通用大模型之后，AI 的下一站是垂直智能：Match 如何重塑 Web3.0 投资战场？

如今的 AI 正在传统金融领域深度重构量化交易、风险控制甚至监管合规，但 Web3.0 却仍是人类感官与运气的角斗场，亦是信息博弈的“黑暗森林”。

玩家只能在电报群刷屏、逐条翻看 KOL 推文、在碎片化消息中押注运气。即便使用 ChatGPT 等通用大模型查询 Web3.0 项目，也只会得到各种官方营销文案，甚至是截然相反的信息，对于投资判断的帮助几乎为零。一旦投资者盲目重仓买入，项目方甚至直接砸盘，留给用户的只有一堆归零币。

Match AI 垂直大模型的诞生，正在撕开一道裂缝，为这片森林点亮灯塔。 7 月 28 日，Match 在泰国首都曼谷正式举办“Match AI 大模型 NexAlpha 发布会”，标志着 Web3.0 投资进入 AI 驱动的新时代。

发布会上，Match 生态负责人表示，Match AI 是专为普通人设计的链上投资顾问与 Web3.0 财务操作系统，从研究、信号到投资标的选择，全部由 AI 驱动；“它的使命是帮助用户财富增长，构建公平多赢生态”。

此外，Match AI 即将上线两大重磅功能： 链上天眼和投资策略推荐系统， 帮助 Web3.0 用户全面分析项目的技术面、资金面、消息面、情绪面，提供明确的投资方向，并且能够提前发出风险预警，避免用户在高位时盲目追涨。“Match AI 不仅仅是一个问答机器人，更是懂链、懂机会以及懂风险的 AI 投资顾问。他能够主动地推送实时机会或是投资的入场点，而不是等别人告诉你。”

Match 技术负责人展示了 Match AI 的实盘数据成果：去年 12 月至今，1300 万美元实盘资金盈利高达 170 万美元，专业交易员使用 Match AI 的交易 胜率高达 90%。 Match 将于 8 月 1日上线 AI板块的 链上天眼和投资策略，8 月 8 日完成 Match APP 核心钱包代码开源，8 月 18 日开始完成部分核心 AI 大模型开源。

垂直智能正在重塑 Web3.0，而 Match AI 正是这场变革的先锋。对于那些希望在 Web3.0 世界中获得投资成功的参与者来说，拥抱这种技术变革不是选择，而是一种必然。

2022 年 ChatGPT 的发布让 AGI（ 人工通用智能 ） 幻想成为焦点，经过数年发展，如今的通用 AI 大模型正在重塑各行各业的发展格局。

特别是 Elon Musk 旗下 xAI 推出 Grok 4，这不仅仅是又一个大模型的发布，还标志着通用 AI 正全面迈入“具备推理能力的多模态操作系统”阶段的重要里程碑。Grok 凭借对 X 平台实时数据的深度整合与多模态理解能力，让全球用户以近乎零门槛的方式，体验到了 AI 对信息获取模式的颠覆性重构，世界再次见证了通用 AI 浪潮的澎湃。

这不过是冰山一角，从 ChatGPT 的全民狂欢，到 Claude 3 在长文本处理上的惊艳表现，再到 Gemini 对多模态的无缝驾驭——通用大模型正以惊人的速度撕开技术垄断的壁垒，将 AI 的圣火传递至亿万普通人之手。如今的 AI 全面进入“工具即基础设施”时代，每一个行业都在思考如何将 AI 融入自己的业务流程中。

在传统金融领域，这种变革已经深入骨髓。华尔街的量化交易系统早已加入 AI 算法，智能投顾服务为普通投资者提供个性化的资产配置建议，风险控制系统通过机器学习实时监控市场异常。高盛、摩根大通等投行巨头每年在 AI 技术上的投入达到数十亿美元，他们深知在金融市场的较量中，谁掌握了更先进的 AI 工具，谁就掌握了竞争的主动权。

在工作市场，微软 Copilot 深度融入 Office 生态，用户仅需一句模糊的自然语言指令，如“把上周会议要点做成带图表总结的PPT”，AI便能瞬间梳理邮件、转录记录、提炼逻辑并生成精美幻灯片。传统办公中机械、耗时的信息搬运与格式劳作，正被自动化智能悄然蒸发。

在教育领域，通用大模型正引发一场全新的教育革命。可汗学院借助GPT-4 打造的“Khanmigo”智能助手，已化身为无数学生 24 小时在线的苏格拉底式导师。它能针对一道数学题的独特错误，生成个性化的引导路径，让“因材施教”这一千年教育理想首次在大规模普及中触手可及。

通用大模型展现的强大泛化能力犹如普罗米修斯之火，照亮了 AI 普惠之路。然而，当技术的光辉照进垂直行业的深谷时，其“通而不精”的局限便如暗影般显现。这些模型在专业纵深场景中往往“懂得不够深”，其缺陷在真实产业应用中正暴露无遗。

比如，新加坡星展银行在测试用 GPT-4 自动审阅贷款合同，AI 竟将关键条款中的“浮动利率上限”误解为“固定利率承诺”，险些导致数千万美元的风险敞口。通用模型对金融术语体系及行业监管逻辑的“认知浅层化”，使其在需要毫米级精度的合规场景中暗藏杀机。此外，一些制造企业也反应，试图用大模型分析涡轮机振动传感器数据。面对频谱图中细微的边频带异常，通用模型只能给出“可能存在不对中问题”的模糊结论。还有律师反应，在使用 Claude 梳理跨境并购案的地方性法规时，模型会遗漏最新出台的反垄断实施细则，因其训练数据未深度整合该细分领域的地方立法动态库。

究其根本，通用大模型在垂直场景的“深度贫血症”源于三重结构性矛盾：其一，预训练语料虽浩如烟海，却难覆盖高度专业化的“知识暗物质”；其二，模型对行业隐性逻辑与上下文规则缺乏真正的内化理解；其三，专业领域的数据壁垒与隐私约束，使通用模型难以触达最核心的产业敏感数据源。

当通用大模型以燎原之势推开 AI 普及大门之际，我们更需清醒凝视其垂直深度的断层线。未来的 AI 生态将呈现“通用基座+垂直深脑”的双轨进化 ：通用模型作为超级信息接口，持续降低使用门槛；而扎根于医疗、金融投资、工业等领域的专用模型，则需深度融合行业知识图谱、实时数据流与领域专家反馈，构筑坚不可摧的专业纵深护城河。

AI 的终极形态必将走向“广度”与“深度”的辩证统一。当通用大模型的光芒照亮世界每一个角落时， 那些深耕垂直场景的专业智能体，正在无声处积蓄改变产业底层逻辑的力量，这才是 AI 变革浪潮中最深邃也最激动人心的潜流。

通用 AI 虽然在语言理解和生成方面表现出色，但在需要深度专业知识和实时数据分析的垂直场景中，仍然存在明显的能力短板。特别是在 Web3.0 这样一个变化极快、信息密度极高的领域，通用模型的“万金油”特性反而成为了劣势，变得十分鸡肋。

举个例子，如今比特币处于 11.8 万美元的高位，当你问各家 AI 大模型“比特币当前价格是否值得投资？”各个模型的回答五花八门：Grok 4 从政策维度告诉你比特币已经合法化以及美国上市公司投资比特币；DeepSeek 告诉你国内禁止投资虚拟货币，并且比特币波动风险较大谨慎投资；Chatgpt 则回答比特币过去历史涨幅，并列举分析师观点；其他AI大模型甚至还有从技术角度解析分布式账本技术的发展前景，从而论证比特币的潜力……

这些解释看似十分全面，实则避实就虚，没有正面回答问题：比特币当前价格能不能买，而这一问题需要围绕对价格可能产生影响的买卖盘进行全面分析，并结合技术指标分析，这也是目前各大通用 AI 大模型所欠缺的。

通用 AI 大模型在 Web3.0 世界的劣势，在另一个场景中暴露的更加全面。当用户问某个 Meme 项目是否值得投资时，这些大模型会给用户列出各种官方营销资料，更进一步的可能还会列出社区情绪，并根据这些信息给出“该项目白皮书技术描述完整，社区热度高涨，具备增长潜力”的评价。当用户梭哈买入后，没过几天项目方开始 Rug 抛售代币跑路。事后复盘发现，链上数据显示：初始流动性池早已撤出，99% 代币集中在 5 个关联地址——这些致命信号，通用大模型却只字未提。

为什么会有这种局限性，主要是因为 Web3.0 本身就是一个人造复杂系统中的“行为迷宫”。与传统金融市场相比，Web3.0 市场呈现出三个显著特征，这些特征使得传统的投资分析方法难以有效应用，AI 也开始变得更加“圆滑”。

首先是非结构化数据的泛滥。 传统金融市场的信息相对规范，主要来源于财务报表、官方公告、新闻报道等结构化渠道。而在 Web3.0 世界中，关键信息往往散布在 Twitter 的推文、GitHub 的代码提交、Discord 的讨论、各种公告频道的消息中。这些信息不仅格式各异，而且真假难辨，普通投资者很难从中提取有价值的投资信号。

其次是高度的不确定性。 Web3.0 市场的叙事切换极快，一个项目可能因为一个新的技术趋势而一夜爆红，也可能因为监管政策的变化而瞬间跌入深渊。市场情绪的变化往往比基本面分析更能影响价格走势，这种高度不确定性使得传统的估值模型失效。

第三是极端的反身性特征。 在 Web3.0 市场中，市场预期往往会自我实现，一个项目被广泛看好，就真的可能因为更多资金的涌入而实现价值增长；反之，负面预期也会加速项目的衰落。这种反身性机制使得投资决策不仅要考虑项目的内在价值，更要考虑市场情绪和预期的变化。

面对这样一个复杂的系统，普通用户很难建立有效的投资模型，投资决策仍然停留在相当原始的阶段。散户们依赖 KOL 的推荐，在各种 Telegram 群组和 Discord 频道中寻找“内幕消息”，根据社群情绪的起伏来决定买入卖出的时机。这种高度依赖人工判断和情绪驱动的投资方式，不仅风险极高，博弈性也极强，与传统金融市场的科学化、系统化形成了鲜明对比。

在这种情况下，通用 AI 大模型注定无法有效解决 Web3.0 的投资问题，这也成为业界的共识。当模型缺乏实时的链上数据支撑时，它可能会给出看似合理但实际错误的判断，这在高风险的投资环境中是致命的。

更重要的是，通用模型的设计目标是“语言生成”，而不是“风险识别”。它们可以流畅地解释什么是流动性挖矿，可以分析 DeFi 协议的运作机制，但当面对具体的投资决策时，它们往往只能给出保守的风险提示，而无法提供具有可操作性的投资建议。

Web3.0 投资需要的不是懂语言的 AI，而是懂博弈结构和行为判断的 AI。这种 AI 需要理解 Web3.0 市场的独特规律，能够从海量的非结构化数据中提取关键信息，能够识别市场情绪的变化趋势，能够在高度不确定的环境中做出相对合理的预测。这正是垂直 AI 存在的价值所在。

正是在这样的背景下，Match 应运而生。Match 聚焦于“AI x Web3.0 投资智能”这一细分领域，致力于用垂直模型解决用户在真实交易场景中面临的认知与效率瓶颈，填补了通用 AI 在这一领域的不足。与通用 AI 追求"答对"不同，Match AI 的目标是“决策准”——不仅要能正确理解用户的问题，更要能提供准确可靠的投资决策支持。Match AI 的出现无疑为这一趋势树立了一个重要的里程碑。

Match 的价值定位清晰而独特。在一个充满噪音和陷阱的 Web3.0 投资环境中，普通投资者需要的不是另一个能聊天的 AI 助手，而是一个真正懂投资、懂 Web3.0、能够在关键时刻提供可靠建议的智能伙伴。Match AI 正是为了满足这种需求而设计的专业投资助手。

Match 的核心能力体现在三个关键系统上，每一个都针对 Web3.0 投资的特定痛点进行了深度优化。

首先是 Match 的“链上天眼”系统。 这个系统的价值在于将分散在各个平台的信息进行统一收集和分析。它能够进行合约扫描，识别智能合约中的潜在风险和机会；进行 KOL 分析，追踪意见领袖的言论和行为模式；监控交易所异动，及时发现大额资金流向；分析项目成长指标，评估项目的发展潜力。

更重要的是，“天眼”系统的输出结果不是冷冰冰的数据堆砌，而是带有明确建议、清晰溯源、合理解释的可执行信息。当系统识别出某个代币存在潜在风险时，它不仅会告诉用户风险的存在，还会解释风险的来源、影响程度和应对策略。这种输出方式让普通用户也能快速理解复杂的市场信息，并据此做出明智的投资决策。

其次是投资策略推荐系统。 Web3.0 投资者的风险偏好和投资目标差异巨大，有些人追求稳健收益，有些人热衷高风险高回报的投机机会。Match AI 能够根据用户的风险偏好提供个性化的投资组合策略。

这个系统的核心是多维因子加权分析机制。它会同时考虑技术指标（价格走势、交易量变化、技术形态等）、情绪指标（社交媒体讨论热度、社区活跃度、舆论倾向等）、资金指标（大户动向、资金流入流出、持仓分布等）和消息指标（项目进展、合作公告、监管动态等）四个维度的信息，通过复杂的权重算法计算出综合评分，并基于此推演可能的价格路径。

这种多维度分析方法的优势在于能够更全面地把握市场动态。传统的技术分析往往只关注价格和交易量，而忽略了情绪和资金层面的变化；基本面分析虽然考虑了项目的内在价值，但往往对市场情绪的变化反应滞后。Match AI 通过整合多个维度的信息，能够更准确地预测市场走势。

第三是主动信号推送系统。 这个系统的设计理念是让投资不再需要“开口提问”。在传统的 AI 交互模式中，用户需要主动向 AI 提出问题，AI 才会给出回答。但在快速变化的 Web3.0 市场中，往往等用户意识到要问什么问题时，最佳的投资时机已经错过了。

Match AI 的主动推送系统能够 7x24 小时监控市场动态，当识别到潜在的暴涨或暴雷代币时，会自动向用户推送风险或机会提醒。这种主动式的服务模式让用户能够在第一时间获得关键信息，不会因为信息滞后而错失投资机会或遭受不必要的损失。

推送系统的智能化程度很高，它不会简单地推送所有的市场变化，而是根据用户的投资偏好和历史行为，筛选出最相关的信息进行推送。这样既保证了信息的及时性，也避免了信息过载的问题。 推送系统可以结合站内外，链上链下的数据进行全方位的深度感知，从而进行信号的推理演绎，结合Agent做到精准的信号解读。从而完成更加智能和个性化的深度推送。

在 Web3.0 投资领域，技术门槛与市场复杂性前所未有，传统的投资分析工具往往力不从心。Match AI 作为专为 Web3.0 打造的资管大模型，不是简单地在通用大模型上套一层 Web3.0 的外壳，而在技术架构上实现了多个关键突破形成独有的技术亮点，构建了真正意义上的“从 0 到 1”原生投资智能系统。

Match AI 的数据层突破了传统金融分析的局限性，建立了链上与链下的全方位多源数据融合体系。在链上数据方面，系统实时采集各主流公链的交易记录、智能合约执行状态、DeFi协议资金流向、代币转移轨迹等关键信息。这些数据为投资分析提供了最直接、最真实的市场基础。

更重要的是，Match AI 还整合了丰富的链下情报源，包括 Twitter 的情绪变化、GitHub 的项目活跃度、各大 CEX 的深度数据、项目方的官方动态、Medium 与新闻媒体报道以及社区讨论等等。 多源数据结合了深度的web3业内垂直模型，可以对无关内容进行降噪，识别出常规模型无法挖掘到的web3独有的业内信号，特征，以及数据结果的分析。

这种多维度的数据收集能力是 Web3 投资分析的关键优势，因为加密市场的价格波动往往受到链下舆论和情绪的强烈影响。全方位的数据收集能力，是 Match AI 进行准确分析的基础。

数据的价值不仅在于数量，更在于质量和时效性。Match AI 系统采用异构数据标准化处理，可以将来自不同平台、不同格式的数据统一转换为可分析的标准格式；并建立了实时数据更新机制，能够在数据产生的第一时间进行收集和处理，这种技术能力为后续的智能分析提供了高质量的数据基础。同时，系统还具备数据清洗和去噪能力，能够过滤掉虚假信息和无关噪音，提取出真正有价值的投资信号。

Match AI 在引擎层采用了基于 COT（Chain of Thought）反思的调度协同引擎，这是其技术架构的核心创新之一。与传统 AI 系统不同，Match AI 的推理过程具备可追溯性和自我纠错能力，能够在回答问题时展示完整的思考链条，并在发现逻辑错误时主动修正。

Multi-Agent 并行协同机制是另一个技术亮点。系统构建了专业化的 Agent 群组，每个 Agent 专注于特定的分析任务，如技术分析 Agent、基本面分析 Agent、情绪分析 Agent 等。这些Agent 能够并行工作，各自发挥专业优势，然后通过协同机制整合分析结果。

最值得关注的是因果推理内核的引入。Web3 市场充满了复杂的因果关系，比如美联储政策变化与加密货币价格的关联、项目方行为与代币表现的因果链条等。Match AI 通过因果推理模型，能够识别和建立事件间的真实因果关系，而不是简单的相关性分析，这为投资决策提供了更可靠的逻辑基础。

在 AI 模型层面，Match AI 采用了多模型 ensemble 架构，这种设计的优势在于能够根据不同的任务特点选择最适合的模型，比如有的大模型适合文本输出，有的适合 社交舆情监控的 ，有的适合图表解析，有的适合分析代码等等。通过不同模型的优势互补，提升了整体分析能力，同时也降低了对单一模型提供商的依赖。

此外，Match AI 还整合了 Planner 模型、因果推理模型。举个例子，如果看到以太坊大涨，人的真实反应是认为山寨季要来了，这是基于人的因果思维判断，但是机器不会这样联想。通过因果策略模型，可以让 AI 像人一样基于历史的数据，能够通过因果推理，然后联系起来某一个实时的消息能带动多少个币种的增长，或者能够带动多少个赛道的增长。

Web3 预训练模型也是 Match AI 的一项特色，其深度整合 Web3.0 行业知识，就像一个“Web3.0 博士”，而不是通用大模型一样通而不精，大部分答的都是答非所问。Match AI 要做的是言之有物、答用户所想，让用户有所要、有所赚。

GRPO（Group Robust Policy Optimization）组策略优化是 Match AI 的另一个技术突破。传统 AI 大模型往往只提供单一的“最优解”，而 Match AI 通过群体决策优化，能够为不同类型的投资者提供多样化的策略选择，实现真正的“千人千面”个性化服务。

Match 技术负责人 Lucas 做 了 一个生动的比喻。“比如 Match AI 综合各种分析后，发现某用户画像是激进型选手，更喜欢高杠杆操作；当该用户与 Match AI 互动时，大模型就会去基于用户的投资风格，推荐在可承受风险范围之内的更宽维度的数据，从而追求更高的收益率。”

领域特化微调功能针对 DeFi、NFT、GameFi 等不同的 Web3.0 垂直场景进行了专门优化，让大模型更懂 Web3.0 。系统能够根据不同赛道的特性调整分析模型，为用户提供更精准的投资建议。这种细颗粒度的专业化调整，是通用 AI 模型无法实现的。

Match AI 构建了一个持久化知识图谱系统，这个系统能够存储和关联 Web3.0 领域的海量知识点，形成完整的知识网络，用户每次互动也会被记录。

并且，与传统的静态知识库不同，这个系统具备动态更新能力，能够实时学习市场的新模式和新变化。动态知识更新机制让系统能够持续学习和适应市场变化。Web3市场发展迅速，新的项目、新的玩法、新的风险不断涌现，传统的静态模型往往滞后于市场发展。Match AI通过持续学习机制，能够及时捕捉和理解这些新变化。

检索增强生成（RAG）机制是降低 AI 幻觉率的关键技术，能够让 AI 大模型不会出现误判，能够精准地识别用户所提到问题的方向、细分赛道，用户想要的一个核心的答案。系统采用“先召回后生成”的流程，在回答用户问题时，首先从知识图谱中检索相关的真实数据，然后基于这些数据生成答案，而不是依赖训练时的历史数据进行推测。这种机制在高风险的投资环境中尤为重要，能够确保分析结果的可靠性。 相较于传统 LLM 依赖训练数据进行静态推理的方式，RAG 能动态引入最新事实，提升生成内容的 实时性、准确性与可解释性 ，并有效规避因训练语料过时或缺失而导致的虚假回答。

举个例子，当用户问到某个项目，RAG 模块会从链上数据、AP1、DEX 快讯中检索信息，然后 AI 再来“总结归纳”，降低 AI 胡说八道的概率，即大模型幻觉让输出“有依据、能溯源”。

Match AI 的信号系统建立了“环境感知 → 智能判断 → 精准建议”的闭环检测体系。环境感知模块通过多维度异动检测算法，能够识别市场中的各种异常信号，包括交易量异动、资金流向变化、社交媒体讨论热度激增等。

智能判断环节基于因果推理进行风险评估，不仅能够识别异动的存在，更能分析异动背后的原因和可能的影响。这种深度分析能力帮助投资者理解市场变化的本质，而不是被表面现象误导。

精准建议输出可执行的交易策略，包括具体的操作建议、风险控制措施、预期收益分析等。这种端到端的服务能力让普通投资者也能获得专业级的投资指导。

举个例子，比如美联储突然宣布降息，比特币以及山寨币大涨，AI 能够及时识别到市场环境的变化，比如传统金融市场的活跃，从而给加密用户提出适合加仓的建议。

总的来说，Match AI 的最大优势在于其端到端的原生设计理念。与许多简单移植传统金融模型的 AI 产品不同，Match AI 完全针对 Web3.0 市场的特性进行设计，没有传统金融模型的历史包袱。

这种原生设计体现在多个方面：数据源的选择完全基于 Web3.0 生态的特点，分析模型针对加密市场的波动特性进行优化，决策框架考虑了 Web3.0 投资的独特风险因素。这种专业化的设计让 Match AI 能够更好地理解和应对 Web3.0 市场的复杂挑战。

站在 2025 年的时间节点上回望，我们正在见证一个重要的技术转折点。通用大模型已经证明了 AI 技术的巨大潜力，但真正的商业价值往往出现在垂直细分领域的深度应用中。Web3.0 投资领域正是这样一个等待被垂直 AI 重塑的重要场景。

Match AI 垂直大模型的出现不仅仅是技术创新的产物，更是市场需求驱动的必然结果。随着 Web3.0 市场的不断成熟，投资者对专业化工具的需求将越来越强烈。那些仍然依赖传统方式进行投资决策的参与者，将在竞争中处于越来越不利的地位。Match AI 通过其独特的技术架构和原生设计理念，为 Web3.0 投资者提供了一个真正专业、可靠的智能投资助手，标志着 AI 驱动的 Web3.0 投资时代的正式到来。

AI 垂直 大模型 的价值在于它能够深度理解特定领域的规律和特点，提供真正符合用户需求的解决方案。在 Web3.0 投资这个高风险、高收益、快节奏的领域中，这种深度专业化的AI服务将成为投资者的重要竞争优势。

当然，垂直 AI 的发展也面临着挑战。数据获取的难度、模型训练的成本、用户接受度的培养等都是需要解决的问题。但正如当年移动互联网改变了人们的生活方式一样，AI技术也必将深刻改变投资决策的模式。

对于那些希望在 Web3.0 世界中获得投资成功的参与者来说，拥抱这种技术变革不是选择，而是必然。在这个充满机遇和挑战的新时代中，最终胜出的将是那些能够最好地利用 AI 技术优势的投资者。

提示：本文系投稿，不代表 ChainCatcher 观点，亦不构成投资建议。