Ще у 2021 році я був гравцем Axie Infinity і керував невеликою гільдією стипендій.

І якщо ви не були поруч у ті часи, дозвольте вам сказати — вони були абсолютно дикими.

Axie Infinity була гра, яка змусила людей усвідомити, що криптовалюта і геймінг можуть стати реальністю. В основі це була проста гра в стилі Pokémon з ходовими битвами, де ви мали збирати команду з трьох Аксів (милі, жорстокі бійці), кожен з унікальними здібностями. Ви могли брати свою команду, змагатися з іншими командами і отримувати токени SLP за участь та перемогу.

Але те, що дійсно захопило негравців, це потенціал отримання прибутку від гри. У Axie було два основних механізми, які сприяли його метеоричному зростанню:

Першою була Breeding Axie. Візьміть двох Axie, розведіть їх за допомогою токенів SLP і вуаля — нового Axie з унікальним поєднанням здібностей його батьків. Рідкісні, надпотужні Axie (OP Axies, для геймерів) стали ходовим товаром, і з'явився жвавий ринок розведення.

По-друге, стипендійні програми. Підприємливі гравці з усього світу почали позичати Аксіси "стипендіатам". Це були гравці, часто з країн, що розвиваються, таких як Філіппіни або Аргентина, які не могли дозволити собі витрати в розмірі понад 1000 доларів США на володіння трьома Аксісами NFT, необхідними для гри. Стипендіати грали щодня, заробляли токени і ділилися прибутками зі своїми гільдіями, які зазвичай брали 30-50%.

На пiку свого розвитку Axie мала значний вплив на мiсцеву економiку розвиваючихся країн, особливо пiд час пандемii COVID-19. Багато гравцiв на Фiлiппiнах, де знаходилася близько 40% користувачiв Axie Infinity, могли заробляти доходи значно вищi за мiнiмальну зарплату. Гiльдii отримували чималi прибутки.

Ці програми вирішили ключову проблему для розробників ігор: ліквідність гравців. Заохочуючи гравців активно грати кілька годин на день, Axie гарантував, що кожен гравець завжди мав суперника, який чекав, що робить гру для гравця більш захоплюючою.

Але був компроміс.

Щоб вирішити проблему ліквідності гравців, Axie роздав велику кількість токенів для стимулювання участі. І ось тут речі розпочали розкручуватися. З обмеженням на SLP токен інфлював як божевільний, ціни впали, а екосистема рухнула. Коли токен втратив вартість, гравці пішли. Axie перетворився з прикладу успішної гри з можливістю заробітку в гру на настановчий приклад майже за ніч.

Але що, якщо існував спосіб вирішити проблему ліквідності гравців без нестійкої токеноміки?

Це саме те, що ARC / AI Аренапрацював над цим протягом останніх трьох років. І зараз починає плодоносити.

(Примітка: Команда за проектом Axie, Sky Mavis, з того часу перетворила гру на щось інше і залишається провідним веб-3 геймстудією сьогодні)

Ліквідність гравця = кровообіг

Ви хочете, щоб ваша гра виглядала саме так, а не як порожня кімната. Джерело: @PimDEWitte

Ліквідність гравців є життєво важливою для багатогравцевих ігор і ключем до довгострокового успіху.

Багато веб-3 та інді-ігор мають проблему «холодного старту» - занадто мало гравців для швидкого пошуку суперників або процвітаючої спільноти. У них немає маркетингових бюджетів або природної уваги до ІП, яку мають великі гейм-студії. Це призводить до довгих чекань, неспівпадаючих суперників та високої втрати гравців.

Ці ігри часто закінчуються повільною, болісною смертю. RIP.

Отже розробники ігор повинні віддавати перевагу ліквідності гравців з самого початку. Для того, щоб гра була цікавою, потрібен різний рівень активності - для шахів потрібно двох гравців, тоді як для великомасштабних битв потрібно тисячі. Матчмейкінг заснований на навичках подальше піднімає планку, вимагаючи більшого пулу гравців, щоб зберігати рівні у грі та забезпечувати захоплюючий геймплей.

Для веб-ігор Web3 ставки вищі. За даними Delphi Digital’щорічний огляд ігорВартість залучення користувача для ігор Web3 на 77% вища, ніж для традиційних мобільних ігор, тому збереження гравців є критичним.

Міцна гравецька база забезпечує справедливий підбір, живу внутрішню економіку гри (більше купівлі та продажу предметів), а також активні соціальні взаємодії, що робить гри більш приємними.

ARC - Першопочатковий геймплей, що працює на штучному інтелекті

ARC, від ArenaX Labs, відкриває майбутнє онлайн-ігор, приведених в дію штучним інтелектом.

У кількох словах, вони використовують штучний інтелект для вирішення проблеми з ліквідністю гравців, яка турбує новіші ігри.

Проблема більшості штучних інтелектів у сучасних іграх полягає в тому, що вони жахливі. Якщо ви проведете кілька годин, щоб освоїти основи, ці боти стануть неймовірно простими для перемоги. Вони призначені для допомоги новим гравцям, але не надають виклику або захоплення для досвідчених.

Уявіть штучних інтелектуальних гравців з навичками, що не поступаються найкращим людським гравцям. Уявіть гру проти них у будь-який час і в будь-якому місці, не чекаючи на знаходження співпари. Уявіть тренування вашого штучного інтелектуального гравця, щоб він копіював ваш стиль гри, був вашим власним і давав вам винагороду за його виступ.

Це виграшна ситуація як для гравців, так і для студій.

Студії гри використовують ботів штучного інтелекту, які схожі на людей, для наповнення своїх ігор, що підвищує ліквідність гравців, поліпшує користувацький досвід та збільшує збереження — ключові фактори для нових ігор, які намагаються вижити на конкурентному ринку.

Гравці отримують новий спосіб брати участь у грі, будуючи сильніший почуття власності, навчаючись і змагаючись зі своїм штучним інтелектом.

Давайте подивимося, як вони це роблять.

Продукт і архітектура

ArenaX Labs - це материнська компанія, яка розробляє набір продуктів для вирішення проблеми ліквідності гравців.

1. Існуючі: AI Arena, гра боїв штучного інтелекту
2. Нове: ARC B2B, ігровий SDK, що працює на основі штучного інтелекту, який може бути легко інтегрований в будь-яку гру
3. Нове: навчання з підкріпленням ARC (RL)

#1. AI Arena: Гра

AI Аренає бойова гра у стилі броулера, нагадує Nintendo’s Super Smash Bros. Вона має кумедних, карикатурних персонажів, які борються в арені.

Але в AI Arena кожний персонаж керується штучним інтелектом — ви не граєте як боєць, а як їхній тренер. Ваша робота полягає в тому, щоб тренувати свого бійця з використанням власної стратегії та експертизи.

Тренування вашого бійця - це схоже на підготовку студента до битви. У режимі тренування ви вмикаєте збір даних та створюєте бойові сценарії для налаштування їх рухів. Наприклад, якщо ваш боєць близько до супротивника, ви можете навчити його блокувати щитом та виконати комбінацію ударів. На відстані? Тренуйте їх запускати атаку на відстані, щоб зблизити відстань.

Ви контролюєте, які дані збираються, забезпечуючи запис тільки найкращих рухів для навчання. Після тренування ви можете вдосконалити гіперпараметри, такі як швидкість навчання та розмір пакета, для більш технічної переваги або просто використовувати початківецькі налаштування за замовчуванням. Після завершення тренування ваш AI боєць готовий до змагань.

Початок не є легким - навчання ефективної моделі потребує часу та експериментів. Мій перший боєць безперервно випадав з платформи, не будучи вдареним супротивником. Але після кількох ітерацій мені вдалося створити модель, яка могла утримувати своє місце. Це понижує, але дуже задовольняє бачити, як ваше навчання виправдовується.

AI Arena introduces additional depth through NFT-based fighters. Кожен персонаж NFT має унікальні косметичні риси та бойові характеристики, такі як елементальні ефекти, які впливають на геймплей. Це додає ще один стратегічний шар (докладніша інформація вгейм документи)

На даний момент, AI Arena доступний на головній мережі Arbitrum і доступний тільки тим, хто має AI Arena NFT, що забезпечує ексклюзивність спільноти, поки геймплей удосконалюється. Гравці можуть приєднатися до гільдій, об'єднуючи чемпіонські NFT і NRN для проведення рейтингових он-чейн битв з нагородами та множниками гільдій. Це зроблено для привернення присвячених гравців та стимулювання конкурентного середовища.

На самому долі, AI Arena - це вітринний зал для тренування штучного інтелекту ARC. Хоча це вхідна точка в їхню екосистему, справжній бачення виходить далеко за рамки цієї однієї гри.

Що приводить нас до...

#2. ARC: Інфраструктура

ARC - це спеціально розроблена інфраструктурна рішення штучного інтелекту, призначена спеціально для геймінгу.

Команда ArenaX почала з самого початку, навіть розробляючи власну ігрову інфраструктуру, оскільки існуючі рішення, такі як Unity та Unreal, не могли відповідати обсягу їх візії.

Протягом трьох років вони створили потужний технічний стек, здатний обробляти агрегацію даних, тренування моделей та перевірку моделей для імітації та підсиленого навчання. Ця інфраструктура є основою AI Arena, але її потенціал набагато більший.

Поки команда вдосконалювала свою технологію, студії третьої сторони звернулися до ARC із пропозиціями ліцензувати або використовувати платформу під своїм брендом. Розпізнавши такий попит, вони формалізували інфраструктуру ARC як продукт B2B.

Сьогодні ARC безпосередньо співпрацює з геймстудіями, щоб забезпечити ігрові враження, засновані на штучному інтелекті. Пропозиції вартості:

1. Ліквідність постійного гравця як послуга
2. Надаючи гру зі штучним інтелектом як просту інтеграцію

Ліквідність постійних гравців як послуга

ARC фокусується на клонуванні людської поведінки - навчанні спеціалізованих моделей штучного інтелекту наслідувати людські дії. Це відрізняється від домінування використання ШІ в гральній індустрії сьогодні, де використовуються генеративні моделі для створення ігрових ресурсів і LLM, щоб забезпечити діалог.

З ARC SDK розробники можуть створювати AI-агентів, подібних до людини, та масштабувати їх, щоб вони відповідали потребам їх гри. SDK спрощує важку роботу. Гейм-студії можуть використовувати AI без розбирання в деталях машинного навчання.

Після інтеграції розгортання моделі штучного інтелекту вимагає всього одного рядка коду, з ARC, яка керує інфраструктурою, обробкою даних, навчанням та розгортанням на веб-сервері.

ARC використовує спільний підхід з ігровими студіями, допомагаючи їм:

1. Збирайте необроблені дані ігрового процесу та перетворюйте їх на значущі набори даних для навчання ШІ.
2. Визначте ключові змінні геймплею та точки прийняття рішень, пов'язані з механікою гри.
3. Співставте вихідні дані моделі Map AI з діями в грі, забезпечуючи плавну функціональність, наприклад, зв'язуючи вихідні дані "пробивання праворуч" штучного інтелекту з конкретним керуванням грою.

Як працює штучний інтелект

ARC використовує чотири типи моделей, які пристосовані до взаємодії в грі:

1. Нейронні мережі прямого зв'язку: ідеально підходять для безперервних середовищ із числовими характеристиками, такими як швидкість або положення.
2. Табличні агенти: Ідеально підходять для ігор з обмеженими, дискретними сценаріями.
3. Ієрархічні та згорткові нейронні мережі знаходяться в розробці.

Існує два взаємодіючі простори, пов'язані з AI-моделлю ARC:

Простір станів визначає те, що агент знає про гру в будь-який момент. Для мереж з прямою передачею це поєднання вхідних ознак (наприклад, швидкість або положення гравця). Для табличних агентів це дискретні сценарії, з якими агент може зіткнутися в грі.

Простір дій описує, що агент може робити в грі, від дискретних вхідних сигналів (наприклад, натискання кнопок) до неперервних управлінь (наприклад, рухів джойстика). Це відображається на вхідних сигналах гри.

Простір станів надає вхідні дані для моделі штучного інтелекту ARC, яка обробляє їх і генерує виходи. Потім ці результати перетворюються в ігрові дії через простір дій.

ARC тісно співпрацює з розробниками ігор, щоб визначити найважливіші функції та розробити відповідну модель стану. Вони також тестують різні конфігурації та розміри моделей, щоб забезпечити баланс між інтелектом та швидкістю, забезпечуючи плавну та захоплюючу геймплей.

Згідно з командою, попит на їхню послугу ліквідності гравців особливо великий серед студій Web3. Студії платять за доступ до кращої ліквідності гравців, і ARC буде реінвестувати значну частку цих доходів в викуп токенів NRN.

Приведення штучного інтелекту до гравців: платформа Trainer

ARC SDK також дозволяє студіям отримати доступ до платформи Trainer для своєї гри, що дозволяє гравцям навчати та подавати агентів.

Як і в AI Arena, гравці можуть налаштовувати симуляції, збирати дані ігрового процесу та тренувати порожні моделі штучного інтелекту. Ці моделі розвиваються з часом, зберігаючи попередні знання, включаючи нові дані ігрового процесу, усуваючи необхідність починати з нуля з кожним оновленням.

Це відкриває захоплюючі можливості: гравці можуть продавати свої навчені застосунки штучного інтелекту на ринку, створюючи новий шар внутрішньоігрової економіки. У AI Arena досвідчені тренери формують гільдії, і вони можуть пропонувати свій професійний досвід іншим студіям.

Для студій, які повністю інтегрують можливості агента, концепція паралельної гри також оживає. Штучний інтелект агентів, доступних цілодобово, може брати участь в одночасно в кількох матчах, турнірах або ігрових інстанціях. Це вирішує проблеми з ліквідністю гравців і відкриває нові можливості для залучення та генерації прибутку.

Але ... це ще не все ...

#3 ARC RL: Від одного до одного до багатьох

Якщо AI Arena і ARC Trainer Platform нагадують одиночні режими, де ви тренуєте свою персональну модель AI, то ARC RL схожий на режим мультиплеєра.

Уявіть собі: ціле гральне DAO, яке об'єднує свої дані геймплею, щоб навчити спільну модель штучного інтелекту, якою користується і від якої користується кожен. Ці «головні агенти» представляють поєднаний розум усіх гравців, перетворюючи кіберспорт завдяки введенню конкуренції, яку підтримує колективний зусилля та стратегічна співпраця.

ARC RL використовує навчання з посиленням (це "RL") та дані гри, зібрані від гравців, щоб навчити цих "суперінтелектуальних" агентів.

Навчання з підсиленням працює за допомогою нагородження агентів за оптимальні дії. Воно особливо добре працює в іграх, оскільки функції нагороди є чіткими та об'єктивними, такими як завдана шкода, зароблені кошти або перемоги.

Для цього є прецеденти:

АльфаГоDeepMind переміг професійних людських гравців у гру в Го, зігравши мільйони самостійно згенерованих матчів, вдосконалюючи свої стратегії з кожною ітерацією.

Раніше я цього не усвідомлював, але OpenAI вже був добре відомий в ігрових колах задовго до створення chatGPT.

OpenAI Five використовував RL, щоб домінувати над найкращими гравцями в Dota 2, перемігши чемпіонів світу у 2019 році. Він освоїв командну роботу та передові стратегії за допомогою прискореного моделювання та величезних обчислювальних ресурсів.

OpenAI Five навчився, проводячи мільйони ігор щодня - еквівалентно 250 років симульованої гри щодня - на потужній системі з 256 графічними процесорами та 128 000 ядрами ЦП. Пропускаючи відтворення графіки, він дуже прискорив навчання.

Спочатку штучний інтелект проявляв нестабільну поведінку, як блукання без мети, але швидко покращився. Він оволодів основними стратегіями, такими як фармінг крипів в лініях та крадіжка ресурсів, врешті-решт перейшовши до складних маневрів, таких як засідки та координовані атаки на вежі.

Основна ідея в RL полягає в тому, що AI-агент навчається досягати успіху через досвід, а не отримує прямі вказівки, що робити.

ARC RL відрізняється тим, що використовує навчання з підсиленням в автономному режимі. Замість того, щоб агент навчався на власних помилках, він навчається на основі досвіду інших. Це схоже на те, як студент дивиться відео, на яких інші люди їздять на велосипеді, спостерігає за їх успіхами і невдачами, і використовує ці знання, щоб уникати падінь та стати кращим швидше.

Цей підхід надає можливість додаткового оберту: спільне навчання та співвласність моделей. Це не лише демократизує доступ до потужних штучних інтелектуальних агентів, але й узгоджує стимули для геймерів, гільдій та розробників.

У побудові «суперінтелектуального» гейм-агента існує дві ключові ролі:

1. Спонсори: лідери, схожі на гільдії, які здійснюють стейкінг значних токенів NRN, щоб запустити агента RL і керувати ним. Спонсорами можуть бути будь-які організації, але, швидше за все, це будуть ігрові гільдії, DAO, спільноти web3 і навіть популярні агенти особистості в мережі, такі як Luna.
2. Гравці: особи, які ставлять менші суми монет NRN, щоб внести свої дані геймплею для тренування агента.

Спонсори координують та керують своєю командою гравців, забезпечуючи високоякісні тренувальні дані, що дають їх AI агенту конкурентну перевагу в змаганнях на основі агентів.

Винагороди розподіляються на основі результатів суперагентів у змаганнях. 70% винагороди отримують гравці, 10% - спонсор, а решта 20% зберігається в скарбниці NRN. Ця структура спрямована на забезпечення заохочення для всіх учасників.

Внески даних

Як заохотити гравців ділитися своїми ігровими даними? Непросто.

ARC робить внесок геймплею дому простим та винагороджує. Гравцям не потрібна експертиза - просто грайте у гру. Після сесії (наприклад, Mario Kart) їх підтримують надсилати дані для навчання конкретного агента. Панель управління відстежує їхні внески та підтримує агентів.

Алгоритм атрибуції ARC забезпечує якість, оцінюючи внесок і винагороджуючи високоякісні, впливові дані.

Цікаво, ваші дані можуть бути корисними навіть якщо ви поганий гравець (як я). Погана гра допомагає агентам вивчити, що не робити, тоді як кваліфікована гра навчає оптимальним стратегіям. Зайві дані, як повторюване фармінг, фільтруються для підтримки якості.

Коротко кажучи, ARC RL розроблено як продукт масового ринку з низьким тертям, спрямований на співвласність агентів, що перевищують людські можливості.

Розмір ринку

Технологічна платформа ARC універсальна та призначена для роботи в різних жанрах, таких як стрілялки, файтинги, соціальні казино, гонки, торгові карткові ігри та РПГ. Вона створена спеціально для ігор, які потребують залучення гравців.

Є два природних ринки, на які ARC спрямовує свою продукцію:

ARC в основному зосереджується на незалежних розробниках та студіях, а не на великих, встановлених. Ці менші студії часто мають проблеми з привертання гравців на початковому етапі через обмежені ресурси брендингу та дистрибуції.

Агенти штучного інтелекту ARC вирішують цю проблему, створюючи яскраве ігрове середовище з самого початку, забезпечуючи динамічний ігровий процес навіть на початкових етапах гри.

Відеоігрові інсайти

Це може бути дивовижним для багатьох, але сектор незалежних ігор - це велика сила на ринку геймінгу:

• 99% ігор, які випускаються на Steam, є незалежними проектами (Джерело)
• У 2024 році інді-ігри принесли 48% загального доходу в Steam.

Інший цільовий ринок - Web3 Games. Більшість Web3-ігор розробляються новими студіями, які також стикаються з унікальними викликами, такими як включення гаманців, крипто-скептицизм та високі витрати на привернення клієнтів. Ці ігри часто стикаються з проблемами з ліквідністю гравців, де AI-орієнтовані агенти можуть заповнювати прогалини в матчах і зберігати захоплюючу геймплей.

Незважаючи на те, що ігри Web3 останнім часом зазнають труднощів через відсутність переконливого досвіду, з'являються ознаки відродження.

Наприклад, «Off the Grid» — одна з перших AAA Web3 ігор — досягла раннього Мейнстрімний успіхнещодавно, зареєстровано 9 мільйонів гаманців і проведено 100 мільйонів транзакцій за перший місяць. Це прокладає шлях до ширшого успіху у секторі, створюючи можливості для ARC підтримати цей розквіт.

Команда ARC

Засновницький колектив ArenaX Labs має великий досвід машинного навчання та управління інвестиціями.

Brandon Da Silva, Генеральний директор та технічний директор, раніше очолював дослідження машинного навчання в канадській інвестиційній фірмі, що спеціалізується на підсиленому навчанні, байєсівському глибокому навчанні та адаптивності моделей. Він очолив розробку стратегії квантової торгівлі на 1 мільярд доларів, спрямовану на ризикову паритетність та управління портфелем багатьох активів.

Вей СіеГоловний операційний директор керував портфелем ліквідних стратегій у тій самій фірмі вартістю 7 мільярдів доларів США та очолював програму інноваційних інвестицій, зосереджуючись на нових галузях, таких як штучний інтелект, машинне навчання та технології Web3.

ArenaX labs зібрала $5M на стартовому етапі у 2021 році, очоливши Paradigm і з участю Framework ventures. Вона зібраладоповнююча раундof $6M in January 2024, led by Framework with SevenX Ventures, FunPlus / Xterio and Moore Strategic Ventures participating.

NRN Токен-економіка — Здорове Оновлення

У ARC/AI Arena є живий токен, NRN. Давайте спочатку з'ясуємо, де ми зараз.

Дослідження динаміки з боку постачання та попиту нададе нам чітке уявлення про те, куди це може йти.

gate

Загальна пропозиція NRN становить 1B, з яких ~409 млн (40,9%) сьогодні в обігу.

На момент написання статті ціна токена становить 0,072 долара, що означає ринкову капіталізацію в 29 мільйонів доларів і повністю розведену оцінку в 71 мільйон доларів.

NRN був запущений 24 червня 2024 року, і 40,9% обігового обсягу постачається

• Роздача спільноти (8% від загальної)
• Казначейство фонду (розблоковано 2,9% із загальної кількості 10,9%, лінійне розблокування за 36 місяців)
• Винагороди екосистеми спільноти (30%)

Більша частина циркулюючої пропозиції (30% з 40,9%) складається з винагород екосистеми спільноти, якими проєкт керує та стратегічно виділяє на стимули стейкінгу, внутрішньоігрові винагороди, ініціативи щодо розвитку екосистеми та програми, керовані спільнотою.

Графік розблокування впевнює, немає жодних важливих подій у найближчий час:

• Наступні розблокування відбудуться від OTC-продажу фонду (1,1%), починаючи з грудня 2024 року і розблоковуються лінійно протягом 12 місяців. Це додає всього приблизно 0,09% до щомісячної інфляції і малоймовірно викликає значну стурбованість.
• Асигнування інвесторів і вкладників (50% від загальної пропозиції) почнуть розблоковуватися не раніше червня 2025 року, і навіть тоді вони будуть випускатися лінійно протягом 24 місяців.

Наразі очікується, що тиск на продажі залишатиметься цілком керованим, насамперед через винагороди екосистеми. Ключовим моментом буде довіра до здатності команди стратегічно використовувати ці кошти для стимулювання зростання протоколу.

Попитова сторона

NRN v1 — Економіка, заснована на гравцях

Спочатку NRN був розроблений як стратегічний ресурс, пов'язаний виключно з економікою гри AI Arena.

Гравці ставлять NRN на своїх штучні інтелект-гравців, отримуючи винагороду з пулу, якщо вони перемагають, і втрачаючи частину своєї ставки, якщо вони програють. Це створює динаміку «стейк-гейму», перетворюючи його на конкурентний вид спорту з фінансовими стимулами для вправних гравців.

Винагороди розподіляються за допомогою системи, заснованої на ELO, що гарантує збалансовані виплати, залежно від навичок. Інші джерела доходу включають покупки ігрових предметів, косметичні оновлення та вхідні внески на турніри.

Ця початкова модель токенів повністю залежить від успіху гри та постійного потоку нових гравців, які готові купувати NRN та NFT, щоб брати участь.

Це приводить нас до того, чому ми так збуджені ...

NRN v2 — Гравець & Економіка на основі платформи

Оновлена токеноміка NRN v2 вводить потужні нові драйвери попиту, розширюючи корисність токена поза AI Arena до більш широкої платформи ARC. Ця еволюція перетворює NRN з токена, специфічного для гри, на токен платформи. Це дуже позитивно, на мою думку.

3 нові фактори попиту для NRN включають:

1. Дохід від інтеграцій з ARC. Ігрові студії, які інтегрують ARC, отримуватимуть дохід для скарбниці за рахунок плати за інтеграцію та постійних роялті, прив'язаних до продуктивності гри. Кошти казначейства можуть стимулювати зворотний викуп NRN, розвивати екосистему та стимулювати гравців на платформі Trainer.
2. Гонорари Trainer Marketplace. NRN отримує вигоду від комісій на Trainer Marketplace, де гравці можуть торгувати моделями штучного інтелекту та даними ігрового процесу.
3. Стейкінг для участі в ARC RL: Як спонсори, так і гравці повинні здійснювати стейкінг NRN, щоб приєднатися до ARC RL. У міру того, як все більше гравців занурюються в ARC RL, попит на NRN відповідно зростає.

Особливо захоплюючим є включення доходу від гейм-студій. Це позначає зміну з чисто B2C моделі на гібридну B2C та B2B модель, створюючи постійний зовнішній капіталовнесок у економіку NRN. З більш широким ринком, який охоплює ARC, цей потік доходів перевищить те, що може згенерувати AI Arena самостійно.

Гонорари Trainer Marketplace, хоча і багатообіцяючі, залежать від того, чи досягне екосистема критичної маси — достатньої кількості ігор, тренерів і гравців для підтримки активної торгової активності. Це гра на довгу перспективу.

У найближчий час стейкінг для ARC RL, ймовірно, є найбільшим негайним та рефлексивним драйвером попиту. Добре фінансований початковий пул винагород та захват нового продукту можуть спровокувати ранню адопцію, підвищуючи ціни на токени та залучаючи учасників. Це створює зворотний зв'язок зростаючого попиту та зростання. Однак також можливий зворотний ефект - якщо ARC RL має проблеми з утриманням користувачів уваги, попит може зникнути так само швидко.

Потенціал мережевого ефекту є величезним: більше ігор → більше гравців → приєднуються ще більше ігор → ще більше гравців. Цей доброчесний цикл може поставити NRN в центральне положення токену в екосистемі криптовалютної ігрової інтелектуальної системи.

Мати ігрових моделей штучного інтелекту

Який кінцевий результат? Сила ARC полягає в його можливості узагальнювати поняття в різних жанрах ігор. З часом це дозволяє їм зібрати унікальний резервуар геймплей-специфічних даних. Поступово інтеграція ARC з більшою кількістю ігор дозволяє постійно повертати ці дані у свою екосистему, створюючи постійний цикл зростання та вдосконалення.

Як тільки цей крос-секційний набір ігрових даних досягне критичної маси, він стане надзвичайно цінним ресурсом. Уявіть, що ви використовуєте його для навчання узагальненої моделі штучного інтелекту для розробки ігор, відкриваючи нові можливості для проектування, тестування та оптимізації ігор у великих масштабах.

Це все ще ранні дні, але в ері ШІ, де дані - нова нафта, потенціал тут необмежений.

Наші думки

1. NRN перетворюється на платформну гру — переоцінку токенів

Із запуском ARC і ARC RL проєкт перестав бути просто ігровою студією з однією назвою — тепер він позиціонує себе як платформа та гра зі штучним інтелектом. Цей зсув має призвести до повторного рейтингу токена NRN, який раніше був обмежений успіхом AI Arena. Впровадження нових поглиначів токенів через ARC RL у поєднанні із зовнішнім попитом від угод про розподіл доходів з ігровими студіями та комісією за транзакції тренерів створює ширшу та диверсифіковану основу для корисності та цінності NRN.

1. Успіх тісно пов'язаний з геймінговими студіями-партнерами

Бізнес-модель ARC пов'язує її успіх зі студіями, з якими вона інтегрується, оскільки потоки доходів базуються на розподілі токенів (в іграх Web3) та виплатах на основі роялті від ігор. Варто уважно спостерігати за іграми, з якими він інтегрується.

Якщо гри, які підтримують ARC, досягнуть великого успіху, отримана вартість повернеться володарям NRN. Зворотно, якщо партнерські ігри мають труднощі, потоки вартості будуть обмежені. Ця структура природним чином забезпечує збіг інтересів між ARC та студіями ігор.

1. Очікується більше інтеграцій з Web3 іграми

Платформа ARC належить до Web3 ігор, де стимулююча конкурентна гра відмінно поєднується з наявними токенізованими економіками.

Інтегруючи ARC, ігри Web3 можуть негайно підключитися до наративу «Агент штучного інтелекту». ARC RL об'єднує громади та мотивує їх до досягнення спільних цілей. Це також відкриває нові можливості для інноваційних механік, наприклад, робить кампанії від гри до аірдропу більш привабливими для гравців. Об'єднуючи штучний інтелект і стимули для токенів, ARC додає шари глибини та азарту, які традиційні ігри не можуть відтворити.

1. Гра AI має криву навчання

Гра зі штучним інтелектом вимагає крутої кривої навчання, що може створювати труднощі для нових гравців. Мені знадобилася година, щоб зрозуміти, як належним чином тренувати свого гравця в AI Arena.

Однак досвід гравця в ARC RL менш тертя, оскільки навчання AI береться на себе на бекенді, поки гравці грають в ігри та надсилають свої дані. Ще одне відкрите питання - як гравці почуватимуться, змагаючись з іншими, знаючи, що їхній супротивник - це AI. Це матиме значення для них? Збагатить чи позбавить досвіду? Час покаже.

Світле майбутнє

Штучний інтелект готується розблокувати нові революційні враження в ігровому світі.

Команди, подібні до Паралельна колоніятаВіртуальністановиться піонером в галузі автономних AI-агентів, тим часом як ARC розробляє свою нішу, фокусуючись на клонуванні людської поведінки - пропонуючи інноваційний підхід до вирішення проблеми ліквідності гравця без нестабільної токеноміки.

Перехід від гри до повноцінної платформи є великим стрибком для ARC. Це не тільки відкриває більші можливості зі студіями гри, але й переосмислює те, як ШІ інтегрується зі грою.

З його оновленою токеномікою та потенціалом для потужних мережевих ефектів, ARC, схоже, тільки починається.

Застереження:

1. Цю статтю перепечатано з [ Ланцюжок думок]. Усі авторські права належать оригінальному автору [Тенг Ян]. Якщо є заперечення щодо цього повторного друку, будь ласка, зв'яжіться з Гейт Learnкоманда, і вони оперативно впораються з цим.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно тими, що належать авторові, і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Переклади статті на інші мови виконуються командою вивчення воріт. Якщо не зазначено, копіювання, поширення або плагіат перекладених статей заборонені.