2021年、私はAxie Infinityのプレイヤーで、小さな奨学金ギルドを運営していました。

そして、もしあなたがその時代にいなかったのなら、私が言わせてもらいますが、それは本当に荒れ狂っていました。

Axie Infinityは、人々に仮想通貨とゲームが実際に結びつくことを実感させたゲームでした。基本的には、ポケモンのようなターン制ストラテジーゲームで、ユニークな能力を持つ3匹のアクシズ（かわいらしいけれども凶暴な戦士）を集めてチームを編成します。自分のチームを使って他のチームと戦い、参加して勝利するためにSLPトークンを獲得します。

しかし、ゲーマー以外の人々を本当に興奮させたのは、プレイすることで利益を得る可能性でした。Axieには、その急成長を後押しした2つの傑出したメカニズムがありました。

1つ目は「Breeding Axies」です。2匹のAxieをSLPトークンで繁殖させれば、両親の能力を独自に組み合わせた新しいAxieが誕生します。希少で圧倒的なアクシー(ゲーマー向けのOPアクシー)が人気商品となり、賑やかな繁殖市場が出現しました。

次に、奨学金プログラム。世界中の起業家プレイヤーたちは、アクシーを「奨学生」に貸し出し始めました。これらは、フィリピンやアルゼンチンなどの途上国出身のプレイヤーで、プレイに必要な3つのアクシーNFTを所有するための1,000ドル以上の前払い費用を負担できない人々でした。 奨学生は毎日プレイし、トークンを稼ぎ、通常30〜50%を取るギルドと利益を分け合いました。

ピーク時には、Axieは特にCOVID-19パンデミック中に途上国の地域経済に大きな影響を与えました。Axie Infinityのユーザーベースの約40%が存在するフィリピンでは、多くのプレイヤーが最低賃金よりもはるかに高い収入を得ることができました。ギルドは大きな利益を上げました。

これらのプログラムは、ゲーム開発者にとって重要な問題を解決しました：プレーヤーの流動性。 Axieはプレイヤーに積極的に毎日数時間プレイするようにインセンティブを与えることで、常に対戦相手が待っている状態を確保し、プレイヤーの体験をより魅力的にしました。

しかし、そこにはトレードオフがありました。

プレイヤーの流動性問題を解決するために、Axieは大量のトークンを配布して参加を促しました。そしてここで物事は崩れ始めました。SLPに上限がなかったため、トークンが異常にインフレし、価格が暴落し、エコシステムが崩壊しました。トークンの価値が下がると、プレイヤーは去りました。Axieは、プレイ・トゥ・アーンの模範的な存在から、一夜にして警告すべき話題になりました。

しかし、持続不能なトークノミクスなしで、プレイヤーの流動性問題を解決する方法があるとしたらどうでしょうか？

それはまさにARC / AIアリーナ過去3年間静かに取り組んできた。そして今、その成果が始まりつつある。

(注意: Axieの背後にあるSky Mavisチームは、その後ゲームを異なるものに進化させ、現在も主要なWeb3ゲームスタジオであり続けています)

プレイヤーの流動性 = 生命線

あなたはあなたのゲームが空の部屋ではなく、このように見えることを望みます。 出典：@PimDEWitte

プレーヤーの流動性はマルチプレイヤーゲームの生命線であり、長期的な成功の鍵です。

多くのWeb3およびインディーゲームは、"コールドスタート"問題に直面しています。つまり、迅速なマッチメイキングや繁栄するコミュニティにはプレイヤーが少なすぎます。彼らは大手ゲームスタジオが持つマーケティング予算や自然なIP認知度を持っていません。その結果、長い待ち時間、不適切な対戦相手、高い離脱率が生じています。

これらのゲームはしばしばゆっくりとした苦痛な死に終わることがよくあります。RIP。

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。ゲームを楽しむには、さまざまなレベルのアクティビティが必要です — チェスには 2 人のプレイヤーが必要ですが、大規模な戦闘には数千人のプレイヤーが必要です。スキルベースのマッチメイキングはさらにハードルを上げ、ゲームを公平で魅力的なものにするために、より多くのプレイヤープールを要求します。

Web3ゲームの場合、賭け金はより高くなります。Delphi Digitalによると年次のゲームレビュー, Web3ゲームのユーザー獲得コストは、伝統的なモバイルゲームよりも77%高くなっており、プレイヤーの定着が重要です。

強力なプレイヤーベースは公正なマッチメイキング、活気のあるゲーム内経済（アイテムの購入と販売が増える）、そしてより活発なソーシャルインタラクションを保証し、それによりゲームをより楽しいものにします。

ARC — 先駆的なAI駆動のゲームプレイ

ARCは、ArenaX Labsによって先駆けられたオンラインゲーム体験のAI駆動の未来を開拓しています。

要するに、彼らは新しいゲームに悩むプレイヤーの流動性の問題をAIで解決します。

今日のほとんどのゲームのAIボットの問題は、彼らがひどいことです。ロープを学ぶために数時間費やした後、これらのボットはばかげて簡単に打ち負かすことができます。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や関与を提供しません。

トップの人間プレイヤーに匹敵するスキルを持つAIプレイヤーを想像してみてください。マッチメイキングを待たずにいつでもどこでもそれらと対戦できると思いませんか。あなたのプレイスタイルを模倣し、所有しているAIプレイヤーをトレーニングし、そのパフォーマンスから報酬を得ることを想像してみてください。

これはプレーヤーとスタジオの両方にとってWin-Winです。

ゲームスタジオは、競争の激しい市場で生き残ろうとする新しいタイトルにとって、プレイヤーの流動性を高め、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、リテンションを高めるために、人間のようなAIボットをゲームに配置しています。

プレイヤーは、ゲームに参加する新しい方法を手に入れ、AIとのトレーニングや競技に参加することで、より強い所有感を築きます。

これをどのように行うかを見てみましょう。

製品とアーキテクチャ

ArenaX Labsは、プレーヤーの流動性の問題に取り組むための製品群を開発している親会社です。

1. 既存の: AI Arena、AI戦闘ゲーム
2. 新しい：ARC B2Bは、どのゲームにも簡単に統合できるAIパワードゲームSDKです
3. New: ARC Reinforcement Learning (RL)

#1. AI Arena：ザ・ゲーム

AIアリーナNintendoのSuper Smash Bros.を彷彿とさせる、バウラースタイルの格闘ゲームです。個性的でカートゥーン風のキャラクターたちがアリーナで戦います。

しかし、AIアリーナでは、すべてのキャラクターはAIによって制御されます。戦士としてではなく、彼らのコーチとしてプレイします。あなたの仕事は、戦略と専門知識を使ってAI戦士を育成することです。

格闘家を訓練することは、生徒を戦いに向けて準備することと同じです。トレーニングモードでは、データ収集をオンにし、戦闘シナリオを作成して彼らの動きを微調整します。例えば、格闘家が相手に近づいている場合、盾でブロックし、パンチコンボで続けることを教えるかもしれません。遠くにいる場合は？間合いを詰めるために遠距離攻撃を行うように訓練します。

収集するデータを制御し、トレーニングに最適な動きのみを記録します。練習後は、学習率やバッチサイズなどのハイパーパラメータを調整して、より技術的な優位性を高めたり、初心者向けのデフォルト設定を使用したりできます。トレーニングが完了すると、AIファイターは競争する準備が整います。

はじめることは簡単ではありません−効果的なモデルの訓練には時間と実験が必要です。最初の戦闘機は何度も相手に当たらずにプラットフォームから落ちました。しかし、何度も繰り返すうちに、自分なりのモデルを作り上げることができました。訓練の成果を見るのは謙虚で深い満足感があります。

AIアリーナは、NFTベースのファイターを通じて追加の深みを提供します。各NFTキャラクターには、ゲームプレイに影響を与えるユニークなコスメティックトレイと戦闘属性（エレメンタルエフェクトなど）があります。これにより、さらに戦略的なレイヤーが追加されます（詳細は以下に述べますゲームの文書)

現在、AI ArenaはArbitrumメインネット上で利用可能で、AI Arena NFTを持つユーザーのみがアクセスできます。ゲームプレイが洗練されるまでコミュニティを限定しています。プレイヤーはギルドに参加し、チャンピオンNFTとNRNをプールしてランク付けされたオンチェーンのバトルに参加し、報酬とギルドの乗数を得ることができます。これは献身的なプレイヤーを引き付け、競争シーンを活性化させるために行われています。

AI Arenaは、ARCのAIトレーニング技術のショーケースです。これは彼らのエコシステムへの入り口ですが、真のビジョンはこの単一のゲームを超えて広がっています。

それは私たちを...

#2. ARC: The Infra

ARCは、ゲーム専用に設計された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、既存のUnityやUnrealのようなソリューションが彼らのビジョンの範囲に対応できなかったため、ゼロから始め、独自のゲームインフラを開発しました。

3年以上の歳月をかけて、彼らはデータ集約、モデルトレーニング、および模倣学習と強化学習のためのモデル検査が可能な堅牢なテックスタックを作り上げました。このインフラストラクチャはAIアリーナのバックボーンですが、そのポテンシャルははるかに大きいです。

チームがテクノロジーを洗練させるにつれて、サードパーティのスタジオがARCにアプローチし、プラットフォームのライセンスまたはホワイトラベル化を熱望しました。この需要を認識した同社は、ARCのインフラストラクチャをB2B製品として正式に決定しました。

現在、ARCはゲームスタジオと直接提携し、AIを活用したゲーム体験を提供しています。価値提案は次のとおりです。

1. 永続的なプレーヤーリクイディティーサービス
2. AIゲームプレイを簡単に統合する

サービスとしての永続的なプレイヤー流動性

ARCは、人間の行動をクローン化することに焦点を当てており、専門的なAIモデルを人間の行動に似せるトレーニングを行っています。これは、ゲーム開発におけるAIの一般的な使用方法とは異なります。現在のゲーム開発では、生成モデルを使用してゲームアセットを作成し、LLMを使用して対話を実現しています。

ARC SDKを使用すると、開発者は人間のようなAIエージェントを作成し、それをゲームのニーズに合わせてスケーリングすることができます。このSDKは重労働を簡素化します。ゲームスタジオは、機械学習の複雑さに対処せずにAIを導入することができます。

統合後、AI モデルのデプロイに必要なコードはわずか 1 行で、ARC はバックエンドでインフラストラクチャ、データ処理、トレーニング、デプロイを処理します。

ARCはゲームスタジオと協力して、彼らを支援する協力的なアプローチを取ります:

1. 生のゲームプレイデータをキャプチャして、AIトレーニングのための意味のあるデータセットに変換します。
2. ゲームメカニック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。
3. Map AI model outputs to in-game actions, ensuring smooth functionality—for example, linking an AI’s “punch right” output to a specific game control.

AIの動作方法

ARCは、ゲームの相互作用に合わせて調整された4種類のモデルを使用しています:

1. 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特徴を持つ連続環境に最適です。
2. 表形エージェント：有限で離散的なシナリオのあるゲームに最適です。
3. 階層的＆畳み込みニューラルネットワークは開発中です。

ARCのAIモデルに関連する2つの相互作用するスペースがあります:

状態空間は、エージェントがゲームの任意の瞬間について知っている情報を定義します。フィードフォワードネットワークの場合、これは入力特徴（プレイヤーの速度や位置など）の組み合わせです。表形式のエージェントの場合、ゲームでエージェントが遭遇するかもしれない離散的なシナリオです。

アクションスペースは、エージェントがゲームで行うことができることを説明します。離散入力（例：ボタンを押す）から連続制御（例：ジョイスティックの動き）まで。これはゲーム入力にマッピングされます。

ステートスペースは、ARCのAIモデルに入力を提供し、それを処理して出力を生成します。これらの出力は、アクションスペースを介し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協力して、最も重要な機能を特定し、状態空間を適切に設計しています。また、異なるモデルの構成やサイズをテストし、知能と速度のバランスを取り、スムーズで魅力的なゲームプレイを実現しています。

チームによると、Web3スタジオの間でプレーヤーリクイディティサービスへの需要が特に高いとのことです。スタジオはプレーヤーリクイディティの向上のために支払いを行い、その収益の大部分はNRNトークンの買い戻しに再投資されます。

プレイヤーにAIゲームプレイをもたらす：トレーナープラットフォーム

また、ARC SDK を使用すると、スタジオはゲームのトレーナー プラットフォームにアクセスでき、プレイヤーはエージェントをトレーニングして送信できます。

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 データをキャプチャし、空の AI モデルをトレーニングできます。これらのモデルは時間の経過とともに進化し、新しいゲームプレイデータを取り入れながら以前の知識を保持しているため、更新のたびにゼロから始める必要がなくなります。

これにより、興奮する可能性が広がります：プレーヤーは独自にトレーニングされたAIエージェントをマーケットプレイスで販売することができ、ゲーム内経済の新たなレイヤーが生まれます。AIアリーナでは、熟練したトレーナーがギルドを形成し、他のスタジオにトレーニングの専門知識を提供することができます。

エージェント機能を完全に統合したスタジオ向けに、パラレルプレイのコンセプトも実現します。24時間365日利用可能なAIエージェントは、複数のマッチ、トーナメント、またはゲームインスタンスに同時に参加することができます。これにより、プレーヤーの流動性の問題が解決し、エンゲージメントと収益の創出の新たな可能性が開かれます。

しかし...それだけではありません...

#3 ARC RL:1対1から多対1へ

AIアリーナとARCトレーナープラットフォームは、個人のAIモデルをトレーニングするシングルプレイヤーモードのように感じられる場合、ARC RLはマルチプレイヤーモードに似ています。

Picture this: an entire gaming DAO pooling its gameplay data to train a shared AI model that everyone co-owns and benefits from. These “master agents” represent the combined intelligence of all the players, transforming esports by introducing competition fueled by collective effort and strategic collaboration.

ARC RLは、強化学習(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。

強化学習は、最適な行動に対してエージェントに報酬を与えることで機能します。ゲームでは特に効果的であり、ダメージの量、獲得したゴールド、勝利などの報酬関数が明確かつ客観的です。

これには前例があります:

AlphaGoby DeepMindは、数百万回の自己生成された対戦を行い、各反復で戦略を磨きながら、Goでプロの人間プレーヤーに勝利しました。

以前は気づいていなかったが、chatGPTが作成される前からOpenAIはゲーム界で既によく知られていた。

OpenAI ファイブ2019年の世界チャンピオンを破り、Dota 2のトップ人間プレイヤーを支配するためにRLを使用しました。それは加速されたシミュレーションと大量の計算リソースを通じてチームワークと高度な戦略を習得しました。

OpenAI Fiveは、1日に250年に相当する数百万のゲームを実行して訓練されました。これは、256台のGPUと128,000個のCPUコアを備えた強力なセットアップで行われました。グラフィックスのレンダリングをスキップすることで、学習を劇的に加速させました。

最初は、AIは目的もなくさまようなどの不安定な振る舞いを見せましたが、すぐに改善されました。レーンのクリープをファーミングしたり、リソースを奪ったりといった基本的な戦略をマスターし、最終的には伏せ撃ちや連携したタワープッシュといった複雑な戦術に進化しました。

RLの鍵となるアイデアは、AIエージェントが直接何をすべきかを教えられるのではなく、経験を通じて成功する方法を学ぶことです。

ARC RLは、オフライン強化学習を用いることで差別化を図っています。エージェントは、自分自身の試行錯誤から学習するのではなく、他者の経験から学習します。これは、生徒が自転車に乗っている他の人のビデオを見て、彼らの成功と失敗を観察し、その知識を使って転倒を避け、より速く上達するようなものです。

このアプローチは、追加の要素を提供します。モデルの共同トレーニングと共同所有。これにより、強力なAIエージェントへのアクセスが民主化されるだけでなく、ゲーマー、ギルド、開発者のインセンティブも一致します。

「スーパーインテリジェント」ゲームエージェントの構築には2つの重要な役割があります:

1. スポンサー：ギルドのようなリーダーは、重要なNRNトークンをステークしてRLエージェントを立ち上げ、管理する。スポンサーは任意のエンティティになり得ますが、おそらくゲームギルド、DAO、web3コミュニティ、そしてルナのような人気のあるオンチェーンパーソナリティエージェントのようなものになるでしょう。
2. プレイヤー：NRNトークンの小額をステークし、エージェントのトレーニングにゲームプレイデータを貢献する個人。

スポンサーは、チームのプレーヤーを調整し、ゲートベースの競技において彼らのAIエージェントに競争上の優位性をもたらす高品質のトレーニングデータを提供します。

報酬はスーパーエージェントの競技成績に基づいて分配されます。報酬の70％はプレイヤーに、10％はスポンサーに、残りの20％はNRNトレジャリーに保管されます。この構造は、関係者全員のインセンティブを一致させるものです。

データコントリビューション

ゲームプレイデータの提供にプレイヤーをワクワクさせるにはどうすればよいでしょうか?簡単ではありません。

ARCはゲームプレイデータの貢献を簡単で報酬があります。プレイヤーは専門知識が必要ありません—ゲームをプレイするだけです。セッション後（例：マリオカートなど）特定のエージェントを訓練するためにデータを提出するよう促されます。ダッシュボードで貢献とサポートされるエージェントを追跡します。

ARCの帰属アルゴリズムにより、貢献を評価し、高品質で影響力のあるデータを報酬として提供します。

興味深いことに、あなたのデータはあなたが下手なプレイヤーであっても役立つことがあります（私のような人）。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、熟練したゲームプレイは最適な戦略を教えます。繰り返しの農場などの冗長なデータはフィルタリングされ、品質を保つために除外されます。

ARC RLは、人間の能力を超えるエージェントの共同所有を中心とした、低摩擦の大衆市場向け製品として設計されています。

市場規模

ARCのテクノロジープラットフォームは多様であり、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、トレーディングカードゲーム、RPGなど、複数のジャンルで運営するために設計されています。プレイヤーの関与を保つ必要があるゲームに最適です。

ARCの製品は2つの天然市場をターゲットにしています:

ARCは主に大手の確立された開発者ではなく、インディーズの開発者やスタジオに焦点を当てています。これらの小さなスタジオは、限られたブランディングや配布リソースのために早期にプレイヤーを集めるのが難しいことが多いです。

ARCのAIエージェントは、最初から活気に満ちたゲーム内環境を作り出すことでこの問題を解決し、ゲームの初期段階でもダイナミックなゲームプレイを保証します。

ビデオゲームの洞察

多くの人にとっては驚かれるかもしれませんが、インディーゲームセクターはゲーム市場で重要な力です:

• 99%のSteamでリリースされたゲームはインディータイトルです(源)
• インディーゲームは、2024年にSteamの総収益の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ゲームは新しいスタジオによって開発されており、ウォレットのオンボーディング、暗号資産への懐疑的な見方、高い顧客獲得コストなど、独自の課題にも直面しています。これらのゲームは、プレイヤーの流動性の問題に悩まされることが多く、AI主導のエージェントが試合のギャップを埋め、ゲームプレイを魅力的に保つことができます。

Web3ゲームは最近、魅力的な体験の欠如により苦境に立たされていましたが、復活の兆しが現れています。

例えば、最初のAAA Web3ゲームの1つである「Off the Grid」は、早期に達成されました主流の成功最近、ARCは9百万のウォレットが作成され、初月に1億のトランザクションが行われました。これはセクター全体の成功に道を開き、ARCがこの復活を支援する機会を創出します。

ARCチーム

ArenaX Labsの創業チームは、機械学習と投資管理の豊富な専門知識を持っています。

ブランドン・ダ・シルバ, CEO と CTO は以前、強化学習、ベイジアン深層学習、モデルの適応性に特化したカナダの投資会社で ML 研究を率いていました。彼はリスクパリティとマルチアセットポートフォリオ管理を中心とした10億ドルの量的取引戦略の開発を主導しました。

ウェイ・シエ, COO、同社で70億ドルの流動戦略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焦点を当てたイノベーション投資プログラムの議長を務めました。

ArenaXラボは、Paradigmをリードし、Framework Venturesの参加による2021年のシードラウンドで500万ドルを調達しました。フォローオンラウンド2024年1月に$6Mを調達、Frameworkが主導し、SevenX Ventures、FunPlus / Xterio、Moore Strategic Venturesが参加しています。

NRNトークンエコノミクス-健康な改革

ARC/AIアリーナは、ライブトークンNRNを持っています。まず、今日の状況を確認しましょう。

供給側と需要側のダイナミクスを調査することで、これがどこに向かっているのかより明確なイメージが得られます。

供給側

NRNの総供給量は1Bで、そのうち~409M(40.9%)が現在流通しています。

執筆時点では、トークン価格は$0.072であり、市場時価総額は$29M、完全希釈時の評価額は$71Mを示しています。

NRNは2024年6月24日に開始され、40.9%の流通供給はから来ています

• コミュニティエアドロップ（総量の8％）
• 財団の財源（総額の10.9%中2.9%がロック解除され、36か月間リニアに解除）
• コミュニティ エコシステムの報酬 (30%)

流通供給のほとんど（40.9%のうち30%）は、プロジェクトがステーキングのインセンティブ、ゲーム内リワード、エコシステムの成長イニシアティブ、コミュニティ主導のプログラムのために管理し戦略的に割り当てるコミュニティエコシステム報酬で構成されています。

アンロックのスケジュールは安心感があり、当面は大きなイベントはありません。

• 次のアンロックは、2024年12月に開始され、12か月にわたって直線的にアンロックされる財団のOTCセール(1.1%)です。これは毎月のインフレ率に~0.09%しか上乗せされず、大きな懸念を引き起こす可能性は低いでしょう。
• 投資家および貢献者の割り当て（総供給量の50％）は2025年6月までロックされず、それでも24ヶ月間線形にリリースされます。

今のところ、売り圧力は、主にエコシステムの報酬に起因して、かなり管理しやすい状態が続くと予想されます。鍵となるのは、これらの資金を戦略的に展開し、プロトコルの成長を促進するチームの能力に対する信頼です。

需要側

NRN v1 — プレイヤーベースの経済

最初、NRNはAI Arenaゲーム経済に独占的に結びついた戦略的な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を賭け、勝てばプールから報酬を獲得し、負けると賭け金の一部を失います。これにより、「スキン・イン・ザ・ゲーム」のダイナミクスが生まれ、熟練したプレーヤーに金銭的インセンティブを与える競争力のあるスポーツに変わります。

報酬はELOベースのシステムを使用して分配され、スキルに基づいてバランスの取れた支払いを保証します。その他の収益源には、ゲーム内アイテムの購入、コスメティックのアップグレード、トーナメント参加料などがあります。

この初期トークンモデルは、ゲームの成功と新しいプレーヤーの着実な流入に完全に依存しており、彼らがNRNとNFTを購入して参加することを望むプレーヤーが増えることを前提としています。

これがなぜ私たちがそんなに興奮しているのかを考えさせられる

NRN v2 — プレイヤー＆プラットフォームベースのエコノミー

NRNの改良されたv2トケノミクスは、トークンの有用性をAI Arenaを超えてより広範なARCプラットフォームに拡大することで、強力な新しい需要促進要因を導入します。この進化により、NRNはゲーム固有のトークンからプラットフォームトークンに変わります。私の意見では、これは非常にポジティブなことです。

NRNの新たな需要ドライバーは3つあります:

1. ARCインテグレーションからの収益。ARCを統合するゲームスタジオは、統合手数料およびゲームのパフォーマンスに関連する継続的なロイヤリティによって、財務省に収益をもたらします。財務省の資金は、NRNの買い戻し、エコシステムの成長、およびTrainerプラットフォーム上のプレイヤーへのインセンティブに活用することができます。
2. Trainer Marketplaceの手数料。NRNは、プレイヤーがAIモデルやゲームプレイデータを取引できるTrainer Marketplaceでの手数料から価値を獲得します。
3. ARC RLに参加するためのステーキング:ARC RLに参加するには、スポンサーとプレイヤーの両方がNRNをステーキングする必要があります。ARC RLに飛び込むプレイヤーが増えるにつれて、NRNの需要もそれに応じて拡大しています。

特に興味深いのは、ゲームスタジオからの収益の含まれることです。これにより、純粋なB2CモデルからハイブリッドなB2CおよびB2Bモデルへの転換が実現し、NRN経済への一貫した外部資本流入が生まれます。ARCのより広範な対象市場により、この収益ストリームはAI Arena単体で生成されるものを上回るでしょう。

トレーナーマーケットの手数料は、有望ではありますが、生態系が十分なゲーム、トレーナー、プレイヤーを持つことに依存しており、活発な取引活動を維持するためにはそれが必要です。これは長期的なプレイです。

近い将来、ARC RLのステーキングはおそらく最も直接的で反射的な需要を生み出す要因でしょう。充実した初期報酬プールと新製品のローンチの興奮が早期の採用を促し、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。これにより需要と成長のフィードバックループが生まれます。ただし、逆も可能です。ARC RLがユーザーの関与を維持するのに苦労した場合、需要は同様にすぐに薄れるかもしれません。

ネットワーク効果の可能性は計り知れず、より多くのゲーム→より多くのプレイヤー→より多くのゲームがさらに多くのプレイヤー→参加します。この好循環により、NRNはCrypto AIゲームエコシステムの中心的なトークンとして位置付けられる可能性があります。

ゲームAIモデルの母

エンドゲームは何ですか？ ARCの強みは、ゲームのジャンルを超えて一般化する能力にあります。経過時間とともに、これにより彼らはゲームプレイに特化したデータの独自の貯蔵庫を集約することができます。 ARCがさらに多くのゲームと統合されるにつれて、このデータをエコシステムに戻して成長と改善の好循環を生み出すことができます。

この横断的なゲームデータセットがクリティカルマスに達すると、非常に貴重なリソースになります。これを活用して、ゲーム開発用の汎用化可能な AI モデルをトレーニングし、大規模なゲームの設計、テスト、最適化のための新しい可能性を解き放つことを想像してみてください。

まだ初期段階ですが、データが新しい石油であるAI時代において、その可能性は無限大です。

私たちの思考

1. NRNはプラットフォームプレイに進化します-トークンの再評価

ARCとARC RLの発売により、このプロジェクトは単なる単一タイトルのゲームスタジオではなくなり、プラットフォームおよびAIプレイとしての位置付けとなりました。この変化により、これまでAI Arenaの成功に限定されていたNRNトークンの再評価が期待されます。ARC RLを通じた新しいトークンシンクの導入は、ゲームスタジオとトレーナーの取引手数料との収益分配契約からの外部需要と組み合わせて、NRNのユーティリティと価値をより幅広く多様な基盤を築き上げます。

1. パートナーのゲームスタジオと緊密に結びついた成功

ARCのビジネスモデルは、統合するスタジオに成功が結び付いており、収益はトークン割り当て（Web3ゲームの場合）とゲームからのロイヤルティベースの支払いに基づいています。統合するゲームに注意を払う価値があります。

もしARC対応ゲームが大成功を収めた場合、その結果の価値はNRN保有者に還元されます。逆に、パートナーゲームが苦戦する場合、価値の流れは制限されます。この仕組みにより、ARCとゲームスタジオのインセンティブが自然に一致します。

1. Web3ゲームとのさらなる統合を期待しています

ARCプラットフォームは、インセンティブのある競争的なゲームプレイが既存のトークンベースの経済と完全に一致するWeb3ゲームに自然に適合しています。

ARCを統合することで、Web3ゲームはすぐに「AIエージェント」の物語にアクセスできます。ARC RLはコミュニティを結集させ、共通の目標に向かって彼らを動機付けます。また、プレイヤーにとってプレイ・トー・エアドロップ・キャンペーンをより魅力的にする革新的なメカニクスの新たな機会を提供します。AIとトークンインセンティブを融合することで、ARCは従来のゲームでは再現できない、深みと興奮の層を追加します。

1. AIのゲームプレイには学習曲線があります

AIのゲームプレイは初心者にとっては急な学習曲線を持ち、摩擦を生むことがあります。AIアリーナで自分のプレイヤーを適切にトレーニングする方法を理解するのに1時間かかりました。

ただし、ARC RLでのプレイヤーの体験は低摩擦です。AIのトレーニングはバックエンドで処理されるため、プレイヤーはゲームをプレイし、データを提出するだけです。もう1つの疑問は、他のプレイヤーと競うことについてです。相手がAIであることを知ってプレイヤーはどう感じるでしょうか。それは彼らにとって重要でしょうか？体験を向上させるのか、それとも損なうのか？それは時間が経てばわかることです。

明るい未来

AIは、ゲーム世界で新しい画期的な体験を可能にすることが予想されています。

ようなチームパラレルコロニーそして仮想通貨自律型AIエージェントで限界に挑戦していますが、ARCは人間の行動クローニングに特化することで独自のアプローチを提供し、持続不能なトークノミクスなしでプレーヤーの流動性課題を解決しようとしています。

ゲームから本格的な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。これにより、ゲームスタジオとのより大きな機会が開かれるだけでなく、AIがゲームとどのように統合されるかの再構築も想像されます。

刷新されたトークノミクスと強力なネットワーク効果の可能性により、ARCはまだ始まったばかりのようです。

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