寫到現在，我反而變得更謹慎了。不是突然保守，而是踩過一個坑——太容易用"這東西應該會很牛"代替"現在到底牛不牛"。以前吃過這種虧，當你把還沒發生的事當成已經發生的事，最該撤退的時候反而會加碼。

所以這次換個角度。不復盤，也不聊框架，用反證法來看：假設這個項目最後沒跑出來，它會在哪個環節先翻車？反過來說，只要能渡過這幾個坎，就算短期再鬧騰，也值得當長期標的盯著。

核心結論先擺前面：勝負不在"AI"這兩個字，而在"可信"這兩個字。AI可以抄，可信很難複製。信息越雜亂、結構越不清晰的場景，可信度就越珍貴，護城河也才可能真實存在。

最容易露馅的第一個點：一致性。

非結構化數據上鏈聽起來很高級，但現實第一關就很直白：同樣一份證據，不同節點得出的結論能不能對上？要是對不上，系統怎麼收斂？

我不想聽那套"我們有共識機制"的標準答案。我想看具體的操作——

假如節點A說"風險"，節點B說"無風險"，到底是投票定音？還是按可信度加權？還是找個仲裁？仲裁是誰來做？費用誰掏？如果最後兜底的就是"信某個權威節點"，那這套系統其實就容易被戳穿。