Игра-кликер Hamster Kombat потерял почти 260 млн игроков

cryptonews.ruPublished on 2022-05-04Last updated on 2024-11-04

Популярная «тапалка» Hamster Kombat больше не популярна. Игроки массово покидают проект

В начале августа ежемесячное количество игроков Hamster Kombat оставляло более 300 млн человек. К ноябрю этот показатель обвалился до 40,9 млн.

Неоправданные ожидания

Игра-кликер Hamster Kombat стала настоящим феноменом 2024 года. Даже генеральный директор «Телеграма» Павел Дуров называл ее «самым быстрорастущим цифровым проектом в мире». Однако удержать игроков «тапалке», кажется, не удается. И на то есть свои причины.

В конце сентября этого года состоялся запуск токена HMSTR. Одновременно с этим команда Hamster Kombat провела аирдроп, в ходе которого распределила монеты среди 131 млн игроков.

Читайте также: «Смертельные случаи кликания хомяка» — «Яндекс» изучил запросы пользователей о Hamster Kombat

Ежемесячное количество игроков Hamster Kombat. Источник: Protos

Долгожданная раздача не порадовала пользователей, которые получили в среднем $10 — $15 за несколько месяцев активного «тапания» и выполнения других заданий. Более того, после листинга цена HMSTR просела более чем на 50%. Поэтому сумма вознаграждения быстро приблизилась к $0.

По данным CoinGecko, на момент написания материала токен Hamster Kombat торгуется по $0,002406. Это почти на 65% ниже стоимости листинга.

График стоимости HMSTR с момента листинга. Источник: CoinGecko

Помимо маленького вознаграждения, многие также остались недовольны античит-системой «тапалки». В ходе «зачистки» разработчики Hamster Kombat дисквалифицировали 2,3 млн игроков.

Негативный отпечаток оставило и то, что команда проекта неоднократно переносила дату листинга и аирдропа.

Читайте также: Топ необычных способов тапать хомяка в Hamster Kombat

В настоящее время «хомяк» находится в «промежуточном сезоне». Игроки могут зарабатывать алмазы, которые, по словам разработчиков, предоставят определенные преимущества во втором сезоне.

Ожидалось, что второй сезон стартует в конце октября. Однако команда Hamster Kombat, кажется, снова не может уложиться в срок.

Ранее редакция BeInCrypto писала о том, что в сентябре количество подписчиков Телеграм-канала «хомяка» снизилось на 10%.

Related Reads

A Chip Company Releases AIDC Energy Storage Certification Standards. Why NVIDIA? Computing Power Reshapes Power Supply Logic. Who's in the Lead and Who's Left Out?

NVIDIA has released a "Battery Energy Storage System Self-Certification Guide," setting strict technical standards for energy storage systems specifically for AI data centers (AIDC). The guide focuses solely on certifying the Power Conversion System (PCS), not the batteries, with 10 mandatory performance metrics and 12 validation tests requiring real-world and simulation comparisons. Key requirements include rapid dynamic response to AI workloads, high-frequency system telemetry, and detailed electromagnetic transient models. The move is driven by the extreme and fluctuating power demands of next-generation AI hardware. Modern AIDCs require energy storage systems to act as intelligent, controllable grid assets, not just passive backup, to manage instantaneous, massive power load shifts that traditional UPS systems cannot handle. This redefines the competitive landscape for energy storage providers, shifting focus from capacity and cost to advanced control capabilities and system integration. While the market potential is significant—with forecasts of hundreds of GWh in new demand by 2030—the certification creates a high barrier to entry. It requires proven PCS delivery volumes and credible plans for rapid capacity scaling, favoring established, well-resourced players. Early movers like Fluence (partnering with Siemens) and several Chinese companies have secured projects ahead of the standard, but new entrants must now navigate this rigorous, costly, and time-intensive certification process to compete in the AIDC energy storage market.

marsbit2m ago

A Chip Company Releases AIDC Energy Storage Certification Standards. Why NVIDIA? Computing Power Reshapes Power Supply Logic. Who's in the Lead and Who's Left Out?

marsbit2m ago

After Missing the 20x, I've Found a 'Dumb' Method for AI Investing

**Missing the 20x Opportunity: A Simple 'Dumb' Approach to AI Investing** The AI boom, driving NVIDIA's revenue from $60B to $216B in two years, creates immense investment pressure. However, like the internet bubble of 2000, the largest AI opportunities likely lie ahead, perhaps after a correction. Instead of rushing in now or waiting paralyzed for a crash, the author proposes a third way: building a "knowledge warehouse" by systematically mapping the AI industry to be ready when opportunities arise. The core of the strategy is understanding AI's four-layer value chain: 1. **Compute Infrastructure (The "Engine"):** This foundational layer, where all money eventually flows, includes: a) **Chip Design:** NVIDIA's dominance via its CUDA ecosystem, b) **Chip Manufacturing/Packaging/Memory:** TSMC's near-monopoly in advanced manufacturing and SK Hynix's lead in High Bandwidth Memory (HBM), c) **Optical Interconnects:** Essential for large-scale AI clusters (e.g., Lumentum, Coherent), d) **Cooling & Power:** Critical for high-density AI data centers (e.g., Vertiv), e) **Servers/Data Centers & Cloud Platforms:** The physical and virtual wholesale providers. 2. **Models & Tools (The "OS"):** The competitive layer of foundation models (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI), now generating real revenue. A key shift is the center of gravity moving from **Training** models to **Inference** (running models), which demands different chip characteristics and could challenge NVIDIA's monopoly. 3. **Middleware & Platform ("The Glue"):** Connects models and applications (e.g., Scale AI, Hugging Face). This layer could explode if applications take off. 4. **Vertical Applications ("The Cash Register"):** Where AI meets end-users (e.g., enterprise AI, coding tools, medical AI, robotics). A critical cross-cutting constraint is **Energy**, as AI's massive power consumption drives investment in nuclear and other energy infrastructure. The author identifies four key questions for further research: 1) How will the shift from Training to Inference reshape the competitive landscape? 2) With tech giants spending over $600B on capex, where is the ROI from AI applications? 3) What are the under-the-radar opportunities in the "second" and "third" circles of the value chain (e.g., cooling, specialty foundries)? 4) How will geopolitics (e.g., U.S.-China chip restrictions) bifurcate the supply chain? The conclusion is that missed opportunities stem from insufficient research, not slow timing. By methodically studying each layer—its business models, competition, and valuations—investors can build the "killer intuition" needed to act decisively when the market presents its chance.

marsbit22m ago

After Missing the 20x, I've Found a 'Dumb' Method for AI Investing

marsbit22m ago

Trading

Spot
Futures
活动图片