
Ora parliamo di perché siamo così entusiasti...
NRN v2——economia dei giocatori e della piattaforma
L'economia dei token migliorata v2 di NRN ha introdotto potenti nuovi fattori di domanda, espandendo l'utilità del token dall'AI Arena a una piattaforma più ampia. Questa evoluzione ha trasformato NRN da token specifico di gioco a token di piattaforma. A mio avviso, questo è un cambiamento molto positivo.
I tre nuovi fattori di domanda per NRN includono:
Entrate derivanti dall'integrazione di ARC. Le aziende di giochi che integrano ARC genereranno entrate per il tesoro attraverso commissioni di integrazione e royalties continue legate alle performance di gioco. I fondi del tesoro possono alimentare il riacquisto di NRN, sviluppare l'ecosistema e incentivare i giocatori sulla piattaforma degli allenatori.
Commissioni del mercato degli allenatori. NRN trae valore dalle tariffe del mercato degli allenatori, dove i giocatori possono scambiare modelli AI e dati di gameplay.
Partecipazione allo staking di ARC RL: sia gli sponsor che i giocatori devono scommettere NRN per unirsi ad ARC RL. Con un numero crescente di giocatori che entrano in ARC RL, la domanda di NRN aumenterà di conseguenza.
Particolarmente entusiasmante è il guadagno delle aziende di giochi. Questo segna un passaggio da un modello puramente B2C a un modello misto B2C e B2B, creando un flusso di capitale esterno continuo nell'economia NRN. Con ARC che ha un mercato target più ampio, questo flusso di guadagni supererà quello che l'AI Arena stessa può generare.
Le commissioni del mercato degli allenatori, sebbene promettenti, dipendono dalla capacità dell'ecosistema di raggiungere una scala critica——un numero sufficiente di giochi, allenatori e giocatori per mantenere attività di trading attive. Questo è un impegno a lungo termine.
A breve termine, lo staking di ARC RL potrebbe essere il fattore di domanda più diretto e riflessivo. Un pool di premi iniziali ben finanziato e l'eccitazione per il rilascio di nuovi prodotti potrebbero innescare un'adozione precoce, spingendo in alto il prezzo del token e attirando partecipanti. Questo crea un ciclo di feedback di crescita della domanda e dell'economia. Tuttavia, d'altro canto, se ARC RL fatica a mantenere la fidelizzazione degli utenti, la domanda potrebbe scomparire rapidamente.
Il potenziale degli effetti di rete è enorme: più giochi → più giocatori → più giochi entrano → più giocatori. Questo ciclo virtuoso può posizionare NRN come il token centrale nell'ecosistema dei giochi AI Crypto.
7. Madre dei modelli di gioco AI
Qual è l'esito? Il punto di forza di ARC è la sua capacità di promuovere vari tipi di giochi. Con il tempo, potranno raccogliere un database di gameplay unico e specifico. Man mano che ARC si integra con più giochi, può continuare a restituire questi dati al proprio ecosistema, creando un ciclo virtuoso di crescita e perfezionamento.
Una volta che questo dataset di gioco trasversale raggiunge una qualità critica, diventa una risorsa estremamente preziosa. Immagina di usarlo per allenare un modello AI generico per lo sviluppo del gioco——aprendo nuove possibilità per la progettazione, il testing e l'ottimizzazione su larga scala dei giochi.
È ancora presto, ma nell'era in cui i dati sono il nuovo petrolio, il potenziale in questo campo è illimitato.
8. Le nostre idee
(1) NRN si evolve in un gioco di piattaforma——riprogrammazione dei token
Con il rilascio di ARC e ARC RL, il progetto non è più un'azienda di giochi a prodotto singolo, ma si posiziona ora come una piattaforma e un gioco AI. Questo cambiamento dovrebbe portare a una rivalutazione del token NRN, prima limitato al successo dell'AI Arena. L'introduzione di nuove fonti di token con ARC RL, unita agli accordi di condivisione dei ricavi con le aziende di gioco e alla domanda esterna dalle commissioni di transazione degli allenatori, crea una base più ampia e diversificata per l'utilità e il valore di NRN.
(2) Il successo è strettamente legato ai partner di gioco
Il modello di business di ARC collega il suo successo alle aziende con cui collabora, poiché i flussi di entrate derivano dalla distribuzione dei token (nei giochi Web3) e dai pagamenti delle royalties di gioco. I giochi strettamente legati meritano attenzione.
Se i giochi ARC ottengono un enorme successo, il valore risultante tornerà ai possessori di NRN. Al contrario, se i giochi in collaborazione incontrano difficoltà, il flusso di valore sarà limitato.
(3) Aspettati più integrazioni con giochi Web3
La piattaforma ARC è ideale per giochi Web3, dove meccaniche di gioco competitive incentivanti si combinano perfettamente con l'economia token esistente.
Integrando ARC, i giochi Web3 possono entrare immediatamente nella narrativa degli "agenti AI". ARC RL unisce la comunità, incentivandola a lavorare verso obiettivi comuni. Questo apre anche nuove opportunità per meccanismi innovativi, come rendere attività come "gioco per airdrop" più attraenti per i giocatori. Combinando AI e incentivi token, ARC aggiunge profondità ed eccitazione che i giochi tradizionali non possono replicare.
(4) Il gameplay AI ha una curva di apprendimento
Il gameplay AI ha una curva di apprendimento ripida, il che può creare attriti per i nuovi giocatori. Ho impiegato un'ora per capire come allenare correttamente i miei giocatori in AI Arena.
Tuttavia, l'esperienza del giocatore in ARC RL ha meno attriti, poiché l'allenamento AI viene gestito in backend mentre i giocatori si divertono a giocare. Un'altra questione irrisolta è come si sentiranno i giocatori quando sanno che il loro avversario è un'IA. Questo li influenzerà? Aumenterà o diminuirà l'esperienza di gioco? Solo il tempo potrà dirci la risposta.
9. Un futuro luminoso
L'AI aprirà esperienze rivoluzionarie nel mondo del gioco.
Team come Parallel Colony e Virtuals stanno spingendo lo sviluppo di agenti AI autonomi, mentre ARC sta aprendo il proprio mercato di nicchia concentrandosi sul cloning del comportamento umano——offrendo un approccio innovativo per affrontare la sfida della mobilità dei giocatori senza fare affidamento su economie di token insostenibili.
La transizione da un gioco a un'ampia piattaforma rappresenta un enorme balzo per ARC. Questo non solo apre maggiori opportunità attraverso la collaborazione con le aziende di gioco, ma ridefinisce anche il modo in cui AI e giochi vengono integrati.
Con la sua economia dei token migliorata e il potenziale di forti effetti di rete, sembra che la via luminosa di ARC stia appena iniziando.
