En 2021, j'étais un joueur d'Axie Infinity et je gérais une petite guilde de bourses.

Et si vous n'étiez pas là à cette époque, laissez-moi vous dire que c'était absolument sauvage.

Axie Infinity a été le jeu qui a fait réaliser aux gens que la cryptomonnaie et le jeu pouvaient en fait coexister. À sa base, il s'agissait d'un jeu de stratégie au tour par tour simple, de style Pokémon, où vous assembleriez une équipe de trois Axies (combattants adorablement féroces), chacun avec des capacités uniques. Vous prendriez votre équipe, affronteriez d'autres équipes et gagneriez des jetons SLP pour participer et gagner.

Mais ce qui a vraiment excité les non-joueurs, c'est la possibilité de gagner de l'argent en jouant. Axie avait deux mécanismes exceptionnels qui ont contribué à son ascension fulgurante :

Le premier était Breeding Axies. Prenez deux Axies, élevez-les à l’aide de jetons SLP, et voilà : un nouvel Axie avec un mélange unique des capacités de ses parents. Les Axies rares et surpuissants (OP Axies, pour les joueurs) sont devenus une denrée très prisée, et un marché d’élevage animé a émergé.

Deuxièmement, les programmes de bourses. Des joueurs entrepreneurs du monde entier ont commencé à prêter des Axies à des «scholars». Il s'agit de joueurs, souvent originaires de pays en développement comme les Philippines ou l'Argentine, qui ne pouvaient pas se permettre le coût initial de plus de 1000 $ pour posséder trois Axie NFT nécessaires pour jouer. Les scholars jouaient quotidiennement, gagnaient des jetons et partageaient les bénéfices avec leurs guildes, qui prenaient généralement une commission de 30 à 50%.

À son apogée, Axie a eu un impact significatif sur l'économie locale des pays en développement, en particulier pendant la pandémie de COVID-19. De nombreux joueurs aux Philippines, où environ 40 % de la base d'utilisateurs d'Axie Infinity était située, pouvaient gagner des revenus nettement supérieurs au salaire minimum. Les guildes ont réalisé des profits considérables.

Ces programmes ont résolu un problème clé pour les développeurs de jeux : la liquidité des joueurs. En incitant les joueurs à jouer activement pendant des heures par jour, Axie s'assurait que chaque joueur avait toujours un adversaire en attente, ce qui rendait l'expérience du joueur plus captivante.

Mais il y avait un compromis.

Pour résoudre le problème de liquidité des joueurs, Axie a distribué une énorme quantité de jetons pour inciter à la participation. Et c'est là que les choses ont commencé à se dégrader. Sans plafond sur le SLP, le jeton a connu une inflation folle, les prix ont chuté et l'écosystème s'est effondré. Lorsque le jeton a perdu de la valeur, les joueurs sont partis. Axie est passé de l'enfant prodige du jeu rémunéré à une histoire de mise en garde presque du jour au lendemain.

Mais et si il y avait un moyen de résoudre le problème de la liquidité des joueurs sans économie de jetons insoutenable ?

C'est exactement ce que ARC / AI Arenaa tranquillement travaillé sur pendant les trois dernières années. Et maintenant, il commence à porter ses fruits.

(Note: L'équipe derrière Axie, Sky Mavis, a depuis fait évoluer le jeu en quelque chose de différent et reste aujourd'hui un studio de jeux Web3 leader)

La liquidité des joueurs = La vie

Vous voulez que votre jeu ressemble à ceci, pas à une pièce vide. Source: @PimDEWitte

La liquidité des joueurs est le moteur des jeux multijoueurs et la clé du succès à long terme.

De nombreux jeux Web3 et indépendants rencontrent des difficultés avec le problème du démarrage à froid - trop peu de joueurs pour des matchs rapides ou des communautés prospères. Ils n'ont pas les budgets marketing ou la notoriété naturelle de PI dont disposent les grands studios de jeux. Cela entraîne de longs temps d'attente, des adversaires inappropriés et un taux de rotation élevé.

Ces jeux finissent souvent par une mort lente et douloureuse. RIP.

Par conséquent, les développeurs de jeux doivent donner priorité à la liquidité des joueurs dès le début. Les jeux nécessitent des niveaux d'activité variables pour rester amusants — les échecs ont besoin de deux joueurs, tandis que les batailles à grande échelle en nécessitent des milliers. Le matchmaking basé sur les compétences relève encore le défi, exigeant un plus grand nombre de joueurs pour que les jeux restent équitables et captivants.

Pour les jeux Web3, les enjeux sont plus élevés. Selon Delphi Digital’sexamen annuel des jeux, les coûts d'acquisition d'utilisateurs pour les jeux Web3 sont 77 % plus élevés que pour les jeux mobiles traditionnels, ce qui rend la rétention des joueurs essentielle.

Une base de joueurs solide garantit un matchmaking équitable, des économies de jeu dynamiques (plus d'achats et de ventes d'objets) et des interactions sociales plus actives, ce qui rend les jeux plus agréables.

ARC — Jeu pionnier basé sur l'IA

ARC, par ArenaX Labs, pionnière dans l'avenir des expériences de jeu en ligne pilotées par l'IA.

En un mot, ils utilisent l'IA pour résoudre le problème de liquidité des joueurs qui affecte les nouveaux jeux.

Le problème avec la plupart des bots d'IA dans les jeux aujourd'hui, c'est qu'ils sont terribles. Une fois que vous avez passé quelques heures à apprendre les bases, ces bots deviennent ridiculement faciles à battre. Ils sont conçus pour aider les nouveaux joueurs, mais ne fournissent pas beaucoup de défi ou d'engagement pour les joueurs expérimentés.

Imaginez des joueurs IA dont les compétences rivalisent avec celles des meilleurs joueurs humains. Imaginez jouer contre eux n’importe quand, n’importe où, sans attendre le matchmaking. Imaginez que vous entraîniez votre joueur IA à imiter votre style de jeu, qu’il le possède et qu’il gagne des récompenses grâce à ses performances.

C'est une situation gagnant-gagnant pour les joueurs et les studios.

Les studios de jeux utilisent des bots d'IA semblables à des humains pour peupler leurs jeux, ce qui stimule la liquidité des joueurs, améliore l'expérience des utilisateurs et augmente la rétention - des facteurs clés pour les nouveaux titres qui cherchent à survivre dans un marché concurrentiel.

Les joueurs acquièrent un nouveau moyen de participer au jeu, renforçant ainsi leur sentiment de propriété lorsqu'ils s'entraînent et concourent avec leur intelligence artificielle.

Regardons comment ils font cela.

Produit et architecture

ArenaX Labs est la société mère qui construit une suite de produits pour résoudre le problème de liquidité des joueurs.

1. Existing: AI Arena, un jeu de combat AI
2. Nouveau: ARC B2B, un SDK de jeu alimenté par l'IA qui peut être facilement intégré dans n'importe quel jeu
3. Nouveau: ARC Apprentissage par Renforcement (RL)

#1. AI Arena: The Game

Arène de l’IA est un jeu de combat de style bagarreur rappelant Super Smash Bros de Nintendo. Il présente des personnages excentriques et caricaturaux se battant dans une arène.

Mais dans AI Arena, chaque personnage est contrôlé par l'IA - vous ne jouez pas en tant que combattant mais en tant que leur entraîneur. Votre travail consiste à entraîner votre combattant IA en utilisant votre stratégie et votre expertise.

Former votre combattant, c'est comme préparer un étudiant pour la bataille. En mode d'entraînement, vous activez la collecte de données et créez des scénarios de combat pour affiner leurs mouvements. Par exemple, si votre combattant est proche de son adversaire, vous pouvez lui apprendre à bloquer avec votre bouclier et enchaîner avec une combinaison de coups de poing. À distance? Entraînez-les à lancer une attaque à distance pour combler l'écart.

Vous contrôlez les données collectées, en veillant à ce que seuls les meilleurs mouvements soient enregistrés pour l'entraînement. Après la pratique, vous pouvez affiner les hyperparamètres tels que les taux d'apprentissage et les tailles de lots pour un avantage plus technique, ou simplement utiliser les paramètres par défaut conviviaux pour les débutants. Une fois l'entraînement terminé, votre combattant IA est prêt à concourir.

Se lancer n'est pas facile - former un modèle efficace nécessite du temps et de l'expérimentation. Mon premier combattant est tombé à plusieurs reprises de la plateforme sans être touché par l'adversaire. Mais au fil de plusieurs itérations, j'ai réussi à créer un modèle qui pouvait se défendre. C'est humble mais profondément satisfaisant de voir que votre formation porte ses fruits.

AI Arena introduit une profondeur supplémentaire grâce à des combattants basés sur les NFT. Chaque personnage NFT a des traits cosmétiques uniques et des attributs de combat, tels que des effets élémentaires, qui influencent le gameplay. Cela ajoute une autre couche stratégique (plus de détails dans ledocuments de jeu)

Actuellement, AI Arena est disponible sur Arbitrum mainnet et est accessible uniquement à ceux qui possèdent l'AI Arena NFT, ce qui rend la communauté exclusive pendant que le gameplay est peaufiné. Les joueurs peuvent rejoindre des guildes, regrouper des champion NFT et des NRNs pour des batailles classées sur la chaîne avec des récompenses et des multiplicateurs de guilde. Cela est fait pour attirer des joueurs dévoués et alimenter une scène compétitive.

En fin de compte, AI Arena est une vitrine pour la technologie de formation à l'IA d'ARC. Bien qu'il s'agisse du point d'entrée dans leur écosystème, la vision réelle s'étend bien au-delà de ce seul jeu.

Ce qui nous amène à...

#2. ARC: The Infra

ARC est une solution d'infrastructure d'IA spécialement conçue pour les jeux.

L’équipe d’ArenaX est partie de zéro, développant même sa propre infrastructure de jeu, car les solutions existantes comme Unity et Unreal ne correspondaient pas à la portée de sa vision.

Pendant plus de trois ans, ils ont élaboré une pile technologique robuste capable de gérer l'agrégation de données, la formation de modèles et l'inspection de modèles pour l'apprentissage par imitation et par renforcement. Cette infrastructure est la colonne vertébrale de l'AI Arena, mais son potentiel est bien plus grand.

Alors que l'équipe affinait sa technologie, des studios tiers ont approché ARC, désireux de licencier ou d'étiqueter la plate-forme. Reconnaissant cette demande, ils ont formalisé l'infrastructure d'ARC en tant que produit B2B.

Aujourd'hui, ARC travaille directement avec des studios de jeux pour offrir des expériences de jeu alimentées par l'IA. Les propositions de valeur sont :

1. Liquidité permanente des joueurs en tant que service
2. Apporter un gameplay AI en tant qu'intégration simple

Liquidité permanente des joueurs en tant que service

ARC se concentre sur le clonage du comportement humain, en entraînant des modèles d'IA spécialisés à imiter les actions humaines. Cela diffère de l'utilisation dominante de l'IA dans les jeux vidéo aujourd'hui, qui utilise des modèles génératifs pour créer des ressources de jeu et des LLM pour alimenter le dialogue.

Avec le kit de développement logiciel ARC, les développeurs peuvent créer des agents IA semblables à des humains et les adapter à leurs besoins de jeu. Le kit de développement logiciel simplifie le travail ardu. Les studios de jeux peuvent intégrer l'IA sans se soucier des subtilités de l'apprentissage automatique.

Après l'intégration, le déploiement d'un modèle d'IA ne nécessite qu'une seule ligne de code, ARC gère l'infrastructure, le traitement des données, la formation et le déploiement en back-end.

ARC adopte une approche collaborative avec les studios de jeux, les aidant à :

1. Capturez les données brutes du gameplay et convertissez-les en ensembles de données significatifs pour l'entraînement de l'IA.
2. Identifier les variables clés du gameplay et les points de décision liés aux mécanismes du jeu.
3. Associez les sorties du modèle d'IA aux actions dans le jeu, en veillant à assurer une fonctionnalité fluide - par exemple, en reliant la sortie "punch right" de l'IA à une commande de jeu spécifique.

Comment fonctionne l'IA

ARC utilise quatre types de modèles adaptés aux interactions de jeu :

1. Réseaux de neurones à propagation directe : Idéal pour les environnements continus avec des caractéristiques numériques comme la vitesse ou la position.
2. Agents tabulaires : Idéaux pour les jeux avec des scénarios finis et discrets.
3. Les réseaux neuronaux hiérarchiques et convolutionnels sont en développement.

Il existe deux espaces interactifs liés au modèle d'IA d'ARC :

L'espace d'état définit ce que l'agent sait sur le jeu à un moment donné. Pour les réseaux feedforward, il s'agit d'une combinaison de caractéristiques d'entrée (comme la vitesse ou la position d'un joueur). Pour les agents tabulaires, il s'agit de scénarios discrets que l'agent pourrait rencontrer dans le jeu.

L'espace d'action décrit ce que l'agent peut faire dans le jeu, des entrées discrètes (par exemple, appuyer sur des boutons) aux contrôles continus (par exemple, mouvements du joystick). Cela est associé aux entrées du jeu.

L'espace d'état fournit des entrées au modèle IA d'ARC, qui les traite et génère des sorties. Ces sorties sont ensuite traduites en actions de jeu à travers l'espace d'action.

ARC collabore étroitement avec les développeurs de jeux pour identifier les fonctionnalités les plus critiques et concevoir l'espace d'état en conséquence. Ils testent également diverses configurations et tailles de modèles pour équilibrer l'intelligence et la vitesse, garantissant un gameplay fluide et captivant.

Selon l'équipe, la demande pour leur service de liquidité des joueurs est particulièrement élevée parmi les studios Web3. Les studios paient pour accéder à une meilleure liquidité des joueurs, et ARC réinvestira une partie significative de ces revenus dans le rachat de jetons NRN.

Amener le jeu AI aux joueurs: la plateforme d'entraîneur

L'ARC SDK permet également aux studios d'accéder à une plateforme d'entraînement pour leur jeu, permettant aux joueurs de former et de soumettre des agents.

Comme dans l'AI Arena, les joueurs peuvent configurer des simulations, capturer des données de jeu et entraîner des modèles d'IA vierges. Ces modèles évoluent avec le temps, conservant les connaissances précédentes tout en intégrant de nouvelles données de jeu, éliminant ainsi la nécessité de recommencer à zéro à chaque mise à jour.

Cela ouvre des possibilités passionnantes : les joueurs pourraient vendre leurs agents IA formés sur mesure sur un marché, créant ainsi une nouvelle couche d’économie dans le jeu. Dans AI Arena, les formateurs qualifiés forment des guildes et peuvent offrir leur expertise en matière d’entraînement à d’autres studios.

Pour les studios qui intègrent pleinement les capacités des agents, le concept de Parallel Play prend également vie. Les agents IA, disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, peuvent participer à plusieurs matchs, tournois ou instances de jeu simultanément. Cela résout les problèmes de liquidité des joueurs et ouvre de nouvelles opportunités d’engagement et de génération de revenus.

Mais....ce n'est pas tout...

#3 ARC RL : De l'un-à-un à plusieurs-à-un

Si AI Arena et ARC Trainer Platform semblent être des modes solo, où vous entraînez votre modèle AI personnel, ARC RL est semblable au mode multijoueur.

Imaginez ceci : une DAO de jeu entière mettant en commun ses données de jeu pour former un modèle d’IA partagé dont tout le monde est copropriétaire et bénéficie. Ces « agents maîtres » représentent l’intelligence combinée de tous les acteurs, transformant l’esport en introduisant une compétition alimentée par l’effort collectif et la collaboration stratégique.

ARC RL utilise l'apprentissage par renforcement (c'est le « RL ») et les données de jeu humain crowdsourcées pour former ces agents « surintelligents ».

L’apprentissage par renforcement consiste à récompenser les agents pour leurs actions optimales. Cela fonctionne particulièrement bien dans les jeux car les fonctions de récompense sont claires et objectives, comme les dégâts infligés, l’or gagné ou les victoires.

Il existe des précédents pour cela :

AlphaGopar DeepMind a battu des joueurs humains professionnels au Go en jouant des millions de parties autogénérées, affinant ses stratégies à chaque itération.

Je ne m'en étais pas rendu compte auparavant, mais OpenAI était déjà bien connu dans les cercles du jeu bien avant la création de chatGPT.

OpenAI Fiveutilisé RL pour dominer les meilleurs joueurs humains dans Dota 2, battant les champions du monde en 2019. Il a maîtrisé le travail d'équipe et les stratégies avancées grâce à des simulations accélérées et des ressources informatiques massives.

OpenAI Five entraîné en jouant des millions de parties quotidiennement - l'équivalent de 250 années de jeu simulé par jour - sur une puissante configuration de 256 GPU et 128 000 cœurs de CPU. En sautant le rendu graphique, cela a accéléré l'apprentissage de manière spectaculaire.

Au départ, l'IA affichait un comportement erratique, comme errer sans but, mais s'est rapidement améliorée. Elle a maîtrisé des stratégies de base telles que l'agriculture de sbires dans les voies et le vol de ressources, progressant finalement vers des manœuvres complexes telles que des embuscades et des poussées de tours coordonnées.

L’idée clé de RL est que l’agent d’IA apprend à réussir par l’expérience plutôt que de se faire dire directement quoi faire.

ARC RL se différencie en utilisant l’apprentissage par renforcement hors ligne. Au lieu que l’agent apprenne de ses propres essais et erreurs, il apprend des expériences des autres. C’est comme si l’élève regardait des vidéos d’autres personnes faisant du vélo, observait leurs succès et leurs échecs, et utilisait ces connaissances pour éviter de tomber et s’améliorer plus rapidement.

Cette approche offre l'opportunité d'une touche supplémentaire : la formation collaborative et la co-propriété des modèles. Cela permet non seulement de démocratiser l'accès à des agents IA puissants, mais aussi d'aligner les incitations pour les joueurs, les guildes et les développeurs.

Il y a deux rôles clés dans la construction d'un agent de jeu "superintelligent":

1. Sponsors: Leaders similaires à des guildes qui misent des tokens NRN importants pour démarrer et gérer l'agent RL. Les sponsors peuvent être n'importe quelle entité, mais il est probable qu'ils seront des guildes de jeu, des DAO, des communautés web3 et même des agents de personnalité populaires sur la chaîne comme Luna.
2. Joueurs : Personnes qui misent de plus petites quantités de jetons NRN pour contribuer à leurs données de jeu afin d’entraîner l’agent.

Les sponsors coordonnent et guident leur équipe de joueurs, en veillant à ce que les données d'entraînement de haute qualité donnent à leur agent d'IA un avantage concurrentiel dans les compétitions basées sur les agents.

Les récompenses sont distribuées en fonction des performances des super agents dans les compétitions. 70% des récompenses vont aux joueurs, 10% au Sponsor, et les 20% restants sont conservés dans le trésor NRN. Cette structure aligne les incitations pour tous les intervenants.

Contributions de données

Comment inciter les joueurs à contribuer à leurs données de jeu? Pas facile.

ARC rend la contribution de données de gameplay simple et gratifiante. Les joueurs n'ont pas besoin d'expertise, il suffit de jouer au jeu. Après une session (par exemple, Mario Kart), ils sont invités à soumettre des données pour former un agent spécifique. Un tableau de bord suit leurs contributions et les agents pris en charge.

L'algorithme d'attribution d'ARC garantit la qualité en évaluant les contributions et en récompensant les données de haute qualité et à fort impact.

Il est intéressant de noter que vos données peuvent être utiles même si vous êtes un mauvais joueur (comme moi). Un gameplay médiocre aide les agents à apprendre ce qu’il ne faut pas faire, tandis qu’un gameplay habile enseigne des stratégies optimales. Les données redondantes, comme l’agriculture répétitive, sont filtrées pour maintenir la qualité.

En bref, ARC RL est conçu comme un produit de masse à faible friction, centré sur la copropriété d’agents qui dépassent les capacités humaines.

Taille du marché

La plateforme technologique d'ARC est polyvalente et conçue pour fonctionner dans plusieurs genres tels que les jeux de tir, les jeux de combat, les casinos sociaux, les courses, les jeux de cartes à échanger et les RPG. Elle est sur mesure pour les jeux qui doivent maintenir l'engagement des joueurs.

Il existe deux marchés naturels sur lesquels ARC cible ses produits :

ARC se concentre principalement sur les développeurs et les studios indépendants plutôt que sur les grands studios établis. Ces petits studios ont souvent du mal à attirer des joueurs dès le début en raison de ressources limitées en matière d’image de marque et de distribution.

Les agents d'IA d'ARC résolvent ce problème en créant un environnement de jeu dynamique dès le départ, garantissant un gameplay dynamique même pendant les premières étapes d'un jeu.

Perspectives sur les jeux vidéo

Cela peut surprendre beaucoup de gens, mais le secteur des jeux indépendants est une force majeure sur le marché du jeu :

• 99 % des jeux sortis sur Steam sont des titres indépendants (La source)
• Les jeux indépendants ont généré 48 % des revenus totaux sur Steam en 2024.

Un autre marché cible est celui des jeux Web3. La plupart des jeux Web3 sont développés par de nouveaux studios, qui sont également confrontés à des défis uniques tels que l’intégration des portefeuilles, le scepticisme à l’égard des crypto-monnaies et les coûts élevés d’acquisition de clients. Ces jeux souffrent souvent de problèmes de liquidité des joueurs, où des agents pilotés par l’IA pourraient combler les lacunes dans les matchs et garder le gameplay attrayant.

Alors que le jeu Web3 a récemment eu du mal en raison du manque d'expériences convaincantes, des signes de regain d'intérêt émergent.

Par exemple, "Off the Grid" - l'un des premiers jeux AAA Web3 - a connu un succès précocesuccès grand public récemment, avec 9 millions de portefeuilles créés et 100 millions de transactions au cours de son premier mois. Cela ouvre la voie à un succès plus large dans le secteur, créant des opportunités pour l’ARC de soutenir cette résurgence.

L'équipe ARC

L’équipe fondatrice d’ArenaX Labs possède une vaste expertise en matière d’apprentissage automatique et de gestion des investissements.

Brandon Da Silva, CEO et CTO, a auparavant dirigé la recherche en ML dans une entreprise d'investissement canadienne spécialisée dans l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage profond bayésien et l'adaptabilité des modèles. Il a piloté le développement d'une stratégie de trading quantitatif d'une valeur d'un milliard de dollars axée sur la parité des risques et la gestion de portefeuille multi-actifs.

Wei Xie, COO, gérait un portefeuille de stratégies liquides de 7 milliards de dollars au sein de la même société et présidait son programme d’investissements dans l’innovation, en se concentrant sur des domaines émergents tels que l’IA, l’apprentissage automatique et les technologies Web3.

ArenaX labs a levé un tour de table de 5 millions de dollars en 2021, dirigé par Paradigm et avec la participation de Framework ventures. Il a levétour de suivi de 6 M$ en janvier 2024, mené par Framework avec la participation de SevenX Ventures, FunPlus / Xterio et Moore Strategic Ventures.

NRN Token-économie - Un remaniement sain

ARC/AI Arena a un jeton en direct, NRN. Commençons d'abord par faire le point sur où nous en sommes aujourd'hui.

Examiner les dynamiques du côté de l'offre et de la demande nous donnera une image plus claire de l'endroit où cela pourrait aller.

Côté de l’offre

L'offre totale de NRN est de 1 milliard, dont environ 409 millions (soit 40,9%) sont en circulation aujourd'hui.

Au moment de la rédaction de cet article, le prix du jeton est de 0,072 $, ce qui implique une capitalisation boursière de 29 millions de dollars et une valorisation entièrement diluée de 71 millions de dollars.

NRN a été lancé le 24 juin 2024, et 40,9% de l'offre en circulation provient de

• Airdrop communautaire (8% du total)
• Trésorerie de la Fondation (2,9 % débloqués sur un total de 10,9 %, déblocage linéaire sur 36 mois)
• Récompenses de l'écosystème communautaire (30%)

La plupart de l'offre en circulation (30 % sur les 40,9 %) se compose de récompenses de l'écosystème communautaire, que le projet gère et alloue de manière stratégique pour les incitations au jalonnement, les récompenses en jeu, les initiatives de croissance de l'écosystème et les programmes pilotés par la communauté.

Le calendrier de déverrouillage est rassurant, sans événements majeurs à court terme:

• Le prochain déblocage provient de la vente de gré à gré de la fondation (1,1 %), qui débutera en décembre 2024 et se débloquera linéairement sur 12 mois. Cela n’ajoute que ~0,09 % à l’inflation mensuelle et il est peu probable qu’il suscite des inquiétudes importantes.
• Les allocations aux investisseurs et aux contributeurs (50% de l'offre totale) ne commenceront pas à se débloquer avant juin 2025, et même à ce moment-là, elles seront libérées de manière linéaire sur 24 mois.

Pour l'instant, la pression de vente devrait rester tout à fait gérable, principalement due aux récompenses de l'écosystème. La clé sera la confiance en la capacité de l'équipe à déployer ces fonds de manière stratégique pour stimuler la croissance du protocole.

Demande latérale

NRN v1 — Économie basée sur les joueurs

Initialement, NRN a été conçu comme une ressource stratégique exclusivement liée à l'économie du jeu AI Arena.

Les joueurs misent NRN sur leurs joueurs d'IA, gagnant des récompenses d'un pool s'ils gagnent et perdant une partie de leur mise s'ils perdent. Cela crée une dynamique de "mise en jeu", la transformant en un sport compétitif avec des incitations financières pour les joueurs talentueux.

Les récompenses sont distribuées à l'aide d'un système basé sur l'ELO, garantissant des paiements équilibrés en fonction des compétences. D'autres sources de revenus comprennent les achats d'objets en jeu, les améliorations cosmétiques et les frais d'inscription aux tournois.

Ce modèle initial de token repose entièrement sur le succès du jeu et sur un afflux constant de nouveaux joueurs prêts à acheter des NRN et des NFT pour participer.

Ce qui nous amène à pourquoi nous sommes si excités...

NRN v2 — Économie basée sur les joueurs et la plateforme

La tokenomique v2 remaniée de NRN introduit de nouveaux moteurs de demande puissants en étendant l’utilité du jeton au-delà d’AI Arena à la plate-forme ARC plus large. Cette évolution transforme NRN d’un jeton spécifique au jeu en un jeton de plateforme. À mon avis, c’est extrêmement positif.

Les 3 nouveaux moteurs de demande pour NRN sont:

1. Chiffre d’affaires généré par les intégrations ARC. Les studios de jeux intégrant ARC généreront des revenus pour la trésorerie grâce aux frais d’intégration et aux redevances continues liées à la performance des jeux. Les fonds de trésorerie peuvent alimenter les rachats de RRN, développer l’écosystème et inciter les joueurs sur la plateforme Trainer.
2. Frais de la place de marché des formateurs. NRN capture la valeur des frais sur la place de marché des formateurs, où les joueurs peuvent échanger des modèles d'IA et des données de jeu.
3. Participation à la RL ARC: Les sponsors et les joueurs doivent tous deux miser des NRN pour rejoindre la RL ARC. Plus les joueurs plongent dans la RL ARC, plus la demande de NRN augmente en conséquence.

Ce qui est particulièrement excitant, c'est l'inclusion des revenus des studios de jeux. Cela marque un changement d'un modèle purement B2C à un modèle hybride B2C et B2B, créant des flux de capitaux externes constants dans l'économie NRN. Avec un marché adressable plus large pour ARC, ce flux de revenus éclipsera ce que AI Arena seul peut générer.

Les frais du marché des formateurs, bien que prometteurs, dépendent de l'écosystème atteignant une masse critique - assez de jeux, de formateurs et de joueurs pour soutenir une activité commerciale dynamique. C'est un jeu à long terme.

À court terme, le staking pour ARC RL est probablement le moteur de demande le plus immédiat et réflexif. Un fonds de récompenses initial bien financé et l'excitation d'un nouveau lancement de produit pourraient susciter une adoption précoce, faire monter les prix des jetons et attirer les participants. Cela crée une boucle de rétroaction de la demande croissante et de la croissance. Cependant, l'inverse est également possible - si ARC RL a du mal à maintenir l'engagement des utilisateurs, la demande pourrait s'estomper aussi rapidement.

Le potentiel des effets de réseau est énorme : plus de jeux → plus de joueurs → plus de jeux rejoignent → encore plus de joueurs. Ce cercle vertueux pourrait positionner NRN comme un jeton central dans l'écosystème de jeu Crypto AI.

La mère des modèles d'IA de jeu

Quel est l'objectif final ? La force d'ARC réside dans sa capacité à généraliser à travers les genres de jeux. Avec le temps, cela leur permet de regrouper un réservoir unique de données spécifiques au gameplay. À mesure qu'ARC s'intègre à davantage de jeux, il peut continuellement réinjecter ces données dans son écosystème, créant ainsi un cycle vertueux de croissance et de perfectionnement.

Une fois que cet ensemble de données transversales de jeux atteint une masse critique, il deviendra une ressource extrêmement précieuse. Imaginez l'utiliser pour former un modèle d'IA généralisable pour le développement de jeux, débloquant de nouvelles possibilités pour la conception, le test et l'optimisation de jeux à grande échelle.

C'est encore tôt, mais à l'ère de l'IA où les données sont le nouvel or noir, le potentiel ici est illimité.

Nos pensées

1. NRN évolue en une plateforme de jeu - Rééquilibrage des jetons

Avec le lancement de ARC et ARC RL, le projet n'est plus seulement un studio de jeu à titre unique - il se positionne désormais comme une plateforme et une IA. Ce changement devrait conduire à une réévaluation du jeton NRN, qui était auparavant limité au succès de l'AI Arena. L'introduction de nouvelles sources de jetons grâce à ARC RL, combinée à la demande externe issue d'accords de partage des revenus avec des studios de jeux et des frais de transaction des formateurs, crée une base plus large et plus diversifiée pour l'utilité et la valeur de NRN.

1. Succès étroitement lié aux studios de jeux partenaires

Le modèle économique d'ARC lie son succès aux studios avec lesquels il s'intègre, car les flux de revenus sont basés sur les allocations de jetons (dans les jeux Web3) et les paiements basés sur les redevances des jeux. Il vaut la peine de surveiller de près les jeux avec lesquels il s'intègre.

Si les jeux compatibles ARC rencontrent un succès phénoménal, la valeur résultante retournera aux détenteurs de NRN. En revanche, si les jeux partenaires rencontrent des difficultés, les flux de valeur seront limités. Cette structure aligne naturellement les incitations entre ARC et les studios de jeux.

1. Attente de plus d'intégrations avec les jeux Web3

La plate-forme ARC est parfaitement adaptée aux jeux Web3, où le gameplay compétitif incitatif s'aligne parfaitement avec les économies existantes basées sur des jetons.

En intégrant ARC, les jeux Web3 peuvent immédiatement exploiter le récit de l'"agent IA". ARC RL rassemble les communautés et les motive à atteindre des objectifs communs. Il ouvre également de nouvelles opportunités pour des mécanismes innovants, comme rendre les campagnes de jeu à largage aérien plus engageantes pour les joueurs. En fusionnant l'IA et les incitations token, ARC ajoute des couches de profondeur et d'excitation que le jeu traditionnel ne peut pas reproduire.

1. Le gameplay de l'IA a une courbe d'apprentissage

Le gameplay de l'IA présente une courbe d'apprentissage abrupte, ce qui peut créer des frictions pour les nouveaux joueurs. Il m'a fallu une heure pour comprendre comment former correctement mon joueur dans l'arène AI.

Cependant, l'expérience du joueur dans ARC RL est plus fluide, car la formation de l'IA est prise en charge en arrière-plan pendant que les joueurs jouent et soumettent leurs données. Une autre question ouverte est de savoir comment les joueurs se sentiront en compétition les uns contre les autres, sachant que leur adversaire est une IA. Est-ce qu'ils y accorderont de l'importance ? Est-ce que cela améliorera ou diminuera l'expérience ? Seul le temps nous le dira.

Un Avenir Brillant

L'IA est sur le point de débloquer de nouvelles expériences révolutionnaires dans le monde du jeu.

Des équipes comme Colonie Parallèle et Virtualsrepoussent les limites avec des agents autonomes d'IA, tandis que ARC se taille une place en se concentrant sur le clonage du comportement humain - offrant une approche novatrice pour résoudre les problèmes de liquidité des joueurs sans tokenomics non durables.

Le passage d'un jeu à une plateforme à part entière est un énorme bond en avant pour ARC. Cela ouvre non seulement de plus grandes opportunités avec les studios de jeux, mais réinvente également l'intégration de l'IA dans les jeux.

Avec sa tokenomie repensée et le potentiel d'effets de réseau puissants, ARC semble tout juste commencer.

Démenti:

1. Cet article est repris de [gatefil de la pensée]. Tous les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original [ Teng Yan]. Si vous avez des objections à cette reproduction, veuillez contacter le Porte Apprendrel'équipe s'en occupera rapidement.
2. Clause de non-responsabilité: Les points de vue et opinions exprimés dans cet article sont uniquement ceux de l'auteur et ne constituent pas des conseils en investissement.
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