我为什么逐渐放弃了 Web3 项目投研？

最近，我的精力大多转向了AI领域， Web3 相关内容的输出也随之减少。但沉淀一年多以来，关于这个行业，我积累了许多新的心得与体会，值得与大家分享。

关注我较早的读者或许还记得，我的写作生涯始于项目和赛道的投研分析。但不知从何时起，我便很少再动笔写这类文章了。这背后，既有我个人视野的提升——得以窥见Web3世界更高阶、也更底层的运行逻辑；也包含了个人资源、财富观念上的一系列转变。

在此期间，不断有朋友问我：“某某项目怎么样？”“那个赛道还值得投资吗？”。我常常无言以对，因为在当下的环境中，这些问题已经很难有确切的答案。

经过一段时间的思考与梳理，我想系统性地聊一聊，为什么我对具体项目的投研分析，逐渐从热衷走向了放弃。

不可否认，Web3行业一个核心的盈利模式，源于信息不对称。对于“投研”而言，谁能更早地发现项目的潜在价值并提前布局，谁就能获得超额的回报。然而，也正是这个原因，让我最终放弃了这条路径。

回想2018、2019年，我还在做项目评级。得益于我的计算机专业背景，许多外人眼中晦涩的区块链概念，于我而言却是轻车熟路。这让我能相对容易地分辨出哪些项目是空洞无物，哪些项目是真正具备技术含金量。

然而，当时间来到2025年（注：此处指代当下及近未来的行业环境），这套方法论几乎已经失效。并非区块链技术本身发展到超出了我的理解范畴，而是项目方们已经能够无比熟练地运用最新的AI大模型来“包装”自己。过去一眼就能看穿的伪劣项目，如今在AI的加持下，可以将叙事、技术白皮书，甚至GitHub代码库都做得天衣无缝、像模像样。

我不妨坦诚相告：在过去两年里，我曾帮助一些交易所和项目方撰写过不少在外界看来“技术专业”的宣传文稿，而它们的真正作者，其实是AI。甚至，那些看似活跃的项目交互数据、链上交易记录，很多也是通过AI编写的脚本批量刷出来的。

这意味着，在AI普及的时代，传统投研的成本正在指数级增加。为了甄别一个项目的真伪，你需要付出的精力和时间远超以往。公共信息渠道已被AI生成的“噪音”严重污染，我们仿佛在观看一场AI之间的“魔法对轰”，而真实有效的信息却被层层掩盖。我个人也曾尝试用AI来分析Web3项目，但进展甚微，感觉陷入了AI生成内容相互验证的死循环。

在许多尚未深度涉足Web3投研的人看来，这是一条高回报的路径。的确，在前两个周期，我依靠投研赚取了可观的收益。但那已是行业相对“单纯”的年代——好的项目，真的会涨。

时至今日，Web3已发展成一个高度成熟、分工明确的产业链。从项目筹备、募资、发行、推广到市值管理，每一个环节都有专业的机构或孵化器在背后操盘。甚至你看到的许多KOL，其背后也有着交易所的扶持。

作为一个身处“局外”的独立研究者，想要单凭公开信息进行研究并获利，其可能性已经微乎其微。

更深层次的问题在于，绝大多数Web3项目中， 技术团队与操盘团队是分离的 。换言之，可能确实有一群技术极客在潜心构建卓越的技术，但代币的价格走势却并非由他们决定。在项目募资阶段，代币的做市权往往已经移交给了专业的操盘团队。

因此，当一个项目发布重大利好，例如技术取得突破时，对于操盘团队而言，这反而可能是一个绝佳的派发筹码时机。这也就解释了那个屡见不鲜的现象： 为什么技术突破了，价格反而暴跌了？

最终，行业演变成了如今的局面： 项目本身的质量好坏，与它的代币价格表现，完全是两码事。 这也正是我面对朋友们“项目好不好，代币能不能买”这类问题时，陷入无法回答的窘境的根本原因。

这一点或许最为扎心：在Meme文化泛滥的今天， 项目质量本身，已经不再重要。 项目方不关心，大部分参与者也不关心。流量和情绪，反而成了衡量一个项目成功与否的唯一指标。

我自己也在关注一些项目，例如备受期待的Monad生态即将空投，但其整体热度和社区参与度，可能远远不如某个突然爆火的Meme项目。

这恰恰揭示了Web3当下的一个残酷特质： “我来Web3就是为了赚钱，我的目标是盈利，而不是建设一个优质项目。” 当整个市场的共识都建立于此，对项目基本面的深度研究就显得无足轻重，甚至有些“不合时宜”了。

另一方面，随着我接触的行业层次越来越高，我逐渐了解到，许多项目方在与投资方或操盘机构谈判时，项目本身的质量并非关键议题。只要选择一个听起来不错、有热度的赛道，用AI将叙事编织得足够动人，剩下的便全是关于人情世故与筹码分配的博弈。至于项目的开发进度，那仅仅是他们用来决定何时派发筹码的时间节点罢了。

写下这篇文章，我的目的并非全盘否定“投研”的价值。恰恰相反，投研这件事本身，对于拓宽个人视野、提升认知深度、构建知识体系，有着不可估量的巨大作用。它至少让我从一个懵懂的“韭菜”，成长为一个能够避开绝大多数陷阱的参与者。

但是，如果你的 唯一目的是为了短期盈利 ，那么我认为，在当前这个时代，单纯依靠公开信息的投研来赚钱，这条路已经变得异常狭窄。

如今，公开的投研内容，其属性更多地演变成了一种“导流工具”。例如，我曾花一个月时间运营一个投研号，文章轻松达到一两万的阅读量。但这条路径的终点，往往是为第三方付费社群引流，社群再通过各种方式引导你购买某些代币，最终的盈利点依然落在“卖币”上。因为我认为这个模式并不光彩，也未能从中获利，后来便放弃了。

这些年的投研经历，让我前所未有地深刻理解了巴菲特的那句传世名言：

"Never invest in a business you cannot understand."

“永远不要投资一家你看不懂的公司。”

在过去，我以为“看懂”是指看懂技术和模式。而现在我才明白，在Web3，“看懂”还必须包括看懂其背后的资本结构、利益博弈和人心人性。而这些，恰恰是公开信息永远无法告诉你的。