AiEarn مع ألعاب P2E التقليدية: ما الفرق بين AIE؟

! على مدى السنوات القليلة الماضية، شهدت مجال اللعب لكسب المال (Play-to-Earn، P2E) تطورًا سريعًا، حيث تتنافس آلاف الألعاب المستندة إلى البلوكشين لجذب المستخدمين، والجميع يبحث عن نماذج دخل مستدامة. اليوم، مع تحول السوق بشكل عام نحو آليات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، تظهر موجة جديدة: AiEarn (AIE) - رمز ونظام بيئي يقع عند تقاطع الألعاب، وأتمتة الذكاء الاصطناعي، وتحسين المكافآت الديناميكية.

تستند الألعاب التقليدية للعب من أجل الكسب (P2E) بشكل رئيسي إلى نشاط المستخدمين ودورات اللعب اليدوية لتوليد المكافآت، بينما يقدم AiEarn إطار عمل ذكي للإيرادات مدفوع بالذكاء الاصطناعي. يتماشى هذا التحول مع اتجاه التكنولوجيا الأوسع - حيث تتسارع الصناعات نحو الأتمتة، ونماذج التنبؤ، وتجارب التكيف. بالنسبة للعديد من مستخدمي Gate، لا سيما اللاعبين الذين يهتمون بالإيردروب والرموز الجديدة للإيرادات، يمثل AiEarn اتجاهًا جديدًا في تطوير ألعاب blockchain.

ستتناول هذه المقالة كيفية تميز AiEarn عن جيل ألعاب P2E السابق، ولماذا تحظى AIE باهتمام كبير في السوق الحالية.

الاتجاهات الجديدة في P2E تحت دمج تسريع الذكاء الاصطناعي

لقد أعادت موجة الذكاء الاصطناعي العالمية تشكيل العديد من الصناعات من الأمن السيبراني إلى الترفيه، وليس قطاع البلوك تشين استثناءً. تستخدم AiEarn آلية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، لإنشاء بيئة عائدات قادرة على التكيف الذاتي وفقًا لسلوك المستخدم وأداء النظام البيئي.

على عكس الأنظمة التقليدية للعب من أجل الكسب (P2E) التي تكون ثابتة وقابلة للتوقع وسهلة التضخم، فإن AiEarn تحقق ذلك من خلال الذكاء الاصطناعي:

• إدارة توزيع المكافآت
• التعديل الديناميكي للاقتصاد داخل اللعبة
• دعم مسارات العائدات المخصصة
• تعزيز العدالة والشفافية في الوقت الحقيقي

هذا النموذج يتماشى بشكل كبير مع الاتجاه السائد في مجال التكنولوجيا الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي - حيث تحل الأنظمة الآلية محل العمليات اليدوية لزيادة الكفاءة ومشاركة المستخدمين. وهذا هو السبب أيضًا في أن العديد من مستخدمي Gate الذين يهتمون بالسرد الجديد “AI+Blockchain” سيلاحظون AiEarn بسرعة.

AiEarn وكفاءة المكافآت: الفرق عن أنظمة P2E التقليدية

تتمثل إحدى أكبر المشكلات التي تم انتقادها في ألعاب P2E التقليدية في هيكل المكافآت غير المستدام. معظم نماذج P2E المبكرة بغض النظر عن:

• عدد اللاعبين
• عرض التوكن
• بيئة السوق
• تضخم الأصول تُصدر الرموز بمعدل ثابت، مما يؤدي في النهاية إلى فائض في العرض، وانخفاض سريع في قيمة الرموز، ودورة ألعاب غير مستدامة. AiEarn (AIE) اتخذ مسارًا مختلفًا تمامًا.

وحدة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ستتبع:

• عدد المستخدمين النشطين
• الأداء داخل اللعبة
• سيولة السوق
• سرعة تداول الرموز
• إشارات احتفاظ اللاعبين

ستقوم مكافآت الإخراج بالتعديل الديناميكي بناءً على ذلك. وهذا يسمح لـ AiEarn بالاستمرار في الحفاظ على التوازن أثناء توسع النظام البيئي، وهو ما كان من الصعب على منصات P2E المبكرة تحقيقه. النتيجة النهائية هي: بيئة عائدات أكثر استقرارًا واستجابة، مما يتجنب مشكلة تخفيف المكافآت عندما يزداد عدد اللاعبين.

آلية AiEarn الآلية: خطوة هامة نحو تجاوز أسلوب اللعب اليدوي P2E

تتطلب ألعاب P2E التقليدية غالبًا من اللاعبين استثمار الكثير من الوقت، وإعادة العمليات، والمشاركة المستمرة. ينتهي العديد من اللاعبين بالانسحاب، لأن نموذج العوائد يشبه أكثر “عمل شاق” بدلاً من الترفيه.

AiEarn قد أدخل نظامًا مؤتمتًا أو شبه مؤتمت يقوده الذكاء الاصطناعي، وهذه الأنظمة قادرة على:

• تقليل العمليات اليدوية المتكررة
• تحسين سلوك المستخدمين لزيادة العائدات
• دراسة أنماط المستخدم لتعزيز إمكانيات الربح
• القضاء على “الإرهاق الممل” الشائع في P2E التقليدي

هذا التحول جعل P2E ينتقل من طريقة لعب كثيفة العمالة إلى بيئة أكثر حيوية مدعومة بالذكاء الاصطناعي. بالنسبة لمستخدمي Gate الذين يحتاجون إلى التوفيق بين عدة منصات ربح، فإن الأنظمة التي تقلل من الصيانة اليدوية تعتبر بلا شك أكثر جاذبية، وهذا هو السبب الرئيسي لشعبية هيكل AiEarn.

قيمة رموز AiEarn (AIE): نموذج اقتصادي أكثر تكيفًا

عادةً ما تتبنى رموز P2E التقليدية إطارًا بسيطًا للاستخدام: توزيع المكافآت، استهلاك السوق، الرهان. تؤدي هذه الاستخدامات المحدودة إلى تراجع الطلب على الرموز بمجرد انخفاض اهتمام المستخدمين.

AiEarn تربط بشكل عميق بين فائدة رموز AIE والوظائف المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:

• الوصول إلى نماذج العائد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
• آلية زيادة متكيفة
• بركة المكافآت التي تتحكم بها الخوارزمية
• مضاعفة المكافآت بناءً على مستوى المشاركة

نظرًا لأن الرموز مدمجة مباشرة في محرك الذكاء الاصطناعي، فإن فائدتها تزداد مع توسع مستويات الأتمتة. وهذا يتماشى مع الاتجاه المتزايد الذي تعززه منصات التكنولوجيا الحديثة خلال عملية جمع البيانات والمستخدمين - كما هو الحال مع شركات الحوسبة السحابية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. كلما زادت مشاركة المستخدمين، أصبح نظام AiEarn أكثر كمالا.

AiEarn مقارنة مع P2E التقليدي: تفسير وضع السوق من منظور المحللين

عند النظر إلى السوق بأكمله، تدخل AiEarn في صناعة تشهد تعديلات. فقد فقدت العديد من مشاريع P2E القديمة جاذبيتها للأسباب التالية:

• نموذج الاقتصاد غير مستدام
• نسبة احتفاظ اللاعبين منخفضة
• تضخم العملات الرقمية شديد
• عتبة الدخول مرتفعة

أما AiEarn فيقع في مقدمة السرد الجديد للذكاء الاصطناعي. يتمتع نظام العائدات الخاص به بالمزايا التالية:

• خفض عتبة المشاركة للاعبين الجدد
• الأنظمة الآلية تقلل من عبء العمل
• توزيع الرموز المتوازن بالاعتماد على البيانات الحية
• نموذج قابل للتوسع يتكيف مع نمو المستخدمين

يعتقد مراقبو السوق عمومًا أن الجيل التالي من P2E يجب أن يدمج الذكاء الاصطناعي، وإلا فسوف يتم استبعاده. AiEarn تتبنى آلية الذكاء الاصطناعي أولاً، مما يجعلها متفوقة في الهيكل على المنصات القديمة التي تعتمد فقط على العمليات اليدوية.

بالنسبة لمستخدمي Gate - وخاصة المستثمرين الذين يهتمون باتجاهات الذكاء الاصطناعي في سوق التشفير، يمثل AiEarn اتجاه التطور المستقبلي للصناعة، وليس النموذج القديم.

لماذا ارتفعت شعبية AiEarn على Gate بسرعة

على منصة Gate، حصل AiEarn على اهتمام سريع بسبب مطابقته الدقيقة لاحتياجات المستخدمين الشائعة.

1. الرموز المميزة ذات الموضوع الذكاء الاصطناعي تستمر في الازدهار خلال دورات السوق المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
2. نموذج العائد ، جذب مجتمع الإعلانات المجانية و مجتمع لاعبي P2E

لقد أظهر مستخدمو Gate دائمًا مستوى عالٍ من المشاركة في الرموز المتعلقة بالذكاء الاصطناعي أو الأتمتة أو هياكل العائدات المبتكرة، مما أدى إلى توسيع نطاق AiEarn وتسريع انضمام مستخدمي المجتمع. بالإضافة إلى ذلك، فإن آلية AiEarn تتناسب بشكل جيد مع التفضيلات:

• سهل الاستخدام
• منطق المكافآت شفاف
• التركيز على الفائدة العملية بدلاً من الضجة متطلبات مستخدمي Gate. لذلك، فإن اهتمام المستخدمين بـ AiEarn أكثر استدامة ودائم مقارنة بالعديد من رموز P2E التقليدية.

ما الفرق الجوهري بين AiEarn وألعاب P2E التقليدية؟

تحليل استنتاجي مقارن:

- الذكاء الاصطناعي التلقائي مقابل اللعب اليدوي AiEarn يقلل بشكل كبير من عبء المستخدم ويزيد من الكفاءة؛ بينما يعتمد P2E التقليدي على العمليات المتكررة.

- اقتصاديات الرموز القابلة للتكيف مقابل التضخم الثابت AiEarn تعدل المكافآت ديناميكيًا من خلال البيانات في الوقت الحقيقي؛ بينما غالبًا ما تنهار P2E التقليدية بسبب الإفراط في توزيع المكافآت.

- الفائدة الديناميكية مقابل الاستخدام المحدود داخل اللعبة تدفع رموز AIE الوظائف الأساسية للذكاء الاصطناعي؛ بينما رموز P2E القديمة لها استخدام واحد فقط.

- التوسع المستدام مقابل التوسع الخطي كلما زاد عدد مستخدمي AiEarn، زادت قوة النظام؛ بينما يتعطل نموذج P2E التقليدي عندما يتزايد عدد اللاعبين.

هذه الفروق هي السبب في استمرار شعبية AiEarn في مناقشات محللي Gate وأعضاء المجتمع والمتداولين في الاتجاه.

الخاتمة: AiEarn يقود مرحلة جديدة من تطور P2E

على الرغم من أن ألعاب P2E التقليدية كانت رائدة في ذلك العام، إلا أن نموذجها ظل يواجه تحديات في الاستدامة، وقابلية التوسع، واحتفاظ المستخدمين. تقدم AiEarn نظامًا جديدًا للإيرادات قائمًا على البيانات وفعالًا وقابلًا للتكيف من خلال وضع الذكاء الاصطناعي في قلب الاقتصاد.

بالنسبة للمستخدمين الذين يستكشفون فرص جديدة في Gate، توفر AiEarn بديلاً حديثًا لنظام P2E القديم، حيث تجمع بين الأتمتة بالذكاء الاصطناعي والحوافز الرمزية بشكل عميق، وهو ابتكار يصعب على المنصات القديمة نسخه.

مع استمرار الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل التجارب الرقمية في مختلف الصناعات، أصبحت AiEarn في طليعة الابتكار من الجيل الجديد الذي يجمع بين اللعب والكسب.