当所有游戏公司都在用 AI 裁人的时候,Pixels 却拿 AI 去留住玩家 今天刷新闻,看到 Thoughtworks 发了最新一期技术雷达,里面专门提到一个词叫"认知债务"——说的是现在整个科技行业太依赖 AI 了,代码是 AI 写的、设计是 AI 出的、甚至决策都是 AI 帮忙拍的,看着效率高了,实际上团队自己的判断力在退化。
然后我就想到了 Pixels。 说实话啊,Pixels 之前也踩过这个坑。2024 年的时候,他们做到了 Web3 链游日活第一、年收入 2000 万美金,数据漂亮得没话说。但后来团队自己复盘,发现代币通胀太猛,很多用户就是冲着提币来的,提完就走,整个经济模型像个漏了底的桶。#pixel 有意思的是,Pixels 现在的解法刚好跟今天新闻聊到的方向反过来。别的游戏公司用 AI 裁员降本,Pixels 搞了个叫 Stacked 的 AI 引擎,专门用来分析玩家行为,然后精准地给"真正在玩的人"发奖励。不是那种人人有份的大锅饭了,而是 AI 看你连续七天登录了、完成教程了、拉了三个朋友进来了,才会给你发激励。@Pixels 这玩意儿本质上就是把传统广告行业的 ROAS 那套逻辑搬到了链游里,Pixels 管自己的版本叫 RORS——每花一块钱奖励能赚回来多少。目前这个数字是 0.8,还没打正,但至少人家在认真算这笔账了。 $PIXEL 所以话说回来,别的公司拿 AI 省人工成本,Pixels 拿 AI 去识别谁是真玩家、谁是薅羊毛的。方向对不对暂且不论,至少思路挺清醒的。但 RORS 没过 1,解锁马上就到,这个节骨眼上我不会冲,盯着看就好了。 你们觉得,链游用 AI 来"反薅"这个思路,能跑通吗?
很多项目谈机器人,重点放在硬件能力、模型能力,或者某一台机器能做多少动作。但Fabric Foundation更值得重视的地方,在于它没有把问题停留在单机智能,而是把重点放在更难也更长期的一层,也就是当越来越多机器进入真实世界后,谁来定义它们如何被识别、如何被分配任务、如何被验证行为、如何完成支付,以及出现分歧时按照什么规则协调。官方把这件事概括为治理、经济与协作基础设施,我认为这恰恰是机器人网络最终能否规模化的分水岭。@Fabric Foundation