因為超過80%的AI專案在沒有質量保證的情況下失敗（RAND）。 你可以整天驗證交易，但如果AI推斷是垃圾，所有下游的東西都會崩潰。 解釋 👇️ 🧵

AI 信任堆疊有幾個層次： 第 1 層：推理驗證（AI 的想法） 第 2 層：代理行為驗證（AI 的行為） 第 3 層：交易結算（行動最終確定的地方） 第 4 層：數據可用性（證明數據存在） 大多數項目處理第 2 到第 4 層。幾乎沒有人在解決第 1 層。

為什麼 Layer 1 是基礎： ❌ 錯誤的推理 → 錯誤的代理決策 → 錯誤的交易 ❌ 垃圾進 = 垃圾出，無論在哪一層 ❌ 如果你不能信任代理的思考，那麼你就不能信任他們的行為 ✅ 經過驗證的推理 = 其他一切的信任根源

實際影響： 42% 的公司在今年放棄了 AI 項目。89% 缺乏驗證框架。90% 的 CIO 錯誤計算成本達 500-1,000%。 問題不在於執行，而是沒有人在驗證推理層。 Gaia Staking 確保根本。質押者驗證模型實際輸出的內容。