EFI:什么是Gamefi+Defi链游系统开发介绍 Gamefi打金游戏本质是什么?

Gamefi即“Game+Defi”,指的是引入了Defi机制的区块链游戏,其最大的特点是“边玩边赚”(Play to earn)。

以Axie Infinity为典型的Gamefi改变了制作团队的盈利模式,将制作组的利益与游戏长期的生态发展绑定在一起,而玩家也能共享游戏发展带来的红利。该游戏的制作组除了首次的NFT游戏道具发行外,不再进行游戏资源的干预,依靠交易手续费实现盈利,并发行治理代币逐步实现社区治理。

美SEC主席:SEC会牵头定义什么是证券,加密货币不需要额外的立法:金色财经报道,美国证券交易委员会主席Gary Gensler在接受记者采访时表示,加密货币不需要额外的立法,但如果国会采取立法行动,立法者不要破坏现有法律很重要。 Gary Gensler还表示,证券交易委员会牵头定义什么是证券,不一定是立法。

Gary Gensler称,只有一个机构,也即由众议院金融服务委员会和参议院银行委员会两个委员会监督的SEC,以及法院可以来定义什么是证券,而不是由各个加密交易所来选择。此外他拒绝回答 SEC 是否计划对币安提起诉讼,同时指出该机构已对其他交易所采取行动。(TheBlock)[2023/3/30 13:34:05]

游戏资源由玩家生产并自由交易,玩家通过玩游戏获取游戏资源出售,月收入可高达1600美元,相较于现实的工作已颇具吸引力。其实传统网游中的打金和自由市场早已存在,Gamefi打金的本质未变。

Blockstream CEO 抨击以太坊、Ripple和庞氏局没什么两样:Blockstream首席执行官Adam Back 5日在Twitter称,“Bitconnect,Charles Ponzi,以太坊,Onecoin,Cardano,Ripple,Bernie Madoff,Stellar和Dan Larmer。这些看上去都非常相似。”据悉,Charles Ponzi和Bernie Madoff是庞氏局的两个最著名的创造者,而Bitconnect和OneCoin是被发现是庞氏局的著名加密货币项目,Back将此类局与以太坊、Ripple和Stellar,以及Dan Larmer(BM)相类比。[2020/8/6]

游戏打金的本质是在游戏中获得游戏资源并出售给其它玩家,这种对游戏资源的需求最终来自于两种情况:玩家出于体验愿意为游戏付钱;更多的玩家进入游戏导致对游戏资源的需求增加。

直播 | 六六 - 币安 > 我为什么选择币安:金色财经 · 直播主办的《 币圈 “后浪” 仙女直播周》第3期今晚20:00准时开始,本期“后浪”仙女币安新媒体营销经理六六 将在直播间聊聊“我为什么选择币安”,感兴趣的朋友扫码移步收听![2020/6/3]

得益于区块链的开放性,在游戏虚拟经济基础上的商业模式将更加活跃与丰富

因为区块链项目的数据开放性,任何个人或组织都能够使用数字资产的数据,并能以游戏数字资产为基础做商业模式上的探索,例如游戏装备的租赁、交易等。在Gamefi模式下,这些基于游戏资产的第三方组织从灰色地带走出,成为虚拟经济中重要的参与者,并与制作团队保持着良好的关系。

AI的发展将使Play to earn转变为Create to earn

自动化的游戏脚本剥削了玩家劳动,而AI的发展将完全取代玩家在游戏中的机械劳动,甚至取代电子竞技等智力活动。而从Roblox我们看到了Play to earn的另一个方向,以虚拟创作为玩家带来新服务的Create to earn模式。

区块链游戏保证了数字资产的所有权,同时可编程的NFT权益为Create to earn带来更多经济活力。

Web3.0商业模式持续推广探索

去中心化的Gamefi模式,把游戏公司赚的钱直接分给参与者,形成分布式游戏商业经济体,为下一步Web3.0商业模式的大规模推广探索了一条路。Web 3.0的应用形态将从产品主导用户,转变为以用户为中心的开源产品形态,在利益分配上以社区为核心,通过代币经济将开发者、用户、投资者的关系绑定。

链游赛道崛起,GameFi如何实现“边玩边赚”?

今年8月,区块链游戏赛道爆发,区块链游戏领域的投资额超10亿美元,而该数额在去年全年仅为7200万。

Gamefi概念兴起,Gamefi即“Game+Defi”,指的是引入了Defi模式和工具的区块链游戏,其中往往包含NFT、Defi和治理代币的机制设计,其最大的特点是“边玩边赚”(Play-to-earn),在深受疫情影响的东南亚地区,这种游戏打金活动尤为普遍,平均每月的游戏收入可高达1000美元

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

金星链

[0:15ms0-1:292ms