Articol preluat din: Blockchain în limbaj simplu

Autor: Teng Yan, Chain of Thought

Traducere: Jinse财经 xiaozou

În 2021, eram încă un jucător Axie Infinity și operam o mică guildă de burse. Dacă nu ai experimentat acea perioadă, permite-mi să-ți spun - a fost absolut sălbatic.

Jocul Axie Infinity a făcut ca oamenii să conștientizeze că criptomonedele și jocurile pot fi combinate. În esență, este un joc simplu de strategie în stil Pokémon, în care jucătorii își formează o echipă formată din 3 Axie (războinici foarte puternici), fiecare având abilități unice. Poți conduce echipa ta pentru a lupta împotriva altor echipe, câștigând recompense în token-uri SLP prin participarea la joc și victorie.

Dar ceea ce îi entuziasmează cu adevărat pe non-jucători este potențialul de a câștiga bani prin jocuri. Ascensiunea rapidă a Axie se datorează două mecanisme:

Primul este reproducerea Axies. Obțineți două Axie, folosiți token-ul SLP pentru a le reproduce, iar voila - un nou Axie cu abilitățile unice ale celor două Axie originale. Astfel, Axies rare și puternice (numite de jucători OP Axies) devin bunuri populare, iar un piață de reproducere activă apare.

Al doilea mecanism este programul de burse. Jucători din întreaga lume au început să împrumute Axies „cercetătorilor”. Acești jucători provin de obicei din țări în dezvoltare, cum ar fi Filipine sau Argentina, care nu își pot permite costul inițial de peste 1000 de dolari pentru a achiziționa 3 NFT-uri Axie. Cercetătorii câștigă token-uri jucând în fiecare zi și împărtășesc profiturile cu guildurile bursiere, care de obicei iau un comision de 30-50%.

În perioada sa de apogeu, în special în timpul pandemiei din 2019, Axie a avut un impact semnificativ asupra economiei locale din țările în dezvoltare. În Filipine (aproximativ 40% din utilizatorii Axie Infinity sunt acolo), venitul multor jucători era mult mai mare decât salariul minim. Guildurile au avut profituri mari.

Aceasta abordează o problemă cheie pentru dezvoltatorii de jocuri: fluiditatea jucătorilor. Prin stimularea jucătorilor să petreacă câteva ore jucând activ în fiecare zi, Axie se asigură că fiecare jucător are un adversar acolo, oferind o experiență mai atractivă.

Dar acest lucru vine cu un preț.

Pentru a aborda problema fluidității jucătorilor, Axie a distribuit o cantitate mare de token-uri pentru a stimula participarea jucătorilor. Povestea începe aici. Deoarece SLP nu avea limită, token-ul a crescut vertiginos, prețul a scăzut drastic, iar ecosistemul a fost distrus. Devalorizarea token-ului a dus la plecarea jucătorilor. Axie a trecut aproape peste noapte de la favorit „play-to-earn” la o poveste de avertizare.

Dar ce-ar fi dacă ar exista o modalitate de a aborda problema fluidității jucătorilor fără a depinde de economiile de token-uri nesustenabile?

Acesta este exact ceea ce ARC / AI Arena a muncit în tăcere în ultimii trei ani. Acum, a început să înflorească.

1, fluiditatea jucătorilor este esențială

Fluiditatea jucătorilor este esențială pentru jocurile multiplayer și cheia succesului pe termen lung.

Multe jocuri Web3 și independente se confruntă cu problema „întârzierii la pornire” - prea puțini jucători pentru a se potrivi rapid sau a forma o comunitate prosperă. Ele nu dispun de bugetele de marketing sau de conștientizarea naturală a IP-ului pe care le au studiourile mari de jocuri. Aceasta duce la timpi de așteptare lungi, probleme de potrivire și rate ridicate de abandon.

Aceste jocuri tind să dispară lent, dar dureros.

Prin urmare, dezvoltatorii de jocuri trebuie să prioritizeze fluiditatea jucătorilor de la bun început. Jocurile au nevoie de diverse activități pentru a menține distracția - șahul necesită doi jucători, iar bătăliile mari necesită mii de jucători. Mecanismele de potrivire a abilităților cresc și mai mult pragul, necesitând mai mulți jucători pentru a menține jocul echitabil și atractiv.

Pentru jocurile Web3, riscurile sunt mai mari. Potrivit raportului anual de jocuri de la Delphi Digital, 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 obiecte) și interacțiuni sociale mai active, făcând jocul mai interesant.

(2) ARC - pionierul jocurilor AI

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

Problema cu majoritatea roboților AI din jocuri este că sunt prea slabi. Odată ce petreci câteva ore stăpânind abilitățile, acești roboți devin foarte ușor de înfrânt. Ei sunt proiectați pentru a ajuta jucătorii noi, dar nu oferă prea multe provocări sau stimulente pentru jucătorii experimentați.

Imaginează-ți că abilitățile jucătorului AI pot rivaliza cu cele ale jucătorilor umani de top. Imaginează-ți că poți concura împotriva lor în orice moment, din 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.

Acest lucru a fost o situație benefică atât pentru jucători, cât și pentru companiile de jocuri.

Companiile de jocuri folosesc roboți AI asemănători oamenilor pentru a face jocurile foarte populare, îmbunătățind fluiditatea jucătorilor, experiența utilizatorilor și rata de retenție - un factor cheie pentru supraviețuirea noilor venitori în piața competitivă.

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

Să vedem cum au reușit.

(3) produsul și arhitectura

Compania mamă ArenaX Labs dezvoltă o serie de produse pentru a aborda problema fluidității jucătorilor.

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

  • Produse noi: ARC B2B, un SDK de jocuri bazat pe AI care poate fi integrat cu ușurință 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 luptă în arenă.

Dar în AI Arena, fiecare personaj este controlat de AI - tu nu ești un războinic, ci antrenorul lor. Sarcina ta este să folosești strategia și expertiza ta pentru a-i antrena pe războinicii tăi AI.

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

Poți controla ce fel de date să 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 poți utiliza pur și simplu setările implicite prietenoase pentru începători. Odată ce antrenamentul este complet, războinicul tău AI poate participa la bătălii.

Totul începe greu - antrenarea unui model eficient necesită timp și experimente. Primul meu războinic a căzut de câteva ori de pe platformă, dar nu a fost doborât de adversar. Dar după câteva iterații, am reușit să creez un model care performează bine. A vedea cum antrenamentul tău dă roade este o experiență foarte satisfăcătoare.

AI Arena aduce o adâncire suplimentară prin războinicii NFT. Fiecare personaj NFT are caracteristici vizuale unice și atribute de luptă, toate având un impact asupra gameplay-ului. Aceasta adaugă un alt strat de strategie.

În prezent, AI Arena funcționează pe rețeaua principală Arbitrum, iar accesul este permis doar celor care dețin NFT-uri AI Arena, menținând exclusivitatea comunității în timp ce îmbunătățesc gameplay-ul. Jucătorii pot adera la guilduri, aduna NFT-uri de campioni și NRN pentru a lupta în clasamentele de bătălie pe blockchain și a câștiga recompense. Acest lucru este destinat să atragă jucători loiali și să stimuleze competiția.

În cele din urmă, AI Arena este vitrina tehnologiei de antrenament AI a ARC. Deși acesta este punctul lor de intrare în ecosistem, viziunea reală depășește cu mult jocul în sine.

(2) ARC: infrastructura

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

Echipa ArenaX a construit de la zero și a dezvoltat propria infrastructură de jocuri, deoarece soluțiile existente, cum ar fi Unity și Unreal, nu îndeplinesc viziunea lor.

Timp de mai bine de trei ani, au proiectat cu atenție un stivă tehnologică robustă capabilă să gestioneze agregarea de date, antrenamentul modelelor și verificarea modelelor pentru a permite învățarea prin imitație și întărire. Această infrastructură este pilonul AI Arena, dar potențialul său este mult mai mare.

Pe măsură ce echipa îmbunătățește în mod constant tehnologia lor, studiourile terțe au început să caute ARC, dorind să obțină licența sau eticheta albă a platformei. Conștientizând 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:

  • Fluiditate permanentă a jucătorilor ca serviciu

  • Integrarea gameplay-ului AI ca pe o simplă integrare

Fluiditate permanentă a jucătorilor ca serviciu

ARC se concentrează pe clonarea comportamentului uman - antrenând modele AI specializate pentru a imita comportamentul uman. Acest lucru este diferit de utilizarea principală a AI-ului în jocuri astăzi, care folosește modele generative pentru a crea active de joc și LLM-uri pentru a alimenta conversațiile.

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 se ocupa de învățarea automată complexă.

După integrare, desfășurarea modelului AI necesită o singură linie de cod, ARC se ocupând de infrastructură, procesarea datelor, antrenament și desfășurarea backend.

ARC abordează problema colaborând cu companiile de jocuri pentru a le ajuta:

  • Captarea datelor de gameplay brute și transformarea lor în seturi de date semnificative pentru antrenamentul AI.

  • Identificarea variabilelor cheie de gameplay și a punctelor decizionale relevante pentru mecanica jocului.

  • Maparea output-urilor modelului AI la activitățile din joc, asigurându-se că funcționalitatea este fluidă - de exemplu, corelând output-ul „click dreapta” al AI-ului cu un control specific al jocului.

Cum funcționează AI?

ARC a folosit patru tipuri de modele pentru interacțiunile din joc:

  • Rețele neuronale feedforward: potrivite pentru medii continue cu caracteristici numerice precum viteza sau poziția.

  • Agenți tabelari: deosebit de ideali pentru jocuri cu scenarii discrete limitate.

  • Rețele neuronale ierarhice și convoluționale sunt în curs de dezvoltare.

Există două spații de interacțiune asociate cu modelele AI ale ARC:

Spațiul de stare definește înțelegerea agentului asupra jocului în orice moment dat. Pentru rețelele feedforward, acesta este un amestec de caracteristici de intrare (precum viteza sau poziția jucătorului). Pentru agenții tabelari, acesta este o serie de scenarii discrete pe care agentul le-ar putea întâlni în joc.

Spațiul de acțiune descrie ce poate face agentul în joc, de la input-uri discrete (precum apăsarea butonului) la control continuu (precum mișcarea joystick-ului). Acest lucru se va mapa la input-urile jocului.

Spațiul de stare oferă input-uri pentru modelele AI ale ARC, iar modelele AI procesează input-urile și generează output-uri. Ulterior, aceste output-uri sunt transformate în acțiuni de joc prin spațiul de acțiune.

ARC colaborează strâns cu dezvoltatorii de jocuri pentru a identifica cele mai critice funcții și a proiecta spațiul de stare în consecință. De asemenea, testează diferite configurații și dimensiuni ale modelului pentru a echilibra inteligența și viteza, asigurându-se că operațiunile de joc sunt fluide și captivante.

Conform echipei, cererea companiilor Web3 pentru serviciile lor de fluiditate a jucătorilor este deosebit de ridicată. Aceste companii plătesc pentru a obține o mai bună fluiditate a jucătorilor, iar ARC va folosi o mare parte din aceste venituri pentru răscumpărarea token-ului NRN.

Aducerea gameplay-ului AI la jucători: platforma de antrenori

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

Ca și în AI Arena, jucătorii pot configura simulări, obține date de gameplay și antrena modele AI goale. Aceste modele vor evolua în timp, integrând noi date de gameplay fără a fi nevoie să înceapă de la zero cu fiecare actualizare.

Aceasta deschide posibilități interesante: jucătorii pot vinde agenții AI antrenați personalizați pe piață, creând un nou nivel de economie în joc. În AI Arena, antrenorii pricepuți se pot organiza în guilduri, oferind abilitățile de antrenament altor companii.

Pentru companiile care integrează complet funcționalitățile agenților, 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. Acest lucru rezolvă problema fluidității jucătorilor și creează noi oportunități pentru implicarea utilizatorilor și venituri.

Dar asta nu este tot...

(3) ARC RL: de la 1 la 1 la 1 la mulți

Dacă AI Arena și platforma de antrenori ARC se simt ca un mod de joc single-player (în care poți antrena propriile modele AI), atunci ARC RL este mai similar cu modul multiplayer.

Imaginează-ți: un întreg DAO de jocuri își reunește datele de gameplay pentru a antrena un model AI comun, pe care toată lumea îl deține și beneficiază de pe urma lui. Acești „agenți principali” reprezintă înțelepciunea colectivă a tuturor jucătorilor, schimbând esports prin introducerea competiției alimentate de eforturi și colaborări strategice colective.

ARC RL utilizează învățarea prin întărire (adică „RL”) și datele de gameplay uman crowdsourced pentru a antrena acești agenți „super-inteligenți”.

Cum funcționează învățarea prin întărire? Prin recompensarea agenților cu comportamente optime. Este deosebit de eficient în jocuri, deoarece funcția de recompensă este clară și obiectivă, cum ar fi daunele cauzate, monedele câștigate sau victoriile.

Acest lucru are precedent:

AlphaGo de la DeepMind a învins jucători umani profesioniști în competiții de Go, antrenându-se prin milioane de meciuri generate autonom, perfecționându-și strategia cu fiecare iterație.

Nu am realizat 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 jucători umani de top în Dota 2 și a învins campionul mondial în 2019. A învățat strategii avansate, precum cooperarea în echipă, prin simulări accelerate și resurse de calcul massive.

OpenAI Five a rulat milioane de jocuri pe zi, echivalentul a 250 de ani de jocuri simulate pe zi, susținut de 256 de GPU-uri și 128.000 de CPU-uri. Prin sărirea renderizării grafice, a accelerat semnificativ viteza de învățare.

Inițial, AI-ul a arătat un comportament instabil, cum ar fi rătăcirea fără scop, dar s-a îmbunătățit rapid. A stăpânit unele strategii de bază, cum ar fi târârea pe cărări și furtul de resurse, evoluând în cele din urmă în operațiuni complexe, cum ar fi ambuscadele.

Conceptul cheie al învățării prin întărire este că agenții AI învață să aibă succes din experiență, nu fiind direct instruiți ce să facă.

ARC RL se distinge prin utilizarea învățării prin întărire offline. Agenții AI nu învață din încercările și greșelile lor, ci din experiențele altora. Este ca și cum ai fi un student care urmărește videoclipuri cu alții învățând să meargă pe bicicletă, observând succesul și eșecurile lor și folosește aceste cunoștințe pentru a evita căderile, îmbunătățindu-se mai repede.

Această abordare oferă un beneficiu suplimentar: antrenament colaborativ și proprietate comună a modelului. Acest lucru nu doar că face agenții AI puternici mai accesibili, dar și alinierea motivației jucătorilor, guildurilor și dezvoltatorilor.

În crearea agenților de jocuri „super-inteligente”, există două roluri cheie:

  • Sponsorii: lideri asemănători guildurilor care stochează 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.

  • Jucătorii: indivizi care stochează cantități mici de token-uri NRN pentru a contribui cu datele lor de gameplay pentru a antrena agenții.

Sponsorii coordonează și ghidează echipele lor de jucători, asigurând date de antrenament de înaltă calitate, astfel încât agenții lor AI să aibă un avantaj competitiv în competițiile agenților.

Recompensele sunt distribuite în funcție de performanța super-agentului în meciuri. 70% din recompense aparțin jucătorilor, 10% sponsorilor, iar restul de 20% aparține fondului NRN. Această structură oferă tuturor participanților un mecanism de stimulare coerent.

Contribuția de date

Cum îi faci pe jucători să fie dornici 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 expertiză, trebuie doar să joace. După încheierea unei sesiuni, li se va solicita să trimită date pentru a antrena un agent specific. Un tablou de bord urmărește contribuțiile lor și agenții pe care îi susțin.

Algoritmul de atribuire al ARC asigură calitatea evaluând contribuțiile și recompensând datele de calitate, cu impact.

Interesant este că, chiar dacă ești un jucător slab (ca mine), datele tale sunt totuși utile. 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 proiectat ca un produs de masă cu frecare redusă, centrat pe deținerea comună a agenților care depășesc capacitățile umane.

4, dimensiunea pieței

Platforma tehnologică ARC este multifuncțională, susținând diverse tipuri de jocuri, cum ar fi jocuri de împușcături, jocuri de luptă, cazinouri sociale, curse, jocuri de cărți și RPG-uri. Este personalizată pentru jocurile care trebuie să mențină implicarea jucătorilor.

Produsele ARC vizează în principal două piețe:

ARC se concentrează în principal pe dezvoltatorii și companiile independente, nu pe studiourile mari. Datorită influenței brandului și a resurselor de distribuție limitate, aceste companii mici au adesea dificultăți în atragerea jucătorilor în etapele inițiale.

Agenții AI ai ARC abordează această problemă creând un mediu de joc dinamic încă de la început, asigurând o experiență de gameplay dinamică chiar și în etapele inițiale ale jocului.

Acest lucru ar putea surprinde mulți, dar domeniul jocurilor independente este cu adevărat forța principală a pieței jocurilor:

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

  • În 2024, jocurile independente au generat 48% din veniturile totale pe Steam.

O altă piață țintă este jocurile Web3. Cele mai multe jocuri Web3 sunt dezvoltate de companii emergente care se confruntă cu provocări unice, cum ar fi autentificarea prin portofel, întrebări criptografice și costuri ridicate de achiziție a utilizatorilor. Aceste jocuri au adesea probleme de fluiditate a jucătorilor, iar agenții AI pot umple acest gol, menținând jocul atractiv.

Deși jocurile Web3 au avut recent dificultăți din cauza lipsei de experiențe atrăgătoare, există semne de revigorare.

De exemplu, unul dintre primele jocuri Web3 AAA, Off the Grid, a avut recent succes timpuriu pe scară largă, având 9 milioane de portofele și 100 de milioane de tranzacții în prima lună. Aceasta a deschis calea pentru succesul pe scară largă în industrie și a creat oportunități pentru ARC de a susține această renaștere.

5, echipa ARC

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

CEO și CTO Brandon Da Silva a condus cercetări în învățarea automată la o companie de investiții din Canada, concentrându-se pe învățarea prin întărire, învățarea profundă Bayesiana și adaptabilitatea modelului. El a dezvoltat o strategie de tranzacționare cantitativă de 1 miliard de dolari centrată pe paritate de risc și gestionarea portofoliilor multi-active.

Directorul de operațiuni Wei Xie gestionează un portofoliu de investiții în strategii de lichiditate de 7 miliarde de dolari în aceeași companie și conduce proiectele lor de investiții inovatoare, concentrându-se pe AI, învățare automată și tehnologii Web3.

ArenaX Labs a obținut 5 milioane de dolari în finanțare de seed în 2021, condusă de Paradigm, cu Framework ventures participând. 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 token - NRN. Să facem o trecere în revistă a situației actuale.

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

(1) partea ofertei

Oferta totală de NRN este de 1 miliard, dintre care aproximativ 409 milioane (40.9%) se află în circulație.

La momentul redactării acestui articol, prețul token-ului este 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, 40.9% din oferta circulantă provenind din:

  • Airdrop comunitar (8% din total)

  • Fondul fondației (10.9%, dintre care 2.9% sunt deblocate, deblocate pe o perioadă de 36 de luni)

  • Recompensele ecosistemului comunității (30%)

Majoritatea ofertei circulante (30% din 40.9%) provine din recompensele ecosistemului comunității, proiectul gestionând aceste token-uri și alocându-le strategic pentru recompensele de staking, recompensele de joc, planurile de creștere a ecosistemului și programele conduse de comunitate.

Calendarul de deblocare este liniștitor, fără evenimente majore pe termen scurt:

  • Următoarea deblocare este vânzarea OTC a fundației (1.1%), care va începe din decembrie 2024, cu o deblocare liniară pe o perioadă de 12 luni. Aceasta va crește rata de inflație lunară cu 0.09%, ceea ce este puțin probabil să genereze îngrijorări semnificative.

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

În prezent, presiunea de vânzare este de așteptat să rămână relativ controlabilă, provenind în principal din recompensele ecosistemului. Cheia este să avem încredere în echipă că poate desfășura strategic aceste fonduri pentru a stimula creșterea protocolului.

(2) partea cererii

NRN v1 - economia jucătorilor

Inițial, NRN a fost proiectat ca o resursă strategică asociată cu economia jocului AI Arena.

Jucătorii își stochează NRN pe jucătorii AI, iar dacă câștigă, primesc recompense, iar dacă pierd, pierd o parte din stocare. Aceasta creează o dinamică de interese directe, transformând-o într-un sport competitiv și oferind stimulente economice pentru jucătorii pricepuți.

Recompensele sunt distribuite folosind sistemul ELO, asigurând plăți echilibrate bazate pe abilități. Alte surse de venit includ achiziționarea de obiecte de joc, actualizări de costume și taxe de intrare la competiții.

Modelul inițial de token-uri se baza complet pe succesul jocului și pe atragerea continuă de noi jucători care doreau să cumpere NRN și NFT-uri 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 la o platformă ARC mai largă, introducând noi factori puternici de cerere. 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:

Venituri provenite din integrarea ARC. Companiile de jocuri care integrează ARC vor genera venituri pentru fond prin taxe de integrare și redevențe continue legate de performanța jocului. Fondurile din trezorerie pot stimula răscumpărarea NRN, dezvoltarea ecosistemului și stimularea jucătorilor de pe platforma antrenorilor.

Taxele de pe piața antrenorilor. NRN valorifică taxa percepută pe piața antrenorilor, iar jucătorii pot tranzacționa modele AI și date de gameplay.

Participarea la ARC RL implică stocarea: sponsorii și jucătorii trebuie să stocheze NRN pentru a se alătura ARC RL. Pe măsură ce tot mai mulți jucători intră în ARC RL, cererea pentru NRN crește în mod corespunzător.

În special, veniturile companiilor de jocuri sunt foarte promițătoare. Acest lucru 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 pe care AI Arena le poate genera.

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 menține activitatea de tranzacționare activă. Aceasta este o afacere pe termen lung.

Pe termen scurt, ARC RL poate fi cel mai direct și reflexiv factor de cerere. Un fond de recompense inițiale bine finanțat și entuziasmul pentru lansarea de produse noi pot declanșa adoptarea timpurie, crescând prețul token-ului și atrăgând participanți. Acest lucru creează un ciclu de feedback de creștere a cererii și a economiei. Totuși, pe de altă parte, dacă ARC RL are dificultăți în a menține implicarea utilizatorilor, cererea ar putea dispărea rapid.

Potențialul efectului rețelei este uriaș: mai multe jocuri → mai mulți jucători → mai multe jocuri se alătură → mai mulți jucători. Acest ciclu virtuos poate poziționa NRN ca token central în ecosistemul jocurilor Crypto AI.

7, mama modelelor AI de jocuri

Care este concluzia? Avantajul ARC constă în capacitatea sa de a promova o varietate de tipuri de jocuri. În timp, le permite să colecteze o bază de date unică de gameplay specifică jocului. Pe măsură ce ARC se integrează cu mai multe jocuri, poate continua să returneze aceste date în ecosistemul său, creând un ciclu virtuos de creștere și îmbunătățire.

Odată ce acest set de date de joc transversal atinge o calitate critică, va deveni o resursă foarte valoroasă. Imaginează-ți cum ar fi să-l folosești pentru a antrena modele AI generice pentru dezvoltarea jocurilor - deschizând noi posibilități pentru design, testare și optimizare la scară.

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

8, ideile noastre

NRN s-a transformat într-un joc de platformă - reanalizarea 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 realocare a token-ului NRN, care anterior depindea de succesul AI Arena. Introducerea unor noi surse de token prin ARC RL, împreună cu acordurile de partajare a veniturilor cu companiile de jocuri și cererea externă pentru taxe de tranzacționare ale antrenorilor, creează o bază mai largă și diversificată pentru utilitatea și valoarea NRN.

Succesul este strâns legat de partenerii de joc

Modelul de afaceri ARC leagă succesul său de companiile cu care colaborează, deoarece fluxul de venituri se bazează pe distribuirea token-urilor (în jocurile Web3) și plata redevențelor de joc. Jocurile strâns legate merită să fie urmărite.

Dacă jocurile ARC au un succes imens, valoarea generată se va întoarce la deținătorii de NRN. Pe de altă parte, dacă jocurile colaboratoare se confruntă cu dificultăți, fluxul de valoare va fi limitat.

Așteptând mai multe integrare cu jocurile Web3

Platforma ARC este extrem de potrivită pentru jocurile Web3, unde gameplay-ul competitiv cu mecanisme de stimulente se îmbină perfect cu economia token existentă.

Prin integrarea ARC, jocurile Web3 pot intra imediat în narațiunea „agenților AI”. ARC RL reunește comunitatea, stimulându-i să avanseze spre un obiectiv comun. Aceasta deschide, de asemenea, oportunități pentru mecanisme inovatoare, cum ar fi activități precum „jocul pentru a obține airdrop-uri” pentru a atrage jucători. Prin combinarea AI și a stimulentelor token, ARC adaugă profunzime și entuziasm pe care jocurile tradiționale nu le pot reproduce.

Gameplay-ul AI are o curbă de învățare

Gameplay-ul AI are o curbă de învățare abruptă, ceea ce poate provoca fricțiuni pentru jucătorii noi. A durat o oră să-mi dau seama cum să-mi antrenez corect jucătorul în AI Arena.

Cu toate acestea, experiența jucătorilor în ARC RL este mai puțin frictionată, deoarece antrenamentul AI este procesat în backend în timp ce jucătorii joacă și trimit date. O altă întrebare nerezolvată este cum se vor simți jucătorii când știu că adversarii lor sunt AI. Are asta un impact asupra lor? Va îmbunătăți sau va diminua experiența de joc? Numai timpul ne va spune.

9, viitor luminos

AI va deschide experiențe revoluționare în lumea jocurilor.

Echipele precum Parallel Colony și Virtuals împing 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 fluidității jucătorilor, fără a depinde de economiile de token-uri nesustenabile.

Tranziția de la un joc la o platformă matură este un salt uriaș pentru ARC. Aceasta nu doar că deschide oportunități mai mari prin colaborarea cu companiile de jocuri, ci și reconfigurează modul în care AI și jocurile sunt integrate.

Cu economia token-ului său îmbunătățită și potențialul său de efecte de rețea puternice, drumul luminos al ARC pare să fi început abia acum.