🔥 Gate 广场活动|#发帖赢Launchpad新币KDK 🔥
KDK|Gate Launchpad 最新一期明星代币
以前想参与? 先质押 USDT
这次不一样 👉 发帖就有机会直接拿 KDK!
🎁 Gate 广场专属福利:总奖励 2,000 KDK 等你瓜分
🚀 Launchpad 明星项目,走势潜力,值得期待 👀
📅 活动时间
2025/12/19 12:00 – 12/30 24:00(UTC+8)
📌 怎么参与?
在 Gate 广场发帖(文字、图文、分析、观点都行)
内容和 KDK上线价格预测/KDK 项目看法/Gate Launchpad 机制理解相关
帖子加上任一话题:#发帖赢Launchpad新币KDK 或 #PostToWinLaunchpadKDK
🏆 奖励设置(共 2,000 KDK)
🥇 第 1 名:400 KDK
🥈 前 5 名:200 KDK / 人(共 1,000 KDK)
🥉 前 15 名:40 KDK / 人(共 600 KDK)
📄 注意事项
内容需原创,拒绝抄袭、洗稿、灌水
获奖者需完成 Gate 广场身份认证
奖励发放时间以官方公告为准
Gate 保留本次活动的最终解释权
2025 年加密用户最关心什么?不同 AI 大模型给出了这些回答
透過向 10 個主流 AI 大模型提問「2025 年用戶最關心的加密貨幣問題」,發現用戶焦慮集中在三大主題:牛熊週期判斷、獲利路徑選擇、風險控制邊界,不同模型的回答,也反映出了各自的定位差異。
(前情提要:比特幣大轉變!Optech 2025 年報:從被動防禦轉向主動進化,系統迎戰量子威脅 )
(背景補充:2025 年資產復盤:為何比特幣會大幅跑輸黃金和美股? )
本文目錄
2025 年加密用戶最關心什麼?我們透過 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於加密貨幣的問題是什麼?」
為了儘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資料進行可驗證的統計與披露,我們在提問中加入了一句補充:「請不要進行即時搜尋,也不要引用具體文章,僅基於你對長期討論模式的理解回答。」
ChatGPT
這一輪牛市還能走多遠?比特幣是否已經接近頂部?
這一輪市場裡是否還存在真正的 Alpha,普通用戶還能靠什麼賺錢?
當前熱門專案或賽道是否具備長期生存能力,是否存在結構性收割?
X Grok
比特幣減半後市場處於牛市還是熊市階段?
2025 年最值得投資的加密資產或賽道是什麼?
以太坊現貨 ETF 的表現及機構資金流入情況如何?
Perplexity AI
2025 年比特幣價格可能如何演變?
如何識別並避免加密貨幣相關的詐騙?
ETF 與監管進展將如何影響加密市場?
Claude
現在是買入還是賣出比特幣或以太坊的合適時機?
某個加密專案是否是騙局,是否值得信任?
新用戶應如何開始投資加密貨幣並控制風險?
Gemini 3
哪些加密專案具備真實的現實世界應用價值 (RWA)?
當前及未來的監管政策將如何影響個人資產安全?
以太坊 L2、Solana 與 AI+Crypto,哪條技術路線可能成為最終贏家?
DeepSeek
當前市場處於牛市還是熊市階段?
哪些加密板塊或資產在 2025 年最具潛力?
監管政策變化將如何影響資產安全與投資決策?
豆包
新一輪加密貨幣牛市是否已經到來?
各國監管政策變化將如何影響普通投資者?
比特幣減半行情對散戶投資策略意味著什麼?
千問
比特幣減半後價格走勢會如何演變?
以太坊及主流公鏈在實際應用層面是否取得實質性突破?
各國監管政策將如何影響加密貨幣的合法使用?
文心一言
全球加密貨幣監管政策將如何變化?
比特幣及主流加密資產是否具備長期投資價值?
加密貨幣在現實世界中的應用場景能否真正落地?
Kimi
散戶是否能夠透過高頻交易在加密市場中穩定獲利?
私鑰與錢包資產應如何存儲才是最安全的方案?
在鏈上交易中,如何設定滑點以避免 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「週期還能走多遠 — Alpha 還在不在 — 是否結構性收割」這種偏結構化的焦慮鏈條;Grok 更貼近社交平台熱點,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/ 監管進展;Claude 更謹慎,強調買賣時機、專案可信度和新手風控;Gemini 則更偏產業與技術路線,關注 RWA、監管對資產安全的影響,以及 L2/Solana/AI 的「終局選擇」。中文區模型整體更集中在週期、減半與監管這三類「最硬核的確定性變數」,而 Kimi 相對例外,把問題下沉到鏈上執行細節 (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」。水準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 / 監管 / 騙局」這類最大公約數式表達,導致答案看起來更像、資訊增量更小。這個因素未必是主因,但在宏觀開放題裡,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:週期位置、賺錢路徑、風險邊界。加密市場的顯著特徵是高波動與強敘事驅動,因此「現在處於牛熊哪一段」幾乎決定了用戶的所有後續行動 (拿住、賣出、換倉、加槓桿或離場)。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「機會在哪裡、我還能不能吃到」,於是 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、專案可信度、資產安全與監管合規,反映的是加密用戶長期處在「高收益 / 高不確定」的環境中: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,最後控制風險。