2025年零售用戶和人工智能模型主導了哪些加密貨幣問題

吳區塊在2025年進行的AI輔助調查揭示了不同平台和地區用戶在最緊迫的加密貨幣問題上的明確模式。

如何設計用戶關注的人工智能調查

在2025年12月23日，研究人員向幾個大型AI模型提出了一個單一的元問題：在2025年，用戶關於加密貨幣最常問的三個問題是什麼？

這種方法旨在揭示長期的討論模式，而不是短暫的頭條新聞。

然而，爲了避免同質化、搜索驅動的答案，團隊增加了一個嚴格的約束：“請不要進行實時搜索或引用具體文章。僅根據對長期討論模式的理解來回答。”這一指令迫使像ChatGPT和Gemini 3這樣的模型依賴於內部表徵，而不是實時數據。

ChatGPT：循環焦慮與阿爾法追逐

ChatGPT 從交易者的視角框定了其主要關注點，突出了三大相關焦慮。首先，用戶詢問：“這個牛市還能持續多久？比特幣是否已經接近其峯值？”這個問題反映了時機在加密市場週期中的核心作用。

此外，第二個主要問題集中在收益上：“在這個週期中，真正的阿爾法是否仍然存在，普通用戶如何還能賺錢？”第三個主題圍繞結構設計風險出現：“當前流行的項目或行業是否具有長期生存能力，還是存在結構性的提取形式？”這些問題表明用戶從簡單的好奇心轉向對可持續性更復雜的問題。

Grok 和 Perplexity：敘述、價格和騙局

X Grok 更加貼近社交媒體敘事。它的第一個關鍵問題是：“在比特幣減半後，市場處於牛市階段還是熊市階段？”第二個問題集中在行業選擇：“在2025年，哪些加密資產或行業最值得投資？”

然而，Grok的第三個問題針對的是機構和新產品：“現貨以太坊ETF的表現如何，機構資本流入的狀況是什麼？”這種強調反映了ETF流動和減半事件如何塑造了2025年的很多評論。

Perplexity AI 產生了類似搜索摘要的答案。它強調了：“比特幣價格在2025年可能如何演變？”以及“如何識別和避免與加密貨幣相關的詐騙？”第三個關注點是：“ETF和監管發展將如何影響加密市場？”這種比特幣價格前景、詐騙風險和監管的混合與信息尋求用戶行爲直接對應。

Claude 和 Gemini：時機、可信度與技術路徑

Claude，另一個高級模型，以更加謹慎的語氣回答。其用戶問道：“現在是買入或賣出比特幣或以太坊的合適時機嗎？”以及“某個特定的加密項目是騙局嗎，它值得信任嗎？”也就是說，Claude的第三個核心問題更具教育性：“新用戶應該如何在管理風險的同時開始投資加密貨幣？”

Gemini 3 強調了行業結構和技術路徑。它的第一個重大問題是：“哪些加密項目具有現實世界的應用價值 (RWA)？”第二個問題涉及政策：“當前和未來的監管政策將如何影響個人資產安全？”

此外，Gemini 強調了一場戰略終局辯論：“在以太坊 L2、Solana 和 AI + 加密中，哪條技術路徑最有可能成爲最終贏家？”在另一組回答中，Gemini 回到週期定位、2025 年的行業潛力，以及監管變化如何影響資產安全和投資決策。

爲什麼不同模型呈現出不同的用戶優先級

不同模型之間主要關注點的差異反映了定位和上下文的焦點。ChatGPT像交易者的框架一樣組織其答案，從週期限制到Alpha，再到熱門領域的可能提取。相比之下，Grok則追蹤社交媒體熱點，集中在減半敘事、牛市與熊市的辯論以及ETF資本流動上。

相較之下，Perplexity 反映了搜索引擎的行爲。它強調價格軌跡、避免詐騙以及ETF和監管的發展。Claude 顯得更爲保守，專注於交易時機、項目可信度和風險控制，適合那些希望了解如何以更少的陷阱投資加密貨幣的新手。

與此同時，Gemini更深入地關注行業鏈條。它強調現實世界資產、對個人安全的監管影響，以及在以太坊L2、Solana和AI驅動的加密基礎設施之間的長期終局選擇。總體而言，中文模型往往更集中於週期、減半事件和監管，這三者是加密領域中最具決定性的變量。

模型能力和答案的清晰度

另一個次要但重要的因素是模型能力。更強大的系統通常更擅長將一個廣泛的話題轉化爲具體的、結構化的響應。它們將用戶的關切分解爲清晰定義的子問題，並提供不同的角度，而不是通用模板。

然而，能力較弱的模型往往回歸到一些共同主題，如價格、監管和詐騙。這些反復出現的主題與人們對加密貨幣的廣泛搜索問題非常接近，但它們往往彼此模糊。因此，它們的答案看起來更相似，且在不同查詢中提供的增量見解較少。

這種能力差距可能不是變化的核心驅動因素，但在廣泛的開放式提示中，它確實增強了同質化的感知。換句話說，模型在結構化答案的尖銳程度上的差異使得某些輸出看起來比其他輸出更細致，即使它們涉及相同的標題主題。

2025年用戶關注的三個核心主題

從整體來看，調查結果集中在三個主要主題上：週期定位、利潤路徑和風險邊界。加密市場的一個顯著特徵是高波動性與敘事驅動動態的結合。這種結合意味着正確判斷市場處於牛市還是熊市幾乎決定了每一個後續決策。

此外，隨着市場的成熟和競爭的加劇，用戶很快從“是否存在機會？”轉向“機會在哪裏？我還能抓住嗎？”阿爾法、行業選擇以及通過ETF流入的機構資本自然成爲高頻用戶查詢中出現的最佳加密行業類型關注點。

與此同時，對詐騙、項目可信度、資產安全和合規性的擔憂暴露了在高回報、高不確定性環境中運營的長期現實。這是許多加密貨幣問題圍繞風險匯聚的地方：用戶追逐收益，同時又害怕潛在威脅，導致典型的行爲模式。

這個模式可以總結爲：首先，判斷趨勢；其次，識別機會；最後，控制風險。從ChatGPT到Gemini的模型，以及從英語到中文的語言，2025年大多數用戶討論都遵循了這個順序，即使這些討論被表述爲非常不同的加密貨幣辯論問題或隨意的對話提示。

總之，人工智能調查顯示，在多樣的措辭和平台偏見之下，2025年用戶的關注點集中在我們所處的週期、如何尋找可持續利潤以及如何定義可接受風險的邊界。