Coingecko调查:到底是谁在买AI代币?

  • Coingecko调查显示,59.3%的加密行业参与者自认为是加密AI的「第一批采用者」,34.7%为「主流用户」,仅6.1%为「怀疑者」,表明加密AI的早期采用者比例显著高于传统技术应用的钟形曲线分布。

  • 在「先锋采用者」中,32.7%为「早期采用者」,26.6%为「创新者」,反映加密AI正逐渐被视为潜力领域而非单纯炒作热点。22.8%的参与者属于「早期多数」,而「后期多数」占比11.9%,显示项目需更清晰展示实际价值以吸引主流用户。

  • 加密新手对加密AI的态度更两极分化:31.5%自认为「创新者」,7.4%为「落后者」,比例高于资深用户,可能与近期加密AI热潮吸引的新用户特性有关。

  • 调查基于2025年2月至3月的2632名加密行业参与者反馈,涵盖不同投资风格、资历和地域分布,结果显示加密AI的应用仍以技术爱好者为主,尚未完全主流化。

总结

作者:Yuqian Lim

编译:深潮 TechFlow

2025 年,加密 AI 应用普及程度如何?

在今年进行的一项调查中,59.3% 的加密行业参与者(接近五分之三)认为自己是加密 AI 的「第一批采用者」。另有 34.7% 的参与者将自己归为加密 AI 应用的「主流用户」,而剩下的 6.1% 则是对加密 AI 采纳意愿最低的「怀疑者」。

相比技术应用通常遵循的钟形曲线分布,加密 AI 的「先锋采用者」占比异常之高。这一现象可能与参与者本身对加密 AI 已具备兴趣的自我选择偏差有关,但也反映出加密 AI 的应用目前仍以技术爱好者为主,尚未在加密行业内真正实现主流化。

Coingecko调查:到底是谁在买AI代币?

在这些「先锋采用者」中,26.6% 的参与者将自己定义为「创新者」(即热衷于追逐新技术叙事的科技爱好者),而 32.7% 则认同自己是对趋势敏感的「早期采用者」。「早期采用者」占比更大的现象可能反映了行业认知的最新变化,即加密行业逐渐将加密 AI 视为一个具有潜力的关键领域,而不仅仅是炒作的热点。

与此同时,22.8% 的加密行业参与者将自己归为加密 AI 应用的「早期多数」,这一比例几乎是将自己定义为「后期多数」的 11.9% 的两倍。

这表明,加密 AI 当前的主要挑战在于如何推动那些务实且更倾向于规避风险的主流人群的应用。为了吸引「早期多数」用户群体,加密 AI 项目可能需要清晰地展示其解决实际问题的能力或为用户创造的价值。

最终,仅有 6.1% 的参与者将自己归类为持怀疑态度且抗拒变革的「落后者」(Laggards),这一比例与典型钟形曲线分布的尾端相符。这些「落后者」可能包括仅对通过加密 AI 获利感兴趣的现实主义者、AI 批评者以及等待技术更加成熟的谨慎用户。

更多加密新手对加密 AI 应用态度两极化

值得注意的是,在首次经历市场周期的参与者中,31.5% 将自己定义为加密 AI 应用的「创新者」,而 7.4% 则认为自己是「落后者」。

这两个比例均高于第二次经历市场周期的参与者(19.9% 为「创新者」,4.3% 为「落后者」)以及资深用户(第三次及以上市场周期参与者,24.4% 为「创新者」,5.3% 为「落后者」)。

这表明,加密新手对加密 AI 的叙事可能持有更强烈且更分化的观点,尤其是因为部分新用户可能是受最近加密 AI 热潮的吸引而进入加密领域的。

Coingecko调查:到底是谁在买AI代币?

另一方面,经历第二次市场周期的参与者与资深用户在加密 AI 应用态度上的分布较为相似。唯一的区别在于,第二次市场周期的参与者在「早期多数」群体中的占比略高,而资深用户则在「创新者」群体中的比例更高。

2025 年加密 AI 应用曲线

加密市场对于加密 AI 的兴趣或应用态度如下分布:

Coingecko调查:到底是谁在买AI代币?

方法论

本研究基于匿名的 CoinGecko 加密 x AI 调查,调查时间为 2025 年 2 月 20 日至 3 月 10 日,共收集了 2,632 名加密行业参与者的反馈。调查结果仅供参考。

在受访者中,51% 将自己定义为主要持有长期资产的加密投资者,26% 为主要持有短期资产的交易者,10% 为从事建设工作的开发者,13% 为旁观的观望者。就参与者在加密领域的资历而言,53% 属于首次经历市场周期的新人(0 到 3 年),34% 为第二次经历市场周期的用户(4 到 7 年),其余为拥有 8 年或以上经验的资深用户。从地理分布来看,93% 的受访者来自欧洲、亚洲、北美和非洲,其余则分别位于大洋洲或南美洲。

本研究仅供说明和参考之用,不构成任何财务建议。在投资任何加密资产或金融资产时,请务必自行研究并谨慎行事。

如果引用本研究的洞察,我们希望您能为 CoinGecko 的这篇文章提供链接致谢,这将帮助我们持续为您提供有价值的数据驱动内容。

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作者:深潮TechFlow

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