著者: Teng Yan、思考の連鎖
翻訳：ゴールデンファイナンスシャオゾウ
2021年現在、私はまだAxie Infinityプレイヤーであり、小さな奨学金ギルドを運営しています。あなたがその時代を生きていないなら、言っておきますが、それはまったくワイルドなものでした。
Axie Infinity は、暗号通貨とゲームが両立できることを人々に認識させるゲームです。基本的には、プレイヤーがそれぞれユニークな能力を持つ 3 人のアクスィー (非常に獰猛な戦士) のチームを編成する、シンプルなポケモン スタイルの戦略ゲームです。自分のチームを率いて他のチームと対戦し、ゲームに参加して勝利することで SLP トークン報酬を受け取ることができます。
しかし、非ゲーマーにとって本当に興奮するのは、ゲームを通じてお金を稼ぐ可能性です。 Axie の急速な台頭は 2 つの主要なメカニズムによるものです。
1つ目は「繁殖アクシー」です。 2 つのアクシーを入手し、SLP トークンを使用してそれらを繁殖させれば、元の 2 つのアクシーのユニークな能力を組み合わせた新しいアクシーが誕生します。その結果、このような希少で強力なアクシー (ゲーマーの間では OP アクシーと呼ばれます) が人気商品となり、活発な育成市場が出現しました。
2つ目の仕組みは奨学金制度です。世界中の企業関係者がアクシーを「学者」に貸し出し始めた。これらのプレーヤーは通常、フィリピンやアルゼンチンなどの発展途上国の出身であり、3つのAxie NFTを購入するために1,000ドルを超える前払い料金を支払う余裕はありません。学者たちは毎日ゲームをプレイしてトークンを獲得し、その利益を奨学金ギルドと分配します。奨学金ギルドには通常 30 ～ 50% の取り分がかかります。
全盛期、特に新型コロナウイルス感染症のパンデミック下では、アクシーは発展途上国の地域経済に大きな影響を与えました。フィリピン (Axie Infinity ユーザーの約 40% が居住している) では、多くのプレイヤーが最低賃金をはるかに上回る収入を得ています。ギルドは巨額の利益を上げた。
これにより、ゲーム開発者にとって重要な問題であるプレイヤーのモビリティが解決されます。 Axie は、プレイヤーが 1 日に数時間を積極的にゲームをプレイするよう奨励することで、すべてのプレイヤーがそこで対戦相手を待ち構えることを保証し、プレイヤーの体験をより魅力的なものにします。
しかし、これには代償が伴います。
プレイヤーの流動性の問題を解決するために、Axie はプレイヤーの参加意欲を高めるために大量のトークンを配布します。物語はここから始まります。 SLPには上限がないため、トークンは急激に拡大し、価格は急落し、エコシステムは崩壊しました。トークンの価値が下がると、プレイヤーは離れていきます。アクスィーは、ほぼ一夜にして金儲けの最愛の人から警告の物語へと変わった。
しかし、持続不可能なトークン経済学を必要とせずにプレイヤーの流動性の問題を解決する方法があったとしたらどうでしょうか?
これはまさに、ARC/AI Arena が過去 3 年間、密かに取り組んできたことです。今、それが実を結び始めています。
1. 選手の機動性は生命線である
プレイヤーのモビリティ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」問題に悩まされています。プレイヤーが少なすぎると、すぐにマッチングしたり、活発なコミュニティを形成したりすることができません。彼らには、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 の認識がありません。これにより、待ち時間が長くなり、ペアリングできなくなり、高い解約率が発生する可能性があります。
これらのゲームは通常、ゆっくりと苦痛を伴う死につながります。
したがって、ゲーム開発者は最初からプレイヤーのモビリティを優先する必要があります。ゲームには楽しみを維持するために何らか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 マッチング メカニズムによりレベルがさらに引き上げられ、ゲームを公平で魅力的に保つためにはより多くのプレイヤーが必要になります。
Web3 ゲームの場合、リスクはさらに大きくなります。 Delphi Digital の年次ゲーム レポートによると、Web3 ゲームのユーザー獲得コストは従来のモバイル ゲームより 77% 高く、プレイヤーの維持が重要になっています。
強力なプレイヤー ベースにより、公平なマッチメイキング、活気のあるゲーム エコノミー (つまり、より多くのアイテムが売買される)、より活発な社会的交流が保証され、ゲームがより楽しくなります。
2. ARC——AI ゲームのパイオニア
ArenaX Labs によって開発された ARC は、AI オンライン ゲーム体験の未来をリードしています。つまり、彼らは AI を使用して、新しいゲームを悩ませているプレイヤーのモビリティの問題を解決します。
今日のゲームにおけるほとんどの AI ボットの問題は、それらがひどいということです。数時間かけてコツを掴めば、これらのボットは信じられないほど簡単に倒せるようになります。これらは新しいプレイヤーを支援するように設計されていますが、経験豊富なプレイヤーにとってはそれほど困難や粘り強さはありません。
人間のトップ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。試合を待つことなく、いつでもどこでも対戦できることを想像してみてください。あなたのプレイ スタイルを模倣するように AI プレーヤーをトレーニングし、それを所有し、パフォーマンスに対する報酬を獲得することを想像してみてください。
これはプレイヤーとゲーム会社の両方にとって有利です。
ゲーム会社は人間に似た AI ボットを使用して、ゲームの人気を高め、プレイヤーのモビリティを高め、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、維持率を高めます。これは、ゲームの新規参入者が熾烈な競争市場で生き残るための重要な要素です。
プレイヤーはゲームに参加するための新しい方法を獲得し、トレーニングや AI との対戦の過程でより強い帰属意識を構築します。
彼らがどのようにそれを行うかを見てみましょう。
3. 製品とアーキテクチャ
親会社の ArenaX Labs は、プレーヤーのモビリティの問題に対処するためのさまざまな製品を開発しています。
- 既存製品：AI格闘ゲーム「AI Arena」
- 新製品: ARC B2B、あらゆるゲームに簡単に統合できる AI 主導のゲーム SDK。
- 新製品: ARC 強化学習 (RL)
(1)AIアリーナ：ゲーム
AI Arena は、任天堂の『大乱闘スマッシュブラザーズ』を彷彿とさせる格闘ゲームです。さまざまな奇抜な漫画のキャラクターがアリーナで戦います。
しかし、AI アリーナでは、各キャラクターは AI によって制御されます。プレイヤーはファイターとしてではなく、コーチとしてプレイします。あなたの任務は、戦略と専門知識を活用して AI 戦士を訓練することです。
戦士を訓練することは、戦闘に備えて学生を訓練するようなものです。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動きを微調整します。たとえば、戦士が敵の近くにいる場合、盾でブロックしてからコンボするように教えることができます。遠距離からどうやって戦うの？遠隔攻撃を開始できるように訓練してください。
収集するデータを制御して、トレーニング用に最適な動きのみを確実に記録します。練習すれば、ハイパーパラメータを調整して技術的な利点をさらに高めることも、初心者向けのデフォルト設定をそのまま使用することもできます。訓練が完了すると、AI 戦士は戦闘の準備が整います。
始めることは常に困難です。効果的なモデルをトレーニングするには時間と実験が必要です。私の最初の戦士は、相手の攻撃ではなく、プラットフォームから何度か落ちました。しかし、数回繰り返した後、なんとか良好なパフォーマンスを発揮するモデルを作成することができました。トレーニングの成果が得られるのを見ると、大きな満足感が得られます。
AI アリーナでは、NFT 戦士によるさらなる深みが導入されています。各NFTキャラクターには独自の外観特性と戦闘属性があり、それがゲームプレイに影響します。これにより、戦略の層がさらに追加されます。
現在、AI Arena は Arbitrum メインネット上で実行されており、AI Arena NFT を持つユーザーのみがアクセスできるため、コミュニティの独占性を維持しながらゲームプレイが向上します。プレイヤーはギルドに参加し、チャンピオンNFTとNRNを集めてオンチェーンバトルランキングを獲得し、報酬を受け取ることができます。これは忠実なプレイヤーを惹きつけ、競争を促進するために行われます。
結局のところ、AI アリーナは ARC の AI トレーニング テクノロジーのショーケースです。これはエコシステムへの入り口ですが、実際のビジョンはゲーム自体をはるかに超えています。
(2) ARC：インフラストラクチャ
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。
Unity や Unreal などの既存のソリューションでは彼らのビジョンを満たせなかったため、ArenaX チームは独自のゲーム インフラストラクチャの開発も含めてゼロからスタートしました。
彼らは 3 年以上かけて、模倣学習と強化学習のためのデータ集約、モデル トレーニング、モデル チェックを処理できる強力なテクノロジー スタックを作成しました。このインフラストラクチャは AI Arena のバックボーンですが、その可能性はさらに大きくなります。
チームがテクノロジーの改良を続けるにつれて、サードパーティのスタジオが、プラットフォームのライセンス供与またはホワイトラベルを希望して ARC にアプローチし始めました。このニーズを認識して、彼らは ARC のインフラストラクチャを B2B 製品として形式化しました。
現在、ARC はゲーム会社と直接協力して AI ゲーム体験を提供しています。その価値提案は次のとおりです。
- サービスとしてのプレイヤーの永続的な流動性
- シンプルな統合としての AI ゲームプレイ
サービスとしてのプレイヤーの永続的な流動性
ARC は、人間の行動のクローン作成、つまり人間の行動を模倣するように特化した AI モデルをトレーニングすることに焦点を当てています。これは、生成モデルを使用してゲーム アセットを作成し、LLM を使用して対話を促進する、今日のゲームにおける AI の主な使用法とは異なります。
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、ゲームのニーズに応じて拡張できます。 SDK を使用すると、面倒な作業が簡素化されます。ゲーム会社は、複雑な機械学習を扱うことなく AI を導入できます。
統合後の AI モデルのデプロイには 1 行のコードのみが必要で、ARC はインフラストラクチャ、データ処理、トレーニング、バックエンドのデプロイを担当します。
ARC はゲーム会社と協力して、次のことを支援します。
- 生のゲームプレイ データをキャプチャし、AI トレーニング用に意味のあるデータセットに変換します。
- ゲームの仕組みに関連する主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。
- AI モデルの出力をゲーム内アクティビティにマッピングして、スムーズな機能を確保します。たとえば、AI の「右クリック」出力を特定のゲーム コントロールにリンクします。
AIはどのように機能するのでしょうか?
ARC は、ゲーム インタラクションに 4 種類のモデルを使用します。
- 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適しています。
- 表形式エージェント: 個別のシナリオが限られているゲームに特に最適です。
- 階層型および畳み込みニューラル ネットワークが開発中です。
ARC の AI モデルに関連するインタラクティブ スペースは 2 つあります。
状態空間は、エージェントがその時点でゲームについて何を知っているかを定義します。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 (プレー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、これらはエージェントがゲーム中に遭遇する可能性のある個別のシナリオです。
アクション スペースは、離散的な入力 (ボタンを押すなど) から連続的な制御 (ジョイスティックの動きなど) まで、ゲーム内でエージェントが実行できる内容を記述します。これはゲーム入力に対応します。
状態空間は ARC の AI モデルに入力を提供し、入力が処理されて出力が生成されます。これらの出力は、アクション スペースを通じてゲーム アクションに変換されます。
ARC はゲーム開発者と緊密に連携して、最も重要な機能を特定し、それに応じて状態空間を設計します。また、さまざまなモデルの構成とサイズをテストして、インテリジェンスとスピードのバランスをとり、スムーズで魅力的なゲームプレイを保証します。
同チームによると、同社のプレーヤー流動性サービスに対する需要は、Web3 企業の間で特に高いという。これらの企業はプレイヤーの流動性向上に対価を支払い、ARC はこの収益の大部分を NRN トークンの買い戻しに使用します。
AI ゲームプレイをプレイヤーにもたらす: トレーナー プラットフォーム
また、ARC SDK を使用すると、Web3 企業がゲームのトレーナー プラットフォームにアクセスできるようになり、プレーヤーがエージェントをトレーニングして提出できるようになります。
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 データを取得し、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、更新のたびに最初から開始する必要がなく、新しいゲームプレイ データを組み込みながら以前の知識を保持します。
これにより、エキサイティングな可能性が開かれます。プレイヤーは、カスタムトレーニングされた AI エージェントを市場で販売し、新しいゲーム内経済層を作成できます。 AI Arena では、熟練したトレーナーがギルドを結成し、トレーニング スキルを他の企業に提供することができます。
パラレル プレイの概念は、代理店機能を完全に統合する企業にも活かされます。 AI エージェントは 24 時間年中無休で対応しており、複数の試合やゲーム インスタンスに同時に参加できます。これにより、プレーヤーの流動性の問題が解決され、ユーザーの定着率と収益の新たな機会が生まれます。
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 Arena と ARC Trainer Platform がシングルプレイヤー モード (独自の AI モデルをトレーニングできる) だとすると、ARC RL はマルチプレイヤー モードに似ています。
これを想像してみてください。ゲーム DAO 全体がゲームプレイ データをプールして、全員が共同で所有し、恩恵を受ける共有 AI モデルをトレーニングします。これらの「マスター エージェント」は、すべてのプレーヤーの集合的な知恵を代表し、集合的な努力と戦略的協力によって推進される競争を導入することで e スポーツを変革します。
ARC RL は、強化学習 (または「RL」) とクラウドソースの人間のゲームプレイ データを使用して、これらの「超インテリジェント」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によって機能します。これは、与えられたダメージ、獲得したゴールド、勝利など、報酬関数が明確かつ客観的であるゲームで特にうまく機能します。
これには次のような前例があります。
囲碁ゲームで人間のプロ棋士に勝利した DeepMind の AlphaGo は、何百万もの自己生成ゲームでトレーニングされ、反復のたびに戦略を洗練させました。
これまで気づかなかったのですが、ChatGPT が作成されるずっと前から、OpenAI はゲーム界ではよく知られていました。
OpenAI Five は強化学習を使用して Dota 2 のトップ人間プレイヤーを打ち負かし、2019 年に世界チャンピオンを破りました。高速化されたシミュレーションと大規模なコンピューティング リソースを通じて、チームワークなどの高度な戦略を習得します。
OpenAI Five は、毎日数百万のゲームを実行します。これは、毎日 250 年分のゲームをシミュレートすることに相当し、256 個の GPU と 128,000 個の CPU を搭載しています。グラフィックスのレンダリングをスキップすることで、学習が大幅にスピードアップします。
当初、AIは目的もなく徘徊するなどの不安定な動作を示しましたが、これはすぐに改善されました。道を這う、資源を盗むなどの基本的な戦略を習得し、最終的には待ち伏せなどのより複雑な作戦に発展します。
強化学習の重要な考え方は、AI エージェントが何をすべきかを直接指示されるのではなく、経験を通じて成功する方法を学ぶということです。
ARC RL は、オフライン強化学習を使用することで差別化を図っています。 AI エージェントは、自らの試行錯誤から学ぶのではなく、他の人の経験から学びます。それは学生が他の人が自転車に乗っているビデオを見て、彼らの成功と失敗を観察し、その知識を利用して転倒を避け、より速く上達するようなものです。
このアプローチには、共同トレーニングとモデルの所有権の共有という追加の利点が提供されます。これにより、強力な AI エージェントがより利用しやすくなるだけでなく、プレイヤー、ギルド、開発者の動機がより一致するようになります。
「超インテリジェント」ゲーム エージェントの作成には 2 つの重要な役割があります。
- スポンサー: ギルドのリーダーと同様に、彼らは RL エージェントを開始および管理するために大量の NRN トークンを賭けます。スポンサーはどのような団体でも構いませんが、ゲーム ギルド、DAO、Web3 コミュニティ、または Luna のような人気のあるオンチェーン パーソナライゼーション エージェントである可能性があります。
- プレイヤー: エージェントをトレーニングするためにゲームプレイ データを提供するために少量の NRN トークンを賭ける個人。
スポンサーは、プレーヤーのチームを調整および指導して、高品質のトレーニング データを確保し、エージェント コンテストで AI エージェントに競争上の優位性を与えます。
報酬は、コンテストでのスーパー エージェントのパフォーマンスに基づいて分配されます。報酬の 70% はプレーヤーに、10% はスポンサーに、残りの 20% は NRN 財務省に寄付されます。この構造により、すべての参加者に対するインセンティブが調整されます。
データ貢献
プレイヤーに自分のゲームプレイ データを提供してもらうにはどうすればよいでしょうか?簡単ではありません。
ARC を使用すると、ゲームプレイ データの提供が簡単かつ有益になります。プレイヤーは専門的な知識を必要とせず、ただゲームをプレイするだけです。セッションの終了時に、特定のエージェントをトレーニングするためのデータを送信するように求められます。ダッシュボードは、彼らの貢献と彼らがサポートするエージェントを追跡します。
ARC のアトリビューション アルゴリズムは、貢献を評価し、高品質で影響力のあるデータに報酬を与えることで品質を保証します。
面白いのは、たとえあなたが (私のような) 下手なプレイヤーであっても、データは役に立つということです。下手なゲームプレイはエージェントが何をしてはいけないかを学ぶのに役立ちますが、熟練したゲームプレイは最適な戦略を教えることができます。品質を維持するために、冗長なデータはフィルターで除外されます。
つまり、ARC RL は、集合的に人間を超えた能力を備えたエージェントを中心とした、摩擦の少ない大衆向け製品として設計されています。
4. 市場規模
ARC のテクノロジー プラットフォームは多用途で、シューティング ゲーム、格闘ゲーム、ソーシャル カジノ、レース、カード トレーディング ゲーム、RPG など、複数の種類のゲームをサポートしています。プレイヤーの関心を維持する必要があるゲーム向けにカスタマイズされています。
ARC の製品は主に 2 つの市場をターゲットとしています。
ARC は、確立されたメーカーではなく、独立した開発者や企業に主に焦点を当てています。ブランドの影響力と流通リソースが限られているため、これらの小規模企業は初期段階でプレイヤーを引き付けるのが難しいことがよくあります。
ARC の AI エージェントは、最初から動的なゲーム環境を作成することでこの問題を解決し、ゲームの初期段階でも動的なゲームプレイを保証します。
これは多くの人にとって驚きかもしれませんが、インディー ゲーム セクターはゲーム市場において確かに大きな力を持っています。
- Steam 上のゲームの 99% はインディーズ ゲームです。
- 2024 年には、独立系ゲームが Steam の総収益の 48% を生み出しました。
もう 1 つのターゲット市場は Web3 ゲームです。ほとんどの Web3 ゲームは新興企業によって開発されていますが、ウォレットへのログイン、暗号化の疑い、高額なユーザー獲得コストなどの特有の課題にも直面しています。これらのゲームにはプレイヤーのモビリティの問題があることがよくありますが、AI エージェントがそのギャップを埋めてゲームの魅力を維持することができます。
Web3 ゲームは最近、魅力的なエクスペリエンスの不足により苦戦していましたが、回復の兆しを見せています。
たとえば、最初の AAA Web3 ゲームの 1 つである Off the Grid は、最近初期の主流の成功を収め、最初の 1 か月で 900 万のウォレットで 1 億のトランザクションが発生しました。これにより、業界での広範な成功への道が開かれ、ARC がこの復興を支援する機会が生まれました。
5.ARCチーム
ArenaX Labs の創設チームは、機械学習と投資管理に関する広範な専門知識を持っています。
CEO 兼 CTO の Brandon Da Silva は、かつてカナダの投資会社で機械学習研究を主導し、強化学習、ベイジアン深層学習、モデル適応に重点を置いていました。彼は、リスク平価と複数資産ポートフォリオ管理を中心とした 10 億ドル規模のクオンツ トレーディング戦略の開発の先駆者となりました。
最高執行責任者の Wei Xie 氏は、同社で 70 億ドルの流動性戦略ポートフォリオを管理し、AI、機械学習、Web3 テクノロジーなどの新興分野に焦点を当てた革新的な投資プロジェクトを主導しています。
ArenaX Labs は、Paradigm が主導し、Framework ベンチャーの参加を得て、2021 年にシード資金で 500 万ドルを調達しました。同社は2024年1月にSevenX Ventures、FunPlus/Xterio、Moore Strategic Venturesの主導で600万ドルの資金を調達した。
6. NRNトークンエコノミクス—健全な改革
ARC/AI Arena にはトークン - NRN があります。まずは現状を把握してみましょう。
供給側と需要側を調べることで、トレンドがどこに向かっているのかをより明確に把握できます。
(1) 供給側
NRN の総供給量は 10 億個で、そのうち約 4 億 900 万個 (40.9%) が流通しています。
この記事の執筆時点では、トークンの価格は 0.72 ドルで、これは時価総額が 2,900 万ドル、完全希薄化後の評価額が 7,100 万ドルであることを意味します。
NRN は 2024 年 6 月 24 日にリリースされ、循環供給量の 40.9% は以下から来ています。
- コミュニティ エアドロップ (全体の 8%)
- 財団財務省 (10.9% を占め、そのうち 2.9% はロックが解除されており、36 か月で直線的にロックが解除されます)
- コミュニティエコシステムの報酬 (30%)
循環供給量の大部分 (40.9% のうち 30%) はコミュニティ エコシステムの報酬で構成されており、プロジェクトはこれらのトークンを管理し、ステーキング報酬、ゲーム報酬、エコシステム成長イニシアチブ、コミュニティ主導のイニシアチブに戦略的に割り当てます。
ロック解除スケジュールは安心でき、短期的には大きなイベントはありません。
- 次のロック解除は財団の OTC 売上高 (1.1%) で、2024 年 12 月から 12 か月の線形ロック解除が始まります。これは月間インフレ率を0.09％上昇させるだけであり、大きな懸念を引き起こす可能性は低い。
- 投資家と出資者の割り当て (総供給量の 50%) は 2025 年 6 月までロック解除されませんが、その後も 24 か月にわたって直線的にロック解除されます。
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、引き続きかなり制御可能であると予想されます。重要なのは、プロトコルの成長を促進するためにこれらの資金を戦略的に展開するチームの能力を信頼することです。
(2) 需要側
NRN v1 - プレーヤー エコノミー
当初、NRN は AI Arena ゲームエコノミーに関連する戦略的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、勝てば報酬を受け取り、負ければ賭け金の一部を失います。これにより、直接的な賭けのダイナミクスが生まれ、競技スポーツに変わり、熟練したプレーヤーに金銭的インセンティブが与えられます。
報酬はELO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とれた支払いが保証されます。その他の収入源には、ゲーム アイテムの購入、装飾品のアップグレード、コンテストの参加費などがあります。
初期のトークン モデルは、ゲームの成功と、ゲームに参加するために NRN と NFT を購入する意欲のある新規プレイヤーの継続的な数に完全に依存していました。
私たちがこれほど興奮している理由を見てみましょう…
NRN v2——プレーヤーとプラットフォームのエコノミー
NRN の改善された v2 トークン エコノミクスは、トークンのユーティリティを AI Arena からより広範な ARC プラットフォームに拡張することで、強力な新たな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、これは非常に前向きな変化です。
NRN の新たな需要要因としては次の 3 つが挙げられます。
ARC 統合による収益。 ARC を統合するゲーム会社は、統合手数料とゲームのパフォーマンスに関連する継続的なロイヤルティを通じて金庫の収益を生み出します。 Vault 資金は NRN の買い戻しを促進し、エコシステムを成長させ、トレーナー プラットフォーム上のプレイヤーにインセンティブを与えることができます。
トレーナーマーケット手数料。 NRN はトレーナー ファームの手数料から価値を引き出し、プレイヤーは AI モデルとゲームプレイ データをトレーナー マーケットで取引できます。
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、スポンサーとプレーヤーの両方が NRN をステーキングする必要があります。 ARC RL に参加するプレイヤーが増えるにつれて、NRN の需要もそれに応じて増加します。
特に興味深いのは、ゲーム会社の収益です。これは純粋な B2C モデルから B2C と B2B のハイブリッド モデルへの移行を示し、NRN 経済への継続的な外部資本の流入を生み出します。 ARC の対象市場がより広いため、この収益源は AI Arena 自体が生み出すことができる収益を超えるでしょう。
トレーナー市場の手数料は有望ではありますが、エコシステムがクリティカルマス（活発な取引活動を維持するのに十分なゲーム、トレーナー、プレーヤー）に達するかどうかによって異なります。これは長期的な取り組みです。
短期的には、ARC RL ステーキングが最も即時的かつ反射的に需要を促進する可能性があります。潤沢な初期報酬プールと新製品の発売に関する興奮が早期導入のきっかけとなり、トークンの価格を押し上げ、参加者を惹きつける可能性があります。これにより、需要の増加と経済成長のフィードバック ループが生まれます。しかしその一方で、ARC RL がユーザーの粘着性を維持することが難しい場合、需要はすぐに消滅する可能性があります。
ネットワーク効果の可能性は非常に大きく、ゲームの増加 → プレーヤーの増加 → ゲームの追加 → プレーヤーの増加。この好循環により、NRN を Crypto AI ゲーム エコシステムのコア トークンとして位置付けることができます。
7. ゲーム AI モデルの母
結末は何ですか？ ARC の強みは、さまざまなゲームジャンルをプロモーションできることです。時間が経つにつれて、特定のゲームプレイに関する独自のデータベースを蓄積できるようになります。 ARC がより多くのゲームと統合されると、このデータを独自のエコシステムに継続的にフィードバックして、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。これを使用してゲーム開発用の汎用 AI モデルをトレーニングすることを想像してみてください。大規模なゲームの設計、テスト、最適化の新たな可能性が開かれます。
まだ初期段階ですが、データが新たな石油となる人工知能の時代において、可能性は無限です。
8. 私たちの想い
NRN はプラットフォーム ゲームに進化 – トークンの価格変更
ARC と ARC RL のリリースにより、このプロジェクトはもはや単一製品のゲーム会社ではなく、プラットフォームおよび AI ゲームとしての地位を確立しました。この変化は、以前は AI Arena の成功によって制限されていた NRN トークンの再評価につながるはずです。 ARC RLを通じた新しいトークンソースの導入は、ゲーム会社とのレベニューシェア契約やトレーナー取引手数料の外部需要と相まって、NRNの有用性と価値のより広範かつ多様な基盤を生み出します。
成功はゲームパートナーと密接に関係しています
ARC のビジネス モデルは、収入源が (Web3 ゲームでの) トークンの配布とゲーム ロイヤルティの支払いに基づいているため、その成功は提携企業に結びついています。それに関連するゲームは一見の価値があります。
ARC ゲームが大成功を収めた場合、その価値は NRN 保有者に還元されます。逆に、協力ゲームが行き詰まってしまうと、価値の流れが制限されてしまいます。
Web3 ゲームとのさらなる統合を楽しみにしています
ARC プラットフォームは、インセンティブ メカニズムを備えた競争力のあるゲームプレイが既存のトークン エコノミーと完全に統合されている Web3 ゲームに非常に適しています。
ARC を統合することで、Web3 ゲームはすぐに「AI エージェント」の物語に入ることができます。 ARC RL はコミュニティを団結させ、共通の目標に向かってコミュニティを鼓舞します。これにより、「Game to Airdrop」などのアクティビティをプレイヤーにとってより魅力的なものにするなど、革新的なメカニズムの新たな機会も開かれます。 AI とトークンのインセンティブを組み合わせることで、ARC は従来のゲームでは再現できないレベルの深みと興奮を追加します。
AI ゲームプレイには学習曲線があります
AI ゲームプレイは学習曲線が急であるため、新規プレイヤーにとって摩擦が生じる可能性があります。 AI アリーナで選手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、プレーヤーがゲームをプレイしてデータを送信している間に AI トレーニングがバックエンドで処理されるため、ARC RL のプレーヤー エクスペリエンスは摩擦が少なくなります。もう 1 つの未解決の問題は、対戦相手が AI であると知ったときにプレイヤーがどのように感じるかということです。これは彼らに影響を及ぼしますか?ゲーム体験は向上しますか、それとも低下しますか?時間が経てばわかるでしょう。
9. 明るい未来
AI はゲームの世界に新たな画期的な体験をもたらします。
Parallel Colony や Virtuals などのチームが自律型 AI エージェントの開発を推進している一方、ARC は人間の行動のクローン作成に焦点を当てて独自のニッチ市場を開拓しており、持続不可能なトークンノミクスに依存せずにプレイヤーのモビリティの課題を解決する革新的なアプローチを提供しています。
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、ゲーム会社との協力を通じてより大きな機会が開かれるだけでなく、AI とゲームの統合方法も再構築されます。
トークンエコノミクスの向上と強力なネットワーク効果の可能性を備えた ARC の明るい未来は、まだ始まったばかりのようです。
