AI Arenaは、ArenaX Labsによって開発されたPvP格闘ゲームで、プレイヤーはAI学習を通じてキャラクターを継続的に進化させます。戦闘モードはスーパースマッシュブラザーズに似ています。

このゲームは、プレイヤーの戦略をAIの能力に変換するための模倣学習技術を使用し、戦士たちを進化させることができます。AIアリーナはArbitrumメインネット上で動作します。NFTを保有するプレイヤーは競技に参加し、ネイティブトークン$NRNを獲得し、AI技術の開発に貢献することができます。

ソース：lore.xyz

開発の歴史：起源と主要人物

ArenaX Labsは、人工知能（AI）に特化したスタジオであり、AI Arenaの開発に取り組んでおり、合計1100万ドルの資金調達を行いました。同社は2018年にブランドン・ダ・シルバ、ディラン・ペレイラ、シエ・ウェイによって設立され、当初はインディーゲームの開発に焦点を当てていました。2020年、チームはAI技術とNFTの組み合わせの潜在能力を発見し、AI Arenaを立ち上げました。2021年には500万ドルのシードラウンドを完了し、2024年の新たな資金調達ラウンドでさらに600万ドルを調達しました。投資家には、パラダイム、フレームワーク・ベンチャーズ、セブンX・ベンチャーズなどが含まれています。

CEOブランドン・ダ・シルバは以前、カナダ最大の年金基金であるOPTrustで5年間働いており、そこで機械学習を投資分析に統合しました。彼はTwitterでAI Arenaを創設した際の本来の意図を共有しました：AI産業への参入障壁を下げ、AI愛好家が教育上の制約を克服できるようにすること。AIモデルを表すNFTを使用し、テックワーカーが自分自身の収入をコントロールできるようにすること。そして、ユーザーがより魅力的な方法でAIを学び、熱意を持つきっかけを作ること。

ゲーム紹介

コアゲームプレイ
AI Arenaのゲームプレイは、NFT駆動の競技に焦点を当てています。プレイヤーはAIウォーリアをトレーニングし、戦闘に参加して報酬を獲得することができます。NFTは次の方法で入手することができます:

プライマリマーケット：競技に参加して無料でプレイ可能なAIウォリアーNFTを獲得しましょう。

セカンダリマーケット：マーケットプレイスから直接NFTを購入する。

NFTを取得した後、プレイヤーはAIウォリアーを訓練し、他のAIウォリアーとアリーナで競い合い、グローバルリーダーボードを上昇させる必要があります。ランク付けされたチームやAI NFTコンテストに参加することで、プレイヤーはNFTまたはネイティブトークン$NRNを報酬として獲得することができます。

競争メカニズム

競争サイクルは「ラウンド」と呼ばれ、各ラウンドは1週間続きます。

各ラウンドの終わりに、プレイヤーのランキングに基づいてNFTと$NRNの報酬が配布されます。

AIアリーナ NFT

AIアリーナNFT：AI駆動型のユニークなデジタルアセット

AIアリーナのNFTは、機械学習モデル（ニューラルネットワーク）によって生成され、ユニークな視覚的および機能的デザインが特徴です。これらのNFTはゲームにおいて重要な役割を果たしています。

各AIアリーナNFTには、以下の3つのコンポーネントが含まれています:

1. スキン：NFTの視覚的なレイヤーで、キャラクターに独特のビジュアルスタイルを与えます。

2. フレーム：キャラクターのロボット構造で、その戦闘力と弱点を決定します。

3. コア：キャラクターのパワーソースであり、戦闘行動と戦略を駆動するAIアルゴリズムを含んでいます。

ソース：オープンシー

NFTのカテゴリー

1.AIアリーナNFTは、主に2つのカテゴリに分けられます:

（1）AR-X（アリーナX）ロボット：

「チャンピオン」として知られるこれらの主要な戦闘キャラクターは、固有の属性、能力、およびアルゴリズムを持ち、アリーナでの重要な資産となっています。 AR-Xロボットは、フレーム構成に基づいて3つのカテゴリに分類されています。

ライトストライカー：素早く、敏捷な攻撃が特徴です。

ミドルウェイトスクレイパー：攻撃と防御の両方が可能なバランスの取れたキャラクターです。

ヘビー級ディスラプター: 強力な防御、相手のリズムを乱すのに適しています。

(2) デンドロイド:

他のプロジェクトからの外部NFTをAIアリーナに統合することを可能にする専門のNFT、これによりゲームプレイとエコシステムの可能性が拡大します。

2. NFT BOOSTプログラムとNRNエアドロップ：

AI ArenaはBOOST報酬プログラムを開始し、以下の特典をプレイヤーに提供しています:

(1) ミントパス：
高額なNFTは、保有者に早期アクセスや特別イベントへの参加などの独占的な特典を与えます。

(2) NRNエアドロップ：
Miner Passの保有者は、ネイティブトークン$NRNのエアドロップ割り当てを受け取ります。このプログラムは、早期利用者を奨励し、AI Arenaエコシステムの長期的な開発をサポートするために設計されています。

ソース：lore.xyz

3. マージングプール

マージングプールは、NFTのインフレーションを制御しながら、プレーヤーがより強力なNFTを獲得するのを支援するために設計されています。ランク付けされたマッチでステークされたNFTが競争することを許すことにより、システムはそれらを適応性関数に基づいてスコアリングし、フュージョンの確率を決定します。スコアが高いほど、マージングの選択される可能性が高くなります。

マージを通じて生成された新しいNFTは、元のNFTのスキルを受け継ぎます。トレーニングを経て、初期のエアドロップされた未訓練のNFTとは異なり、彼らはより高い経済的価値を持ちます。さらに、マージプロセスは古いNFTを破壊し、インフレーションの効果的な制御を確保します。世代が進むにつれて、NFTは遺伝的アルゴリズムを通じて継続的に進化し、より強くなります。

ソース：documentation.arcagents.ai

インフラストラクチャ：ARCエージェント

ARCは、ゲームに特化したAIインフラストラクチャソリューションです。

ソース：documentation.arcagents.ai

市場の需要: ゲーム成功の鍵の一つは、プレイヤーの流動性の問題を解決することです

プレーヤーの流動性は、マルチプレイヤーゲームの中核となる生命線であり、長期的な成功のための重要な基盤です。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：プレイヤーの不足により、マッチメイキングの遅延、非アクティブなコミュニティ、そしてプレイヤーの離脱が起こります。大手企業のマーケティング予算やIPのサポートがないため、これらのゲームはしばしばユーザーの不足により徐々に消えていきます。

この窮地を避けるために、開発者は最初からプレーヤーの流動性を優先する必要があります。同時に、スキルマッチングメカニズムは公平な競争と魅力を確保するために、プレーヤーベースにより高い要求を課す。

1. ARC：AI駆動型ゲーム流動性ソリューション

ArenaX Labsによって開発されたARCは、AIを通じてプレーヤーの流動性の問題に対処することを目指しています。

従来のゲームAIの制限

従来のAIボットは、経験豊富なプレイヤーにとっては挑戦を提供するのが難しいことがよくあります。パターンが理解されると、これらのボットは簡単に打ち負かされ、長期的な魅力を欠いてしまいます。

ARCのイノベーション

AI対戦相手: ARCのAIプレイヤーのスキルは人間のエキスパートに匹敵すると期待されており、マッチメイキングを待つことなくいつでもバトルができます。

パーソナライズされたトレーニング：プレーヤーはAIを自分のプレースタイルに似せるようにトレーニングし、AIのパフォーマンスに基づいて報酬を獲得することができます。

これにより、プレイヤーの参加が向上するだけでなく、ゲーム会社がプレイヤーの体験を向上させ、流動性を向上させ、定着率を高めるのにも役立ち、競争の激しい市場で目立つことができます。

ソース：documentation.arcagents.ai

2. ARC B2B:

どんなゲームにも簡単に統合できるAI駆動のゲームSDK

(1) プレーヤーリクイディティサービス：ゲームアクティビティを確保し、継続的なプレーヤー間体験を提供します。

(2) 簡単に統合できるAIゲームプレイ：ARC SDKを使用することで、開発者は技術的なバックグラウンドを必要とせずにAIプレイヤーを簡単に展開することができ、知的な戦闘を実現します。

テクニカルコア:

ヒューマン・ビヘイビア・クローニング：AIモデルをトレーニングして、プレイヤーのゲームの振る舞いを模倣することによって、生成的AIとは異なるアセットや対話を作成するAIモデルを訓練することです。

簡単な機械学習プロセス：ARC SDKは複雑さを取り除き、開発者が技術的な詳細に立ち入ることなくAIプレイヤーを迅速に統合できるようにします。

ワークフロー：

1. 生のゲームデータをキャプチャし、AIトレーニングセットに変換する。

2. ゲームメカニクスとの調整と AI の動作を最適化するための主要変数と決定ポイントを特定します。

3. Map AIの出力をゲーム内のアクションにマッピングし、シームレスな操作を保証します。

簡単な展開：1行のコードでAIモデルを統合し、ARCがインフラストラクチャ、データ、およびバックエンド展開を処理します。SDKには、プレイヤーがAIエージェントをトレーニングおよび提出できるトレーニングプラットフォームも提供されており、すべての更新でゼロから始めることを避けることができます。

新しい機会：プレーヤーは訓練されたAIエージェントをマーケットで売ることができ、新たなゲーム内経済を生み出すことができます。熟練したトレーナーはギルドを結成し、他のスタジオにトレーニング体験を提供することができます。エージェントを完全に統合したスタジオでは、AIエージェントが24時間競技に参加し、プレイヤーの流動性を高め、収益の機会を生み出すことができます。

3. ARC 強化学習（RL）

ARC Reinforcement Learning（RL）は、クラウドソーシングされたゲームデータを活用してAIエージェントを訓練し、AI対AIのeスポーツ大会を推進し、コミュニティ主導の競争エコシステムを構築しています。プレイヤーはデータを提供してRLエージェントを訓練し、経済的な報酬を受け取り、ゲーム体験を向上させ、収益成長を推進します。AI戦闘トーナメントを通じて、ARC RLはスキル、戦略、チームワークを組み合わせたeスポーツを革新し、プレイヤーにハイリスクでハイリターンの競争体験を提供しています。

ソース：documentation.arcagents.ai

ARC RLエージェントのトレーニングには、スポンサーとプレイヤーの2つの主要なグループが関与しています。

スポンサーは、$NRN トークンを大量にステーキングしてRL エージェントを作成し、エージェントの競技や活動から10% の利益報酬を得ます。

プレイヤーは$NRNをステーキングしてデータカプセルを作成し、ゲームデータを提出してRLエージェントを訓練します。データの品質が報酬を決定します。プレイヤーは基本的な報酬を得るためにパッシブステーキングを選択するか、追加の報酬を得るためにデータを積極的に貢献することができます。各データカプセルは特定のアクティビティにリンクされており、破壊メカニズムを通じて報酬として引き換えることができます。

報酬の分配は次のとおりです: プレーヤーに70%、スポンサーに10%、$NRNコミュニティ・トレジャリーに20%、ステーカーに10%。この報酬構造は生態系の持続的な成長を促進し、すべての関係者の参加を奨励します。

ソース：documentation.arcagents.ai

4. フューチャーマーケット

ARCの技術プラットフォームは、射撃、格闘、レースなどさまざまなゲームに適しており、プレイヤーの関与を高めるために特別に設計されています。独立開発者とWeb3ゲームの2つの主要な市場をターゲットにしています。(1) 小規模スタジオ向けに、ARCはプレイヤーの魅力問題を解決し、早期のゲーム活動を確保するためのAIエージェントを提供します。(2) Web3ゲームでは、ARCはAIエージェントによるプレイヤーの流動性ギャップを埋めることで、ゲームの魅力を高めます。Web3ゲームの復活により、ARCは産業発展に新たな機会をもたらします。

インフラストラクチャ：SAIプラットフォーム

SAI: ゲーム化されたAI研究と人材プラットフォーム
SAIは、トップクラスのグローバルAI人材を引き付けることに特化した競争力のある研究プラットフォームです。従来の方法とは異なり、SAIは魅力的なゲームとして現実世界の問題を設計し、機械学習コンペの形式を再定義しています。これにより、SAIは問題解決をより楽しく魅力的にし、様々なチャレンジに取り組む準備ができた多様なコミュニティを育成しています。

AI Arenaのようなゲームを使用することで、SAIは学習の障壁を取り払い、AI研究をよりアクセスしやすくし、機械学習の初心者を実験や学習に参加させることを目指しています。

NRN トークンエコノミクス

Neuron（NRN）：AIアリーナのコアユーティリティトークン

Neuron（NRN）は、AI Arenaゲームエコシステムのネイティブトークンであり、プレイヤーに多様な戦略的な利用法とインセンティブメカニズムを提供することで、ゲーム経済において中心的な役割を果たしています。

ソース:aiarena.io

NRNの主な機能

NRNは、ゲーム内購入、報酬メカニズム、ステーキングシステムなど、AI Arenaで中心的な役割を果たし、プレイヤーに豊かな体験とインセンティブを提供しています。プレイヤーはNRNを使用してアイテムを購入したり、装備をアップグレードしたり、NFTを取得したりして、競争力を高め、パーソナライズされた体験を生み出すことができます。さらに、プレイヤーはコミュニティの成果、ゲームの勝利、環境への貢献を通じてNRNの報酬を獲得でき、積極的な参加のモチベーションをさらに高めることができます。

ステーキングメカニズムでは、NRNはランキングチームのステーキング、AIトレーニングの結果とパフォーマンスによる報酬の獲得、およびプールのステーキングを組み合わせてより希少なNFTを生成するなど、さまざまなゲームプレイオプションを提供しています。NRNの導入により、プレーヤーとステークホルダーのインセンティブを調整し、AIアリーナの生態系の開発を推進し、プレーヤーの競争力を向上させ、成長し活発なコミュニティを育成することで、全体的なゲーム体験を最適化します。

NRNの3つの主要な需要ドライバーには、次のものが含まれます:

1. ARC統合からの収益：ARCを統合するゲームスタジオは、ゲームのパフォーマンスに関連する統合手数料とロイヤリティによって収入を得ます。これらの資金はNRNの買い戻し、エコシステムの開発、トレーニングプラットフォームのプレイヤーへの報酬に使用されます。

2. 訓練市場手数料：NRNは、プレイヤーがAIモデルやゲームデータを取引する際に取引手数料を受け取ります。市場の潜在能力はエコシステムの成長と活発な取引に依存しています。

3. ARC RLへの参加のためのステーキング：プレイヤーやスポンサーはARC RLへの参加にNRNをステークする必要があり、プレイヤーの数が増えるにつれてNRNの需要も増えるでしょう。

ソース：documentation.arcagents.ai

ネットワーク効果：ARCは、プレイヤー、AIエージェント、およびゲームスタジオの相互作用によって、自己強化型のネットワーク効果を生み出し、プラットフォームの成長を推進します。 ARCを統合するゲームスタジオは、プレイヤーの流動性を向上させ、プレイヤーはAIエージェントのトレーニングや検証によってデータを提供し、AIエージェントはゲーム体験を向上させ、流動性のギャップを埋めます。 NRNトークンは参加を奨励し、貢献を報酬します。参加者が増えるにつれて、ARCの魅力と価値はさらに高まり、強力な成長サイクルを形成します。

ソース：ゲート.io

NRNトークン配布

NRNトークンの総供給量は10億で、コミュニティエアドロップに8%が割り当てられています（P2エアドロップコンテスト用に4,000万、報酬ボックスエアドロップ用に4,000万）。残りの配布は以下の通りです：投資家向けに14%、貢献者向けに36%、コミュニティ開発向けに30%、そして財団向けに12%です。

ソース:.aiarena.io

NRNへの投資は価値がありますか？

NRNはAIとWeb3技術を組み合わせたAI Arenaゲームエコシステムの中核トークンであり、革新性と市場の魅力を提供します。ゲーム内消費、ステーキング報酬、高品質NFT取引など、多様なトークンユーティリティがトークンに内在的な価値を提供します。さらに、AIとブロックチェーンの組み合わせは急速に成長している産業であり、NRNは強力なコミュニティのサポートを受けており、将来の可能性の基盤となっています。

ただし、NRNはAI Arenaエコシステムの持続的な成長に大きく依存しており、ユーザーの成長やトークンの利用シナリオが期待に応えられない場合、トークンの価値が低下する可能性があり、規制や競争から潜在的なリスクがあります。したがって、投資家はリスク許容度を慎重に評価し、プロジェクトの進展を注意深くモニターする必要があります。ただし、NRNも激しい市場競争や高い価格の変動などの課題に直面しています。

結論

ArenaX Labsが開発したAI Arenaは、クラシックなゲームメカニクス、NFT技術、AIアルゴリズムを組み合わせた革新的なPVP格闘ゲームです。プレイヤーはAI戦士を育成し、競争させることができ、ユニークなゲームプレイモードを体験し、ネイティブトークン$NRNを通じて報酬を獲得しながら、AI技術を進化させることもできます。ゲームの中心的なハイライトは、AIによるゲームプレイとNFT経済モデルであり、異なる体験を提供し、継続的なプレイヤーの関与を促します。

ただし、激しい市場競争と暗号通貨業界の規制の不確実性は、AI Arenaにとって主要な課題となっています。AI ArenaのAI学習モデルは、積極的な学習に依存しており、プレイヤーの積極的な参加が必要です。ゲームプレイの設計はユーザーの定着を高めますが、開発チームはWeb3の独自のインセンティブメカニズムを活用して、初期段階でプレイヤーベースと市場影響力を迅速に拡大し、ゲームの長期的な成功のための堅固な基盤を築かなければなりません。