¿Cómo puede la IA potenciar GameFi?

Autor: Derek. Chen, Dr. Nick

I. IA potencia la industria tradicional de los juegos

Los juegos de gran envergadura incluyen una amplia variedad de contenido, como animación 3D, efectos especiales, audio, arte y texto. El proceso de desarrollo suele llevar mucho tiempo y es complicado, con altos requisitos de industrialización, tiempo real e interactividad. Las empresas de desarrollo suelen invertir una gran cantidad de recursos humanos, materiales y financieros durante años. Durante mucho tiempo, en el campo tradicional del desarrollo de juegos, el costo, la calidad y la eficiencia conformaban un ‘triángulo imposible’ en el que solo se podía elegir dos. Por ejemplo, para crear un mapa realista de más de 28 millas cuadradas y 1,000 NPC en ‘Red Dead Redemption 2’, se necesitaron 8 años de desarrollo, más de 1,200 empleados a tiempo completo y un costo cercano a los 300 millones de dólares. Ahora, con las poderosas capacidades de AIGC, los desarrolladores de juegos pueden romper las limitaciones del desarrollo tradicional de juegos, soltar las barreras de entrada y reducir significativamente los costos, mejorando así la eficiencia del desarrollo de juegos.

AIGC puede proporcionar capacidades precisas y poderosas para el desarrollo de juegos, la planificación de historias, la interacción de personajes, la operación en línea, etc., a través de tecnologías como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural, etc. Específicamente, la IA puede potenciar los juegos tradicionales en tres aspectos: la producción previa al juego, la operación de la experiencia durante el juego y la subversión de la estructura de la industria del juego.

1. AI potencia la producción de juegos

En términos de producción de juegos, tanto el arte como la inteligencia artificial de planificación han brindado un gran apoyo a los trabajadores.

Generación de activos de juego utilizando IA para lograr reducción de costos y aumento de la eficiencia

Las diferentes funciones de AIGC se pueden aplicar de manera específica en el diseño de la trama, diseño de personajes, doblaje y música, diseño de arte original, animación de juegos, modelos 3D, editor de mapas, entre otros, para generar diversos activos de juegos.

Tomemos como ejemplo a Scenario, una empresa de generación de imágenes con IA. Scenario es la primera plataforma comercial de generación de activos de juegos con IA, que puede entrenar modelos de IA utilizando texto e imágenes de referencia proporcionados por los usuarios. Los usuarios pueden cargar datos de entrenamiento en la plataforma, como personajes, accesorios, vehículos, armas, skins, edificios, arte conceptual, arte de píxeles y bocetos, y luego crear su propio motor de IA generativa en solo unos pocos clics, creando activos de juego que cumplan con los estándares de producción de juegos según el texto e imágenes de referencia proporcionados.

Al realizar el diseño de concepto y modelado 3D, AIGC como Midjourney puede proporcionar una excelente asistencia creativa, Stable Diffusion como modelo de Código abierto, puede ofrecer un control más preciso. Epic Game presentó su última tecnología de Metahuman Animator en GDC 2023, esta tecnología permite a los desarrolladores crear animaciones de alta calidad en cuestión de minutos, solo se necesitan tres cuadros para generar el esqueleto facial, también es compatible con la generación de animaciones a partir de video y audio. Durante la presentación en vivo, el presentador logró recrear los detalles de expresión de la actuación en vivo en el espacio digital en solo 2 minutos. Opus.ai ha desarrollado un nuevo método de generación de mundos 3D basado en texto, esta herramienta permite a los usuarios crear iluminación dinámica, control de cámara, terrenos, árboles y animales, edificios, carreteras y personajes animados basados en texto. Con esta aplicación, los usuarios pueden crear escenarios de juegos en 3D y varios componentes y efectos dinámicos en el escenario con solo escribir.

En términos de diseño de juegos, en GDC 2022, el Laboratorio de IA de Tencent presentó la tecnología de generación automática de niveles de IA, que puede generar más de mil niveles de alta calidad en cuestión de horas. En cuanto a la redacción, la IA también puede proporcionar esquemas y diálogos para acelerar la producción de contenido del juego.

La potente capacidad de generación de AICG no solo mejora la eficiencia de los fabricantes de juegos, sino que también reduce considerablemente los costos. La industria de los juegos está aprovechando la IA generativa para acelerar su crecimiento en la pista.

AI used for game testing

Las pruebas de juegos son una parte clave del ciclo de desarrollo de juegos, con el objetivo de garantizar la calidad del juego, reducir los riesgos posteriores al lanzamiento y proporcionar una mejor experiencia de juego a los jugadores. En las pruebas de juegos, los probadores utilizarán diferentes técnicas de prueba para diferentes objetivos de prueba, como la jugabilidad del juego, el contenido del flujo del juego, los sistemas del juego, la adaptación del dispositivo, etc. Registrarán los problemas encontrados en el juego y los informarán a los desarrolladores a través de herramientas de gestión de errores para dar retroalimentación sobre los problemas.

En aplicaciones de prueba de juegos específicos, como el juego de cartas japonés “Shadowverse”, se utiliza la inteligencia artificial para probar combinaciones de cartas, entrenando datos para crear una IA que pueda jugar el juego y automatizar los enfrentamientos del juego. Esto ayuda a descubrir posibles errores y problemas de equilibrio, lo que aumenta significativamente la eficiencia y reduce los costos de prueba. En el juego para móviles “Everyday Run”, se utiliza la inteligencia artificial para automatizar la prueba de diversas acciones y la disposición de obstáculos en el juego.

2. Mejora de la experiencia de juego del jugador con el agente de IA

Mejorar la jugabilidad en la configuración del nivel y la dificultad del juego

En cuanto a la experiencia de juego, ya se han sentado las bases para la generación de lenguaje natural, la generación de imágenes y la capacidad de NPC inteligentes en torno a la IA en los juegos nativos de AIGC y las nuevas formas de juego. En el juego King of Glory, la IA de la percepción definitiva ya se ha utilizado a gran escala para evaluar y probar niveles; en “Left 4 Dead”, también se ha utilizado un sistema llamado “Director” para ajustar la generación de zombies, la ubicación de los objetos y la dificultad general del nivel según el rendimiento del jugador, asegurando la jugabilidad del juego.

La diversidad de diálogos en tiempo real de NPC mejora la experiencia de juego

En los juegos tradicionales, la trama está predefinida y los jugadores solo pueden experimentar un contenido limitado en un orden fijo. Por lo tanto, los ingresos recurrentes y la reserva de contenido en los juegos de rol están altamente relacionados. Con el surgimiento del agente de IA, los NPC en el juego han sido dotados de ‘vida’. Los NPC de IA diseñan sus trayectorias de vida diaria como lo haría una persona, recordando lo que sucedió ese día. Cada interacción entre el jugador y el NPC cambiará la trayectoria de vida del NPC, creando un contenido de juego con posibilidades infinitas.

La herramienta interna de IA Ghostwriter desarrollada por el departamento de desarrollo de Ubisoft (育碧) La Forge se puede utilizar para ayudar a los guionistas de juegos a generar el primer borrador de los diálogos de los NPC cuando se disparan eventos, como conversaciones entre NPC, diálogos enemigos durante las batallas o diálogos desencadenados por los jugadores al entrar en una determinada área. Estas tareas solían ser diseñadas por los guionistas de juegos (diseñadores) que invertían una cantidad masiva de tiempo. Con la herramienta Ghostwriter, la IA puede generar automáticamente muestras para elegir y modificar según la configuración básica de los NPC, lo que ahorra mucho tiempo y permite que los guionistas se centren en otros elementos principales de la trama.

Actualmente, el caso de aplicación representativo en China es el sistema de NPC inteligente utilizado por NetEase en el juego “Sword Art Online”, donde más de 400 NPC cargan el motor de IA de inteligencia artificial de Fuxi de NetEase y tienen características y patrones de comportamiento independientes. En comparación con los NPC de los juegos anteriores, la interacción entre los jugadores y los NPC ya no está predefinida ni secuencial, sino que es extremadamente libre y completamente abierta. Un ejemplo en el extranjero es “Mount & Blade II: Bannerlord”, donde el juego logra respuestas dinámicas de los NPC.

IA para el marketing y la optimización de juegos

La inteligencia artificial se puede utilizar para la colocación de anuncios de compra, desde la producción de materiales publicitarios hasta el análisis de los resultados de la colocación de anuncios y la ejecución de la colocación de anuncios, todo el proceso se puede mejorar en eficiencia y calidad con la IA, y se puede lograr una reducción de costos y un aumento de la eficiencia.

3. La IA revoluciona la estructura de la industria de los juegos

La barrera de entrada a la industria de los juegos ha disminuido.

La inteligencia artificial ha reducido significativamente los costos de desarrollo de los productores de juegos. Anteriormente, la generación de activos de juego y la animación requerían el dibujo manual de cada fotograma de imagen, ahora se puede reducir significativamente el costo mediante inteligencia artificial. Esto rompe el antiguo modelo de gran inversión en juegos, proporcionando condiciones para que los pequeños desarrolladores de juegos puedan sobrevivir.

l El poder de los jugadores aumenta aún más

Con el impulso de AICG, los jugadores pueden planificar y completar tareas como codificación, diseño gráfico, pruebas, etc., a través de UGC potenciado por IA, logrando que todos los jugadores puedan crear sus propios juegos y lograr la “descomercialización de los juegos”.

二、 ¿Cómo impulsa la IA a gamefi?

En general, las razones por las que los proyectos de gamefi han pasado de un estallido a una espiral de muerte son las siguientes:

El punto de atracción para los jugadores a corto plazo es el modo “p2e” que fue muy popular en 2021, pero su atractivo disminuyó más tarde. En 2021, hasta un 67,9% de los encuestados consideraban que “p2e” era la fuerza motriz más importante de la industria. Este modo era único cuando la industria del juego estaba en auge, lo que atrajo a muchos jugadores. Sin embargo, con el paso del tiempo, el mecanismo P2E ha perdido su importancia como motor de la industria, cayendo al octavo lugar en la encuesta de 2023.

La especulación en los juegos es mayor que las propiedades del juego, lo cual es perjudicial para los jugadores. La mayoría de los jugadores que participan en juegos de cadena en el mercado de GameFi también son jugadores del mundo Cripto, y la calidad de los juegos es variable. Lo que es más largo en cuanto a contenido de juego se centra en la estrategia y el juego, y los modelos económicos tienen una vida útil corta. Algunos jugadores externos incluso consideran este tipo de juegos en cadena como apuestas en línea, lo que ha llevado a la aparición de muchos especuladores de alto riesgo en GameFi. Los nuevos jugadores necesitan comprar artículos o activos en el juego antes de poder jugar, aunque pueden ganar dinero de vuelta en el juego, pero a medida que el Token circulante en el juego se vuelve más largo, si el modelo económico es de baja jugabilidad, no duradero y poco estable, el Token caerá y será difícil para los jugadores recuperar su inversión. La característica de valorar más los activos en lugar de la jugabilidad dificulta la sostenibilidad de los proyectos de GameFi. Este problema se debe a varios factores inherentes al modelo de ganar mientras se juega. Un problema clave es la economía de Token no sostenible que generalmente impulsa estos proyectos. Cuando las recompensas de Token superan el valor real generado en el juego, se produce un ciclo de inflación insostenible, lo que provoca una caída de precios y la pérdida de interés de los jugadores.

La jugabilidad de los juegos es pobre y no puede retener a los jugadores existentes ni atraer a nuevos jugadores. Los juegos de GameFi son básicamente escenarios únicos con objetos de Token no fungible, lo que no puede atraer a nuevos jugadores. En comparación con los juegos tradicionales, tienen una jugabilidad insuficiente y un período de desarrollo corto. Muchos juegos pequeños de calidad desigual han ocupado rápidamente el mercado. Cómo aumentar los escenarios de aplicación para extender el ciclo de vida / modelo de ingresos sostenible de los juegos en cadena es el objetivo principal de GameFi.

Durante este período de calma en el gamefi, las principales empresas y fabricantes están trabajando para resolver los problemas heredados del período anterior.

En cuanto a la adquisición de usuarios, se ha ampliado y mejorado el modelo P2E para seguir atrayendo a los usuarios. Por ejemplo, Stepn irrumpió en mayo de 2022 y amplió el modelo de play to earn a move to earn. La mecánica básica de Stepn es muy sencilla: los jugadores participan en el juego equipando zapatillas deportivas Token no fungible y pueden ganar ingresos en forma de tokens al correr en el mundo real. Estos ingresos se pueden utilizar para mejorar y reparar las zapatillas deportivas, aumentando así la eficiencia para ganar monedas, o se pueden vender directamente. Esta fue una de las semanas más exitosas de Stepn, con un 10.7% de usuarios superiores, y solo en SOL había 1.79 millones de usuarios superiores, casi la misma cantidad que la suma total de usuarios que depositaron, lo que significa que este proyecto realmente aportó un 39% de usuarios superiores en SOL, casi al mismo nivel que los 920,000 usuarios comunes, lo cual es un número asombroso en sí mismo, ya que en solo unos meses logró tener una base de usuarios de millones. A partir de ahí, surge el juego X2E. La X en X2E puede definirse como cualquier acción humana, como jugar o moverse, y obtener ganancias a través de estas acciones. A diferencia de los juegos anteriores que se centraban únicamente en la rentabilidad, X2E valora en gran medida la cultura y los valores comunitarios, y generalmente utiliza mecánicas de juego centradas en actividades creativas o significativas de la vida real.

En cuanto a la retención de usuarios, lo primero es mejorar la jugabilidad del juego. El desarrollo de productos de juego de mayor calidad, que también son equipos de juegos independientes con la cadena de bloques como fondo principal, ha llevado a la incorporación de equipos y miembros de 3A de fábricas más grandes en esta etapa, lo que ha mejorado significativamente la calidad general del juego. Una pequeña parte de jugadores tradicionales con mentalidad de búsqueda de rarezas se sienten atraídos por juegos de alta calidad y se unen al grupo de jugadores de juegos de cadena. Los juegos de cadena gradualmente entran en la vista pública, y GameFi se convertirá en un atributo normal de los juegos.

En segundo lugar, resolver el problema de la sostenibilidad financiera. Si el propio juego enfrenta problemas en el mecanismo financiero, DAO juega un papel clave al mantener la estabilidad de los tokens en el Mercado secundario o recomprar tokens del mercado a través del mecanismo de bonos para mantener una liquidez saludable. GameFi resolverá el problema del modelo económico único en la etapa anterior, evitando el ciclo en un solo juego.

En el campo de gamefi actualmente, seguir se ha centrado en el Valor intrínseco del juego en sí, y atraer y retener constantemente a nuevos usuarios se ha convertido en un nuevo enfoque de desarrollo. La potenciación de la inteligencia artificial también desempeña un papel en este aspecto.

1. La inteligencia artificial amplía aún más el modelo P2E

Con el apoyo de la IA, gamefi puede expandir aún más el concepto de “jugar para ganar”. El estallido anterior de gamefi se logró gracias a la tecnología AI, que hizo posible el efecto de “moverse para ganar”. En esta ocasión, la IA tiene el potencial de liderar a gamefi hacia la era de “amar para ganar”, y promover un nuevo aumento.

(1) Sleepless AI

Sleepless AI ha llevado el modelo de pago para ganar a un nivel superior. Atrae a los usuarios mediante la formación de AI para el modo “love to earn”. Sleepless AI es un revolucionario juego de compañero virtual Web3+AI que utiliza AIGC y LLM para crear una jugabilidad rica basada en historias, así como una interacción en constante evolución con los personajes, brindando apoyo emocional y una experiencia de juego inmersiva para los jugadores.

El juego insignia de lanzamiento de este proyecto es HIM, que utiliza un avanzado modelo de lenguaje natural para permitir que los personajes virtuales del juego generen diálogos naturales y distintivos según el contexto del juego y sus características individuales. Esta aplicación tecnológica mejora en gran medida la autenticidad de los personajes y la inmersión de los jugadores, creando una imagen virtual completa e integral que se convierte en parte de la vida diaria de los jugadores. El objetivo a largo plazo de HIM es construir un universo virtual de personajes de anime de segunda dimensión centrado en novios/as y mascotas virtuales basados en IA, que brinden apoyo y compañía a los usuarios. HIM no solo representa la integración natural de la IA y los juegos, sino que también muestra cómo los juegos Web3 utilizan la tecnología de IA para crear una nueva experiencia interactiva.

Información del proyecto:

Cuenta X: _Lab

MCP (hasta el 15.6.2024): 109,802,401

FDV (hasta el 15.6.2024): 884,633,856

**（2）**Palio

El proyecto Palio también se ha unido a la tendencia de ‘love to earn’ utilizando la tecnología de modelos grandes. A diferencia de Sleepless AI, en lugar de un compañero virtual, Palio tiene una mascota virtual como compañero de juego. Técnicamente, Palio se basa en el uso de un modelo de lenguaje grande (LLM) como núcleo del sistema de proxy, desarrollado por un equipo de investigadores e ingenieros de OpenAI, la Universidad de Stanford y Google Brain. Específicamente, el modelo de lenguaje grande de Palio muestra un rendimiento destacado, con un coeficiente intelectual lingüístico de 155 según el Indicador de referencia WAIS. Esta puntuación supera a la de una persona promedio y refleja su excelente capacidad de comprensión del lenguaje. Para mejorar su capacidad de acompañamiento en el juego, Palio se ha centrado en fortalecer la empatía en IA. Para que la inteligencia artificial pueda transmitir emociones de manera convincente, es necesario ajustarla utilizando conjuntos de datos de emociones reales. PalioAI ha recopilado una gran cantidad de datos de este tipo, lo que le permite mejorar su algoritmo. Esto hace que PalioAI sea más ventajoso que otros LLM basados en el conocimiento existentes, permitiéndole establecer una conexión más profunda con los usuarios y brindar retroalimentación detallada. Por último, el modelo grande de Palio supera a otros juegos de acompañamiento a largo plazo en términos de memoria a largo plazo, utilizando la generación mejorada mediante búsqueda (RAG), lo que le otorga a PalioAI una memoria real en sentido completo.

A continuación se muestran las aplicaciones específicas de Palio en el juego:

• Ayudar a los jugadores a completar misiones: Palio proporciona instrucciones y consejos para las misiones de juego, ayudando a los jugadores a completarlas con éxito.

• Proporcionar información del juego: Palio puede proporcionar información sobre la historia de fondo del juego, introducción de personajes, explicación de la jugabilidad, etc., para ayudar a los jugadores a comprender mejor el juego.

• Proporcionar sugerencias de juego: Palio puede ofrecer sugerencias de estrategia de juego según el progreso y el rendimiento del jugador, ayudando a mejorar el nivel de juego.

Información del proyecto:

Cuenta X:

MCP (hasta 2024.6.15): 813.25 ETH

（3）SpaceCatch

Twitter: _io

Sitio web:

White Paper:

AI también puede potenciar el reciente fenómeno de “move to earn”. SpaceCatch es un juego “move to earn” impulsado por inteligencia artificial. El equipo del juego tiene una amplia experiencia en la implementación de AI, especialmente en las misiones del juego. Utilizan la inteligencia artificial para crear misiones de juego personalizadas para jugadores individuales, adaptando el comportamiento, niveles/avatares y actividades del juego según las preferencias de los jugadores.

Información del proyecto:

Cuenta X: _io

MCP (as of 2024.6.15): 916.57 ETH

2. Los jugadores crean IA para unirse a la competencia del juego

En este nuevo modo, los jugadores pueden crear su propio AI en el juego y hacer que participe en batallas contra otros jugadores. Cada AI creado se genera según los datos únicos del jugador. Este modo combina la creatividad y la competitividad, vale la pena seguirlo.

（1）AI Arena

AI Arena es el primer juego que integra la colaboración entre humanos y la inteligencia artificial. En este juego, los jugadores transfieren sus datos personales a la inteligencia artificial a través del proceso de aprendizaje por imitación. De hecho, el proceso de creación de la IA por parte de los jugadores es también el proceso de entrenamiento del gran modelo de IA.

Crear Token no fungible: Cuando un jugador compra un nuevo Token no fungible para una competición de juego, los parámetros centrales de su red neuronal se generan aleatoriamente. Esto significa que la red neuronal realizará operaciones aleatorias al principio, ya que aún no ha desarrollado ninguna habilidad.

Recopilación de datos. Los jugadores demuestran operaciones a la IA, y en realidad están creando una lista de operaciones durante el juego, que la IA puede copiar y aprender. En términos de aprendizaje automático, los jugadores están creando un conjunto de datos para entrenar a la IA. Los jugadores deben ser conscientes de crear conjuntos de datos útiles para que la IA aprenda a imitar mientras juegan.

Elija y aplique el conjunto de datos adecuado. ¿Cuánto desea que la inteligencia artificial recuerde de entrenamientos anteriores? Determine la función en la que se centrará la IA para el entrenamiento. Por ejemplo, los jugadores pueden indicar que la IA se centre en un curso de entrenamiento específico.

Entrenamiento. Después de recopilar y configurar los datos, la IA se entrena para actualizar sus parámetros. La IA del jugador seguirá evolucionando y adaptándose a nuevas estrategias.

En general, el proceso anterior se puede entender como que la IA te está enseñando, capturando tus habilidades y compitiendo por ti. Cuanto mejor lo hagas como entrenador, mejor será tu IA. Una vez que hayas creado tu IA exclusiva, podrás participar en la competición. Los jugadores compran, entrenan y luchan con Token no fungible impulsados por IA. Los jugadores compiten para desarrollar mejores habilidades de entrenamiento para obtener recompensas.

Información del proyecto:

Cuenta X: _

（2） ASTO

En este proyecto, los jugadores generan de forma autónoma un agente de inteligencia artificial.

El agente de inteligencia artificial generado por el jugador consta de tres partes: el núcleo del agente, la apariencia y la forma de operar del agente, y los recuerdos almacenados en el árbol de memoria del agente, que se utilizan para codificar las estrategias de comportamiento del agente. La plataforma ASM formada por esta tecnología central proporciona la capacidad de crear agentes de inteligencia artificial como Token no fungible para cualquier aplicación (por ejemplo, juegos, Metaverso, finanzas).

Los agentes ASM creados por los jugadores pueden recibir capacitación en el ‘gimnasio’. El gimnasio es un proveedor de computación en la nube de GPU en línea (similar a Minero), que elige entrenar con algoritmos específicos de aplicaciones ASM (como robots de negociación en juegos populares o mercados de finanzas descentralizadas). Los propietarios pagan las tarifas de capacitación con ASTO Token.

Actualmente, hay tres juegos impulsados por el proyecto ASM:

Asociación de Fútbol de Inteligencia Artificial (AIFA) （AIFA**）**

AIFA es un juego de fútbol 4x4 desarrollado por ASM Brain-powered All-Stars de forma independiente. Los jugadores pueden coleccionar y comerciar con todas las estrellas para construir un equipo ganador. Los jugadores podrán entrenar a sus cerebros ASM en el gimnasio de IA para mejorar las habilidades de sus estrellas y luego verlas evolucionar en campeonas de fútbol del metaverso.

Mohammed Ali - la próxima leyenda

ASM se ha asociado con Muhammad Ali Enterprises y Non-Fungible Labs para crear el primer juego de boxeo en el Metaverso impulsado por inteligencia artificial en el mundo. Los jugadores combinarán boxeadores entrenados con cualquier ASM Brain, entrenarán y competirán para luchar por títulos legendarios, siguiendo los pasos del más grande de todos los tiempos, Muhammad Ali.

AI** Liga: Copa Mundial Femenina de la FIFA AU**** · NZ****· 2023****™** Edición

ASM y la FIFA colaboran para llevar la nueva era del fútbol callejero al Metaverso. En el juego para móviles AI League, los jugadores comienzan como gerentes de cuatro futbolistas estrella completamente únicos.

El hecho de que los jugadores mencionados anteriormente creen IA para participar en los modos de juego competitivo es un gran avance en los juegos de competición. En los juegos de competición tradicionales, la capacidad de los jugadores para crear personajes está determinada por los desarrolladores del juego y su autonomía está limitada. Sin embargo, en este nuevo modo, cada personaje de IA creado por el jugador es único, lo que hace que el proceso de competición sea más realista y aumenta significativamente el espacio de juego para el jugador.

Información del proyecto:

Cuenta X:

MCP（截至2024.6.15）：16,703,261

FDV (hasta el 2024.6.15): 49,591,301

3. IA impulsa la reducción de costos y el aumento de la eficiencia en los juegos, mejora la calidad de los juegos

En la primera parte de este artículo se menciona que la IA también es aplicable a la industria tradicional de los juegos, y muestra un papel más efectivo en comparación con la industria tradicional. En cuanto a los juegos en sí, aunque los juegos de Web3 se centran en mejorar la jugabilidad y la capacidad de juego, hay relativamente pocos juegos de alta calidad en el mercado de 2021 a 2023.

Según los datos de Game7 Research, actualmente, más de la mitad de los juegos Web3 son desarrollados por creadores independientes o pequeños equipos, mientras que solo el 6% son de nivel 3A o 2A. Algunos proyectos se centran demasiado en seguir el aspecto técnico y económico, descuidando la excelencia, innovación y diversidad de contenido en el diseño del juego. Esto podría conducir al riesgo de pérdida de jugadores y saturación del mercado, limitando el desarrollo a largo plazo de la industria.

En esta etapa, los juegos Web3 están avanzando hacia gráficos de alta calidad, contenido rico y una excelente experiencia de jugador, incluso avanzando hacia la producción 3A, con el objetivo de atraer a los jugadores más largo de Web2 al mejorar la jugabilidad del juego. Sin embargo, antes de la aparición de la IA generativa, el alto costo de inversión en juegos AAA de alta calidad hizo que los equipos pequeños en el campo web3 se echaran atrás. La aparición de la IA generativa ha soltado el costo de producción de los juegos, brindando a los equipos más largo la oportunidad de participar en la búsqueda de juegos de alta calidad. Desde una perspectiva general de la industria, en el mercado actual de gamefi surgirán juegos de alta calidad más largo, y la IA acelera la aparición de juegos realmente valiosos y jugables.

（1） EXVERSE

EXVERSE es un juego de disparos en primera persona de nivel 3A que combina la jugabilidad intensa de los juegos de disparos con un innovador mecanismo Web3 basado en Unreal Engine 5. EXVERSE utiliza varias tecnologías para mejorar la calidad y la autenticidad del juego. Utiliza el sistema de geometría virtualizada Nanite para renderizar detalles a nivel de píxel. Emplea el sistema de iluminación global y reflejos totalmente dinámicos Lumen para representar reflexiones infinitas y reflejos especulares indirectos en entornos detallados a gran escala, que van desde milímetros hasta kilómetros. Además, utiliza las capacidades de Chaos para generar destrucción, fragmentación y demolición a gran escala con calidad cinematográfica. Chaos también es compatible con animaciones de malla estática dinámica, tela, cabello, vehículos y cuerpos, y se integra con Niagara para efectos secundarios como polvo y humo.

Niagara es un sistema de efectos visuales que mejora los sistemas de partículas tradicionales. Con Niagara, crearemos simulaciones de partículas impresionantes en Expverse.

La autenticidad y la alta calidad que rivaliza con los juegos tradicionales son el punto de venta clave de este juego. Con el continuo fortalecimiento de la tecnología de IA, en el futuro veremos juegos web3 de alta calidad de nivel 3A que llegarán al público en general.

Información del proyecto:

Cuenta X: _io

MCP（截至2024.6.15）：1,484,312

FDV (as of 2024.6.15): 18,461,655

（2） KOMPETE

El juego también es un juego AAA de disparos. El juego integra una amplia variedad de formas de jugar, y los jugadores se encontrarán inmersos en paisajes de estilo battle royale llenos de puntos de interés, pistas, canchas de baloncesto, campos de golf, etc. El juego es gratuito para largo personas y no tiene ningún requisito de acceso, pudiendo ser jugado en cualquier dispositivo.

El punto destacado de este proyecto es que es un juego largo en uno, en el que hay tiroteos, carreras, battle royale, canchas de baloncesto, campos de golf, tiendas de maquillaje, razonamiento social y torneos. Los jugadores obtienen una experiencia de juego más larga y enriquecida.

Información del proyecto:

Cuenta X:

MCP (as of 2024.6.15): 14,536,828

FDV（截至2024.6.15）：18,286,126

4. El agente de inteligencia artificial aumenta la jugabilidad del juego

La mayoría de los juegos incorporan la tecnología de IA para ofrecer a los jugadores una experiencia de juego más rica y variada. Por ejemplo, los NPC dinámicos pueden hacer que los personajes no jugables en el juego sean más realistas y flexibles, lo que aumenta el desafío y la diversión del juego. Además, los jugadores pueden disfrutar de una experiencia de interacción personalizada basada en sus acciones y preferencias. Cada interacción entre el jugador y el NPC cambiará la trayectoria de vida del NPC, lo que aumenta significativamente la riqueza del juego.

（1） AI Hero

AI Hero es un juego Web3 que combina ‘RPG + Battle Royale + DND’ y es generado por IA. Los jugadores deben elegir su raza y clase según sus preferencias, y a través de la combinación de la trama generada aleatoriamente por IA y sus propias habilidades, explorar diferentes opciones de la trama para obtener recompensas de equipamiento y mejorar las características de su personaje. También se encontrarán con otros jugadores oponentes durante la partida, luchando entre sí hasta que solo quede un jugador en pie para obtener la victoria final y las recompensas. En el juego, la IA sigue en tiempo real el estado y las características actuales del personaje del jugador, así como el terreno en el que se encuentra, y crea historias y líneas argumentales correspondientes. Por ejemplo, si el jugador es un guerrero y se encuentra en un terreno volcánico, es posible que se encuentre con un dragón y, como guerrero, generalmente enfrentará un desafío de combate; pero si el jugador es un ladrón, en la misma situación, es posible que pueda evitar el combate. Durante el entrenamiento inicial del modelo de IA, se introducen de antemano el estado y las características del personaje del jugador en el juego, permitiendo que la IA personalice el guión específicamente para él. Además, para evitar situaciones desequilibradas e impredecibles, la IA proporcionará directamente al jugador opciones de trama en lugar de requerir que el jugador avance activamente en el juego a través de diálogos. Con la ayuda del agente de IA y la IA generativa, AI Hero ofrece a los jugadores más posibilidades.

Información del proyecto:

Cuenta X: _x

MCP（截至2024.6.15）：389,304,902

FDV（hasta 2024.6.15）：2,220,965,504

（1）Colonia Paralela

El proyecto de colony con AI agent. En abril de 2023, los investigadores de la Universidad de Stanford y Google publicaron un artículo llamado ‘Smallville Paper’, que detalla cómo simular el comportamiento humano al llenar un dominio digital de sandbox con 25 agentes de IA. Inspirado en este artículo, nace Parallelcolony. En este juego, los roles de Token no fungible basados en AI agent son los principales participantes, y los jugadores solo necesitan guiar a estos roles de NET en el juego. El AI agent del juego está impulsado por Avatars, que son generados por un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) personalizado ajustado por el equipo de Parallel, para que los agentes puedan recordar mejor las experiencias y tomar decisiones basadas en sus recuerdos del juego. De esta manera, los otros roles en el mundo del juego no solo serán personajes no jugables (NPC), sino que realmente tendrán recuerdos únicos y podrán tomar decisiones autónomas en el mundo del juego.

Específicamente, la encarnación semiautónoma de IA de Colony con su arquitectura única significa que, aunque los jugadores tienen su propia encarnación personal, deben trabajar en colaboración con ella a través de comandos generales para guiarla en la realización de diversas tareas. Los usuarios pueden dar sugerencias en el juego, como ‘tal vez deberías plantar un manzano para tener comida en el futuro’. Los NPC responderán a las sugerencias y, en algunos casos, las interpretarán en función de otros objetivos que puedan tener; si consideran que la sugerencia del jugador no se ajusta a las características o entra en conflicto con otro objetivo que persiguen, es posible que la rechacen. En tales situaciones, el propietario puede encontrarse debatiendo o engañando a su encarnación para que complete la tarea. Al final, la encarnación determinará sus objetivos esperados, a veces incluso ignorando las sugerencias del propietario, y comenzará a perseguir las tareas que considere más ventajosas. Con la capacidad de los agentes de IA, el mundo del juego se acerca más al mundo real, lo que aumenta su autenticidad y jugabilidad.

Información del proyecto:

Cuenta X:

5. AI descubre las necesidades de los usuarios y aumenta la fidelidad de los usuarios

El proyecto Ultiverse lanzó a principios de diciembre el primer protocolo Metaversoimpulsado por inteligencia artificial, llamado Bodhi. Como integrador de ecosistemas colaborativos que respalda la infraestructura subyacente y las próximas Dapp, el protocolo Bodhi de Ultiverse proporciona impulso a la visión de un mundo colaborativo impulsado por inteligencia artificial. Para jugadores con diferentes motivaciones de juego, el protocolo Bodhi de Ultiverse puede descubrir las preferencias de los usuarios y realizar la segmentación de grupos de jugadores mediante inteligencia artificial, y luego retroalimentar los datos de los jugadores a otro motor de inteligencia artificial basado en múltiples Algoritmos en tiempo real. Esto permite ajustes en tiempo real basados en los datos de preferencias de los jugadores para brindar la mejor experiencia.

La IA es el impulsor fundamental, y los juegos son los escenarios de aterrizaje. La combinación de IA y web3 rompe las limitaciones de los juegos tradicionales y puede proporcionar a los jugadores una experiencia más personalizada, logrando una operación más refinada.

Mapa de ruta del proyecto Ultiverse

Fuente: “¿Puede la IA ayudar a los juegos, Ultiverse liderar la nueva tendencia de GameFi?”, Dot Labs

Información del proyecto:

Cuenta X:

MCP (as of 2024.6.15): 38,988,211

FDV (as of 2024.6.15): 278,487,225

6. Mejora de la sostenibilidad de la economía de tokens mediante AI

Zara Finance

Zara Finance está convirtiéndose en un líder en esta industria gracias a su exclusivo mecanismo de operación AI GameFi Pool y su estrategia centrada en el mercado de GameFi y Token no fungible. Zara Finance combina el concepto de Vault de la máquina de guerra de Defi con la estrategia de gremios de juegos en GameFi para desarrollar un sistema de estrategia AI completo. Este sistema no solo mejora la asignación efectiva de recursos, sino que también optimiza la tasa de rendimiento de los jugadores e inversores, promoviendo aún más la integración del juego en cadena de bloques y las finanzas.

Zara Finance utiliza tecnología de inteligencia artificial para seleccionar productos de WEB3 de alta calidad y maximizar los beneficios para los usuarios. Sus productos como Z-Swap, GameList y Slaunch no solo aumentan la participación de los usuarios, sino que también mejoran la interactividad y sostenibilidad de todo el ecosistema. En particular, en el diseño del algoritmo de la moneda estable GUSD y del token de gobernanza Zara, Zara Finance demuestra su pensamiento avanzado en ingeniería financiera, proporcionando a los usuarios opciones de inversión más estables y confiables.

Información del proyecto:

Twitter:

7. Proporcionar infraestructura para habilitar la inteligencia artificial en el juego financiado por criptomonedas (gamefi)

（1）KARRAT

KARRAT es una capa de infraestructura de juego Descentralización, respaldada por $KARRAT y apoyada por una comunidad verdaderamente Descentralización con una visión común que incluye atender a productos de juego, entretenimiento e inteligencia artificial de la nueva era. El protocolo KARRAT tiene como objetivo apoyar la industria del juego y el entretenimiento, así como la innovación revolucionaria en IA en estas industrias.

Incluye específicamente:

Financiar proyectos comunitarios y recompensas

Desarrollar soluciones de infraestructura para el ecosistema de juegos y entretenimiento

Desarrollo de películas de historias nativas de IP de Web3

Establecer una alianza con organizaciones de deportes electrónicos

Establecer una asociación con un estudio de juegos y entretenimiento para sus proyectos destacados

Construir una red de entrega de contenido

Promover desafíos innovadores

El punto culminante de este proyecto es el estudio AMGI Studios detrás de él, que utiliza tecnología propietaria, inteligencia artificial e innovación en animación en tiempo real para crear IP de entretenimiento, juegos y activos nativos de Web3. AMGI Studios fue fundado por talentos de Pixar, DreamWorks, EA y Amazon, y cuenta con un equipo diverso de más de 60 creativos y desarrolladores. AMGI cuenta con el apoyo de Epic, Netflix, Coldplay, Polygon, así como de Tony Robbins, Marc Cuban y Eric Yuan.

Información del proyecto:

Cuenta X:

MCP (hasta el 15.6.2024): 81.821.582

FDV (hasta el 15.6.2024): 819,161,582

（2）GameGPT

El proyecto GameGPT apoya la producción de juegos en términos técnicos. GameGPT es un motor de juegos impulsado por inteligencia artificial que proporciona energía para juegos en la Cadena de bloques de la próxima generación. GameGPT puede integrar largo agentes de inteligencia artificial para completar automáticamente parte del proceso de desarrollo del juego. Cada agente tiene sus propias responsabilidades y trabaja de manera ordenada. Algunos agentes son responsables de revisar los planes de diseño del juego y realizar ajustes y modificaciones correspondientes; otros se encargan de convertir las tareas en código concreto; otros verifican el código generado en el paso anterior y examinan los resultados de la ejecución; y finalmente, hay agentes encargados de verificar si todo el trabajo cumple con las expectativas iniciales.

De esta manera, desglosando el flujo de trabajo, GameGPT puede simplificar el trabajo de los agentes de inteligencia artificial. Este enfoque de divisiones claras será más eficiente y también hará que sea más sencillo lograrlo que un agente de inteligencia artificial todopoderoso que haga todo01928374656574839201.

Primero, en la etapa de diseño del juego, después de recibir la solicitud del usuario, la tarea de GameGPT incluye la generación del plan de desarrollo completo del juego. Esta etapa de planificación es uno de los pasos clave y afecta en gran medida el progreso sin problemas de todo el proceso de desarrollo. Esta etapa es planeada por el gerente de desarrollo de juegos basado en LLM, quien primero propone un plan inicial y luego lo descompone en una lista de tareas.

Es importante tener en cuenta que, debido a las limitaciones inherentes de LLM, este plan inicial a menudo puede generar ilusiones, lo que resulta en tareas inesperadas, incluyendo la falta de información o tareas redundantes innecesarias. Para hacer frente a estos problemas, los investigadores han propuesto cuatro estrategias que pueden mitigar estos desafíos, estas cuatro estrategias son mutuamente ortogonales y pueden implementarse en capas para obtener mejores resultados.

Arquitectura del proyecto GameGPT 38

Source: ‘GameGPTWhite Paper’, Dot Labs

Información del proyecto:

Cuenta X:

MCP (as of 2024.6.15): 15,751,978

FDV (hasta el 15/6/2024): 95.654.353

Tres, advertencia de riesgo

Riesgo uno: precio Fluctuación

• Los precios de las Criptomonedas fluctúan mucho y no se puede garantizar ni predecir los precios futuros

Riesgo 2: Financiero

• El proyecto puede declararse en bancarrota debido a una mala gestión.

Riesgo3**: No como se esperaba**

• El desarrollo general de Gamefi no está a la altura de las expectativas de la zona

Riesgo 4**: Legal**

• Algunos países y regiones prohíben este tipo de comportamiento, lo que obstaculiza el desarrollo