Auteur: Teng Yan, Chaîne de pensée

Traduction : Golden Finance xiaozou

En 2021, j'étais encore un joueur d'Axie Infinity et je dirigeais une petite guilde de bourses d'études. Si vous n'avez pas vécu cette époque, laissez-moi vous dire - c'était absolument sauvage.

Axie Infinity a fait réaliser aux gens que la cryptomonnaie et les jeux peuvent être combinés. Fondamentalement, c'est un jeu de stratégie simple de style Pokémon où les joueurs doivent former une équipe de 3 Axies (des combattants redoutables), chacun ayant des capacités uniques. Vous pouvez mener votre équipe au combat contre d'autres équipes et gagner des récompenses en jetons SLP en participant au jeu et en remportant la victoire.

Mais ce qui excite vraiment les non-joueurs, c'est le potentiel de gagner de l'argent grâce aux jeux. L'ascension rapide d'Axie est due à deux grands mécanismes :

Le premier est Breeding Axies. Obtenez deux Axies, utilisez SLP Jeton pour les reproduire, et voilà - un nouveau Axie avec les capacités uniques des deux Axies d'origine est né. Ainsi, ces Axies rares et puissants (appelés OP Axies par les joueurs) sont devenus des produits populaires, et un marché de reproduction animé est apparu.

Le deuxième mécanisme est le programme de bourses. Les joueurs d'entreprise du monde entier commencent à prêter des Axies aux « chercheurs ». Ces joueurs viennent généralement de pays en développement tels que les Philippines ou l'Argentine, où ils ne peuvent pas payer les frais initiaux de plus de 1 000 dollars pour acheter 3 jetons non fongibles Axie. Les chercheurs jouent tous les jours pour gagner des Jetons et partager les bénéfices avec la guilde de bourses, qui prend généralement une commission de 30 à 50%.

À son apogée, en particulier pendant la pandémie de 2019, Axie a eu un impact majeur sur l'économie locale des pays en développement. Aux Philippines (où environ 40 % des utilisateurs d'Axie Infinity se trouvent), les revenus de nombreux joueurs dépassent largement le salaire minimum. Les guildes sont également très rentables.

Cela résout un problème clé pour les développeurs de jeux : la Liquidité des joueurs. En incitant les joueurs à passer plusieurs heures par jour à jouer activement, Axie s'assure que chaque joueur a un adversaire qui l'attend, ce qui rend l'expérience du joueur plus attrayante.

Mais cela a un coût.

Pour résoudre le problème de Liquidité des joueurs, Axie distribue une grande quantité de Jeton pour encourager la participation des joueurs. L'histoire commence ici. Comme il n'y a pas de limite pour SLP, le Jeton se dilate de manière incontrôlable, le prix big dump, et l'écosystème s'effondre. La dépréciation du Jeton entraîne le départ des joueurs. Axie est presque du jour au lendemain passé d'une success story à une fable moralisatrice.

Mais que se passerait-il si on pouvait résoudre le problème de Liquidité des joueurs sans avoir à recourir à une économie Jeton insoutenable ?

C'est précisément ce sur quoi l'ARC / l'Arena AI a travaillé silencieusement au cours des trois dernières années. Maintenant, cela commence à porter ses fruits.

1. La Liquidité du joueur est vitale

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

De nombreux jeux Web3 et indépendants sont confrontés à un problème de «démarrage à froid» - il y a trop peu de joueurs pour permettre des correspondances rapides ou la création d'une communauté prospère. Ils ne disposent pas du budget marketing ou de la notoriété naturelle des grandes sociétés de jeux. Cela entraîne de longs temps d'attente, l'impossibilité de trouver des correspondances et un taux d'attrition élevé.

Ces jeux ont généralement tendance à disparaître lentement et douloureusement.

Par conséquent, les développeurs de jeux doivent toujours prioriser la Liquidité des joueurs dès le début. Les jeux nécessitent diverses activités pour maintenir le plaisir - les échecs nécessitent deux joueurs tandis que les batailles à grande échelle nécessitent des milliers de joueurs. Les mécanismes de correspondance des compétences augmentent encore le seuil, nécessitant plus de joueurs pour maintenir l'équité et l'attrait du jeu.

Pour les jeux Web3, les risques sont encore plus élevés. Selon le rapport annuel de Delphi Digital sur les jeux, le coût d'acquisition des utilisateurs de jeux Web3 est 77 % plus élevé que celui des jeux mobiles traditionnels, ce qui rend la rétention des joueurs cruciale.

Une base de joueurs solide peut garantir des correspondances équitables, une économie de jeu dynamique (c'est-à-dire plus d'achats et de ventes d'objets) et des interactions sociales plus actives, rendant ainsi le jeu plus amusant.

2、ARC——AI 游戏先锋

Le ARC développé par ArenaX Labs ouvre la voie à l'avenir de l'expérience de jeu en ligne avec l'IA. En d'autres termes, ils utilisent l'IA pour résoudre les problèmes de Liquidité qui tourmentent les joueurs de nouveaux jeux.

La plupart des robots AI dans le jeu sont tout simplement mauvais. Une fois que vous avez appris quelques astuces en quelques heures, ces robots deviennent très faciles à battre. Ils sont conçus pour aider les nouveaux joueurs, mais ils ne représentent pas un défi ou une expérience engageante pour les joueurs expérimentés.

Imaginez que les compétences des joueurs d'IA puissent rivaliser avec celles des meilleurs joueurs humains. Imaginez pouvoir les affronter à tout moment, n'importe où, sans avoir à attendre de faire correspondre. Imaginez entraîner votre joueur d'IA à imiter votre style de jeu, le posséder et gagner des récompenses grâce à ses performances.

C'est gagnant-gagnant pour les joueurs et les sociétés de jeux.

Les sociétés de jeux utilisent des robots AI similaires aux humains pour rendre les jeux populaires, améliorer la liquidité des joueurs, améliorer l'expérience utilisateur et augmenter le taux de rétention - c'est un facteur clé de survie pour les nouveaux arrivants sur le marché compétitif des jeux.

Les joueurs ont trouvé un nouveau moyen de participer au jeu, en formant des IA et en affrontant, renforçant ainsi leur sentiment d'appartenance.

Laissons-nous voir comment ils le font.

3. Produits et architecture

La société mère ArenaX Labs développe une série de produits pour résoudre le problème de Liquidité des joueurs.

• Produits existants : AI Arena, un jeu de combat IA.
• Nouveau produit : ARC B2B, un kit de développement de jeu alimenté par l'IA, qui peut être facilement intégré dans n'importe quel jeu.
• Nouveau produit : ARC Apprentissage renforcé (RL)

(1) AI Arena: Jeu

AI Arena est un jeu de combat qui rappelle le Super Smash Bros de Nintendo, où une variété de personnages de dessins animés étranges se battent dans l'arène.

Mais dans l'AI Arena, chaque personnage est contrôlé par une IA - vous ne jouez pas le rôle d'un combattant, mais celui de leur entraîneur. Votre mission est de former vos combattants IA en utilisant vos stratégies et vos connaissances professionnelles.

Former vos guerriers, c'est comme former un étudiant pour la bataille. En mode d'entraînement, vous activez la collecte de données et créez des scènes de combat pour affiner leurs mouvements. Par exemple, si votre guerrier est proche de l'ennemi, vous pouvez lui apprendre à bloquer avec son bouclier, puis enchaîner les attaques. Comment combattre à distance ? Entraînez-les à lancer des attaques à distance.

Vous pouvez contrôler quelles données sont collectées, en vous assurant de ne conserver que les meilleures actions pour l'entraînement. Avec la pratique, vous pouvez affiner les hyperparamètres pour obtenir un avantage technique supplémentaire, ou simplement utiliser les paramètres par défaut conviviaux pour les débutants. Une fois l'entraînement terminé, votre guerrier IA peut entrer en combat.

Le début est toujours difficile - il faut du temps et des expériences pour former un modèle efficace. Mon premier combattant est tombé de la plateforme plusieurs fois, mais ce n'était pas à cause d'un coup de l'adversaire. Après plusieurs itérations, j'ai réussi à créer un modèle performant. C'est gratifiant de voir que ton entraînement porte ses fruits.

AI Arena introduces additional Depth through Jeton non fongible warriors. Each Jeton non fongible character has unique visual features and combat attributes that will affect gameplay. This adds another layer of strategy.

Actuellement, AI Arena fonctionne sur Arbitrum Mainnet et seuls ceux qui possèdent l'AI Arena Jeton non fongible peuvent y accéder, tout en maintenant l'exclusivité de la communauté tout en améliorant le gameplay. Les joueurs peuvent rejoindre des guildes, rassembler des Jeton non fongible de champion et NRN pour des classements de combats hors-chaîne et obtenir des récompenses. Cela est fait pour attirer des joueurs fidèles et stimuler la compétition.

Finalement, AI Arena est la vitrine de la formation technique en IA d'ARC. Bien que ce soit leur point d'entrée dans l'écosystème, la véritable vision va bien au-delà de ce jeu en lui-même.

（2）ARC：基础设施

ARC est une solution d'infrastructure IA conçue spécifiquement pour la conception de jeux.

L'équipe d'ArenaX a commencé de zéro, même en développant son infrastructure de jeu, car les solutions existantes telles que Unity et Unreal ne pouvaient pas répondre à leur vision.

Pendant plus de trois ans, ils ont soigneusement conçu une pile technologique puissante capable de traiter l'agrégation de données, l'entraînement de modèles et la vérification de modèles pour l'imitation et l'apprentissage par renforcement. Cette infrastructure est le pilier de l'AI Arena, mais son potentiel est bien plus grand.

Avec l'amélioration constante de leur technologie par l'équipe, les studios tiers ont commencé à chercher ARC dans l'espoir d'obtenir une autorisation ou une étiquette blanche pour cette plate-forme. En réponse à cette demande, ils ont formalisé l'infrastructure d'ARC en tant que produit B2B.

Aujourd'hui, ARC collabore directement avec des sociétés de jeux pour offrir une expérience de jeu basée sur l'IA. Sa proposition de valeur est :

• Joueur permanent Liquidité即服务
• Intégrer le mode de jeu AI comme une simple

Liquidité perpétuelle des joueurs en tant que service

ARC se concentre sur le clonage de comportements humains - entraîner des modèles d'IA spécialisés pour imiter les comportements humains. Cela diffère de l'utilisation principale de l'IA dans les jeux aujourd'hui, qui utilise des modèles génératifs pour créer des actifs de jeu et utilise LLM pour piloter les dialogues.

Avec le SDK ARC, les développeurs peuvent créer des agents d'IA similaires à des humains et les étendre en fonction des besoins du jeu. Le SDK simplifie le travail fastidieux. Les entreprises de jeux peuvent introduire l'IA sans avoir à traiter des tâches complexes d'apprentissage automatique.

Une fois intégré, le déploiement du modèle d'IA ne nécessite qu'une seule ligne de code, ARC se charge de l'infrastructure, du traitement des données, de la formation et du déploiement en arrière-plan.

ARC collabore avec des sociétés de jeux pour les aider à :

• Capturer les données de jeu d'origine et les convertir en ensemble de données significatif pour l'entraînement de l'IA.
• Identifier les variables clés de gameplay et les points de décision liés au mécanisme du jeu.
• Mappez les sorties du modèle d'IA sur les activités en jeu pour assurer un fonctionnement fluide - par exemple, associez la sortie "clic droit" de l'IA à des contrôles de jeu spécifiques.

Comment fonctionne l'IA ?

ARC utilise quatre types de modèles pour l'interaction de jeux :

• Réseaux de neurones à propagation avant : adaptés à des environnements continus avec des caractéristiques numériques telles que la vitesse ou la position.
• Agent de tableau : particulièrement idéal pour les jeux avec des scènes discrètes limitées.
• La hiérarchisation et les réseaux neuronaux convolutifs sont en cours de développement.

Il y a deux espaces d'interaction liés au modèle IA ARC :

L'espace d'état définit la compréhension de l'agent du jeu à tout moment. Pour un réseau de neurones feed-forward, il s'agit d'une combinaison de caractéristiques d'entrée telles que la vitesse ou la position du joueur. Pour un agent basé sur une table, il s'agit des scénarios discrets auxquels l'agent peut être confronté dans le jeu.

L'espace d'action décrit ce que l'agent peut faire dans le jeu, de l'entrée discrète (comme appuyer sur un bouton) au contrôle continu (comme déplacer un joystick). Cela se traduira par une entrée dans le jeu.

Les modèles d'IA dont l'espace d'état est ARC fournissent une entrée, traitent cette entrée et génèrent une sortie. Ensuite, ces sorties sont transformées en actions de jeu par l'espace des actions.

ARC travaille en étroite collaboration avec les développeurs de jeux pour identifier les fonctionnalités les plus importantes et concevoir l'espace d'état en conséquence. Ils testent également différentes configurations et tailles de modèles pour équilibrer l'intelligence et la vitesse, garantissant ainsi une expérience de jeu fluide et captivante.

Selon l'équipe, la demande de services de liquidité de Web3 Company auprès de leurs joueurs est particulièrement élevée. Ces entreprises paient pour obtenir une meilleure liquidité des joueurs, et ARC utilisera une grande partie de ces revenus pour racheter des jetons NRN.

Apporter aux joueurs le gameplay de l'IA : la plateforme des formateurs

ARC SDK permet également aux entreprises web3 d'accéder à leur plateforme d'entraînement de jeux, permettant aux joueurs de s'entraîner et de soumettre des agents.

Comme AI Arena, les joueurs peuvent configurer des simulations, obtenir des données de jeu et entraîner des modèles AI vierges. Ces modèles évolueront avec le temps, intégrant de nouvelles données de jeu tout en conservant les connaissances précédentes, sans avoir à recommencer depuis le début à chaque mise à jour.

Cela ouvre des possibilités passionnantes: les joueurs peuvent vendre leurs agents d'IA personnalisés sur le marché, créant ainsi une nouvelle couche économique à l'intérieur du jeu. Dans l'AI Arena, les entraîneurs techniquement habiles peuvent former des guildes et offrir leurs compétences de formation à d'autres entreprises.

Pour les entreprises qui intègrent complètement les fonctionnalités d'agent, le concept de Parallel Play (jeu en parallèle) devient également vivant. Les agents d'IA sont disponibles 24 heures sur 24 et peuvent participer simultanément à plusieurs matchs ou instances de jeu. Cela résout le problème de Liquidité des joueurs et crée de nouvelles opportunités de fidélisation et de revenus pour les utilisateurs.

Mais ce n'est pas tout...

（3）ARC RL：从一对一到多对一

Si AI Arena et la plateforme de formation ARC semblent être en mode solo (où vous pouvez former votre propre modèle d'IA), alors ARC RL est similaire à un mode multijoueur.

Imaginez ceci: un DAO de jeu qui rassemble les données de jeu pour former un modèle d'IA partagé, dont tout le monde possède et bénéficie. Ces 'agents principaux' représentent la sagesse collective de tous les joueurs, changeant l'e-sport grâce à la compétition basée sur l'effort collectif et la collaboration stratégique.

ARC RL utilise l'apprentissage par renforcement (RL) et les données de jeu de rôle humain en crowdsource pour former ces agents « super intelligents ».

Le fonctionnement de l'apprentissage par renforcement est basé sur un agent récompensant les actions optimales. Il est particulièrement efficace dans les jeux car les récompenses sont claires et objectives, comme les dégâts infligés, les pièces collectées ou les victoires.

Cela est déjà arrivé :

AlphaGo de DeepMind a battu des joueurs professionnels de go dans des matchs de go, en perfectionnant sa stratégie à chaque itération grâce à des millions de matchs générés automatiquement.

Je n'ai pas réalisé cela auparavant, mais bien avant la création de chatGPT, OpenAI était déjà bien connu dans le cercle des jeux.

OpenAI Five utilise l'apprentissage renforcé pour écraser les joueurs humains de premier plan dans Dota 2 et a battu les champions du monde en 2019. Il a maîtrisé des stratégies avancées telles que la coopération d'équipe grâce à une simulation accélérée et à une grande quantité de ressources de calcul.

OpenAI Five exécute des millions de jeux chaque jour, ce qui équivaut à simuler 250 ans de jeux par jour, avec le puissant support de 256 GPU et 128 000 CPU. En sautant le rendu graphique, il accélère considérablement la vitesse d'apprentissage.

Au début, l'IA a manifesté un comportement instable, tel que se promener sans but, mais cela s'est rapidement amélioré. Il a maîtrisé quelques stratégies de base, telles que ramper dans les petits chemins et voler des ressources, pour finalement évoluer vers des opérations complexes telles que des embuscades.

Le concept clé de l'apprentissage par renforcement est que les agents d'IA apprennent par l'expérience comment réussir plutôt que de leur dire directement quoi faire.

ARC RL se distingue en utilisant l'apprentissage par renforcement hors ligne. L'agent IA n'apprend pas de ses propres erreurs, mais de l'expérience des autres. C'est comme un étudiant regardant des vidéos de personnes faisant du vélo, observant leurs succès et leurs échecs, et utilisant ces connaissances pour éviter de tomber et progresser plus rapidement.

Cette méthode offre un avantage supplémentaire : la formation collaborative et la propriété commune du modèle. Cela permet non seulement de rendre les agents d'IA puissants plus accessibles, mais aussi de renforcer la motivation des joueurs, des guildes et des développeurs.

Dans la création d'agents de jeu "super intelligents", il y a deux rôles clés :

• Sponsor: Similar to the leader of a guild, they stake a large amount of NRN Jeton to launch and manage RL agents. Sponsors can be any entity, but are likely to be game guilds, DAOs, web3 communities, or even popular off-chain personalized agents like Luna.
• Joueur : stake une petite quantité de NRN Jeton pour contribuer à ses propres données de jeu afin de former un agent.

Les sponsors coordonnent et guident leurs équipes de joueurs pour assurer des données d'entraînement de haute qualité, ce qui permet à leurs agents IA de bénéficier d'un avantage concurrentiel dans les matchs d'agents.

Les récompenses sont distribuées en fonction des performances des super agents lors des matchs. 70% des récompenses reviennent aux joueurs, 10% reviennent aux sponsors et les 20% restants reviennent à la réserve NRN. Cette structure crée un mécanisme d'incitation uniforme pour tous les participants.

Contribution de données

Comment inciter les joueurs à contribuer volontiers leurs données de jeu ? Ce n'est pas facile.

ARC rend la fourniture de données de jeu simple et bénéfique. Les joueurs n'ont pas besoin de connaissances spécialisées, il leur suffit de jouer. À la fin d'une session, ils seront invités à soumettre des données pour former un agent spécifique. Le tableau de bord suit leurs contributions et les agents qu'ils soutiennent.

L'algorithme d'attribution ARC garantit la qualité en évaluant les données de haute qualité et influentes qui contribuent à des récompenses.

Ce qui est intéressant, c'est que même si vous êtes un joueur médiocre (comme moi), vos données sont utiles. Une mauvaise façon de jouer peut aider l'agent à apprendre ce qu'il ne faut pas faire, tandis qu'une façon de jouer techniquement avancée peut enseigner la meilleure stratégie. Les données redondantes sont filtrées pour maintenir la qualité.

En bref, ARC RL est conçu comme un produit grand public à faible friction, centré sur la possession commune d'agents capables de dépasser les capacités humaines.

4. Taille du marché

La plateforme technologique d'ARC est polyvalente et prend en charge différents types de jeux tels que les jeux de tir, les jeux de combat, les casinos sociaux, les courses, les jeux de cartes à échanger et les RPG. Il est conçu sur mesure pour les jeux qui nécessitent de maintenir l'engagement des joueurs.

Les produits d'ARC ciblent principalement deux marchés:

ARC se concentre principalement sur les développeurs indépendants et les entreprises, plutôt que sur les grands noms de l'industrie. En raison de leur influence de marque limitée et de leurs ressources de distribution restreintes, il est souvent difficile pour ces petites entreprises d'attirer les joueurs à un stade précoce.

L'agent d'IA d'ARC résout ce problème en créant un environnement de jeu dynamique dès le début, même au stade initial du jeu, pour garantir un gameplay dynamique.

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

• En 2024, les jeux indépendants ont représenté 48% des revenus totaux sur Steam.

Un autre marché cible est le jeu Web3. La plupart des jeux Web3 sont développés par de jeunes entreprises et font face à des défis uniques tels que la connexion au Portefeuille, les questions de chiffrement et les coûts élevés d'acquisition d'utilisateurs. Ces jeux rencontrent généralement des problèmes de Liquidité des joueurs, et les agents d'IA peuvent combler ce vide pour maintenir l'attrait du jeu.

Bien que les jeux Web3 aient récemment du mal à avancer en raison du manque d'expérience attrayante, des signes de reprise sont en train de se manifester.

Par exemple, Off the Grid, l'un des premiers jeux Web3 de qualité AAA, a récemment connu un succès précoce auprès du grand public, avec 9 millions de portefeuilles effectuant 100 millions de transactions au cours du premier mois. Cela ouvre la voie à un succès généralisé de l'industrie et crée une opportunité de soutien pour ARC dans cette renaissance.

5. Équipe ARC

L'équipe fondatrice d'ArenaX Labs possède une riche expertise en apprentissage automatique et en gestion d'investissements.

Le PDG et CTO Brandon Da Silva a dirigé la recherche sur l'apprentissage automatique dans une société d'investissement canadienne, se concentrant sur l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage en profondeur bayésien et l'adaptabilité du modèle. Il a été le premier à développer une stratégie de trading quantitatif de 1 milliard de dollars axée sur l'équilibre des risques et la gestion de portefeuille multi-actifs.

Le directeur des opérations, Wei Xie, gère un portefeuille d'investissement Liquidité de 7 milliards de dollars dans la même entreprise et supervise ses projets d'investissement innovants, se concentrant sur des domaines émergents tels que l'IA, l'apprentissage automatique et les technologies Web3.

ArenaX Labs a levé 5 millions de dollars lors de son tour de table de financement initial en 2021, dirigé par Paradigm et avec la participation de Framework Ventures. La société a ensuite levé 6 millions de dollars en janvier 2024, avec SevenX Ventures, FunPlus / Xterio et Moore Strategic Ventures comme investisseurs principaux.

6. Économie Jeton NRN - Une réforme saine

ARC/AI Arena has a Jeton - NRN. Let's take stock of the situation now.

L'examen du côté de l'offre et de la demande nous permettra de mieux comprendre les tendances.

（1）L'offre latérale

Le total de l'offre de NRN est de 1 milliard, dont environ 409 millions (40,9 %) sont en circulation.

Au moment de la rédaction de cet article, le prix de ce Jeton est de 0.72 dollars, ce qui signifie que la capitalisation boursière est de 2900 millions de dollars et que la valorisation post-dilution est de 7100 millions de dollars.

NRN a été lancé le 24 juin 2024, avec 40,9 % de l'approvisionnement en circulation provenant de :

• Airdrop communautaire (8% du total)
• Trésorerie de la Fondation (10.9%, dont 2.9% ont été débloqués, déverrouillage linéaire sur 36 mois)
• Récompenses de l'écosystème communautaire (30%)

La majeure partie de l'approvisionnement en circulation (30 % sur 40,9 %) est composée de récompenses du système écologique de la communauté, le projet gérant ces Jeton de manière stratégique pour les attribuer aux récompenses de stake, aux récompenses de jeu, au plan de hausse de l'écosystème et au plan de conduite communautaire.

Le calendrier de déverrouillage est rassurant, il n'y a pas d'événements majeurs à court terme:

• Le prochain déverrouillage est la vente OTC de la fondation (1,1 %), à partir de décembre 2024, sur une période de 12 mois. Cela ne fera augmenter le taux d'inflation mensuel que de 0,09 %, ce qui est peu susceptible de susciter une grande inquiétude.
• La répartition des investisseurs et des contributeurs (50% de l'offre totale) ne commencera à être débloquée qu'en juin 2025, et même à ce moment-là, elle sera débloquée de manière linéaire sur 24 mois.

Actuellement, la pression de dumping devrait rester assez contrôlée, principalement due aux récompenses de l'écosystème. La clé est de faire confiance à l'équipe pour déployer stratégiquement ces fonds afin de stimuler la hausse du protocole.

(2) Côté demande

NRN v1——玩家经济

À l'origine, le NRN a été conçu comme une ressource stratégique liée à l'économie du jeu AI Arena.

Les joueurs misent NRN sur les joueurs d'IA, s'ils gagnent, ils recevront une récompense, s'ils perdent, ils perdront une partie de leur mise. Cela crée une dynamique d'intérêt direct, en transformant le jeu en un sport compétitif et en offrant des incitations économiques aux joueurs expérimentés.

Les récompenses sont distribuées en utilisant le système ELO pour garantir un paiement équilibré basé sur les compétences. D'autres sources de revenus comprennent les achats d'objets de jeu, les mises à niveau de personnalisation et les frais d'entrée aux matchs.

Le modèle Jeton initial dépendait entièrement du succès du jeu et de l'arrivée constante de nouveaux joueurs prêts à acheter NRN et Jeton non fongible pour participer au jeu.

Maintenant, parlons de pourquoi nous sommes si excités...

NRN v2——Joueur&Économie de la plateforme

La tokenomics améliorée v2 de Jeton NRN introduit de puissants nouveaux facteurs de demande en élargissant l'utilité de Jeton de l'AI Arena à la plateforme ARC plus large. Cette évolution transformera NRN du Jeton de jeu spécifique en Jeton de plateforme. À mon avis, il s'agit d'une évolution très positive.

Les trois nouveaux facteurs de demande de NRN comprennent :

Revenus provenant de l'intégration d'ARC. Les sociétés de jeux intégrant ARC généreront des revenus pour le trésor public grâce aux frais d'intégration et aux redevances continues liées aux performances du jeu. Les fonds du trésor public peuvent stimuler le rachat de NRN, développer l'écosystème et inciter les joueurs sur la plateforme des entraîneurs.

Coûts du marché des formateurs. NRN tire de la valeur des frais du marché des formateurs, les joueurs peuvent échanger des modèles d'IA et des données de gameplay sur le marché des formateurs.

Participer au stake de l'ARC RL : les sponsors et les joueurs doivent tous stake NRN pour rejoindre l'ARC RL. Avec de plus en plus de joueurs rejoignant l'ARC RL, la demande de NRN augmente également.

Ce qui est particulièrement excitant, ce sont les revenus de la société de jeux. Cela marque un changement de modèle commercial pur B2C vers un modèle mixte B2C et B2B, créant une influx continu de capitaux externes dans l'économie NRN. Avec un marché cible encore plus large, ce flux de revenus dépassera les revenus que AI Arena pourrait générer par elle-même.

Le coût du marché des entraîneurs dépend de l'écosystème atteignant une masse critique - assez de jeux, d'entraîneurs et de joueurs pour maintenir une activité commerciale active. C'est une entreprise à long terme.

À court terme, ARC RL stake pourrait être le facteur de demande le plus direct et le plus réflexif. Un pool de récompenses initiales bien approvisionné et l'excitation de nouveaux lancements de produits pourraient déclencher une adoption précoce, stimuler le prix du Jeton et attirer les participants. Cela crée un cycle de rétroaction entre la Hausse de la demande et la hausse économique. Cependant, en retour, si ARC RL a du mal à maintenir la stickiness des utilisateurs, la demande pourrait rapidement disparaître.

Le potentiel de l'effet de réseau est énorme : plus de jeux → plus de joueurs → plus de jeux rejoignent → plus de joueurs. Cette boucle vertueuse positionne NRN comme le Jeton central de l'écosystème des jeux Crypto AI.

7. La mère des modèles d'IA de jeu

Quel est le dénouement ? L'avantage de ARC est qu'il peut promouvoir divers types de jeux. Au fil du temps, cela leur permet de collecter une base de données unique de styles de jeu spécifiques. Avec l'intégration de plus en plus de jeux à ARC, il peut continuellement réinjecter ces données dans son propre écosystème, créant ainsi un cycle vertueux hausse et amélioré.

Une fois que cet ensemble de données transversales de jeu atteindra une masse critique, il deviendra une ressource très précieuse. Imaginez l'utiliser pour former un modèle IA général pour le développement de jeux - ouvrant de nouvelles possibilités pour la conception, les tests et l'optimisation à grande échelle de jeux.

Il est encore trop tôt pour le dire, mais dans l'ère de l'intelligence artificielle où les données sont le nouveau pétrole, le potentiel dans ce domaine est illimité.

8. Notre idée

NRN évolue en un jeu de plateforme - Jeton revalorisé

Avec l'émission de ARC et ARC RL, ce projet n'est plus seulement une société de jeux avec un seul produit, il se positionne désormais comme une plateforme et un jeu d'IA. Ce changement devrait entraîner une nouvelle évaluation du Jeton NRN, qui était auparavant limité par le succès de l'AI Arena. L'introduction de nouvelles sources de Jeton avec ARC RL, ainsi que la demande externe de partage des revenus avec les sociétés de jeux et les frais de transaction des entraîneurs, créent une base plus large et plus diversifiée pour l'utilité et la valeur de NRN.

Le succès est étroitement lié aux partenaires de jeu.

Le modèle commercial d'ARC lie son succès aux entreprises avec lesquelles il coopère, car les flux de revenus sont basés sur la distribution de Jeton (dans les jeux Web3) et les redevances de jeu. Les jeux étroitement liés valent le détour.

Si le jeu ARC connaît un énorme succès, la valeur qui en découle reviendra aux détenteurs de NRN. En revanche, si le jeu partenaire rencontre des difficultés, la circulation de la valeur sera limitée.

Plus d'intégration avec les jeux Web3 à venir

La plateforme ARC est parfaitement adaptée aux jeux Web3, où le jeu compétitif avec des mécanismes d'incitation est parfaitement intégré à l'économie existante des Jetons.

En intégrant ARC, les jeux Web3 peuvent immédiatement accéder à la narration de l'« agent d'IA ». ARC RL rassemble la communauté et les incite à avancer vers un objectif commun. Cela ouvre également de nouvelles opportunités pour des mécanismes innovants, tels que rendre les activités telles que les « jeux Airdrop » plus attrayantes pour les joueurs. En combinant l'IA et les jetons d'incitation, ARC ajoute une profondeur et une excitation que les jeux traditionnels ne peuvent pas reproduire.

Les AI ont une courbe d'apprentissage

La façon de jouer à l'IA a une courbe d'apprentissage abrupte, ce qui peut causer des frictions aux nouveaux joueurs. Il m'a fallu une heure pour comprendre comment entraîner correctement mes joueurs dans l'AI Arena.

Cependant, l'expérience des joueurs avec ARC RL est moins frictueuse car l'entraînement de l'IA est effectué en arrière-plan lorsque les joueurs jouent et soumettent des données. Une autre question en suspens est de savoir comment les joueurs se sentent lorsqu'ils savent que leur adversaire est une IA. Cela les affecte-t-il ? Est-ce que cela améliore ou diminue l'expérience de jeu ? Seul le temps pourra nous le dire.

9. Un avenir brillant

L'IA ouvrira de nouvelles expériences révolutionnaires dans le monde des jeux.

Les équipes telles que Parallel Colony et Virtuals poussent le développement d'agents AI autonomes, tandis que ARC explore son propre créneau en se concentrant sur le clonage du comportement humain - offrant une approche innovante pour relever les défis de Liquidité auxquels sont confrontés les joueurs, sans dépendre d'une économie Jeton non durable.

La transition du jeu vers une plateforme mature est un énorme bond en avant pour ARC. Cela ouvre non seulement de plus grandes opportunités grâce à la coopération avec des sociétés de jeux, mais restructure également l'intégration de l'IA et des jeux.

Avec son potentiel d'économie tokenomics améliorée et d'effet de réseau puissant, le chemin lumineux d'ARC semble à peine commencer.