2025年零售用户和人工智能模型主导了哪些加密货币问题

吴区块在2025年进行的AI辅助调查揭示了不同平台和地区用户在最紧迫的加密货币问题上的明确模式。

如何设计用户关注的人工智能调查

在2025年12月23日，研究人员向几个大型AI模型提出了一个单一的元问题：在2025年，用户关于加密货币最常问的三个问题是什么？

这种方法旨在揭示长期的讨论模式，而不是短暂的头条新闻。

然而，为了避免同质化、搜索驱动的答案，团队增加了一个严格的约束：“请不要进行实时搜索或引用具体文章。仅根据对长期讨论模式的理解来回答。”这一指令迫使像ChatGPT和Gemini 3这样的模型依赖于内部表征，而不是实时数据。

ChatGPT：循环焦虑与阿尔法追逐

ChatGPT 从交易者的视角框定了其主要关注点，突出了三大相关焦虑。首先，用户询问：“这个牛市还能持续多久？比特币是否已经接近其峰值？”这个问题反映了时机在加密市场周期中的核心作用。

此外，第二个主要问题集中在收益上：“在这个周期中，真正的阿尔法是否仍然存在，普通用户如何还能赚钱？”第三个主题围绕结构设计风险出现：“当前流行的项目或行业是否具有长期生存能力，还是存在结构性的提取形式？”这些问题表明用户从简单的好奇心转向对可持续性更复杂的问题。

Grok 和 Perplexity：叙述、价格和骗局

X Grok 更加贴近社交媒体叙事。它的第一个关键问题是：“在比特币减半后，市场处于牛市阶段还是熊市阶段？”第二个问题集中在行业选择：“在2025年，哪些加密资产或行业最值得投资？”

然而，Grok的第三个问题针对的是机构和新产品：“现货以太坊ETF的表现如何，机构资本流入的状况是什么？”这种强调反映了ETF流动和减半事件如何塑造了2025年的很多评论。

Perplexity AI 产生了类似搜索摘要的答案。它强调了：“比特币价格在2025年可能如何演变？”以及“如何识别和避免与加密货币相关的诈骗？”第三个关注点是：“ETF和监管发展将如何影响加密市场？”这种比特币价格前景、诈骗风险和监管的混合与信息寻求用户行为直接对应。

Claude 和 Gemini：时机、可信度与技术路径

Claude，另一个高级模型，以更加谨慎的语气回答。其用户问道：“现在是买入或卖出比特币或以太坊的合适时机吗？”以及“某个特定的加密项目是骗局吗，它值得信任吗？”也就是说，Claude的第三个核心问题更具教育性：“新用户应该如何在管理风险的同时开始投资加密货币？”

Gemini 3 强调了行业结构和技术路径。它的第一个重大问题是：“哪些加密项目具有现实世界的应用价值 (RWA)？”第二个问题涉及政策：“当前和未来的监管政策将如何影响个人资产安全？”

此外，Gemini 强调了一场战略终局辩论：“在以太坊 L2、Solana 和 AI + 加密中，哪条技术路径最有可能成为最终赢家？”在另一组回答中，Gemini 回到周期定位、2025 年的行业潜力，以及监管变化如何影响资产安全和投资决策。

为什么不同模型呈现出不同的用户优先级

不同模型之间主要关注点的差异反映了定位和上下文的焦点。ChatGPT像交易者的框架一样组织其答案，从周期限制到Alpha，再到热门领域的可能提取。相比之下，Grok则追踪社交媒体热点，集中在减半叙事、牛市与熊市的辩论以及ETF资本流动上。

相较之下，Perplexity 反映了搜索引擎的行为。它强调价格轨迹、避免诈骗以及ETF和监管的发展。Claude 显得更为保守，专注于交易时机、项目可信度和风险控制，适合那些希望了解如何以更少的陷阱投资加密货币的新手。

与此同时，Gemini更深入地关注行业链条。它强调现实世界资产、对个人安全的监管影响，以及在以太坊L2、Solana和AI驱动的加密基础设施之间的长期终局选择。总体而言，中文模型往往更集中于周期、减半事件和监管，这三者是加密领域中最具决定性的变量。

模型能力和答案的清晰度

另一个次要但重要的因素是模型能力。更强大的系统通常更擅长将一个广泛的话题转化为具体的、结构化的响应。它们将用户的关切分解为清晰定义的子问题，并提供不同的角度，而不是通用模板。

然而，能力较弱的模型往往回归到一些共同主题，如价格、监管和诈骗。这些反复出现的主题与人们对加密货币的广泛搜索问题非常接近，但它们往往彼此模糊。因此，它们的答案看起来更相似，且在不同查询中提供的增量见解较少。

这种能力差距可能不是变化的核心驱动因素，但在广泛的开放式提示中，它确实增强了同质化的感知。换句话说，模型在结构化答案的尖锐程度上的差异使得某些输出看起来比其他输出更细致，即使它们涉及相同的标题主题。

2025年用户关注的三个核心主题

从整体来看，调查结果集中在三个主要主题上：周期定位、利润路径和风险边界。加密市场的一个显著特征是高波动性与叙事驱动动态的结合。这种结合意味着正确判断市场处于牛市还是熊市几乎决定了每一个后续决策。

此外，随着市场的成熟和竞争的加剧，用户很快从“是否存在机会？”转向“机会在哪里？我还能抓住吗？”阿尔法、行业选择以及通过ETF流入的机构资本自然成为高频用户查询中出现的最佳加密行业类型关注点。

与此同时，对诈骗、项目可信度、资产安全和合规性的担忧暴露了在高回报、高不确定性环境中运营的长期现实。这是许多加密货币问题围绕风险汇聚的地方：用户追逐收益，同时又害怕潜在威胁，导致典型的行为模式。

这个模式可以总结为：首先，判断趋势；其次，识别机会；最后，控制风险。从ChatGPT到Gemini的模型，以及从英语到中文的语言，2025年大多数用户讨论都遵循了这个顺序，即使这些讨论被表述为非常不同的加密货币辩论问题或随意的对话提示。

总之，人工智能调查显示，在多样的措辞和平台偏见之下，2025年用户的关注点集中在我们所处的周期、如何寻找可持续利润以及如何定义可接受风险的边界。