Echipe precum Parallel Colony și Virtuals promovează dezvoltarea agenților AI autonomi, în timp ce ARC își dezvoltă propria nișă prin concentrarea pe clonarea comportamentului uman.

Articol de: Teng Yan, Chain of Thought

Traducere: Jinse Finance xiaozou

În 2021, eram un jucător Axie Infinity și conduceam o mică guildă de burse. Dacă nu ai trăit acea perioadă, permite-mi să îți spun - a fost total nebunesc.

Jocul Axie Infinity a făcut ca oamenii să realizeze că criptomonedele și jocurile pot fi combinate. Practic, este un joc de strategie de tip Pokémon simplu, unde jucătorii trebuie să își formeze o echipă din 3 Axie (războinici foarte puternici), fiecare cu abilități unice. Îți poți conduce echipa pentru a lupta împotriva altor echipe, câștigând recompense în token-uri SLP prin participarea și câștigarea jocului.

Dar ceea ce îi entuziasmează pe non-jucători este potențialul de a câștiga bani prin joc. Ascensiunea rapidă a Axie a fost rezultatul a două mecanisme:

Primul este Creșterea Axies. Obțineți două Axie, folosiți token-ul SLP pentru a le reproduce și voila - un nou Axie care combină abilitățile unice ale celor două Axie originale. Astfel, Axies rare și puternice (pe care jucătorii le numesc Axies OP) au devenit mărfuri populare, generând o piață de reproducere activă.

Al doilea mecanism este programul de burse. Jucători din întreaga lume au început să împrumute Axies „studenților”. Acesti jucători provin adesea din țări în dezvoltare precum Filipine sau Argentina, care nu își pot permite costul inițial de peste 1000 de dolari pentru a cumpăra 3 NFT Axie. Studenții joacă zilnic pentru a câștiga token-uri și împărtășesc profiturile cu guild-urile de burse, care de obicei iau între 30-50%.

În perioada sa de vârf, în special în timpul pandemiei din 2019, Axie a avut un impact semnificativ asupra economiilor locale din țările în dezvoltare. În Filipine (aproape 40% dintre utilizatorii Axie Infinity sunt acolo), venitul multor jucători depășea de multe ori salariul minim. Guild-urile au obținut profituri mari.

Aceasta rezolvă o problemă esențială pentru dezvoltatorii de jocuri: mobilitatea jucătorilor. Prin stimularea jucătorilor să petreacă câteva ore pe zi jucând activ, Axie se asigură că fiecare jucător are un adversar acolo, oferind o experiență mai atrăgătoare.

Dar acest lucru are un preț.

Pentru a aborda problema mobilității jucătorilor, Axie a oferit o mulțime de token-uri pentru a stimula implicarea jucătorilor. Povestea începe de aici. Deoarece SLP nu avea limită, token-ul a explodat, prețul a scăzut drastic, iar ecosistemul a colapsat. Devalorizarea token-ului a dus la plecarea jucătorilor. Axie a devenit aproape peste noapte o poveste de avertizare de la un favorit al jocurilor „play-to-earn”.

Dar ce ar fi dacă ar exista o modalitate de a aborda problema mobilității jucătorilor fără a necesita economii nesustenabile de token-uri?

Aceasta este exact ceea ce ARC / AI Arena a muncit tăcut în ultimii trei ani. Acum, începe să dea roade.

1. Mobilitatea jucătorilor este sufletul jocurilor multiplayer.

Mobilitatea jucătorilor este sufletul jocurilor multiplayer și cheia succesului pe termen lung.

Multe jocuri Web3 și independente se confruntă cu problema „lansării reci” - prea puțini jucători pentru a se potrivi rapid sau a forma comunități prospere. Ele nu dispun de bugetul de marketing sau de conștientizarea IP naturală pe care o au marii dezvoltatori de jocuri. Aceasta duce la timpi de așteptare lungi, probleme de potrivire și rate ridicate de abandon.

Aceste jocuri tind să moară lent și dureros.

Prin urmare, dezvoltatorii de jocuri trebuie să prioritizeze mobilitatea jucătorilor de la bun început. Jocurile necesită activități variate pentru a rămâne distractive - șahul necesită doi jucători, iar bătăliile pe scară largă necesită mii de jucători. Mecanismele de potrivire a abilităților cresc și mai mult pragul, având nevoie de mai mulți jucători pentru a menține echitatea și atractivitatea jocului.

Pentru jocurile Web3, riscurile sunt mai mari. Conform raportului anual al Delphi Digital despre jocuri, costul de achiziție a utilizatorilor pentru jocurile Web3 este cu 77% mai mare decât pentru jocurile mobile tradiționale, ceea ce face ca retenția jucătorilor să fie esențială.

O bază puternică de jucători poate asigura potriviri corecte, o economie de joc dinamică (adică mai multe tranzacții de articole) și interacțiuni sociale mai active, ceea ce face jocul mai interesant.

2. ARC - Pionierii jocurilor AI

ARC, dezvoltat de ArenaX Labs, conduce viitorul experienței online de joc AI. Pe scurt, ei folosesc AI pentru a aborda problemele de mobilitate a jucătorilor care afectează jocurile noi.

Problema majorității roboților AI din jocuri este că sunt prea slabi. Odată ce petreci câteva ore stăpânind trucurile, acești roboți devin foarte ușor de învins. Ei sunt concepuți pentru a ajuta jucătorii noi, dar nu oferă prea multe provocări sau retenție pentru jucătorii experimentați.

Imaginează-ți că abilitățile jucătorilor AI pot rivaliza cu cele ale jucătorilor umani de top. Imaginează-ți că poți concura cu ele în orice moment și în orice loc, fără a aștepta potrivirea. Imaginează-ți că îți antrenezi jucătorul AI să imite stilul tău de joc, să-l deții și să câștigi recompense pe baza performanței sale.

Acesta este un câștig pentru jucători și companiile de jocuri.

Companiile de jocuri folosesc roboți AI asemănători oamenilor pentru a populariza jocurile, îmbunătățind mobilitatea jucătorilor, experiența utilizatorilor și retenția - aceasta este cheia supraviețuirii noilor venitori pe o piață competitivă.

Jucătorii au obținut o nouă modalitate de a participa la joc, dezvoltând un sentiment mai puternic de apartenență în procesul de antrenare a AI-ului și de a se confrunta cu acesta.

Să vedem cum au făcut asta.

3. Produse și arhitectură

Compania mamă ArenaX Labs dezvoltă o serie de produse pentru a aborda problemele de mobilitate a jucătorilor.

  • Produse existente: AI Arena, un joc de luptă AI.

  • Produse noi: ARC B2B, un SDK de jocuri bazat pe AI, care poate fi ușor integrat în orice joc.

  • Produse noi: ARC învățare prin întărire (RL)

(1) AI Arena: joc

AI Arena este un joc de luptă care amintește de Super Smash Bros de la Nintendo, cu o varietate de personaje cartoon ciudate care se confruntă în arenă.

Dar, în AI Arena, fiecare caracter este controlat de AI - tu nu ești războinicul, ci antrenorul lor. Sarcina ta este să folosești strategia și expertiza ta pentru a-ți antrena războinicul AI.

Antrenează-ți războinicul ca și cum ai pregăti un student pentru luptă. În modul de antrenament, activezi colectarea datelor și creezi scenarii de luptă pentru a le rafina acțiunile. De exemplu, dacă războinicul tău este aproape de adversar, poți să-i înveți să blocheze cu scutul tău, apoi să lovească rapid. Cum să lupți de la distanță? Antrenează-i să lanseze atacuri de la distanță.

Poți controla ce tip de date colectezi, asigurându-te că înregistrezi doar cele mai bune acțiuni pentru antrenament. După practică, poți rafina hiperparametrii pentru a obține un avantaj tehnic mai mare sau pur și simplu folosește setările implicite prietenoase pentru începători. Odată ce antrenamentul este complet, războinicul tău AI poate participa la lupte.

Orice început este greu - antrenarea unui model eficient necesită timp și experimente. Prima mea unitate a căzut de pe platformă de mai multe ori, nu din cauza adversarilor, ci din greșeli. Dar după câteva iterații, am reușit să creez un model care performează bine. A vedea că antrenamentul tău dă roade este o experiență profund satisfăcătoare.

AI Arena introduce o adâncire suplimentară prin războinicii NFT. Fiecare caracter NFT are caracteristici vizuale unice și atribute de luptă, care influențează gameplay-ul. Aceasta adaugă un alt nivel de strategie.

În prezent, AI Arena funcționează pe rețeaua principală Arbitrum, iar accesul este limitat doar la cei care dețin NFT-uri AI Arena, menținând exclusivitatea comunității în timp ce îmbunătățesc gameplay-ul. Jucătorii pot adera la guild-uri, acumulând NFT-uri de campioni și NRN pentru a concura în clasamentele pe blockchain, câștigând recompense. Aceasta este o metodă de a atrage jucători loiali și de a stimula competiția.

În cele din urmă, AI Arena este vitrina tehnologiei de antrenament AI a ARC. Deși acesta este punctul lor de intrare în ecosistem, adevărata viziune depășește cu mult acest joc în sine.

(2) ARC: infrastructură

ARC este o soluție de infrastructură AI concepută special pentru jocuri.

Echipa ArenaX a început de la zero, dezvoltând chiar propria infrastructură de jocuri, deoarece soluțiile existente precum Unity și Unreal nu puteau satisface viziunea lor.

Pe parcursul a mai mult de trei ani, au conceput un stivă tehnologică puternică capabilă să gestioneze agregarea datelor, antrenarea modelelor și verificarea acestora pentru imitare și învățare prin întărire. Această infrastructură este pilonul AI Arena, dar potențialul său este mult mai mare.

Pe măsură ce echipa continuă să-și îmbunătățească tehnologia, studiourile terțe au început să contacteze ARC pentru a solicita licențierea sau marcarea albă a platformei. Recunoscând această cerere, ei au formalizat infrastructura ARC ca un produs B2B.

În prezent, ARC colaborează direct cu companiile de jocuri pentru a oferi experiențe de joc AI. Propunerea sa de valoare este:

  • Mobilitate jucătorilor ca serviciu permanent

  • Integrarea gameplay-ului AI ca un lucru simplu

Mobilitate jucătorilor ca serviciu permanent

ARC se concentrează pe clonarea comportamentului uman - antrenând modele AI specializate să imite comportamentul uman. Aceasta este diferită de utilizarea principală a AI-ului în jocurile de astăzi, care folosește modele generative pentru a crea active de joc și LLM-uri pentru a conduce conversații.

Folosind ARC SDK, dezvoltatorii pot crea agenți AI asemănători oamenilor și îi pot extinde în funcție de cerințele jocului. SDK-ul simplifică munca grea. Companiile de jocuri pot introduce AI fără a gestiona învățarea automată complexă.

După integrare, implementarea modelului AI necesită doar o linie de cod, ARC ocupându-se de infrastructură, procesarea datelor, antrenament și desfășurarea în backend.

ARC adoptă un model de colaborare cu companiile de jocuri pentru a le ajuta:

  • Captarea datelor originale de gameplay și transformarea acestora în seturi de date semnificative pentru antrenarea AI.

  • Identificarea variabilelor cheie de gameplay și a punctelor de decizie asociate cu mecanismele jocului.

  • Maparea ieșirilor modelului AI la activitățile din joc, asigurându-se că funcționalitatea este fluidă - de exemplu, corelând ieșirea „click dreapta” a AI-ului cu controalele specifice ale jocului.

Cum funcționează AI?

ARC a utilizat patru tipuri de modele pentru interacțiunile de joc:

  • Rețele neuronale feedforward: potrivite pentru medii continue cu caracteristici numerice, cum ar fi viteza sau poziția.

  • Agenți tabelari: ideal pentru jocuri cu scenarii discrete limitate.

  • Rețele neuronale ierarhice și convoluționale sunt în dezvoltare.

Există două spații interactive asociate cu modelele AI ale ARC:

Spațiul de stare definește înțelegerea pe care agentul o are asupra jocului în orice moment dat. Pentru rețelele neuronale feedforward, acesta este un amestec de caracteristici de intrare (cum ar fi viteza sau poziția jucătorului). Pentru agenții tabelari, acestea sunt scenariile discrete pe care agentul le-ar putea întâlni în joc.

Spațiul de acțiune descrie ce poate face agentul în joc, de la intrări discrete (de exemplu, apăsarea unui buton) la control continuu (de exemplu, mișcarea joystick-ului). Acest lucru se va mapa la intrările jocului.

Spațiul de stare oferă intrări pentru modelele AI ale ARC, modelul AI procesează intrările și generează ieșiri. Ulterior, aceste ieșiri sunt transformate în acțiuni de joc prin intermediul spațiului de acțiune.

ARC colaborează îndeaproape cu dezvoltatorii de jocuri pentru a determina cele mai esențiale funcționalități și a proiecta spațiul de stare în consecință. De asemenea, testează diferite configurații și dimensiuni de modele pentru a echilibra inteligența și viteza, asigurând o experiență de joc fluidă și captivantă.

Conform echipei, cererea companiilor web3 pentru serviciile lor de mobilitate a jucătorilor este deosebit de mare. Aceste companii plătesc pentru a obține o mobilitate mai bună a jucătorilor, iar ARC va folosi o mare parte din această venitură pentru răscumpărarea token-urilor NRN.

Aducerea gameplay-ului AI către jucători: platforma antrenorilor

ARC SDK permite, de asemenea, companiilor web3 să acceseze platforma de antrenament pentru jocurile lor, permițând jucătorilor să antreneze și să trimită agenți.

Ca și în AI Arena, jucătorii pot seta simulări, obține date de gameplay și antrena modele AI goale. Aceste modele se vor evolua în timp, păstrând cunoștințele anterioare în timp ce integrează noi date de gameplay, fără a necesita un nou început la fiecare actualizare.

Aceasta deschide posibilități interesante: jucătorii pot vinde agenți AI antrenați personalizați pe piață, creând un nou strat economic în joc. În AI Arena, antrenorii cu abilități tehnice pot forma guild-uri, oferind abilități de antrenament altor companii.

Pentru acele companii care integrează complet funcțiile agentului, conceptul de Joc Paralel devine de asemenea viu. Agenții AI sunt disponibili 24/7 și pot participa simultan la mai multe meciuri sau instanțe de joc. Aceasta rezolvă problema mobilității jucătorilor și creează noi oportunități pentru retenția utilizatorilor și venituri.

Dar asta nu este tot...

(3) ARC RL: de la unu la unu la mai mulți la unu

Dacă AI Arena și platforma antrenorilor ARC par a fi modul de joc single-player (unde poți antrena propriile tale modele AI), atunci ARC RL este similar cu modul multiplayer.

Imaginează-ți: un întreg DAO de jocuri care își adună datele de gameplay pentru a antrena un model AI comun, de care toată lumea beneficiază. Acești „agenți principali” reprezintă inteligența colectivă a tuturor jucătorilor, transformând esports prin introducerea eforturilor colective și a colaborării strategice.

ARC RL folosește învățarea prin întărire (adică „RL”) și datele de joc ale jucătorilor umani pentru a antrena acești agenți „super-inteligenti”.

Cum funcționează învățarea prin întărire? Acordă recompense agenților care se comportă optim. Aceasta este deosebit de eficientă în jocuri, deoarece funcția de recompensă este clară și obiectivă, cum ar fi daunele cauzate, monedele câștigate sau victoriile.

Acesta are precedent:

AlphaGo de la DeepMind a învins jucătorii umani profesioniști în competiții de go, antrenându-se prin milioane de meciuri auto-generate, rafinându-și strategia la fiecare iterație.

Nu mi-am dat seama de acest lucru înainte, dar cu mult înainte de crearea chatGPT, OpenAI era deja bine cunoscut în cercul jocurilor.

OpenAI Five a folosit învățarea prin întărire pentru a înfrunta jucătorii umani de top în Dota 2, învățând să colaboreze și să domine echipele. A câștigat campionatul mondial în 2019. A dobândit strategii avansate, cum ar fi colaborarea echipelor, prin accelerarea simulărilor și prin resurse computaționale masive.

OpenAI Five rulează milioane de jocuri zilnic, echivalentul a 250 de ani de simulări pe zi, susținut de 256 de GPU și 128,000 de CPU. Prin sărirea randării grafice, a accelerat semnificativ viteza de învățare.

Inițial, AI-ul a arătat comportamente instabile, cum ar fi rătăcirea fără scop, dar s-a îmbunătățit rapid. A învățat strategii de bază, cum ar fi să se târască pe cărări și să fure resurse, evoluând în cele din urmă în operațiuni complexe, cum ar fi ambuscadele.

Conceptul cheie al învățării prin întărire este că agenții AI învață cum să aibă succes prin experiență, nu prin instrucțiuni directe despre ce trebuie să facă.

ARC RL se distinge prin utilizarea învățării prin întărire offline. Agenții AI nu învață din propriile greșeli, ci din experiențele altora. Este ca și cum ai privi videoclipuri cu alții învățând să meargă pe bicicletă, observând succesele și eșecurile lor și utilizând aceste cunoștințe pentru a evita căderile și a progresa mai repede.

Această abordare oferă un avantaj suplimentar: antrenament colaborativ și co-proprietatea modelului. Aceasta nu doar că face agenții AI puternici mai accesibili, dar aliniază și motivațiile jucătorilor, guild-urilor și dezvoltatorilor.

În crearea agenților de joc „super-inteligenți”, există două roluri cheie:

  • Sponsorii: lideri asemănători guildelor care stakează cantități mari de token-uri NRN pentru a lansa și gestiona agenții RL. Sponsorii pot fi orice entitate, dar cel mai probabil sunt guilduri de jocuri, DAO-uri, comunități web3 sau chiar agenți personalizați populari pe blockchain precum Luna.

  • Jucători: indivizi care stakează sume mici de token-uri NRN pentru a contribui cu datele lor de gameplay pentru a antrena agenți.

Sponsorii coordonează și ghidează echipele lor de jucători, asigurând date de antrenament de înaltă calitate, pentru a oferi agenților AI un avantaj competitiv în competițiile agent.

Recompensele sunt distribuite în funcție de performanța super-agentului în meciuri. 70% din recompense sunt deținute de jucători, 10% de sponsori, iar restul de 20% de trezoreria NRN. Această structură oferă tuturor participanților un mecanism de stimulare comun.

Contribuția datelor

Cum îi faci pe jucători să se simtă bine să contribuie cu datele lor de gameplay? Nu este ușor.

ARC face ca furnizarea de date de gameplay să fie simplă și benefică. Jucătorii nu au nevoie de cunoștințe tehnice, trebuie doar să joace jocul. La finalul unei sesiuni, li se va solicita să trimită date pentru a antrena un agent specific. Tabloidele urmăresc contribuțiile lor și agenții pe care îi sprijină.

Algoritmul de atribuție ARC asigură calitatea prin evaluarea contribuțiilor și recompenselor pentru datele de înaltă calitate și influente.

Interesant este că, chiar dacă ești un jucător slab (ca mine), datele tale sunt totuși valoroase. Gameplay-ul slab poate ajuta agenții să învețe ce să nu facă, în timp ce gameplay-ul de înaltă calitate poate învăța cele mai bune strategii. Datele redundante sunt filtrate pentru a menține calitatea.

Pe scurt, ARC RL a fost conceput ca un produs de piață de masă cu fricțiune redusă, centrat pe co-proprietatea agenților care depășesc capacitățile umane.

4. Dimensiunea pieței

Platforma tehnologică ARC este multifuncțională, susținând mai multe tipuri de jocuri, cum ar fi jocuri de tip shooter, jocuri de luptă, cazinouri sociale, curse, jocuri de cărți și RPG-uri. Este personalizată pentru jocurile care necesită menținerea retenției jucătorilor.

Produsele ARC se concentrează pe două piețe:

ARC se concentrează în principal pe dezvoltatori și companii independente, nu pe marii dezvoltatori consacrați. Din cauza influenței brandului și a resurselor de distribuție limitate, aceste mici companii au adesea dificultăți să atragă jucători în etapele incipiente.

Agenții AI ai ARC abordează această problemă prin crearea unei ambienturi de joc vibrante de la bun început, asigurând gameplay dinamic chiar și în etapele inițiale ale jocului.

Acest lucru ar putea surprinde pe mulți, dar sectorul jocurilor independente este cu adevărat o forță principală pe piața jocurilor:

  • 99% din jocurile de pe Steam sunt jocuri independente.

  • În 2024, jocurile independente au generat 48% din venitul total pe Steam.

O altă piață țintă este jocul Web3. Cele mai multe jocuri Web3 sunt dezvoltate de companii emergente, care se confruntă cu provocări unice, cum ar fi conectarea portofelului, întrebări legate de criptomonedă și costuri ridicate de achiziție a utilizatorilor. Aceste jocuri au adesea probleme de mobilitate a jucătorilor, iar agenții AI pot umple acest gol, menținând atractivitatea jocului.

Deși jocurile Web3 s-au confruntat recent cu dificultăți din cauza lipsei de experiențe atrăgătoare, semnele de recuperare încep să apară.

De exemplu, unul dintre primele jocuri AAA Web3, Off the Grid, a realizat recent un succes timpuriu mainstream, având 9 milioane de portofele și 100 de milioane de tranzacții în prima lună. Acest lucru pavează calea pentru succesul pe scară largă al industriei, oferind ARC o oportunitate de a sprijini această renaștere.

5. Echipa ARC

Echipa fondatoare din spatele ArenaX Labs are o vastă experiență în învățarea automată și managementul investițiilor.

Directorul executiv și directorul tehnic Brandon Da Silva a condus cercetările în învățarea automată la o companie de investiții canadiană, concentrându-se pe învățarea prin întărire, învățarea profundă Bayesiană și adaptabilitatea modelului. El a dezvoltat în premieră strategii de tranzacționare cuantitative de un miliard de dolari centrate pe echilibrul riscurilor și gestionarea portofoliului multi-active.

Directorul de operațiuni Wei Xie gestionează un portofoliu de strategii de lichiditate de 7 miliarde de dolari la aceeași companie și coordonează proiectele de investiții inovatoare, concentrându-se pe tehnologii emergente, cum ar fi AI, învățarea automată și Web3.

ArenaX Labs a obținut 5 milioane de dolari în finanțare de tip seed în 2021, condusă de Paradigm, cu Framework ventures ca investitor. Compania a obținut 6 milioane de dolari în finanțare în ianuarie 2024, condusă de SevenX Ventures, FunPlus / Xterio și Moore Strategic Ventures.

6. Economia token-ului NRN - o reformă sănătoasă

ARC/AI Arena are un singur token - NRN. Să facem o scurtă recapitulare a situației actuale.

Examinarea laturii ofertei și cererii ne va ajuta să înțelegem mai clar direcția tendințelor.

(1) Latura ofertei

Oferta totală de NRN este de un miliard, dintre care aproximativ 409 milioane (40.9%) sunt în circulație.

La momentul redactării, prețul token-ului era de 0.72 dolari, ceea ce înseamnă o capitalizare de piață de 29 milioane de dolari, cu o evaluare complet diluată de 71 milioane de dolari.

NRN va fi lansat pe 24 iunie 2024, cu 40.9% din oferta în circulație provenind din:

  • Airdrop-uri comunitare (8% din total)

  • Trezoreria fundației (10.9%, din care 2.9% sunt deja deblocate, cu o deblocare liniară pe parcursul a 36 de luni)

  • Recompensele ecosistemului comunității (30%)

Majoritatea ofertei în circulație (30% din 40.9%) este constituită din recompensele ecosistemului comunității, proiectul gestionând aceste token-uri și distribuindu-le strategic pentru recompense de staking, recompense de joc, planuri de creștere a ecosistemului și programe conduse de comunitate.

Programul de deblocare este reconfortant, fără evenimente majore pe termen scurt:

  • Următorul deblocat este vânzarea OTC a fundației (1.1%), începând din decembrie 2024, cu o deblocare liniară de 12 luni. Aceasta va crește rata de inflație lunară cu 0.09%, puțin probabil să provoace îngrijorări majore.

  • Distribuția pentru investitori și contribuabili (50% din oferta totală) nu va începe să se deblocheze până în iunie 2025, chiar și atunci, va fi deblocată liniar pe parcursul a 24 de luni.

În prezent, presiunea de vânzare este de așteptat să rămână destul de controlabilă, provenind în principal din recompensele ecosistemului. Cheia este că echipa are încredere în capacitatea de a desfășura strategic aceste fonduri pentru a stimula creșterea protocolului.

(2) Latura cererii

NRN v1 - economia jucătorilor

Inițial, NRN a fost conceput ca un resurs strategic asociat cu economia jocului AI Arena.

Jucătorii stachează NRN pe jucătorii AI, iar dacă aceștia câștigă, primesc recompense, iar dacă pierd, pierd o parte din stocare. Aceasta creează o dinamică de interes direct, transformând-o într-un sport competitiv și oferind stimulente economice jucătorilor pricepuți.

Recompensele sunt distribuite printr-un sistem ELO, asigurând plăți echilibrate în funcție de abilități. Alte surse de venit includ achizițiile de articole de joc, îmbunătățirile de costume și taxele de intrare în competiții.

Modelul inițial de token-uri se baza complet pe succesul jocului și pe noul influx de jucători care doreau să cumpere NRN și NFT pentru a participa la joc.

Acum să discutăm despre de ce suntem atât de entuziasmați...

NRN v2 - economia jucătorilor și platformei

Economia token-ului v2 îmbunătățită a NRN extinde utilitatea token-ului din AI Arena către o platformă ARC mai largă, introducând noi factori de cerere puternici. Această evoluție transformă NRN dintr-un token specific jocului într-un token de platformă. Din punctul meu de vedere, aceasta este o schimbare foarte pozitivă.

Cele trei noi factori de cerere pentru NRN includ:

Veniturile provenite din integrarea ARC. Companiile de jocuri care integrează ARC vor genera venituri pentru trezorerie prin taxe de integrare și redevențe continue legate de performanța jocului. Fondurile din trezorerie pot stimula răscumpărări de NRN, dezvoltarea ecosistemului și stimulente pentru jucătorii de pe platforma antrenorilor.

Taxe de piață ale antrenorilor. NRN extrage valoare din comisioanele de la piața antrenorilor, iar jucătorii pot tranzacționa modele AI și date de gameplay pe piața antrenorilor.

Participarea la stakarea ARC RL: atât sponsorii, cât și jucătorii trebuie să stakeze NRN pentru a se alătura ARC RL. Pe măsură ce tot mai mulți jucători intră în ARC RL, cererea pentru NRN crește corespunzător.

În special, veniturile companiilor de jocuri sunt foarte promițătoare. Aceasta marchează o tranziție de la un model pur B2C la un model mixt B2C și B2B, generând un flux constant de capital extern în economia NRN. Pe măsură ce ARC își extinde piața țintă, acest flux de venituri va depăși veniturile generate de AI Arena în sine.

Taxele de pe piața antrenorilor, deși promițătoare, depind de capacitatea ecosistemului de a atinge o scară critică - suficient de multe jocuri, antrenori și jucători pentru a susține activitatea de tranzacționare activă. Aceasta este o afacere pe termen lung.

Pe termen scurt, stakarea ARC RL ar putea fi cel mai direct și reflexiv factor de cerere. Un fond inițial de recompense bine dotat și entuziasmul lansării noilor produse ar putea genera adoptarea timpurie, crescând prețul token-ului și atrăgând participanți. Aceasta ar crea un ciclu de feedback de creștere a cererii și a economiei. Totuși, în schimb, dacă ARC RL nu reușește să mențină retenția utilizatorilor, cererea ar putea dispărea rapid.

Potentțialul efectului de rețea este uriaș: mai multe jocuri → mai mulți jucători → mai multe jocuri adăugate → mai mulți jucători. Acest ciclu virtuos poate poziționa NRN ca token-ul central al ecosistemului de jocuri AI Crypto.

7. Mama modelului AI de joc

Care este rezultatul? Avantajul ARC este capacitatea sa de a promova o varietate de tipuri de jocuri. În timp, le va permite să colecteze o bază de date unică de gameplay specifică jocului. Pe măsură ce ARC se integrează în mai multe jocuri, poate continua să reintroducă aceste date în propriul ecosistem, creând un ciclu virtuos de creștere și perfecționare.

Odată ce acest set de date de jocuri transversale atinge o calitate critică, va deveni o resursă extrem de valoroasă. Imaginează-ți că folosești acest lucru pentru a antrena un model AI universal pentru dezvoltarea jocurilor - deschizând noi posibilități pentru designul, testarea și optimizarea jocurilor la scară.

Deocamdată este prea devreme, dar în era inteligenței artificiale, unde datele sunt noul petrol, potențialul în acest domeniu este nelimitat.

8. Ideile noastre

(1) NRN evoluează în jocuri de platformă - reprofilarea token-ului

Odată cu lansarea ARC și ARC RL, proiectul nu mai este doar o companie de jocuri cu un singur produs, ci se poziționează acum ca o platformă și joc AI. Această schimbare ar trebui să conducă la o reevaluare a token-ului NRN, care anterior a fost limitat de succesul AI Arena. Introducerea de noi surse de token-uri prin ARC RL, împreună cu acordurile de partajare a veniturilor cu companiile de jocuri și cererea externă pentru comisioanele de tranzacție ale antrenorilor, a creat o bază mai largă și mai diversificată pentru utilitatea și valoarea NRN.

(2) Succesul este strâns legat de partenerii de joc

Modelul de afaceri ARC îi leagă succesul de companiile cu care colaborează, deoarece fluxurile de venituri se bazează pe distribuția token-ului (în jocurile Web3) și pe plățile de redevențe pentru joc.

Dacă jocul ARC are un succes uriaș, valoarea rezultată se va întoarce la deținătorii de NRN. În schimb, dacă jocul cooperant se confruntă cu dificultăți, fluxul de valoare va fi restricționat.

(3) Așteptând mai multe integrații cu jocurile Web3

Platforma ARC este perfectă pentru jocurile Web3, unde gameplay-ul competitiv cu mecanisme de stimulare se combină perfect cu economia token-urilor existente.

Prin integrarea ARC, jocurile Web3 pot intra imediat în narațiunea „agenților AI”. ARC RL reunește comunitatea, stimulându-i să își îndrepte eforturile spre un obiectiv comun. Acest lucru deschide, de asemenea, noi oportunități pentru mecanisme inovatoare, cum ar fi activități de tip „joc la airdrop”, care sunt mai atrăgătoare pentru jucători. Prin combinarea AI-ului cu stimulentele token-ului, ARC adaugă o profunzime și un entuziasm pe care jocurile tradiționale nu le pot replica.

(4) Gameplay-ul AI are o curbă de învățare

Gameplay-ul AI are o curbă de învățare abruptă, ceea ce poate crea fricțiuni pentru jucătorii noi. Mi-a luat o oră să învăț cum să-mi antrenez corect jucătorul în AI Arena.

Cu toate acestea, experiența jucătorului în ARC RL este mai puțin frictionată, deoarece antrenamentul AI-ului este procesat în backend în timp ce jucătorii joacă jocul și trimit date. O altă întrebare fără răspuns este cum se vor simți jucătorii când știu că adversarul lor este AI. Vor fi afectați de aceasta? Va întări sau va slăbi experiența de joc? Numai timpul ne va spune răspunsul.

9. Un viitor luminos

AI va deschide experiențe revoluționare în lumea jocurilor.

Echipe precum Parallel Colony și Virtuals promovează dezvoltarea agenților AI autonomi, în timp ce ARC își dezvoltă propria nișă prin concentrarea pe clonarea comportamentului uman - oferind o abordare inovatoare pentru a aborda provocările mobilității jucătorilor, fără a depinde de economiile de token-uri nesustenabile.

Tranziția de la jocuri la o platformă matură este un salt enorm pentru ARC. Aceasta a deschis nu doar oportunități mai mari prin colaborarea cu companiile de jocuri, ci și a reconstruit modul în care AI se integrează în jocuri.

Cu economia token-ului îmbunătățită și potențialul efectului de rețea puternic, drumul luminos al ARC pare să fi abia început.