10 ведущих ИИ-моделей заявляют: Что больше всего волнует пользователей криптовалют в 2025 году?

比推Опубликовано 2025-12-24Обновлено 2025-12-24

Введение

К 2025 году пользователи криптовалют будут больше всего озабочены тремя ключевыми темами: позицией на рынке, возможностями заработка и управлением рисками. Согласно анализу 10 ведущих ИИ-моделей, включая ChatGPT, Grok и Perplexity, основные вопросы сосредоточены вокруг: 1. **Рыночный цикл**: Пользователи будут спрашивать, находится ли рынок в бычьей или медвежьей фазе, как далеко зайдет текущий бычий тренд и как повлияет на цены предстоящий халвинг Bitcoin. 2. **Инвестиционные возможности**: Будут популярны вопросы о поиске альфа-возможностей, перспективных активах (таких как RWA, AI+Crypto, L2 решения) и влиянии институциональных инвестиций через ETF. 3. **Безопасность и регулирование**: Пользователи проявят интерес к защите активов (кошельки, защита от мошенничества), а также к тому, как изменения в регулировании повлияют на их инвестиции и легитимность криптовалют. Модели ИИ, такие как Claude и Kimi, также подчеркивают практические аспекты: время для покупки/продажи, управление рисками для новичков и технические детали (например, настройка slippage для избежания MEV). В целом, вопросы отражают растущую зрелость рынка, где наряду с поиском прибыли растет осознание важности безопасности и нормативно-правовой среды.

Автор: WuShuo Blockchain

Оригинальное название: Что больше всего волнует пользователей криптовалют в 2025 году? Ответы 10 ИИ-моделей различаются


Что больше всего будет волновать пользователей криптовалют в 2025 году? Мы провели исследование с помощью крупных ИИ-моделей, задав им один и тот же вопрос: «Какие три вопроса о криптовалютах пользователи будут задавать чаще всего в 2025 году?»

Чтобы максимально избежать однотипных ответов из-за поиска в интернете, а также учитывая, что крупные модели обычно не могут и не имеют права проверять и раскрывать свои тренировочные данные, мы добавили в вопрос уточнение: «Пожалуйста, не выполняйте поиск в реальном времени и не ссылайтесь на конкретные статьи, ответьте, основываясь на вашем понимании долгосрочных моделей обсуждения.»

ChatGPT

1. Как долго продлится этот бычий рынок? Приближается ли Биткоин к пику?

2. Осталась ли на этом рынке настоящая альфа, и как обычные пользователи могут заработать?

3. Обладают ли текущие популярные проекты или направления долгосрочной жизнеспособностью, или существует структурное выкачивание средств?

X Grok

1. Находится ли рынок в бычьей или медвежьей фазе после халвинга Биткоина?

2. Какие криптоактивы или направления будут наиболее перспективными для инвестиций в 2025 году?

3. Как показали себя спотовые ETF на Эфириум и приток институциональных средств?

Perplexity AI

1. Как может измениться цена Биткоина в 2025 году?

2. Как распознать и избежать мошенничества, связанного с криптовалютами?

3. Как прогресс в области ETF и регулирования повлияет на крипторынок?

Claude

1. Сейчас подходящее время для покупки или продажи Биткоина или Эфириума?

2. Является ли тот или иной криптопроект мошенничеством, можно ли ему доверять?

3. Как новичкам начать инвестировать в криптовалюты и контролировать риски?

Gemini 3

1. Какие криптопроекты обладают реальной ценностью для применения в реальном мире (RWA)?

2. Как текущая и будущая регуляторная политика повлияет на безопасность личных активов?

3. Какое технологическое направление станет最终ным победителем: Ethereum L2, Solana или AI+Crypto?

DeepSeek

1. Находится ли рынок в бычьей или медвежьей фазе?

2. Какие сектора или активы крипторынка наиболее перспективны в 2025 году?

3. Как изменения в регуляторной политике повлияют на безопасность активов и инвестиционные решения?

Douban (豆包)

1. Наступил ли новый бычий рынок криптовалют?

2. Как изменения в регуляторной политике разных стран повлияют на обычных инвесторов?

3. Что халвинг Биткоина означает для инвестиционной стратегии частных инвесторов?

QianWen (千问)

1. Как изменится цена Биткоина после халвинга?

2. Добились ли Эфириум и основные публичные блокчейны существенного прорыва на уровне практического применения?

3. Как регуляторная политика разных стран повлияет на легальное использование криптовалют?

Wenxin Yiyan (文心一言)

1. Как будет меняться глобальная регуляторная политика в отношении криптовалют?

2. Обладают ли Биткоин и основные криптоактивы долгосрочной инвестиционной ценностью?

3. Смогут ли сценарии применения криптовалют в реальном мире быть действительно реализованы?

Kimi

1. Могут ли частные инвесторы стабильно зарабатывать на высокочастотной торговле на крипторынке?

2. Как наиболее безопасно хранить приватные ключи и активы кошелька?

3. Как установить проскальзывание в ончейн-сделках, чтобы избежать потерь от MEV?

Итог

Причины, по которым эти модели дали не полностью одинаковые «топ-3 вопроса», могут быть связаны с их спецификой и контекстом. ChatGPT, скорее, стоит на позиции трейдера, организуя обсуждение в виде структурированной цепочки тревог: «как долго продлится цикл — осталась ли альфа — существует ли структурное выкачивание». Grok ближе к хайповым темам в соцсетях, вращаясь вокруг нарративов рынка: халвинг, бычьи/медвежьи рынки и приток средств через ETF. Стиль Perplexity больше похож на поисковую сводку, сосредоточенную на движении цен, защите от мошенничества и прогрессе в области ETF/регулирования. Claude более осторожен, подчеркивая время покупки/продажи, надежность проектов и управление рисками для новичков. Gemini более ориентирован на индустрию и технологические тренды, уделяя внимание RWA, влиянию регулирования на безопасность активов и «выбору конечного победителя» среди L2/Solana/AI. Модели из китайского сегмента в целом больше сосредоточены на трех «наиболее жестких детерминированных переменных»: циклы, халвинг и регулирование. Kimi является исключением, углубляясь в детали ончейн-исполнения (безопасность кошельков, проскальзывание/MEV, HFT), что больше похоже на реальные проблемы активных ончейн-пользователей.

Другая, более второстепенная, но заслуживающая внимания возможность: различия в возможностях моделей также влияют на «остроту» вывода. Более сильные модели往往更能 конкретизировать и систематизировать одну и ту же тему; напротив, более слабые модели легче возвращаются к выражениям типа «цена/регулирование/мошенничество», этим最大公约数ным выражениям, из-за чего ответы выглядят более похожими, а информационная добавленная стоимость меньше. Этот фактор, возможно, не является основным, но в макро-открытых вопросах он действительно может усиливать ощущение однородности.

В целом, эти вопросы高度 сконцентрированы на трех основных темах: фаза цикла, пути заработка, границы рисков. Яркой особенностью крипторынка являются высокая волатильность и сильная зависимость от нарративов, поэтому вопрос «на каком этапе бычьего/медвежьего рынка мы находимся» почти определяет все последующие действия пользователя (держать, продавать, сменить актив, добавить leverage или уйти).而当 рынок становится более зрелым и переполненным, пользователи быстро переходят от «есть ли возможности» к «где возможности и смогу ли я их использовать», поэтому альфа, выбор направления и приток институциональных средств (ETF) естественным образом становятся高频 темами. В то же время, мошенничество, надежность проектов, безопасность активов и регуляторное соответствие отражают то, что пользователи криптовалют长期 находятся в среде «высокая доходность/высокая неопределенность»: с одной стороны, гонятся за доходностью, с другой — боятся наступить на мину, в конечном итоге формируя типичную поведенческую структуру — сначала оценить тренд, затем найти возможность, и наконец, контролировать риски.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Группа общения в TG BiTui:https://t.me/BitPushCommunity

Подписка в TG BiTui: https://t.me/bitpush

Оригинальная ссылка:https://www.bitpush.news/articles/7598042

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакие три основные темы волнуют пользователей криптовалют в 2025 году, согласно анализу AI-моделей?

AСогласно анализу 10 AI-моделей, пользователи криптовалют в 2025 году наиболее обеспокоены тремя ключевыми темами: позицией на рынке (бычий или медвежий тренд), путями заработка (поиск альфа-возможностей и перспективных активов) и управлением рисками (безопасность, мошенничество и регулирование).

QКакие различия в ответах AI-моделей выделяет автор статьи?

AАвтор отмечает, что различия в ответах связаны с особенностями каждой модели. Например, ChatGPT фокусируется на трейдерских перспективах, Grok — на нарративах социальных платформ, Perplexity — на обобщении данных, Claude — на безопасности для новичков, а Gemini — на технологических трендах. Китайские модели чаще акцентируют циклы, халвинг и регулирование.

QПочему вопрос о текущей фазе рынка (бычьей или медвежьей) так важен для криптопользователей?

AВопрос о фазе рынка критически важен, потому что высокая волатильность и зависимость от нарративов в крипторынке определяют последующие действия пользователей: удержание, продажу, смену активов, использование кредитного плеча или выход из рынка.

QКакие аспекты безопасности и рисков чаще всего упоминаются в ответах AI?

AВ ответах AI часто упоминаются такие риски, как мошенничество, надежность проектов, безопасность активов (хранение приватных ключей), влияние регулирования на средства инвесторов и технические проблемы, такие как настройка slippage для избежания MEV-потерь.

QКак автор объясняет концентрацию вопросов вокруг тем заработка и альфа-возможностей?

AАвтор объясняет это тем, что по мере созревания рынка и роста конкуренции пользователи переходят от общего вопроса о наличии возможностей к поиску конкретных путей заработка, включая выбор перспективных активов, отслеживание институциональных инвестиций (например, через ETF) и оценку долгосрочной жизнеспособности проектов.

Похожее

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit4 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit4 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

В статье представлен новый метод полуконтролируемого обучения под названием **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)**. Вместо использования реальных данных (например, изображений или текста) в качестве исходного домена, подход использует синтетические **шумовые векторы**, сгенерированные из простого гауссовского распределения. Эти шумовые данные не несут семантического содержания, но им присваиваются искусственные метки классов, соответствующие целевым классам. Основная идея заключается в том, чтобы обучить модель формировать **дискриминативную классовую структуру** в общем пространстве представлений сначала на шумовых данных, а затем адаптировать (выровнять) эту структуру к данным целевого домена с помощью небольшого количества размеченных примеров. Для этого используется **Noise Adaptation Framework (NAF)**, который минимизирует три компонента потерь: классификацию на размеченных целевых данных, классификацию на шумовых данных и расстояние между распределениями шумового и целевого доменов. Эксперименты на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100, DTD-47 и других показали значительное улучшение точности по сравнению с базовым методом ERM при использовании всего 4 размеченных примера на класс. Например, на CIFAR-10 точность выросла на 12.35%. Метод также совместим с существующими полуконтролируемыми алгоритмами (UDA, FixMatch), дополнительно улучшая их результаты. Ключевой вывод исследования: для положительного переноса знаний в задачах трансферного обучения **не обязательно наличие семантически богатых исходных данных**. Достаточно сформировать в пространстве признаков четкую, разделимую классовую структуру, даже на искусственном шуме, и успешно перенести её на реальные данные. Это открывает новые возможности для сценариев, где доступ к реальным исходным данным ограничен из-за проблем конфиденциальности, авторских прав или их отсутствия.

marsbit5 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

marsbit5 мин. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

Белый дом раскрыл дело о внутренней торговле: помощник по суфлеру, работавший на Дональда Трампа, использовал инсайдерскую информацию для ставок на рынках предсказаний и заработал более 100 000 долларов. Габриэль Перес, помощник президента и технический советник, отвечавший за работу суфлера Трампа с 2016 года, имел доступ к черновикам речей до их публичного произнесения. Используя эти знания, он делал ставки на платформе Kalshi, предсказывая, какие конкретные слова или фразы упомянет Трамп в своих выступлениях. За три месяца, делая ставки на более чем десяток речей, включая обращение о положении страны, Перес получил прибыль в размере шестизначной суммы. Его деятельность была выявлена системами мониторинга Kalshi, которая заблокировала его средства и передала дело в Комиссию по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В отличие от предыдущих аналогичных случаев с военным и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. Согласно сообщениям, CFTC договорилась о урегулировании, по которому он вернет прибыль и прекратит такую деятельность. Трамп, назвав его действия «предосудительными», отстранил Переса от работы без сохранения зарплаты. Этот инцидент подчеркивает уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий «упоминаний», для манипуляций со стороны инсайдеров. Ранее были случаи, когда сами ораторы (например, генеральный директор Coinbase) намеренно упоминали ключевые слова, чтобы повлиять на результаты рынка. В ответ Kalshi ужесточила правила, требуя от пользователей раскрывать место работы. Эксперты отмечают, что очистка рынков от инсайдерской торговли повышает соответствие нормам, но может отдалить их от идеи «мудрости толпы», приблизив к чистому азарту.

marsbit1 ч. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

marsbit1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Недавно в Белом доме США произошел очередной скандал, связанный с инсайдерской торговлей. Габриэль Перес, сотрудник Белого дома, отвечавший за работу суфлера во время выступлений Дональда Трампа, использовал служебную информацию для получения прибыли на рынках предсказаний. Перес, который с 2016 года был одним из ближайших помощников Трампа и имел доступ к его подготовленным речам, в течение примерно трех месяцев делал ставки на то, какие конкретные слова или фразы президент упомянет в своих выступлениях. За это время ему удалось заработать более 100 тысяч долларов. Его деятельность была выявлена платформой предсказаний Kalshi, которая заблокировала его средства и передала информацию Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В результате Перес был отстранен от работы без сохранения зарплаты. Однако, в отличие от предыдущих аналогичных случаев со спецназовцем и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. По данным источников, CFTC договорилась о мировом соглашении, согласно которому он должен вернуть прибыль и прекратить подобную деятельность. Этот инцидент высветил уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий, связанных с упоминанием определенных слов («mention markets»), перед манипуляциями со стороны инсайдеров или самих ораторов. Ранее подобные манипуляции демонстрировали ведущий церемонии «Грэмми» и CEO Coinbase. В ответ платформы ужесточают контроль: Kalshi теперь требует от пользователей раскрывать место работы. Скандал с Пересом рассматривается как часть общего процесса очистки рынков предсказаний от инсайдерской торговли.

Odaily星球日报1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Odaily星球日报1 ч. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

Биткойн-майнинг превращается в инфраструктуру для ИИ. Компании, ранее занимавшиеся майнингом, такие как Crusoe и CoreWeave, перепрофилируют свои центры обработки данных с криптовалют на искусственный интеллект. Их главный актив — не оборудование, а уже готовый доступ к большим объемам электроэнергии, земле и разрешениям на подключение к сетям, что критически важно для создания дата-центров под ИИ. На фоне снижения доходности от майнинга биткойнов и высокого спроса со стороны ИИ-компаний этот переход стал экономически оправданным. Крупные майнинговые компании, включая TeraWulf, Cipher Mining и IREN, уже заключили долгосрочные контракты на сотни миллиардов долларов с такими гигантами, как Anthropic, AWS и Microsoft. Люди и капитал из криптоиндустрии также активно перемещаются в сферу ИИ. Основатель OpenSea создал агрегатор ИИ-моделей OpenRouter, а бывший сотрудник Coinbase основал платформу для медиа-моделей Fal.ai. Крипто-капитал финансирует ИИ-инфраструктуру, как в случае с Voltage Park Джеда Маккалеба, и поддерживает эксперименты, такие как распределенная сеть для обучения моделей Psyche от Nous Research. Хотя успех не гарантирован, криптоиндустрия передает ИИ три ключевых ресурса: энергомощности, инженерные кадры и капитал, накопленный в предыдущем цикле.

链捕手1 ч. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

链捕手1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片