Por que se diz que a ARC Agency irá revolucionar a experiência de jogos de IA existente

A Parallel Colony e outras equipes, como Virtuals, estão impulsionando o desenvolvimento de agentes de IA autônomos, enquanto a ARC está abrindo seu próprio nicho de mercado ao se concentrar na clonagem do comportamento humano.

Escrito por: Teng Yan, Chain of Thought

Tradução: Jinse Finance xiaozou

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

O jogo Axie Infinity mostrou às pessoas como a criptomoeda e os jogos podem ser combinados. Em essência, é um jogo de estratégia simples no estilo Pokémon, onde os jogadores precisam montar uma equipe de 3 Axies (guerreiros ferozes), cada um com habilidades únicas. Você pode liderar sua equipe para batalhar contra outras equipes, ganhando recompensas em SLP Token ao participar e vencer no jogo.

Mas o que realmente empolga os não jogadores é o potencial de ganhar dinheiro através dos jogos. O rápido crescimento da Axie se deve a dois principais mecanismos:

O primeiro é Breeding Axies. Obtenha dois Axies, use o Token SLP para reproduzi-los e voilà - um novo Axie com habilidades únicas que combinam as dos dois Axies originais. Portanto, esses Axies raros e poderosos (chamados de Axies OP pelos jogadores) se tornaram um produto popular, e um mercado de reprodução movimentado surgiu.

O segundo mecanismo é o programa de bolsas de estudo. Empresários de todo o mundo começaram a emprestar Axies para ‘estudiosos’. Esses jogadores geralmente vêm de países em desenvolvimento como Filipinas ou Argentina, onde não conseguem pagar mais de mil dólares em taxas iniciais para comprar três tokens não fungíveis de Axie. Os estudiosos jogam diariamente para ganhar tokens e compartilham lucros com sindicatos de bolsas de estudo, que normalmente recebem uma comissão de 30-50%.

Durante o seu auge, especialmente durante a pandemia de 2019, o Axie teve um grande impacto na economia local dos países em desenvolvimento. Nas Filipinas (onde cerca de 40% dos utilizadores do Axie Infinity residem), muitos jogadores ganharam rendimentos muito acima do salário mínimo. As guildas tiveram lucros abundantes.

Isto resolve um problema-chave dos desenvolvedores de jogos: a liquidez dos jogadores. Ao incentivar os jogadores a passar algumas horas por dia jogando ativamente, a Axie garante que cada jogador terá um oponente esperando, 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 Token como incentivo para os jogadores participarem. A história começa aqui. Devido ao SLP não ter limite máximo, o Token inflacionou loucamente, o preço teve uma grande queda, e o ecossistema entrou em colapso. Com a desvalorização do Token, os jogadores vão embora. Axie passou de uma queridinha dos jogadores para uma história moralizadora quase da noite para o dia.

Mas e se houvesse uma maneira de resolver o problema de Liquidez dos jogadores sem depender de uma economia de Token insustentável?

Este é precisamente o que a ARC / AI Arena tem vindo a trabalhar silenciosamente nos últimos três anos. Agora, está a dar frutos.

1, Liquidez é a vida dos jogadores

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

Muitos Web3 e jogos independentes enfrentam o problema de ‘inicialização a frio’ - há poucos jogadores, o que dificulta a formação de combinações rápidas ou comunidades prósperas. Eles não têm o orçamento de marketing ou a consciência natural de IP que as grandes empresas de jogos têm. Isso leva a longos tempos de espera, falta de combinação e taxas de perda mais altas, entre outros problemas.

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 várias atividades para manter a diversão - o xadrez requer dois jogadores, enquanto batalhas em larga escala requerem milhares de jogadores. O mecanismo de correspondência de habilidades eleva ainda mais o nível, exigindo mais jogadores para manter a equidade e atratividade do jogo.

Para os jogos Web3, o risco é maior. Segundo o relatório anual de jogos da Delphi Digital, o custo de aquisição de usuários para jogos Web3 é 77% maior do que para jogos móveis tradicionais, o que torna a taxa de retenção dos jogadores crucial.

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

2. ARC - AI Game Pioneer

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

A maioria dos robôs de IA dentro do jogo atualmente têm o problema de serem muito ruins. Uma vez que você domine algumas dicas em algumas horas, esses robôs se tornarão muito fáceis de derrotar. Eles foram projetados para ajudar os jogadores novatos, mas não oferecem muito desafio ou envolvimento para jogadores experientes.

Imagine que as habilidades dos jogadores de IA possam ser comparáveis aos jogadores humanos de elite. Imagine que você possa enfrentá-los a qualquer momento, em qualquer lugar, sem precisar esperar por um parceiro. Imagine treinar o seu jogador de IA para imitar o seu estilo de jogo, possuí-lo e ganhar recompensas com base no seu desempenho.

Isso é um ganha-ganha para jogadores e empresas de jogos.

As empresas de jogos utilizam robôs de IA semelhantes aos humanos para tornar os jogos populares, aumentar a liquidez dos jogadores, melhorar a experiência do usuário e aumentar a taxa de retenção - esse é o fator chave para a sobrevivência dos novos jogadores no mercado altamente competitivo.

Os jogadores encontraram uma nova forma de participar do jogo, desenvolvendo um senso de pertencimento mais forte ao treinar a IA e competir contra 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: jogo

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 missão é treinar seus guerreiros de IA usando suas estratégias e conhecimentos especializados.

Treinar o seu guerreiro é como treinar um aluno para a batalha. No modo de treino, você abre a coleta de dados e cria cenários de batalha para ajustar seus movimentos. Por exemplo, se o seu guerreiro estiver perto do oponente, você pode ensiná-los a usar o seu escudo para bloquear e depois atacar em combo. Como lutar à distância? Treine-os para lançar ataques de longo alcance.

Você pode controlar quais dados coletar, garantindo que apenas os melhores movimentos sejam registrados para treinamento. Com a prática, você pode ajustar 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 estará pronto para a batalha.

Começar é sempre difícil - treinar um modelo eficaz leva tempo e experimentação. O meu primeiro guerreiro caiu da plataforma várias vezes, mas não foi empurrado pelo adversário. Depois de algumas iterações, consegui criar um modelo bem-sucedido. Ver o retorno do teu treino é algo extremamente gratificante.

AI Arena introduziu uma Profundidade adicional através dos NFTs. Cada personagem NFT possui características visuais e atributos de batalha exclusivos, que afetam a jogabilidade, adicionando outra camada de estratégia.

Atualmente, a AI Arena está operando na Rede principal Arbitrum e apenas aqueles que possuem o Token não fungível AI Arena podem acessá-la, mantendo a exclusividade da comunidade enquanto aprimora a jogabilidade. Os jogadores podem se juntar a guildas, lutar e ganhar classificações de batalhas on-chain com os Tokens não fungíveis de campeões e NRN, e receber recompensas. Isso é feito para atrair jogadores leais e impulsionar a competição.

Finalmente, a AI Arena é o palco da 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：基础设施

ARC é uma solução de infraestrutura de IA projetada 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 atendem à sua visão.

Durante mais de três anos, eles projetaram cuidadosamente uma pilha de tecnologia poderosa para lidar com agregação de dados, treinamento e verificação de modelos para imitação e aprendizado por reforço. Essa infraestrutura é o pilar da AI Arena, mas seu potencial é muito maior.

À medida que a equipe aprimora constantemente sua tecnologia, estúdios de terceiros começaram a procurar a ARC para obter licenças ou rótulos brancos desta 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
• Integre a jogabilidade de IA como uma opção simples

Jogador permanente Liquidez serviço

ARC concentra-se na clonagem de comportamento humano - treinar modelos de IA especializados para imitar o comportamento humano. Isso é diferente do principal uso de IA em jogos hoje, que utiliza modelos generativos para criar ativos de jogos e usa LLM para impulsionar a conversa.

Com o ARC SDK, os desenvolvedores podem criar agentes de inteligência artificial semelhantes aos humanos e expandi-los de acordo com as necessidades do jogo. O SDK simplifica o trabalho pesado. As empresas de jogos podem introduzir IA sem lidar com a complexidade da aprendizagem de máquina.

Após a integração, a implantação de modelos de IA requer apenas uma linha de código, ARC lida com infraestrutura, processamento de dados, treinamento e implantação de backend.

A ARC trabalha em colaboração com empresas de jogos para ajudá-las:

• Capturar dados de jogabilidade originais e convertê-los em conjuntos de dados significativos para treinamento de IA.
• Identifique as variáveis ​​e pontos de decisão-chave relacionados ao mecanismo de jogo.
• Mapear a saída do modelo de IA para as atividades do jogo, garantindo um funcionamento suave - por exemplo, associar a saída de ‘clique direito’ da IA a um controle específico do jogo.

Como funciona a IA?

ARC utiliza quatro tipos de modelos para interação de jogos:

• Rede neural feedforward: adequada para ambientes contínuos com características numéricas como velocidade ou posição.
• Agente de Tabela: especialmente ideal para jogos com cenários discretos limitados.
• Redes neurais hierárquicas e convolucionais estão em desenvolvimento.

Existem dois espaços interativos relacionados aos modelos de IA da 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 a velocidade ou posição do jogador. Para agentes de tabela, isso são cenários discretos que o agente pode encontrar no jogo.

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

O espaço de estado fornece entrada para o modelo de IA ARC, que processa a entrada e gera saída. Em seguida, essa saída é transformada em ações de jogo através do espaço de ação.

A ARC colabora de perto com os desenvolvedores de jogos para identificar as funcionalidades mais cruciais e projetar o espaço de estados correspondente. Eles também testam várias configurações e tamanhos de modelo para equilibrar inteligência e velocidade, garantindo uma jogabilidade suave e envolvente.

De acordo com a equipe, a Web3 tem uma demanda especialmente alta pelos seus serviços de Liquidez para jogadores. Essas empresas pagam para obter uma melhor Liquidez para seus jogadores, e a ARC destinará uma grande parte dessa receita para a recompra de tokens NRN.

Trazer a jogabilidade AI para jogadores: Plataforma de Treinador

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

Como o AI Arena, os jogadores podem configurar simulações, obter dados de jogabilidade e treinar modelos de IA em branco. Esses modelos evoluem ao longo do tempo, incorporando novos dados de jogabilidade sem perder o conhecimento anterior, sem a necessidade de começar do zero a cada atualização.

Isso abre a emocionante possibilidade de os jogadores poderem vender os seus agentes de IA personalizados no mercado, criando uma nova camada econômica no jogo. Na AI Arena, treinadores habilidosos podem formar guildas e oferecer habilidades de treinamento a outras empresas.

Para empresas que integram completamente recursos de agente, o conceito de Parallel Play (jogo paralelo) também se torna vívido. A IA do agente está disponível 24 horas por dia e pode participar de várias instâncias de jogos ou partidas ao mesmo tempo. Isso resolve o problema de Liquidez dos jogadores e cria novas oportunidades de aderência 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 o ARC Trainer Platform parecem ser um modo de jogo individual (onde você pode treinar seu próprio modelo de IA), então o ARC RL é semelhante a um modo multijogador.

Imagine: um DAO de jogo inteiro reunindo dados de jogabilidade para treinar um modelo de IA compartilhado, de que todos possuem e beneficiam. Esses ‘agentes principais’ representam a sabedoria coletiva de todos os jogadores, transformando os esportes eletrônicos por meio de esforços coletivos e cooperação estratégica impulsionados pela competição.

ARC RL usa aprendizado por reforço (ou ‘RL’) e dados de jogabilidade de crowdsourcing humano para treinar esses agentes ‘superinteligentes’.

O princípio de funcionamento do reforço de aprendizagem é recompensar o comportamento ótimo do agente. Isso é particularmente eficaz em jogos, porque as recompensas são claras e objetivas, como o dano causado, moedas ganhas ou vitórias.

Isto tem precedentes:

O AlphaGo da DeepMind derrotou jogadores profissionais de Go em uma competição de Go, aprimorando sua estratégia a cada iteração por meio de milhões de jogos autogerados.

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

O OpenAI Five esmagou os jogadores humanos de elite no 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 dos recursos de computação em grande escala.

OpenAI Five executa milhões de jogos todos os dias, o que equivale a 250 anos de jogos simulados por dia, com suporte poderoso de 256 GPUs e 128.000 CPUs. Ao pular a renderização gráfica, ele acelera significativamente a velocidade de aprendizado.

Inicialmente, o AI exibiu comportamento instável, como vagar sem rumo, mas logo melhorou. Ele dominou algumas estratégias básicas, como rastejar nas trilhas e roubar recursos, evoluindo para operações mais complexas, como emboscadas.

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

ARC RL stands out by using offline reinforcement learning. The AI agent learns not from its own trial and error, but from the experiences of others. It’s like a student watching videos of others riding a bicycle, observing their successes and failures, and using that knowledge to avoid falling and improve faster.

Este método oferece uma vantagem adicional: o treino colaborativo e a propriedade conjunta do modelo. Isso não só torna os agentes de IA mais poderosos mais difundidos, mas também torna os incentivos dos jogadores, guildas e desenvolvedores mais alinhados.

Na criação de um agente de jogo ‘super inteligente’, existem dois papéis-chave:

• Patrocinadores: líderes similares 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 na cadeia, como Luna.
• Jogador: stake少量 NRN Token贡献其游戏玩法数据以训练代理的个人.

Coordenar e orientar as equipes de jogadores dos patrocinadores para garantir dados de treinamento de alta qualidade e dar uma vantagem competitiva aos seus agentes de IA em jogos de agente.

As recompensas são distribuídas com base no desempenho dos superagentes durante a competição. 70% das recompensas vão para os jogadores, 10% para os patrocinadores e os restantes 20% vão para o cofre de NRN. Essa estrutura proporciona um mecanismo de incentivo consistente para todos os participantes.

Contribuição de dados

Como fazer os jogadores se sentirem motivados a contribuir com seus dados de jogo? Não é fácil.

ARC torna simples e útil fornecer dados de jogabilidade. Os jogadores não precisam de conhecimentos especializados, basta jogar o jogo. Após uma sessão, serão convidados a enviar dados para treinar um agente específico. O painel acompanha as suas contribuições e os agentes que apoiam.

O Algoritmo de Atribuição ARC garante qualidade ao avaliar dados de alta qualidade e influentes para recompensar contribuições.

É interessante que, mesmo sendo um jogador ruim (como eu), seus dados ainda sejam úteis. Um jogo ruim pode ajudar os agentes a aprender o que não fazer, enquanto um jogo habilidoso pode ensinar a melhor estratégia. Os dados redundantes são filtrados para manter a qualidade.

Em resumo, o ARC RL foi projetado como um produto de mercado de massa de baixo atrito, centrado em agentes com capacidades além das humanas em comum.

4, Tamanho do mercado

A plataforma tecnológica da ARC é multifuncional e suporta vários tipos de jogos, como jogos de tiro, jogos de luta, cassinos sociais, corridas, jogos de troca de cartas e RPG. É projetada para jogos que precisam manter a fidelidade dos jogadores.

Os produtos da ARC são principalmente direcionados para dois mercados:

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

A AI do 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 campo dos jogos independentes é realmente uma força dominante no mercado de jogos:

• Cerca de 99% dos jogos no Steam são jogos independentes.
• Em 2024, os jogos independentes representaram 48% da receita total na Steam.

Outro mercado-alvo são os jogos Web3. A maioria dos jogos Web3 são desenvolvidos por empresas emergentes e também enfrentam desafios únicos, como login de Carteira, questionamentos de encriptação e custos elevados de aquisição de usuários. Esses jogos frequentemente têm problemas de Liquidez de jogadores, e os agentes de IA podem preencher essa lacuna e manter o atrativo 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, alcançou recentemente um sucesso inicial, com 9 milhões de Carteiras realizando 1 bilhão de transações no primeiro mês. Isso pavimentou o caminho para o sucesso generalizado da indústria e criou uma oportunidade de apoio ao renascimento da ARC.

5. Equipe ARC

A equipa fundadora por trás da ArenaX Labs possui um rico 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 no Canadá, focando em aprendizado reforçado, aprendizado Bayesian Profundidade e adaptação de modelos. Ele foi pioneiro no desenvolvimento de estratégias de negociação quantitativa de 1 bilhão de dólares centradas em alocação de risco e gestão de carteiras multi-ativos.

O diretor de operações, Wei Xie, gerencia a carteira de investimentos Liquidez de 7 bilhões de dólares na mesma empresa e lidera seu projeto de investimento inovador, focado em novas áreas como AI, aprendizado de máquina e tecnologia Web3.

ArenaX Labs recebeu um financiamento inicial de 5 milhões de dólares em 2021, liderado pela Paradigm e com participação da Framework Ventures. Em janeiro de 2024, a empresa recebeu um financiamento de 6 milhões de dólares, liderado 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.

Avaliar o lado da oferta e o lado da demanda nos permitirá compreender melhor as tendências.

(1) Oferta Lado

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 é de $0.72, o que significa que a capitalização de mercado é de $29 milhões e a avaliação totalmente diluída é de $71 milhões.

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

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

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 para recompensas de staking, recompensas de jogos, programa de subir do ecossistema e programa de impulsionar a comunidade.

O cronograma de desbloqueio é tranquilizador, sem eventos importantes a curto prazo:

• O próximo desbloqueio é a venda OTC da Fundação (1,1%), que começa em dezembro de 2024 e desbloqueia linearmente ao longo de 12 meses. Isso só aumentará a taxa de inflação mensal em 0,09%, o que é improvável que cause grande preocupação.
• A distribuição para investidores e contribuintes (50% do fornecimento total) só começará a ser desbloqueada em junho de 2025, e mesmo assim, será desbloqueada linearmente ao longo de 24 meses.

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

(2) Demanda

NRN v1——玩家经济

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

Os jogadores apostam NRN em jogadores de IA, ganhando recompensas se ganharem ou perdendo uma parte do stake se perderem. Isso cria um incentivo dinâmico direto, transformando-o em um esporte e oferecendo incentivos econômicos para jogadores habilidosos.

As recompensas são distribuídas usando o sistema ELO para garantir pagamentos equilibrados com base nas habilidades. Outras fontes de receita incluem a compra de itens de jogo, melhorias de personalização e taxas de entrada em competições.

O modelo inicial de Token depende totalmente do sucesso do jogo e da contínua disposição dos novos jogadores em comprar NRN e participar de Token não fungível no jogo.

Agora vamos falar sobre por que estamos tão animados…

NRN v2 - Jogador & Economia da plataforma

A tokenomics v2 aprimorada do NRN expande a utilidade do token da AI Arena para a plataforma ARC mais ampla, introduzindo poderosos fatores impulsionadores da demanda. Essa evolução transforma o NRN de um token de jogo específico em um token de plataforma. Na minha opinião, essa é uma transformação muito positiva.

Os três principais impulsionadores das novas demandas da NRN incluem:

Receitas provenientes da integração da ARC. As empresas de jogos que integram a ARC criarão receita para o tesouro através de taxas de integração e royalties contínuos vinculados ao desempenho dos jogos. Os fundos do tesouro podem impulsionar recompras de NRN, desenvolver o ecossistema e incentivar os jogadores na plataforma do treinador.

Custos de mercado de treinadores. NRN obtém valor a partir das taxas de treinador de campo, e os jogadores podem negociar modelos de IA e dados de jogabilidade no mercado de treinadores.

Participar no stake do ARC RL: os patrocinadores e os jogadores devem fazer stake de NRN para se juntarem ao ARC RL. Com mais e mais jogadores a entrarem no ARC RL, a procura por NRN também aumenta.

Especialmente emocionante é a receita da empresa de jogos. Isso marca a transição de um modelo puramente B2C para um modelo misto de B2C e B2B, criando um fluxo contínuo de capital externo para a economia NRN. Com a ARC visando um mercado mais amplo, essa receita excederá a receita que a própria AI Arena pode gerar.

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

No curto prazo, o ARC RL stake pode ser o fator de demanda mais direto e reflexivo. A empolgação com a recompensa inicial do pool e o lançamento de novos produtos pode estimular a adoção precoce, impulsionar o preço do Token e atrair participantes. Isso cria um ciclo de feedback de demanda de Ascensão e subida econômica. No entanto, por outro lado, se o ARC RL tiver dificuldade em manter a aderência dos usuários, a demanda pode desaparecer rapidamente.

O potencial do efeito em rede é enorme: mais jogos → mais jogadores → mais jogos adicionados → mais jogadores. Este ciclo virtuoso pode posicionar NRN como o Token central no ecossistema de jogos Crypto AI.

7, Mãe dos modelos de IA de jogos

Qual é o final? A vantagem do ARC é que ele pode promover vários tipos de jogos. Com o tempo, eles podem coletar um banco de dados exclusivo de estilos de jogo específicos. Com a integração do ARC com mais jogos, ele pode constantemente fornecer esses dados de volta para seu próprio ecossistema, criando um ciclo virtuoso de crescimento e aprimoramento.

Uma vez que este conjunto de dados de perfil transversal atinja a massa crítica, tornar-se-á um recurso muito valioso. Imagine usar isto para treinar modelos de IA genéricos para 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

（1）NRN evolui para jogo de plataforma - Token reprecificação

Com a emissão de ARC e ARC RL, o projeto não é mais apenas uma empresa de jogos de um único produto, agora se posiciona como uma plataforma e jogos de IA. Essa mudança deve resultar em uma reclassificação do Token NRN, que até então estava limitado ao sucesso da AI Arena. A introdução de novas fontes de Token com o ARC RL, juntamente com a demanda externa pela divisão de receitas da empresa de jogos e taxas de negociação de treinadores, cria uma base mais ampla e diversificada para a utilidade e valor do NRN.

O sucesso está intimamente relacionado com os parceiros de jogos

O modelo de negócios da ARC conecta-o com sucesso às empresas com as quais colabora, uma vez que o fluxo de receitas é baseado na distribuição de Token (em jogos Web3) e pagamentos de royalties de jogos. Os jogos intimamente relacionados valem a pena serem vistos.

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 enfrentar dificuldades, o fluxo de valor será limitado.

(3) Ansioso para mais integrações com jogos Web3

A plataforma ARC é perfeita para jogos Web3, onde o jogo competitivo com mecanismos de incentivo se combina perfeitamente com a economia de tokens existente.

Ao integrar a ARC, os jogos Web3 podem entrar imediatamente na narrativa dos ‘agentes de IA’. O ARC RL reúne a comunidade e os incentiva a avançar em direção a metas comuns. Isso também abre novas oportunidades para mecanismos inovadores, como tornar as atividades de ‘jogo para Airdrop’ mais atraentes para os jogadores. Ao combinar IA e incentivos de token, a ARC adiciona profundidade e empolgação que os jogos tradicionais não podem replicar.

(4) A estratégia de IA tem uma curva de aprendizagem

A jogabilidade de IA tem uma curva de aprendizado íngreme, o que pode causar atrito para novos jogadores. Levei uma hora para entender como treinar corretamente meus jogadores na AI Arena.

No entanto, a experiência do jogador com ARC RL é menos friccionada, pois o treinamento de AI é feito em segundo plano quando o jogador joga e envia os dados. Outra questão pendente é como os jogadores se sentirão quando souberem que estão jogando contra uma AI. Isso afetará sua experiência? Melhorará ou enfraquecerá a experiência de jogo? Somente o tempo dirá.

9, Um Futuro Brilhante

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

As equipas como Parallel Colony e Virtuals estão a impulsionar o desenvolvimento de agentes de IA autónomos, enquanto a ARC está a abrir o seu próprio mercado de nicho, concentrando-se na clonagem de comportamentos humanos - oferecendo uma abordagem inovadora para resolver os desafios de Liquidez dos jogadores, sem depender de uma tokenomics insustentável.

A transformação da ARC de um jogo para uma plataforma madura é um salto gigante. Isso não apenas abre oportunidades maiores por meio da colaboração com empresas de jogos, mas também reestrutura a integração entre IA e jogos.

Com o potencial da sua economia de token melhorada e efeitos de rede poderosos, o caminho brilhante da ARC parece estar apenas a começar.