Nhiều nguyên nhân khiến các dự án AI × Crypto thất bại thực ra không nằm ở khả năng của mô hình, mà ở chính dữ liệu.

Nguồn dữ liệu không đáng tin cậy, không thể tái tạo, không thể xác nhận quyền sở hữu, cuối cùng dẫn đến việc đầu ra của AI không thể xác minh, chưa kể đến việc hình thành giá trị lâu dài trên chuỗi.

@useTria chính xác là điểm cắt ở đây.

Nó không phải là làm mô hình, cũng không phải là làm lớp vỏ ứng dụng, mà tập trung vào lớp dữ liệu cấu trúc, có thể xác minh, dễ bị bỏ qua trong quá trình huấn luyện và suy luận AI nhưng lại là yếu tố then chốt nhất.

Tria thông qua cơ chế trên chuỗi, ghi rõ nguồn gốc, đóng góp và mối quan hệ sử dụng dữ liệu, giúp hệ thống AI không còn phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào dạng hộp đen nữa, mà xây dựng được đường dẫn tin cậy có thể kiểm toán, có thể truy xuất nguồn gốc. Điều này đặc biệt quan trọng đối với AI Agent, hệ thống quyết định trên chuỗi và các giao thức tự trị trong tương lai.

Từ góc độ này, giá trị của $TRIA không đến từ câu chuyện ngắn hạn, mà đến từ khả năng trở thành lớp mặc định được gọi trong hạ tầng AI.

Nếu AI muốn thực sự mở rộng quy mô trên chuỗi, lớp dữ liệu như Tria không phải là lựa chọn, mà là bắt buộc.

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