作者：吳說區塊鏈
2025年加密用戶最關心什麼？我們用AI大數據模型做了一次用戶調查，詢問不同模型同一個問題：「2025年關於加密貨幣最常被問到的三個問題是什麼？」
為了盡可能降低不同模型因網路搜索而給出同質化答案的可能性，同時考慮到大模型通常無法也不被允許對其訓練資料進行可驗證的統計分析與披露，我們在問題中補充了一句話：「請勿進行即時搜索或引用具體文章；僅根據您對長期討論模式的了解來回答。」
ChatGPT
1. 這輪牛市能走多遠？比特幣是否已接近頂峰？
2. 本輪市場是否還有真正的Alpha，普通用戶還能如何賺錢？
3. 當前熱門的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. 比特幣減半後，市場處於牛市還是熊市階段？
2. 2025年最值得投資的加密資產或賽道是什麼？
3. 以太坊現貨ETF表現如何，機構資金流入情況怎樣？
Perplexity AI
1. 2025年比特幣價格可能如何演變？
2. 如何識別和避免與加密貨幣相關的詐騙？
3. ETF和監管發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. 某個加密項目是騙局，還是值得信賴？
3. 新用戶應如何開始投資加密貨幣並管理風險？
Gemini 3
1. 哪些加密項目具有現實世界應用價值（RWA）？
2. 當前及未來的監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. 市場目前處於牛市還是熊市階段？
2. 2025年哪些加密賽道或資產最具潛力？
3. 監管政策的變化將如何影響資產安全與投資決策？
豆包
1. 新的加密貨幣牛市來了嗎？
2. 各國監管政策的變化將如何影響普通投資者？
3. 比特幣減半對散戶投資者的投資策略意味著什麼？
千問
1. 減半後比特幣價格將如何演變？
2. 以太坊等主流公鏈在實際應用上是否取得實質性突破？
3. 各國監管政策將如何影響加密貨幣的合法使用？
心一言
1. 全球加密貨幣監管政策將如何變化？
2. 比特幣等主流加密資產是否具有長期投資價值？
3. 加密貨幣能否真正應用於現實世界？
Kimi
1. 散戶能否透過高頻交易在加密市場持續獲利？
2. 最安全的私鑰與錢包資產儲存方式是什麼？
3. 如何設定鏈上交易的滑點以避免MEV損失？
總結
這些模型呈現出略有不同的「前三大問題」，可能與其各自的定位與語境有關。ChatGPT更像交易者視角，將討論組織成結構化的焦慮鏈條：「週期能走多遠—Alpha還在不在—是否有結構性收割？」Grok更接近社交媒體熱點，聚焦於減半、牛熊市、ETF資金等市場敘事。Perplexity的風格更像基於搜索的總結，關注價格走勢、詐騙防範、ETF/監管進展。Claude更為謹慎，強調買賣時機、項目可信度、新手風險控制。Gemini更偏向產業與技術，關注RWA與監管對資產安全的影響，以及L2/Solana/AI的「終局選擇」。中文模型整體更聚焦於週期、減半、監管這三個「最硬核的確定性變數」，而Kimi是個相對例外，將問題下沉到鏈上執行細節（錢包安全、滑點/MEV、HFT），更像高頻鏈上用戶的真實摩擦。
另一個不那麼重要但值得注意的可能性是，模型能力差異也會影響輸出的「銳度」。能力更強的模型傾向於就同一主題提出更具體、更系統的問題；反之，能力較弱的模型更容易落入「價格/監管/詐騙」等常識性表述，導致答案看起來相似但資訊增量較少。這個因素可能不是主要原因，但在宏觀層面的開放性問題中，確實會放大同質化感知。
總之，這些問題高度集中在三個主軸：週期位置、獲利路徑、風險邊界。加密市場具有高波動性與強敘事驅動的特點，因此「當前處於牛熊市的哪個階段」幾乎決定了所有後續用戶行為（持倉、賣出、調倉、加槓桿或離場）。隨著市場進入更成熟、更擁擠的階段，用戶迅速從「有沒有機會」轉向「機會在哪裡，我還能否抓住？」Alpha、賽道選擇、機構資金（ETF）自然成為高頻話題。同時，詐騙、項目可信度、資產安全、監管合規則反映出加密用戶始終處於「高收益/高不確定性」的環境中：追逐收益的同時擔憂損失，最終形成典型的行為結構——先判斷趨勢，再尋找機會，最後控制風險。
