Autor: Teng Yan, Chain of Thought

Tradução: Golden Finance xiaozou

Em 2021, eu ainda era um jogador de Axie Infinity e geria uma pequena guilda de bolsas de estudo. Se você não viveu naquela época, deixe-me te dizer - foi absolutamente selvagem.

O jogo Axie Infinity mostrou como a Criptomoeda e jogos podem ser combinados. Essencialmente, é um jogo de estratégia simples no estilo Pokémon, onde os jogadores precisam formar uma equipe de 3 Axies (guerreiros muito ferozes), cada um com habilidades únicas. Você pode liderar sua equipe para lutar contra outras equipes, participar e vencer o jogo para ganhar a recompensa em Token SLP.

Mas o que realmente excita os não jogadores é o potencial de ganhar dinheiro jogando. O rápido crescimento do Axie se deve a dois mecanismos:

O primeiro é a criação de Axies. Obtenha dois Axies, reproduza-os usando o token SLP e voilà - um novo Axie com habilidades únicas combinando os dois Axies originais é criado. Assim, esses Axies raros e poderosos (chamados de Axies OP pelos jogadores) se tornaram produtos populares, resultando em um mercado de criação movimentado.

O segundo mecanismo é o programa de bolsas de estudo. Jogadores corporativos de todo o mundo começaram a emprestar Axies para 'estudiosos'. Esses jogadores geralmente são de países em desenvolvimento, como Filipinas ou Argentina, e não conseguem pagar a taxa inicial de mais de US$ 1000 para comprar 3 tokens não fungíveis de Axie. Os estudiosos jogam todos os dias para ganhar tokens e compartilham os lucros com a guilda de bolsas de estudo, que geralmente recebe uma comissão de 30-50%.

Durante o seu auge, especialmente durante a pandemia de 2019, o Axie teve um impacto significativo nas economias locais dos países em desenvolvimento. Nas Filipinas (onde cerca de 40% dos utilizadores do Axie Infinity estão localizados), muitos jogadores ganham muito mais do que o salário mínimo. As guildas lucram muito.

Isso resolve um problema chave para os desenvolvedores de jogos: a Liquidez dos jogadores. Ao incentivar os jogadores a passarem algumas horas por dia jogando ativamente, a Axie garante que cada jogador tenha um oponente esperando por eles, tornando a experiência do jogador mais atraente.

Mas isso tem um custo.

Para resolver o problema de Liquidez dos jogadores, Axie distribuiu uma grande quantidade de Tokens como incentivo para os jogadores participarem. A história começa aqui. Devido à falta de limite para SLP, os Tokens inflacionaram loucamente, resultando em uma grande queda de preço e colapso do ecossistema. Com a desvalorização dos Tokens, os jogadores vão embora. Axie passou de um queridinho do mundo dos jogos para uma história de advertência praticamente da noite para o dia.

Mas e se houvesse uma maneira de resolver o problema de Liquidez do jogador, sem a necessidade de economia de Token insustentável, o que aconteceria?

Isso é exatamente o que a ARC / AI Arena tem trabalhado silenciosamente nos últimos três anos. Agora, está começando a dar frutos.

1. A Liquidez dos jogadores é vital

A Liquidez dos jogadores é a vida do jogo multiplayer e também a chave para o sucesso a longo prazo.

Muitos jogos Web3 e independentes enfrentam o problema do "arranque a frio" - poucos jogadores resultam em emparelhamento lento e comunidades subdesenvolvidas. Eles não têm o orçamento de marketing ou consciência natural de IP que os grandes estúdios de jogos têm. Isso leva a longos tempos de espera, emparelhamento insatisfatório e taxas de abandono elevadas.

Esses jogos geralmente desaparecem lentamente e dolorosamente.

Portanto, os desenvolvedores de jogos devem priorizar a Liquidez dos jogadores desde o início. Os jogos precisam de diferentes atividades para manter a diversão - xadrez requer dois jogadores, enquanto batalhas em larga escala requerem milhares de jogadores. O mecanismo de correspondência de habilidades eleva ainda mais o padrão, exigindo mais jogadores para manter a equidade e atratividade do jogo.

Para os jogos Web3, o risco é maior. De acordo com o relatório anual de jogos da Delphi Digital, o custo de aquisição de usuários para jogos Web3 é 77% maior do que para jogos de celular tradicionais, o que torna a retenção de jogadores crucial.

Uma base de jogadores forte pode garantir correspondências justas, uma economia de jogo vibrante (ou seja, mais compra e venda de itens) e interações sociais mais ativas, tornando o jogo mais divertido.

2. ARC - AI Pioneer Game

ARC, desenvolvido pela ArenaX Labs, está liderando o futuro da experiência de jogos online com AI. Em resumo, eles usam a AI para resolver o problema de Liquidez que aflige os novos jogadores.

A maioria dos robôs de IA dentro do jogo hoje em dia tem o problema de serem muito fracos. Uma vez que você domina as dicas em algumas horas, esses robôs se tornam muito fáceis de derrotar. Eles foram projetados para ajudar novos jogadores, mas não oferecem muito desafio ou atratividade para jogadores experientes.

Imagine um mundo onde os jogadores de IA têm habilidades comparáveis às dos melhores jogadores humanos. Imagina poder enfrentá-los a qualquer momento, em qualquer lugar, sem ter de esperar por um par. Imagina treinar o teu jogador de IA para imitar o teu estilo de jogo, possuí-lo e ganhar recompensas com base no seu desempenho.

Para os jogadores e para as empresas de jogos, esta é uma situação de ganha-ganha.

As empresas de jogos usam robôs de inteligência artificial semelhantes aos humanos para aumentar a popularidade dos jogos, melhorar a liquidez dos jogadores, melhorar a experiência do usuário e aumentar as taxas de retenção - esses são os fatores-chave para a sobrevivência dos novos concorrentes em um mercado altamente competitivo.

Os jogadores obtiveram uma nova maneira de participar do jogo, desenvolvendo um senso de pertencimento mais forte ao treinar IA e competir com ela.

Vamos ver como eles fizeram.

3. Produtos e Arquitetura

A empresa-mãe ArenaX Labs está a desenvolver uma série de produtos para resolver o problema da Liquidez dos jogadores.

• Produtos existentes: AI Arena, um jogo de luta de IA.
• Novo produto: ARC B2B, um SDK de jogos impulsionado por IA, que pode ser facilmente integrado em qualquer jogo.
• Novo produto: ARC Aprendizagem Reforçada (RL)

（1）AI Arena：游戏

AI Arena é um jogo de luta que lembra o Super Smash Bros da Nintendo, onde vários personagens de desenhos animados estranhos lutam na arena.

Mas no AI Arena, cada personagem é controlado por IA - você não joga como um guerreiro, mas sim como o treinador deles. Sua tarefa é treinar seus guerreiros de IA usando sua estratégia e conhecimento especializado.

Treinar seu guerreiro é como treinar um aluno para a batalha. No modo de treinamento, você ativa a coleta de dados e cria cenários de batalha para ajustar seus movimentos. Por exemplo, se seu guerreiro estiver perto do oponente, você pode ensiná-lo a bloquear com seu escudo e em seguida realizar combos. Como lutar à distância? Treine-os para lançar ataques de longo alcance.

Você pode controlar quais dados são coletados, garantindo que apenas as melhores ações sejam registradas para treinamento. Com a prática, você pode refinar os hiperparâmetros para obter mais vantagens técnicas ou simplesmente usar as configurações padrão amigáveis para iniciantes. Uma vez concluído o treinamento, seu guerreiro de IA poderá entrar em combate.

Começar é sempre difícil - treinar um modelo eficaz requer tempo e experimentação. Meu primeiro lutador caiu da plataforma várias vezes, mas não por ser atingido pelo oponente. No entanto, depois de várias iterações, consegui criar um modelo com bom desempenho. É muito gratificante ver que seu treinamento está dando frutos.

A AI Arena introduziu uma Profundidade adicional através dos Token não fungíveis. Cada personagem do Token não fungível tem características de aparência e atributos de batalha únicos que afetam a jogabilidade. Isso adiciona mais uma camada estratégica.

Atualmente, a AI Arena está em execução na Rede principal Arbitrum e apenas aqueles que possuem AI Arena Token não fungível podem acessar, mantendo assim a exclusividade da comunidade enquanto aprimora a jogabilidade. Os jogadores podem entrar para guildas, competir em classificações de batalha na cadeia com os campeões Token não fungível e NRN, e receber recompensas. Isso é feito para atrair jogadores leais e impulsionar a competição.

No final, a AI Arena é um palco para a tecnologia de treinamento de IA da ARC. Embora seja o ponto de entrada deles no ecossistema, a verdadeira visão vai muito além deste jogo em si.

(2) ARC: Infraestrutura

ARC é uma solução de infraestrutura de IA projetada especificamente para jogos.

A equipe da ArenaX começou do zero, até mesmo desenvolvendo sua própria infraestrutura de jogos, porque soluções existentes como Unity e Unreal não atendiam à sua visão.

Ao longo de mais de três anos, eles desenvolveram cuidadosamente um conjunto de tecnologias poderosas para lidar com a agregação de dados, treinamento de modelos e verificação de modelos, para realizar a imitação e o aprendizado por reforço. Essa infraestrutura é a espinha dorsal da AI Arena, mas o seu potencial é muito maior.

À medida que a equipe aprimora constantemente sua tecnologia, estúdios de terceiros começaram a procurar a ARC para obter licenciamento ou rótulos brancos da plataforma. Reconhecendo essa demanda, eles formalizaram a infraestrutura da ARC como um produto B2B.

Atualmente, a ARC colabora diretamente com empresas de jogos para oferecer uma experiência de jogo com IA. Sua proposta de valor é:

• Liquidez como serviço para jogadores permanentes
• Integrar a jogabilidade de IA como algo simples

Serviço Liquidez para jogadores permanentes

ARC foca na clonagem de comportamento humano - treinando modelos de IA especializados para imitar o comportamento humano. Isso difere do uso principal da IA em jogos hoje, que utiliza modelos generativos para criar ativos de jogos e usa LLM para impulsionar a conversação.

Com o SDK ARC, os desenvolvedores podem criar agentes de IA semelhantes aos humanos e expandi-los de acordo com as necessidades do jogo. O SDK simplifica o trabalho árduo. As empresas de jogos podem introduzir IA sem lidar com aprendizado de máquina complexo.

Após a integração, a implantação do modelo de IA requer apenas uma linha de código, e o ARC é responsável pelo trabalho de infraestrutura, processamento de dados, treinamento e implantação do backend.

ARC adota uma abordagem colaborativa com empresas de jogos para ajudá-las:

• Capturar dados de jogabilidade original e convertê-los em um conjunto de dados significativo para treinamento de IA.
• Determine key gameplay variables and decision points related to game mechanics.
• Mapear a saída do modelo de IA para atividades no jogo para garantir o funcionamento adequado - por exemplo, vincular a saída 'clicar com o botão direito' da IA a um controle específico do jogo.

Como funciona a IA?

ARC utiliza quatro tipos de modelos para interações de jogos:

• Rede Neural Feedforward: Adequada para ambientes contínuos com características numéricas, como velocidade ou posição.
• Agente de Tabela: Ideal para jogos com cenários discretos limitados.
• Redes neurais convolucionais e hierárquicas estão em desenvolvimento.

Existem dois espaços interativos relacionados ao modelo de IA ARC:

O espaço de estado define o conhecimento do agente sobre o jogo em qualquer momento dado. Para redes de alimentação direta, isso é uma combinação de características de entrada (como velocidade ou posição do jogador). Para agentes tabulares, são os cenários discretos que o agente pode encontrar no jogo.

A descrição do espaço de ação descreve o que um agente pode fazer no jogo, desde entradas discretas (como pressionar botões) até controle contínuo (como mover a alavanca). Isso é mapeado para a entrada do jogo.

Os modelos de IA com espaço de estado ARC fornecem entradas, processam-nas e geram saídas. Posteriormente, essas saídas são convertidas em ações de jogo através do espaço de ação.

ARC trabalha em estreita colaboração com desenvolvedores de jogos para identificar recursos essenciais e projetar o espaço de estado de forma adequada. Eles também testam várias configurações e tamanhos de modelos para equilibrar inteligência e velocidade, garantindo uma jogabilidade suave e envolvente.

Segundo a equipe, a empresa Web3 tem uma demanda especialmente alta por seus serviços de liquidez para jogadores. Essas empresas pagam para obter uma melhor liquidez para os jogadores, e a ARC destinará uma grande parte dessa receita para recomprar tokens NRN.

Traga a jogabilidade de IA para os jogadores: plataforma de treinadores

O SDK ARC permite que a empresa web3 acesse a plataforma de treinamento de seus jogos, permitindo que os jogadores treinem e enviem agentes.

Assim como o AI Arena, os jogadores podem configurar simulações, obter dados de jogabilidade e treinar modelos de IA em branco. Esses modelos evoluirão com o tempo, incorporando novos dados de jogabilidade sem perder o conhecimento anterior, evitando a necessidade de reiniciar a partir do zero a cada atualização.

Isso abre emocionantes possibilidades: os jogadores podem vender os seus agentes de IA treinados personalizados no mercado, criando uma nova camada econômica dentro do jogo. Na AI Arena, treinadores habilidosos podem formar guildas e oferecer habilidades de treinamento a outras empresas.

Para as empresas que possuem funcionalidades de agente totalmente integradas, o conceito de Parallel Play (Jogo Paralelo) também se torna vívido. O agente de IA está disponível o tempo todo e pode participar de várias instâncias de competições ou jogos simultaneamente. Isso resolve o problema de liquidez dos jogadores e cria novas oportunidades de adesão e receita para os usuários.

Mas isso não é tudo...

(3) ARC RL: de um para um para muitos para um

Se AI Arena e a plataforma de treinamento de treinadores da ARC parecem ser modos de um jogador (onde você pode treinar seu próprio modelo de IA), então o ARC RL é semelhante a um modo multijogador.

Imagine this: a whole game DAO that gathers its gameplay data to train a shared AI model, which everyone collectively owns and benefits from. These 'main agents' represent the collective wisdom of all players, changing esports through the introduction of collective effort and strategic cooperation-driven competition.

O ARC RL usa o aprendizado por reforço (RL) e os dados do jogo humano em massa para treinar esses agentes "superinteligentes".

O princípio de funcionamento do reforço de aprendizagem é recompensar o comportamento ótimo do agente. Isso é especialmente eficaz em jogos, pois as funções de recompensa são claras e objetivas, como o dano causado, as moedas obtidas ou a vitória.

Isso tem precedentes:

O AlphaGo da DeepMind derrotou jogadores profissionais de Go em competições de Go, aprimorando sua estratégia a cada iteração através de milhões de jogos gerados automaticamente.

Eu não percebi isso antes, mas OpenAI já era bem conhecida na comunidade de jogos muito antes da criação do chatGPT.

OpenAI Five esmaga jogadores humanos de elite em Dota 2 usando aprendizado por reforço e derrotou o campeão mundial em 2019. Ele dominou estratégias avançadas como trabalho em equipe através da aceleração da simulação e de recursos computacionais abundantes.

O OpenAI Five executa milhões de jogos por dia, o que equivale a simular 250 anos por dia, com o suporte de 256 GPU e 128.000 CPU. Ao pular a renderização gráfica, ele acelera muito a velocidade de aprendizagem.

Inicialmente, o AI exibiu comportamentos instáveis, como andar sem rumo, mas logo foi melhorando. Ele aprendeu algumas estratégias básicas, como rastejar em caminhos estreitos e roubar recursos, evoluindo para operações mais complexas, como emboscadas.

O conceito-chave do reforço de aprendizado é que o agente de AI aprende por experiência como alcançar o sucesso, em vez de ser diretamente instruído sobre o que fazer.

ARC RL destaca-se ao usar o reforço de aprendizagem offline. Os agentes de IA não aprendem com seus próprios erros, mas sim com a experiência dos outros. É como um aluno que assiste a vídeos de outras pessoas andando de bicicleta, observa seus sucessos e falhas, e usa esse conhecimento para evitar quedas e progredir mais rapidamente.

Este método oferece uma vantagem adicional: treinamento colaborativo e propriedade conjunta do modelo. Isso não só torna os agentes de IA poderosos mais acessíveis, mas também alinha os motivos dos jogadores, guildas e desenvolvedores.

Na criação de agentes de jogos 'superinteligentes', existem dois papéis-chave:

• Patrocinador: líderes semelhantes a guildas que apostam uma grande quantidade de tokens NRN para iniciar e gerenciar agentes RL. Os patrocinadores podem ser qualquer entidade, mas provavelmente são guildas de jogos, DAOs, comunidades web3 ou até mesmo agentes personalizados populares como Luna na cadeia.
• Jogador: stake少量 NRN Token贡献其游戏玩法数据以训练代理的个人.

Os patrocinadores coordenam e orientam suas equipes de jogadores para garantir dados de treinamento de alta qualidade, dando aos seus agentes de IA uma vantagem competitiva em jogos de agente.

As recompensas são distribuídas com base no desempenho do Super Agente durante a competição. 70% das recompensas são para os jogadores, 10% para os patrocinadores e os restantes 20% para o tesouro NRN. Essa estrutura garante um mecanismo de incentivo consistente para todos os participantes.

Contribuição de Dados

Como fazer com que os jogadores se sintam felizes em contribuir com seus dados de jogabilidade? Não é fácil.

ARC torna simples e benéfico fornecer dados de jogabilidade. Os jogadores não precisam de conhecimento especializado, apenas precisam jogar. Após uma sessão, eles serão solicitados a enviar dados para treinar um agente específico. O painel acompanha suas contribuições e os agentes que eles apoiam.

O algoritmo de atribuição da ARC garante a qualidade avaliando e recompensando dados de alta qualidade e impacto.

É interessante que mesmo que você seja um jogador ruim (como eu), seus dados são úteis. Jogar mal pode ajudar os agentes a aprender o que não fazer, enquanto jogar bem pode ensinar as melhores estratégias. Os dados redundantes são filtrados para manter a qualidade.

Em resumo, o ARC RL foi concebido como um produto de mercado de massa de baixo atrito, centrado em agentes que possuem habilidades além das capacidades humanas.

4. Tamanho do mercado

A plataforma tecnológica da ARC é multifuncional, suportando vários tipos de jogos, como jogos de tiro, jogos de luta, cassino social, corridas, jogos de cartas colecionáveis e RPG. É feito sob medida para aqueles que precisam manter a retenção de jogadores.

Os produtos da ARC são principalmente direcionados para dois mercados:

ARC principalmentese seguir em desenvolvedores independentes e empresas, em vez de grandes empresas estabelecidas. Devido à limitada influência da marca e recursos de distribuição, essas pequenas empresas geralmente têm dificuldade em atrair jogadores no início.

O agente de IA da ARC resolve esse problema criando um ambiente de jogo dinâmico desde o início, garantindo uma jogabilidade dinâmica mesmo nas fases iniciais do jogo.

Isso pode surpreender muitas pessoas, mas o setor de jogos independentes é de fato a força motriz do mercado de jogos:

• Em 2024, os jogos independentes representaram 48% da receita total na Steam.

Outro mercado-alvo é o jogo Web3. A maioria dos jogos Web3 são desenvolvidos por empresas emergentes, e enfrentam vários desafios únicos, como login na Carteira, questionamentos sobre encriptação e altos custos de aquisição de usuários. Esses jogos frequentemente enfrentam problemas de Liquidez de jogadores, e agentes de IA podem preencher essa lacuna, mantendo o apelo do jogo.

Embora os jogos Web3 tenham tido dificuldades recentemente devido à falta de experiências atraentes, estão começando a mostrar sinais de recuperação.

Por exemplo, um dos primeiros jogos Web3 de nível AAA, Off the Grid, recentemente obteve sucesso inicial, com 9 milhões de Carteiras realizando 1 bilhão de transações no primeiro mês. Isso abriu caminho para o sucesso generalizado do setor e criou uma oportunidade para ARC apoiar esse renascimento.

5、Equipe ARC

A equipe fundadora por trás da ArenaX Labs possui amplo conhecimento em aprendizado de máquina e gestão de investimentos.

O CEO e CTO Brandon Da Silva liderou a pesquisa em aprendizado de máquina em uma empresa de investimentos do Canadá, com foco em aprendizado reforçado, aprendizado Bayesian Profundidade e adaptabilidade do modelo. Ele foi pioneiro no desenvolvimento de estratégias de negociação quantitativa centradas na equalização de riscos e na gestão de portfólio multiativos, totalizando 1.000.000.000 dólares.

O diretor de operações Wei Xie gerencia uma carteira de investimentos em estratégia Liquidez de 7 bilhões de dólares na mesma empresa e lidera seus projetos de investimento inovadores, focando em áreas emergentes como IA, aprendizado de máquina e tecnologia Web3.

A ArenaX Labs obteve uma rodada inicial de financiamento de 5 milhões de dólares em 2021, liderada pela Paradigm e com a participação da Framework Ventures. A empresa obteve outra rodada de financiamento de 6 milhões de dólares em janeiro de 2024, liderada pela SevenX Ventures, FunPlus / Xterio e Moore Strategic Ventures.

6. Economia de Token NRN - Uma Reforma Saudável

ARC/AI Arena tem um Token - NRN. Vamos fazer um inventário da situação atual primeiro.

Examinar o lado da oferta e da procura permitir-nos-á compreender melhor a direção da tendência.

（1）Fornecimento lateral

O fornecimento total de NRN é de 1 bilhão, dos quais cerca de 409 milhões (40,9%) estão em circulação.

No momento da redação deste artigo, o preço deste Token era de 0,72 dólares, o que significa que a capitalização de mercado é de 29 milhões de dólares e a avaliação totalmente diluída é de 71 milhões de dólares.

NRN foi lançado em 24 de junho de 2024, com 40,9% do fornecimento em circulação vindo de:

• Airdrop da comunidade (8% do total)
• Tesouro da Fundação (10,9%, dos quais 2,9% foram desbloqueados, desbloqueio linear de 36 meses)
• Prémios do ecossistema comunitário (30%)

A maioria do fornecimento circulante (30% dos 40,9%) é composta por recompensas do ecossistema da comunidade, com o projeto gerenciando esses tokens e distribuindo-os estrategicamente como recompensas de stake, recompensas de jogos, planos de subir do ecossistema e planos impulsionados pela comunidade.

O cronograma de desbloqueio é tranquilizador e não há eventos importantes a curto prazo:

• O próximo desbloqueio é a venda OTC da Fundação (1,1%), a partir de dezembro de 2024, com desbloqueio linear ao longo de 12 meses. Isso só aumentará a taxa de inflação mensal em 0,09%, o que não deve causar grande preocupação.
• A distribuição para investidores e contribuidores (50% do total de oferta) só começará a ser desbloqueada em junho de 2025 e mesmo nessa altura será feita de forma linear ao longo de 24 meses.

Atualmente, espera-se que a pressão para descartar ainda seja bastante controlável, principalmente devido às recompensas do ecossistema. A chave é confiar que a equipe tem a capacidade de implantar estrategicamente esses fundos para impulsionar o crescimento do protocolo.

(2) Lado da Demanda

NRN v1——玩家经济

Inicialmente, o NRN foi projetado como um recurso estratégico associado à economia de jogos da AI Arena.

Os jogadores apostam NRN em jogadores de IA. Se ganharem, recebem uma recompensa; se perderem, perdem parte do stake. Isto cria uma dinâmica de interesse direto, transformando-a num desporto e proporcionando incentivos económicos aos jogadores habilidosos.

As recompensas são distribuídas através do sistema ELO para garantir pagamentos equilibrados baseados em habilidades. Outras fontes de receita incluem a compra de itens de jogo, atualização de roupas e taxas de entrada em competições.

O modelo inicial de Token depende completamente do sucesso do jogo e da contínua disposição de novos jogadores em comprar NRN e NFT para participar do jogo.

Agora, vamos falar sobre por que estamos tão animados...

NRN v2 - Economia de Jogadores e Plataformas

NRN A economia do token aprimorada v2 expande a utilidade do token da AI Arena para a plataforma ARC mais ampla, introduzindo poderosos novos fatores impulsionadores da demanda. Esta evolução transformará a NRN de um token de jogo específico em um token de plataforma. Na minha opinião, esta é uma mudança muito positiva.

Os três novos fatores impulsionadores das necessidades da NRN incluem:

Receitas provenientes da integração ARC. As empresas de jogos que integram a ARC gerarão receitas para o tesouro através de taxas de integração e royalties contínuos ligados ao desempenho do jogo. Os fundos do tesouro podem impulsionar recompras de NRN, desenvolver o ecossistema e motivar os jogadores na plataforma de treinamento.

Custos de mercado de treinadores. O NRN obtém valor das taxas cobradas pelos treinadores de campo, os jogadores podem negociar modelos de IA e dados de jogabilidade no mercado de treinadores.

Participar do stake da ARC RL: tanto os patrocinadores quanto os jogadores devem fazer stake de NRN para participar da ARC RL. Com mais e mais jogadores entrando na ARC RL, a demanda por NRN também aumenta.

Particularmente emocionante são os lucros das empresas de jogos. Isso marca uma mudança do modelo puramente B2C para um modelo misto de B2C e B2B, criando um fluxo contínuo de capital externo para a economia NRN. Com um mercado-alvo mais amplo, esse fluxo de receita será superior ao que a AI Arena pode gerar por si só.

Embora o mercado de treinadores tenha perspectivas promissoras, depende se o ecossistema pode atingir uma escala crítica - com jogos suficientes, treinadores e jogadores para manter atividades comerciais ativas. É uma carreira de longo prazo.

A curto prazo, ARC RL stake pode ser o fator de impulso mais direto e reflexivo. A abundância de fundos no pool de recompensas inicial e a emoção do lançamento de novos produtos podem desencadear uma adoção precoce, impulsionar o preço do Token e atrair participantes. Isso cria um ciclo de feedback entre Ascensão da demanda e subir econômico. No entanto, por outro lado, se ARC RL tiver dificuldade em manter a aderência dos usuários, a demanda pode desaparecer rapidamente.

mais jogadores

7, a mãe dos modelos de IA de jogos

Qual é o resultado final? A vantagem da ARC é que ela pode promover vários tipos de jogos. Com o tempo, eles podem coletar um banco de dados exclusivo de estilos de jogo específicos. À medida que a ARC se integra a mais jogos, ela pode constantemente alimentar esses dados de volta para seu próprio ecossistema, criando um ciclo virtuoso de crescimento e aperfeiçoamento.

Uma vez que este conjunto de dados de perfil transversal atinja a massa crítica, ele se tornará um recurso muito valioso. Imagine usá-lo para treinar modelos de IA genéricos para o desenvolvimento de jogos - abrindo novas possibilidades para o design, teste e otimização em grande escala de jogos.

Agora é cedo, mas o potencial nesta era da inteligência artificial, onde os dados são o novo petróleo, é ilimitado.

8. Nossas ideias

NRN evolui para um jogo de plataforma - Token reprecificação

Com a emissão de ARC e ARC RL, o projeto deixou de ser apenas uma empresa de jogos com um único produto e agora se posiciona como uma plataforma e um jogo de IA. Essa mudança provavelmente resultará em uma reclassificação do Token NRN, que anteriormente estava limitado ao sucesso da AI Arena. A introdução de uma nova fonte de Token com o ARC RL, juntamente com a demanda externa pela divisão de receitas da empresa de jogos e taxas de transação do treinador, cria uma base mais ampla e diversificada para a utilidade e o valor do NRN.

Estreitamente relacionado com parceiros de jogos bem-sucedidos

O modelo de negócio da ARC está ligado ao seu sucesso em colaboração com empresas, uma vez que o fluxo de receitas é baseado na distribuição de tokens (em jogos Web3) e no pagamento de royalties de jogos. Os jogos intimamente associados a ele são dignos de atenção.

Se o jogo ARC for um grande sucesso, o valor gerado fluirá de volta para as mãos do suporte NRN. Por outro lado, se o jogo cooperativo estiver em dificuldades, o fluxo de valor será limitado.

Esperamos mais integração com jogos Web3

A plataforma ARC é perfeita para jogos Web3, onde o mecanismo de incentivo competitivo é perfeitamente combinado com a economia de Token existente.

Através da integração da ARC, os jogos Web3 podem entrar imediatamente na narrativa do 'Agente de IA'. A ARC RL reúne a comunidade, incentivando-os a avançar em direção a objetivos comuns. Isso também abre novas oportunidades para mecanismos inovadores, como tornar as atividades 'jogo para Airdrop' mais atraentes para os jogadores. Ao combinar IA e incentivo de Token, o ARC adiciona uma Profundidade e empolgação que os jogos tradicionais não conseguem replicar.

A jogabilidade de IA tem uma curva de aprendizagem

A forma de jogar com IA tem uma curva de aprendizagem íngreme, o que pode causar atrito para novos jogadores. Levei uma hora para descobrir como treinar corretamente meu jogador na Arena de IA.

No entanto, a experiência do jogador do ARC RL tem menos fricção, porque o treinamento de IA é realizado nos bastidores quando o jogador joga e envia dados. Outra questão pendente é como os jogadores se sentirão quando souberem que seu oponente é uma IA. Isso afetará eles? Isso melhorará ou diminuirá a experiência do jogo? Apenas o tempo dirá a resposta.

9, Um futuro brilhante

A IA irá abrir uma nova experiência revolucionária no mundo dos jogos.

Equipes como Parallel Colony e Virtuals estão impulsionando o desenvolvimento de agentes de IA autônomos, enquanto a ARC está abrindo seu próprio mercado de nicho ao se concentrar na clonagem de comportamentos humanos - oferecendo uma abordagem inovadora para resolver os desafios de Liquidez dos jogadores, sem depender de uma economia de Token insustentável.

A transição de jogos para uma plataforma madura é um salto enorme para a ARC. Isso não apenas abre oportunidades maiores por meio da colaboração com empresas de jogos, mas também reconstrói a forma como a IA e os jogos são integrados.

Com o potencial da ARC em termos de tokenomics melhorada e efeitos de rede poderosos, o caminho brilhante parece estar apenas a começar.