Star Sharks 能超越 Axie Infinity 嗎

在 《Axie Infinity》 突然爆紅之後(當時銀狐還寫了這篇文章),銀狐就一直在看什麼時候會有戲模仿它的遊戲出現。因為在遊戲圈裡,這種看到那款遊戲走紅,就會有遊戲廠商立刻推出玩法幾乎一樣的遊戲是很常見的事。果然,才幾個月過去,就看到了這樣的一款遊戲。

Star Sharks

這款名叫 《Star Sharks》 的遊戲,是銀狐在看幣安 (Binance) 的新聞時看到的。幣安是目前加密貨幣市場上滿主流的一個交易所,它們也很積極的在這個領域內投資。所以當銀狐看到這則新聞的時候,就立刻上網看了一下這款 《Star Sharks》 的宣傳影片。看完之後忍不住要說,這 . . . . 根本就是換了鯊魚皮的 《Axie Infinity》 嘛。

幣安 (Binance) 部落格投資 《Star Sharks》 的新聞(新聞連結

Star Sharks 簡介

《Star Sharks》 是一款建立在幣安智能鏈 (BSC) 上以海洋世界爲背景的 3D NFT 遊戲,用戶可以通過持有、繁殖、交易其鯊魚寵物 NFT 來獲取收益。該遊戲將發行治理代幣,治理代幣的持有者將可獲得遊戲收入的 80% 作爲回報。該遊戲計劃在今年 11 月底推出。

Star Sharks 的官網:https://starsharks.com

開發商

在 《Star Sharks》 的各種官方管道上找不太到這款遊戲開發商的詳細資料,不過在幣安的新聞當中有提到,這款遊戲的主要開發成員是來自一個名叫 Timi Studio Group 的工作室。而這個 Timi Studio Group ,就是中國騰訊集團旗下的天美工作室。

在新聞稿中看不出來這些成員目前與天美工作室的關係。不過銀狐推測它們的背後應該還是有騰訊集團的金援,切割出來成立獨立的團隊可能是為了更好獲取其他的投資者(例如幣安)所做的動作。

遊戲玩法

這款 《Star Sharks》 的玩法,基本上和 《Axie Infinity》 可以說是完全一樣。玩家將三隻鯊魚組成隊伍,來進行遊戲中的 PVE 與 PVP 戰鬥。戰鬥的時候,依據玩家隊伍中鯊魚的能力有著各種不同的技能卡牌,使用這些卡牌指揮鯊魚來打倒對手,就可以獲得勝利。

同樣的,在 《Star Sharks》 中也有培育鯊魚的部份。每隻鯊魚身上有六個部位,每個部位有許多不同的外觀,透過這些外觀來組合出不同的鯊魚。鯊魚有六個物種(這個部份比 《Axie Infinity》 要少),會影響到鯊魚可以擁有的技能。玩家可以透過培育的方式,來養出自己想擁有的能力的鯊魚。

和 《Axie Infinity》 一樣,這款 《Star Sharks》 也是主打 『Play to Earn』 。遊戲中也有著兩種貨幣,分別是 SEA (類似 《Axie Infinity》 中的 SLP)以及 SSS(類似 《Axie Infinity》 中的 AXS)。其中的 SSS 是治理代幣,號稱玩家取得 SSS 後未來可以決定遊戲的走向。

有什麼不同

遊戲內容介紹到這裡,感覺 《Star Sharks》 好像和 《Axie Infinity》 並沒有太大的差別。不過在 《Star Sharks》 這款遊戲的商場中,卻增加了『出租』這樣的設計。玩家可以將自己持有的鯊魚掛到商場中出租給其他的玩家,這一點和 《Axie Infinity》 就有些不同了。

有接觸過 《Axie Infinity》 的人應該知道,在遊戲爆紅之後 《Axie Infinity》 的進入門檻變得相當高。就算是在銀狐撰寫本文的時候 Axie 在商場中的售價已經比爆紅期要便宜了許多,但要買三隻Axie還是需要花上價值數百美元的以太幣 (ETH) 。而這樣的售價,對於想要進入這款遊戲嘗試的玩家來說是一筆不小的負擔。

也因為 Axie 的售價降不下來,所以在 《Axie Infinity》 爆紅的同時也出現了像是 『Axie Infinity Scholarship』 這種名稱上聽起來像是獎學金,但實際上就是出租帳號給人打工的架構。而這款 《Star Sharks》 直接把出租做到遊戲內的商場,似乎是想要解決這個問題。

Metaverse 計劃

隨著 NFT 遊戲的盛行,常有人在鼓吹 『NFT遊戲的資產可以帶到其他遊戲』 這件事。就目前來說,這個說法還是狗屁,並沒有那一款 NFT 遊戲中的資產真的可以轉移到其他的遊戲。不過 《Star Sharks》 目前畫出的大餅是它們會推出五款遊戲,讓它們旗下的 NFT 資產在這些遊戲內可以互通。

就目前看到的這款長得像 《Axie Infinity》 的遊戲來說,是它們計劃中的第一步,接下來還會有另外的四個遊戲會接連的在兩年內陸續推出。這個到底是個看得到吃不到的大餅,還是其實並沒有它們所說的那麼誇張,就只能等待後續有更多的資料才能夠分析了。

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