多くのAI×Cryptoプロジェクトが失敗する原因は、実はモデルの能力ではなく、データそのものにあります。

データの出所が信頼できない、再現性がない、権利証明ができないために、最終的にAIの出力が検証できず、長期的な価値をチェーン上に形成することも困難です。

@useTriaの切り口はまさにここにあります。

これはモデルを作るのではなく、アプリケーションの外殻を作るのでもなく、AIの訓練と推論の過程で最も見落とされがちだが最も重要な層に焦点を当てています：構造化され、検証可能なデータ基盤。

Triaはチェーン上の仕組みを通じて、データの出所、貢献、利用関係を明確に記録し、AIシステムがブラックボックス的なデータ入力に依存しなくなるようにします。これにより、監査可能で追跡可能な信頼の道筋を構築し、これはAIエージェント、チェーン上の意思決定システム、そして将来の自治プロトコルにとって特に重要です。

この観点から見ると、$TRIA の価値は短期的なストーリーからではなく、AI基盤インフラの中でデフォルトで呼び出される層になれるかどうかにあります。

AIがチェーン上で本格的に規模を拡大して動作するためには、Triaのようなデータ層は選択肢ではなく必須のものです。

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