洪夢澤 HashKey Group研究員
在Web3企業場景中，大型語言模型（LLM）通過優化業務流程，幫助虛擬資產交易所、券商、做市商及意見領袖（KOL）達成顯著的降本增效，成為提升企業競爭力的重要推動力。與面向用戶的應用不同，面向企業的AI解決方案着重於提升業務運營效率、實現精準的成本控制以及提供數據驅動的決策支持。這些技術能夠在動盪的市場環境中，快速應對市場變化並提供精確洞察，幫助企業保持靈活性，並在激烈的競爭中脫穎而出。
虛擬資產交易所面臨着即時應對鏈上數據波動和市場情緒變化的挑戰。傳統分析依賴人工監測，這不僅成本高、效率低，且無法實現24小時不間斷的精確市場動態監控。這使得交易所難以快速反應市場變化，從而影響交易策略的效果。
助平台動態監測資產波動
相較之下，大模型的引入有效解決了這些問題。通過自動化分析和即時響應，大模型能夠將交易數據、社交媒體情緒（如X平台（前稱Twitter）的討論）及其他市場信號進行多維度整合，並且以超越人類專家的速度與準確性進行分析。
例如，專為加密貨幣領域設計的垂直領域大型語言模型FinGPT，能夠精準解析財報與市場行情新聞，展現出與人類專家不相上下的能力。這樣的智能監測系統能24小時不間斷運行，幫助Web3交易所快速應對市場變化，從而提高運營效率、降低成本，並優化交易策略。
在這種技術支撐下，Web3生態將能夠實現更加高效、精確的運行，並為企業在激烈的市場競爭中提供強有力的技術保障。
優化做市商流動性管理
Web3的去中心化金融協議對流動性管理提出更高要求，傳統人工調整策略難以即時應對市場波動和鏈上交易的動態性。大模型透過整合鏈上交易數據、訂單簿深度和市場情緒信號，精準預測流動性需求，動態優化買賣價差，降低滑點損失。
例如，在Uniswap等自動化做市商（AMM）協議中，大模型可分析歷史交易數據和即時鏈上指標（如交易量、Gas費用波動），預測特定交易對的流動性需求高峰，自動調整流動性池的定價曲線或範圍參數。
流動性管理相比市場監測更加複雜，強調對數據的精準提取、理解與分析。由於場景更加動態且對精確度的要求更高，大模型能夠即時適應市場變化，為做市商提供更高效的盈利模式。這種智能化策略優化資金利用率，同時提升做市商的報價競爭力，顯著提升其在市場中的表現。
內容創作與社群管理智能化
關鍵意見領袖（KOL）在Web3生態中扮演着核心角色，作為用戶與交易所平台之間的重要橋樑，他們需持續發布市場分析、社群動態和趨勢預測。然而，傳統內容創作方式通常依賴人工，既耗時又成本高昂，且容易錯失當下的熱點信息。
大模型通過整合各方數據，能夠自動生成高質量的市場報告、趨勢分析或社交媒體內容，從而顯著提升創作效率。
此外，大模型驅動的社交媒體監測工具能夠即時分析評論情緒，自動化回覆用戶反饋，並有效管理輿情，動態更新帳號內容以保持活躍度。這種智能化的內容生產與管理流程不僅大幅提升了KOL的工作效率，還能提供基於數據的精準洞察，幫助KOL更好地理解社群需求與市場變化，制定更具針對性的策略，從而增強他們在行業中的影響力與社群信任。
在未來應用中，Web3企業應精準識別場景特徵，實現「降本增效」的核心目標。針對監管合規的迫切需求，構建專注於Web3的垂類大模型至關重要，需整合去中心化治理邏輯，融合鏈上數據、社交情緒與市場信號的多模態數據，以提供精準高效的決策支持。
同時，企業應運用多語言數據集及聯邦學習等隱私保護技術，適配全球多元化監管要求，確保大模型應用的合規性與可信度。
題為編者所擬。本版文章，為作者之個人意見，不代表本報立場。
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