عندما يكون الجميع في الصناعة يتوقون لدوران "العجلة المنشورة" الخاصة بـ Pixels، ويعتبرونها الحل النهائي لتحديات ألعاب Web3، نادرًا ما يلاحظ أحد: أن الورقة البيضاء تصف فقط الدورة الإيجابية المثالية لهذه العجلة، لكنها تتجاهل عمدًا ثلاثة افتراضات خفية لتمكين دورانها، بالإضافة إلى ثلاثة ثغرات قاتلة تظهر حاليًا.
هذا المحرك للنمو المعروف باسم "تطبيقات Flywheel اللامركزية" ليس قادرًا على العمل بشكل ذاتي أو الاستمرار إلى الأبد. كل مرحلة فيه تحتوي على نقطة توازن هشة، وبمجرد حدوث مشكلة في أي مرحلة، سيتوقف العجلة بالكامل عن الدوران، بل قد تتسارع عكسيًا، مما يسحب النظام البيئي بأكمله إلى دوامة الموت.
تلخص الورقة البيضاء عجلة نشر الألعاب في ثلاث جمل: إنتاج ألعاب أفضل لبيانات أغنى، والبيانات الأكثر غنى تحقق توجيهًا أدق، وانخفاض تكاليف UA يجذب المزيد من الألعاب عالية الجودة. لكن هذه مجرد نتيجة مجردة إلى حد كبير، أما عملية التدفق الفعلية فهي أعقد بكثير.
إن العجلة الدوّارة الكاملة لنشر الألعاب هي في الواقع حلقة مغلقة من أربعة مستويات متداخلة؛ وكل مستوى لديه مدخلات ومخرجات واضحة:
المستوى الأول: طبقة جمع البيانات
المدخلات: بيانات سلوك اللاعبين عبر جميع ألعاب النظام البيئي (الاحتفاظ، الاستهلاك، التفاعل الاجتماعي، الرهن)، وبيانات تصويت المُراهنين، وبيانات تشغيل المطورين
المخرجات: وسوم صورة المستخدم بعد توحيدها، وتقييم جودة اللعبة، وقيمة أساس RORS
العقدة الرئيسية: نظام المكافآت الموجّه بالذكاء (SRT)، وهو "عقل" العجلة الدوّارة بالكامل، مسؤول عن تحويل البيانات الخام إلى قرارات قابلة للتنفيذ
وهذا هو سبب فشل 99% من منصات ألعاب Web3. لقد حاولت تلك المنصات تشغيل العجلة الدوّارة وهي تعمل ضمن عشرات الآلاف فقط من DAU، فكانت نماذج البيانات غير دقيقة، وتم نهب المكافآت من قبل صائدي الحوافز (sheep/wool pullers)، فكانت تكاليف UA أعلى من المنصات التقليدية بالفعل، وانتهى الأمر بحلقة مفرغة شريرة: "لا ألعاب → لا مستخدمين → ولا ألعاب".
المدخلات: صورة المستخدم وتقييم اللعبة الناتجان عن طبقة جمع البيانات
المخرجات: خطة توزيع مكافآت دقيقة، وقائمة توصيات المستخدمين، وحصص تدفق حركة مرور الألعاب
العقدة الرئيسية: نموذج خوارزمية RORS، وهو الذي يحدد كفاءة توجيه كل رمز مكافأة، وبالتالي يؤثر مباشرة على سرعة دوران العجلة
المستوى الثالث: طبقة تحسين تكلفة UA
المدخلات: المستخدمون ذوو التحويل الأعلى الناتج عن التوجيه الدقيق، وعلاقات الثقة المترسخة داخل النظام البيئي
المخرجات: انخفاض كبير في تكلفة اكتساب المستخدمين، ومعدل احتفاظ أعلى للمستخدمين، ودورة حياة أطول للمستخدمين
العقدة الرئيسية: آلية سلاسة في تحويل $vPIXEL، فهي تلغي احتكاك التحويل عبر الألعاب؛ ما يجعل تكلفة انتقال المستخدم من لعبة إلى أخرى شبه صفر
المستوى الرابع: طبقة إدخال الألعاب
المدخلات: تكلفة UA أقل، وبُنية مستخدمين أدق، وقواعد توزيع حركة مرور أكثر شفافية
المخرجات: المزيد من مطوري الألعاب عالية الجودة المنضمون، وتوفير محتوى ألعاب أغنى، وبيانات سلوك لاعبين أكثر شمولاً
العقدة الرئيسية: آلية الرهن الخاصة بـ "اللعبة كمدقق"؛ فهي تستخدم آليات السوق لفلترة الألعاب عالية الجودة، وتستبدل عملية المراجعة المركزية التقليدية
هذه الأجزاء الأربعة مترابطة وتكمل بعضها البعض؛ لا يمكن الاستغناء عن أي حلقة منها. أي تراجع في كفاءة أي حلقة سيؤدي إلى تباطؤ دوران العجلة بأكملها. وما لم تقله الورقة البيضاء هو أن هذه العجلة يمكنها أن تبدأ وتعمل، يجب أن تتحقق ثلاثة شروط شديدة الصرامة.
@Pixels السبب وراء نجاح عجلة نشر الألعاب في عام 2025 ليس لأن هذا النموذج مثالي بحد ذاته، بل لأنه يحقق بالضبط ثلاثة شروط أخرى صعبة للغاية—يكاد أي مشروع آخر لا يستطيع تحقيقها جميعًا في الوقت نفسه.
الشرط الأول: حوض مستخدمين حقيقيين أولي كبير بما يكفي
يتطلب بدء العجلة الدوّارة وجود قاعدة مستخدمين بحد أدنى من الجودة الحرجة. وفقًا لبيانات #pixel الداخلية، فإن هذه العتبة تقريبًا هي 500 ألف مستخدم يومي حقيقي (DAU). إذا كان العدد أقل من ذلك، فلن تكون كمية البيانات المجمعة كافية لتدريب نموذج تعلم آلي فعّال، وستنخفض دقة التوجيه الخاصة بالمكافآت بشكل كبير. ولن تتمكن تكاليف UA من الانخفاض أصلًا، وبطبيعة الحال لن تجذب الألعاب عالية الجودة للانضمام.
هذه هي بالضبط الأسباب وراء فشل كل تلك الأنظمة.
حظ Pixels يتمثل في أنه، قبل كل شيء، راكم من خلال ألعاب المزارع أكثر من مليون مستخدم يومي حقيقي (DAU)، ما وفر دفعة أولية كافية لبدء العجلة. وهذه ميزة سابقة لا يمكن لأي مشروع آخر يحاول مباشرة بناء منصة أن يعيد خلقها.
الشرط الثاني: نموذج بيانات RORS دقيق بما يكفي
إن جوهر عجلة نشر الألعاب هو مؤشر RORS، لكن دقة RORS ليست تلقائية. فهي تحتاج إلى تغذية مستمرة من ملايين المستخدمين ومليارات من بيانات السلوك، كي تقترب تدريجيًا من القيمة الحقيقية للمستخدم.
تذكر الورقة البيضاء فقط أن RORS الحالي حوالي 0.8، لكنها لا تشير إلى: في بداية عام 2024 كان هذا الرقم منخفضًا حتى 0.3. في ذلك الوقت، كان النموذج يميز فقط بين مدة اللعب الأساسية والمهام المكتملة، ولا يمكنه التفريق بين اللاعبين الحقيقيين والسكربتات، ما أدى إلى إهدار كميات كبيرة من المكافآت.
وحتى النصف الثاني من عام 2024، ومع إطلاق نظام Stacked AI وتراكم أكثر من مليار سجل بيانات سلوكية، ارتفعت دقة نموذج RORS إلى المستوى الحالي. ومع ذلك، لا تزال فيه نسبة خطأ تقارب 15%، وقد يؤدي إلى سوء تقدير سلوك بعض المستخدمين ذوي القيمة العالية.
الشرط الثالث: توفير كافٍ من الألعاب عالية الجودة والمتنوعة
الهدف النهائي لنشر العجلة الدوّارة هو جذب المزيد من الألعاب عالية الجودة، لكنه بالمقابل يحتاج إلى إمداد كافٍ ومتنوّع من الألعاب لإثراء أبعاد البيانات. إذا كان في النظام البيئي فقط ألعاب من نوع المزارع، فسيكون ما يتم جمعه دائمًا هو "الزراعة والحصاد والتداول"؛ وعندها لا يستطيع النموذج التعرف على سلوك مستخدمي أنواع ألعاب أخرى، وستصل دقة التوجيه إلى سقفها.
في النظام البيئي الحالي لـ Pixels، لا تزال ألعاب نوع المزارع تشكل أكثر من 70% من مدة اللعب والاستهلاك لدى المستخدمين. وهذا يعني أنه عندما يحاول إدخال ألعاب تنافسية وألعاب ألغاز وألعاب RPG، فإن نموذج البيانات الحالي تقريبًا غير قادر على تقديم دعم موجّه فعّال. وبالتالي، لن تنخفض تكلفة UA للألعاب الجديدة كثيرًا مقارنة بالمنصات التقليدية.
هذه الشروط الثلاثة تشكل $PIXEL أساسًا يمكن للعجلة الدوّارة أن تعمل عليه. لكن حتى مع تحقق هذه الشروط، ما تزال العجلة الحالية تعاني من ثلاث ثغرات قاتلة قد تؤدي إلى انهيار النظام بأكمله في أي وقت.
في ورقة البيانات (البيضاء) يتم عرض الجانب الجميل فقط لنشر العجلة الدوّارة، دون ذكر ثلاث مشكلات بنيوية ظهرت بالفعل أثناء تشغيلها الفعلي. وإذا لم يتم إصلاح هذه المشكلات في وقت مناسب، فإنها ستزعزع جذور النظام البيئي بالكامل من الأساس.
الثغرة الأولى: جزر البيانات بين الألعاب الفرعية
على الرغم من أن لدى Pixels بيانات مستخدمين عبر النظام البيئي بالكامل، إلا أن هذه البيانات معزولة بالكامل بين الألعاب الفرعية. لا يمكن استخدام بيانات لاعبي اللعبة A مباشرة لتوجيه مستخدمي اللعبة B، ولا يمكن استخدام بيانات استهلاك اللعبة B لتحسين دقة توصيات اللعبة C.
وهذا يؤدي إلى ظاهرة غير منطقية للغاية: مستخدم عالي القيمة استهلك 1000 دولار داخل لعبة مزارع أساسية، وعندما يدخل لعبة تنافسية تم إطلاقها حديثًا، لا يزال النظام يعامله كمستخدم جديد ويمنحه مكافآت المبتدئين، بدلًا من أن يوصي له مباشرة بمحتوى مدفوع قد يكون مهتمًا به.
إن وجود جزر البيانات يقلل كثيرًا من كفاءة تشغيل العجلة. ووفقًا للحسابات، بسبب عدم إمكانية تبادل البيانات، تبلغ تكلفة UA للألعاب الجديدة في النظام البيئي الحالي أعلى بنحو 40% من القيمة النظرية.
الثغرة الثانية: فخ تماثل الألعاب الفرعية
بسبب آلية "اللعبة كمدقق" التي لا تنظر إلا إلى بيانات RORS قصيرة الأجل، يتدفق المطورون إلى أساليب لعب من نوع المزارع التي تم التحقق من نجاحها بالفعل. الآن، في النظام البيئي، أكثر من 80% من الألعاب الجديدة في جوهرها مجرد إعادة تغليف لألعاب المزارع الأساسية، فقط تم استبدال "الزراعة" بـ "تعدين" أو "تربية أسماك" أو "زراعة أشجار".
لا يمكن للألعاب المتشابهة أن تجلب مستخدمين جدد فقط، بل إنها تشتت أيضًا وقت واستهلاك المستخدمين الحاليين. والأكثر خطورة أنها تؤدي إلى توحيد أبعاد البيانات، بحيث يصبح نموذج RORS قادرًا على التعرف تدريجيًا على سلوك مستخدمي ألعاب المزارع فقط، مما يزيد من التشابه، ويشكل حلقة مفرغة خبيثة.
الثغرة الثالثة: سلوك المضاربين قصير الأجل في الرهن
افتراض تصميم عجلة نشر الألعاب هو أن المُراهنين سيصوتون بناءً على الجودة طويلة الأجل للعبة. لكن الواقع هو أن أكثر من 70% من المُراهنين ينظرون فقط إلى APY قصير الأجل؛ فإذا كانت إحدى الألعاب تقدم مكافآت أعلى، يضعون أموالهم في تلك اللعبة.
وهذا يتيح المجال للألعاب الرديئة للاستفادة. فهي تجذب الرهن عبر تعيين مكافآت ابتدائية مرتفعة جدًا، ثم بعد الحصول على حوافز النظام البيئي تهرب بسرعة، تاركة وراءها فوضى للاعبين والمُراهنين. أما المشاريع التي تهتم فعلًا بتطوير الألعاب وتركز على الجودة طويلة الأجل، فعلى العكس—بسبب انخفاض APY قصير الأجل—لا تحصل على رهن وحوافز كافية.
إن ظاهرة "إبعاد العملة الرديئة للعملة الجيدة" هذه تُلحق ضررًا خطيرًا بصحة عجلة نشر الألعاب. فإذا لم يتم حل مشكلة المضاربة قصيرة الأجل للمُراهنين، فسينتهي الأمر بأن يبقى في النظام البيئي كومة من ألعاب بونزي تعتمد على جذب المستخدمين عبر المكافآت المرتفعة فقط.
على الرغم من أن الورقة البيضاء لم تذكر هذه الثغرات بشكل صريح، إلا أننا من خلال بعض اتجاهات التحسين التي ذكرتها يمكننا أن نرى بوضوح أن فريق Pixels كان على علم بهذه المشكلات، وهو بصدد وضع خطط إصلاح مناسبة.
خطة الإصلاح الأولى: بناء منصة بيانات موحدة عبر الألعاب
بخصوص مشكلة جزر البيانات، تذكر ورقة البيانات أنه ينبغي "تعزيز تأثير العجلة الدوّارة من خلال تبادل بيانات عبر الألعاب". وبشكل محدد، يقوم Pixels ببناء منصة بيانات بيئية موحدة في الخلفية، لربط بيانات المستخدمين لجميع الألعاب الفرعية، وتكوين صورة كاملة لدورة حياة المستخدم.
في المستقبل، عندما يدخل مستخدم إلى أي لعبة جديدة، سيوفر له النظام توصيات ومكافآت مخصصة بناءً على سلوكه التاريخي عبر النظام البيئي. وهذا سيخفض تكلفة UA للألعاب الجديدة بنسبة 30%-50% إضافية، ويرفع سرعة تشغيل عجلة نشر الألعاب بمقدار أكثر من الضعف!
خطة الإصلاح الثانية: إنشاء نظام تقييم جودة للألعاب متعدد الأبعاد
بالنسبة لمشكلة تشابه الألعاب الفرعية، يقوم Pixels بترقية آلية "اللعبة كمدقق". في المستقبل، لن يتم الاعتماد على مؤشر RORS وحده لتقييم حصص حوافز الألعاب، بل سيتم إدخال عدة أبعاد مثل درجة ابتكار أساليب اللعب، ورضا المستخدمين، والفاعلية الاجتماعية، وغيرها.
في الوقت نفسه، ستقوم الجهة الرسمية بإنشاء "صندوق ألعاب الابتكار" لدعم مشاريع عالية الجودة التي تكون أساليب لعبها جديدة، لكن RORS قصير الأجل لديها لا يكون مرتفعًا. وهذا سيغير بشكل جذري اتجاه التحفيز للمطورين، ويشجعهم على الابتكار الحقيقي بدل الاكتفاء بإعادة تغليف المحتوى.
خطة الإصلاح الثالثة: تقديم آلية حوافز الرهن طويلة الأجل
لمواجهة مشكلة المضاربة قصيرة الأجل لدى المُراهنين، يقوم Pixels بتصميم نظام مكافآت رهن متدرج. فكلما طالت مدة الرهن، زاد وزن المكافآت التي يحصل عليها المستخدمون. وفي الوقت نفسه، يمكنهم أيضًا الحصول على أرباح إضافية من عوائد اللعبة.
بالإضافة إلى ذلك، ستقوم الجهة الرسمية بإدخال آلية "تصويت القفل"؛ فلا يمكن للمشاركة في تصويت توزيع حوافز اللعبة إلا للمُراهنين الذين يقفلون الرموز لأكثر من 6 أشهر. وهذا سيفلتر بفعالية المضاربين قصيري الأجل، بحيث يمتلك الحامِلون الذين يهتمون بتطوير النظام البيئي على المدى الطويل حق الكلام.
إن عجلة Pixels الدوّارة لنشر الألعاب ليست حلاً مثاليًا ونهائيًا يمكن الاعتماد عليه إلى الأبد. إنها نظام ديناميكي يكشف المشكلات باستمرار في الواقع، ثم يصلحها ويُحسّنها باستمرار. إن الورقة البيضاء ترسم فقط شكلها المثالي، أما عملية التطور الحقيقية فهي مليئة بالمحاولات والخطأ والتعديلات.
لكن هذا هو الشيء الأكثر رعبًا في Pixels. فهي لا تتشبث بكتاب أبيض مثالي مثل المشاريع الأخرى، بل تجرؤ على مواجهة مشكلاتها مباشرة، وتُكرّس نفسها لتحسين نموذجها باستمرار. من التخلي عن DAU كأولوية، إلى إطلاق نموذج عملة مزدوجة، ثم ترقية عجلة نشر الألعاب—كل تحول قامت به Pixels أصاب بدقة نقاط الألم في الصناعة.
عندما يتم إصلاح هذه الثغرات الثلاث في عجلة نشر الألعاب، ستصبح فعليًا "ثقبًا أسود" لتدفق الحركة في مجال ألعاب Web3. عندها، لن يتطلع فقط كل ألعاب Web3 إلى الاتصال بهذا النظام البيئي، بل حتى ألعاب Web2 التقليدية ستنجذب إلى قدرتها على جذب المستخدمين بتكلفة منخفضة.
عندها لن تتمثل طموحات Pixels في بناء تطبيقات لامركزية شبيهة بـ AppsFlyer فحسب، بل في أن تصبح البنية التحتية الأساسية لتدفق الحركة لحركة الألعاب بأكملها. وكل ذلك يبدأ من عجلة النشر الدوّارة غير الكاملة التي يتجاهلها كثيرون.