撰文：吴说区块链
2025 年加密用户最关心什么？我们通过 AI 大模型完成了一次用户调研，调研方式是向不同大模型问同一个问题：「2025 这一年用户问得最多的三个关于加密货币的问题是什么？」
为了尽量避免各模型因为联网检索而产生同质化答案，同时也考虑到大模型通常无法、也不被允许对其训练数据进行可验证的统计与披露，我们在提问中加入了一句补充：「请不要进行实时搜索，也不要引用具体文章，仅基于你对长期讨论模式的理解回答。」
ChatGPT
这一轮牛市还能走多远？比特币是否已经接近顶部？
这一轮市场里是否还存在真正的 Alpha，普通用户还能靠什么赚钱？
当前热门项目或赛道是否具备长期生存能力，是否存在结构性收割？
X Grok
比特币减半后市场处于牛市还是熊市阶段？
2025 年最值得投资的加密资产或赛道是什么？
以太坊现货 ETF 的表现及机构资金流入情况如何？
Perplexity AI
2025 年比特币价格可能如何演变？
如何识别并避免加密货币相关的诈骗？
ETF 与监管进展将如何影响加密市场？
Claude
现在是买入还是卖出比特币或以太坊的合适时机？
某个加密项目是否是骗局，是否值得信任？
新用户应如何开始投资加密货币并控制风险？
Gemini 3
哪些加密项目具备真实的现实世界应用价值（RWA）？
当前及未来的监管政策将如何影响个人资产安全？
以太坊 L2、Solana 与 AI＋Crypto，哪条技术路线可能成为最终赢家？
DeepSeek
当前市场处于牛市还是熊市阶段？
哪些加密板块或资产在 2025 年最具潜力？
监管政策变化将如何影响资产安全与投资决策？
豆包
新一轮加密货币牛市是否已经到来？
各国监管政策变化将如何影响普通投资者？
比特币减半行情对散户投资策略意味着什么？
千问
比特币减半后价格走势会如何演变？
以太坊及主流公链在实际应用层面是否取得实质性突破？
各国监管政策将如何影响加密货币的合法使用？
文心一言
全球加密货币监管政策将如何变化？
比特币及主流加密资产是否具备长期投资价值？
加密货币在现实世界中的应用场景能否真正落地？
Kimi
散户是否能够通过高频交易在加密市场中稳定盈利？
私钥与钱包资产应如何存储才是最安全的方案？
在链上交易中，如何设置滑点以避免 MEV 损耗？
总结
这些模型给出的「前三问题」之所以不完全一样，可能和它们各自的定位与语境有关。ChatGPT 更像站在交易者视角，把讨论组织成「周期还能走多远 — Alpha 还在不在 — 是否结构性收割」这种偏结构化的焦虑链条；Grok 更贴近社交平台热点，围绕减半、牛熊与 ETF 资金这些市场叙事中心展开；Perplexity 的风格更像检索型摘要，集中在价格走势、防诈骗与 ETF/监管进展；Claude 更谨慎，强调买卖时机、项目可信度和新手风控；Gemini 则更偏产业与技术路线，关注 RWA、监管对资产安全的影响，以及 L2/Solana/AI 的「终局选择」。中文区模型整体更集中在周期、减半与监管这三类「最硬核的确定性变量」，而 Kimi 相对例外，把问题下沉到链上执行细节（钱包安全、滑点/MEV、HFT），更像来自高频链上用户的真实摩擦。
另外一个更次要、但值得留意的可能性是：模型能力差异也会影响输出的「锐度」。水平更强的模型往往更能把同一个话题问得更具体、更成体系；相反，能力较弱的模型更容易落回「价格/监管/骗局」这类最大公约数式表达，导致答案看起来更像、信息增量更小。这个因素未必是主因，但在宏观开放题里，它确实可能放大同质化的观感。
综合来看，这些问题高度集中在三个母主题上：周期位置、赚钱路径、风险边界。加密市场的显著特征是高波动与强叙事驱动，因此「现在处于牛熊哪一段」几乎决定了用户的所有后续行动（拿住、卖出、换仓、加杠杆或离场）。而当市场进入更成熟、更拥挤的阶段，用户会迅速从「有没有机会」转向「机会在哪里、我还能不能吃到」，于是 Alpha、赛道选择与机构资金（ETF）自然成为高频议题。与此同时，诈骗、项目可信度、资产安全与监管合规，反映的是加密用户长期处在「高收益/高不确定」的环境中：一边追逐收益，一边担心踩雷，最终形成一种典型的行为结构 — — 先判断趋势，再寻找机会，最后控制风险。
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