Muchas de las razones por las que fracasan muchos proyectos de AI × Crypto no están en la capacidad del modelo, sino en los datos en sí mismos.

Fuentes de datos no confiables, no reproducibles, sin poder certificar la propiedad, que finalmente conducen a que la salida de AI no pueda ser verificada, y mucho menos a que genere valor a largo plazo en la cadena.

@useTria precisamente aborda este punto.

No se trata de crear modelos ni de desarrollar interfaces de aplicaciones, sino de centrarse en la capa más fácil de pasar por alto pero más crucial en el proceso de entrenamiento y razonamiento de AI: una base de datos estructurada y verificable.

Tria, mediante mecanismos en la cadena, registra claramente el origen, la contribución y el uso de los datos, permitiendo que los sistemas de AI ya no dependan de entradas de datos en caja negra, sino que establezcan rutas de confianza auditables y trazables. Esto es especialmente importante para AI Agent, sistemas de decisión en la cadena y futuros protocolos de autonomía.

Desde esta perspectiva, el valor de $TRIA no proviene de una narrativa a corto plazo, sino de si puede convertirse en una capa por defecto en la infraestructura de AI.

Si AI quiere operar a escala en la cadena, una capa de datos como Tria no es una opción, sino una necesidad.

@KaitoAI @cookiedotfuncn @cookiedotfun @MindoAI #TriaTreasure @easydotfunX