CARV の解釈: モジュラー データ レイヤーのゲーム ID 基本プロトコル、ブロックチェーン内の TapTap ゲーム ストア

コンテンツ編集者:尧二六

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モジュラーデータレイヤーとは何ですか?

モジュラーデータレイヤーとは、ブロックチェーンエコシステムシステムを構築するために使用される、データの保存と管理をモジュール化する方法を指します。通常、この層には、認証、データ ストレージ、コンピューティングとトレーニング、実行と検証などのさまざまなコンポーネントが含まれています。これらのコンポーネントは、必要に応じて組み合わせたり統合したりして、さまざまな種類のブロックチェーン アプリケーションやソリューションを構築できます。

これらの機能と利点を提供することにより、モジュラー データ レイヤーは、データ セキュリティとプライバシー、スケーラビリティ、相互運用性、コスト効率などの課題を含むがこれらに限定されない、市場の多くの問題を解決できます。ブロックチェーン技術の広範な応用と採用のためのインフラストラクチャとサポートを提供し、ブロックチェーン業界の発展と革新を促進します。

CARV は、AI および Web3 ゲーム用に特別に構築されたモジュラー データ レイヤーであり、チェーン ゲーム プラットフォーム セグメントの Galxe プラットフォームの Ultra バージョンであるユーザー所有のゲーム アイデンティティを確立します。

チェーンゲームセクタープロジェクト: 不変の米ドルゲームダウンロードストアプラットフォームTapTap。

CARV のソーシャル プラットフォーム

CARV プロトコルは、ゲームと人工知能の分野でのデータ交換と価値の配布を容易にするモジュラー データ レイヤーです。データの検証、認証、保存、処理、モデルのトレーニング、値の配布など、エンドツーエンドのデータ フロー プロセスをカバーします。 CARV プロトコルを使用すると、誰もが自分のデータを所有、制御、検証、収益化できるようになり、プライバシー、所有権、制御が確実に個人の手に握られるようにすることで、データの使用と共有の方法に革命を起こし、すべての人のためのデータを先駆的に構築します。価値。

CARV プロトコルは、ゲーム、AI、および ∞ 間のデータ交換と価値の分配を容易にするモジュラー データ レイヤーです。データの検証、認証、保存、処理、モデルのトレーニング、値の配布など、エンドツーエンドのデータ フロー プロセスをカバーします。

CARV のプロトコル アーキテクチャ

CARV プロトコルは、さまざまなレイヤーにわたってエンドツーエンドのデータ ライフ サイクルを管理するためのモジュール設計を採用しています。各層内のコンポーネントはシームレスに統合でき、アイデンティティ層、ストレージ層、コンピューティングおよびトレーニング層、実行層、検証層で構成されます。

ストレージレイヤー

CARV DBは、EigenLayerに基づいて開発されたプロトコルのストレージコンポーネントです。 AVS (Active Validation Service) を利用して、データを保存するだけでなく、データの検証も保証します。

分散型ストレージ (Greenfield など) と集中型ストレージ (AWS S3 など) をサポートしており、ユーザーは好みに応じてストレージ ソリューションを選択できます。

実行層

はコンセンサスに基づいて構築され、データ消費者のニーズを解釈し、処理と検証アクティビティの結果に基づいて報酬を割り当てます。

主な機能には、チェーン上での TEE 証明と検証者レポートの記録、バリデーターのコンセンサスに基づいてデータプロバイダーとインフラストラクチャにオンチェーン報酬を割り当てると同時に、データ消費者に課金することが含まれます。

この構造により、CARV エコシステム内のトランザクションとインタラクションの管理プロセスが分散化され、安全かつ効率的になることが保証されます。

アイデンティティレイヤー

従来の (Web2) およびブロックチェーン (Web3) メカニズムを通じてユーザーを認証し、CARV ID (ERC-7231) の下に集約します。

非代替トークン (NFT) と魂結合トークン (SBT) を利用して、ブロックチェーン上でユーザーの集約された ID を表現します。

プラットフォーム間でのユーザーデータの検証可能性を確保し、各ユーザーを一意に識別する統合システムを提供します。

コンピューティング層とトレーニング層

は、信頼された実行環境 (TEE) クラスターを利用してデータを処理し、AI モデルを機密でトレーニングし、結果と TEE 証明を実行層に渡します。

リモート構成証明、認証、セッション鍵交換、データ暗号化を組み合わせることで、ユーザーの実行環境が期待どおりであることが保証されます。

AI モデルのトレーニングでは、パラメーターが AI モデルを区別するための鍵となり、ほとんどのトレーニング モデルは信頼できる実行環境 (TEE) で実行する必要があります。 CARV プロトコルは、TEE 内での AI トレーニングをネイティブにサポートしており、AI 企業がプライバシーを保護した方法で高品質のデータを取得し、ユーザー データとモデル パラメーターの両方を保護できるようになります。

ZK (ゼロ知識) 証明は、CARV プロトコルのデータを検証および検証するためのメカニズムです。証明の検証は、最悪の場合でも数学的ステートメントの対数となる計算操作であり、証明プロセスでは証明者と検証者の間で対話を必要とせず、証明を検証者に渡すだけで済みます (非対話型)。

検証レイヤー

このレイヤーは、TEE プルーフを検証して、TEE 内で安全かつ正確に動作していることを確認する責任を負うコミュニティのバリデーターで構成されます。

コンピューティング層がデータ処理を完了すると、TEE 証明書がデータ処理結果とともに公開され、チェーン上でアクセスできるようになります。結果は主に、データが価値を生成するかどうか、およびその価値が実行層を通じてオンチェーンに配布されるべきかどうかを示します。

CARVのハイライト

CARVプロトコルはモジュール設計を採用したブロックチェーンで、当初からゲームとAIの2つの人気分野をターゲットとしており、実際の洞察に基づいて製品を構築します。

CARV AI Agent-CARA ボットは TON エコシステムに基づいており、さらに多くの製品が集中的に開発中です。

CARV はゲーム分野と AI 分野に取り組んでいますが、プロトコル設計は ID 分野のプラットフォームに近く、Web2 業界におけるベンチマークは TapTap ゲーム プラットフォーム (市場価値 8 億 5,000 万米ドル) です。

Galxe は Web3 DID を構築するシステムであり、ユーザーにマルチチェーン ID を提供するだけでなく、他のユーザーが過去の実績/資格情報を通じてユーザーについてさらに詳しく知ることもできます。サブグラフ クエリ、オンチェーン スナップショット、ガバナンス履歴、出席証明、および Web2 アプリケーションとの対話を含むデータベース。

Galxe は現在 Web3 の最も重要なインフラストラクチャーの 1 つですが、Galxe と CARV の設計の違いにもそれぞれの特徴があります。

基本的な機能とデザイン

Galxe:

• 認証と評判管理: Galxe は主に、評判スコアとユーザー行動のアイデンティティを通じて信頼性を確立するための、分散型の ID 検証と評判管理システムの提供に重点を置いています。
• 評判ベースの報酬システム: ユーザーはコミュニティ活動に参加し、コンテンツを投稿することで評判を向上させ、対応する報酬を受け取ることができます。
• 分散型レピュテーション プロトコル: 分散型アプローチを通じてレピュテーション データのセキュリティと不変性を確保

CARV:

• モジュラー設計: CARV は、さまざまなレイヤーにわたってエンドツーエンドのデータを管理するためにモジュラー設計を採用しています。ライフ サイクルには、 ID レイヤー、ストレージ レイヤー、コンピューティングおよびトレーニング レイヤー、実行レイヤー、および検証レイヤー。
• アイデンティティ層 (ERC-7231): Web2 と Web3 のメカニズムを組み合わせることで、ユーザーが認証され、ユーザーが集約した ID がブロックチェーン上で表現されます。
• データのプライバシーとセキュリティ: 信頼できる実行環境 (TEE) とゼロ知識証明 (ZK) メカニズムを利用して、データ処理中のプライバシーとセキュリティを確保します。
• クロスプラットフォーム実績システム: CARV Play を通じて、すべてのゲーム実績は検証可能な SBT (Soul Binding Token) に変換され、ブロックチェーンに保存されます。

アプリケーションシナリオ

Galxe:

• コミュニティ構築: 分散型コミュニティに ID 検証と評判管理を提供し、コミュニティ メンバー間の信頼を強化します。
• コンテンツ投稿の報酬: コンテンツを投稿してアクティビティに参加することでユーザーの評判を向上させ、報酬を受け取ります。

CARV:

• ゲームの実績と報酬システム: CARV を通じてゲーマーにシームレスなクーポンベースのゲーム体験を提供します。SBT を通じてゲームの実績と思い出をプレイおよび保存します。
• AI モデル トレーニング: AI モデル トレーニングに TEE クラスターを使用して、トレーニング プロセス中のデータのプライバシーとセキュリティを確保します。
• データトランザクションと処理: 分散化された透明性のある運用プロセスを通じて、データトランザクションの信頼性と透明性を確保します。

Galxe は、コミュニティ構築やコンテンツ貢献報酬システムに適した、分散型の本人確認と評判管理に重点を置いています。 CARV は、モジュール設計と高度な技術的手段を通じて、包括的なデータおよび ID 管理ソリューションを提供します。これは、ゲーム成績管理や AI モデル トレーニングなど、高度なデータ プライバシーとセキュリティが必要なシナリオに特に適しています。

CARVの投資家ラインナップ

CARVは、設立以来合計4回の資金調達イベントを公開しており、その資金調達額は最大1,400万米ドルで、そのうち最初の資金調達イベントの評価額は4,000万米ドルにも達しています。

最初の資金調達は、Vertex Investment が主導し、Infinity Ventures Crypto、W3GG、PAKA、UpHonest Capital、7upDAO、SnackClub、Lyrik Ventures、Aliaksandr Hudzilin、EVOS、Lintentry Foundation などの参加機関とともに、2022 年 11 月 22 日に行われました。総額400万米ドルの資金調達が完了し、評価額は4000万米ドルとなった。

2回目は2023年12月5日に発生し、HashKey Capitalが共同投資しました。詳細は明らかにされていません。

3 回目は、IOSG Ventures と Tribe Capital が主導し、OKX Ventures、Fenbushi Capital、No Limit Holdings、Arweave、ConsenSys Mesh、Draper Dragon、LiquidX、ARPA、MARBLEX などの参加機関により、2024 年 4 月 25 日に発生しました。総額1000万ドルの資金調達が完了した。

4回目は5月31日に発生し、今回はAnimoca Brandsとの戦略的協力であり、内容は非公開でした。

CARVチーム

CARVの創設者であるVictorは、米国のハーバードビジネススクールで学び、Web2分野での起業家と投資の経験を持ち、Web3分野に参入した後、多くの模索を経て、最終的に新しい起業家プロジェクトを決意しました。 、ゲーム、AI 用のモジュラー データ レイヤー。

CARVトークンノミクス

CARVはCARVエコシステムのネイティブユーティリティトークンであり、そのプラットフォーム内の交換媒体として使用されます。これにより、プレーヤーにデータの所有権が与えられ、プレーヤーがエコシステム開発のガバナンスに参加できるようになります。

• マルチチェーンのガス支払い、ゲームアセットの購入など、CARV エコシステムの小売ユーザー向けの高品質ユーティリティ
• インセンティブは、データ所有者、プロバイダー、消費者などのインセンティブ層をガイドします。
• CARVは、ステーキングを通じて1:1の比率でveCARVと交換できます

veCARVは投票エスクローCARVを表し、譲渡不可能なトークンです。これは主に CARV のプロトコル ガバナンスに使用され、ユーザーの誓​​約償還を促進するためにインセンティブ層を誘導します。P2E システムで使用して、カストディ プールの所有者に投票権を委ね、保護およびサポートするノード オペレーターに対するプールの報酬とインセンティブを得ることができます。ネットワークセキュリティー。

CARV の総供給量は 1,000,000,000 で、トークン生成イベントから始まって 4 年間利用可能になります。 TGE 後の CARV の総供給量の最初の 4 年間の分布は次のとおりです:

CARV は、Web2 + Web3 の市場設計を組み合わせたもので、Web2 ゲーム ユーザーを Web3 に真に導く優れたポータル プロジェクトの 1 つです。 。

ゲーム分野における唯一のマルチチェーン モジュラー プロトコル設計は CARV であり、ゲーム分野のモジュール化における技術的なギャップを埋めます。同時に、ノードの販売に関しては、CARV は初期の GALA と同じマーケティング手法を採用する可能性があります。

CARVは、ゲーム分野におけるWeb2 + Web3のGalexプラットフォームとみなすことができ、ユーザーの需要に応じてトークンの需要が増加し、市場の需要と供給の影響も大幅に増加します。最も楽観的なプロジェクト。

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