في عام 2021، كنت لاعبًا في Axie Infinity وأديرت نقابة دراسية صغيرة.

وإذا لم تكن حول في تلك الأوقات، دعني أقول لك - كانت برية تماما.

كانت أكسي إنفينيتي اللعبة التي جعلت الناس يدركون أن العملات المشفرة والألعاب يمكن أن تكون شيئًا فعليًا. في جوهرها، كانت لعبة استراتيجية بنمط بوكيمون بسيطة حيث ستقوم بتجميع فريق من ثلاثة أكسيز (مقاتلين شرساء لطفاء)، لكل منهم قدرات فريدة. ستأخذ فريقك وتواجه فرقًا أخرى وتكسب رموز SLP كمشاركة وفوز.

ولكن ما أثار حماس غير اللاعبين حقًا هو الإمكانية الكبيرة للربح من اللعب. أكسي أتى بآليتين مميزتين دفعتا نجاحه السريع:

الأول كان تربية المحاور. خذ اثنين من Axies ، وقم بتربيتها باستخدام رموز SLP ، وفويلا - Axie جديد بمزيج فريد من قدرات والديه. أصبحت Axies النادرة التي تم التغلب عليها (OP Axies ، للاعبين) سلعة ساخنة ، وظهر سوق تكاثر صاخب.

ثانياً، برامج المنح الدراسية. بدأ اللاعبون الرياديون من جميع أنحاء العالم في إعارة Axies إلى "العلماء". كان هؤلاء اللاعبون، غالبًا ما يكونون من البلدان النامية مثل الفلبين أو الأرجنتين، غير قادرين على تحمل تكلفة الامتلاك الأولية التي تزيد عن 1,000 دولار لثلاثة Axie NFTs المطلوبة للعب. كان العلماء يلعبون يوميًا، ويكسبون الرموز، ويقومون بتقسيم الأرباح مع مجموعاتهم، التي عادة ما تأخذ قطعة بنسبة 30-50٪.

في ذروته، كان لأكسي تأثير كبير على الاقتصاد المحلي للدول النامية، خاصة خلال جائحة COVID-19. يمكن للعديد من اللاعبين في الفلبين، حيث كان حوالي 40٪ من قاعدة مستخدمي أكسي إنفينيتي، كسب دخلًا أعلى بشكل كبير من الحد الأدنى للأجور. تحققت الأرباح للنقابات بشكل وفير.

حلت هذه البرامج مشكلة رئيسية لمطوري الألعاب: سيولة اللاعبين. من خلال تحفيز اللاعبين للعب بنشاط لعدة ساعات في اليوم، ضمنت Axie أن يكون لدى كل لاعب خصم في انتظاره، مما يجعل تجربة اللاعب أكثر إشراكًا.

لكن كان هناك تضحية.

لحل مشكلة سيولة اللاعب ، قدمت Axie كمية هائلة من الرموز مجانًا لتحفيز المشاركة. وهنا حيث تفككت الأمور. بدون حد لـ SLP ، ارتفعت الرموز بشكل جنوني ، وتراجعت الأسعار ، وانهارت البيئة البيئية. عندما فقدت الرموز قيمتها ، غادر اللاعبون. تحولت Axie من الطفل المعلّم في اللعب للكسب إلى قصة تحذير تقريبًا في ليلة وضحاها.

لكن ماذا لو كان هناك طريقة لحل مشكلة سيولة اللاعب دون توافق رمزي غير مستدام؟

هذا بالضبط ما ARC / AI Arenaلقد عمل بصمت على ذلك على مدار السنوات الثلاث الماضية. والآن، بدأت تظهر النتائج.

(ملحوظة: فريق Axie، Sky Mavis، تطور لعبة إلى شيء مختلف منذ ذلك الحين وظل استوديو ألعاب Web3 الرائد حتى اليوم)

سيولة اللاعب = الدم الحيوي

تريد لعبتك أن تبدو بهذا الشكل، وليس غرفة فارغة. المصدر: @PimDEWitte

سيولة اللاعبين هي دم الحياة لألعاب اللاعبين المتعددين والمفتاح للنجاح على المدى الطويل.

العديد من ألعاب Web3 والألعاب المستقلة تواجه مشكلة "البداية الباردة" - عدد قليل جدًا من اللاعبين للمباريات السريعة أو المجتمعات النشطة. ليس لديهم ميزانيات تسويق أو وعي IP الطبيعية التي لديها استوديوهات الألعاب الكبيرة. وهذا يؤدي إلى انتظار طويل، خصوم غير متوافقين، وانخفاض الاستدامة.

هذه الألعاب غالباً ما تنتهي بموت بطيء ومؤلم. RIP.

لذا يجب على مطوري الألعاب إيلاء أولوية لسيولة اللاعبين من البداية. تتطلب الألعاب مستويات متفاوتة من النشاط لتبقى ممتعة - فالشطرنج يحتاج إلى لاعبينين، بينما تحتاج المعارك ذات المقياس الكبير إلى آلاف اللاعبين. يرفع التوازن القائم على المهارة العتبة أكثر، مما يتطلب مجموعة أكبر من اللاعبين للحفاظ على عدالة الألعاب وجاذبيتها.

بالنسبة لألعاب Web3 ، تكون المخاطر أعلى. وفقا لدلفي ديجيتالمراجعة الألعاب السنوية, تكلفة اكتساب المستخدمين لألعاب Web3 تزيد بنسبة 77٪ مقارنة بالألعاب المحمول التقليدية، مما يجعل الاحتفاظ باللاعبين أمرًا حرجًا.

يضمن قاعدة لاعبين قوية مواجهة عادلة، اقتصادات داخل اللعبة نشطة (زيادة في شراء وبيع العناصر)، وتفاعلات اجتماعية أكثر نشاطًا، مما يجعل الألعاب أكثر متعة.

ARC - طريقة لعب رائدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي

ARC، بواسطة ArenaX Labs ، تقوم بريمبول بتقديم مستقبل الألعاب عبر الإنترنت القائمة على الذكاء الاصطناعي.

باختصار، يستخدمون الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة سيولة اللاعب التي تعاني منها الألعاب الجديدة.

المشكلة مع معظم البوتات الذكاء الاصطناعي في الألعاب اليوم هي أنها رهيبة. بمجرد أن تقضي بضع ساعات تعلم الأساسيات ، يصبح هزيمة هذه البوتات سهلاً بشكل مضحك. تم تصميمها لمساعدة اللاعبين الجدد ولكنها لا توفر الكثير من التحدي أو المشاركة للاعبين المتمرسين.

تخيل لاعبي الذكاء الاصطناعي بمهارات تنافس تلك للاعبين البشر. تخيل اللعب ضدهم في أي وقت وأي مكان، دون الانتظار للوصول إلى مباراة. تخيل تدريب لاعب الذكاء الاصطناعي الخاص بك لمحاكاة أسلوب لعبك، والتمتع به، وكسب المكافآت من أدائه.

هذا مربح للجانبين، اللاعبين والاستديوهات.

تستخدم استوديوهات الألعاب البشريين الذكاء الاصطناعي المشابه للبشر لملء ألعابهم، مما يعزز سيولة اللاعبين، ويحسن تجارب المستخدمين، ويزيد من الاحتفاظ - العوامل الرئيسية للعناوين الجديدة التي تحاول البقاء في سوق تنافسية.

يحصل اللاعبون على طريقة جديدة للمشاركة في اللعبة، مما يعزز الشعور بالملكية أثناء تدريبهم والتنافس مع الذكاء الاصطناعي الخاص بهم.

فلنلق نظرة على كيفية قيامهم بذلك.

المنتج والهندسة المعمارية

ArenaX Labs هي الشركة الأم التي تقوم ببناء مجموعة من المنتجات لمعالجة مشكلة سيولة اللاعب.

1. الحالية: AI Arena، لعبة قتالية للذكاء الاصطناعي
2. جديد: ARC B2B، واجهة برمجة تطبيقات الألعاب القوية التي يمكن دمجها بسهولة في أي لعبة
3. جديد: ARC Reinforcement Learning (RL)

#1. AI Arena: The Game

ملعب الذكاء الاصطناعي هي لعبة قتالية بنمط براولر تذكرنا بـSuper Smash Bros من Nintendo. تتميز بشخصيات كرتونية غريبة تتقاتل في ساحة.

ولكن في ساحة الذكاء الاصطناعي، يتم التحكم في كل شخصية بواسطة الذكاء الاصطناعي - لا تلعب كمقاتل ولكن كمدرب لهم. مهمتك هي تدريب مقاتلي الذكاء الاصطناعي باستخدام استراتيجيتك وخبرتك.

تدريب مقاتلك مثل إعداد طالب للمعركة. في وضع التدريب ، تقوم بتشغيل جمع البيانات وإنشاء سيناريوهات قتالية لضبط حركاتهم. على سبيل المثال ، إذا كان مقاتلك قريبًا من خصمه ، فيمكنك تعليمهم كيفية حماية نفسهم بالدرع ومتابعتها بضربة متتالية. في مسافة؟ قم بتدريبهم على إطلاق هجوم عن بعد لتقليل الفجوة.

تحكم في البيانات التي يتم جمعها، مما يضمن تسجيل أفضل الحركات فقط للتدريب. بعد التمرين، يمكنك تحسين المعلمات الفائقة مثل معدلات التعلم وأحجام الدُفعات للحصول على ميزة تقنية أكبر، أو ببساطة استخدام الإعدادات الافتراضية الودية للمبتدئين. بمجرد اكتمال التدريب، يكون مقاتل الذكاء الاصطناعي الخاص بك جاهزًا للتنافس.

البدء ليس سهلاً - تدريب نموذج فعال يتطلب الوقت والتجربة. لقد سقط مقاتلي الأول مرارًا وتكرارًا من على المنصة دون أن يصاب بضربة من الخصم. ولكن عبر عدة تكرارات، تمكنت من إنشاء نموذج يمكنه الصمود. إنه مُذل ولكنه مُرضٍ بعمق أن ترى تدريبك يثمر.

تقدم AI Arena عمقًا إضافيًا من خلال المقاتلين القائمين على التقنية غير القابلة للاستبدال. يحتوي كل شخصية NFT على سمات تجميلية فريدة وسمات قتالية - مثل التأثيرات العنصرية - التي تؤثر على اللعبة. يضيف هذا طبقة استراتيجية أخرى (تفاصيل أكثر في وثائق اللعبة)

حاليًا ، يتوفر AI Arena على شبكة Arbitrum mainnet ويمكن الوصول إليه فقط من قبل أولئك الذين يمتلكون AI Arena NFT ، مما يجعل المجتمع حصريًا بينما يتم تحسين أسلوب اللعب. يمكن للاعبين الانضمام إلى الفصائل ، وتجميع بطاقات الأبطال NFT و NRNs لمعارك مصنفة على السلسلة مع مكافآت ومضاعفات الفصيلة. يتم ذلك لجذب اللاعبين الملتزمين وتعزيز البيئة التنافسية.

في نهاية المطاف، AI Arena عرض لتقنية تدريب ARC's AI. بينما هو نقطة الدخول إلى النظام البيئي الخاص بهم، الرؤية الحقيقية تتجاوز بكثير هذه اللعبة الواحدة.

الأمر الذي يُقدمنا إلى...

#2. ARC: البنية

ARC هو حل بنية تحتية مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي مخصص للألعاب.

بدأ فريق ArenaX من الصفر، وحتى قاموا بتطوير بنية اللعبة الخاصة بهم لأن الحلول الموجودة مثل Unity و Unreal لا يمكن أن تتطابق مع نطاق رؤيتهم.

لمدة أكثر من ثلاث سنوات، قاموا بصياغة مكدس تقني قوي قادر على التعامل مع تجميع البيانات وتدريب النماذج وفحص النماذج للتعلم التقليدي والتعزيزي. هذه البنية التحتية هي عمود فقري لـ AI Arena، لكن إمكانياتها أكبر بكثير.

بينما كان الفريق يحسن تكنولوجيتهم، اقتربت استوديوهات الطرف الثالث من شركة ARC، حريصة على ترخيص أو تسمية البيضاء للمنصة. واعترفوا بتلك الطلبات وشكلوا البنية التحتية لـ ARC كمنتج B2B.

اليوم ، تتعاون ARC مباشرة مع استوديوهات الألعاب لتقديم تجارب ألعاب مدعومة الذكاء الاصطناعي. مقترحات القيمة هي:

1. السيولة اللاعب الدائمة كخدمة
2. إحضار لعبة AI كتكامل بسيط

السيولة الدائمة للعبة كخدمة

تركز ARC على استنساخ سلوك الإنسان - تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة لتقليد أفعال الإنسان. هذا يختلف عن استخدام الذكاء الاصطناعي السائد في الألعاب اليوم ، حيث يستخدم نماذج توليدية لإنشاء أصول اللعبة و LLMs لتشغيل الحوار.

مع مجموعة أدوات ARC SDK ، يمكن للمطورين إنشاء وكلاء AI شبيهين بالبشر وتوسيعهم لتناسب احتياجات لعبتهم. يبسط SDK المهمة الشاقة. يمكن لاستوديوهات الألعاب إدخال AI دون التعامل مع تعقيدات التعلم الآلي.

بعد التكامل ، يتطلب نشر نموذج الذكاء الاصطناعي سطر واحد فقط من الشفرة ، مع ARC التعامل مع البنية التحتية ، ومعالجة البيانات ، والتدريب ، والنشر في الخلفية.

يتبنى ARC نهج تعاوني مع استوديوهات الألعاب، مساعدتهم:

1. ألتقط البيانات الخام للعب الألعاب وحولها إلى مجموعات بيانات ذات معنى لتدريب الذكاء الاصطناعي.
2. تحديد المتغيرات الرئيسية في اللعب ونقاط القرار المرتبطة بميكانيكا اللعب.
3. ربط مخرجات نموذج AI بالإجراءات داخل اللعبة، مما يضمن وظائف سلسة - على سبيل المثال، ربط مخرج "لكمة يمين" لـ AI بتحكم لعبة محدد.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي

يستخدم ARC أربعة أنواع من النماذج مصممة خصيصًا لتفاعلات الألعاب:

1. الشبكات العصبية Feedforward: مثالية للبيئات المستمرة ذات الميزات العددية مثل السرعة أو الموضع.
2. وكلاء جدولية: مثالية للألعاب ذات السيناريوهات المحددة والم diskrete.
3. الشبكات العصبية الهرمية والتلافيفية قيد التطوير.

هناك مساحتان متفاعلتان تتعلقان بنموذج ARC الذكاء الاصطناعي:

يحدد مساحة الحالة ما يعرفه الوكيل عن اللعبة في أي لحظة معينة. بالنسبة للشبكات العابرة، يعد هذا مزيجًا من الميزات الإدخال (مثل سرعة اللاعب أو موقعه). بالنسبة لوكلاء الجداول، فهو سيناريوهات م diskret يمكن أن يواجهها الوكيل في اللعبة.

تصف مساحة العمل العميل بالتفصيل ما يمكن للعميل فعله في اللعبة، من إدخالات متعددة (مثل الضغط على الأزرار) إلى ضوابط مستمرة (مثل حركات عصا التحكم). يتم تعيين ذلك إلى إدخالات اللعبة.

توفر مساحة الحالة مدخلات لنموذج AI لـ ARC ، الذي يعالجها ويولد مخرجات. يتم ترجمة هذه المخرجات إلى إجراءات اللعب من خلال مساحة الإجراءات.

يتعاون ARC عن كثب مع مطوري الألعاب لتحديد أهم الميزات وتصميم مساحة الحالة وفقًا لذلك. كما يختبرون تكوينات النموذج المختلفة والأحجام لتحقيق توازن بين الذكاء والسرعة، مما يضمن سلاسة وجاذبية اللعب.

وفقا للفريق ، فإن الطلب على خدمة سيولة اللاعبين مرتفع بشكل خاص بين استوديوهات Web3. تدفع الاستوديوهات مقابل الوصول إلى سيولة أفضل للاعب ، وستعيد ARC استثمار جزء كبير من هذه الإيرادات في عمليات إعادة شراء رمز NRN.

جلب اللعب الذكي إلى اللاعبين: منصة المدرب

كما تمكن ARC SDK الاستوديوهات من الوصول إلى منصة المدرب للعبتهم ، مما يسمح للاعبين بتدريب الوكلاء وإرسالهم.

مثل في AI Arena، يمكن للاعبين إعداد محاكاة، وتسجيل بيانات اللعب، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الفارغة. تتطور هذه النماذج مع مرور الوقت، محتفظة بالمعرفة السابقة مع دمج بيانات اللعب الجديدة، مما يقضي على الحاجة إلى البدء من الصفر مع كل تحديث.

هذا يفتح إمكانيات مثيرة: يمكن للاعبين بيع وكلاء الذكاء الاصطناعي المدربين حسب الطلب في سوق، مما يخلق طبقة جديدة من الاقتصاد داخل اللعبة. في ساحة الذكاء الاصطناعي، يشكل المدربون الماهرون نقابات، ويمكنهم تقديم خبرتهم في التدريب للإستديوهات الأخرى.

بالنسبة للاستوديوهات التي تدمج قدرات الوكلاء بالكامل، يأتي مفهوم اللعب المتوازي أيضًا إلى الحياة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي، المتاحين على مدار الساعة، المشاركة في عدة مباريات، وبطولات، أو حالات اللعب متزامنا. وهذا يحل مشكلات سيولة اللاعبين ويفتح فرصًا جديدة للانخراط وتوليد الإيرادات.

لكن ... هذا ليس كل شيء ...

#3 ARC RL: من واحد إلى واحد إلى متعدد إلى واحد

إذا كانت AI Arena و ARC Trainer Platform تبدو وكأنها أوضاع لاعب واحد - حيث تقوم بتدريب نموذج AI الشخصي الخاص بك - فإن ARC RL مشابه لوضع اللاعبين المتعددين.

تخيل هذا: DAO الألعاب بأكملها تقوم بتجميع بيانات لعبها لتدريب نموذج AI مشترك يمتلكه ويستفيد منه الجميع. يمثل هؤلاء الـ 'وكلاء الماجستير' الذكاء المجتمع لجميع اللاعبين، محولين رياضة الإلكترونية من خلال إدخال المنافسة المدفوعة بالجهود الجماعية والتعاون الاستراتيجي.

يستخدم ARC RL التعلم التعزيزي (هذا هو "RL") وبيانات لعب البشر المتاحة للجميع لتدريب هؤلاء الوكلاء "الفائقة الذكاء".

يعمل التعلم التعزيزي من خلال مكافأة الوكلاء عن الأفعال الأمثل. يعمل بشكل خاص بشكل جيد في الألعاب لأن وظائف الجائزة واضحة وموضوعية، مثل الضرر المسبب، والذهب المكتسب، أو الانتصارات.

هناك سابقة لهذا:

AlphaGoنجح DeepMind في هزيمة لاعبين بشريين محترفين في لعبة الجو بلعب ملايين المباريات التي تم إنشاؤها ذاتياً، محسناً استراتيجياته مع كل تكرار.

لم أدرك ذلك من قبل، ولكن OpenAI كانت معروفة بالفعل في أوساط الألعاب قبل فترة طويلة من إنشاء chatGPT.

فتح الذكاء الاصطناعي الخمسةاستخدم RL للسيطرة على أفضل اللاعبين البشر في Dota 2 ، وهزيمة بطلي العالم في عام 2019. وأتقن العمل الجماعي والاستراتيجيات المتقدمة من خلال المحاكاة المسرعة والموارد الحسابية الضخمة.

تم تدريب OpenAI Five عن طريق تشغيل ملايين الألعاب يوميًا - ما يعادل 250 عامًا من اللعب المحاكي في اليوم - على إعداد قوي من 256 وحدة معالجة الرسومات و 128،000 نواة معالجة مركزية. من خلال تجاوز عملية تقديم الرسومات، تم تسريع عملية التعلم بشكل كبير.

في البداية ، أظهر الذكاء الاصطناعي سلوكا غير منتظم ، مثل التجول بلا هدف ، لكنه تحسن بسرعة. لقد أتقنت الاستراتيجيات الأساسية مثل زحف الزراعة في الممرات وسرقة الموارد ، وتقدمت في النهاية إلى مناورات معقدة مثل الكمائن ودفع الأبراج المنسقة.

الفكرة الرئيسية في RL هي أن يتعلم وكيل الذكاء الاصطناعي كيفية النجاح من خلال الخبرة بدلاً من أن يتم إخباره مباشرة بما يجب القيام به.

تميز ARC RL نفسها باستخدام تعلم التعزيز غير المتصل بالإنترنت. بدلاً من أن يتعلم الوكيل من تجربته الخاصة والخطأ ، يتعلم من تجارب الآخرين. هذا مثلما يشاهد الطالب مقاطع فيديو للآخرين يركبون دراجة ، ومراقبة نجاحاتهم وفشلهم ، واستخدام تلك المعرفة لتجنب السقوط وتحسين الأداء بشكل أسرع.

هذا النهج يوفر الفرصة لإضافة لمسة جديدة: التدريب التعاوني والملكية المشتركة للنماذج. هذا لا يديموقراطية فقط الوصول إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي القوية ولكنه أيضا يوازي الحوافز للاعبين والنقابات والمطورين.

هناك دوران رئيسيان في بناء وكيل لعبة "سوبر إنتليجنت"

1. الرعاة: قادة شبيهون بالنقابة يخزنون رموز NRN المهمة لبدء وإدارة وكيل RL. يمكن أن يكون الرعاة أي كيان ولكن من المحتمل أن يكونوا نقابات ألعاب و DAOs ومجتمعات web3 وحتى وكلاء شخصيات مشهورين على السلسلة مثل Luna.
2. اللاعبون: أفراد يراهنون بمبالغ أصغر من رموز NRN لتقديم بيانات اللعب الخاصة بهم لتدريب الوكيل.

الرعاة ينسقون ويوجهون فريقهم من اللاعبين ، مما يضمن بيانات تدريب عالية الجودة تمنح وكيل الذكاء الاصطناعي لديهم ميزة تنافسية في المسابقات القائمة على الوكالات.

يتم توزيع المكافآت استنادًا إلى أداء وكلاء العملاء الخاصين في المسابقات. 70% من المكافآت تذهب إلى اللاعبين، و 10% إلى الراعي، وتبقى 20% في خزينة NRN. تُوجه هذه الهيكلة الحوافز لجميع المعنيين.

المساهمات البيانات

كيف تجعل اللاعبين متحمسين للمساهمة ببيانات اللعب الخاصة بهم؟ ليس سهلا.

ARC يجعل تقديم بيانات اللعب بسيطة ومجزية. لا يحتاج اللاعبون إلى خبرة - فقط العب اللعبة. بعد جلسة (على سبيل المثال، ماريو كارت)، يُطلب منهم تقديم البيانات لتدريب وكيل محدد. لوحة القيادة تتتبع مساهماتهم والوكلاء المدعومين.

خوارزمية النسبة المؤدية لـ ARC تضمن الجودة من خلال تقييم المساهمات ومكافأة البيانات عالية الجودة والمؤثرة.

بشكل مثير للاهتمام ، يمكن أن تكون بياناتك مفيدة حتى إذا كنت لاعبًا سيئًا (مثلي). يساعد اللعب السيء الوكلاء على معرفة ما يجب عدم القيام به ، بينما يعلم اللعب الماهر الاستراتيجيات المثلى. يتم تصفية البيانات المكررة ، مثل الزراعة المتكررة ، للحفاظ على الجودة.

باختصار، تم تصميم ARC RL كمنتج موجه للسوق الشاملة بتكاليف منخفضة ومرتكز على مشاركة الملكية للوكلاء الذين يتفوقون على القدرات البشرية.

حجم السوق

منصة تكنولوجيا ARC متعددة الاستخدامات ومصممة للعمل عبر أنواع متعددة مثل ألعاب الرماية، وألعاب القتال، والكازينوهات الاجتماعية، وسباق السيارات، وألعاب بطاقات التداول، وألعاب الأدوار. إنها مصممة خصيصًا للألعاب التي تحتاج إلى جذب اللاعبين.

هناك سوقان طبيعيان تستهدفهما ARC بمنتجاتها:

تركز ARC في المقام الأول على المطورين المستقلين والاستوديوهات بدلاً من الشركات الكبيرة والمعروفة. غالبًا ما تواجه هذه الاستوديوهات الأصغر صعوبة في جذب اللاعبين في البداية بسبب نقص الموارد المتاحة للعلامة التجارية والتوزيع.

وكلاء ARC الذكاء الاصطناعي يحلون هذه المشكلة من خلال إنشاء بيئة لعب داخل اللعبة حية من البداية ، مما يضمن لعبًا ديناميكيًا حتى خلال مراحل البداية للعبة.

تحليلات ألعاب الفيديو

قد يكون مفاجئًا للكثيرين، ولكن قطاع الألعاب المستقلة هو قوة رئيسية في سوق الألعاب:

• 99% من الألعاب المطروحة على ستيم هي عناوين مستقلة (المصدر)
• تولد ألعاب الإندي 48٪ من إجمالي الإيرادات على Steam في عام 2024.

السوق المستهدف الآخر هو ألعاب Web3. تم تطوير معظم ألعاب Web3 بواسطة استوديوهات جديدة ، والتي تواجه أيضا تحديات فريدة مثل إعداد المحفظة ، والتشكيك في التشفير ، وارتفاع تكاليف اكتساب العملاء. غالبا ما تعاني هذه الألعاب من مشكلات سيولة اللاعب ، حيث يمكن للوكلاء الذين يحركهم الذكاء الاصطناعي سد الفجوات في المباريات والحفاظ على تفاعل اللعب.

بينما تعاني ألعاب ويب3 مؤخرًا بسبب نقص التجارب المثيرة ، تظهر علامات على النهضة.

على سبيل المثال، حققت "Off the Grid" - واحدة من أولى ألعاب AAA Web3 - نجاحًا مبكرًاالنجاح الرئيسيمؤخراً، مع إنشاء 9 ملايين محفظة و 100 مليون عملية تداول في شهرها الأول. يمهد هذا الطريق لنجاح أوسع في القطاع، مما يخلق فرصًا لـ ARC لدعم هذا الارتفاع مرة أخرى.

فريق ARC

الفريق المؤسس وراء شركة ArenaX Labs لديه ثروة من الخبرة في تعلم الآلة وإدارة الاستثمار.

براندون دا سيلفا, الرئيس التنفيذي والمدير التقني، قاد سابقًا البحث في تعلم الآلة في شركة استثمار كندية متخصصة في التعلم التعزيزي، وتعلم العمق البايزياني، وقابلية النموذج. قاد تطوير استراتيجية تداول كمي بقيمة 1 مليار دولار مركزة على المساواة في المخاطر وإدارة محفظة متعددة الأصول.

Wei Xie، المدير التنفيذي للعمليات، قام بإدارة محفظة استراتيجيات سائلة بقيمة 7 مليار دولار في نفس الشركة ورأس برنامج استثمارات الابتكار الخاص بها، مركزًا على المجالات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وتقنيات الويب3.

جمعت ArenaX Labs جولة تمويل بذري بقيمة 5 ملايين دولار في عام 2021 بقيادة Paradigm وبمشاركة Framework Ventures. حققت جولة التمويل هذهجولة تتبعبقيمة 6 مليون دولار في يناير 2024، بقيادة Framework مع SevenX Ventures، FunPlus / Xterio و Moore Strategic Ventures المشاركة.

الاقتصاد NRN Token - إعادة تصميم صحي

تحتوي ARC / AI Arena على رمز حي ، NRN. دعنا نأخذ المخزون أولاً من حيث نحن اليوم.

فحص الديناميكية من جانب العرض والطلب سيمنحنا صورة أوضح عن إلى أين قد يتجه ذلك.

جانب العرض

إجمالي العرض الإجمالي لـ NRN هو 1 مليار، منها حوالي 409 مليون (40.9٪) في التداول اليوم.

في وقت الكتابة، سعر التوكن هو 0.072 دولار، مما يعني رأس مال سوقي قدره 29 مليون دولار وقيمة مخففة بالكامل تصل إلى 71 مليون دولار.

تم إطلاق NRN في 24 يونيو 2024، ويأتي 40.9٪ من الإمداد المتداول من

• توزيع مجاني للمجتمع (8% من الإجمالي)
• الخزانة الأساسية (2.9٪ مفتوحة من أصل 10.9٪ إجمالي ، إلغاء تأمين خطي لمدة 36 شهرًا)
• مكافآت بيئة المجتمع (30%)

تتكون معظم الإمدادات المتداولة (30% من 40.9%) من مكافآت النظام البيئي المجتمعي، التي يديرها المشروع ويخصصها استراتيجيًا لتحفيز الرهان، ومكافآت الألعاب، ومبادرات نمو البيئة، وبرامج المجتمع.

الجدول الزمني لإلغاء القفل مطمئن ، مع عدم وجود أحداث كبيرة على المدى القريب:

• الإطلاق التالي هو من بيع الخارج عن البورصة للمؤسسة (1.1%)، بدءًا من ديسمبر 2024 والإطلاق تدريجيا على مدى 12 شهرًا. هذا يضيف فقط حوالي 0.09% إلى التضخم الشهري ومن غير المرجح أن يسبب قلقًا كبيرًا.
• تخصيصات المستثمرين والمساهمين (50% من إجمالي التوريد) لن تبدأ في الإفراج عنها حتى يونيو 2025 ، وحتى ذلك الحين ، سيتم إطلاقها بشكل خطي على مدار 24 شهرًا.

من المتوقع أن يظل ضغط البيع قابل للتحكم بشكل جيد في الوقت الحالي، بشكل رئيسي نتيجة لمكافآت النظام البيئي. ستكون المفتاح الثقة في قدرة الفريق على استخدام هذه الأموال بشكل استراتيجي لتعزيز نمو البروتوكول.

الجانب الطلب

NRN v1 - الاقتصاد القائم على اللاعب

في البداية، تم تصميم NRN كمورد استراتيجي مرتبط حصريًا بالاقتصاد اللعبة AI Arena.

يُراهن اللاعبون NRN على لاعبي الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، ويحصلون على مكافآت من حوض الجوائز إذا فازوا ويخسرون جزءًا من مبلغ رهانهم إذا خسروا. هذا يخلق ديناميكية "العب وكأنك فيها"، مما يجعلها رياضة تنافسية مع حوافز مالية للاعبين الماهرين.

يتم توزيع المكافآت باستخدام نظام قائم على ELO ، مما يضمن دفعات متوازنة بناء على المهارة. تشمل تدفقات الإيرادات الأخرى عمليات شراء العناصر داخل اللعبة والترقيات التجميلية ورسوم دخول البطولة.

يعتمد هذا النموذج الأولي للرمز بالكامل على نجاح اللعبة وتدفق مستمر للاعبين الجدد الذين يرغبون في شراء NRN و NFTs للمشاركة.

وهذا يُقدِمُ لنا السبب في إثارة حماسنا...

NRN v2 — اقتصاد اللاعب والمنصة

تقدم النموذج الاقتصادي لرمز NRN المعاد تطويره إلى سائقي طلب جديدين قويين عن طريق توسيع فائدة الرمز إلى منصة ARC الأوسع نطاقًا بعيدًا عن AI Arena. يحول هذا التطور NRN من رمز محدد للعبة إلى رمز منصة. هذا إيجابي بشكل كبير، في رأيي.

العوامل الثلاثة الجديدة للطلب على NRN تشمل:

1. إيرادات من تكاملات ARC. سيؤدي تكامل أستوديوهات الألعاب مع ARC إلى توليد إيرادات للخزانة من خلال رسوم التكامل والعائدات المستمرة المرتبطة بأداء اللعبة. يمكن أن تساهم أموال الخزانة في شراء NRN بالعودة ونمو النظام البيئي وتحفيز اللاعبين على منصة المدرب.
2. رسوم سوق المدربين. يقوم NRN بالتقاط القيمة من الرسوم في سوق المدربين، حيث يمكن لللاعبين تداول نماذج الذكاء الاصطناعي وبيانات اللعب.
3. الاستكشاف المشاركة في ARC RL: يجب على الرعاة واللاعبين الرهن NRN للانضمام إلى ARC RL. مع زيادة عدد اللاعبين في ARC RL ، يتناسب الطلب على NRN وفقًا لذلك.

الأمر المثير بشكل خاص هو إدراج الإيرادات من استوديوهات الألعاب. وهذا يمثل تحولا من نموذج B2C بحت إلى نموذج B2C و B2B هجين ، مما يخلق تدفقات رأس مال خارجية متسقة إلى اقتصاد NRN. مع سوق ARC الأوسع القابل للعنونة ، فإن تدفق الإيرادات هذا سوف يتفوق على ما يمكن أن تولده الذكاء الاصطناعي Arena وحدها.

رسوم سوق المدربين ، على الرغم من وعودها ، تعتمد على تحقيق النظام البيئي للكتلة الحرجة - عدد كاف من الألعاب والمدربين واللاعبين لدعم نشاط التداول النشط. إنها لعبة طويلة الأجل.

على المدى القريب ، من المحتمل أن يكون تخزين ARC RL هو محرك الطلب الأكثر إلحاحا وانعكاسا. يمكن أن يؤدي مجمع المكافآت الأولي الممول جيدا والإثارة لإطلاق منتج جديد إلى التبني المبكر ، مما يؤدي إلى ارتفاع أسعار الرموز وجذب المشاركين. هذا يخلق حلقة تغذية مرتدة من ارتفاع الطلب والنمو. ومع ذلك ، فإن العكس ممكن أيضا - إذا كافح ARC RL للحفاظ على تفاعل المستخدمين ، فقد يتلاشى الطلب بنفس السرعة.

الإمكانات المتاحة لتأثيرات الشبكة هائلة: المزيد من الألعاب → المزيد من اللاعبين → المزيد من الألعاب تنضم → المزيد من اللاعبين حتى. يمكن أن يضع هذا الدورة الحميدة عملة NRN في مركز مركزي في نظام الألعاب الرقمية AI.

أم النماذج الذكية لألعاب الفيديو

ما هي نهاية اللعبة؟ تكمن قوة ARC في قدرتها على التعميم عبر أنواع الألعاب. بمرور الوقت ، يمكنهم ذلك من تجميع خزان فريد من نوعه من البيانات الخاصة باللعب. نظرا لأن ARC يتكامل مع المزيد من الألعاب ، فيمكنه باستمرار تغذية هذه البيانات مرة أخرى في نظامه البيئي ، مما يخلق دورة حميدة من النمو والصقل.

بمجرد أن تصل مجموعة بيانات اللعبة المستعرضة هذه إلى الكتلة الحرجة ، ستصبح موردا قيما للغاية. تخيل الاستفادة منه لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي قابل للتعميم لتطوير الألعاب - فتح إمكانيات جديدة لتصميم الألعاب واختبارها وتحسينها على نطاق واسع.

لا يزال الوقت مبكرا ولكن في عصر الذكاء الاصطناعي حيث البيانات هي النفط الجديد ، فإن الإمكانات هنا لا حدود لها.

أفكارنا

1. تتطور NRN إلى منصة لعب - إعادة تسعير الرمز المميز

مع إطلاق ARC و ARC RL ، لم يعد المشروع مجرد استوديو ألعاب بعنوان واحد - إنه الآن يضع نفسه كمنصة ولعب الذكاء الاصطناعي. يجب أن يؤدي هذا التحول إلى إعادة تصنيف رمز NRN ، والذي كان يقتصر في السابق على نجاح الذكاء الاصطناعي Arena. إن إدخال أحواض رمزية جديدة من خلال ARC RL ، جنبا إلى جنب مع الطلب الخارجي من اتفاقيات تقاسم الإيرادات مع استوديوهات الألعاب ورسوم معاملات المدربين ، يخلق أساسا أوسع وأكثر تنوعا لفائدة NRN وقيمتها.

1. النجاح مرتبط ارتباطا وثيقا باستوديوهات الألعاب الشريكة

نموذج أعمال ARC يربط نجاحه بالاستوديوهات التي يتكامل معها، حيث يعتمد تدفق الإيرادات على تخصيصات الرموز (في ألعاب Web3) والمدفوعات المستندة إلى العوائد من الألعاب. يستحق المشاهدة الألعاب التي يتكامل معها عن كثب.

إذا حققت الألعاب التي تدعم ARC نجاحا هائلا ، فستتدفق القيمة الناتجة مرة أخرى إلى حاملي NRN. على العكس من ذلك ، إذا كافحت ألعاب الشركاء ، فستكون تدفقات القيمة محدودة. يعمل هذا الهيكل بشكل طبيعي على مواءمة الحوافز بين ARC واستوديوهات الألعاب.

1. توقع المزيد من عمليات التكامل مع ألعاب Web3

منصة ARC هي الخيار الطبيعي لألعاب Web3 ، حيث يتوافق اللعب المنافس المحفّز بشكل مثالي مع الاقتصادات المعتمدة على الرموز الموجودة.

من خلال دمج ARC ، يمكن لألعاب Web3 الاستفادة من الفور في السرد 'الوكيل الذكي'. يجمع ARC RL المجتمعات معًا ويحفزها نحو أهداف مشتركة. كما يفتح فرصًا جديدة للميكانيكيات الابتكارية ، مثل جعل حملات اللعب للإسقاط الجوي أكثر جاذبية للاعبين. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي وحوافز الرمز المميز ، يضيف ARC طبقات عمق وإثارة لا يمكن للألعاب التقليدية تكرارها.

1. الذكاء الاصطناعي طريقة اللعب لها منحنى تعليمي

تقدم طريقة اللعب الذكاء الاصطناعي منحنى تعليمي حاد ، والذي يمكن أن يخلق احتكاكا للاعبين الجدد. استغرق الأمر مني ساعة فقط لمعرفة كيفية تدريب لاعبي بشكل صحيح في الذكاء الاصطناعي Arena.

ومع ذلك ، فإن تجربة اللاعب في ARC RL أقل احتكاكا ، حيث يتم الاهتمام بتدريب الذكاء الاصطناعي في الواجهة الخلفية بينما يلعب اللاعبون الألعاب ويرسلون بياناتهم. سؤال آخر مفتوح هو كيف سيشعر اللاعبون حيال التنافس ضد الآخرين ، مع العلم أن خصمهم الذكاء الاصطناعي. هل سيكون ذلك مهما بالنسبة لهم؟ هل سيعزز أو ينتقص من التجربة؟ الوقت فقط سيخبرنا.

مستقبل مشرق

الذكاء الاصطناعي مستعد لفتح تجارب رائدة في عالم الألعاب.

فرق مثلمستعمرة موازية و Virtualsيقومون بدفع الحدود مع الوكلاء الذكيين المستقلين ، بينما يحفر ARC مكانه من خلال التركيز على تقليد سلوك الإنسان ، ويقدم نهجًا مبتكرًا لحل تحديات سيولة اللاعب بدون اقتصاد غير مستدام للرمز.

الانتقال من لعبة إلى منصة متكاملة هو قفزة ضخمة بالنسبة لـ ARC. هذا لا يفتح فقط فرصًا أكبر مع استوديوهات الألعاب بل يعيد تصور كيفية دمج الذكاء الاصطناعي مع الألعاب.

مع الرموز المميزة التي تم تجديدها وإمكانية تأثيرات الشبكة القوية ، يبدو أن ARC قد بدأت للتو.

تنصل:

1. تمت إعادة طبع هذه المقالة من [سلسلة الأفكار]. جميع حقوق التأليف والنشر تنتمي إلى المؤلف الأصلي [تنغ يان]. إذا كانت هناك اعتراضات على إعادة الطبع هذه ، فيرجى الاتصال ب بوابة تعلمالفريق، وسيتعاملون معه بسرعة.
2. إخلاء المسؤولية عن المسؤولية: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي تلك فقط للكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. يتم إجراء ترجمات المقالة إلى لغات أخرى من قبل فريق التعلم في Gate. ما لم يذكر غير ذلك ، يُحظر نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة.