Paradigmのリード投資を受けて、ArenaX Labsが開発したARCプロキシは、既存のAIゲーム体験をどのように打破するのでしょうか？

テン・ヤン著、思考の連鎖

翻訳:ゴールデンファイナンスxiaozou

2021年には、私はAxie Infinityのプレイヤーであり、小さな奨学金ギルドを運営していました。もし、あなたがその時代を経験していないなら、教えてください-絶対にワイルドでした。

Axie Infinity このゲームは、暗号資産とゲームを組み合わせることができることを人々に認識させました。本質的には、これはポケモンスタイルのシンプルなストラテジーゲームであり、プレイヤーは3匹のAxie（非常に凶暴な戦士）からなるチームを組む必要があります。それぞれのAxieにはユニークな能力があります。自分のチームを率いて他のチームと戦い、ゲームに参加して勝利することでSLPトークン報酬を獲得することができます。

しかし、非ゲーマーにとって本当に興奮させるのは、ゲームでお金を稼ぐ可能性です。Axieの急速な台頭は、2つのメカニズムによるものです：

最初のものはブリーディングアクシーズです。2つのアクシーを取得し、SLPトークンを使用してそれらを繁殖すると、新しいアクシーが生まれるのです。それは元々の2つのアクシーの固有の能力を組み合わせた特別な能力を持つアクシーです。そのため、これらの希少で強力なアクシー（プレーヤーはそれらをOPアクシーと呼びます）は人気の商品となり、繁忙な繁殖市場が現れました。

第2のメカニズムは奨学金プログラムです。世界中の企業プレーヤーが、「学者」にAxiesを貸し出し始めました。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途上国から来ており、3つのAxieの不可代替トークンを購入するために1000ドル以上の初期費用を支払うことができません。学者たちは毎日ゲームをプレイしてトークンを稼ぎ、奨学金協会と利益を共有します。協会は通常、30-50%の手数料を徴収します。

その全盛期、特に2019年のパンデミック中、Axieは途上国の現地経済に大きな影響を与えました。フィリピンでは（Axie Infinityのユーザーの約40％がそこにいます）、多くのプレイヤーの収入は最低賃金を大幅に上回りました。ギルドは利益を上げました。

これにより、ゲーム開発者の重要な問題であるプレイヤーの流動性が解決されます。Axieは、プレイヤーが毎日数時間積極的にゲームをプレイすることを奨励することで、どのプレイヤーも対戦相手が待っている状態になることを保証し、プレイヤーの体験をさらに魅力的にします。

しかし、これには代償が伴います。

プレーヤーの流動性の問題を解決するために、Axie はプレーヤーの参加を促すために多くのトークンを提供しています。物語はここから始まります。SLPに上限がないため、トークンは暴落し、価格は大きく下落し、エコシステムは崩壊します。トークンの価値が低下すると、プレーヤーは去っていきます。Axie は「稼ぐ」宝物から一夜にして教訓のある物語に変わりました。

しかし、プレーヤーの流動性問題を解決するための持続可能でないトークン経済を必要としない方法があるとしたら、結果はどうなるでしょうか？

これはARC / AIアリーナが過去3年間黙々と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、プレーヤーの流動性は命脈

プレーヤーの流動性は、マルチプレイヤーゲームの命脈であり、長期的な成功の鍵でもあります。

多くのWeb3や独立したゲームは、「冷たい起動」の問題に直面しています-プレーヤーが少なすぎて、素早くマッチングしたり繁栄する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、ゲームの大手企業が持っているマーケティング予算や自然なIP意識がありません。その結果、長い待ち時間、マッチングの問題、高い離脱率などの問題が発生します。

これらのゲームは通常、ゆっくりと苦しみながら消えていくことがあります。

したがって、ゲーム開発者はプレイヤーの流動性を最初から優先する必要があります。ゲームは楽しさを維持するためにさまざまな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あり、大規模な戦闘には何千ものプレイヤーが必要です。スキルマッチングシステムはさらにハードルを高め、ゲームの公正さと魅力を維持するためにより多くのプレイヤーが必要です。

Web3 ゲームにとって、リスクはさらに大きいです。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伝統的なモバイルゲームよりも77%高くなっており、これによりプレイヤーの定着率が非常に重要になっています。

強力なプレイヤーベースは、公平なマッチメイキング、活気に満ちたゲームエコノミー（つまり、より多くのアイテムの売買）およびより活発なソーシャルインタラクションを確保し、ゲームをより楽しくします。

2、ARC - AIゲームのパイオニア

ArenaX Labsが開発したARCは、AIを活用して将来のオンラインゲーム体験をリードしています。要するに、彼らはAIを使用して新しいゲームのプレイヤーの流動性の問題を解決しています。

現在、ほとんどのゲーム内AIロボットの問題は、彼らがあまりにもへたくそであることです。いくつかの秘訣をマスターすると、これらのロボットは非常に簡単に打ち負かされるようになります。彼らは新しいプレイヤーを助けるために設計されていますが、経験豊富なプレイヤーにはあまりにも多くの挑戦や粘着性をもたらすことができません。

想像してみてください、AIプレイヤーのスキルがトップクラスの人間プレイヤーに匹敵することができると。想像してみてください、いつでもどこでも対戦することができ、ペアリングを待つ必要がないと。想像してみてください、あなたのゲームスタイルを模倣し、所有し、そのパフォーマンスによって報酬を得るために、AIプレイヤーをトレーニングすることができると。

これはプレーヤーとゲーム会社の両方にとってWin-Winの結果です。

ゲーム会社は、人間のようなAIロボットを使用して、ゲームの人気を高め、プレーヤーの流動性を向上させ、ユーザーエクスペリエンスを改善し、定着率を向上させます-これが競争の激しい市場で生き残るための新しいプレーヤーの重要な要素です。

プレーヤーは、AIをトレーニングし、それと対戦しながら、より強い所属意識を築く新しいゲームへの参加方法を手に入れました。

彼らがどのようにそれを行っているかを見てみましょう。

3、产品とアーキテクチャ

親会社ArenaX Labsは、プレーヤーの流動性問題を解決するための一連の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、AI駆動のゲームSDKで、どんなゲームにも簡単に統合できます。 ・新製品:ARC Reinforcement Learning(RL)

（1）AIアリーナ：ゲーム

AIアリーナは、任天堂のスーパースマッシュブラザーズを思わせる格闘ゲームであり、さまざまな奇妙なアニメキャラクターが競技場で戦います。

しかし、AI Arenaでは、各キャラクターはAIによって制御されています-あなたが演じているのは戦士ではなく、彼らのコーチです。あなたの仕事は、戦略と専門知識を使ってAI戦士を訓練することです。

ファイターのトレーニングは、戦闘の準備をするために学生をトレーニング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、戦闘シーンを作成して動きを微調整します。 たとえば、ファイターが対戦相手に非常に近い場合、シールド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。 遠くから戦う方法は? 遠距離攻撃を仕掛けられるように訓練しましょう。

あなたは収集するデータの種類を制御し、トレーニングに最適なアクションのみを記録することを確認できます。練習を重ねることで、より多くのテクニカルな利点を得るためにハイパーパラメータを微調整したり、初心者向けのデフォルト設定を簡単に使用したりすることができます。トレーニングが完了すると、あなたのAI戦士は戦闘に参加できるようになります。

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あり、始めるのは困難です。 私の最初の戦闘機は、相手のヒットではなく、プラットフォームから数回落ちました。 しかし、何度か繰り返した結果、うまく機能するモデルを作成することができました。 トレーニングが報われるのを見ると、とても満足感があります。

AI ArenaはNFT戦士を通じて追加のデプスをもたらしました。各NFTキャラクターには独自の外見と戦闘特性があり、これらはゲームプレイに影響を与えます。これにより、さらなる戦略のレイヤーが追加されました。

現在、AI Arena は Arbitrum メインネット上で稼働し、AI Arena ノンファンジブルトークンを所有する人のみがアクセスできます。ゲームプレイを向上させつつ、コミュニティの排他性を維持します。プレイヤーはギルドに加入し、チャンピオンノンファンジブルトークンとNRNをオンチェーンでの戦闘ランキングに集め、報酬を獲得できます。これにより、忠実なプレイヤーを引き付け、競争を促進することを目指しています。

最終的に、AI Arena は ARC の AI トレーニング技術の展示台です。これは彼らがエコシステムに参入する入り口でありながら、本当のビジョンはこのゲーム自体をはるかに超えています。

(2) ARC:インフラ**

ARCは、ゲームデザインに特化したAI基盤のソリューションです。

ArenaXチームは、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すことができなかったため、ゲーム基盤を独自に開発しました。

3年以上の間に、彼らは注意深く設計された強力なテクノロジースタックを構築し、データの集約、モデルのトレーニングと検証を行うことができます。これにより、模倣学習と強化学習が可能になります。このインフラストラクチャはAI Arenaの支柱ですが、その潜在能力ははるかに大きいです。

チームが技術を継続的に改善するにつれて、サードパーティスタジオはARCを見つけ、このプラットフォームのライセンスまたはホワイトラベルを取得しようとしました。このニーズに気付いた後、彼らはARCのインフラを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提携し、AI ゲーム体験を提供しています。その価値主張は：

*サービスとしての永続的なプレーヤーモビリティ

• AIプレイ方法を単純な統合として扱う

永久プレーヤーの流動性即サービス

ARCは人間の行動のクローンに特化しており、専用のAIモデルを訓練して人間の行動を模倣します。これは、現在のゲームのAIの主な用途とは異なり、後者は生成モデルを使用してゲームアセットを作成し、LLMを使用して対話を駆動します。

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、ゲームの要件に応じて拡張することができます。このSDKは手間のかかる作業を簡素化しています。ゲーム会社は複雑な機械学習を扱うことなくAIを導入することができます。

ARCは、インフラストラクチャ、データ処理、トレーニング、およびバックエンドの展開作業に責任を持ち、AIモデルのデプロイメントを1行のコードだけで行うことができます。

ARCはゲーム会社との協力を通じて、彼らを支援します:

• 原始のゲームプレイデータをキャプチャして、AIトレーニングに適した意味のあるデータセットに変換します。
• ゲームメカニズムに関連する重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のアクションにマッピングして、機能がスムーズに行われるようにします。たとえば、AIの「右クリック」の出力を特定のゲームコントロールに関連付けます。

AIはどのように動作しますか？

ARCはゲームのインタラクティブには、4つのモデルを使用しています:

• フィードフォワードニューラルネットワーク：連続的な環境で速度や位置などの数値的な特徴を持つ場合に使用されます。
• テーブル代理: 限られた離散的なシナリオを持つゲームに特に理想的です。
• 階層化と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2つのインタラクティブスペースがあります：

状態空間は、エージェントがゲームについてどれだけ理解しているかを任意の時点で定義します。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（例：プレイ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、これはゲーム中でエージェントが遭遇する可能性のある離散的なシーンです。

アクションスペースの説明は、ゲーム内でエージェントが何をすることができるかを示しています。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移動など）へのマッピングがゲームの入力に反映されます。

状態空間はARCのAIモデルに入力を提供し、AIモデルは入力を処理し出力を生成します。その後、これらの出力はアクションスペースを介し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協力し、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。彼らはまた、さまざまなモデル構成とサイズをテストして、知能と速度をバランスさせ、ゲームプレイがスムーズで魅力的になるようにします。

そのチームによると、Web3企業は特にプレイヤーの流動性サービスに高い需要があります。これらの企業はプレイヤーの流動性を向上させるために支払いを行いますが、ARCはこの収入の大部分をNRNトークンの買い戻しに充てる予定です。

プレイヤーに AI プレイ方法を提供する：トレーナープラットフォーム

ARC SDKはWeb3社が彼らのゲームのトレーナープラットフォームにアクセスすることを許可し、プレイヤーがエージェントをトレーニングして提出することを可能にします。

AI Arenaと同様に、プレイヤーはシミュレーションを設定して、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することができます。これらのモデルは時間の経過とともに進化し、以前の知識を保持しながら新しいゲームプレイデータを取り入れるため、毎回アップデートする必要はありません。

これは興奮する可能性を開拓しました：プレイヤーは独自にトレーニングされたAIエージェントを市場で販売することができ、新しいゲーム内経済層を作り出すことができます。AIアリーナでは、技術に優れたトレーナーはギルドを結成し、他の企業にトレーニングスキルを提供することができます。

完全にエージェント機能を統合した企業にとって、Parallel Play（平行プレイ）の概念も生き生きとしています。AIエージェントは常に利用可能であり、複数の競技会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、ユーザーの粘着性と収益を生み出す新たな機会が生まれます。

しかし、これはまだ全てではありません...

(3) ARC RL:1対1から多対1へ

AIアリーナとARCトレーナープラットフォームは、個人モードのような感じです（自分のAIモデルをトレーニングできます）。ARC RLはマルチプレイモードのようなものです。

想像してみてください：ゲームDAOがそのゲームプレイデータを集めて共有AIモデルをトレーニングし、誰もがそのモデルを共有し利益を得る。これらの「メインエージェント」は、すべてのプレイヤーの集合知であり、競争を促進するために集団的な取り組みと戦略的な協力を導入してeスポーツを変革します。

ARC RLは、強化学習（RL）とクラウドソーシングされた人間のゲームプレイデータを使用して、これらの"超知能"エージェントをトレーニングします。

強化学習の仕組みは、最適な行動を報酬するエージェントです。それは、特にゲームで効果的である、報酬機能が明確で客観的であるため、例えば与えるダメージ、得られるコインまたは勝利などです。

これは前例があります:

DeepMindのAlphaGoは囲碁の試合でプロの人間の棋士に勝利し、数百万の自己生成された試合のトレーニングを通じて、各イテレーションで自身の戦略を改善しています。

私は以前、このことに気づいていませんでしたが、chatGPTが作成される前から、OpenAIはゲーム業界で広く知られていました。

OpenAI FiveはDota 2で強化学習を使用してトップの人間プレーヤーを圧倒し、2019年には世界チャンピオンを破りました。チームワークなどの高度な戦略を習得するために、シミュレーションと大量の計算リソースを活用しています。

OpenAI Fiveは毎日数百万のゲームを実行し、250年に相当する量のシミュレーションゲームを256のGPUと128,000のCPUで強力にサポートしています。グラフィックレンダリングをスキップすることで、学習速度を大幅に向上させました。

最初、AIは不安定な行動を示しました。目的もなく彷徨うなどですが、すぐに改善されました。AIは小道を這いずりながら資源を盗むなど、いくつかの基本的な戦略を習得しました。そして最終的には待ち伏せなどの複雑な操作に発展しました。

強化学習の鍵となる考え方は、AI 代理が成功を達成する方法を経験によって学び、直接何をすべきかを教えられるのではなく、自分で学ぶことです。

ARC RLはオフラインの強化学習を使用して、他と異なる存在になります。AIエージェントは自身の試行錯誤ではなく、他人の経験から学習します。これは、自転車の乗り方のビデオを見る学生のようなものであり、成功と失敗を観察し、それらの知識を利用して転倒を避け、より速く成長することです。

この方法には追加の利点があります：協力トレーニングとモデルの共同所有権。これにより、強力なAIエージェントがより一般的になるだけでなく、プレイヤー、ギルド、および開発者の動機がより一致するようになります。

「スーパーインテリジェント」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：ギルドのようなリーダーで、彼らはオンチェーンエージェントを起動および管理するために大量のNRNトークンをステークします。スポンサーは任意のエンティティである可能性がありますが、おそらくゲームギルド、DAO、web3コミュニティ、人気のあるオンチェーンパーソナライズドエージェントのようなLunaのような存在である可能性が高いです。
• Player: ステークエージェントの訓練のためにゲームプレイデータを提供する少数のNRNトークンの個人。

スポンサーは、彼らのプレイヤーチームを調整し、高品質のトレーニングデータを確保し、彼らのAIエージェントがエージェント競技で競争上の優位性を持つように指導します。

報酬はスーパーエージェントのパフォーマンスに基づいて割り当てられます。報酬の70%はプレイヤーに、10%はスポンサーに、残りの20%はNRN基金に割り当てられます。この構造により、すべての参加者に均等なインセンティブメカニズムが提供されます。

データ貢献

プレイヤーが自分のゲームプレイデータを喜んで提供するようにするのは簡単ではありません。

ARCはゲームプレイデータの提供を簡単かつ有益にします。プレイヤーは専門知識が必要ありません、ゲームをプレイするだけです。セッション終了後、特定のエージェントをトレーニングするためにデータを提出するように促されます。ダッシュボードは彼らの貢献とサポートされているエージェントを追跡します。

ARCの归因アルゴリズムは、质量を确保するために贡献と影響力のある高质量なデータを评価することによっています。

面白いのは、あなたが下手なプレイヤーであっても（私のような）、あなたのデータは有用であるということです。下手なゲームプレイは、エージェントが何をすべきでないかを学ぶのに役立ち、高度なテクニックのゲームプレイは最適な戦略を教えてくれます。冗長なデータはフィルタリングされ、品質が保たれます。

要するに、ARC RL は、共通の超人的なエージェントを持つ低摩擦の大衆市場向けの製品として設計されています。

4. 市場規模

ARCの技術プラットフォームは多機能であり、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、さまざまなタイプのゲームをサポートしています。それはプレイヤーの粘着性を維持する必要があるゲームのためにカスタマイズされています。

ARCの製品は主に2つの市場を対象としています。

ARCの主なフォローは独立開発者や企業であり、大手メーカーではありません。ブランドの影響力や流通リソースが限られているため、これらの小さな企業は通常、初期段階でプレイヤーを引き付けるのが難しいです。

ARCのAIエージェントは、ゲームの初期段階でも活気のあるゲーム環境を作り出すことで、この問題を解決します。

これは多くの人々を驚かせるかもしれませんが、インディーゲームの領域は実際にゲーム市場の主要な力です：

• 2024 年、独立ゲームはSteamで全収益の48%を生み出しました。

もう一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おり、ウォレットのログイン、暗号化の疑問、高いユーザー獲得コストなど、さまざまな独自の課題に直面しています。これらのゲームには通常、流動性の問題が存在し、AIエージェントがこれを補完し、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、魅力的な体験が不足しているため、困難な状況に直面していますが、復活の兆候が見られます。

例えば、最初のAAA級Web3ゲームの1つであるOff the Gridは最近、早期の主流の成功を収め、最初の月に900万のウォレットで1億トランザクションを行いました。これはこの業界が広範な成功を収めるための道を開き、ARCにこの復興を支える機会を提供しました。

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幅広い専門知識を持っています。

最高経営責任者兼最高技術責任者のBrandon Da Silvaは、カナダの投資会社で機械学習の研究を主導し、強化学習、Bayesianデプス学習、モデル適応性に特化しています。彼はリスク平等化と多資産ポートフォリオ管理を中心とした10億ドルの量子取引戦略を最初に開発しました。

チーフオペレーティングオフィサーWei Xieは、同じ会社で70億ドルの流動性戦略投資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特化したイノベーション投資プロジェクトを主宰しています。

ArenaX Labsは2021年に500万ドルのシード資金を調達し、Paradigmが主導し、Framework Venturesが参加しました。 同社は2024年1月に、SevenX Ventures、FunPlus/Xterio、Moore Strategic Venturesが主導して600万ドルの資金を調達した。

6, NRNトークノミクス – 健全な改革

ARC/AI Arenaには、トークン01928374656574839201NRNがあります。まずは現状を確認しましょう。

供給側と需要側の調査は、トレンドの動向をより明確に把握することができます。

（1）サプライサイド

NRNの総供給量は10億で、そのうち約4.09億（40.9%）が流通しています。

この記事を書いている時点では、このトークンの価格は0.72ドルで、これは時価総額が2900万ドルで、完全希釈後の評価額が7100万ドルであることを意味します。

NRNは2024年6月24日に発行され、流通供給の40.9％は次のとおりです：

• コミュニティエアドロップ（総数の8%） *財団の金庫（10.9％、うち2.9％はロック解除され、36か月の線形ロック解除があります）
• コミュニティエコシステムリワード（30%に相当）

流通供給のほとんど（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、ステーク報酬、ゲーム報酬、生態系の上昇計画、およびコミュニティ駆動計画に戦略的に配分しています。

解锁時間表は安心であり、短期間内に重大なイベントはありません:

• 次のロック解除は、財団のOTC販売（1.1％）であり、2024年12月から12ヶ月間線形に解除されます。これにより、月次インフレ率が0.09％増加するだけであり、重大な懸念を引き起こす可能性はほとんどありません。
• 投資家と貢献者の割り当て（総供給量の50％）は2025年6月までロックされ、その時点でも24か月以内に線形にロックが解除されます。

現在、投げ売りの圧力は比較的に管理可能であり、主な要因はエコシステムの報酬です。重要なのは、信頼できるチームがこれらの資金を戦略的に配置し、プロトコルの上昇を推進する能力を持っていることです。

(2) 需要側

NRN v1 - プレイヤーエコノミー

最初に、NRNはAI Arenaのゲーム経済に関連する戦略的リソースとして設計されました。

プレーヤーはAIプレーヤーにNRNをステークし、勝った場合に報酬を得、負けた場合には一部のステークを失います。これにより、直接的な関心を持つダイナミックな競技スポーツに変わり、熟練したプレーヤーに経済的なインセンティブを提供します。

ELOシステムを使用して報酬を配布し、スキルに基づいたバランスの取れた支払いを確保します。その他の収入源には、ゲームアイテムの購入、アバターアップグレード、および競技参加料が含まれます。

最初のトークンモデルは、ゲームの成功と、新しいプレーヤーがNRNとNFTを購入してゲームに参加し続けることに完全に依存していました。

以下では、なぜ私たちはこんなに興奮しているのかについて話します...

NRN v2 - プレーヤー＆プラットフォーム経済

NRN改善されたv2トークンエコノミクスでは、AI Arenaのトークンの有用性をより広範なARCプラットフォームに拡張し、強力な新たな需要駆動要素を導入しています。この進化により、NRNは特定のゲームトークンからプラットフォームトークンに変わりました。私の見解では、これは非常にポジティブな変化です。

NRNの3つの新しい需要のドライバー要因は次のとおりです：

ARC 統合からの収入。 ARC 統合を行ったゲーム会社は、統合費用とゲームのパフォーマンスに連動した持続的なロイヤルティによって収益を生み出すことができます。資金は NRN の買い戻しを推進し、エコシステムを発展させ、トレーナープラットフォーム上のプレーヤーを奨励することができます。

トレーナーマーケットの費用。 NRNはトレーナー場からの収入から価値を得て、プレーヤーは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することができます。

ARC RLへのステーク参加：スポンサーとプレイヤーは、ARC RLに参加するためにNRNをステーク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の需要も相応に増加しています。

特に興奮するのは、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意味し、NRN経済の持続的な外部資本流入を生み出しました。 ARCがより広いターゲット市場を持つにつれ、この収益流はAI Arena自体が生み出すことができる収益を上回るでしょう。

トレーナーマーケットの費用は見通しがあるが、エコシステムが臨界規模に達するかどうかにかかっている-十分な数のゲーム、トレーナー、プレイヤーが活発な取引活動を維持する。これは長期的な事業です。

短期間では、ARC RL ステーク可能性は最も直接的で反映的な需要駆動要因かもしれません。 資金豊富な初期報酬プールと新製品のリリースの興奮は、早期採用を引き起こし、トークン価格を押し上げ、参加者を引き寄せる可能性があります。 これにより、需要の上昇と経済の上昇のフィードバックループが形成されます。 ただし、逆に、ARC RLがユーザーの粘着性を維持するのが難しい場合、需要はすぐに消える可能性があります。

ネットワーク効果の潜在能力は巨大です：より多くのゲーム→より多くのプレイヤー→より多くのゲームの参加→より多くのプレイヤー。この良性循環はNRNをCrypto AIゲームエコシステムの中核トークンに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の利点は、さまざまなゲームの種類をプロモーションできることです。時間の経過とともに、彼らはユニークな特定のゲームプレイデータベースを収集することができます。ARCはさらに多くのゲームと統合されることで、これらのデータを自身のエコシステムにフィードバックし続けることができ、持続的かつ改善された好循環を創造することができます。

横断面ゲームデータセットが臨界質量に達すると、非常に価値のあるリソースになります。このデータセットを使用して、ゲーム開発の汎用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を開くことができます。

今のところはまだ早いですが、データが新石油となる人工知能の時代において、この分野のポテンシャルは無限です。

8、私たちの考え

NRNはプラットフォームゲームに変わり、トークンの再評価

ARCとARC RLの発行に伴い、このプロジェクトはもはや単一の製品ゲーム会社ではなく、自身をプラットフォームとAIゲームに位置づけるようになりました。この転換は、NRNトークンの再評価をもたらすはずであり、それまではAI Arenaの成功に制約されていました。ARC RLによる新たなトークンの源の導入に加え、ゲーム会社との収益分配プロトコルやトレーナー取引手数料といった外部の需要により、NRNの有用性と価値の創造がより広範かつ多様な基盤が生まれました。

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、成功を共有する企業と結びつけます。収益ストリームは、トークン配布（Web3ゲームにおいて）とゲームのロイヤリティの支払いに基づいています。密接に結びついたゲームは注目に値します。

もしARCゲームが大成功を収めた場合、それによって生じる価値はNRNホルダーに還元されます。逆に、提携ゲームが困難に陥った場合、価値の流れは制限されます。

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Web3ゲームに非常に適しており、競争プレイモードと既存のトークン経済の完璧な組み合わせを持つWeb3ゲームには、インセンティブメカニズムがあります。

ARCを統合することで、Web3ゲームは「AIエージェント」の物語に即座に参加できます。ARC RLはコミュニティを一つにまとめ、共通の目標に向かって進むように促します。これにより、「ゲームからエアドロップ」などの活動がよりプレイヤーに魅力的になるなど、新しい機会が創出されます。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実現できない深度と興奮をもたらします。

AI 玩法には学習曲線があります

AIのプレイ方法は学習曲線が急であり、これは新しいプレイヤーに摩擦をもたらすかもしれません。私はAIアリーナで自分のプレイヤーを正しく訓練する方法を理解するのに1時間かかりました。

しかし、ARC RLのプレイヤーの体験はよりスムーズであり、プレイヤーがゲームをプレイしてデータを提出する際に、AIのトレーニングはバックエンドで処理されます。もう1つの未解決の問題は、プレイヤーが相手がAIであることを知っている場合、彼らはどのような感じになるかということです。これは彼らに影響を与えるのでしょうか？ゲーム体験を向上させるのか、それとも削減するのか？答えは時間が教えてくれるでしょう。

9、明るい未来

AIはゲームの世界で革新的な体験をもたらすでしょう。

Parallel ColonyやVirtualsなどのチームは、自己完結型のAIエージェントの開発を推進しています。一方、ARCは人間の行動クローンに特化することによって自身のニッチ市場を開拓しています。これにより、持続不能なトークン経済に依存することなく、プレイヤーの流動性の課題を解決する革新的な方法を提供しています。01928374656574839201

ゲームから成熟したプラットフォームへの転換はARCにとって巨大な飛躍です。これによりゲーム会社との協力がより大きな機会を開くだけでなく、AIとゲームの統合方法も再構築されました。

改良されたトークンエコノミクスと強力なネットワーク効果の可能性により、ARCの明るい未来はまだ始まったばかりのようです。