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ブロック3の価格見通し、AIゲーム開発プロジェクトが50万ドル以上を調達
Block3は、次世代のゲームプラットフォームであり、人工知能、ブロックチェーンインフラストラクチャ、ユーザー生成コンテンツを組み合わせて、ゲーム開発と体験の新しいパラダイムを創造します。
Block3の目標は、ゲーム制作を単純化するだけでなく、全体の生産パイプラインを分散化し、クリエイターの障壁を下げ、スケーラブルで収益化可能なエコシステムを提供することです。
Block3 ゲーム開発の分散化
Block3は、Web3ゲームエコシステム内でLayer 2ソリューションとして位置付けられ、個々のクリエイターに大規模なゲームスタジオが従来保持しているのと同じ能力を提供すると主張しています。
AIを活用してコーディングの専門知識、巨額の資本、長い開発サイクルを排除することで、Block3は技術的なバックグラウンドに関係なく、ユーザーがシンプルなテキストプロンプトから没入型ゲームを生成できるようにします。
プラットフォームの中心には、書かれた言語ではなく、ゲームデザイン自体でトレーニングされたAIモデルであるTrinityがあります。
「大規模ワールドモデル」として開発された(LWM)、Trinityは業界の主要タイトルからのゲームプレイ映像、3Dモデル、メタデータ、およびコードで構成された多様なデータセットを処理します。
その結果、ユーザーのプロンプトのみに基づいて、メカニクス、環境、NPC、ストーリーを含むフルスケールのゲームワールドを生成できるモデルが得られます。
このフレームワークは、ゲームにおける消費者と生産者の間の隔たりを解消し、独立系開発者や物語デザイナーのための新しいキャリアパスを生み出すことを目指しています。
マネタイズはモデルに組み込まれている:ユーザーがゲームをプレイすると、クリエイターが報酬を受け取る—これはWeb3の分散型精神に合致したアプローチです。
クラウドソーシングされたAIトレーニングとブロックチェーン検証
Block3の提供における重要な革新は、そのデータ取得戦略です。
独自のデータセットやスクレイピングしたデータセットにのみ依存するのではなく、同社はTrinityに必要なトレーニングデータをクラウドソーシングすることを選択しました。
ゲーム関連の資産—コード、モデル、映像など—を提出する貢献者は、プラットフォームのネイティブ通貨であるBL3トークンで報酬を受け取ります。
すべてのデータ貢献はブロックチェーンに記録されており、透明な検証と安全な報酬配分を可能にします。
このシステムは、AIトレーニングプロセスをよりスケーラブルであるだけでなく、民主的かつ公正にするように設計されています。
ゲームコミュニティを直接巻き込むことにより、Block3はそのモデルが時間とともに改善され、ユーザーベースに価値を分配することを保証します。
このアプローチは、AI開発における主要な課題に対処しています:インタラクティブな環境のために生成モデルを訓練するために必要なデータの膨大な量と複雑さです。
大規模言語モデル(LLMs)とは異なり、通常数百ギガバイトのテキストコーパスで訓練されるのに対し、Block3のLWMは桁違いに多くのデータを必要とします。
ブロックチェーンに裏打ちされたクラウドソーシングメカニズムは、この課題を解決するための重要な部分です。
変化する業界の風景に向けたポジショニング
Block3は、世界のゲーム産業が進化を迫られている時期に市場に参入します。
従来のスタジオが長期の開発サイクル、増加するコスト、頻繁な解雇に直面している中で、業界の2030年までに5220億ドルから7330億ドルへの成長が、より機敏で包括的なモデルに依存する可能性があります。
同社は、AI駆動のアプローチがアイデアからゲームまでのパイプラインをほぼ瞬時に圧縮できる可能性があり、従来のスタジオ主導の開発に対するスケーラブルな代替手段を提供できると主張しています。
さらに、Block3は貢献者やクリエイターに直接報酬を与えることにより、成功がスタジオのリソースではなく、創造性とコミュニティの採用によって決まる経済モデルを導入します。
Block3のプレセール
Block3は7月1日にプレセールを開始して以来、すでに$505,360.95を調達しています。
プレセールは30のステージを通じて進行するように構成されており、各ステージは5%の価格上昇を伴います。
この段階的アプローチにより、最初の段階から最終段階までの総価格上昇は312%になります。
ステージ1でトークンを購入した参加者は、トークンが公式にローンチする時点で300%以上の利益を見る可能性があります。
AIゲーム開発プロジェクトが50万ドル以上を調達したことで、Block3の価格見通しに関する投稿が最初にInvezzに掲載されました。