趙長鵬敦促加密貨幣買家避免將全部資金押注在比特幣上，他表示人們不應出售公寓或其他代表其大部分財富的資產來購買加密貨幣。在2026年8月23日於峇里島錄製的一場Clubhouse問答中，這位幣安創辦人建議採取穩健的定期定額投資策略：每月固定將收入的1%、5%或10%投入比特幣、以太坊和Solana等大型且成熟的資產，且不使用槓桿。
趙長鵬的建議與他個人最知名的決策背景形成對比。他表示自己曾在2014年出售一間公寓並購入比特幣，但他強調這一選擇反映的是他個人的信念、財務狀況，以及即使比特幣價格歸零也能負擔生活開銷的能力。
這種區分將個人風險承受能力置於引人注目的報酬之上。若房產構成某人絕大部分財富，它不僅提供居住保障，而且難以替代；而比特幣仍是一種波動劇烈、價格大幅起伏的資產。趙長鵬偏好的做法是將買入價格分散於不同時間點，從而降低在市場高點附近買入所造成的損失。
他也勸告不要進行槓桿交易和投資較小的代幣。槓桿允許交易者透過借貸資金控制更大部位，但市場劇烈波動可能在行情反彈前就觸發強制平倉。趙長鵬發表上述言論之前，原始資料提到在8月19日的市場擠壓中，槓桿合約損失約30億美元，凸顯了債務融資部位所伴隨的風險。
一次個人的比特幣交易，而非投資範本
趙長鵬並未否定自己2014年的比特幣購買行為。相反地，他指出這項決定不應被視為普適的財務藍圖。當時他的情況包括對比特幣有極高的信心，且其生活方式並不依賴該資產的短期價格表現。
這與將主要住宅、緊急儲蓄或其他必要資產轉換為加密貨幣的情況有本質上的不同。每月定期購買計劃提供了一種更有限度的參與方式，尤其適合收入以固定週期入帳的人士。
趙長鵬對比特幣（BTC）、以太幣（ETH）和Solana（SOL）的偏好，也反映出他專注於那些相較市場上數千種小型代幣而言，擁有成熟網絡、深度流動性及長期運營歷史的資產。這種策略雖無法消除市場風險，但可避免將個人資產負債表與單一入市點或低流動性項目綁定。
他也向尋求加密貨幣方向的年輕人提供了類似的建議：每天花30到60分鐘學習，而非依賴高度具體的買賣指令。趙長鵬表示，人們應針對問題深入探究多層次，而不應只尋求快速交易技巧。他提到非虛構類書籍價格相對低廉，例如亞馬遜上有售價9.99美元的書籍，是進行系統性學習的易得起點。
趙長鵬修正其對NFT、迷因幣和實物資產代幣化（RWA）的看法
這場問答環節也顯示，趙長鵬重新審視了幾個他過去低估或未優先考慮的領域。他指出，非同質化代幣（NFT）、迷因幣以及實物資產代幣化（通常稱為RWA）這些類別，是他隨著時間推移而改變看法的領域。
關於RWA，趙長鵬表示，大約18個月前他並未關注該領域。後來他逐漸意識到將傳統資產和金融權益置於區塊鏈基礎設施上的優勢，包括全天候交易、更高的交易透明度、更低的手續費以及全球可及性。
這些特性已促使代幣化產品成為金融機構和區塊鏈開發者的重要焦點，儘管其實際落地仍受限於法律所有權規則、託管安排及各地證券法規。代幣化雖能提升結算與轉移流程的效率，但底層資產仍需具備公認的法律架構，並確保持有人的權利可被強制執行。
趙長鵬以印尼為例闡述此論點，指出該國在多個領域缺乏本地化的代幣化產品。他列舉了國內穩定幣、股票、房地產、黃金、石油、稀土礦物及政府債券等潛在發展方向，並補充說明，在這些產品能夠大規模發行和交易之前，還需要更明確的監管框架。
他的評估傾向於實用型資產和支付基礎設施，而非主要圍繞線上關注度構建的項目。這也指出了各國在發展本土Web3市場時面臨的一道障礙：本地代幣化不僅僅需要區塊鏈技術，還需要建立監管框架，以明確定義發行、所有權、儲備金、信息披露以及消費者保護等事項。
四年週期依然可見，但催化因素尚不明朗
趙長鵬表示，若將當前市場狀況與四年前相比，加密市場的四年週期似乎仍然成立。根據資料來源，比特幣在2026年8月下旬突破80,000美元，使市場環境再次將週期比較納入交易討論之中。
他並未聲稱自己知道下一個重大市場催化劑是什麼。趙長鵬提到，他在2020年「DeFi之夏」爆發前六個月也未曾預見此事；該事件指的是當年去中心化金融應用的快速擴張。
這番言論對僵化的週期預測提供了有益的平衡。歷史模式固然能塑造預期，但市場轉折點往往源自難以提前識別的發展，包括監管決策、產品發布、流動性狀況或新的區塊鏈應用。
AI支付與人工監督
趙長鵬還談到人工智慧可能成為數位支付的參與者。他表示，AI工具最終可能執行預訂和轉帳等例行操作，並指出加密貨幣支付可能比需要人臉驗證、簡訊確認或其他身份驗證步驟的卡組織網絡更易融入此類系統。
自主支付將引發有關支出限額、身份驗證、爭議解決以及授予AI代理權限等實際問題。加密交易雖具備可程式化與持續可用的優勢，但這些優點並不能自動解決消費者保護或安全問題。
趙長鵬表示，他自己使用AI的方式已從傳統網路搜尋轉向直接輸入提示來獲取例行資訊。但在程式設計方面的體驗則不太成功：他曾試圖利用AI開發一個Gmail垃圾郵件過濾工具，但未能達到預期效果，最終放棄了該嘗試。
這段經歷讓他確信，人類的參與對於複雜工作仍是必要的。趙表示，他的教育項目「Giggle Academy」曾測試完全由AI驅動的教學模式，但發現效果不佳。該項目現在採用混合模式，由人類主導內容開發，而AI則負責生成部分組件。
據趙介紹，Giggle Academy已接觸超過100萬名兒童，專注於2至6歲年齡層，並擁有60人的團隊。該項目的工作流程體現了他向加密貨幣買家所倡導的同樣原則：在有用之處使用自動化工具，但在錯誤會帶來嚴重後果的環節保留人類判斷。
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