Arbitrumエアドロップを例に、「メタゲーム」エアドロップがエコシステム構築に与える影響を考察する
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Arbitrumエアドロップを例に、「メタゲーム」エアドロップがエコシステム構築に与える影響を考察する
24時間以内に、Arbitrumが暗号エコシステムに数十億ドルを投入する可能性がある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Delphi Digital
編集：TechFlow
24時間以内に、Arbitrumは暗号エコシステムに数十億ドルを注入する可能性がある：
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625,000のウォレットが参加資格を有している；
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取引量＋総ロック価値（TVL）が過去最高を記録；
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その最大の競合チェーンの時価総額は110億ドル。
Arbitrumのエアドロップは分散化の実例である：
Arbitrumはガバナンストークン$ARBの導入を通じて、自己執行型DAOガバナンスへの移行を進めている。
その供給量の12.75％、つまり12.75億トークンが、ArbitrumコミュニティメンバーおよびArbitrumエコシステム内のDAOに分配される。
基礎レイヤー自体のアップグレードに伴い、トランザクションが常に標準的なイーサリアムに集約されることを保証するため、Arbitrumのガバナンスを分散化することは極めて重要である。
意思決定権を保有者に委ねることで、中央集権的な単一障害点を排除できる。
L2は以下の利便性を解き放つ：
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高速なブロック生成により、効率的な決済処理が可能となり、ユーザーにはより高いレバレッジ制限が提供される；
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低コストな計算処理により、より多様なアクティビティと広範なユーザー層が実現される。
これらの機能を活用しているのが、分散型ペルプチュアル取引所である。
L2の利点を活かした事例としてGMXがあり、これは分散型のペルプチュアルおよびスポット取引所だ。Arbitrum上で展開されて以来、GMXは累計930億ドル以上の取引高を記録し、最近ではTVLでも過去最高を更新している。
$GMXがこの熊相場環境において強さを見せていることは、稀有な成果である。
Arbitrumの最も近い競合はOptimismであり、これもまたイーサリアムにトランザクションを決済できるL2である。
現在、$OPのFDV（完全希薄化時価総額）は110億ドル。OptimismをベンチマークとしてArbitrumを評価すると、Arbitrumがほぼすべての指標でリードしていることがわかる：
ArbitrumとOptimismはどちらも、NFTによる報酬を通じてユーザーの利用を促進するQuestキャンペーンを実施している。
多くのプロジェクトが直接的なトークン報酬によってユーザーを誘導する中、Arbitrumはトークンを発行せずに流動性を誘導することに成功した。
エアドロップはしばしば操作され、Arbitrumの分配モデルでは13万5,000を超えるウォレットがシルト（複数アカウント）と識別された。
OptimismのQuestが1月17日に正式終了した際、わずか2日間でOptimismの1日あたり取引量は602,000から72.5％減少し、165,000まで落ち込んだ。
エアドロップのスナップショットは既に完了しているものの、流動性がすでに注入されているため、エアドロップ投機家はすぐに本物のユーザーに置き換わる可能性があり、それがチェーン上のエコシステム活性化を引き起こすだろう。
今日においても、エアドロップ終了後であっても、ArbitrumのTVLおよび1日あたり取引量は依然として過去最高を維持している。
Arbitrumは「プレイヤー」たちを受け入れ、インセンティブを調整することで真のネットワーク効果を生み出した。
エコシステムが急速に成長する中、Arbitrumはエアドロップ投機家をエコシステムに組み込み、彼らの流動性を再投入する機会を手にしている。
昨年夏の暗号ゲームに関する報告書にて、我々は「メタゲーム」というモデルについて考察した。
スキルレベルの向上とともに、体験は希少性を持ち、競争に意味が生まれ、コアゲーム以外でのマネタイズ余地も拡大していく。
ゲームのマネタイズ経路は、人々が特定のアクティビティに注目し、その周囲で「メタゲーム」を展開することから始まる。
同様に、プロジェクトの立ち上げ自体を、流動性の「ゲーム」として捉えることができる。
そのマネタイズの道筋は、人々が流動性そのものに注目し始め、最も意味のある流動性メタデータを用いて「メタゲーム」を展開することから始まる。
したがって、コアゲームの参加をはるかに超えた大きな機会が存在する。エアドロップとは、すべてのプロジェクトが設計可能な「メタゲーム」であり、より多くのユーザーを惹きつけ、流動性を起動する手段となる。
このようなゲームデザインの観点から見ると、Arbitrumほど優れたケーススタディはない。
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