アークエージェントが既存のAIゲーム体験を打ち破る理由

著者：Teng Yan, Chain of Thought; 翻訳者：Golden Finance xiaozou

私は2021年にAxie Infinityのプレイヤーで、小さな奨学金ギルドを運営していた。もしあなたがその時代を生きたことがないのであれば、教えてあげましょう-それは本当にワイルドなものでした。

Axie Infinityは、暗号通貨とゲームが一緒になる可能性を人々に認識させたゲームです。基本的には、シンプルなポケモンスタイルの戦略ゲームで、プレイヤーはそれぞれユニークな能力を持つ3人のアクシー（非常に獰猛な戦士）のチームを編成する必要がある。自分のチームを率いて他のチームと対戦し、ゲームに参加して勝利することでSLPトークンの報酬を得ることができる。

しかし、非ゲーマーを本当に興奮させるのは、ゲームを通してお金を稼ぐ可能性があることです。

Axieが急速に有名になったのは、2つの主要なメカニズムによるものです。2体のAxieを入手し、SLPトークンを使って繁殖させることで、元の2体の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。そのため、これらの希少で強力なAxie（ゲーマーにはOP Axieとして知られています）は注目の商品となり、繁殖市場が出現しました。

2つ目の仕組みは奨学金プログラムでした。世界中の企業プレイヤーが「奨学生」にAxieを貸し始めました。奨学生は毎日ゲームをプレイしてトークンを稼ぎ、その利益を奨学金ギルドと分け合いました。

全盛期、特に2019年の流行期には、Axieは発展途上国の地域経済に大きな影響を与えた。フィリピン（Axie Infinityユーザーの約40％が拠点を置いている）では、多くのプレイヤーが最低賃金を大きく上回る収入を得ていた。ギルドは多額の利益を得た。

これはゲーム開発者にとって重要な問題であるプレイヤーの流動性を解決します。プレイヤーに1日何時間も積極的にゲームをプレイするようインセンティブを与えることで、Axieはすべてのプレイヤーに対戦相手が控えていることを保証し、プレイヤー体験をより魅力的なものにしています。

しかし、これには代償が伴います。

プレイヤーの流動性の問題を解決するため、Axieはプレイヤーに参加するインセンティブを与えるため、大量のトークンを配布した。物語はここから始まる。SLPに上限がないため、トークンは乱高下し、価格は急落し、エコシステムは崩壊した。トークンが減価するにつれ、プレイヤーは離れ、Axieは一夜にして「稼ぐためにプレイする」人気者から要注意人物へと転落した。

しかし、持続不可能なトークンエコノミクスなしにプレイヤーの流動性問題を解決する方法があったとしたらどうでしょうか？

それこそが、ARC / AI Arenaが過去3年間静かに取り組んできたことです。今、それは花開き始めています。

1, プレイヤーの機動力が生命線

プレイヤーのモビリティはマルチプレイヤーゲームの生命線であり、長期的な成功の鍵です。

多くのWeb3ゲームやインディーズゲームは「コールドスタート」という問題に直面しています。大手ゲーム会社のようなマーケティング予算や自然なIP認識もありません。そのため、待ち時間が長く、マッチングに失敗し、離脱率が高いのです。

このようなゲームは通常、ゆっくりと痛みを伴って死んでいきます。

したがって、ゲーム開発者は最初からプレイヤーの流動性を優先しなければなりません。チェスには2人のプレイヤーが必要ですし、大規模な戦いには何千人ものプレイヤーが必要です。スキルマッチの仕組みはさらにハードルを上げ、公平で魅力的なゲームを維持するために、より多くのプレイヤーを必要とします。

ウェブ3のゲームでは、賭け金はさらに高くなります。Delphi Digitalの年間ゲームレポートによると、Web3ゲームは従来のモバイルゲームよりもユーザー獲得に77パーセントもコストがかかるため、プレイヤーの維持が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、活気のあるゲーム経済（つまり、小道具の売買の増加）、ゲームをより楽しくする、より活気のあるソーシャルインタラクションを保証します。

2, ARC - AIゲームのパイオニア

ARCはArenaX Labsによって開発され、AI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を使って、新しいゲームを悩ませるプレイヤーの移動の問題を解決しようとしているのです。

今日のゲーム内のほとんどのAIボットの問題は、それが最悪だということです。数時間かけてコツをつかめば、これらのボットはとても簡単に倒せるようになります。彼らは新しいプレイヤーを助けるように設計されていますが、熟練したプレイヤーにはあまり挑戦や粘り強さを提供しません。

人間のトッププレイヤーに匹敵するスキルを持ったAIプレイヤーを想像してみてください。ペアリングを待つことなく、いつでもどこでも対戦できることを想像してみてください。自分のプレースタイルを真似るようにAIプレーヤーをトレーニングし、自分のものにし、そのパフォーマンスに応じて報酬を得ることを想像してみてください。

プレイヤーにとっても、ゲーム会社にとってもWin-Winです。

ゲーム会社は人間そっくりのAIボットを使ってゲームをヒットさせ、プレイヤーの流動性を高め、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、リテンションを高めます。

プレイヤーは、AIを訓練したり、AIと対戦したりすることで、ゲームとの新しい関わり方を獲得し、より強い帰属意識を築くことができます。

彼らがどのようにやったのか見てみましょう。

3、製品およびアーキテクチャ

親会社のArenaX Labsは、プレーヤーのモビリティに対応するためのさまざまな製品を開発しています。

• 既存製品：AI Arena、AI格闘ゲーム。

• 新製品：ARC B2B、どんなゲームにも簡単に統合できるAI搭載ゲームSDK。

• 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『大乱闘スマッシュブラザーズ』を彷彿とさせる格闘ゲームです。

AIアリーナは、任天堂の格闘ゲーム「大乱闘スマッシュブラザーズ」を彷彿とさせる格闘ゲームで、様々な奇抜なアニメキャラがアリーナでバトルを繰り広げます。

しかし「AI Arena」では、各キャラクターはAIによって操作され、ファイターとしてプレイするのではなく、彼らのコーチとしてプレイすることになる。あなたの仕事は、あなたの戦略と専門知識を駆使して、AIファイターを鍛えることです。

戦士のトレーニングは、戦いに備えて生徒を訓練するようなものだ。トレーニングモードでは、データ収集をオンにし、戦闘シナリオを作成して動きを微調整します。例えば、戦士が相手の近くにいる場合、盾でブロックしてからコンボすることを教えることができる。遠くから戦うには？遠距離攻撃を仕掛けるように訓練する。

どのようなデータを収集するかは自分でコントロールできるので、トレーニングに最適な技だけを確実に記録できます。練習を重ねれば、ハイパーパラメータを改良してよりテクニカルなエッジを得ることもできますし、単に初心者に優しいデフォルト設定を使用することもできます。トレーニングが完了したら、AIファイターは戦闘準備完了です。

いろいろなことを考慮しても、効果的なモデルのトレーニングには時間と実験が必要です。私の最初のファイターは、何度もプラットフォームから落ちました。しかし、何度か繰り返すうちに、なんとかうまく機能するモデルを作ることができた。トレーニングが実を結ぶのを見るのは、深い満足感がある。

AI Arenaでは、NFTファイターにさらなる奥深さを導入しています。各NFTキャラクターは、ゲームプレイに影響を与えるユニークなコスメティック特性と戦闘属性を持っています。これにより、戦略のレイヤーがさらに増えます。

AI Arenaは現在、メインのArbitrumネットワーク上で動作し、AI Arena NFTを持っている人だけがアクセスできます。プレイヤーはギルドに参加し、チャンピオンのNFTやNRNを集めることで、オンチェーンバトルにランクインし、報酬を得ることができます。これは忠実なプレイヤーを引きつけ、競争を促進するために行われます。

最後に、AIアリーナはARCのAIトレーニング技術のブースです。これはエコシステムへの入り口ですが、本当のビジョンはこのゲームそのものをはるかに超えています。

(2) アーク：インフラ

ARCは、ゲーム専用に設計されたAIインフラストラクチャー・ソリューションです。

ArenaXチームはゼロからスタートし、UnityやUnrealなどの既存のソリューションではビジョンを実現できなかったため、独自のゲームインフラを開発しました。

3年以上かけて、データの集約、モデルのトレーニング、模倣学習と強化学習のモデルチェックを処理できる、堅牢なテクノロジースタックを作り上げました。このインフラはAI Arenaのバックボーンですが、はるかに大きな可能性を秘めています。

チームが技術を改良し続けるにつれ、サードパーティのスタジオが、このプラットフォームのライセンス供与やホワイトラベル化についてアークに接触し始めました。

このニーズを認識した彼らは、ARCのインフラをB2B製品として正式化しました。

今日、アークはゲーム会社と直接連携し、AIゲーム体験を提供しています。

• Permanent Player Mobility-as-a-Service

• Perpetual Player Mobility as a Simple Integration

その価値提案は次のとおりです。

サービスとしての永続的な選手移動

ARCは人間の行動クローン、つまり人間の行動を模倣するために特別なAIモデルを訓練することに焦点を当てています。これは、ゲーム アセットを作成するために生成モデルを使用し、ダイアログを駆動するためにLLMを使用する、今日のゲームにおけるAIの主な使用方法とは異なります。

ARCのSDKを使用することで、開発者はゲームのニーズに合わせて拡張できる人間のようなAIインテリジェンスを作成できます。

統合後、ARC がインフラ、データ処理、トレーニング、およびバックエンドのデプロイメントを担当するため、AI モデルのデプロイには 1 行のコードが必要です。

ARCはゲーム会社と協力して、

• 生のゲームプレイデータを取得し、AIトレーニングのための有意義なデータセットに変換します。

• ゲームメカニクスに関連する主要なプレイ変数と意思決定ポイントを特定する。

• スムーズな機能性を確保するために、AIモデルの出力をゲーム内のアクティビティにマッピングします - たとえば、AIの「右クリック」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しょうか?

ARCはゲームのインタラクションに4種類のモデルを使用します:

• フィードフォワード・ニューラル・ネットワーク:次のような場合です。速度や位置のような数値的な特徴を持つ連続的な環境。

• Tabular agents:特に、有限の離散的なシーンを持つゲームに適しています。

• 階層型および畳み込みニューラルネットワークは開発中です。



アークのAIモデルに関連する2つの相互作用空間があります。

状態空間は、エージェントが任意の時点でゲームについて知っていることを定義します。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（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。

アクション空間は、離散入力（例：ボタンを押す）から連続制御（例：ジョイスティックの動き）まで、エージェントがゲーム内でできることを記述します。これはゲーム入力にマッピングされます。

状態空間はアークのAIモデルに入力を提供し、アークは入力を処理して出力を生成します。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て、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。また、スムーズで魅力的なゲームプレイを保証するために、知性と速度のバランスをとるために、さまざまなモデル構成とサイズをテストします。

チームによると、Web3企業はプレイヤーのモビリティサービスに対する需要が特に高いそうです。これらの企業はより良いプレイヤーの移動のためにお金を払い、ARCはこの収益の大部分を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プレイをもたらす：トレーナープラットフォーム

ARC SDKはまた、Web3企業が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、プレイヤーがエージェントを訓練して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、空白のAIモデルを訓練することができます。これらのモデルは時間とともに進化し、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込みます。

これにより、エキサイティングな可能性が広がります。プレイヤーは、カスタムトレーニングしたAIエージェントをマーケットプレイス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 Arenaでは、熟練したトレーナーがギルドを結成し、自分のトレーニングスキルを他社に提供することができます。

エージェント機能を完全に統合した企業では、パラレルプレイのコンセプトも生きてきます。AIエージェントは24時間365日利用可能で、複数のトーナメントやゲームのインスタンスに同時に参加することができます。AIエージェントは24時間365日利用可能で、複数のトーナメント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、プレイヤーの移動の問題が解決され、ユーザーの粘着性と収益のための新たな機会が生まれます。

しかし、それだけではありません......

(3) ARC RL: 1対1から多数対1へ

AIアリーナとARCトレーナーのプラットフォームが、シングルプレイヤーモード(自分のAIモデルをトレーニングできる)のように感じられるのであれば、ARC RL: 1対1から多数対1へ

ARC RL はマルチプレイヤーモードに似ています。

ゲーム DAO 全体でゲームプレイ データをプールして、全員が共有する AI モデルをトレーニングし、そこから利益を得ることを想像してみてください。これらの「マスターエージェント」は、すべてのプレイヤーの集合的な知性を表し、集合的な努力と戦略的な協力によって駆動する競争を導入することで、ゲームを変革します。

ARC RL では、強化学習 (または 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「超知的」エージェントを訓練します。

強化学習は、エージェントの最適な行動に対して報酬を与えることで機能します。ゲームにおいて特に効果的なのは、報酬関数が明確かつ客観的であるためです。

ディープマインドのアルファ碁は、囲碁でプロの人間棋士を打ち負かしますが、何百万もの自己生成された対戦を通して訓練し、反復するたびに戦略を洗練させてきました。

私はこれまで気づきませんでしたが、OpenAIはchatGPTが作られるずっと前から、ゲーム界ではよく知られていました。

OpenAI Fiveは強化学習を使って、Dota 2で人間のトッププレイヤーを粉砕し、2019年には世界チャンピオンを倒しました。加速シミュレーションと膨大な計算リソースによって、チームワークのような高度な戦略をマスターしたのだ。



OpenAI Fiveは、1日あたり数百万のゲームを実行しており、これは1日あたり250年分のシミュレーションに相当します。グラフィックのレンダリングをスキップすることで、学習を劇的にスピードアップします。

当初、AIはあてもなく歩き回るなど、不安定な行動を示していましたが、すぐに改善されました。道に沿って忍び寄ったり、資源を盗んだりといった基本的な戦略をマスターし、最終的には待ち伏せのような複雑な作戦へと進みました。

強化学習の重要な考え方は、AIエージェントは、何をすべきか直接指示されるのではなく、経験を通じて成功する方法を学ぶということです。

ARC RLは、オフライン強化学習を使うことで差別化を図っています。自分自身の試行錯誤から学ぶのではなく、AIエージェントは他の人の経験から学びます。自分自身の試行錯誤から学習するのではなく、AIエージェントが他の人の経験から学習するのです。これは、他の人が自転車に乗っているビデオを見て、その人の成功と失敗を観察し、その知識を使って転倒を避け、より速く上達する学生のようなものです。



このアプローチには、共同トレーニングとモデルの共有所有権という利点もあります。これは強力なAIエージェントをより一般的なものにするだけでなく、プレイヤー、ギルド、開発者のモチベーションを一致させます。

「超知的な」ゲームエージェントの作成には、2つの重要なプレイヤーがいます。

• スポンサー: ギルドリーダーに似ており、RLエージェントを立ち上げ、管理するために大量のNRNトークンを誓約します。スポンサーはどのような団体でもかまいませんが、ゲームギルド、DAO、ウェブ3コミュニティ、あるいはLunaのような人気のあるオンチェーンパーソナライズエージェントである可能性が高いです。

• プレイヤー：少額のNRNトークンを誓約し、エージェントを訓練するために自分のゲームプレイデータを提供する個人。

スポンサーは、プロキシ試合でAIエージェントが優位に立てるよう、高品質のトレーニングデータを確保するために、プレイヤーのチームを調整し、指導します。

報酬は、トーナメントにおける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 Vault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

プレイヤーに喜んでゲームプレイデータを提供してもらうにはどうしたらいいでしょうか？それは簡単なことではありません。

ARCはゲームプレイデータを提供することを簡単で有益なものにします。プレイヤーは専門知識を必要とせず、ただゲームをプレイするだけです。セッションの最後に、特定のエージェントをトレーニングするためのデータを提出するよう促されます。ダッシュボードは、彼らの貢献と彼らがサポートするエージェントを追跡します。

ARCのアトリビューション・アルゴリズムは、貢献を評価し、高品質でインパクトのあるデータに報酬を与えることで、品質を保証する。

興味深いことに、たとえあなたが（私のような）下手なプレイヤーであっても、あなたのデータは役に立ちます。下手なゲームプレイはエージェントがやってはいけないことを学ぶのに役立ち、熟練したゲームプレイは最善の戦略を教えてくれます。冗長なデータは、品質を維持するためにフィルタリングされます。

要するに、ARC RLは、人間の能力を超えた能力を集団で持つエージェントを中心とした、摩擦の少ない大衆向け製品として設計されているのです。

4、市場規模

ARCのテクノロジープラットフォームは汎用性が高く、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、さまざまなジャンルのゲームをサポートしています。

ARCの製品は2つの市場をターゲットにしています:

ARCは、既存の大手企業ではなく、主にインディーズ開発者や企業に焦点を当てています。

ARC

は、大手企業ではなく、主にインディーズ開発者や企業に焦点を当てています。

ARCのAIエージェントは、最初からダイナミックなゲーム環境を作り出すことによってこの問題を解決し、ゲームの初期段階でもダイナミックなゲームプレイを保証します。



• Steam上のゲームの99%はインディーズです。

• 2024年には、インディーゲームはSteamの総売上の48%を生み出しました。

もう1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、暗号化の課題、高いユーザー獲得コストなど、ある種のユニークな課題にも直面しています。このようなゲームにはプレイヤーの移動の問題があることが多く、AIプロキシはそのギャップを埋め、ゲームを魅力的に保つことができます。

Web3ゲームは、魅力的な体験の不足のために最近苦戦していますが、回復の兆しを見せています。

たとえば、初期のAAA級Web3ゲームの1つである「Off the Grid」は、最初の1ヶ月で900万ウォレットから1億のトランザクションを獲得し、メインストリームで初期の成功を収めました。これは、業界が広範な成功を収める道を開き、アークがこのルネッサンスをサポートする機会を生み出します。

5、ARCチーム

ArenaX Labsの創設チームは、機械学習と投資管理の幅広い専門知識を持っています。

最高経営責任者（CEO）兼最高技術責任者（CTO）のブランドン・ダ・シルバは、以前はカナダの投資会社で機械学習の研究を率いており、強化学習、ベイズ深層学習、モデル適応に焦点を当てていました。彼は、リスクパリティとマルチアセットポートフォリオ管理を中心とした10億ドルの定量取引戦略の開発のパイオニアです。

Wei Xie（ウェイ・シェー）COOは、同じ会社で70億ドルのリキッド戦略のポートフォリオを管理し、イノベーション投資プログラムの議長を務め、AI、機械学習、Web3テクノロジーなどの新興分野に注力しています。

ArenaX Labsは2021年、フレームワークベンチャーズの参加を得て、パラダイムが主導する500万ドルのシードラウンドを獲得した。同社は2024年1月、SevenX Ventures、FunPlus / Xterio、Moore Strategic Venturesが主導する600万ドルの資金調達を確保した。

6、NRNトークン経済学 - 健全な改革



ARC/AI Arenaにはトークンがあります。-NRN.現在利用可能なものを把握しよう。

供給側と需要側を検証することで、トレンドがどこに向かっているのかがより明確になるでしょう。

(1)供給サイド

NRNの総供給量は10億枚で、そのうち約4億900万枚（40.9%）が流通している。

本稿執筆時点では、トークンの価格は0.72ドルで、時価総額は2,900万ドル、完全希薄化後の評価額は7,100万ドルになります。

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NRNは2024年6月24日にリリースされ、流通量の40.9%は以下から供給されました:

• Community Airdrops (8% of total)

ファウンデーション・ボールト（全体の10.9%、うち2.9%はアンロック、36ヶ月リニア）

• コミュニティ・エコシステム・リワード（全体の30%）

流通供給の大部分（40.9%のうち、全体の30%）はコミュニティ・エコシステム・リワードで構成されています。これらのトークンをプロジェクト管理し、プレッジリワード、ゲームリワード、エコシステム成長プログラム、コミュニティ主導型プログラムに戦略的に割り当てます。

ロック解除のスケジュールは安心できるもので、当面は大きなイベントはありません。

• 次のロック解除は、2024年12月に始まる財団の店頭販売（1.1%）です。12ヶ月のリニアロック解除である。これは毎月のインフレ率に0.09％上乗せされるだけで、大きな懸念材料にはなりそうもない。

• 投資家と出資者の割り当て（総供給量の50%）は2025年6月までロック解除されません。

今のところ、主にエコシステムの報酬に起因する売り圧力は、かなり管理しやすい状態が続くと予想されます。重要なのは、信託チームがこれらの資金を戦略的に展開し、プロトコルの成長を促進できるかどうかです。

(2) 需要サイド

NRN v1 - プレイヤー経済



もともとNRNは、戦略的資源に関連するAI戦略的資源に関連するアリーナゲームの経済と組み合わせて使用されるように設計されていました。

プレイヤーはAIプレイヤーにNRNを賭け、勝てば報酬を受け取り、負ければ誓約の一部を失いました。これにより、直接的な興味のダイナミズムが生まれ、競技スポーツに変身し、熟練したプレイヤーに金銭的なインセンティブが与えられます。

報酬はELOシステムを使って分配され、バランスよくスキルに応じた支払いが行われます。その他の収入源としては、ゲームの小道具の購入、ドレスアップのアップグレード、トーナメントの参加費などがあります。

最初のトークンモデルは、ゲームの成功と、ゲームに参加するためにNRNとNFTを購入する新しいプレイヤーの絶え間ない流れに完全に依存していました。



NRNの改良されたv2トークンエコノミクスは、トークンの有用性をAI Arenaからより広範なARCプラットフォームに拡張することで、強力な新しい需要ドライバーを導入します。この進化は、NRNをゲームに特化したトークンからプラットフォーム・トークンに変えます。これは非常にポジティブな変化だと思います。

NRNの3つの新たな需要ドライバーは以下の通りです：

• ARCの統合による収益。ARCを統合するゲーム会社は、統合手数料や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を通じて、保管庫に収益をもたらします。保管庫の資金はNRNの買い戻しを促進し、エコシステムを成長させ、Trainerプラットフォーム上のプレイヤーにインセンティブを与えることができます。

• Trainer Market Fees.NRNは、プレイヤーがTrainer MarketplaceでAIモデルやゲームプレイデータを取引できるTrainer Field手数料から価値を引き出します。

• アークRLに参加するための誓約：スポンサーとプレイヤーの両方は、アークRLに参加するためにNRNを誓約しなければなりません。

特にエキサイティングなのは、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経済への外部資本の持続的な流入を生み出します。アークにはより幅広いターゲット市場があるため、この収益源はAIアリーナが独自に生み出せるものを上回るでしょう。

トレーナー市場のコストは、有望ではありますが、エコシステムがクリティカルマス（活発な取引活動を維持できるだけのゲーム、トレーナー、プレイヤー）に達するかどうかにかかっています。これは長期的な取り組みです。

短期的には、ARC RL プレッジはおそらく最も直接的で反射的な需要ドライバーです。十分な資金を得た初期報酬プールと新製品発表の興奮が、トークン価格を押し上げて参加者を惹きつけ、早期採用を引き起こすかもしれません。これにより、需要の高まりと経済成長のフィードバックループが形成される。しかし裏を返せば、ARC RLがユーザーの粘り強さを維持するのに苦労すれば、需要はすぐに消えてしまうかもしれません。

<ゲームが増える→プレイヤーが増える→参加するゲームが増える→プレイヤーが増える。この好循環により、NRNはCrypto AIゲームエコシステムの中核トークンとして位置づけられる可能性があります。

7、すべてのゲームAIモデルの母

終着点は何か？アークの強みは、幅広いゲームジャンルを推進できることだ。時間をかけて、特定のゲームプレイに関する独自のデータベースを集めることができました。アークがより多くのゲームと統合するにつれて、そのデータを継続的に独自のエコシステムにフィードバックすることができ、成長と改良の好循環が生まれます。

この横断的なゲームプレイデータセットが臨界量に達すれば、それは信じられないほど貴重なリソースになるでしょう。

ゲーム開発用の一般的なAIモデルを訓練するためにこれを使用することを想像してみてください。

まだ始まったばかりですが、データが新しい石油であるAIの時代において、この可能性は無限大です。

8、私たちの考え

(1) プラットフォームゲームとしてのNRNの進化 - トークンの再プライシング

ARCとARC RLのリリースにより、NRNはプラットフォームゲームとして進化しました。とARC RLのリリースにより、プロジェクトはもはや単なる単一製品のゲーム会社ではなく、プラットフォームとAIゲームとして位置づけられています。このシフトは、以前はAI Arenaの成功によって制限されていたNRNトークンの再評価につながるはずです。ARC RLを通じたトークンの新たな供給源の導入は、ゲーム会社との収益分配契約やトレーナー取引手数料に対する外部からの需要と相まって、NRNの有用性と価値に対するより広範で多様な基盤を作り出します。

(2)成功はゲームパートナーと密接に結びついている

ARCのビジネスモデルは、収益の流れがトークン配布（Web3ゲームの場合）とゲーム使用料の支払いに基づいているため、その成功をパートナー企業と結びつけています。これと密接に一致するゲームは、一見の価値がある。

アークゲームが大成功すれば、その結果としての価値はNRN保有者に還元される。逆に、共闘ゲームが苦戦すれば、価値の流れは制限されるだろう。

(3)Web3ゲームとの統合を期待

アークのプラットフォームは、インセンティブを伴う競争的なゲームプレイが既存のトークンエコノミーとうまく機能するWeb3ゲームに理想的に適しています。

ARCを統合することで、Web3ゲームはすぐに「AIエージェント」の物語に入ることができ、ARC RLはコミュニティをひとつにまとめ、共通の目標に向かって努力するよう促します。また、"game to drop "のようなイベントをプレイヤーにとってより魅力的なものにするなど、革新的なメカニクスの新たな可能性も広がります。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再現できない深みと興奮を加えている。

(4)AIのプレイには学習曲線がある

AIのプレイには急な学習曲線があり、新しいプレイヤーにとっては摩擦の原因になります。AI Arenaでプレイヤーを適切に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は、プレイヤーがゲームをプレイしてデータを送信するときに、AIのトレーニングがバックエンドで処理されるため、プレイヤーのエクスペリエンスにおける摩擦が少なくなります。もう1つの未解決の疑問は、対戦相手がAIであることを知ったとき、プレイヤーはどのように感じるかということです。影響はあるのだろうか？ゲーム体験を高めるのだろうか、それとも損なうのだろうか？答えは時間が経ってみなければわからない。

9、明るい未来

AIはゲームの世界で新しい画期的な体験を切り開くでしょう。

パラレルコロニー（Parallel Colony）やバーチャルズ（Virtuals）のようなチームは、自律型AIエージェントの限界を押し広げようとしています。経済です。

ゲームから本格的なプラットフォームへの移行は、アークにとって大きな飛躍です。ゲーム会社とのパートナーシップを通じてより大きな機会を開くだけでなく、AIをゲームに統合する方法を再構築します。

トークンの経済性が改善され、強力なネットワーク効果が期待できることから、アークの明るい道は始まったばかりと言えそうです。