人工智慧如何重塑加密研究
簡單來說 隨著加密市場發展得更快、更複雜,專門的人工智慧工具正在湧現,以應對資訊過載,幫助交易者將碎片化的資料轉化為即時、可操作的見解。
在加密貨幣領域不斷加速發展,波動性並非交易者面臨的唯一挑戰。數百萬的鏈上交易、每日的代幣發行、不斷變化的市場動態,以及來自 X、Telegram、Discord 和 Farcaster 等平台的持續噪音,讓這個行業面臨著一個更令人麻痺的威脅:資訊過載。
對許多人來說,跟上加密貨幣領域的快速發展步伐已經從兼職工作變成了一項成熟的職業。投資人現在要么追逐每一個稍縱即逝的趨勢,要么冒著完全錯失真正機會的風險。但隨著該行業的成熟,一類新的工具正在湧現,以應對這種混亂:特定領域的人工智慧。
加密領域的研究難題
根據最近的調查,大約 48% 的加密貨幣投資者 他們的決策主要基於社群媒體內容,而 63% 的人表示不信任他們積極參與的市場 同時,只有不到20%的人在投資前會花一個多小時研究代幣。由於許多人依賴零散且通常不可靠的資訊來源,錯誤在所難免。
傳統平台並非為加密貨幣的快速發展而建構。交易員在新聞聚合器、鏈上瀏覽器、去中心化交易所 (DEX) 追蹤器和情緒監測器之間來回奔波。這種碎片化的工作流程導致了一種被動的心態——在散戶還來不及理解市場脈絡之前,精明的資金就已經行動了。
為什麼通用人工智慧無法勝任
儘管通用大型語言模型(LLM)越來越受歡迎,例如 ChatGPT然而,這些工具在應用於加密貨幣領域時顯得力不從心。它們的局限性包括訓練資料過時、缺乏即時區塊鏈訪問,以及難以理解特定領域的術語和代幣動態。
法學碩士 (LLM) 常常會產生錯覺,誤讀合約邏輯,或忽略諸如 LP 銷毀、蜜罐風險或鯨魚錢包動向等細微差別。這可能導致錯誤的信心、反應遲緩以及代價高昂的失誤。
Cyber AI 和 Surf 的聯合創始人 Ryan Li 預測,人工智慧最終將成為 “加密的預設介面” 因為它更自然地與人類認知相符。他解釋說,這是透過建立直覺易用的工具來實現的,這些工具能夠滿足用戶的使用需求,讓加密貨幣變得易於理解。
進入專業人工智慧
解決方案在於垂直人工智慧:針對特定加密貨幣資料進行訓練的專用系統。這些平台旨在分析即時區塊鏈活動、監測社會情緒、解讀錢包行為並整合市場敘事——所有這些都在精簡的流程中完成。
通用人工智慧或許能注意到某個代幣的流行趨勢,而垂直人工智慧則能解釋背後的原因。例如,專注於加密貨幣的人工智慧工具不僅可以識別交易量激增,還能突出顯示某個表現最佳的錢包剛剛投資了某個社交話題日益高漲、流動性較低且最近被撤銷合約的代幣——這不僅提供了背景信息,還提供了切實可行的洞察。
研究垂直人工智慧技術的專家指出,專門的系統使用“多維分析”,整合錢包流、社會情緒和合約事件等鏈上和鏈下數據,從而實現準確推理並最大限度地減少“資訊過載”。
專業人工智慧的日常生活
想像一下,一位交易員醒來後收到一條人工智能生成的警報:“一個高性能錢包剛剛向 Arbitrum 平台上一個低市值代幣注入了 250 萬美元的流動性。社交交易量在 160 小時內增長了 12%。合約已作廢。流動性提供者已鎖定。”
交易員要求其助理篩選其他市值低於 10 萬美元且活動類似的代幣:近期智慧錢包資金流入、在 X 上的提及率不斷上升、沒有蜜罐標記,且流動性超過 50 萬美元。幾秒鐘內,AI 就能編制出一份包含置信度評分的候選名單,並解釋背後的原因。
這種洞察力需要人類花費數小時來手動拼湊——到那時,機會可能早已消失。
這是 行為研究人員已經詳細 過多的數據流如何導致“分析癱瘓”,投資者在相互衝突的輸入中難以做出決定——專門的人工智慧平台旨在減輕這種認知負荷。
這些系統如何運作
這些專門的工具透過整合和規範整個生態系統中的大量資料流來運作:
- 來自 100 多個區塊鏈和 DEX 的跨鏈數據
- 錢包分析,包括投資報酬率排名和過去的行為
- 實時代幣指標,包括價格、持有者數量和流動性
- 從 X、Telegram 和 Discord 等平台獲取社交訊號
高階人工智慧層會將這些指標關聯起來,以識別異常情況、新興敘事和資本流動。重要的是,它們不僅對已經發生的事情做出反應,還能預測未來可能發生的事情。
馴服噪音:人工智慧與風險管理
在充斥著騙局和詐欺的市場中,智慧合約分析與趨勢預測同等重要。如今,專門的人工智慧模型可以對代幣合約進行即時審計,掃描以下危險信號:
- 交易費用過高
- 集中控制鑄幣功能
- 缺乏流動性鎖定
- 持有者分佈突然變化
透過在高風險代幣到達人類交易者之前將其過濾掉,這些工具起到了保護層的作用——讓投資者能夠專注於真正的機會,而不必篩選騙局。
從機器人到儀表板:不斷發展的介面
加密領域人工智慧的應用多種多樣。一些工具以 Discord 或 Telegram 機器人的形式運行,並推送高可信度的交易警報。另一些則以儀錶板的形式出現,根據主題趨勢、安全指標或社交到鏈上訊號的收斂性對代幣進行排名。
更先進的實現可以模擬交易場景,並根據歷史錢包行為、天然氣成本、滑點風險和其他因素提出最佳化的進入/退出策略。
結果如何?交易員獲得的不僅是訊息,更是智慧。他們不再是猜測,而是得到了指引。
更廣泛的市場轉變
CoinGecko 的報告 研究表明,超過 85% 的加密貨幣用戶喜歡使用 AI 進行投資組合支持,約 15% 的用戶表示願意讓 AI 助理完全掌控他們的投資。這種開放態度反映了一個更大的趨勢: DeFi 到 1.5 年市場規模預計將超過 2034 兆美元 ,從混亂中篩選出優質產品的能力成為競爭的必需品。
分析師一致認為,隨著加密貨幣領域日益複雜,能夠提供洞察而非僅僅提供數據的工具將至關重要。正如彭博終端機徹底改變了傳統金融一樣,加密貨幣的垂直人工智慧平台也有望為數位資產市場帶來同樣的變革。
最後的想法:加密貨幣的副駕駛時代
加密技術的發展不但沒有放緩,反而在加速。隨著其複雜性的加深,對清晰度的需求也日益強烈。專業的人工智慧工具應運而生,並非為了取代人類的決策,而是為了增強其能力。它們將過去需要數小時人工研究的內容壓縮成即時洞察流。
底線很簡單:加密貨幣交易者不再需要盲目操作。有了人工智慧作為副駕駛,他們可以在大量數據中導航,區分訊號和噪音,並在市場中更有信心地行動。 defi速度所迫。
在這個毫秒必爭、噪音不斷的世界裡,智慧不僅僅是一種優勢,而是一種要求。
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