什麼是 AI Arena?

新手1/17/2025, 9:44:42 AM
全面解析 AI Arena,這款融合 AI 的區塊鏈遊戲,探討其核心玩法、基礎設施、原生代幣 $NRN 的功能,以及潛在的機遇與風險。

什麼是 AI Arena?

ArenaX Labs 開發的 AI Arena 是一款玩家通過 AI 學習不斷進化角色的 PVP 格鬥遊戲。戰鬥模式類似《Super Smash Bros》。

遊戲採用模仿學習技術,將玩家的戰鬥策略轉化為AI能力,戰士持續進化。AI Arena 運行於 Arbitrum 主網,持有NFT的玩家可參與競技,賺取原生代幣 $NRN,並助力AI技術發展。


來源:https://lore.xyz/aiarena

發展歷程:起源與關鍵人物

ArenaX Labs 是一家專注人工智能 (AI) 的工作室,開發了 AI Arena,並累計融資 1100 萬美元。公司成立於 2018 年,由 Brandon Da Silva、Dylan Pereira 和 Wei Xie 創立,最初專注於獨立遊戲開發。2020 年,團隊發現 AI 技術與 NFT 的結合潛力,由此推出 AI Arena。2021 年完成 500 萬美元種子輪融資,2024 年獲得 600 萬美元新一輪融資,投資方包括 Paradigm、Framework Ventures 和 SevenX Ventures 等。

CEO Brandon Da Silva 曾在加拿大最大的養老基金 OPTrust 任職 5 年,將機器學習融入投資分析是他的職業特色。他在 Twitter 上分享了創立 AI Arena 的初衷:降低 AI 行業門檻,讓 AI 愛好者擺脫學歷限制;通過 NFT 承載 AI 模型,實現技術人員自主掌控勞動所得;用更有趣的方式吸引用戶學習 AI,並激發他們的熱情。

遊戲介紹

核心玩法

AI Arena 的遊戲過程圍繞 NFT 驅動的競技展開。玩家可以通過訓練 AI 戰士並參與比賽贏取獎勵。NFT 可通過以下方式獲取:

一級市場:參與比賽免費獲得可玩的 AI 戰士 NFT。

二級市場:直接從市場購買 NFT。

獲得 NFT 後,玩家需訓練 AI 戰士,並在競技場中與其他 AI 戰士對戰,爭奪全球排行榜排名。參與排名戰隊和 AI NFT 比賽,可獲得 NFT 或原生代幣 $NRN 作為獎勵。

比賽機制

比賽週期稱為“一輪比賽”,每輪持續一週。

每輪結束後,依據玩家排名發放 NFT 和 $NRN 獎勵。

AI Arena NFT

AI Arena NFT:由 AI 驅動的獨特數字資產

AI Arena 的 NFT 由機器學習模型(神經網絡)生成,具備獨特的視覺和功能設計。這些 NFT 在遊戲中扮演重要角色。

每個 AI Arena NFT 由以下三部分構成:

1.皮膚:NFT 的外觀層,賦予角色獨特的視覺風格。

2.框架:角色的機器人體結構,決定其戰鬥優勢與劣勢。

3.核心:角色的動力源,內含 AI 算法,支撐其戰鬥行為與策略。


來源:https://opensea.io/collection/ai-arena-champions

NFT 分類

1.AI Arena 的 NFT 分為兩大類:

(1)AR-X(Arena X)機器人:

被稱為“冠軍”的主戰角色,這些 AI 機器人擁有獨特的屬性、能力和算法,是競技場上的關鍵資產。AR-X 根據框架組成分為三種類別:

輕型 Striker:速度快,攻擊靈活。

中量級 Scraper:平衡型角色,攻防兼備。

重量級 Disruptor:防禦強,適合打亂對手節奏。

(2)Dendroids:

專業型 NFT,允許將其他項目的外部 NFT 融入 AI Arena 的競技場,拓展了遊戲的玩法與生態可能性。

2.NFT BOOST 計劃與 NRN 空投:

AI Arena 推出了 BOOST 獎勵計劃,為玩家提供以下福利:

(1)Mint Pass(鑄幣通行證):

高價值 NFT,持有者可享受專屬福利,包括搶先體驗、參與特別活動等。

(2)NRN 空投:

礦工通行證持有者可獲得原生代幣 $NRN 的空投分配。該計劃旨在激勵早期用戶參與,並支持 AI Arena 生態系統的長期發展。


來源:https://lore.xyz/aiarena

3.融合池(Merging Pool)

旨在幫助玩家獲得更強大的 NFT,同時控制 NFT 通脹。通過讓排位賽中質押的 NFT 競爭,系統根據適配度函數為 NFT 打分並決定融合概率,分數越高,被選中融合的機率越大。

融合生成的新 NFT 會繼承原 NFT 的技能,經過訓練後具備更高的經濟價值,與初始空投的未訓練 NFT 不同。同時,融合過程會銷燬舊的 NFT,確保通脹得到有效控制。隨著世代推進,NFT 將通過遺傳算法不斷進化,變得更強大。


來源:https://documentation.arcagents.ai/

基礎設施:ARC代理

ARC 是一個專為遊戲設計的 AI 基礎設施解決方案。


來源:https://documentation.arcagents.ai/introduction/what-is-arc

市場需求:遊戲成功的關鍵之一是解決玩家流動性不足

玩家流動性是多人遊戲的核心生命線,也是其長期成功的關鍵基礎。許多 Web3 和獨立遊戲面臨“冷啟動”問題:玩家數量不足導致匹配延遲、社區冷清、玩家流失。由於缺乏大廠的營銷預算和 IP 支持,這些遊戲往往因用戶稀缺而逐漸消亡。

為了避免這種困境,開發者必須從一開始就優先關注玩家流動性。同時,技能匹配機制對玩家數量提出了更高要求,以確保公平競爭和吸引力。

1. ARC:AI 驅動的遊戲流動性解決方案

由 ArenaX Labs 開發的 ARC 正在嘗試通過 AI 嘗試解決玩家流動性問題。

傳統遊戲 AI 的侷限

傳統 AI 機器人往往難以為經驗豐富的玩家提供挑戰。一旦掌握規律,這些機器人很容易被擊敗,缺乏長期吸引力。

ARC 的創新

AI 對手:ARC 的 AI 玩家技能未來能媲美人類高手,隨時可對戰,無需匹配等待。

個性化訓練:玩家可以訓練 AI 模仿自己的風格,並通過 AI 表現賺取獎勵。

這不僅提升了玩家的遊戲參與感,也幫助遊戲公司通過 AI 改善玩家體驗、提高流動性和留存率,在競爭激烈的市場中脫穎而出。


來源:https://documentation.arcagents.ai/introduction/what-is-arc

2. ARC B2B:

一款可以輕鬆集成到任何遊戲中的AI驅動遊戲SDK。

(1)玩家流動性服務:提供持續的玩家對戰體驗,確保遊戲活躍度。

(2)簡易集成的 AI 遊戲玩法:通過 ARC SDK,開發者可輕鬆部署 AI 玩家,無需技術背景即可實現智能化對戰。

技術核心:

人類行為克隆:通過訓練 AI 模型模仿玩家的遊戲行為,與生成式 AI 創建資產或對話的模式不同。

簡化機器學習流程:ARC SDK 消除了複雜技術,開發者無需深入瞭解細節即可快速集成 AI 玩家。

工作流程:

1.捕獲原始遊戲數據,轉化為 AI 訓練集。

2.確定關鍵變量與決策點,優化 AI 行為與遊戲機制的契合。

3.將 AI 輸出映射到遊戲操作,確保無縫運行。

簡單部署: 一行代碼即可集成 AI 模型,ARC 處理基礎設施、數據和後端部署。SDK 還提供訓練平臺,玩家可以訓練和提交 AI 代理,避免每次更新都要從頭開始。

新機會: 玩家可以在市場上出售自己訓練的 AI 代理,創造新的遊戲經濟。熟練訓練者可組成公會,向其他工作室提供訓練經驗。對於完全整合代理的工作室,AI 代理可全天候參與比賽,提升玩家流動性並創造收入機會。

3. ARC 強化學習 (RL)

ARC 強化學習 (RL) 利用眾包遊戲數據訓練 AI 代理,推動 AI 對抗 AI 的電子競技比賽,創造社區驅動的競技生態。玩家通過貢獻數據訓練 RL 代理獲得經濟回報,增強遊戲體驗並推動收入增長。通過 AI 對抗錦標賽,ARC RL 改革電子競技,結合技能、策略和團隊合作,為玩家提供高風險、高回報的競爭體驗。


來源:https://documentation.arcagents.ai/arc-rl/what-is-arc-rl

ARC RL 代理的訓練包括贊助商和玩家兩個主要群體。

贊助商通過質押大量 $NRN 代幣創建 RL 代理,並從代理的比賽和活動中獲得 10% 的利潤獎勵。

玩家通過質押 $NRN 創建數據膠囊,提交遊戲數據來訓練 RL 代理,數據質量決定了獎勵的高低。玩家可以選擇被動質押獲得基本獎勵,或主動貢獻數據以獲得額外獎勵。每個數據膠囊與特定活動關聯,並通過銷燬機制來兌換獎勵。

獎勵分配為:70% 給玩家,10% 給贊助商,20% 進入 $NRN 社區金庫,10% 給質押者。這種獎勵結構促進了生態系統的可持續增長,並激勵各方參與。


來源:https://documentation.arcagents.ai/arc-rl/training-arc-rl-agents

4. 未來市場

ARC 的技術平臺適用於射擊、格鬥、賽車等多種遊戲,專為提升玩家參與度設計,主要面向兩個市場:獨立開發者和 Web3 遊戲。(1)對於小型工作室,ARC 提供 AI 代理,幫助解決玩家吸引問題並確保遊戲初期活躍;(2)對於 Web3 遊戲,ARC 通過 AI 代理填補玩家流動性空缺,增強遊戲吸引力。隨著 Web3 遊戲的復甦,ARC 為行業發展帶來新的機會。

基礎設施:SAI 平臺

SAI:遊戲化的 AI 研究與人才平臺

SAI 是一個競爭性研究平臺,致力於吸引全球頂尖 AI 人才。與傳統方法不同,SAI 將現實難題設計為引人入勝的遊戲,重新定義了機器學習競賽的形式。通過這種方式,SAI 讓問題求解更具趣味性和吸引力,同時培育了一個隨時準備應對挑戰的多元化社區。

SAI 通過遊戲如 AI Arena 打破學習門檻,使 AI 研究變得易於理解,吸引機器學習新手參與實驗和學習。

NRN 代幣代幣經濟學

Neuron (NRN):AI Arena 的核心效用代幣

Neuron (NRN) 是 AI Arena 遊戲生態系統的原生代幣,在遊戲經濟中扮演核心角色,為玩家提供多樣化的戰略用途和激勵機制。


來源:https://www.aiarena.io/tokenomics

NRN 的主要功能

NRN 在 AI Arena 中起著核心作用,貫穿遊戲內購買、獎勵機制和質押系統,為玩家提供豐富的體驗與激勵。玩家可使用 NRN 購買道具、升級裝備或獲取 NFT,提升遊戲競爭力並打造個性化體驗。此外,玩家通過社區成就、遊戲勝利和生態貢獻等方式,獲得 NRN 獎勵,進一步激勵他們積極參與。

在質押機制方面,NRN 提供多樣化玩法,包括排名戰隊質押,通過 AI 訓練成果和表現贏取獎勵,以及合併池質押,用於生成更稀有的 NFT。NRN 的引入優化了整體遊戲體驗,通過協調玩家與利益相關者的激勵機制,推動 AI Arena 的生態發展,提升玩家競爭力並促進社區的壯大和活躍。

NRN 的三大需求驅動因素包括:

1.ARC 集成帶來的收入:集成 ARC 的遊戲工作室將通過集成費用和遊戲表現掛鉤的版權費創造收入,資金可用於 NRN 回購、生態發展和獎勵訓練平臺玩家。

2.訓練市場的費用:玩家在訓練市場交易 AI 模型和遊戲數據時,NRN 將從中獲益,市場的前景依賴於生態系統的成長和活躍交易。

3.參與 ARC RL 的質押:玩家和贊助者需質押 NRN 才能參與 ARC RL,隨著玩家數量的增加,對 NRN 的需求也將增加。


來源:https://documentation.arcagents.ai/tokenomics/usdnrn-tokenomics-v2.0

網絡效應:ARC 通過玩家、AI 代理和遊戲工作室的互動創造了自我強化的網絡效應,推動平臺增長。遊戲工作室集成 ARC 提升玩家流動性,玩家通過訓練和驗證 AI 代理貢獻數據,AI 代理增強遊戲體驗並填補流動性空缺。NRN 代幣激勵參與和獎勵貢獻,隨著平臺參與者增多,ARC 的吸引力和價值不斷提升,形成了強大的增長循環。


來源:https://www.gate.io/zh/learn/articles/arc-agents-redefining-ai-gameplay/5033

NRN 代幣分配

NRN 總供應量為 10 億枚,其中社區空投佔 8%(4000 萬用於 P2 空投比賽,4000 萬用於獎盒空投)。其餘分配為:投資者 14%、貢獻者 36%、社區發展 30%、基金會 12%。


來源:https://www.aiarena.io/tokenomics

NRN 值得投資嗎?

NRN 是 AI Arena 遊戲生態系統的核心代幣,結合了 AI 和 Web3 技術,開創了獨特的區塊鏈遊戲形式,具有一定的創新性和市場吸引力。其多元化的代幣用途,包括遊戲內消費、質押收益和優質 NFT 兌換,賦予了代幣內生價值。此外,AI 和區塊鏈的結合處於高速增長的行業,NRN 也擁有活躍的社區支持,這些因素共同構成了其未來潛力的基礎。

然而,NRN 也面臨市場競爭激烈和價格波動較高的挑戰,其價值高度依賴於 AI Arena 生態的持續增長。此外,如果未來用戶增長或代幣使用場景未達預期,可能導致代幣價值下滑,同時還需面對監管與競爭等潛在風險。因此,投資者在參與前應審慎評估自身的風險承受能力,並密切關注項目動態。

結語:

AI Arena 是由 ArenaX Labs 打造的一款融合經典遊戲機制、NFT 技術與 AI 算法的創新型 PVP 格鬥遊戲。玩家可通過訓練 AI 戰士參與競技,體驗獨特的遊戲模式,並通過原生代幣 $NRN 賺取收益,同時推動 AI 技術的進步。遊戲的核心亮點在於 AI 驅動的玩法和 NFT 經濟模型,為玩家提供差異化體驗並激發持續參與熱情。

然而,激烈的市場競爭與加密行業監管的不確定性,仍是 AI Arena 面臨的主要挑戰。AI Arena 的 AI 學習模式採用主動式學習,需要大量玩家操作支持。儘管玩法設計能夠提升用戶粘性,但在早期階段,開發團隊依然需充分利用 Web3 獨有的激勵機制,迅速擴大玩家基數與市場影響力,為遊戲的長期成功奠定堅實基礎。

作者: Jones
譯者: Viper
審校: Edward、Piccolo、Elisa
譯文審校: Ashley、Joyce
* 投資有風險,入市須謹慎。本文不作為 Gate.io 提供的投資理財建議或其他任何類型的建議。
* 在未提及 Gate.io 的情況下,複製、傳播或抄襲本文將違反《版權法》,Gate.io 有權追究其法律責任。

什麼是 AI Arena?

新手1/17/2025, 9:44:42 AM
全面解析 AI Arena,這款融合 AI 的區塊鏈遊戲,探討其核心玩法、基礎設施、原生代幣 $NRN 的功能,以及潛在的機遇與風險。

什麼是 AI Arena?

ArenaX Labs 開發的 AI Arena 是一款玩家通過 AI 學習不斷進化角色的 PVP 格鬥遊戲。戰鬥模式類似《Super Smash Bros》。

遊戲採用模仿學習技術,將玩家的戰鬥策略轉化為AI能力,戰士持續進化。AI Arena 運行於 Arbitrum 主網,持有NFT的玩家可參與競技,賺取原生代幣 $NRN,並助力AI技術發展。


來源:https://lore.xyz/aiarena

發展歷程:起源與關鍵人物

ArenaX Labs 是一家專注人工智能 (AI) 的工作室,開發了 AI Arena,並累計融資 1100 萬美元。公司成立於 2018 年,由 Brandon Da Silva、Dylan Pereira 和 Wei Xie 創立,最初專注於獨立遊戲開發。2020 年,團隊發現 AI 技術與 NFT 的結合潛力,由此推出 AI Arena。2021 年完成 500 萬美元種子輪融資,2024 年獲得 600 萬美元新一輪融資,投資方包括 Paradigm、Framework Ventures 和 SevenX Ventures 等。

CEO Brandon Da Silva 曾在加拿大最大的養老基金 OPTrust 任職 5 年,將機器學習融入投資分析是他的職業特色。他在 Twitter 上分享了創立 AI Arena 的初衷:降低 AI 行業門檻,讓 AI 愛好者擺脫學歷限制;通過 NFT 承載 AI 模型,實現技術人員自主掌控勞動所得;用更有趣的方式吸引用戶學習 AI,並激發他們的熱情。

遊戲介紹

核心玩法

AI Arena 的遊戲過程圍繞 NFT 驅動的競技展開。玩家可以通過訓練 AI 戰士並參與比賽贏取獎勵。NFT 可通過以下方式獲取:

一級市場:參與比賽免費獲得可玩的 AI 戰士 NFT。

二級市場:直接從市場購買 NFT。

獲得 NFT 後,玩家需訓練 AI 戰士,並在競技場中與其他 AI 戰士對戰,爭奪全球排行榜排名。參與排名戰隊和 AI NFT 比賽,可獲得 NFT 或原生代幣 $NRN 作為獎勵。

比賽機制

比賽週期稱為“一輪比賽”,每輪持續一週。

每輪結束後,依據玩家排名發放 NFT 和 $NRN 獎勵。

AI Arena NFT

AI Arena NFT:由 AI 驅動的獨特數字資產

AI Arena 的 NFT 由機器學習模型(神經網絡)生成,具備獨特的視覺和功能設計。這些 NFT 在遊戲中扮演重要角色。

每個 AI Arena NFT 由以下三部分構成:

1.皮膚:NFT 的外觀層,賦予角色獨特的視覺風格。

2.框架:角色的機器人體結構,決定其戰鬥優勢與劣勢。

3.核心:角色的動力源,內含 AI 算法,支撐其戰鬥行為與策略。


來源:https://opensea.io/collection/ai-arena-champions

NFT 分類

1.AI Arena 的 NFT 分為兩大類:

(1)AR-X(Arena X)機器人:

被稱為“冠軍”的主戰角色,這些 AI 機器人擁有獨特的屬性、能力和算法,是競技場上的關鍵資產。AR-X 根據框架組成分為三種類別:

輕型 Striker:速度快,攻擊靈活。

中量級 Scraper:平衡型角色,攻防兼備。

重量級 Disruptor:防禦強,適合打亂對手節奏。

(2)Dendroids:

專業型 NFT,允許將其他項目的外部 NFT 融入 AI Arena 的競技場,拓展了遊戲的玩法與生態可能性。

2.NFT BOOST 計劃與 NRN 空投:

AI Arena 推出了 BOOST 獎勵計劃,為玩家提供以下福利:

(1)Mint Pass(鑄幣通行證):

高價值 NFT,持有者可享受專屬福利,包括搶先體驗、參與特別活動等。

(2)NRN 空投:

礦工通行證持有者可獲得原生代幣 $NRN 的空投分配。該計劃旨在激勵早期用戶參與,並支持 AI Arena 生態系統的長期發展。


來源:https://lore.xyz/aiarena

3.融合池(Merging Pool)

旨在幫助玩家獲得更強大的 NFT,同時控制 NFT 通脹。通過讓排位賽中質押的 NFT 競爭,系統根據適配度函數為 NFT 打分並決定融合概率,分數越高,被選中融合的機率越大。

融合生成的新 NFT 會繼承原 NFT 的技能,經過訓練後具備更高的經濟價值,與初始空投的未訓練 NFT 不同。同時,融合過程會銷燬舊的 NFT,確保通脹得到有效控制。隨著世代推進,NFT 將通過遺傳算法不斷進化,變得更強大。


來源:https://documentation.arcagents.ai/

基礎設施:ARC代理

ARC 是一個專為遊戲設計的 AI 基礎設施解決方案。


來源:https://documentation.arcagents.ai/introduction/what-is-arc

市場需求:遊戲成功的關鍵之一是解決玩家流動性不足

玩家流動性是多人遊戲的核心生命線,也是其長期成功的關鍵基礎。許多 Web3 和獨立遊戲面臨“冷啟動”問題:玩家數量不足導致匹配延遲、社區冷清、玩家流失。由於缺乏大廠的營銷預算和 IP 支持,這些遊戲往往因用戶稀缺而逐漸消亡。

為了避免這種困境,開發者必須從一開始就優先關注玩家流動性。同時,技能匹配機制對玩家數量提出了更高要求,以確保公平競爭和吸引力。

1. ARC:AI 驅動的遊戲流動性解決方案

由 ArenaX Labs 開發的 ARC 正在嘗試通過 AI 嘗試解決玩家流動性問題。

傳統遊戲 AI 的侷限

傳統 AI 機器人往往難以為經驗豐富的玩家提供挑戰。一旦掌握規律,這些機器人很容易被擊敗,缺乏長期吸引力。

ARC 的創新

AI 對手:ARC 的 AI 玩家技能未來能媲美人類高手,隨時可對戰,無需匹配等待。

個性化訓練:玩家可以訓練 AI 模仿自己的風格,並通過 AI 表現賺取獎勵。

這不僅提升了玩家的遊戲參與感,也幫助遊戲公司通過 AI 改善玩家體驗、提高流動性和留存率,在競爭激烈的市場中脫穎而出。


來源:https://documentation.arcagents.ai/introduction/what-is-arc

2. ARC B2B:

一款可以輕鬆集成到任何遊戲中的AI驅動遊戲SDK。

(1)玩家流動性服務:提供持續的玩家對戰體驗,確保遊戲活躍度。

(2)簡易集成的 AI 遊戲玩法:通過 ARC SDK,開發者可輕鬆部署 AI 玩家,無需技術背景即可實現智能化對戰。

技術核心:

人類行為克隆:通過訓練 AI 模型模仿玩家的遊戲行為,與生成式 AI 創建資產或對話的模式不同。

簡化機器學習流程:ARC SDK 消除了複雜技術,開發者無需深入瞭解細節即可快速集成 AI 玩家。

工作流程:

1.捕獲原始遊戲數據,轉化為 AI 訓練集。

2.確定關鍵變量與決策點,優化 AI 行為與遊戲機制的契合。

3.將 AI 輸出映射到遊戲操作,確保無縫運行。

簡單部署: 一行代碼即可集成 AI 模型,ARC 處理基礎設施、數據和後端部署。SDK 還提供訓練平臺,玩家可以訓練和提交 AI 代理,避免每次更新都要從頭開始。

新機會: 玩家可以在市場上出售自己訓練的 AI 代理,創造新的遊戲經濟。熟練訓練者可組成公會,向其他工作室提供訓練經驗。對於完全整合代理的工作室,AI 代理可全天候參與比賽,提升玩家流動性並創造收入機會。

3. ARC 強化學習 (RL)

ARC 強化學習 (RL) 利用眾包遊戲數據訓練 AI 代理,推動 AI 對抗 AI 的電子競技比賽,創造社區驅動的競技生態。玩家通過貢獻數據訓練 RL 代理獲得經濟回報,增強遊戲體驗並推動收入增長。通過 AI 對抗錦標賽,ARC RL 改革電子競技,結合技能、策略和團隊合作,為玩家提供高風險、高回報的競爭體驗。


來源:https://documentation.arcagents.ai/arc-rl/what-is-arc-rl

ARC RL 代理的訓練包括贊助商和玩家兩個主要群體。

贊助商通過質押大量 $NRN 代幣創建 RL 代理,並從代理的比賽和活動中獲得 10% 的利潤獎勵。

玩家通過質押 $NRN 創建數據膠囊,提交遊戲數據來訓練 RL 代理,數據質量決定了獎勵的高低。玩家可以選擇被動質押獲得基本獎勵,或主動貢獻數據以獲得額外獎勵。每個數據膠囊與特定活動關聯,並通過銷燬機制來兌換獎勵。

獎勵分配為:70% 給玩家,10% 給贊助商,20% 進入 $NRN 社區金庫,10% 給質押者。這種獎勵結構促進了生態系統的可持續增長,並激勵各方參與。


來源:https://documentation.arcagents.ai/arc-rl/training-arc-rl-agents

4. 未來市場

ARC 的技術平臺適用於射擊、格鬥、賽車等多種遊戲,專為提升玩家參與度設計,主要面向兩個市場:獨立開發者和 Web3 遊戲。(1)對於小型工作室,ARC 提供 AI 代理,幫助解決玩家吸引問題並確保遊戲初期活躍;(2)對於 Web3 遊戲,ARC 通過 AI 代理填補玩家流動性空缺,增強遊戲吸引力。隨著 Web3 遊戲的復甦,ARC 為行業發展帶來新的機會。

基礎設施:SAI 平臺

SAI:遊戲化的 AI 研究與人才平臺

SAI 是一個競爭性研究平臺,致力於吸引全球頂尖 AI 人才。與傳統方法不同,SAI 將現實難題設計為引人入勝的遊戲,重新定義了機器學習競賽的形式。通過這種方式,SAI 讓問題求解更具趣味性和吸引力,同時培育了一個隨時準備應對挑戰的多元化社區。

SAI 通過遊戲如 AI Arena 打破學習門檻,使 AI 研究變得易於理解,吸引機器學習新手參與實驗和學習。

NRN 代幣代幣經濟學

Neuron (NRN):AI Arena 的核心效用代幣

Neuron (NRN) 是 AI Arena 遊戲生態系統的原生代幣,在遊戲經濟中扮演核心角色,為玩家提供多樣化的戰略用途和激勵機制。


來源:https://www.aiarena.io/tokenomics

NRN 的主要功能

NRN 在 AI Arena 中起著核心作用,貫穿遊戲內購買、獎勵機制和質押系統,為玩家提供豐富的體驗與激勵。玩家可使用 NRN 購買道具、升級裝備或獲取 NFT,提升遊戲競爭力並打造個性化體驗。此外,玩家通過社區成就、遊戲勝利和生態貢獻等方式,獲得 NRN 獎勵,進一步激勵他們積極參與。

在質押機制方面,NRN 提供多樣化玩法,包括排名戰隊質押,通過 AI 訓練成果和表現贏取獎勵,以及合併池質押,用於生成更稀有的 NFT。NRN 的引入優化了整體遊戲體驗,通過協調玩家與利益相關者的激勵機制,推動 AI Arena 的生態發展,提升玩家競爭力並促進社區的壯大和活躍。

NRN 的三大需求驅動因素包括:

1.ARC 集成帶來的收入:集成 ARC 的遊戲工作室將通過集成費用和遊戲表現掛鉤的版權費創造收入,資金可用於 NRN 回購、生態發展和獎勵訓練平臺玩家。

2.訓練市場的費用:玩家在訓練市場交易 AI 模型和遊戲數據時,NRN 將從中獲益,市場的前景依賴於生態系統的成長和活躍交易。

3.參與 ARC RL 的質押:玩家和贊助者需質押 NRN 才能參與 ARC RL,隨著玩家數量的增加,對 NRN 的需求也將增加。


來源:https://documentation.arcagents.ai/tokenomics/usdnrn-tokenomics-v2.0

網絡效應:ARC 通過玩家、AI 代理和遊戲工作室的互動創造了自我強化的網絡效應,推動平臺增長。遊戲工作室集成 ARC 提升玩家流動性,玩家通過訓練和驗證 AI 代理貢獻數據,AI 代理增強遊戲體驗並填補流動性空缺。NRN 代幣激勵參與和獎勵貢獻,隨著平臺參與者增多,ARC 的吸引力和價值不斷提升,形成了強大的增長循環。


來源:https://www.gate.io/zh/learn/articles/arc-agents-redefining-ai-gameplay/5033

NRN 代幣分配

NRN 總供應量為 10 億枚,其中社區空投佔 8%(4000 萬用於 P2 空投比賽,4000 萬用於獎盒空投)。其餘分配為:投資者 14%、貢獻者 36%、社區發展 30%、基金會 12%。


來源:https://www.aiarena.io/tokenomics

NRN 值得投資嗎?

NRN 是 AI Arena 遊戲生態系統的核心代幣,結合了 AI 和 Web3 技術,開創了獨特的區塊鏈遊戲形式,具有一定的創新性和市場吸引力。其多元化的代幣用途,包括遊戲內消費、質押收益和優質 NFT 兌換,賦予了代幣內生價值。此外,AI 和區塊鏈的結合處於高速增長的行業,NRN 也擁有活躍的社區支持,這些因素共同構成了其未來潛力的基礎。

然而,NRN 也面臨市場競爭激烈和價格波動較高的挑戰,其價值高度依賴於 AI Arena 生態的持續增長。此外,如果未來用戶增長或代幣使用場景未達預期,可能導致代幣價值下滑,同時還需面對監管與競爭等潛在風險。因此,投資者在參與前應審慎評估自身的風險承受能力,並密切關注項目動態。

結語:

AI Arena 是由 ArenaX Labs 打造的一款融合經典遊戲機制、NFT 技術與 AI 算法的創新型 PVP 格鬥遊戲。玩家可通過訓練 AI 戰士參與競技,體驗獨特的遊戲模式,並通過原生代幣 $NRN 賺取收益,同時推動 AI 技術的進步。遊戲的核心亮點在於 AI 驅動的玩法和 NFT 經濟模型,為玩家提供差異化體驗並激發持續參與熱情。

然而,激烈的市場競爭與加密行業監管的不確定性,仍是 AI Arena 面臨的主要挑戰。AI Arena 的 AI 學習模式採用主動式學習,需要大量玩家操作支持。儘管玩法設計能夠提升用戶粘性,但在早期階段,開發團隊依然需充分利用 Web3 獨有的激勵機制,迅速擴大玩家基數與市場影響力,為遊戲的長期成功奠定堅實基礎。

作者: Jones
譯者: Viper
審校: Edward、Piccolo、Elisa
譯文審校: Ashley、Joyce
* 投資有風險,入市須謹慎。本文不作為 Gate.io 提供的投資理財建議或其他任何類型的建議。
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