Comment l'IA peut-elle renforcer GameFi ?

Auteur: Derek. Chen, Dr. Nick

I. L’AI donne du pouvoir à l’industrie traditionnelle du jeu

Les jeux à grande échelle comprennent l’animation 3D, les effets spéciaux, l’audio, l’art, le texte et d’autres contenus subdivisés extrêmement riches, et le processus de développement prend généralement du temps, le processus est relativement complexe et le degré d’industrialisation, de temps réel et d’interaction est élevé. Les unités de développement ont souvent besoin d’investir beaucoup de main-d’œuvre, de matériel et de ressources financières sur une base annuelle. Pendant longtemps, dans le monde traditionnel du développement de jeux, le coût, la qualité et l’efficacité ont constitué un « triangle impossible » qui ne peut choisir que deux des trois. Red Dead Redemption 2, par exemple, a pris huit ans, plus de 1 200 développeurs à temps plein et a coûté près de 300 millions de dollars pour créer plus de 28 miles carrés de cartes réalistes et 1 000 PNJ. Aujourd’hui, grâce aux puissantes fonctions de l’AIGC, les développeurs de jeux peuvent briser les chaînes du développement de jeux traditionnels, et le seuil et le coût de développement de Goutte peuvent améliorer considérablement l’efficacité du développement de jeux.

AIGC can provide precise and powerful empowerment for game development, plot planning, character interaction, online operation, etc. through technologies such as machine learning, Depth learning, and natural language processing. Specifically, AI can empower traditional games in three aspects: pre-game production, in-game experience operation, and the subversion of the game industry structure.

1. L’IA donne des capacités à la production de jeux

Dans la production de jeux, à la fois les arts visuels, la planification et l’IA offrent une énorme aide aux travailleurs.

L’IA est utilisée pour générer divers actifs de jeu, réalisant ainsi une réduction des coûts et une augmentation de l’efficacité

Les différentes fonctions de l’AIGC peuvent être appliquées de manière spécifique dans les jeux, telles que la conception de l’intrigue, la conception des personnages, le doublage et la musique, la conception artistique originale, l’animation de jeu, les modèles 3D, l’éditeur de cartes, etc., pour générer divers actifs de jeu.

Prenons l’exemple de la société Scenario, qui est une entreprise de génération d’images par IA. Scenario est la première plateforme commerciale d’actifs de jeu générés par IA. Cette plateforme permet de former des modèles d’IA à partir de texte et d’images de référence fournis par les utilisateurs. Les utilisateurs peuvent télécharger des données d’entraînement telles que des personnages, des accessoires, des véhicules, des armes, des skins, des bâtiments, des arts conceptuels, des arts pixelisés et des croquis sur la plateforme. Ensuite, en quelques clics seulement, les utilisateurs peuvent créer leur propre moteur d’IA génératif et produire des actifs de jeu conformes aux normes de production de jeux en fonction du texte et des images de référence fournis.

Lors de la conception originale et de la modélisation 3D, AIGC, par exemple Midjourney, peut fournir une assistance créative de qualité. Stable Diffusion est un modèle Open Source qui permet un contrôle plus précis. Epic Game a présenté sa dernière technologie d’animation Metahuman Animator lors de la GDC 2023. Cette technologie permet aux développeurs de créer des animations de haute qualité en quelques minutes seulement. Il suffit de trois cadres pour générer un squelette facial, et elle prend également en charge la génération d’animations à partir de vidéos et d’audio. Lors de la démonstration en direct, l’animateur a reproduit les détails d’expression de la performance en direct dans l’espace numérique en seulement 2 minutes. Opus.ai a développé une nouvelle méthode de génération de monde 3D basée sur du texte. Cet outil permet aux utilisateurs de créer des éclairages dynamiques, de contrôler les caméras, de créer des terrains, des arbres, des animaux, des bâtiments, des routes et des personnages animés à partir de texte. Dans cette application, les utilisateurs peuvent créer des scènes de jeu 3D, des composants et des effets dynamiques en tapant simplement du texte.

En termes de conception de jeux, lors du GDC de 2022, le laboratoire d’IA de Tencent a présenté une technologie de génération automatique de niveaux par l’IA, qui peut générer plus de mille niveaux de haute qualité en quelques heures seulement. En ce qui concerne les textes publicitaires, l’IA peut également fournir une structure générale et des dialogues pour accélérer la production de contenu de jeu.

La puissante capacité de génération d’AICG a non seulement amélioré l’efficacité des fabricants de jeux, mais a également considérablement réduit les coûts. L’industrie du jeu vidéo prend de l’élan sur la voie de l’accélération de la hausse grâce à l’IA générative.

L’IA est utilisée pour tester les jeux vidéo

Les tests de jeux sont une étape clé du cycle de développement de jeux, visant à garantir la qualité des jeux, à réduire les risques après leur publication et à offrir une meilleure expérience de jeu aux joueurs. Dans les tests de jeux, les testeurs utiliseront différentes techniques de test pour différentes cibles de test, testant les fonctionnalités de jeu, le contenu du processus de jeu, les systèmes de jeu, l’adaptation des modèles, etc., enregistrant les problèmes rencontrés dans le jeu et signalant les bugs via des outils de gestion pour fournir des commentaires aux développeurs.

Dans des applications de test de jeux spécifiques, telles que le jeu de cartes japonais « Shadowverse », l’utilisation de l’IA pour tester des combinaisons de cartes, l’utilisation de données pour entraîner l’IA qui peut jouer à des jeux, afin que les jeux puissent être automatisés, utilisés pour trouver d’éventuels bogues et problèmes d’équilibrage, améliorant considérablement l’efficacité, les coûts de test de Goutte. Le jeu mobile « Parkour Every Day » utilise l’IA pour tester automatiquement la rationalité des différentes actions du jeu et la disposition des obstacles dans le jeu.

2. L’agent Ai améliore l’expérience de jeu du joueur

Améliorer la jouabilité dans la configuration des niveaux et la difficulté du jeu

En termes d’expérience de jeu, des prototypes de jeux natifs AIGC et de nouvelles façons de jouer ont été développés autour des capacités d’IA telles que la génération de langage naturel, la génération d’image et les capacités d’IA NPC. L’IA de Wangzhe Rongyao Juewu est actuellement largement utilisée pour l’évaluation et les tests de niveau; Left 4 Dead utilise également un système appelé “Director” pour ajuster la génération de zombies, la position des objets et la difficulté globale du niveau en fonction de la performance du joueur afin d’assurer la jouabilité du jeu.

Amélioration de l’expérience de jeu avec des dialogues en temps réel variés de NPC

Dans les jeux traditionnels, l’intrigue est prédéfinie et les joueurs ne peuvent expérimenter qu’un contenu de jeu limité dans un ordre fixe. Par conséquent, les revenus en continu et les réserves de contenu des jeux de rôle sont étroitement liés. Avec l’avènement des agents d’IA, les PNJ du jeu se voient attribuer une ‘vie’ et sont conçus pour suivre une trajectoire de vie quotidienne similaire à celle des humains. Ils se souviennent des événements de la journée et chaque interaction entre les joueurs et les PNJ modifie la trajectoire de vie de ces derniers, créant ainsi un contenu de jeu avec des possibilités infinies.

L’outil interne Ghostwriter développé par La Forge, le département de développement d’Ubisoft, peut aider les scénaristes de jeux à générer des scripts préliminaires pour les PNJ lors de déclenchements d’événements, tels que les dialogues entre PNJ, les dialogues ennemis pendant les combats ou les dialogues déclenchés lorsque les joueurs entrent dans une zone, etc. Avant, ces tâches demandaient énormément de temps aux scénaristes de jeux pour les concevoir. Avec l’outil Ghostwriter, l’IA peut générer automatiquement des échantillons modifiables en fonction des paramètres de base des PNJ, ce qui permet d’économiser beaucoup de temps et de permettre aux scénaristes de se concentrer sur d’autres éléments narratifs essentiels.

Actuellement, l’exemple d’application représentatif en Chine est l’application par NetEase du système intelligent NPC dans le jeu “Revelation Online”, où plus de 400 NPC sont chargés du moteur d’IA de l’Institut de recherche en intelligence artificielle de NetEase, chacun ayant des caractéristiques et des modèles de comportement distincts. Comparés aux NPC des jeux précédents, les NPC intelligents offrent des interactions beaucoup plus libres et ouvertes, plutôt que préétablies et procédurales. Un exemple à l’étranger est le jeu “Mount & Blade 2”, qui a mis en œuvre des réponses dynamiques des NPC.

L’IA pour le marketing et l’optimisation des jeux

L’IA peut être utilisée pour l’achat de médias, de la création de matériel publicitaire à l’analyse des performances de diffusion, en passant par toute la procédure d’exécution de l’achat de médias, l’IA peut améliorer l’efficacité et la qualité, tout en réalisant une réduction des coûts et une augmentation de l’efficacité.

3. L’IA bouleverse la structure de l’industrie du jeu

La baisse du seuil d’entrée de l’industrie du jeu

L’IA a considérablement réduit les coûts de développement des producteurs de jeux. Auparavant, la génération d’actifs de jeu et l’animation nécessitaient un dessin manuel de chaque image, mais maintenant, l’utilisation de l’IA permet de réduire considérablement les coûts. Cela rompt avec le modèle de gros investissement dans les jeux existants et offre une opportunité aux petits éditeurs de jeux.

Les pouvoirs des joueurs sont encore renforcés

Avec l’aide d’AICG, chaque joueur peut devenir un concepteur de jeux et accomplir des tâches telles que la programmation, la conception graphique, les tests, etc., grâce à l’UGC alimenté par l’IA. Cela permet à chaque joueur de créer son propre jeu et de réaliser la ‘décommercialisation des jeux’.

Deuxièmement, comment l’IA alimente-t-elle la hausse de gamefi ?

Dans l’ensemble, les raisons pour lesquelles les projets GameFi ont connu une explosion suivie d’une spirale de la mort sont les suivantes :

Le point culminant qui a attiré les joueurs à court terme était le mode “p2e” qui a été très populaire en 2021, mais par la suite, l’attrait de “p2e” a diminué. En 2021, jusqu’à 67,9% des répondants considéraient “p2e” comme le principal moteur de l’industrie. Ce mode était unique lorsque l’industrie du jeu venait de se développer, ce qui a suscité beaucoup d’intérêt chez les joueurs. Cependant, au fil du temps, le mécanisme P2E a perdu son importance en tant que moteur de l’industrie et a chuté à la huitième place dans l’enquête de 2023.

**La nature spéculative du jeu est plus grande que l’attribut du jeu et n’est pas amicale pour le joueur. **Gamefi La plupart des utilisateurs qui participent au jeu blockchain sont aussi des joueurs de l’univers de la cryptomonnaie, et la qualité du jeu est inégale. Le contenu du jeu est plus long, mettant l’accent sur la stratégie et les jeux, et le modèle économique est maintenu pendant une courte période, et certains joueurs en dehors du cercle considèrent même ce type de jeu en chaîne comme un jeu en ligne, et il y a beaucoup de spéculateurs à haut risque dans la GameFi à ce stade. Les nouveaux joueurs doivent acheter des objets ou des actifs dans le jeu avant de pouvoir jouer au jeu, bien qu’ils puissent gagner de l’argent grâce au jeu, mais comme la circulation de Jeton dans le jeu devient de plus en plus longue, si la jouabilité est médiocre, non jouable et que le modèle économique est instable, Jeton tombera et il sera difficile pour les joueurs de revenir à leur coût d’origine. Le fait de mettre davantage l’accent sur la valeur de ses actifs que sur le gameplay rend difficile la pérennité des projets de la GameFi. Ce problème découle de plusieurs facteurs inhérents au modèle play-to-earn. L’un des principaux problèmes est l’économie non durable de Jeton qui est généralement à l’origine de ces projets. Lorsque les récompenses Jeton dépassent la valeur réelle générée dans le jeu, un cycle d’inflation insoutenable se produit, entraînant une baisse du prix et une perte d’intérêt des joueurs.

Les jeux ont une faible jouabilité et ne parviennent pas à retenir les joueurs, sans parler d’attirer de nouveaux joueurs. Les jeux de GameFi sont principalement basés sur des scénarios uniques et des objets Jeton non fongible, ce qui ne parvient pas à attirer de nouveaux joueurs. De plus, ils ont une jouabilité inférieure aux jeux traditionnels et des difficultés de développement et de cycle plus courtes. De nombreux petits jeux de qualité variable ont rapidement pris d’assaut le marché. L’objectif principal de GameFi est d’augmenter les scénarios d’application pour prolonger le cycle de vie des jeux à chaîne/le modèle de revenus durables.

Pendant cette période de calme de GameFi, les grandes entreprises et les fabricants travaillent dur pour résoudre les problèmes laissés par la période précédente.

En ce qui concerne l’acquisition d’utilisateurs, il est important d’innover et d’étendre le modèle P2E afin d’attirer continuellement des utilisateurs. Par exemple, Stepn a connu un grand succès en mai 2022 en étendant le play to earn au move to earn. Le gameplay de base de Stepn est simple : les joueurs utilisent des Jetons non fongibles de chaussures de sport dans l’application de jeu pour participer au jeu ; en courant dans le monde réel, ils peuvent gagner des Jetons en guise de revenus. Les gains peuvent être utilisés pour améliorer l’efficacité de la collecte de pièces en mettant à niveau ou en réparant les chaussures de sport, ou peuvent être directement vendus. C’était l’une des semaines les plus réussies de Stepn, avec 10,7 % de super-utilisateurs ; le nombre de super-utilisateurs qui se sont joints à SOL dépasse 1,79 million, ce qui représente presque la totalité du groupe d’utilisateurs qui ont effectué un dépôt. Par conséquent, la véritable force de ce projet est que 39 % des utilisateurs avancés se sont joints à SOL, ce qui est presque équivalent aux 920 000 utilisateurs ordinaires. Ce chiffre est très impressionnant, car il a atteint un nombre d’utilisateurs de plusieurs millions en quelques mois seulement. Sur cette base, le jeu X2E a vu le jour. Le X de X2E peut être défini comme n’importe quelle activité humaine, comme les jeux ou la mobilité, qui permettent de gagner des revenus. Contrairement aux jeux purement axés sur le profit au début, X2E accorde une grande importance à la culture communautaire et aux valeurs, et utilise souvent des comportements créatifs ou significatifs dans la vie réelle comme mécanisme de jeu central.

En ce qui concerne la rétention des utilisateurs, la première étape consiste à améliorer la jouabilité du jeu. Les équipes de jeux indépendantes qui se concentrent principalement sur la blockchain développent des produits de jeu de meilleure qualité, avec la participation d’équipes et de membres de grands studios 3A, ce qui augmente considérablement la qualité globale des jeux. Un petit nombre de joueurs traditionnels curieux sont attirés par des jeux de haute qualité et rejoignent la communauté des joueurs de jeux blockchain. Les jeux blockchain commencent à attirer l’attention du public et GameFi deviendra une caractéristique courante des jeux.

Ensuite, résoudre le problème de durabilité financière. Si le jeu lui-même rencontre des problèmes de mécanisme financier, DAO joue un rôle très important en maintenant la stabilité des tokens sur le marché secondaire ou en rachetant les tokens du marché grâce à un mécanisme d’obligations, afin de maintenir une liquidité saine. GameFi résoudra le problème du modèle économique unique dans la phase précédente, évitant la répétition dans un seul jeu.

Dans le domaine du gamefi, l’attention se déplace vers la valeur intrinsèque des jeux eux-mêmes, en attirant continuellement de nouveaux utilisateurs et en les fidélisant comme nouveau point de développement. L’IA joue également un rôle à ce niveau.

1. L’IA étend davantage le modèle P2E

Sous l’impulsion de l’IA, le gamefi peut étendre davantage le concept de “jouer pour gagner”. La précédente explosion du gamefi a été rendue possible grâce à la technologie de l’IA, réalisant ainsi l’effet de “bouger pour gagner”. Cette fois-ci, l’IA est susceptible de guider le gamefi vers l’ère du “aimer pour gagner”, et de stimuler une nouvelle hausse.

（1） Sleepless AI

Sleepless AI a étendu le modèle pay to earn en façonnant l’IA pour attirer les utilisateurs avec le mode “love to earn”. Sleepless AI est un jeu de compagnon virtuel révolutionnaire Web3+AI, utilisant AIGC et LLM pour créer une expérience de jeu immersive basée sur une histoire riche avec un développement interactif des personnages, offrant un soutien émotionnel et une expérience de jeu immersive aux joueurs.

Le jeu phare de ce projet est HIM, qui utilise un modèle linguistique avancé pour permettre aux personnages virtuels du jeu de générer des dialogues naturels et distincts en fonction des contextes de jeu et des traits de personnalité. Cette application technologique améliore considérablement l’authenticité des personnages et l’immersion des joueurs, créant ainsi une image virtuelle globale et immersive qui devient une partie intégrante de la vie quotidienne des joueurs. L’objectif à long terme de HIM est de créer un univers virtuel de deuxième dimension centré sur des petits amis, des petites amies et des animaux de compagnie virtuels alimentés par l’IA, offrant ainsi un soutien et une compagnie aux utilisateurs. HIM représente non seulement l’intégration naturelle de l’IA et des jeux, mais démontre également comment les jeux Web3 utilisent la technologie de l’IA pour créer de toutes nouvelles expériences interactives.

Informations sur le projet :

Compte X: _Lab

MCP (as of 2024.6.15): 109,802,401

FDV (as of 2024.6.15): 884,633,856

**（2）**Palio

Le projet Palio a également rejoint la tendance « love to earn » en utilisant la technologie des modèles volumineux. Contrairement à Sleepless AI, ce ne sont pas des compagnons virtuels qui accompagnent les joueurs, mais des animaux virtuels. Sur le plan technique, Palio est basé sur l’utilisation d’un modèle linguistique volumineux (LLM) en tant que système d’agent, développé par une équipe de chercheurs et d’ingénieurs d’OpenAI, de l’Université Stanford et de Google Brain. Plus précisément, le modèle linguistique volumineux de Palio se comporte remarquablement bien, avec un quotient intellectuel linguistique de 155 selon le WAISBenchmark. Ce score dépasse celui d’une personne ordinaire, ce qui reflète son excellente capacité de compréhension du langage. Pour améliorer davantage l’aspect compagnon du jeu, Palio a mis l’accent sur l’amélioration de l’empathie de l’IA. Afin que l’intelligence artificielle puisse transmettre les émotions de manière convaincante, il est nécessaire de l’ajuster en utilisant des ensembles de données émotionnels réels. PalioAI a collecté une grande quantité de telles données, ce qui lui permet d’améliorer son algorithme. Cela donne à PalioAI un avantage par rapport aux autres LLM basés sur la connaissance existants, lui permettant d’établir une meilleure connexion avec les utilisateurs et de fournir des commentaires détaillés. Enfin, le grand modèle de PalioAI est supérieur aux autres jeux compagnons en termes de mémoire à long terme, utilisant la recherche assistée par génération (RAG), ce qui confère à PalioAI une véritable mémoire.

Voici comment Palio est utilisé dans le jeu :

**• Aider les joueurs à accomplir des missions：**Palio peut fournir des explications et des conseils sur les missions de jeu pour aider les joueurs à les accomplir avec succès.

• Fournir des informations sur les jeux : Palio peut fournir des informations sur l’histoire de fond du jeu, les introductions de personnages, les explications de jeu, etc., pour aider les joueurs à mieux comprendre le jeu.

• Fournir des conseils de jeu : Palio peut fournir des conseils de stratégie de jeu en fonction de la progression et des performances des joueurs, aidant ainsi les joueurs à améliorer leur niveau de jeu.

Informations sur le projet :

Compte X:

MCP（jusqu’au 2024.6.15）：813.25 ETH

(3) SpaceCatch

Twitter : _io

Site officiel:

Livre blanc:

L’IA peut également donner un nouvel élan à la tendance récente de “move to earn”. SpaceCatch est un jeu “move to earn” piloté par l’IA, et l’équipe de ce jeu dispose d’une expérience solide en matière d’implémentation de l’IA, notamment en ce qui concerne les missions de jeu. Elle utilise l’intelligence artificielle pour créer des missions de jeu personnalisées en fonction du comportement, des niveaux/spécifications d’avatar et des activités in-game des joueurs, afin de s’assurer qu’ils ont l’impression que le jeu est adapté à leurs préférences.

Informations sur le projet :

Compte X: _io

MCP (jusqu’au 15.6.2024) : 916,57 ETH

2. Les joueurs créent eux-mêmes des IA pour participer à des compétitions de jeux.

Dans ce nouveau mode, les joueurs peuvent créer leur propre intelligence artificielle dans le jeu et la faire participer à des combats contre d’autres joueurs. Chaque IA créée est générée en fonction des données uniques du joueur. Ce mode combine créativité et compétition, ce qui en vaut la peine de suivre.

(1) AI Arena

AI Arena est le premier jeu intégrant la collaboration entre l’homme et l’IA. Dans ce jeu, les joueurs transfèrent leurs données personnelles à l’intelligence artificielle en imitant le processus d’apprentissage. En fait, le processus de création de l’IA par les joueurs est aussi le processus d’entraînement du grand modèle d’IA.

Création de Jeton non fongible： Lorsque les joueurs achètent de nouveaux Jeton non fongible pour les compétitions de jeux, les paramètres du réseau neuronal qui constituent leur noyau sont générés de manière aléatoire. Cela signifie que le réseau neuronal effectuera des opérations aléatoires au départ car il n’a pas encore développé de compétences.

Collecte de données. Les joueurs démontrent des actions à l’IA, et en jouant au jeu, ils créent en réalité une liste d’actions à imiter et à apprendre par l’IA. Dans les termes de l’apprentissage automatique, les joueurs créent un ensemble de données d’entraînement pour l’IA. Les joueurs doivent consciemment générer un ensemble de données utiles pour l’IA en jouant.

Choisissez le jeu de données approprié et appliquez-le. Cela signifie combien de choses le joueur veut que l’intelligence artificielle se souvienne des entraînements précédents ? Déterminez les fonctionnalités sur lesquelles l’IA se concentrera pendant l’entraînement. Par exemple, le joueur peut vous dire que son IA se concentre sur un certain cours d’entraînement.

Entraînement. Après la collecte et la configuration des données, l’IA est entraînée pour mettre à jour ses paramètres. L’IA du joueur évoluera constamment et s’adaptera à de nouvelles stratégies.

Dans l’ensemble, le processus ci-dessus peut être compris comme l’IA apprenant de vous, capturant vos compétences et finalement concourant pour vous. Plus vous êtes bon en tant que formateur, meilleure est votre IA. Après avoir créé une IA exclusive, vous pouvez participer à la compétition. Les joueurs de jeux achètent, entraînent et combattent des jetons non fongibles pilotés par l’IA. Les joueurs se concurrencent pour développer de meilleures techniques d’entraînement afin d’obtenir des récompenses.

Informations sur le projet :

Compte X : _

（2） ASTO

Dans ce projet, les joueurs génèrent eux-mêmes un agent d’IA.

L’agent d’IA généré par le joueur se compose de trois parties : le cerveau Jeton non fongible, qui est le cœur de l’agent, son apparence et sa manière de fonctionner, les souvenirs stockés dans l’arbre de mémoire du cerveau, utilisés pour encoder les stratégies comportementales de l’agent intelligent. La plateforme ASM formée par cette technologie centrale offre la capacité de créer un agent IA possédant un Jeton non fongible pour n’importe quelle application (par exemple : jeux, Metaverse, finance).

Les agents ASM créés par les joueurs peuvent être formés dans une « salle de sport ». La salle de sport est un fournisseur de calcul en nuage GPU connecté à Internet (similaire à un mineur), qui choisit d’exécuter des algorithmes d’entraînement pour des applications ASM spécifiques (comme des robots de trading sur des jeux populaires ou des marchés de finance décentralisée). Les propriétaires paient les frais de formation avec des jetons ASTO.

Actuellement, il y a trois jeux alimentés par le projet ASM :

Association de football d’intelligence artificielle (AIFA)

AIFA est un jeu de football 4x4 développé en interne par ASM Brain-powered All-Stars. Les joueurs peuvent collectionner et échanger des superstars pour construire une équipe gagnante. Les joueurs pourront entraîner leur cerveau ASM dans une salle de sport d’IA pour améliorer les compétences de leurs superstars, puis les voir évoluer en champions de football métaverse.

Mohamed Ali - La prochaine légende

ASM a collaboré avec Muhammad Ali Enterprises et Non-Fungible Labs pour créer le premier jeu de boxe Metaverse alimenté par l’IA au monde. Les joueurs combinent des boxeurs entraînés avec n’importe quel ASM Brain, s’entraînent et concourent pour remporter des titres légendaires, suivant ainsi les traces de Muhammad Ali, le plus grand de tous les temps.

AI League: Coupe du Monde Féminine de la FIFA AU·NZ·2023™

ASM s’associe à la FIFA pour introduire une nouvelle ère du street football dans le Metaverse. Dans le jeu mobile AI League, les joueurs commencent en tant que gestionnaires de quatre footballeurs vedettes totalement uniques.

Le modèle où les joueurs susmentionnés créent une IA pour participer à des jeux de compétition est une avancée majeure dans les jeux de compétition. Dans les jeux de compétition traditionnels, la capacité des joueurs à créer des personnages est déterminée par les fabricants de jeux, et l’autonomie des joueurs est limitée. Mais dans ce tout nouveau modèle, chaque personnage d’IA créé par les joueurs est unique, le processus de compétition est plus proche de la réalité et l’espace de jeu des joueurs est considérablement amélioré.

Informations sur le projet :

Compte X:

MCP (as of 2024.6.15): 16,703,261

FDV (as of 2024.6.15): 49,591,301

3. L’IA favorise la réduction des coûts et l’augmentation de l’efficacité dans les jeux, améliorant ainsi la qualité des jeux.

Cet article mentionne dans sa première partie que l’IA a également un effet similaire de réduction des coûts et d’augmentation de l’efficacité dans l’industrie traditionnelle des jeux, et qu’elle présente un rôle plus efficace que l’industrie traditionnelle. En ce qui concerne les jeux eux-mêmes, bien que les jeux Web3 commencent à se concentrer sur l’amélioration du gameplay et de la jouabilité, la quantité de contenus de haute qualité sur le marché de 2021 à 2023 est relativement faible.

Selon les données de Game7 Research, actuellement, plus de la moitié des jeux Web3 sont développés par des développeurs indépendants ou de petites équipes, tandis que les productions de niveau 3A ou 2A ne représentent que 6%. Certains projets se concentrent trop sur les aspects techniques et économiques, en négligeant la qualité, l’innovation et la diversité du contenu de la conception du jeu. Cela peut entraîner une perte de joueurs et un risque de saturation du marché, limitant ainsi le développement à long terme de l’industrie.

À l’heure actuelle, les jeux Web3 se dirigent vers des graphismes de haute qualité, un contenu riche et une expérience de jeu exceptionnelle, voire vers la production AAA, afin d’attirer les joueurs de Web2 en améliorant la jouabilité du jeu. Cependant, avant l’apparition de l’IA générative, le coût élevé de production des jeux AAA de haute qualité dissuadait les petites équipes du domaine Web3. L’apparition de l’IA générative a réduit les coûts de production des jeux, offrant ainsi aux petites équipes l’opportunité de participer à la course aux jeux de haute qualité. Dans l’ensemble de l’industrie, cette période de marché du gamefi verra l’émergence de jeux de haute qualité plus longs, l’IA accélérant l’émergence de jeux véritablement valables et jouables.

(1) EXVERSE

EXVERSE est un jeu de tir à la première personne de niveau 3A qui fusionne un jeu de tir intense avec un mécanisme Web3 innovant basé sur le moteur Unreal Engine 5. EXVERSE utilise de nombreuses technologies pour améliorer la qualité et l’authenticité du jeu. Il utilise le système de rendu de géométrie virtualisée Nanite pour rendre les détails au niveau des pixels. Il utilise le système d’éclairage global dynamique Lumen pour présenter des réflexions diffuses illimitées et des réflexions spéculaires indirectes dans des environnements détaillés à l’échelle du millimètre au kilomètre. Il utilise également les capacités de Chaos pour générer des scènes de destruction, de fragmentation et de démolition à grande échelle de qualité cinématographique. Chaos prend également en charge la dynamique des maillages statiques, des tissus, des cheveux, des véhicules et des animations de corps rigides, et s’intègre à Niagara pour des effets secondaires tels que la poussière et la fumée.

Niagara est un système d’effets visuels qui améliore les systèmes de particules traditionnels. Avec Niagara, nous créerons des simulations de particules impressionnantes dans Expverse.

L’authenticité et la qualité équivalente aux jeux traditionnels sont les points forts de ce jeu. Avec l’autonomisation continue de la technologie de l’IA, l’avenir verra l’émergence de jeux web3 de haute qualité de niveau 3A encore plus longtemps devant le public.

Informations sur le projet :

Compte X: _io

MCP（截至2024.6.15）：1,484,312

FDV（jusqu’au 2024.6.15）：18,461,655

（2） KOMPETE

Le jeu est également un jeu de tir de niveau 3A. Il intègre de nombreuses façons de jouer et les joueurs se retrouveront dans un paysage de style battle royale rempli de POI, de pistes, de terrains de basket-ball, de terrains de golf, etc. Le jeu est un jeu multijoueur gratuit sans aucune barrière à l’entrée et peut être accédé depuis n’importe quel appareil.

Les points forts de ce projet sont qu’il s’agit d’un jeu long pour une longue personne, avec des fusillades, des courses de voitures, des jeux de survie, des terrains de basket-ball, des terrains de golf, des salons de maquillage, des enquêtes sociales et des tournois. Les joueurs obtiennent une expérience de jeu plus longue et plus riche.

Informations sur le projet :

Compte X:

MCP (jusqu’au 15.6.2024): 14 536 828

FDV (as of 2024.6.15): 18,286,126

4. L’agent AI améliore la jouabilité du jeu

La plupart des jeux intègrent la technologie d’agent d’IA pour offrir aux joueurs une expérience de jeu plus riche et variée. Par exemple, les PNJ dynamiques peuvent rendre les personnages non joueurs du jeu plus réalistes et flexibles, ce qui augmente le défi et le plaisir du jeu. De plus, les joueurs peuvent bénéficier d’une expérience interactive personnalisée en fonction de leurs actions et de leurs préférences. Chaque interaction entre le joueur et le PNJ modifiera la trajectoire de vie du PNJ, ce qui améliorera considérablement la richesse du jeu.

（1） AI Hero

Comme AI Hero est un jeu Web3 généré par l’IA qui combine “RPG + bataille royale + DND”, les joueurs doivent d’abord choisir leur race et leur classe en fonction de leurs préférences, puis explorer différentes options de scénario et gagner des récompenses d’équipement, améliorant ainsi leurs attributs de personnage, en combinant les intrigues générées aléatoirement par l’IA avec leurs propres attributs lors du match. Les joueurs rencontreront également d’autres adversaires, se battant les uns contre les autres parmi 12 joueurs, et ceux qui survivent remporteront la victoire finale et les récompenses. L’IA suivra en temps réel l’état et les attributs actuels du personnage du joueur ainsi que le terrain où il se trouve, créant des histoires et des développements de scénario correspondants. Par exemple, si un joueur est un guerrier et se trouve sur un terrain volcanique, il pourrait rencontrer un dragon et être confronté à un défi de combat en tant que guerrier ; mais s’il est un voleur, il pourrait contourner le combat dans le même contexte. Lors de la formation initiale du modèle d’IA, les états et attributs des personnages des joueurs sont introduits pour personnaliser le scénario en premier lieu, puis, afin d’éviter les situations déséquilibrées et les facteurs incontrôlables, l’IA fournira directement aux joueurs des options de scénario plutôt que de les faire avancer activement dans le jeu par le biais de dialogues. Avec l’aide de l’agent IA et de l’IA générative, AI Hero offre aux joueurs des possibilités plus longues.

Informations sur le projet :

Compte X: _x

MCP（jusqu’au 2024.6.15）：389,304,902

FDV（jusqu’au 15.6.2024）：2,220,965,504

（1）Colonie parallèle

Parmi les projets utilisant l’IA agent, il y a colony. En avril 2023, des chercheurs de l’Université de Stanford et de Google ont publié un article intitulé « Smallville Paper », décrivant en détail comment ils ont simulé le comportement humain en remplissant un domaine numérique sandbox avec 25 agents IA. Inspiré par cet article, Parallelcolony est né. Dans ce jeu, les Jetons non fongibles basés sur des agents IA sont les principaux participants et les joueurs n’ont qu’à guider ces personnages. Les agents IA du jeu sont pilotés par des avatars, qui sont générés par un modèle de langage personnalisé de grande envergure (LLM) affiné par l’équipe de Parallel, afin que les agents puissent mieux se souvenir de leur expérience et prendre des décisions en fonction de leur mémoire de jeu. Ainsi, les autres personnages du monde du jeu ne seront pas seulement des personnages non jouables (PNJ), ils auront en réalité des souvenirs uniques et pourront prendre des décisions autonomes dans le monde du jeu.

Plus précisément, l’incarnation semi-autonome de l’IA de Colony offre une architecture unique alimentée par l’IA, ce qui signifie que bien que les joueurs aient des incarnations personnalisées, ils doivent travailler en collaboration avec elles en utilisant des commandes générales pour les guider dans diverses tâches. Les utilisateurs peuvent faire des suggestions dans le jeu : “Peut-être devriez-vous planter un pommier pour avoir de la nourriture à l’avenir ?” Les PNJ répondront aux suggestions, et dans certains cas, ils les interpréteront en fonction d’autres objectifs qu’ils pourraient avoir - ils pourraient même les rejeter s’ils estiment que les suggestions des joueurs ne correspondent pas à leurs caractéristiques ou entrent en conflit avec un autre objectif qu’ils poursuivent. Dans ce cas, les propriétaires pourraient se retrouver à débattre ou à tromper leurs avatars pour accomplir des tâches. Finalement, les incarnations détermineront leurs objectifs attendus - parfois même en ignorant les suggestions de leurs propriétaires - et commenceront à poursuivre les tâches qu’elles estiment les plus avantageuses. Grâce à l’émancipation des agents IA, le monde du jeu se rapproche davantage du monde réel. Cela renforce l’authenticité et la jouabilité du jeu.

Informations sur le projet :

Compte X:

5. L’exploration AI des besoins des utilisateurs augmente la fidélité des utilisateurs

Ultiverse a lancé début décembre le premier protocole Metaverse ouvert alimenté par l’intelligence artificielle - Bodhi. En tant qu’intégrateur d’écosystèmes collaboratifs prenant en charge l’infrastructure et les Dapp à venir, le protocole Bodhi d’Ultiverse fournit l’élan nécessaire à la vision du monde collaboratif alimenté par l’intelligence artificielle. Pour les joueurs motivés par différentes motivations de jeu, le protocole Bodhi d’Ultiverse peut exploiter les préférences des utilisateurs et utiliser l’IA pour diviser les groupes de joueurs en fonction de leurs préférences, puis fournir des commentaires sur les données des joueurs à un autre moteur AI basé sur plusieurs algorithmes en temps réel. Ainsi, il ajuste en temps réel en fonction des données de préférence des joueurs pour offrir la meilleure expérience de jeu possible aux joueurs.

L’IA est le moteur le plus fondamental, le jeu est la scène d’atterrissage. L’IA+web3 brise les limites des jeux traditionnels, offrant aux joueurs une expérience plus personnalisée et permettant une exploitation plus fine.

Graphique 33, Roadmap du projet Ultiverse

Source d’information: «L’IA aide les jeux, Ultiverse peut-il conduire la nouvelle tendance GameFi?», Dot Labs

Informations sur le projet :

Compte X:

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

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

6. L’amélioration de l’IA renforce la durabilité de l’économie Jeton

Zara Finance

Zara Finance, avec son mécanisme de fonctionnement unique AI GameFi Pool et sa stratégie axée sur le marché de niche GameFi et Jeton non fongible, est en train de devenir un leader de l’industrie. Zara Finance combine le concept de pool de fusils de défi (Vault) de Defi avec la stratégie de guilde de jeu de GameFi, développant ainsi un système d’intelligence artificielle complet. Ce système améliore non seulement l’allocation efficace des ressources, mais optimise également le rendement pour les joueurs et les investisseurs, ce qui favorise davantage l’intégration entre les jeux Blockchain et la finance.

Zara Finance utilise la technologie de l’IA pour sélectionner des produits WEB3 de haute qualité, créant ainsi des avantages maximisés pour les utilisateurs. Ses produits tels que Z-Swap, GameList et Slaunch non seulement augmentent la participation des utilisateurs, mais aussi améliorent l’interactivité et la durabilité de l’ensemble de l’écosystème. En particulier, dans la conception de l’algorithme de stablecoin GUSD et du jeton de gouvernance Zara, Zara Finance démontre ses idées avancées en ingénierie financière, offrant aux utilisateurs des choix d’investissement plus stables et fiables.

Informations sur le projet :

Twitter :

7.为AI赋能gamefi提供基础设施

（1）KARRAT

KARRAT est une couche d’infrastructure de jeu Décentralisation, soutenue par $KARRAT et soutenue par une communauté vraiment Décentralisation qui partage une vision commune, notamment celle de répondre aux produits de jeu, de divertissement et d’intelligence artificielle de la nouvelle ère. Le protocole KARRAT vise à soutenir l’industrie du jeu et du divertissement ainsi que les innovations révolutionnaires en matière d’IA dans ces secteurs.

Cela inclut:

Financement de projets communautaires et récompenses

Développer des solutions d’infrastructure pour les écosystèmes de jeux et de divertissement

Développer un film sur l’histoire de l’IP native de Web3

Établir une alliance avec une organisation d’esports

Établir un partenariat avec des studios de jeux et de divertissement, leurs titres phares

Construire un réseau de livraison de contenu

Promouvoir les défis d’innovation

Le point fort de ce projet est le studio AMGI Studios qui se cache derrière lui. Le studio utilise des technologies propriétaires, l’intelligence artificielle et l’animation en temps réel pour créer des actifs de divertissement IP, des jeux et des actifs natifs du Web3. AMGI Studios a été fondé par des talents de Pixar, DreamWorks, EA et Amazon, et est composé d’une équipe diversifiée de plus de 60 créatifs et développeurs. AMGI est soutenu par Epic, Netflix, le groupe Coldplay, Polygon ainsi que Tony Robbins, Marc Cuban et Eric Yuan.

Informations sur le projet :

Compte X:

MCP（截至2024.6.15）：81,821,582

FDV（jusqu’au 2024.6.15）：819,161,582

(2) GameGPT

Le projet GameGPT prend en charge la production de jeux sur le plan technique. GameGPT est un moteur de jeu alimenté par l’intelligence artificielle qui alimente la prochaine génération de jeux sur la blockchain. GameGPT peut intégrer long agents d’IA pour automatiser une partie du processus de développement de jeux. Chaque agent joue un rôle spécifique et travaille de manière ordonnée. Certains agents sont responsables de l’examen et de la modification des plans de conception du jeu, d’autres se chargent de convertir les tâches en code concret, certains vérifient le code généré à l’étape précédente et examinent les résultats de l’exécution, tandis que d’autres vérifient si tout le travail correspond aux attentes initiales.

Ainsi, en affinant le processus de décomposition du flux de travail, GameGPT peut simplifier le travail de l’agent d’IA. Cette division du travail sera plus efficace et plus simple à réaliser qu’un agent intelligent polyvalent qui peut tout accomplirlong.

Tout d’abord, lors de la phase de conception de jeux, après avoir reçu une demande d’utilisateur, la tâche de GameGPT consiste à générer le plan de développement complet du jeu. Cette phase de planification est l’une des étapes clés et a un impact considérable sur le déroulement sans accroc de l’ensemble du processus de développement. Cette phase est planifiée par le responsable du développement du jeu basé sur LLM, qui propose d’abord un plan initial, puis le décompose en liste de tâches.

Il est important de noter que, en raison des limitations inhérentes à LLM, ce plan initial entraîne souvent des hallucinations, ce qui entraîne des tâches inattendues, telles que des informations manquantes ou redondantes inutiles. Pour faire face à ces problèmes, les chercheurs ont proposé quatre stratégies qui peuvent atténuer ces difficultés. Ces quatre stratégies sont mutuellement orthogonales et peuvent être mises en œuvre de manière hiérarchique pour obtenir de meilleurs résultats.

Architecture du projet Graph38, GameGPT

Source: “GameGPTLivre blanc”, Dot Labs

Informations sur le projet :

Compte X:

MCP（jusqu’au 2024.6.15）: 15,751,978

FDV (as of 2024.6.15): 95,654,353

Troisième, Avertissement de risque

Risque 1 : Fluctuation des prix

• Les prix des cryptomonnaies fluctuent énormément et il n’est pas possible de garantir ou de prédire les prix futurs

Risque 2**: Finance**

• Le projet pourrait faire faillite en raison d’une mauvaise gestion

Risque 3: Inférieur aux attentes

• Le développement de la zone Gamefi dans son ensemble est inférieur aux attentes

Risque 4 : Légal

• Certains pays et régions interdisent ce type de comportement, ce qui entrave le développement