Moja szczera obserwacja.
Nadal obserwuję @Pixels i próbuję ustalić, czy AI Stacked może rzeczywiście zarządzać wskaźnikami dystrybucji tokenów na tyle dobrze, aby zapobiec nierównowadze podaży i popytu, która niszczy każdy system nagród, czy też jest to problem optymalizacji, który staje się trudniejszy, im bardziej wartościowe stają się tokeny.
To, co obserwuję, nie dotyczy tego, czy zarządzanie dystrybucją ma znaczenie. Ma. To, co obserwuję, to czy możliwe jest utrzymanie równowagi między dystrybucją wystarczającą, aby zaangażować graczy, a nie dystrybucją tak dużą, że podaż przewyższa popyt.
Problem stawki dystrybucji w systemach nagród.
Nie teoretyczna optymalizacja. Rzeczywistość, w której wybierasz między dwoma trybami porażki. Dystrybuuj zbyt wolno, a gracze nie czują się nagradzani. Dystrybuuj zbyt szybko, a podaż tokenów rośnie szybciej niż popyt. Cena spada. Gracze i tak odchodzą.
Każdy model play-to-earn napotyka jedną z tych ścian.
Pixels mówi, że ekonomista AI Stacked optymalizuje stawki dystrybucji. Obserwuje zachowanie graczy. Dostosowuje kwoty nagród dynamicznie, aby utrzymać zatrzymanie bez zalewania rynku.
Właściwe podejście w teorii. Czego nie mogę powiedzieć, to czy działa w praktyce, gdy dystrybuujesz realną wartość na dużą skalę.
Wyzwanie polega na tym, że optymalizacja zakłada, że można znaleźć równowagę. Jakaś stawka dystrybucji, w której zaangażowanie pozostaje wysokie, a podaż nie przewyższa popytu. Ale większość systemów nagród nie ma równowagi. Mają tymczasową równowagę, która łamie się, gdy warunki się zmieniają.
Więcej graczy dołącza. Dystrybucja wzrasta. Podaż rośnie. Chyba że popyt rośnie proporcjonalnie, cena spada. Niższa cena oznacza, że nagrody są mniej warte. Gracze potrzebują więcej tokenów, aby poczuć się nagradzani. Dystrybucja wzrasta ponownie. Cykl przyspiesza.
To nie jest problem optymalizacji. To fundamentalne napięcie.
@Pixels przetworzono 200 milionów nagród. Ekonomista AI zarządzał tą dystrybucją, utrzymując 25 milionów dolarów przychodu. To sugeruje, że popyt nadążał za podażą w ich ekosystemie.
Czego nie wiem, to czy to się skaluje, gdy dystrybucja rozszerza się na wiele gier.
Większość tokenów nagrody działa w swoim domowym ekosystemie, ponieważ ekosystem generuje popyt. Gra tworzy powody, aby trzymać lub używać tokena.
Kiedy rozszerzasz się na wiele gier, dystrybucja skaluje się liniowo. Każda nowa gra dystrybuuje nagrody. Ale popyt niekoniecznie skaluje się liniowo. Użyteczność między grami automatycznie nie tworzy proporcjonalnego popytu.
Jeśli dziesięć gier każda dystrybuuje nagrody, ale popyt nie rośnie 10x, otrzymujesz nierównowagę podaży i popytu.
Ekonomista AI może optymalizować dystrybucję w każdej grze. Ale nie może stworzyć popytu w grach. Może zmniejszyć stawki nagród, gdy wykryje nadmiar podaży. Ale zmniejszenie stawek tworzy pierwszy tryb porażki. Gracze czują się nagradzani. Odchodzą.
To pułapka. Optymalizujesz dla równowagi, aż sama optymalizacja stanie się problemem.
Może AI Stacked jest wystarczająco zaawansowane, aby tym zarządzać. Może znajdzie stawki dystrybucji, które utrzymują zaangażowanie bez nadmiaru podaży. Może model przychodowy generuje wystarczający popyt, aby wchłonąć zwiększoną dystrybucję.
Może to nie może i matematyka dogania. Więcej gier dystrybuujących tokeny szybciej niż użyteczność między grami tworzy popyt.
Obserwuję, aby zobaczyć, który z nich.
To, co szczególnie obserwuję, to czy stawki dystrybucji pozostaną spójne lub zacieśnią się, gdy ekosystem się rozszerza. Spójne stawki sugerują, że popyt rośnie. Zacieśnianie stawek sugeruje, że AI zarządza nadmiarem podaży, ograniczając dystrybucję.
Oba mają implikacje dla PIXEL. Spójne stawki z rosnącą dystrybucją oznaczają, że podaż rośnie. Zrównoważone tylko wtedy, gdy popyt rośnie proporcjonalnie. Zacieśnianie stawek oznacza ochronę wartości poprzez ograniczenie podaży. Zrównoważone tylko wtedy, gdy gracze akceptują niższe nagrody.
Większość systemów nagród nie potrafi przejść przez tę igłę. Albo zalewają rynek, albo ściskają graczy, aż odejdą.
Innym wyzwaniem jest to, że optymalizacja AI działa, dopóki nie przestaje. AI jest szkolone na danych historycznych. Optymalizuje w oparciu o to, co działało wcześniej.
Ale przyszłe warunki mogą nie odpowiadać historycznym wzorcom. Więcej gier oznacza różne demografie graczy. Optymalizacja AI może nie przenieść się.
Wolałbym, aby Stacked miało modele przychodowe, które tworzą strukturalny popyt na PIXEL niezależnie od dystrybucji nagród. Jeśli token ma użyteczność poza byciem nagrodą, popyt może rosnąć wraz z podażą.
Nie jestem przekonany, że optymalizacja AI sama w sobie rozwiązuje fundamentalne napięcie między utrzymywaniem graczy zaangażowanych dzięki nagrodom a zapobieganiem nadmiernej podaży tokenów.
Pytanie o stawkę dystrybucji jest fundamentalne. Możesz optymalizować dynamicznie. Jeśli matematyka nie wspiera poziomów dystrybucji, których potrzebujesz, aby utrzymać zaangażowanie, optymalizacja tylko opóźnia nieuniknione.
I szczerze mówiąc, ufam zespołom, które uznają napięcie między zaangażowaniem a podażą bardziej niż zespołom, które twierdzą, że AI to zlikwiduje.
