作者 | 吳說區(qū)塊鏈

2025 年加密用戶最關心什么？我們通過 AI 大模型完成了一次用戶調研，調研方式是向不同大模型問同一個問題：“2025 這一年用戶問得最多的三個關于加密貨幣的問題是什么？”

為了盡量避免各模型因為聯網檢索而產生同質化答案，同時也考慮到大模型通常無法、也不被允許對其訓練數據進行可驗證的統計與披露，我們在提問中加入了一句補充：“請不要進行實時搜索，也不要引用具體文章，僅基于你對長期討論模式的理解回答。”

ChatGPT

1. 這一輪牛市還能走多遠？比特幣是否已經接近頂部？

2. 這一輪市場里是否還存在真正的 Alpha，普通用戶還能靠什么賺錢？

3. 當前熱門項目或賽道是否具備長期生存能力，是否存在結構性收割？

X Grok

1. 比特幣減半后市場處于牛市還是熊市階段？

2. 2025 年最值得投資的加密資產或賽道是什么？

3. 以太坊現貨 ETF 的表現及機構資金流入情況如何？

Perplexity AI

1. 2025 年比特幣價格可能如何演變？

2. 如何識別并避免加密貨幣相關的詐騙？

3. ETF 與監(jiān)管進展將如何影響加密市場？

Claude

1. 現在是買入還是賣出比特幣或以太坊的合適時機？

2. 某個加密項目是否是騙局，是否值得信任？

3. 新用戶應如何開始投資加密貨幣并控制風險？

Gemini 3

1. 哪些加密項目具備真實的現實世界應用價值（RWA）？

2. 當前及未來的監(jiān)管政策將如何影響個人資產安全？

3. 以太坊 L2、Solana 與 AI＋Crypto，哪條技術路線可能成為最終贏家？

DeepSeek

1. 當前市場處于牛市還是熊市階段？

2. 哪些加密板塊或資產在 2025 年最具潛力？

3. 監(jiān)管政策變化將如何影響資產安全與投資決策？

豆包

1. 新一輪加密貨幣牛市是否已經到來？

2. 各國監(jiān)管政策變化將如何影響普通投資者？

3. 比特幣減半行情對散戶投資策略意味著什么？

千問

1. 比特幣減半后價格走勢會如何演變？

2. 以太坊及主流公鏈在實際應用層面是否取得實質性突破？

3. 各國監(jiān)管政策將如何影響加密貨幣的合法使用？

文心一言

1. 全球加密貨幣監(jiān)管政策將如何變化？

2. 比特幣及主流加密資產是否具備長期投資價值？

3. 加密貨幣在現實世界中的應用場景能否真正落地？

Kimi

1. 散戶是否能夠通過高頻交易在加密市場中穩(wěn)定盈利？

2. 私鑰與錢包資產應如何存儲才是最安全的方案？

3. 在鏈上交易中，如何設置滑點以避免 MEV 損耗？

總結

這些模型給出的“前三問題”之所以不完全一樣，可能和它們各自的定位與語境有關。ChatGPT 更像站在交易者視角，把討論組織成“周期還能走多遠?—?Alpha 還在不在?—?是否結構性收割”這種偏結構化的焦慮鏈條；Grok 更貼近社交平臺熱點，圍繞減半、牛熊與 ETF 資金這些市場敘事中心展開；Perplexity 的風格更像檢索型摘要，集中在價格走勢、防詐騙與 ETF/監(jiān)管進展；Claude 更謹慎，強調買賣時機、項目可信度和新手風控；Gemini 則更偏產業(yè)與技術路線，關注 RWA、監(jiān)管對資產安全的影響，以及 L2/Solana/AI 的“終局選擇”。中文區(qū)模型整體更集中在周期、減半與監(jiān)管這三類“最硬核的確定性變量”，而 Kimi 相對例外，把問題下沉到鏈上執(zhí)行細節(jié)（錢包安全、滑點/MEV、HFT），更像來自高頻鏈上用戶的真實摩擦。

另外一個更次要、但值得留意的可能性是：模型能力差異也會影響輸出的“銳度”。水平更強的模型往往更能把同一個話題問得更具體、更成體系；相反，能力較弱的模型更容易落回“價格/監(jiān)管/騙局”這類最大公約數式表達，導致答案看起來更像、信息增量更小。這個因素未必是主因，但在宏觀開放題里，它確實可能放大同質化的觀感。

綜合來看，這些問題高度集中在三個母主題上：周期位置、賺錢路徑、風險邊界。加密市場的顯著特征是高波動與強敘事驅動，因此“現在處于牛熊哪一段”幾乎決定了用戶的所有后續(xù)行動（拿住、賣出、換倉、加杠桿或離場）。而當市場進入更成熟、更擁擠的階段，用戶會迅速從“有沒有機會”轉向“機會在哪里、我還能不能吃到”，于是 Alpha、賽道選擇與機構資金（ETF）自然成為高頻議題。與此同時，詐騙、項目可信度、資產安全與監(jiān)管合規(guī)，反映的是加密用戶長期處在“高收益/高不確定”的環(huán)境中：一邊追逐收益，一邊擔心踩雷，最終形成一種典型的行為結構?—?— 先判斷趨勢，再尋找機會，最后控制風險。