在人工智慧時代,加密貨幣交易所的可見性趨於集中,LLM(生命週期管理)將用戶注意力引導至少數幾個平台。


在人工智慧時代,加密貨幣交易所的可見性趨於集中,LLM(生命週期管理)將用戶注意力引導至少數幾個平台。

Cryptocurrency交流 Binance與數據分析平台合作 DeFiLlama某機構發布了一份題為《人工智慧發現層:大型語言模型如何塑造加密貨幣交易所的可見性》的報告,探討了大型語言模型如何日益影響用戶發現加密貨幣交易所的方式。該分析指出,人工智慧正迅速成為金融發現的主要介面,有效地以直接的、綜合的推薦取代了傳統的基於搜尋的導航方式。

該報告概述了資訊消費領域更廣泛的結構性轉變,用戶越來越多地以對話形式與人工智慧系統互動,而不是瀏覽排名搜尋結果。使用者不再需要瀏覽多個資訊來源,而是更有可能獲得由人工智慧模型產生的綜合答案。這種變化已體現在使用模式中,行業估計表明,相當一部分專業人士現在依賴人工智慧工具作為獲取資訊的主要來源。鑑於各大平台每週數億用戶,且預計未來幾年人工智慧驅動的搜尋系統將創造巨大的經濟價值,其對金融決策的影響日益顯著。

在加密貨幣市場中,這種轉變尤其重要,因為交易所的選擇是新用戶進入市場的關鍵一步。報告指出,人工智慧模型在用戶首次查詢時推薦的平台可能會對用戶註冊流程產生不成比例的影響,實際上將用戶的注意力集中在少數幾家交易所上。

人工智慧在各大交易所的可見度集中度

為了評估這現象, DeFiLlama 研究評估了多個大型語言模型(包括 Claude Opus)在 30 個標準化提示下產生的 120 個輸出結果。 GPTGemini 和 Qwen,分別使用英語和普通話進行了測試。結果顯示,交易所的可見性結構高度集中。在所有測試模型和語言的每份輸出中,Binance、OKX 和 Bybit 這三個交易所都出現,顯示它們在人工智慧產生的回應中幾乎普遍存在。

除了核心交易所之外,第二梯隊的交易所,包括 KuCoin、Bitget 和 HTX,雖然出現頻率較高,但穩定性較差,而其他交易所的曝光率則顯著降低。在排名靠前的交易所中,幣安佔據絕對優勢,在所有搜尋字詞中都獲得了絕大多數的第一名推薦。 OKX 和 Kraken 的排名遠低於幣安,Kraken 的出現主要集中在合規性和安全性等特定領域。

在人工智慧時代,加密貨幣交易所的可見性趨於集中,LLM(生命週期管理)將用戶注意力引導至少數幾個平台。

分析也發現不同語言之間有顯著差異。英語輸出結果集中度較高,幾乎所有情況下幣安交易所都名列榜首。中文提示則呈現出較分散的模式,區域性交易所出現頻率較高,OKX 在衍生性商品相關情境中也佔據了更重要的地位。這些差異表明,語言和地域框架在人工智慧輸出結果的形成中起著可衡量的作用,反映了底層訓練資料和情境關聯的差異。

功能定位和基於角色的可見性

該報告的一個關鍵發現是,人工智慧模型並非簡單地根據整體知名度對交易所進行排名,而是根據用戶意圖賦予它們功能角色。不同的平台會根據提示情境的不同而變得更加顯眼,例如衍生性商品交易、機構使用者或監管安全。

例如,Kraken 的整體曝光度相對較低,但在安全和合規相關領域表現強勁,經常名列前茅。 Coinbase International 也呈現類似的模式,整體曝光度有限,但在機構和法幣交易領域則更具影響力。 Bybit 在衍生性商品相關領域排名更高,而 OKX 在專業交易領域,尤其是在涉及統一保證金產品的領域,表現始終強勁。

這種基於角色的分佈表明,人工智慧系統不僅將交流編碼為通用平台,還將交流編碼為由特定用戶意圖啟動的專用工具。因此,在人工智慧驅動的發現領域,競爭定位更取決於訓練資料中功能標識的清晰度,而非整體市場份額。

市場結構與人工智慧表徵之間的差異

該報告進一步強調了實際交易活動與人工智慧產生的市場視覺化結果之間存在的結構性差異。儘管全球交易量分佈在相對廣泛的交易所,但人工智慧的輸出結果卻嚴重集中於少數平台。少數交易所佔據了模型響應中絕大多數的頂級市場視覺化結果,導致其對市場的呈現遠比實際情況更狹窄。

現實世界分佈與人工智慧感知之間的這種差距被認為是未來市場結構的一個潛在重要動態因素。隨著新用戶越來越依賴人工智慧系統作為進入加密貨幣市場的主要入口,他們對交易所的了解越來越受到模型預設的影響,而非基於平台間的獨立比較。隨著時間的推移,這可能會鞏固現有主導交易所的可見性優勢,同時限制中型競爭對手的曝光。

該報告總結指出,人工智慧驅動的發現正在成為金融基礎設施中一個獨特的層面,但交易所尚未對其進行廣泛的衡量或追蹤。報告認為,語言模型中的可見性可能成為日益重要的策略變量,除了交易量和流動性等傳統指標外,它還將影響用戶獲取和市場認知。

儘管幣安等領先交易所已在這個新興的發現層佔據主導地位,但分析指出,其他平台仍可實現特定類別的定位。 defi持續強化特定功能領域(例如監管合規、機構准入或衍生性商品專業化)仍可確保在人工智慧生成的特定環境中獲得強大的知名度。

研究結果表明,人工智慧不僅反映了現有的加密貨幣交易所格局,而且還在積極地重塑用戶對加密貨幣的感知、理解和呈現方式,這對競爭、品牌建立和市場准入具有長遠的影響。



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