Parallel ColonyやVirtualsなどのチームは自律AIエージェントの開発を推進していますが、ARCは人間行動のクローンに焦点を当てて独自のニッチ市場を開拓しています。

著者：Teng Yan、Chain of Thought

翻訳：金色财经 xiaozou

2021年、私はAxie Infinityのプレイヤーであり、小さな奨学金ギルドを運営していました。もしあなたがその時代を経験したことがないなら、私が言おう——絶対に狂っていたと。

Axie Infinityというゲームは、人々に暗号通貨とゲームが結びつくことを意識させました。本質的には、これはシンプルなポケモンスタイルの戦略ゲームで、プレイヤーは3匹のAxie（非常に凶暴な戦士）からなるチームを編成する必要があります。自分のチームを率いて他のチームと対戦し、ゲームに参加して勝利することでSLPトークンの報酬を得ることができます。

しかし、非ゲームプレイヤーを興奮させる本当の要素は、ゲームを通じてお金を稼ぐ可能性です。Axieの急速な台頭は、2つのメカニズムのおかげです：

最初は繁殖Axiesです。2つのAxieを取得し、SLPトークンを使用して繁殖すると、voilà——元の2つのAxieのユニークな能力を組み合わせた新しいAxieが誕生します。こうして稀少で強力なAxies（プレイヤーはこれをOP Axiesと呼びます）が人気商品となり、活発な繁殖市場が出現しました。

2番目のメカニズムは奨学金プログラムです。世界中の企業プレイヤーはAxiesを「学者」に貸し始めました。これらのプレイヤーは通常、フィリピンやアルゼンチンなどの発展途上国出身で、3つのAxie NFTを購入するための1000ドル以上の前払い費用を支払うことができません。学者たちは毎日ゲームをプレイしてトークンを稼ぎ、奨学金ギルドと利益を分け合いますが、ギルドは通常30-50%の手数料を取ります。

その絶頂期、特に2019年のパンデミック期間中、Axieは発展途上国の地元経済に重大な影響を与えました。フィリピンでは（約40%のAxie Infinityユーザーがそこにいます）、多くのプレイヤーの収入は最低賃金を大きく上回っています。公会は大きな利益を上げました。

これにより、ゲーム開発者の重要な問題であるプレイヤーの流動性が解決されます。プレイヤーに毎日数時間ゲームを積極的にプレイさせることで、Axieはすべてのプレイヤーに対戦相手が待っていることを保証し、より魅力的な体験を提供します。

しかし、これは代償を伴います。

プレイヤーの流動性の問題を解決するために、Axieは大量のトークンを寄付してプレイヤーを参加させました。物語はここから始まります。SLPには上限がないため、トークンが狂ったように膨張し、価格が暴落し、エコシステムは崩壊しました。トークンが減価すると、プレイヤーは去ります。Axieはほぼ一夜にして「プレイ・トゥ・アーン」のアイドルから警告の物語へと変わりました。

しかし、もしプレイヤーの流動性問題を持続不可能なトークン経済学なしで解決する方法があったら、どうなるでしょうか？

これこそがARC / AI Arenaが過去3年間静かに取り組んできたことです。今、それが花を咲かせ始めています。

1、プレイヤーの流動性は命脈です。

プレイヤーの流動性はマルチプレイヤーゲームの命脈であり、長期的な成功の鍵です。

多くのWeb3と独立系ゲームは「コールドスタート」問題に直面しています——プレイヤーが少なすぎて迅速にマッチングできず、繁栄したコミュニティを形成できません。彼らはゲーム大手が持つマーケティング予算や自然なIP認知を持っていません。これにより、長い待機時間やマッチングの困難、高い離脱率といった問題が生じます。

これらのゲームは通常、ゆっくりと痛みを伴って消え去ります。

したがって、ゲーム開発者は最初からプレイヤーの流動性を優先する必要があります。ゲームは楽しさを維持するためにさまざまな活動を必要とします——チェスには2人のプレイヤーが必要で、大規模な戦闘には数千人のプレイヤーが必要です。スキルマッチングメカニズムはさらにハードルを上げ、ゲームの公平性と魅力を維持するためにより多くのプレイヤーを必要とします。

Web3ゲームにとってリスクは大きいです。Delphi Digitalの年次ゲームレポートによれば、Web3ゲームのユーザー獲得コストは従来のモバイルゲームよりも77%高く、プレイヤーのリテンション率が極めて重要です。

強力なプレイヤーベースは、公平なマッチング、活気あるゲーム経済（つまり、より多くのアイテム売買）、およびより活発なソーシャルインタラクションを保証し、ゲームをより楽しいものにします。

2、ARC——AIゲームの先駆者

ArenaX Labsによって開発されたARCは、AIオンラインゲーム体験の未来をリードしています。簡単に言えば、彼らはAIを使用して新しいゲームが抱えるプレイヤーの流動性問題を解決します。

現在、ゲーム内のほとんどのAIロボットの問題は、それらが非常に劣っていることです。数時間をかけてコツをつかむと、これらのロボットは非常に簡単に打ち負かされます。彼らは新しいプレイヤーを助けるために設計されていますが、経験豊富なプレイヤーにはあまり挑戦を提供せず、粘性がありません。

想像してみてください、AIプレイヤーのスキルがトップ人間プレイヤーに匹敵すること。どんな時間、どんな場所でもそれらと対抗でき、マッチングを待つ必要がありません。あなたのゲームスタイルを模倣するようにあなたのAIプレイヤーを訓練し、それを持ち、そのパフォーマンスによって報酬を得ることを想像してみてください。

これはプレイヤーとゲーム会社の双方にとってウィンウィンです。

ゲーム会社は人間に似たAIロボットを使ってゲームの人気を高め、プレイヤーの流動性を改善し、ユーザー体験を向上させ、リテンション率を高めます——これは新しいゲームの後発者が競争の激しい市場で生き残るための重要な要素です。

プレイヤーはAIをトレーニングし、それに対抗するプロセスを通じてゲームに参加する新しい方法を手に入れ、より強い帰属感を築きました。

彼らがどのようにやっているのか見てみましょう。

3、製品とアーキテクチャ

親会社のArenaX Labsは、プレイヤーの流動性問題を解決するための一連の製品を開発しています。

  • 既存の製品：AI Arena、AI格闘ゲーム。

  • 新製品：ARC B2B、任意のゲームに容易に統合できるAI駆動のゲームSDK。

  • 新製品：ARC強化学習（RL）

（1）AI Arena：ゲーム

AI Arenaは任天堂のSuper Smash Brosを思わせる格闘ゲームで、さまざまな古怪なキャラクターがアリーナで戦います。

しかし、AI Arenaでは、各キャラクターはAIによって制御されています——あなたが演じるのは戦士ではなく、彼らのコーチです。あなたの任務は、あなたの戦略と専門知識を使用してあなたのAI戦士を訓練することです。

戦士を訓練することは、学生を戦闘のために準備することと似ています。トレーニングモードでは、データ収集を開始し、彼らの行動を微調整するための戦闘シナリオを作成します。例えば、あなたの戦士が対戦相手に近い場合、あなたは彼らに盾でブロックし、その後連続攻撃を教えることができます。遠距離戦はどうするのでしょうか？彼らに遠距離攻撃を発動させます。

どのようなデータを収集するかをコントロールでき、最良の動作のみをトレーニング用に記録することを保証します。練習を通じて、あなたはハイパーパラメータを洗練し、より多くの技術的優位性を得ることができます。または、単に初心者に優しいデフォルト設定を使用することもできます。トレーニングが完了したら、あなたのAI戦士は戦闘に参加できます。

すべての始まりは難しい——効果的なモデルをトレーニングするには時間と実験が必要です。私の最初の戦士は何度もプラットフォームから落ちましたが、それは対戦相手に撃たれて落ちたわけではありません。しかし、いくつかの反復を経て、私は良好なパフォーマンスを示すモデルを作成することに成功しました。トレーニングの結果を見るのは非常に満足感を与えることです。

AI ArenaはNFT戦士を通じて追加の深みをもたらします。各NFTキャラクターは独自の外見的特徴と戦闘属性を持ち、これらはゲームプレイに影響を与えます。これはもう一つの戦略的レイヤーを追加します。

現在、AI ArenaはArbitrumメインネットで稼働しており、AI Arena NFTを持つ者だけがアクセスできます。ゲームプレイを洗練させる一方で、コミュニティの排他性を維持します。プレイヤーは公会に参加し、チャンピオンNFTとNRNを集めてチェーン上の戦闘ランキングを獲得し、報酬を得ます。これは忠実なプレイヤーを引きつけ、競争を促進するために行われています。

最終的に、AI ArenaはARCのAIトレーニング技術の展示台です。これはエコシステムへの入口点ですが、真のビジョンはこのゲーム自体を遥かに超えています。

（2）ARC：インフラストラクチャ

ARCはゲームのために設計されたAIインフラストラクチャソリューションです。

ArenaXチームは、UnityやUnrealなどの既存のソリューションでは彼らのビジョンを満たせないため、最初から自分のゲームインフラを開発しました。

3年以上にわたり、彼らはデータ集約、モデルトレーニング、模倣および強化学習のためのモデルチェックを処理できる強力な技術スタックを慎重に設計しました。このインフラはAI Arenaの柱ですが、その潜在能力ははるかに大きいです。

チームが技術を洗練させるにつれて、サードパーティのスタジオはARCを見つけ始め、このプラットフォームのライセンスやホワイトラベルを求めています。このニーズを認識した後、彼らはARCのインフラをB2B製品として形式化しました。

現在、ARCはゲーム会社と直接協力し、AIゲーム体験を提供しています。その価値提案は：

  • 永久的なプレイヤー流動性サービス

  • AIプレイを簡単に統合する

永久的なプレイヤー流動性サービス

ARCは人間行動のクローンに焦点を当てています——人間の行動を模倣する専用のAIモデルをトレーニングすることです。これは、今日のゲームにおけるAIの主な用途とは異なり、後者は生成モデルを使用してゲーム資産を作成し、LLMを使用して対話を駆動します。

ARC SDKを使用すると、開発者は人間に似たAIインテリジェントエージェントを作成し、ゲームのニーズに応じて拡張できます。SDKは重い作業を簡素化します。ゲーム会社は、複雑な機械学習を扱うことなくAIを導入できます。

統合後、AIモデルのデプロイは1行のコードで済み、ARCがインフラ、データ処理、トレーニング、バックエンドデプロイを担当します。

ARCはゲーム会社との協力によって成功を確保しています。

  • オリジナルのゲームプレイデータをキャプチャし、AIトレーニング用の意味のあるデータセットに変換します。

  • ゲームメカニズムに関連する重要なゲームプレイ変数と意思決定ポイントを特定します。

  • AIモデルの出力をゲーム内アクティビティにマッピングし、機能がスムーズに動作することを保証します——例えば、AIの「右クリック」出力を特定のゲームコントロールに関連付けるなど。

AIはどのように機能しますか？

ARCはゲームインタラクションに4種類のモデルを使用しました：

  • フィードフォワードニューラルネットワーク：速度や位置などの数値的特徴を持つ連続環境に適しています。

  • テーブルエージェント：限られた離散シナリオを持つゲームに特に理想的です。

  • 階層化および畳み込みニューラルネットワークが開発中です。

ARCのAIモデルに関連する2つのインタラクティブスペースがあります：

状態空間は、エージェントが任意の時点でゲームを理解する方法を定義します。フィードフォワードネットワークにとっては、これはプレイヤーの速度や位置などの入力特徴の組み合わせです。テーブルエージェントにとっては、これはエージェントがゲーム中に遭遇する可能性のある離散シナリオです。

アクション空間は、エージェントがゲーム内で何ができるかを説明します。これは、ボタンを押すなどの離散入力から、ジョイスティックの移動などの連続制御までの範囲を含みます。これはゲーム入力にマッピングされます。

状態空間はARCのAIモデルに入力を提供し、AIモデルはその入力を処理して出力を生成します。これらの出力は、アクション空間を通じてゲームアクションに変換されます。

ARCはゲーム開発者と緊密に連携して、最も重要な機能を特定し、それに応じて状態空間を設計しています。彼らはまた、知性と速度のバランスをとり、ゲーム操作がスムーズで魅力的であることを保証するために、さまざまなモデルの構成とサイズをテストしています。

チームによると、Web3企業はプレイヤーの流動性サービスへの需要が特に高いとのことです。これらの企業は、より良いプレイヤーの流動性を得るためにお金を支払い、ARCはその収入の大部分をNRNトークンの買い戻しに使用します。

プレイヤーにAIプレイをもたらす：トレーナープラットフォーム

ARC SDKは、web3企業が自社ゲームのトレーニングプラットフォームにアクセスできるようにし、プレイヤーがエージェントを訓練し、提出することを可能にします。

AI Arenaと同様に、プレイヤーはシミュレーションを設定し、ゲームプレイデータを取得し、空白のAIモデルを訓練できます。これらのモデルは時間の経過とともに進化し、以前の知識を保持しつつ新しいゲームプレイデータを取り入れ、毎回の更新でゼロから始める必要はありません。

これはエキサイティングな可能性を開きます：プレイヤーは市場でカスタマイズされたAIエージェントを販売でき、新しいゲーム内経済層を創造します。AI Arenaでは、技術的に熟練したトレーナーがギルドを組成し、他の企業にトレーニングスキルを提供できます。

完全に統合されたエージェント機能を持つ企業にとって、Parallel Play（平行ゲーム）の概念も生き生きとしてきます。AIエージェントは24時間利用可能で、同時に複数の競技やゲームインスタンスに参加できます。これによりプレイヤーの流動性の問題が解決され、ユーザーの粘性と収益の新たな機会が生まれます。

しかし、これはすべてではありません……

（3）ARC RL：1対1から多対1へ

AI ArenaとARCトレーナープラットフォームが単独モード（自分自身のAIモデルを訓練できる）に感じられるなら、ARC RLはマルチプレイヤーモードのようなものです。

想像してみてください：一つのゲームDAOがそのゲームプレイデータを集めて共有AIモデルをトレーニングし、全員がそのモデルを共同所有し、利益を得ることができます。この「マスターエージェント」は、すべてのプレイヤーの集団知恵を代表し、集団的努力と戦略的協力を通じて競争を推進します。

ARC RLは強化学習（つまり「RL」）とクラウドソーシングされた人間のゲームプレイデータを使用してこれらの「超知能」エージェントをトレーニングします。

強化学習の仕組みは、最適な行動を報酬するエージェントです。これはゲーム内で特に効果的であり、報酬機能は明確かつ客観的で、与えるダメージ、獲得するコイン、または勝利などです。

これは前例があります：

DeepMindのAlphaGoは囲碁の試合でプロの人間棋士を打ち負かし、数百万の自己生成された試合を通じてトレーニングし、各反復で自らの戦略を洗練しました。

私は以前このことに気づいていませんでしたが、chatGPTが作成されるずっと前から、OpenAIはゲーム界で広く知られていました。

OpenAI FiveはDota 2において強化学習を使用してトップ人間プレイヤーを圧倒し、2019年には世界チャンピオンを打ち負かしました。彼はチームワークなどの高度な戦略を習得するために、シミュレーションを加速し、膨大な計算リソースを使用しました。

OpenAI Fiveは毎日数百万のゲームを実行し、1日あたり250年のシミュレーションゲームに相当し、256のGPUと128,000のCPUによって強力にサポートされています。グラフィックレンダリングをスキップすることで、学習速度が大幅に向上しました。

最初、AIは不安定な行動を示し、目的もなくさまよっていましたが、すぐに改善されました。彼は小道を這いつくばる、資源を盗むといった基本的な戦略を習得し、最終的には伏撃のような複雑な操作に発展しました。

強化学習の重要な理念は、AIエージェントが経験から成功を収める方法を学ぶことであり、直接的に何をすべきかを教えられるのではありません。

ARC RLは、オフライン強化学習を使用して独自性を発揮しています。AIエージェントは自分自身の試行錯誤から学ぶのではなく、他者の経験から学びます。これは、自転車に乗る他人のビデオを見て、彼らの成功と失敗を観察し、その知識を利用して転倒を避け、より早く上達する学生のようです。

このアプローチは、協力的なトレーニングとモデルの共同所有という追加の利点を提供します。これにより、強力なAIエージェントがより一般的になり、プレイヤー、公会、開発者の動機がより一致します。

「超知能」ゲームエージェントの作成には2つの重要な役割があります：

  • スポンサー：公会のリーダーに似た存在で、NRNトークンを大量にステーキングしてRLエージェントを立ち上げ、管理します。スポンサーはあらゆる実体になり得ますが、ゲーム公会、DAO、web3コミュニティ、さらにはLunaのような人気のあるオンチェーンパーソナライズされたエージェントである可能性が高いです。

  • プレイヤー：少量のNRNトークンをステーキングして、ゲームプレイデータを提供する個人。

スポンサーはプレイヤーチームを調整し、質の高いトレーニングデータを確保してAIエージェントが競争優位を持つように指導します。

報酬はスーパーエージェントの試合でのパフォーマンスに基づいて配分されます。70%の報酬はプレイヤーが所有し、10%はスポンサーが所有し、残りの20%はNRNトレジャリーが所有します。この構造は、すべての参加者に一貫したインセンティブメカニズムを提供します。

データ貢献

プレイヤーが自分のゲームプレイデータを提供したくなるようにするにはどうすれば良いのでしょうか？簡単ではありません。

ARCはゲームプレイデータを提供することを簡単かつ有益にします。プレイヤーは専門知識を必要とせず、ただゲームをプレイするだけで済みます。一回のセッションの後、彼らは特定のエージェントをトレーニングするためにデータを提出するように促されます。ダッシュボードは彼らの貢献と彼らが支援するエージェントを追跡します。

ARCの帰属アルゴリズムは、貢献と報酬を評価して高品質で影響力のあるデータを確保します。

興味深いことに、たとえあなたがひどいプレイヤーであっても（私のように）、あなたのデータは役に立ちます。下手なゲームプレイはエージェントに何をすべきでないかを学ばせるのに役立ちますし、技術的に優れたゲームプレイは最良の戦略を教えます。冗長なデータは質を保つためにフィルタリングされます。

要するに、ARC RLは低摩擦の大衆市場製品として設計されており、人間の能力を超えたエージェントを共に所有することを中心にしています。

4、市場規模

ARCの技術プラットフォームは多機能で、シューティングゲーム、格闘ゲーム、ソーシャルカジノ、レーシング、カードゲーム、RPGなど、さまざまなタイプのゲームをサポートします。これは、プレイヤーの粘りを維持する必要があるゲームのために特別に設計されています。

ARCの製品は主に2つの市場をターゲットにしています：

ARCは主に独立した開発者や企業に焦点を当てており、古参の大手企業ではありません。ブランドの影響力や流通リソースが限られているため、これらの小規模企業は初期にプレイヤーを引きつけることが非常に困難です。

ARCのAIエージェントは、初めから活気に満ちたゲーム環境を創造することでこの問題を解決し、ゲームの初期段階でも動的なゲームプレイを保証します。

これは多くの人に驚きを与えるかもしれませんが、独立ゲームの領域は確かにゲーム市場の主要な力です：

  • Steam上の99%のゲームは独立系ゲームです。

  • 2024年、独立系ゲームはSteam上で総収入の48%を生み出しました。

もう一つのターゲット市場はWeb3ゲームです。ほとんどのWeb3ゲームは新興企業によって開発されており、ウォレットログイン、暗号への疑念、高額なユーザー獲得コストといった独自の課題に直面しています。これらのゲームは通常プレイヤーの流動性の問題を抱えており、AIエージェントがその空白を埋め、ゲームの魅力を維持します。

Web3ゲームは最近、魅力的な体験の欠如に苦しんでいますが、回復の兆しが見えています。

例えば、最初のAAA級Web3ゲームの一つであるOff the Gridは最近、初の主流成功を収め、初月の間に900万のウォレットが1億の取引を行いました。これはこの業界が広範な成功を収める道を開き、ARCにこの復興を支える機会を創造しました。

5、ARCチーム

ArenaX Labsの背後にいる創設チームは、機械学習と投資管理の専門知識が豊富です。

CEO兼CTOのブランドン・ダ・シルバは、カナダの投資会社で機械学習研究を主導し、強化学習、ベイジアン深層学習、モデル適応に特化していました。彼はリスク平価とマルチアセットポートフォリオ管理を中心にした10億ドルの量的取引戦略を開発しました。

COOのWei Xieは、同じ会社で70億ドルの流動性戦略の投資ポートフォリオを管理し、AI、機械学習、Web3技術などの新興分野に重点を置いてイノベーション投資プロジェクトを監督しています。

ArenaX Labsは2021年に500万ドルのシードラウンド資金を調達し、Paradigmが主導し、Framework Venturesが参加しました。会社は2024年1月に600万ドルの資金を調達し、SevenX Ventures、FunPlus/Xterio、Moore Strategic Venturesが主導しました。

6、NRNトークン経済学——健全な改革

ARC/AI Arenaには1つのトークン——NRNがあります。まずは現状を確認しましょう。

供給側と需要側の調査は、トレンドの方向性をより明確に理解するのに役立ちます。

（1）供給側

NRNの総供給量は10億で、そのうち約4.09億（40.9%）が流通しています。

この記事を書いている時点で、トークンの価格は0.72ドルで、市場価値は2900万ドル、完全希薄化後の評価は7100万ドルです。

NRNは2024年6月24日にリリースされ、40.9%の流通供給は以下から来ています：

  • コミュニティエアドロップ（合計の8%）

  • ファウンデーショントレジャリー（10.9%のうち2.9%がアンロックされ、36ヶ月の線形アンロック）

  • コミュニティエコシステム報酬（30%）

大部分の流通供給（40.9%の中の30%）はコミュニティのエコシステム報酬で構成されており、プロジェクトはこれらのトークンを管理し、ステーキング報酬、ゲーム報酬、エコシステム成長プログラム、コミュニティ主導プログラムに戦略的に配分します。

アンロックのタイムラインは安心感を与え、短期間内に重大なイベントはありません：

  • 次のアンロックは、ファウンデーションのOTC販売（1.1%）で、2024年12月から12ヶ月の線形アンロックが行われます。これにより月間インフレ率は0.09%増加するだけで、重大な懸念を引き起こす可能性は低いです。

  • 投資家と貢献者の配分（総供給量の50%）は2025年6月までアンロックが始まらず、当時でさえも24ヶ月内に線形アンロックが行われます。

現在、売却圧力は依然として相当制御可能であり、主にエコシステムの報酬に起因しています。鍵となるのは、チームがこれらの資金を戦略的に配分してプロトコルの成長を促進できる能力を信頼することです。

（2）需要側

NRN v1——プレイヤー経済

最初、NRNはAI Arenaのゲーム経済に関連する戦略的リソースとして設計されました。

プレイヤーはAIプレイヤーにNRNをステーキングし、勝つと報酬を得て、負けると一部のステークを失います。これにより、直接的な利害関係のダイナミクスが生まれ、競技スポーツに変わり、熟練したプレイヤーに経済的なインセンティブを提供します。

報酬はELOシステムを使用して配分され、スキルに基づいたバランスの取れた支払いが保証されます。その他の収益源にはゲームアイテムの購入、装飾のアップグレード、試合の入場料などがあります。

初期のトークンモデルは、ゲームの成功と、NRNやNFTを購入してゲームに参加したい新しいプレイヤーの存在に完全に依存していました。

では、私たちがなぜこれほど興奮しているのかをお話ししましょう……

NRN v2——プレイヤー&プラットフォーム経済

NRNの改良されたv2トークン経済学は、トークンの有用性をAI Arenaからより広範なARCプラットフォームに拡張することで、強力な新たな需要の推進要因を導入しました。この進化は、NRNを特定のゲームトークンからプラットフォームトークンに変えます。私にとって、これは非常にポジティブな変化です。

NRNの3つの新たな需要の推進要因には以下が含まれます：

ARC統合からの収入。ARCを統合したゲーム会社は、統合手数料とゲームパフォーマンスに基づく継続的なロイヤリティを通じてトレジャリーに収益を創出します。トレジャリーの資金はNRNの買い戻しを促進し、エコシステムを発展させ、トレーナープラットフォーム上のプレイヤーをインセンティブします。

トレーナー市場の手数料。NRNはトレーナー場からの手数料から価値を得て、プレイヤーはトレーナー市場でAIモデルとゲームプレイデータを取引できます。

ARC RLに参加するためには、スポンサーとプレイヤーはNRNをステーキングしなければなりません。ますます多くのプレイヤーがARC RLに参加するにつれて、NRNの需要も相応に増加します。

特にゲーム会社の収益が興奮を呼び起こします。これは、純粋なB2CモデルからB2CとB2Bのハイブリッドモデルへの転換を示し、NRN経済への持続的な外部資本の流入を生み出します。ARCはより広範なターゲット市場を持っているため、この収益の流れはAI Arena自体が生み出すことができる収益を超えます。

トレーナー市場の手数料は魅力的ですが、エコシステムが臨界規模に達するかどうかに依存します——十分なゲーム、トレーナー、プレイヤーが活発な取引活動を維持するために必要です。これは長期的な事業です。

短期間では、ARC RLのステーキングが最も直接的かつ反射的な需要の推進要因となる可能性があります。資金が潤沢な初期報酬プールと新製品のリリースによる興奮は、早期採用を引き起こし、トークン価格を押し上げ、参加者を引き寄せる可能性があります。これにより需要の上昇と経済成長のフィードバックループが形成されます。しかし、逆に、ARC RLがユーザーの粘りを維持できない場合、需要はすぐに消える可能性があります。

ネットワーク効果の可能性は非常に大きいです：より多くのゲーム→より多くのプレイヤー→より多くのゲーム加入→より多くのプレイヤー。この良性循環はNRNをCrypto AIゲームエコシステムの中心トークンに位置づけることができます。

7、ゲームAIモデルの母

結局、ARCの利点はさまざまなゲームタイプをプロモートできることです。時間が経つにつれて、彼らは特定のゲームプレイデータベースを収集することができます。ARCがより多くのゲームと統合されるにつれて、これらのデータは自らのエコシステムにフィードバックされ、成長と洗練の良性循環を生み出します。

この横断的ゲームデータセットが臨界品質に達すると、それは非常に価値のあるリソースになります。これを利用してゲーム開発の汎用AIモデルをトレーニングすることを想像してみてください——大規模なデザイン、テスト、最適化のゲームに新しい可能性を開くのです。

今はまだ早すぎますが、データは新しい石油というAI時代において、この分野の可能性は無限です。

8、私たちの考え

（1）NRNはプラットフォームゲームに進化する——トークンの再評価

ARCとARC RLのリリースにより、このプロジェクトはもはや単一製品のゲーム会社ではなく、プラットフォームとAIゲームとして自らを位置づけています。この変化は、NRNトークンの再評価をもたらすはずであり、その前にNRNトークンはAI Arenaの成功に制約されていました。ARC RLによって新しいトークンソースが導入され、ゲーム会社との収益分配契約やトレーナー取引手数料の外部需要と相まって、NRNの有用性と価値に対するより広範で多様な基盤を創出します。

（2）成功はゲームパートナーとの密接な関係にあります

ARCのビジネスモデルは、その成功を提携する企業と結び付けています。なぜなら、収益の流れはトークンの配分（Web3ゲーム内で）とゲームロイヤリティの支払いに基づいているからです。これに密接に結びつくゲームは注目に値します。

もしARCゲームが大成功を収めれば、その結果生まれる価値はNRN保有者のもとに還元されます。逆に、協力ゲームが困難に直面した場合、価値の流れは制約されます。

（3）Web3ゲームとのさらなる統合を期待して

ARCプラットフォームはWeb3ゲームに非常に適しており、Web3ゲームにおいては、インセンティブメカニズムを持つ競争的なゲームプレイが既存のトークン経済と完璧に組み合わさります。

ARCを統合することで、Web3ゲームは即座に「AIエージェント」の物語に入ることができます。ARC RLはコミュニティを結集し、共通の目標に向かって進むように促します。これにより、「ゲームからエアドロップ」といった活動をプレイヤーにとってより魅力的にするための革新的なメカニズムの新しい機会が生まれます。AIとトークンインセンティブを組み合わせることで、ARCは従来のゲームでは再現できない深さと興奮を追加します。

（4）AIプレイには学習曲線があります

AIプレイには急な学習曲線があり、新しいプレイヤーに摩擦をもたらす可能性があります。私は1時間かけてAI Arenaで自分のプレイヤーを正しく訓練する方法を理解しました。

しかし、ARC RLのプレイヤー体験は摩擦が少なく、プレイヤーがゲームをプレイしデータを提出する際、AIのトレーニングはバックエンドで処理されます。もう一つの未解決の問題は、プレイヤーが自分の対戦相手がAIであることを知ったとき、彼らはどのように感じるかということです。これは彼らに影響を与えるのでしょうか？ゲーム体験を強化するのか、それとも弱めるのか？それは時間が教えてくれるでしょう。

9、明るい未来

AIはゲームの世界で全く新しい画期的な体験を開きます。

Parallel ColonyやVirtualsなどのチームは自律AIエージェントの開発を進めていますが、ARCは人間行動のクローンに焦点を当てて独自のニッチ市場を開拓しています——持続不可能なトークン経済に依存せず、プレイヤーの流動性の課題を解決するための革新的なアプローチを提供します。

ゲームから成熟したプラットフォームへの移行は、ARCにとって大きな飛躍です。これは、ゲーム会社との協力を通じてより大きな機会を開くだけでなく、AIとゲームの統合方法を再構築します。

改善されたトークン経済学と強力なネットワーク効果の可能性を持つARCの明るい道は、まさに始まったばかりのようです。