关于AI和区块链的融合，很多讨论都聚焦在模型的聪慧程度，但这其实是在问错问题。真正卡脖子的地方在于：训练数据的来源可靠吗？有没有被篡改过？一旦出现问题如何问责？

数据源一旦不可信，即便是性能最强的模型也只是把错误信息包装得更逼真罢了。

最近关注到一个思路值得深入思考——本质上是在搭建一套「底层但决定上限」的基础设施：让数据的存储、流转和可用性都变成可验证、可证明、可追溯的。换句话说，"数据没被动过手脚"不再是空口承诺，而是有密码学证据支撑的事实。

如果你要评估任何AI+链类的项目，我建议先搞清楚这三个问题：

**第一，数据存在哪儿？**
**第二，怎么证明它没被替换？**
**第三，万一出岔子了，谁来买单？**

能把这三点讲透彻的项目，才真正有底气去谈可持续的生态叙事。与其追风口热度，不如先把「数据可信链路」这个基础打牢。