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不到半年 StarSharks 如何成为 BSC 游戏第一?

2024-09-10 22:50 行情新闻

April 2022, Simon

Data Source: Footprint Analytics StarSharks Dashboard

BNB Chain 统计,截止到 4 月 7 日,StarSharks 再一次获得在 NFT / GameFi / Metaverse 类周排行第一名。不论在周的交易数还是用户数方面 StarSharks 均远超之前大火 MoboxBomb Crypto

这款看起来与 Axie Infinity 类似的游戏,到底凭什么成为如今炙手可热的游戏之一?

StarSharks 是什么?

StarSharks 是一款基于 BSC 的使用鲨鱼 NFT 的元宇宙游戏,玩家通过使用不同种类和等级的鲨鱼完成各种游戏挑战。

StarSharks 于 2021 年 12 月上线,团队具有传统大型游戏开发的背景。它不仅仅将自己视为 GameFi,而是定位为 ContentFi,强调以内容为核心,以 NFT 的潜在应用场景为目标,为用户创造新的价值。

                                                     StarSharks

StarSharks 的亮点

开启 StarSharks 的深海之旅前需要玩家拥有 3 个 NFT 鲨鱼,通过销毁 2 个鲨鱼来合成 1 个更高等级的鲨鱼。玩家在每日任务中通过 PVP 或 PVE 模式战胜对方全部的鲨鱼获得 SEA token 的奖励,在每个赛季 PVP 排名前 500 的玩家还能获得额外的 SSS token 奖励。

StarSharks 与其他 GameFi 相比,有更多的亮点吸引玩家:

  • 租赁系统

玩家可以选择购买花费 500 SEA(约 200 美元)购买鲨鱼盲盒 ,或在 Marketplace 买入二手鲨鱼,地板价约 0.341 BNB(约 150 美元)。即便选择属性较差的鲨鱼进入游戏也要先支出至少 450 美元。

StarSharks 为了降低玩家进入的门槛,内置了租赁市场,让玩家可以更容易的访问平台。同时作为出租鲨鱼的玩家也多了一项被动收入,作为平台减少了 NFT 的铸造。

目前出租的鲨鱼地板价大约 4 - 5 SEA,租入 3 个鲨鱼约 12 - 15 个 SEA。三只一星鲨鱼一天大约可以赚取 37 个 SEA。选择租赁鲨鱼的玩家需要自行评估租赁价格与收益的平衡。

  • 邀请玩家可分红

平台通过设立邀请机制,鼓励公会和玩家吸引更多人加入。平台将预留 SSS token 奖励贡献排名 500 名的推荐人。

但在 StarSharks 3 月 31 日完成的完成投票中,为了奖励忠诚的 SSS token 质押者,将可以创建邀请链接的玩家范围缩小到只有符合条件的 StarSharks Affiliates。

Token 经济及数据表现

StarSharks 采用双 token 模式,SSS 是平台的治理 token,SEA 是平台的游戏内 token。

  • SSS

SSS 作为平台的治理代币,总供应量为 1 亿。其中 61% 用于 Collect to Earn 在 10 年内全部流通,团队预留 15%,公司储备 5%,市场基金 3%,天使轮 5%,私募 9%,流动性池 1%。

平台通过“释放 - 质押 - 收回”的系统稳定 SSS的价值。

在释放上,SSS 通过每年衰减系数逐年递减。

质押 SSS 不但可以拥有社区治理的投票权,还可以分享平台的利润,平台通过这种方式减轻 SSS 的抛售压力。

用户通过选择 SSS 的不同锁定时间获得不同数量的 VeSSS,最高锁定期 4 年的用户可按 1:1 获得 VeSSS。

VeSSS 拥有者可以根据持有数量按周获得平台分红。收益主要来自于在 NFT 交易时收取的 4.25% 手续费中的 70%,以及合成 NFT 时支付的 SSS 的 30%。

根据模型计算,为维持平台稳健运行将把回收率(当年消耗的 / 当年释放的 SSS)控制在 20%。

  • SEA

SEA 是游戏内的 token,无限发行量,平台通过平衡生产和消耗保持 token 价值的稳定。除初始流通在 DEX 平台的 SEA 以外只能通过游戏获得。

用户购买鲨鱼盲盒只能使用 SEA,这为 SEA 提供了使用场景,游戏中赚取的奖励也同为 SEA。这种设置能尽可能拉长游戏的生命周期,购买 NFT 的玩家回本周期也更容易计算,以 SEA 为锚定大约 40 - 60 天可赚回初始投入的 1500 SEA。

玩家铸造鲨鱼支付的 500 SEA 除了一小部分作为手续费,90% 的 SEA 将被燃烧,剩余的将奖励给推荐人。在升级鲨鱼时花费的 SEA 也将被燃烧,这些措施都保证了 SEA 的消耗防止通货膨胀。

值得关注的是,玩家卖出 NFT 收获的是 BNB 而不是 SEA 也相对分流了对 SEA 的抛压。

  • 数据情况

Footprint Analytics 的数据来看,SSS 和 SEA 保持了相对平稳的价格。治理 token SSS 价格较高在 10 美元上下波动,游戏内的 token SEA 价格已跌至 1 美元以下,承担了更多的抛售压力。

                                     Footprint Analytics - StarSharks Token Price Trend

进一步看 token 的趋势,StarSharks 近期用户增长不断,但 SEA 并没有凭借销毁模型扭转下降趋势,只是得以延缓。

                                     Footprint Analytics - Total Gamers Overtime

这是因为,大量新用户涌入使游戏中产出的 SEA 不断增加,由于玩家通过租赁也可以同样获得奖励,这使通过购买盲盒销毁 SEA 的数量受到影响。

通过 Footprint Analytics 的数据看到,前期由于没有足够的 NFT 用户需要通过更多买入盲盒入场,每日 SEA 的净发行量多为负数。随着项目的发展虽然用户在增加,但可以出租的 NFT 增多,后期 SEA 净发行量逐渐增多。 

到 3 月后累计发行整体转正并快速攀升,SEA 的销毁速度完全跟不上铸造的速度,最终导致 SEA 的通膨币价也随之下跌。



 

                                     Footprint Analytics - SEA Daily & Total Issue ( Before April 6th) 

目前的 GameFi 项目本质都是依靠新玩家进场带动老玩家的收益,如果获得收益的 token 价格不断下跌更无法吸引新玩家加入,项目可能 会进入死亡螺旋。新玩家和币价都是推动游戏拉长生命周期的关键指标。

随着 4 月 1 日奖学金计划的结束, 新用户和活跃用户开始有下降趋势,币价也有下跌迹象,项目方看到后迅速做出反应对游戏进行了一系列更新。

先是在 4 月 6 日和 7 日对游戏机制进行升级,包括了取消日常任务和老虎机、增加升级鲨鱼代币消耗数量、增加 claim SEA 的条件、扩大鲨鱼等级的产出差异、添加质押鲨鱼可获得 SEA 的功能等。这一系列措施都显示团队有意识的在调整 SEA 的产出和流通,加大 SEA 的燃烧量。从 Footprint Analytics 的数据看到,SEA 的每日活跃和新的持有者在 6 号之后迅速下降。

                                     Footprint Analytics - SEA Daily Active & New Holder

除此之外,在 7 日团队燃烧了 9143 万的 SEA,这是团队目前为止所有的收入。这些举动都显示了 StarSharks 为拉升 SEA 币价所做的努力,虽然减轻了 SEA 的抛压,但截至到 4 月 8 日价格并没有明显回升。

                                     Footprint Analytics - SEA Daily Mint & Burn



 

                                     Footprint Analytics - SEA Price Trend

虽然 SEA 的价格没有上升,但在 3 月 31 日团队完成关于 StarSharks Affiliate 项目的投票,SSS 的价格在 1 日后得到迅速的攀升。这个提案规定了拥有 10,000 以上的 VeSSS 才能创建邀请链接,稳固了 SSS 的使用场景。

                                     Footprint Analytics - SSS Price Trend

StarSharks 的未来值得期待吗?

StarSharks 在上线 5 个月内,用户数获得了突飞猛进的增长,但与此同时也带来了一些问题,如 token 产销不平衡带来的价格下跌。

虽然项目方吸取了前人的经验,对于 token 经济的调整非常迅速,但仍未能有效控制其下跌。币价和新用户将互相影响,如控制不住价格后期新用户减少,可能会陷入死亡螺旋。

但团队在游戏设计上的用心和迅速的迭代升级,甚至大方的燃烧掉自己所有的收益都显示了 StarSharks 想要做一个长期发展的游戏。玩家不如再多静待它接下来的措施看它能否超越前人实现币价的逆袭。

本文来自 Footprint Analytics 社区贡献

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