在Web3浪潮下，金融分析正经历从“中心化信任”到“算法信任”的范式转移，而投研分析作为投资决策的核心引擎，其方法论、工具链与价值逻辑都在被重新定义，传统金融分析依赖财务报表、政策解读与中心化数据源，而Web3金融分析则需在去中心化、代码即法律、跨链交互等特性下,构建全新的分析框架。
数据维度的拓展是Web3投研的首要突破，传统金融以企业财报为核心，而Web3项目需同时解析链上数据（如钱包地址交互、DEX交易量、NFT流转频率）、链下生态（如开发者活跃度、社区治理提案通过率）与代币经济模型（如释放曲线、质押奖励机制），分析DeFi项目时，需通过链上浏览器追踪TVL（锁仓价值）变化，结合智能代码审计评估协议安全性，再通过链上数据工具（如Nansen、Dune Analytics）识别巨鲸地址动向与用户留存率,这些是传统金融分析中完全缺失的维度。
风险认知的深化是Web3投研的关键挑战，传统金融风险聚焦信用风险、市场风险，而Web3还需面对智能合约漏洞风险（如2022年Beanstalk黑客事件）、治理攻击风险（如DAO投票操控）以及跨链桥安全风险，代币经济模型的“死亡螺旋”（如稳定机制失效导致脱锚）与监管不确定性（如各国对加密资产的分类分歧），要求投研分析引入“代码审计优先级”“社区治理抗攻击性”等新指标，甚至通过模拟极端场景（如大额抛售、流动性挤兑）测试项目韧性。
价值判断的重构正在发生，传统金融以“企业盈利”为估值锚点，而Web3项目价值更依赖“生态网络效应”与“代币效用”，分析Layer1项目时，需评估其开发者生态（如GitHub提交频率、生态基金规模）、跨链兼容性（如是否支持EVM兼容链）以及用户迁移成本（如钱包切换成本）；而GameFi项目则需关注“玩家生命周期价值”（LTV）与“代币产出效率”的平衡，避免陷入“击鼓传花”式的泡沫。
从传统金融到Web3，投研分析不仅是工具的升级，更是思维方式的革新——它要求分析师从“依赖权威信息”转向“自主验证代码”，从“静态财务分析”转向“动态链上追踪”，从“中心化逻辑”转向“分布式生态认知”，随着AI链上数据分析工具的成熟与合规框架的完善，
