Muitos motivos pelos quais projetos de AI × Crypto fracassam, na verdade, não estão na capacidade do modelo, mas nos próprios dados.

Fontes de dados não confiáveis, não reproduzíveis, sem possibilidade de confirmação de autoria, acabam por tornar a saída de AI impossível de verificar, muito menos criar valor a longo prazo na blockchain.

@useTria entra exatamente aqui.

Ele não desenvolve modelos, nem aplicações externas, mas foca na camada mais fácil de ser negligenciada, porém mais crucial, durante o treinamento e inferência de AI: a base de dados estruturada e verificável.

Tria, por meio de mecanismos na blockchain, registra claramente a origem, contribuição e uso dos dados, permitindo que os sistemas de AI não dependam mais de entradas de dados em caixas pretas, mas construam um caminho de confiança auditável e rastreável. Isso é especialmente importante para AI Agents, sistemas de decisão na blockchain e futuros protocolos autônomos.

Sob essa perspectiva, o valor de $TRIA não vem de narrativas de curto prazo, mas de sua capacidade de se tornar uma camada padrão na infraestrutura de AI, que seja automaticamente chamada.

Se a AI quiser realmente escalar na blockchain, uma camada de dados como a Tria não é uma opção, mas uma necessidade.

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