当前的 AI 赛道,模型在卷,应用在卷,但基础设施层反而是最稀缺、也最容易被低估的部分。



尤其是在 Web3 场景中,AI 要承担的是可执行决策,而不是单纯生成内容,这对数据的真实性与一致性提出了更高要求。

@useTria 的价值,在于它为 AI 提供了一种可组合的数据协作模式。

数据不再只是被消耗的资源,而是可以被标记、计量和复用的生产要素,这使得数据贡献者、AI 系统和应用之间的关系变得清晰且可持续。

这也解释了为什么 $TRIA 更像是基础设施型资产,而不是情绪驱动型标的。

它的成长路径不会是爆发式的,而是随着 AI Agent 数量、链上智能系统复杂度的提升,被逐步调用、逐步沉淀价值。

如果你看好 AI 在链上承担更复杂的判断、协作和执行角色,那么 Tria 解决的问题本身,就已经站在了正确的位置上。

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