Web3 游戏的困境与出路

链捕手Опубликовано 2024-09-03Обновлено 2024-09-03

作者:Lola,Delphinus Lab

 

随着《黑神话:悟空》的现象级爆红,圈内又出现一股唱衰Web3游戏的声音,在最近已经非常低迷和自我怀疑的市场舆论环境下,又叠加了一层debuff。

是Web3人不热爱游戏么?诚然,在市场的早期泡沫阶段,浓厚的投机气氛不可避免,但很多builder依然是抱着要做出一款好游戏、一款真正属于玩家的游戏涌入这个行业的,而Web3想要实现真正的mass adoption,游戏也是绕不过去、最能深入下沉市场的路径。

但现实是骨感的。当人们想要细数Web3一线的游戏的时候,发现有质量的游戏数量极少,大部分游戏乏善可陈,既没有给玩家提供好的用户体验,也远远达不到mass adoption的预期。大量Web2有着成功实战经验的游戏团队折戟Web3,究其原因,我目前理解下来主要有两点:

1. 相较于传统游戏,Web3游戏很难提供持续的游戏内容更新

2. 由于受众不同,Web3游戏需要比传统游戏考虑更多游戏性以外的游戏经济学问题

游戏内容的更新困境

一款游戏要保持长久的生命力,更新打补丁必不可少;否则,一来是bug无法修复,二来玩家的新鲜感也难以持久。在传统游戏开发中,如果数据结构没有发生改变但游戏逻辑发生改变,一个简单的程序逻辑补丁就可以完成相关升级。

但是,区块链的不可篡改性给这一份看似简单的实现平添了难度。以Solidity 游戏开发为例,一份上了线的游戏合约往往决定了游戏的整体数据结构,由于游戏逻辑本身是数据状态的迁移,游戏逻辑的修改往往需要配合合约的升级。

合约升级后,却又无法延续性复用升级前合约的数据,为了完成游戏逻辑的升级,只有两个选择:

1 迁移

2. 在合约设计的初始就把数据层和逻辑层分离

第二种选择会增加合约调用的gas消耗,所以高频次的游戏内容升级往往在Web3难以做到,这就伤害了一款有潜力游戏的持续获客能力。

不做数据接口的逻辑升级

做了数据接口的逻辑升级

要解决这个问题,首先是要解决数据复用问题和数据升级问题。当游戏的逻辑修改,我们仍然希望原来的数据可以原封不动被保留。这里的最佳零成本解决方案,是独立的App As A rollup。因为在App rollup 中,原先数据的默克尔根可以直接复用,而对逻辑的修改只需要体现在代码逻辑中。

直接跑在虚拟机中的逻辑升级

数据复用和逻辑升级问题得到解决后,数据结构升级问题依然会对游戏升级带来一定挑战。普通的链上数据迁移,往往是需要通过预言机,将数据根据一个既定脚本进行改动后再次录入到链上,会耗费大量的时间。

在App As A rollup 架构中,数据迁移审计后,可以运行在zkVM中,从而做到迁移逻辑完全可验证。由于数据迁移在很多场景下是数据重组,计算逻辑较少,如果每个叶子节点的再组织所涉及的代码在1000行左右,那么一百多万个叶子节点所需要的执行trace大约可以在1000*100w左右。目前普通的zkVM每一百万行trace的证明时间是9-15秒,所以整体的zk数据迁移时间依然是一个可控的数字。

正是由于Application Rookup 的数据独立性,给Web3游戏内容迭代带了了新的方法论。

而由于其他链上app的复杂性和对于更新的迫切性远远不如游戏,zkVM会给全链游戏,或者说可验证游戏带来新的机会。

经济学和利益分配的困境

游戏项目开发是一件复杂综合且又非常琐碎的工作, 如果一个高质量的游戏不能带来切实的经济收益,那么相较于传统游戏领域,Web3对于开发者的吸引力就会日趋下降。

目前,游戏项目和公链之间的关系经常以流量关系为主,收益关系为辅。而流量关系的中游戏项目往往依赖公链提供的平台流量和初始流量,公链则通过吸纳好的游戏项目,在游戏上线的中期享受游戏带来的公链用户增量。

收益关系会更为复杂,且隐藏着更深层次的利益分配问题:一方面,用户行为会产生收益,包括链的gas收益,游戏内容消费收费;另一方面,游戏流量和消费带来了币价增值,有交易量的游戏通过发行游戏代币产生了资产收益,同时也给链带来了繁荣的生态效应,进一步增加了公链的代币估值预期。

在这种复杂的利益关系下,用户实际支出究竟该如何分配才算合理,其实远没有一个清晰的界定。游戏的冷启动需要大量资金,而用户的第一笔收入又往往以支付给链的gas费率为主,这使得游戏创作者得到正反馈的周期非常的长,有时候甚至存在游戏开发团队自行刷量到达链的DAU基础值之后,靠微薄的grant回血的情况。这让游戏不得不在早期依靠token预期来吸引玩家支付gas进行交互。这部分gas负担对于一个游戏玩家来说已经不能被忽视,以至于链游在引导用户消费自己的token,也就是购买游戏token环节变得较之于传统游戏更加困难。

由于游戏充值是游戏正反馈的最核心步骤,gas负担对于游戏充值的延缓极大伤害了游戏获客的能力。但由于链游需要负担传统意义上的上链义务,即使是在layer2上,gas依然不留情面地走在了第一次充值游戏原生token之前。所以,Web3 并不存在真正意义上的“先玩后氪”的游戏体验。

游戏物品交易被认为是区块链游中后期最有魅力的一环。通过氪金或者是长期交互努力换来的高价值游戏物品,经过流通和收藏后不断升值,不论是对游戏玩家或者是设计者来说都是激动人心的体验。但是,游戏物品作为游戏衍生品,其流通交易所带来的溢价又大部分被其他链上产品瓜分:游戏nft的交易费可能被nft交易所瓜分,游戏token的交易又被defi瓜分。好的游戏创造出来的价值,并不能有效地回流到游戏中去支持游戏团队。

Token的价值波动会导致动态放大的游戏内产出。游戏token的价值被低估时,游戏费率偏低,游戏产出和实际游戏token的投入往往正相关导致token低价,消耗相同游戏token所需代价较低,产出反而更高。而在游戏币高企的时候,过高的游戏token价值阻挠了游戏内的消费冲动。这样的放大效应让游戏token的价值起伏受到场外和场内产出的双重影响,增大了代币经济学设计相关的挑战。

App As A rollup + zkVM:一个可能的出路

在列举了这一系列挑战时候,我们意外地发现,Application As Rollup的架构能够适当有效地缓解相关问题。

首先,自有的rollup的真实gas 会较全链游戏显著降低到1/20 甚至更少。这可以让项目方完全在游戏初期免除gas fee 干扰,提供真正的free to play的游戏体验,给游戏初期聚量冷启动创造更好的环境。

其次,Application As Rollup 可以提供一键式的借贷平台,在游戏的初期以用USDC 借贷游戏内部Token的方式,鼓励用户在游戏中尝试付费功能。由于游戏的正向期望产出往往大于消费,用户在产出大于消费之后,完全可以赎回当初借贷用的USDC抵押品。

在流通环节,Application As a Rollup 可以有效地充当游戏资产的跨链桥。当我们需要转移在不同链上的资产时,只需要Deposit 到游戏中,然后再去另一条链上Withdraw即可。这种原生的跨链功能,让游戏衍生品交易的一部分价值被游戏本身获取。

更为激进的是,游戏可以提供deposit 稳定币功能来做借贷,让以前只有链才能捕获的TVL价值如今可以被游戏本身捕获。最后,Application Rollup 可以提供通过在游戏的中引入对氪金玩家的类似gas费的机制,最终将传统的链gas费用捕获。这种机制一个较为可能的设计就是在token价值较高时gas费用较低,而token价值较低时gas费用较高:其本质是得益于通过layer3的独立性将gas价值和token价值绑定缓解token价值波动。

当然这一切都不会在一夜之间发生,Delphinus Lab zkWASM作为将zkVM推向游戏应用的早期玩家,最近发布了zkWASM Mini Rollup。这是一个用于快速开发和部署ZK Rollup应用的工具包。它允许开发者编写Rust代码,将其编译为WebAssembly,然后在Node.js环境中运行。这个SDK处理交易、生成零知识证明,并与区块链交互。

其核心流程是:接收交易、在WASM虚拟机中处理交易、使用zkWASM云服务生成证明,最后将证明提交到区块链进行验证和结算。整个过程保证了交易的隐私性和安全性,同时大大提高了区块链的扩展性。开发者只需关注应用逻辑,而不必深入理解复杂的零知识证明技术细节。它还包含了一个Rollup监控系统,可以使用证明和交易数据触发链上结算,通过存储Merkle根和verify API来验证证明,确保按照链上Merkle根的顺序进行结算。此外,该SDK还简化了本地开发环境的搭建,只需启动MongoDB和Redis,运行dbservice,然后在ts目录下执行npm run server即可启动完整的本地服务。

zkWASM Mini Rollup SDK的出现为Web3游戏面临的双重挑战提供了一个极具潜力的解决方案。通过Application As A Rollup的架构,它不仅简化了游戏内容的更新流程,还为游戏经济模型的优化提供了新的可能性。

这种创新方法首先是利用WASM的兼容性,让大量传统开发者得以使用他们最熟悉的编程预言如Rust来编写游戏代码;其次是允许游戏开发者更容易地实现数据复用和逻辑升级,大大降低了gas费用,甚至可能实现真正的“0 gas畅玩”“先玩后氪"体验。同时,它为游戏项目提供了更多捕获价值的机会,包括跨链资产转移、借贷功能等,有助于建立更加可持续的游戏经济体系。

使用zkWASM一键发rollup,意味着我们可以在开发者侧和用户侧的mass adoption都迈出坚实的一步。虽然这一技术还在早期阶段,Web3游戏也在这个周期面临着圈内圈外的双重不信任,在质疑中艰难前行,但它为解决当前Web3游戏面临的核心问题指出了一条路。

随着更多游戏开发者采用这种技术,越来越多的游戏运营方和借贷协议愿意参与到前文所建言的这种经济模式中来,我们有理由相信,Web3游戏将逐步克服现有困境。我们并不奢望会拥有自己的黑神话悟空或使命召唤,但是做难而正确的事,朝着最终目的不懈努力而不是投机取巧,Web3游戏也终将迎来自己“直面天命”的时刻,并带动整个行业一起度过大规模应用的漫长前夜。

Похожее

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

Генеральный директор крупнейшей американской криптобиржи Coinbase Брайан Армстронг заявил, что компания перешла на использование китайских AI-моделей GLM 5.2 и Kimi 2.7, что позволило сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на растущий объём использования. Для достижения такой экономии Coinbase внедрила систему автоматического выбора модели в зависимости от задачи, оптимизировала кэширование, повысив его эффективность с 5% до 60%, и применила методы "контекстной инженерии" для более точных запросов. Эта тенденция набирает обороты: другие компании, такие как Lindy и Snowflake, также сообщают о значительной экономии после перехода на более доступные модели, такие как DeepSeek и GLM, качество которых в многих задачах приближается к дорогим аналогам вроде Claude Opus или GPT, но стоит в 5-7 раз дешевле. Для пользователей это означает, что эпоха зависимости от одной модели заканчивается. Ключевыми становятся стратегии выбора модели под задачу, использование кэширования и составление лаконичных запросов. Данный тренд оказывает давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, запускающих более дешёвые модели, и знаменует смещение конкуренции в сфере AI от чистой производительности к экономической эффективности.

marsbit2 мин. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

marsbit2 мин. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

В отчете BIS «Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins» (2026 г.) подчеркивается, что главные риски стабильных монет связаны не только с возможной потерей привязки к стоимости, но с их соответствием регулируемой финансовой системе. Доклад указывает, что деньги — это не просто технологический продукт, а институциональная конструкция, требующая доверия, юридических рамок, контроля и прозрачности. Основные риски включают: псевдоанонимность, сложности с KYC и AML/CFT в условиях использования некастодиальных кошельков, кросс-чейн-мостов и микшеров, а также отсутствие четких ответственных лиц. Публичность блокчейна не означает автоматической прозрачности для комплаенс-контроля, поскольку видимость адресов не раскрывает личность или цель транзакций. BIS отмечает, что стабильные монеты уже представляют значительный объем (рыночная капитализация около $3.2 трлн), и их риски могут проникать в традиционный финансовый сектор через точки входа/выхода, криптобиржи и счета клиентов. Регуляторный ответ должен заключаться не в запрете инноваций, а во встраивании правил («правила вперед») в технологическую инфраструктуру: предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, отслеживаемость данных и механизмы межведомственного сотрудничества. Ключевой вывод для комплаенс-специалистов: любая новая финансовая технология, претендующая на массовое использование, должна четко определять, кто идентифицирует клиентов, отслеживает операции, обрабатывает инциденты и несет ответственность. Комплаенс — не препятствие, а необходимая инфраструктура для устойчивых финансовых инноваций.

链捕手2 мин. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

链捕手2 мин. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг заявил, что переход на китайские AI-модели GLM 5.2 и Kimi 2.7 позволил компании сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на рост объема использования. Это достигнуто за счет внедрения системы автоматической маршрутизации запросов, оптимизации кэширования (повышение命中 до 60%) и метода "контекстного инжиниринга" для работы с моделями. Тенденция набирает обороты: стартап Lindy и Snowflake также сообщают о значительной экономии после перехода на такие модели, как DeepSeek и GLM. Сравнение цен показывает разрыв в 5-7 раз в пользу китайских аналогов по сравнению с Claude Opus или GPT, при том что разница в производительности для многих задач незначительна. Это сигнализирует о сдвиге в отрасли: конкуренция смещается от чистой производительности к экономической эффективности. Пользователям стоит reconsider подход: использовать разные модели под разные задачи, оптимизировать контекст запросов и учитывать кэширование. Растущий спрос на более доступные альтернативы может оказать давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, что в итоге выгодно для потребителей.

链捕手9 мин. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

链捕手9 мин. назад

Обновление Sui Testnet v1.74.1 Значительно Снижает Стоимость Газовых Сборов за Транзакции Благодаря Версии Протокола 128

Обновление тестовой сети Sui v1.74.1, реализованное с помощью версии протокола 128, значительно снижает стоимость газа для транзакций. Разработчик Mysten Labs развернул это обновление, направленное на оптимизацию производительности и масштабируемости сети перед ее развертыванием в основной сети (mainnet). Ключевые детали: * Внедрена версия протокола 128. * Снижены комиссии (gas prices) для пользователей и разработчиков в тестовой сети. * Цель – тестирование и улучшение масштабируемости. Важно отметить, что эти изменения пока применяются только в тестовой сети, а не в основной. Это подтвержденное техническое обновление, основанное на официальных источниках (GitHub Mysten Labs), которое предоставляет рынку конкретный факт для анализа в рамках общей оценки развития сети Sui.

bitcoinist12 мин. назад

Обновление Sui Testnet v1.74.1 Значительно Снижает Стоимость Газовых Сборов за Транзакции Благодаря Версии Протокола 128

bitcoinist12 мин. назад

Bitcoin смотрит на макро скачок до $70 000 после падения ниже $60 000 – Что ждет BTC дальше?

Цена биткоина (BTC) недавно упала ниже $60 000 до $58 000, но на момент публикации восстановилась до $61 540. Несмотря на недельный рост, за месяц криптовалюта потеряла 8%, что вызывает беспокойство. Технический анализ показывает смешанные сигналы: RSI выше 55 и MACD с зелеными барами указывают на силу быков, однако сигнальная и MACD линии почти сливаются, что говорит об отсутствии мощного импульса. Расширяющиеся полосы Боллинджера предвещают скорую волатильность. Данные по фьючерсам от CryptoQuant указывают на сброс позиций на рынке: чистый длинный экспозиция управляющих активами упала до минимума с момента запуска спотовых ETF на биткоин в США, хотя они сохраняют соотношение длинных к коротким позициям почти 2:1. Кредитные фонды сократили чистые короткие позиции на 67.5%, а открытый интерес снизился на 63.5%, что больше падения цены BTC. Это говорит о снижении левериджа, а не о распродажах, создавая "вакуум позиционирования". Подобные условия наблюдались перед 30%-ным ростом в ноябре 2022 года. Долгосрочные держатели (LTH) вмешались, покупая биткоин на низких ценах, что ослабило давление продавцов и создало поддержку. BTC восстановился выше 7-дневной скользящей средней, но остается ниже 30-дневной, что указывает на улучшение краткосрочного, но не полного бычьего тренда. Зафиксированы крупные переводы биткоинов (1000 BTC и 1500 BTC + 500 BTC) на Coinbase Prime от кошельков, предположительно связанных с Тимом Дрейпером и Клифтоном Коллинзом. Хотя это может указывать на потенциальное увеличение предложения, это не обязательно означает немедленную продажу. Аналитик Аксель Адлер младший отмечает, что согласно ончейн-метрикам, риски дальнейшего снижения сохраняются, поскольку биткоин еще не достиг уровней глубокого перепроданности, характерных для дна предыдущих циклов. **Итог:** Несмотря на восстановление выше $61 500, BTC остается под давлением ниже своей 30-дневной средней. Основными факторами, определяющими текущее и будущее движение цены, продолжают быть отток средств из ETF и распродажи.

ambcrypto16 мин. назад

Bitcoin смотрит на макро скачок до $70 000 после падения ниже $60 000 – Что ждет BTC дальше?

ambcrypto16 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片