GameFi 链游经济模型的未来之路

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（一）一个野生链游研究者的观点

今天终于有冲动开始写这个新系列的文章了，W Labs 的小伙伴们善意的劝告过：瓜哥啊，这种展望行业未来的理论分析文章，游戏玩家会去认真看的很少啊，目前大家最喜欢看到的就是哪个链游好，赚钱猛，什么时间冲，怎么冲，再不济把写这类文章的时间去多弄几个热门链游项目的“一页知白”，受众玩家总比这个多。

建议有道理，不过，瓜田作为一个任性的野生链游行业研究者，一直有点自不量力想写这个课题的。而且瓜田最近的实际情况是，除了给几个游戏做内测，已经一个多月没有玩链游了，因为是熊市，链游没有了赚（Earn）的利益驱使，完全没有了玩目前任何一款链游的冲动，不好玩，真的不好玩，宁愿回到 WEB2.0 去继续玩三国志战略版和吃鸡。

所以开篇就先点明下自己的观点：目前绝大部分链游的经济模型的发展方向不对，或者说模型可能还处在婴儿期，导致的结果就是最终都会死亡螺旋。

但是瓜田也不能老做键盘侠啊，喷这个不好那个不行，对不对？自己对链游行业的未来前景是非常看好的，将来一定会出现更好的经济模型去支撑链游继续进化。在上个系列长文《链游经济模型大揭秘》的最后，瓜田提出了链游模型如何跳出死亡螺旋的三种可能的思路：

1. 让链游好玩起来，好玩到让加密世界的玩家有动力为了这个游戏开始氪金了；
2. 把目前的模型机制由代币经济学为主导，转成资产沉淀性更强而流动性更差的 NFT 经济学为主导；
3. 把场景扩大开去，比如元宇宙场景，链游只是元宇宙场景中的一个环节，链游生命周期还受到整个元宇宙中其他兄弟场景的支持。

这一个多月，瓜田和很多优秀的小伙伴们交流了很多，受益匪浅，就把以上的三点再加上新的想法，详细的展开来和大家分享，同时也欢迎瓜友们一起讨论。

（二）为什么 Game1.0 的经济模型一定会导致死亡螺旋

Game1.0 的链游，就是以 play to earn 的经济模型为基础的链游，再明确的说，就是 Axie 的仿盘和各种修正版，单代币双代币都算上。这种链游，瓜田在上篇长文就说了，生命周期一定短于同类型的手游，死亡螺旋是一定的。

以上观点瓜田前几个月抛出来的时候，还被很多人批评：你自己看不懂不要乱说。瓜田基本不争辩：第一，到目前我还是认为自己的观点大概率是对的；第二，屁股决定脑袋，人家投了身家在里面，你在一边说人家模型不好要死亡螺旋，谁会欢迎你，所以要理解对方激动的情绪；第三，和对方解释清楚了，他又不会分我半个 U，我着啥急…

但是如果最近关注一些文章或媒体，会发现持有这种观点的作者越来越多，瓜田也问了社区里持有同样观点的瓜友，你觉的为什么会死亡螺旋？大部分说的是庞氏啊，熊市接盘侠少了等等，这些没有错。但是瓜田还是想用行为金融学（Behavior Finance）的范畴，还有建立一个简单的模型，给大家剖丝剥茧的聊聊。

2.1 行为金融学

Gamefi1.0 的链游，参与方可以归类为四个：投资机构、项目方、老玩家、新玩家。他们四家的唯一目的都要赚钱，那么食物链就如下图所示：

项目方赚钱的概率最大，从投资机构，老玩家和新玩家三方都有机会能赚到钱，因为他的信息不对称性是最弱的。项目方最大的天敌就是市场，比如碰到现在的熊市，就全体扑街。

投资机构也是有大概率赚到钱，只要项目方吃了大肉，投资机构也能吃到肉沫，毕竟都在这个行业混，你一个项目割了我，下个项目就没人愿意投你了。所以双赢是最好的，如果两方一定要 PK 的话，大概率是项目方割了投资机构，毕竟人家掌握项目话语权，动作还快；也有案例投资机构反割项目方的，说好都不卖，我就直接一把清，你能怎么样？告我吗？我还反告你诽谤。所以有的投资机构就想通了，我既要投资，也要自己做项目，Animoca Brand 就是最好的案例，通吃。

玩家处在食物链最底层，但是因为人数众多，总存在幸存者偏差，有的人能赚几百倍，比如去年的 Raca，今年的 Stepn，所以榜样效应使得币圈不愁没有前仆后继的勇士。

老玩家入场早，逮到一个好项目就埋伏，早早通过挖提卖或炒币赚出了本金，剩余的继续滚，一看市场不好就跑。风险就是入场时机还是不够早，跑的不够快，或者脑袋一热全部复投。

新玩家最惨，进来大概率就是给老玩家增加底池流动性的，维持币价稳定，然后供老玩家挖提卖。所以如果你是项目开盘后热起来的阶段才入场，那么就要更加时刻的小心。

好了，从行为金融学的角度来讲，只要这四方的唯一目标都是赚钱，那谁在亏钱？总有会人要亏吧？或者换一句话，哪一方大概率亏钱？一目了然，新玩家！三方一起赚新玩家的钱。所以为什么瓜田一直告诉瓜友，一个项目的新鲜血液看两个数据：新玩家入场的增速，以及老玩家的留存率。老玩家留存指标不好确定（链上数据网站 Footprint 有一个老玩家留存率的表格，有兴趣的可以一起研究），新玩家的入场数据就比较好拿了，主要用作数据分析用，我们下面主要会以新玩家的数据为代表来分析。