很多 AI × Crypto 项目失败的原因，其实并不在模型能力，而在数据本身。

数据来源不可信、不可复现、无法确权，最终导致 AI 输出无法被验证，更谈不上在链上形成长期价值。

@useTria 的切入点恰恰在这里。

它并不是做模型，也不是做应用外壳，而是聚焦 AI 训练与推理过程中最容易被忽视、却最关键的一层：结构化、可验证的数据基础。

Tria 通过链上机制，把数据的来源、贡献与使用关系明确记录下来，让 AI 系统不再依赖黑箱式数据输入，而是建立可审计、可追溯的信任路径，这一点对 AI Agent、链上决策系统以及未来的自治协议尤为重要。

从这个角度看 $TRIA 的价值并不来自短期叙事，而是来自它是否能成为 AI 基础设施中默认被调用的一层。

如果 AI 要在链上真正规模化运行，Tria 这种数据层并不是可选项，而是必选项。

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