AI 进军P2E,Blade Games让 AI Agent 替你挖矿赚钱!

链捕手Pubblicato 2024-12-19Pubblicato ultima volta 2024-12-19

Introduzione

一类由链上AI Agent而非人类玩家参与的游戏。


Blade Games于今日发布白皮书,打造融合AI Agent的链上游戏生态。


Blade Games在DAY 0开始构建链上游戏时便设想了一种全新的游戏形式——一类由链上AI Agent而非人类玩家参与的游戏,或更进一步说,一个由AI Agent组成并由智能合约治理的虚拟世界。


在2022年,这个设想似乎并不现实。但如今在AI浪潮的推动下,AI Agent正在向着更智能、更具个性、更实用以及更擅长协作等方向不断迭代,区块链基础设施如Arbitrum和Mantle等公链不断完善,0G Labs和Delphinus Lab等新秀也积极涌现,这一切都标志着:时机已至。


现在Blade Games正在逐步将AI Agent融合进它的链上游戏生态中,用户将可以通过社交媒体与AI Agent互动,通过Agent部署策略进行“边玩边挖”,跨链使用现有的游戏档案以赢取额外的挖矿奖励和赛季奖励,甚至参与AI Agent为玩家的游戏——通过让奖励存储在链上并由智能合约验证分发,Agents将能够在游戏中制定策略并争夺资源。


Arbitrum和Mantle上最大的链上游戏生态之一


Blade Games是Arbitrum和Mantle上最大的链上游戏生态之一,拥有超过85万注册用户。在2024年初,Blade Games完成了种子轮融资,由PTC Crypto和IOSG Ventures联合领投。同年第一季度,其ZK游戏引擎zkUnity发布,目前生态内已有5款游戏上线。更多关于ZK游戏引擎的介绍和技术文档请参考白皮书


Blade Games在12月11日宣布其月生态收入超过30万美金(等值$ETH),链上活跃地址超过20万个。计划于2025年推出包括1款移动端适配游戏在内的3款自研游戏,并接入超过15款合作伙伴游戏。


Blade Games的AI Agent设计框架


Blade Games的AI Agent设计框架由角色初始化、感知与响应、记忆与学习、交互动态以及扩展性五大模块组成。


通过AI Agent提示接口和长期记忆处理器,系统为AI Agent初始化独特的个性化配置及记忆基础,并设定核心目标与行为参数。在运行中,感知系统实时分析环境数据,策略引擎生成基于角色个性和记忆的动态响应,同时AI Agent可通过交互积累经验优化行为。


框架支持多AI Agent管理与资源分配,确保与游戏世界的状态同步,并具备灵活扩展能力。


总而言之,随着区块链基础设施的不断完善和AI技术的飞速迭代,AI Agent和链上游戏生态进行深度融合的期待似乎已经并不遥远。Blade Games本次公布的白皮书V1版本中首次出现了代币相关内容,并公布了在和如0g Labs, Delphinus Lab, Arbitrum, Mantle等合作方共同举办的多代币空投活动中增加收益在内的多项权益。根据路线图,项目将于近期TGE。

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After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

Following the withdrawal of Aave and a sharp drop in its Total Value Locked (TVL), the valuation of the high-performance DeFi blockchain MegaETH faces scrutiny. Once a highly anticipated project with a fully diluted valuation (FDV) reaching around $2 billion, MegaETH saw its TVL plummet from a May peak of $245 million to just over $30 million in July, a roughly 70% decline. Its native token, MEGA, currently trades around $0.048 with a market cap of approximately $54 million and an FDV of about $480 million. The report identifies a core vulnerability: MegaETH's TVL was heavily dependent on a single protocol, Aave V3, which at its peak contributed around 90% of the chain's TVL. A significant portion of this capital is attributed to leveraged yield-farming strategies involving stablecoins like USDe. When the profitability of these strategies diminished, capital rapidly exited, exposing the lack of diversified, sustainable activity. Three key mismatches between MegaETH's valuation and its fundamentals are highlighted: 1. **Valuation vs. Real Usage:** With an FDV of ~$4.8B but only ~$1M in annualized protocol revenue and ~2,600 daily active addresses, the valuation appears disconnected from current economic activity. 2. **Token Narrative vs. Ecosystem Reality:** Despite its DeFi narrative, nearly 80% of the chain's recent protocol revenue comes from a trading card game, Monster, not from core DeFi applications like Aave. The chain's native stablecoin, USDM, also shows low trading volume and a declining market cap. 3. **Short-Term Hype vs. Long-Term Delivery:** Initial hype from token generation, blue-chip integrations, and influencer support has faded. Major protocols like Uniswap now hold minimal TVL on the chain, indicating that early capital was largely transient and driven by incentives rather than organic demand. The situation reflects a broader market trend where investors are becoming less tolerant of valuations based on inflated TVL and narrative, demanding clearer evidence of sustainable transactions, revenue, and ecosystem development. While MEGA's price may experience short-term rebounds from market sentiment, a fundamental re-rating likely depends on the team's ability to convert its remaining resources into tangible, user-retaining applications and genuine ecosystem growth.

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Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: China's AI Models at an Inflection Point China's open-source/open-weight large language models (LLMs) have reached performance parity with top global proprietary models, according to a Goldman Sachs report. This is driven by architectural innovations and higher parameter efficiency, allowing Chinese models to achieve comparable capabilities at 2%-10% the parameter size and significantly lower cost. The market is evolving into a two-tiered structure: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with premium pricing and a low-end, price-sensitive segment for global SMEs and individual users. Key points: * **Cost & Performance:** Innovations like Mixture of Experts (MoE) enable high performance with smaller models. Projects like Meituan's LongCat 2.0, trained on domestic hardware, highlight progress in tech self-sufficiency. * **Open-Source Strategy:** Most Chinese players use open-source/open-weight models for flexibility and ecosystem growth. However, Goldman notes this may underreport actual deployment and revenue. A shift toward "open-weight + community license" models with revenue sharing (e.g., MiniMax) could improve monetization. * **Market Shift & Global Expansion:** Enterprise AI adoption is shifting from "token maximization" to "ROI-first." International expansion, especially in non-US markets, is a major growth driver. Chinese models are increasingly available on global platforms like AWS Bedrock and Microsoft Copilot. * **Competitive Landscape:** Using a framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies **Zhipu AI and DeepSeek** as the strongest in foundational text models, and **ByteDance** as the leader in multimodal/video generation. The report maintains Buy ratings on MiniMax and Kuaishou. * **Market Growth:** China's AI model API and subscription revenue is projected to grow from an estimated ¥35 billion in 2026 to ¥879 billion by 2030.

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Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI model API/subscription revenue to grow from an estimated RMB 35bn in 2026 to RMB 879bn by 2030. Most Chinese players adopt open-source/open-weight strategies for deployment flexibility and community feedback, though this limits monetization as deployments on third-party platforms (e.g., Alibaba Cloud) may not generate direct revenue. A shift towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing agreements (like MiniMax's approach) could improve unit economics. International expansion, particularly in non-US markets, is the key growth driver. The global enterprise AI paradigm is shifting from "token maximization" to "ROI prioritization." Chinese models are already hosted on major global platforms like AWS Bedrock and are under consideration for integration into Microsoft Copilot. Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies the strongest players: In foundational text models, Zhipu AI (initiated coverage) and DeepSeek lead. In multimodal/video generation, ByteDance's Seed is the frontrunner, with Kuaishou's Kling and MiniMax's Hailuo also well-positioned. Goldman maintains a Buy rating on MiniMax, citing its attractive valuation.

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Insieme, questi progetti dimostrano la natura in evoluzione dell'industria delle criptovalute, mescolando tecnologia AI, costruzione della comunità e soluzioni finanziarie innovative. Che cos'è Goat,$$goat? 1. GOAT (Memecoin basato su Solana) Panoramica: Il progetto GOAT su Solana incarna la natura giocosa e spesso irriverente dei memecoins. Sfrutta la persona coinvolgente di Truth Terminal, un bot AI che è diventato un'icona culturale all'interno della comunità dei memecoins. Il progetto abbraccia una filosofia nota come il “Goatse Gospel,” mirante a sfidare le norme tradizionali riguardanti le interazioni digitali e il coinvolgimento della comunità. Obiettivi: L'ambizione primaria del progetto GOAT basato su Solana è esplorare interazioni non supervisionate all'interno degli spazi digitali, coltivare una comunità guidata dall'IA e sfruttare l'influenza delle personalità AI per stabilire tendenze online. 2. 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Anche se il coinvolgimento di Ayrey con Truth Terminal è chiaro, è essenziale notare che il token GOAT stesso è stato concepito da uno sviluppatore anonimo influenzato dalle idee innovative di Ayrey. 2. GOAT (Soluzione Layer 2 Bitcoin) Creatori: Al contrario, il progetto Bitcoin L2 GOAT è realizzato da un team dedicato di collaboratori chiave. Tra le persone note vi sono Kevin Liu, Dr. Redouane Elkamhi, Dr. Eric Wang, Stephen Duan, Annie Zhao, Brett Wags, Dane Great, Dylan Kawalec e Mario. Questo collettivo porta una diversità di competenze ed esperienze al progetto, migliorandone le possibilità di successo. Chi sono gli Investitori di Goat,$$goat? 1. GOAT (Memecoin basato su Solana) Investitori: Contributi significativi sono stati fatti al progetto GOAT basato su Solana da figure influenti nel settore delle criptovalute. In particolare, Marc Andreessen ha fatto notizia donando 50.000 dollari in Bitcoin per lo sviluppo di Truth Terminal. Anche se ulteriori dettagli riguardo a fondazioni o organizzazioni formali di investimento dietro il token GOAT rimangono vaghi, il coinvolgimento di Andreessen sottolinea la credibilità e il potenziale del progetto. 2. GOAT (Soluzione Layer 2 Bitcoin) Investitori: Le informazioni relative a investitori specifici o organizzazioni a sostegno del progetto Bitcoin L2 GOAT sono sorprendentemente scarse. I dettagli sul supporto di questo progetto non sono stati pubblicizzati, il che potrebbe riflettere la sua fase embrionale o la segretezza attuale tipica dei progetti crypto in fase iniziale. Come Funziona Goat,$$goat? 1. GOAT (Memecoin basato su Solana) Fattori Unici: Il progetto GOAT sfrutta le capacità di Truth Terminal, un innovativo bot AI, per migliorare le strategie di marketing e favorire interazioni nella comunità. 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