なぜ ARC 代理は AI ゲームの既存の体験を超えると言われていますか

Parallel Colony および Virtuals チームなどが自律型AIエージェントの開発を推進しており、一方でARCは人間の行動クローンに焦点を当てて独自のニッチ市場を開拓しています。

執筆者: Teng Yan, Chain of Thought

翻訳:ゴールデンファイナンスxiaozou

2021年、私はまだ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のなら、教えてあげましょう-絶対にワイルドな時代でした。

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に人々に気づかせます。本質的には、これはシンプルな Pokémon スタイルのストラテジーゲームで、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、それぞれのAxieには独自の能力があります。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。

ただし、非ゲームプレイヤーを興奮させる真のポイントは、ゲームを通じてお金を稼ぐ可能性です。Axieの急速な台頭は、2つのメカニズムによってもたらされています。

最初のものはBreeding Axiesです。2つのAxieを取得し、SLPトークンを使用して繁殖すると、voilà、2つの元のAxieのユニークな能力を組み合わせた新しいAxieが誕生します。これにより、希少で強力なAxies（プレイヤーはそれらをOP Axiesと呼びます）が人気の商品となり、繁栄する繁殖市場が現れました。

第二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は、Axiesを「学者」に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NFTを購入するために1000ドル以上の前払い費用を支払うことができません。学者たちは毎日ゲームでトークンを稼ぎ、奨学金ギルドと利益を共有します。ギルドは通常、30〜50％の手数料を抜きます。

その全盛期には、特に2019年の流行中、Axieは途上国の地域経済に重要な影響を与えました。フィリピン（Axie Infinityのユーザーの約40％がそこにいる）では、多くのプレイヤーの収入が最低賃金をはるかに上回っています。ギルドは利益を上げています。

これにより、ゲーム開発者の重要な問題、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ゲームを積極的にプレイするよう奨励することで、すべてのプレイヤーが対戦相手を待っていることを確実にし、プレイヤーの体験をより魅力的にします。

しかし、これには代価がかかります。

プレーヤーの流動性問題を解決するために、Axieは大量のトークンを提供してプレーヤーを参加させることにしました。物語はここから始まります。 SLPには上限がなく、トークンは急速に膨張し、価格は大幅に下落し、エコシステムは崩壊しました。トークンの価値が下がると、プレイヤーは離れていきます。Axieは「プレイする」宝物から一夜のうちに警告の物語に変わりました。

しかし、流動性の問題を解決する方法があり、持続可能でないトークン経済学を必要としない場合、どうなるでしょうか？

これは、過去3年間、ARC / AI Arenaが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、プレイヤーの流動性は命脈です

プレーヤーの流動性はマルチプレイゲームの命脈であり、長期的な成功の鍵です。

多くのWeb3および独立したゲームは、「冷たいスタート」の問題に直面しています-プレイヤーが少なすぎて、迅速なマッチメイキングや繁栄するコミュニティの形成ができません。彼らにはゲーム大手が持つマーケティング予算や自然なIP意識がありません。これにより、長い待ち時間、マッチングの不可能性、および高い離脱率などの問題が生じます。

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きます。

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活動が必要です - チェスには2人のプレイヤーが必要であり、大規模な戦闘には数千人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上げ、ゲームの公平性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従来のモバイルゲームよりも 77% 高くなっており、これによりプレー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、活気あるゲームエコノミー（つまり、より多くのアイテムの売買）、そしてより活発なソーシャルインタラクションを確保することができ、ゲームをより面白くします。

##2、 ARC - AIゲームのパイオニア

ArenaX Labsによって開発されたARCは、AIを活用したオンラインゲーム体験の未来をリードしています。 要するに、彼らはAIを使用して、新しいゲームを悩ませているプレーヤーのモビリティの問題を解決します。

現在、ほとんどのAIロボットは問題があります。それらは非常にひどいです。いくつかのヒントをマスターするのに数時間かかると、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。それらは新しいプレーヤーを助けるために設計されていますが、経験豊富なプレー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はできません。

想像してみてください、AIプレーヤーのスキルがトップの人間プレーヤーと匹敵することができるとしたら。想像してみてください、いつでもどこでも対戦でき、ペアリングを待つ必要がないとしたら。想像してみてください、あなたのAIプレーヤーをトレーニングして、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ことができるとしたら。

このゲームプレーヤーとゲーム会社にとっては、双方に利益がある。

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、プレイ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、リテンション率を向上させます-これは競争の激しい市場で生き残るための新しいゲームの重要な要素です。

プレイヤーは、AIをトレーニングして対戦することで、より強い所属意識を築くという、新しいゲーム参加方法を手に入れました。

彼らがどのようにしているかを見てみましょう。

3、製品とアーキテクチャ

母公司 ArenaX Labs は、プレイヤーの流動性問題を解決するための製品シリーズを開発しています。

※既存製品:AI格闘ゲーム「AI Arena」 *新製品:ARC B2B、あらゆるゲームに簡単に統合できるAI搭載のゲームSDK。 ・新製品:ARC Reinforcement Learning(RL)

(1) AIアリーナ:ゲーム

AI Arenaは、任天堂のSuper Smash Brosを思わせる格闘ゲームで、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アリーナでは、各キャラクターはAIによって制御されます-あなたがプレイするのは戦士ではなく、彼らのコーチです。あなたの任務は、戦略と専門知識を使ってAI戦士を訓練することです。

あなたの戦士を訓練することは、戦いに備えた学生を訓練することと同じです。トレーニングモードでは、データ収集を開始し、彼らのアクションを微調整するための戦闘シーンを作成します。たとえば、あなたの戦士が敵に近づいている場合、彼らにシールドを使ってブロックし、連続攻撃を教えることができます。遠距離戦はどうですか？彼らに遠距離攻撃を行う方法を訓練してください。

あなたはどのようなデータを収集するかを制御できます。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します。練習を通じて、より多くのテクニカルアドバンテージを得るために超パラメータを微調整するか、初心者にとって使いやすいデフォルトの設定を使用することもできます。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ます。

万事开头难——训练一个有效的モデルには時間と実験が必要です。最初の戦士は何度もプラットフォームから落ちましたが、相手に倒されたわけではありません。しかし、何度かの反復を経て、私は優れたパフォーマンスを発揮するモデルを作成することに成功しました。トレーニングの成果を見ることは、非常に満足感があります。

AIアリーナは、NFT戦士を導入することで追加のデプスを実現しました。各NFTキャラクターには独自の外観特徴と戦闘属性があり、それらはゲームプレイに影響を与えます。これにより、別の戦略レベルが追加されました。

現在、AI ArenaはArbitrumメインネット上で稼働しており、AI Arenaの非代替性トークンを所有する人のみがアクセスできます。ゲームプレイを改善しながら、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参加し、冠位に挑戦し、オンチェーンで戦いを行いランキングを競います。そのため、忠実なプレイヤーを集め、競争を促進することを目的としています。

最終的に、AIアリーナは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ると同時に、真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：インフラストラクチャ

ARCはゲーム向けに設計されたAIインフラストラクチャソリューションです。

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いため、ゲームインフラストラクチャを独自に開発しました。

3年以上の期間にわたり、彼らはデータの集約、モデルのトレーニング、モデルのチェックを行うための強力なテクノロジースタックを精心に設計しました。これにより、模倣学習や強化学習が可能となります。このインフラストラクチャはAI Arenaの支柱ですが、そのポテンシャルははるかに大きいです。

チームが技術を磨き続けるにつれ、サードパーティのスタジオが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たいと考えるようになりました。このニーズに気付いた彼らは、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取り入れる

永久プレーヤーの流動性即サービス

ARC は人間の行動クローンに焦点を当てており、専用のAIモデルをトレーニングして人間の行動を模倣します。これは、今日のゲームにおける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を使用して対話を推進します。

ARC SDKを使用すると、開発者は人間に似たAIエージェントを作成し、ゲームの要件に応じて拡張できます。SDKは重労働を簡素化します。ゲーム会社は、複雑な機械学習を扱わなくてもAIを導入できます。

統合後、AIモデルの展開には1行のコードだけで済みます。ARCは基盤、データ処理、トレーニング、およびバックエンド展開を担当します。

ARCはゲーム会社との協力形式を採用し、彼らを支援します：

• オリジナルのゲームプレイデータをキャプチャし、AIのトレーニングに使用する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主要なゲームプレイ変数と意思決定ポイントを特定します。
• AIモデルの出力をゲーム内のアクションにマッピングして、機能のスムーズさを確保します-例えば、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はどのように機能するのですか？

ARCはゲームインタラクションには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：数値的な特徴（速度、位置など）を持つ連続的な環境に適用されます。
• テーブルエージェント：特に有限離散状況のゲームに最適です。
• 階層化および畳み込みニューラルネットワークが開発中です。

ARCのAIモデルに関連する2つのインタラクティブな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持つ情報を特定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、これは入力フィーチャ（例：プレーヤーの速度や位置）の組み合わせです。テーブルエージェントの場合、これはエージェントがゲームで遭遇する可能性のある離散的なシナリオです。

アクションスペースの説明は、エージェントがゲーム内で何ができるかを示し、離散入力（ボタンを押すなど）から連続制御（ジョイスティックの移動など）までをカバーします。これはゲーム入力にマップされます。

ARCのAIモデルにとって、状態空間は入力を提供し、AIモデルは入力を処理して出力を生成します。その後、これらの出力はアクション空間を介してゲームのアクションに変換されます。

ARCはゲーム開発者と密接に協力し、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ています。彼らはまた、さまざまなモデル設定とサイズをテストして、知能とスピードのバランスを取り、ゲームの操作がスムーズで魅力的であることを確認しています。

Web3社は、彼らのプレーヤーの流動性サービスへの需要が特に高いと述べています。これらの企業は、より良いプレーヤーの流動性を得るために支払いを行っており、ARCはこの収入の大部分をNRNトークンの買い戻しに使用する予定です。

AIプレイ方法をプレイヤーにもたらす：トレーナープラットフォーム

ARC SDK は、web3 会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できるようにし、プレイヤーがトレーニングを行い、エージェントを提出できるようにします。

AIアリーナと同様に、プレイヤーはシミュレーションを設定し、ゲームプレイデータを取得し、空のAIモデルをトレーニングできます。これらのモデルは時間の経過とともに進化し、以前の知識を保持しながら新しいゲームプレイデータが統合されます。毎回ゼロから更新する必要はありません。

これは興奮を引き起こす可能性を開く：プレイヤーは市場で彼らのカスタムトレーニングAIエージェントを販売することができ、新しいゲーム内経済層を作成することができます。AIアリーナでは、技術に精通し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。

完全に代理機能が統合された企業にとって、Parallel Play（パラレルプレイ）の概念も生き生きとしてきます。AI代理は常に利用可能で、複数の試合やゲームインスタンスに同時に参加することができます。これにより、プレーヤーの流動性の問題が解決され、ユーザーエンゲージメントと収益創出の新たな機会が生まれます。

しかし、これだけではありません……

(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が一人用モードのように感じるなら（自分のAIモデルをトレーニングできる）、ARC RLはマルチプレイモードに似ています。

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のAIモデルを訓練し、誰もがそのモデルを共有して利益を得ることができる。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的な知恵を代表し、集団の努力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"エージェントを訓練します。

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。特にゲームで効果的であり、与えられる報酬は明確で客観的であり、例えば与えたダメージ、得られたコイン、勝利などです。

これは前例のあるものです。

DeepMindのAlphaGoは囲碁の試合でプロの人間の棋士を打ち負かし、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、この点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、強化学習を使用してDota 2でトップクラス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。チームプレイなどの高度な戦略を習得するために、シミュレーションの加速と大量の計算リソースを利用しています。

OpenAI Fiveは毎日数百万のゲームを実行し、250年に相当するシミュレーションゲームを行っています。256のGPUと128,000のCPUによる強力なサポートが提供されています。グラフィックスのレンダリングをスキップすることで、学習速度が大幅に向上しています。

最初、AIは不安定な行動を示しました。目的もなく徘徊するなどですが、すぐに改善されました。それはいくつかの基本的な戦略を習得しました。例えば小道を這いずり、資源を盗むことなどです。そして、最終的には待ち伏せといった複雑な操作に発展しました。

強化学習のキーとなるコンセプトは、AIエージェントが成功を収める方法を経験によって学ぶことであり、直接何をすべきかを伝えられるのではなく、経験によって学ぶことです。01928374656574839201

ARC RLはオフライン強化学習を使用して、他とは異なる存在になります。AIエージェントは自分自身の試行錯誤から学ぶのではなく、他人の経験から学びます。これは、自転車の動画を観ている学生が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、より速く上達するのと同じです。

この方法は追加の利点を提供します：共同トレーニングとモデルの共同所有権。これにより、パワフルなAIエージェントが普及し、プレイヤーやギルド、開発者の動機が一致するようになります。

「スーパーインテリジェント」ゲーム代理の作成には、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あり、彼らは大量のNRNトークンをステークしてRL代理を起動および管理します。スポンサーはどんな実体でもかまいませんが、おそらくゲームギルド、DAO、web3コミュニティ、さらにはLUNAのような人気のあるオンチェーンパーソナライズ代理のようなものです。
• プレーヤー：少量のNRNトークンをステークして、彼らのゲームプレイデータをトレーニングエージェントに寄付します。

スポンサーは、彼らのプレーヤーチームを調整し、指導し、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対戦で競争上の優位性を持つことを保証します。

報酬は、コンペティションでのスーパーエージェントの成績に基づいて分配されます。 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ボールトに支払われます。 この構造により、すべての参加者に一貫したインセンティブを与えることができます。

データ貢献

プレイヤーが自分のゲームプレイデータを貢献することに喜びを感じるようにする方法はどうですか？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を必要とせず、ゲームをプレイするだけでよいです。セッションが終了すると、特定のエージェントをトレーニングするためにデータの提出を促されます。ダッシュボードでは、彼らの貢献とサポートしているエージェントを追跡することができます。

ARCのアトリビューションアルゴリズムは、品質を保証するために、貢献と報酬の高品質で影響力のあるデータを評価します。

興味深いのは、あなたが下手なプレーヤーであっても（私のようなものでも）、あなたのデータが有用であることです。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、技術の高い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て品質が維持されます。

要するに、ARC RLは低摩擦の大衆市場向け製品として設計されており、人間の能力を超える代理人を共有することを中心にしています。

4. 市場規模

ARCのテクノロジープラットフォームは多機能で、シューティングゲーム、格闘ゲーム、ソーシャルカジノ、レース、トレーディングカードゲーム、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。それはプレーヤーの粘着性を維持する必要があるゲームに特化しています。

ARCの製品は主に2つの市場を対象としています。

ARCは、主に独立系の開発者や企業をフォローしており、大手の老舗企業ではありません。ブランドの影響力や販売リソースが限られているため、これらの小さな企業は早期にプレイヤーを引き付けるのは難しいことが多いです。

ARCのAIエージェントは、最初から活気溢れるゲーム環境を作り出すことで、この問題を解決します。ゲームの初期段階でも、ダイナミックなゲームプレイを確保することができます。

これは多くの人に驚きを与えるかもしれませんが、インディーゲーム市場は実際にはゲーム市場の主要な勢力です：

• Steamの99%のゲームはインディーゲームです。
• 2024 年、独立ゲームはSteamで総収入の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、さまざまなユニークな課題に直面しています。これらのゲームには通常、流動性の問題がありますが、AI エージェントはその隙間を埋め、ゲームの魅力を保ちます。

Web3ゲームは最近、魅力的な体験が不足しているために苦戦していますが、復活の兆候が現れています。

例えば、最初のAAA級Web3ゲームの1つであるOff the Gridが最近、初期の成功を収め、最初の月に900万のウォレットで10億取引が行われました。これにより、この業界が広範な成功を収める道が開かれ、ARCがこの復興を支える機会が生まれました。

5. ARCチーム

ArenaX Labsの創設チームは、機械学習と投資管理に関する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である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、およびモデル適応性に特化しています。彼はリスク均等化とマルチアセットポートフォリオ管理を中心とした10億ドルの量的取引戦略を先駆けて開発しました。

首席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焦点を当てたイノベーション投資プロジェクトを主導しています。

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 – 健全なオーバーホール

ARC/AI Arena には、トークンーNRNがあります。まずは現状を整理しましょう。

供給側と需要側の調査は、トレンドの方向性をより明確に理解することができます。

(1) 供給側

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。

この記事を執筆する時点では、このトークンの価格は0.72ドルで、時価総額は2900万ドルで、完全に希釈された評価額は7100万ドルです。

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

• 社区エアドロップ（占总数的 8%） *財団の金庫（10.9％、うち2.9％がロック解除され、36か月線形解除）
• コミュニティエコシステム報酬（30％）

大部分の流通供給（40.9％中の30％）は、コミュニティエコシステムの報酬から成り立っており、プロジェクトはこれらのトークンを戦略的にステーク奨励、ゲーム奨励、エコシステムの上昇計画、およびコミュニティドライブ計画に割り当てて管理しています。

解除スケジュールは安心感があり、近いうち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、2024年12月から12ヶ月間線形にロック解除されます。これにより、月のインフレ率が0.09%上昇するだけであり、重大な懸念を引き起こす可能性は低いです。
• 投資家と貢献者への割り当て（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ヶ月間にわたり線形にロック解除されます。

現在、投げ売りの圧力は比較的制御可能であり、エコシステムの報酬が主な要因です。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展開し、プロトコルの上昇を促進する能力を持っていることです。

(2) デマンドサイド

NRN v1——プレイヤーエコノミー

最初、NRN は AI Arena ゲーム経済と関連する戦略的なリソースとして設計されました。

プレイヤーは、AIプレイヤーにNRNをステークし、勝利した場合は報酬を、敗北した場合は一部ステークを失います。これにより、直接的な利害関係のあるダイナミックが生まれ、競技スポーツに変わり、熟練したプレイヤーに経済的なインセンティブが提供されます。

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、装飾のアップグレード、および試合の参加費が含まれています。

最初のトークンモデルは、ゲームの成功と新しいプレイヤーがNRNや非代替トークン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。

下記に、なぜ私たちがこのように興奮しているのかを説明します…

NRN v2——プレイヤー&プラットフォームエコノミー

NRN改良したv2トークンエコノミクスでは、AIアリーナからARCプラットフォームへのトークンの有用性を拡張し、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。私にとっては、非常にポジティブな変化です。

NRNの3つの新しい需要ドライバー要因には、

ARC 統合からの収入。ARC 統合されたゲーム会社は、統合費用とゲームのパフォーマンスに連動した継続的なロイヤルティによって収益を創出します。この収益は資金を生み出し、NRN のリダンプを促進し、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します。

トレーナーマーケット料金。 NRN はトレーナーマーケットの料金から価値を得て、プレイヤーは AI モデルやゲームプレイデータをトレーナーマーケットで取引できます。

ARC RL の参加: スポンサーとプレーヤーは、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 に参加するプレーヤーが増えるにつれて、NRN の需要も増加しています。

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およびB2Bのハイブリッドモデルへの移行を意味し、NRN経済に持続的な外部資本流入をもたらしました。ARCがより広範なターゲット市場を持つにつれて、この収益ストリームはAI Arena自体が生み出す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はあるが、生態系が臨界規模に達するかどうかに依存する-十分な数のゲーム、トレーナー、およびプレイヤーが活発な取引活動を維持するために必要です。これは長期的な事業です。

短期間では、ARC RL ステークが最も直接的で反射的な需要ドライバーである可能性があります。十分な資金を持つ初期リワードプールと新製品の興奮により、早期採用が引き起こされ、トークン価格が上昇し、参加者が引き寄せられる可能性があります。これにより需要が上昇し、経済が上昇するフィードバックループが形成されます。しかし、逆に、ARC RLがユーザーの粘着性を維持できない場合、需要はすぐに消失す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→より多くのゲームが参加→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心トークンと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タイプをプロモートできることです。時間の経過とともに、彼らが独自の特定のゲームプレイデータベースを収集できるようになります。ARCがさらに多くのゲームと統合されるにつれて、これらのデータを自社のエコシステムに継続的にフィードバックし、上昇し、改善された健全なサイクルを作り出すことができます。

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。それを利用して、ゲーム開発のための汎用AIモデルを訓練することを想像してみてください-大規模なゲームの設計、テスト、最適化の新たな可能性が開かれます。

現時点ではまだ早いですが、データが新しい石油となるAI時代では、この分野のポテンシャルは無限です。

8、私たちの考え

(1) NRNがプラットフォームゲームに進化 – トークンの価格改定

ARCとARC RLの発行により、このプロジェクトは単一の製品ゲーム会社ではなくなり、プラットフォームとAIゲームを位置付けるようになりました。この変化により、NRNトークンの再評価が予想され、それまではAI Arenaの成功に制約されていたNRNトークンが、ARC RLによる新たなトークンの供給、ゲーム会社との収益分配プロトコル、トレーナー取引手数料の外部需要との組み合わせにより、NRNの有用性と価値の創造がより広範で多様化した基盤となります。

（2）成功とゲームパートナーは密接に関連しています

ARCのビジネスモデルは、成功した企業との連携によって収益が生成されるため、トークン分配（Web3ゲームにおける）とゲームのロイヤリティの支払いに基づいています。関連するゲームも要チェックです。

もしARCゲームが大成功を収めた場合、その生み出された価値は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。

（3）Web3 ゲームとのさらなる統合を期待しています

ARC プラットフォームはWeb3ゲームに非常に適しており、Web3ゲームでは、インセンティブメカニズムを持つ競争プレイが既存のトークン経済と完璧に組み合わされています。

ARCを統合することで、Web3ゲームは「AIエージェント」ナラティブに即座に参加することができます。ARC RLはコミュニティを一体化し、共通の目標に向かって進むことを促進します。これにより、「ゲームからエアドロップ」などの活動がより多くのプレイヤーを引き付けるための新しい機会が生まれます。AIとトークン報酬を組み合わせることで、ARCは伝統的なゲームでは実現できない深度と興奮を提供します。

（4）AI プレイには学習曲線があります

AI プレイには急激な学習曲線があり、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。AIアリーナでプレイヤーを正しくトレーニングする方法を理解するのに1時間かかりました。

然而、ARC RL のプレイヤー体験は摩擦が少ないです。なぜなら、プレイヤーがゲームをプレイしデータを提出する際、AI のトレーニングはバックエンドで処理されるからです。もう1つ未解決の問題は、プレイヤーが自分の相手が AI であることを知ったとき、彼らはどのように感じるかです。これは彼らに影響を与えるのでしょうか？ゲーム体験を強化するのでしょうか、それとも削弱するのでしょうか？答えは時間が教えてくれるでしょう。

9、明るい未来

AIはゲーム世界で革新的な体験をもたらします。

Parallel ColonyやVirtualsなどのチームは、自律型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ニングに特化することで、独自のニッチ市場を開拓しています。これにより、持続可能でないトークン経済に依存せず、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。

ゲームから成熟したプラットフォームへの転換は、ARCにとって大きな飛躍です。これにより、ゲーム会社との協力によってさらなる機会が開かれるだけでなく、AIとゲームの統合方法も再構築されました。

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潜在力により、ARCの光明な未来はまだ始まったばかりのようです。