GameFi Tokenomics 101: giochi blockchain a doppio token

In un precedente articolo, abbiamo introdotto tre modelli tokenomi per i giochi blockchain a token singolo e i rispettivi pro e contro. 

In questo articolo, esamineremo i progetti a doppio token, un'innovazione che è arrivata dopo i giochi a token singolo, che è il modello più popolare oggi.   

Il modello a doppio token è emerso nella prima metà del 2020 quando Axie Infinity ha introdotto SLP (Smooth Love Potion) per ridurre la pressione di vendita su AXS, il token di gioco originale di Axie Infinity.

Da allora, quasi tutti i titoli principali hanno avuto un'economia a doppio token. 

Per capire come funzionano i giochi a doppio token e perché esiste questo modello, dovremmo guardare come Axie lanciato SLP.

Prima di introdurre SLP, Axie era un GameFi a token singolo, in cui i giocatori inserivano USD e ricevevano il token di gioco, AXS. Con l'enorme crescita degli utenti e il denaro di molti fondi PE a sostegno del mercato, Axie ha funzionato con successo con un solo token per oltre un anno. 

Tuttavia, non è stato difficile per Axie rendersi conto di quanto fossero critici i nuovi utenti per i progetti. Una volta che il nuovo denaro ha smesso di arrivare, sarebbe iniziata una spirale di morte.

Per alleviare la pressione di vendita su AXS, Axie ha introdotto SLP in 2020. Considerando che AXS è stato utilizzato per governance e staking delle ricompense, i giocatori userebbero il token di utilità in-game SLP per allevare nuovi Axies e guadagnare più SLP. Il team di sviluppo ha aumentato il rapporto $AXS- $SLP richiesto per la riproduzione e ha aumentato la quantità di $SLP necessaria per la riproduzione.

All'inizio, il nuovo modello ha funzionato come previsto. Secondo l'analisi dell'impronta, Il prezzo di AXS ruggì subito dopo SLP è stato introdotto nel gioco, mentre il prezzo del token di SLP è rimasto inferiore a $ 0.1 per diversi mesi. SLP aveva visto una tendenza al rialzo tracciata dai nuovi arrivati ​​dall'estate GameFi. 
Tuttavia, questa tendenza non durò a lungo e SLP cadde presto in una spirale di morte. Il team di Axie ha risposto modificando la struttura di governance della comunità per renderla più decentralizzata. Hanno anche rimosso SLP poiché il PVE (Player vs. Environment) del gioco ha prodotto guadagni il 9 febbraio per ridurre la menta e l'offerta di SLP. Con queste modifiche, il prezzo di SLP è aumentato.

Il modello dual-token si è consolidato in cui un token viene utilizzato principalmente per la governance (possedere di più consente al titolare di avere più potere di voto nei voti della comunità sul progetto) e un altro viene utilizzato per le funzioni di gioco, ad esempio il token di utilità . Nella maggior parte dei giochi odierni, i giocatori guadagnano la maggior parte del rendimento in utility coin solitamente di minor valore e un po' in governance coin come premio, ad esempio, se possiedono NFT di valore. 

Oltre ad Axie, molti altri popolari progetti GameFi, come Binario X ed Starshark, usa anche il modello a doppio token. 

Due diverse categorie di dual token GameFi

La maggior parte dei progetti GameFi a doppio token appena rilasciati adotta il modello "token di gioco di input e token di gioco di output". 

Ad esempio, i giocatori di BinaryX utilizzano i token di governance per avviare il gioco e producono token di utilità come rendimenti, mentre i giocatori di Starsharks iniziano e producono token di utilità nel gioco.

Sappiamo dall'articolo precedente che il costo e i rendimenti sono altamente correlati al prezzo del token di questo modello. È molto più facile regolare i modelli tokenomici senza un adeguamento centralizzato con i token doppi rispetto al modello basato sul valore in USD. Il modello basato su USD richiede che un oracolo specifichi il numero di token corrispondenti, il che complica il modello a doppio token.

In questo articolo, forniamo un approccio analitico per dividere le diverse categorie di dual token GameFi: dopo la vendita di Genesis NFT, quale approccio utilizza il proprietario del progetto per aumentare il numero di NFT sul mercato per soddisfare la domanda di NFT da parte di nuovi giocatori ?

All'inizio, la maggior parte dei progetti GameFi venderà Genesis NFT sulla piattaforma ufficiale o su piattaforme partner come  Binance NFT o Opensea per accumulare giocatori iniziali. Hanno quindi diversi meccanismi per coniare ulteriori NFT mentre alimentano il consumo di token. Questi includono:

• Modello di allevamento: In questo modello, le NFT di seconda generazione e le successive NFT provengono dall'allevamento di Genesis NFT, senza più scatole cieche vendute. Questo meccanismo richiede di bruciare/spendere token per coniare i nuovi NFT, il che consente al gioco di influenzare la pressione di vendita sui token a seconda del prezzo di conio. 
• Modello scatola cieca: Rispetto al modello di allevamento, la scatola cieca è semplice. Il team imposta il numero di NFT nel gioco e quando il mercato è buono o il consumo aumenta, i giocatori vendono di più. Questo aumenta il prezzo dei gettoni perché hanno bisogno di loro per acquistare gli NFT.

Tuttavia, tutti i progetti ambiziosi e a lungo termine dichiareranno che la maggior parte dei soldi delle vendite alla cieca, sia in USDT che in gettoni di utilità, vanno direttamente alla tesoreria della comunità o bruciati. Starsharks è così popolare perché ha annunciato di bruciare il 90% dei token di utilità dalle vendite di scatole cieche.

Riepilogo della tokenomica GameFi a doppio token

Tokenomics sono una parte cruciale di un progetto GameFi, insieme a parametri come il numero di nuovi giocatori, il numero di giocatori attivi e il contrasto tra output e consumo. 

Man mano che GameFi si evolve, ogni ciclo vede nuovi modelli economici e innovazioni, ognuno con i suoi pro e contro. Gli investitori seri possono anche imparare a individuare le tendenze all'interno di modelli tokenomici specifici per cronometrare i minimi, prevedere l'inflazione FOMO, generare rendimenti durante la stabilizzazione del minimo e altre strategie.

Un articolo originariamente da Watermelon Game Guild, a cura di Analisi dell'impronta comunità.

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