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写到现在，我反而变得更谨慎了。不是突然保守，而是踩过一个坑——太容易用"这东西应该会很牛"代替"现在到底牛不牛"。以前吃过这种亏，当你把还没发生的事当成已经发生的事，最该撤退的时候反而会加码。
所以这次换个角度。不复盘，也不聊框架，用反证法来看：假设这个项目最后没跑出来，它会在哪个环节先翻车？反过来说，只要能渡过这几个坎，就算短期再闹腾，也值得当长期标的盯着。
核心结论先摆前面：胜负不在"AI"这两个字，而在"可信"这两个字。AI可以抄，可信很难复制。信息越杂乱、结构越不清晰的场景，可信度就越珍贵，护城河也才可能真实存在。
最容易露馅的第一个点：一致性。
非结构化数据上链听起来很高级，但现实第一关就很直白：同样一份证据，不同节点得出的结论能不能对上？要是对不上，系统怎么收敛？
我不想听那套"我们有共识机制"的标准答案。我想看具体的操作——
假如节点A说"风险"，节点B说"无风险"，到底是投票定音？还是按可信度加权？还是找个仲裁？仲裁是谁来做？费用谁掏？如果最后兜底的就是"信某个权威节点"，那这套系统其实就容易被戳穿。