Markus Levin de XYO : pourquoi une L1 native aux données pourrait devenir la colonne vertébrale de la « preuve d'origine » de l'IA

Dans le dernier épisode de SlateCast, le cofondateur de XYO, Markus Levin, a rejoint les animateurs de CryptoSlate pour expliquer pourquoi les réseaux d’infrastructure physique décentralisée (DePIN) passent d’expériences de niche à quelque chose de plus large — et pourquoi XYO a construit une couche 1 (Layer-1) dédiée pour gérer le type de données que l’IA et les applications du monde réel exigent de plus en plus.

L’ambition de Levin pour le réseau est sans détour : « D’abord, je pense que XYO va avoir huit milliards de nœuds », a-t-il déclaré, qualifiant cela d’objectif ambitieux — mais, selon lui, cohérent avec la direction que prend la catégorie.

La thèse des DePIN : « chaque recoin du monde »

Levin a présenté les DePIN comme un changement structurel dans la façon dont les marchés coordonnent les infrastructures physiques, en soulignant les attentes de croissance rapides pour le secteur. Il a cité une projection du World Economic Forum selon laquelle les DePIN pourraient passer d’environ les dizaines de milliards d’aujourd’hui à des trillions d’ici 2028.

Pour XYO, l’échelle n’est pas hypothétique. Un des animateurs a noté que le réseau a grandi « avec plus de 10 millions de nœuds », donnant le ton d’une conversation moins axée sur « et si… » que sur ce qui se brise lorsque le volume de données du monde réel devient le produit.

Preuve d’origine pour l’IA : le problème des données, pas seulement la puissance de calcul

Interrogé sur les deepfakes et l’effondrement de la confiance dans les médias, Levin a fait valoir que le goulot d’étranglement de l’IA n’est pas uniquement la computation — c’est la provenance. « Alors que, pour les DePIN, ce que vous pouvez faire, c’est, euh, prouver d’où vient la donnée », a-t-il déclaré, décrivant un modèle où les données peuvent être vérifiées de bout en bout, suivies jusqu’aux pipelines d’entraînement, puis requises quand les systèmes ont besoin de vérité terrain.

Selon lui, la provenance crée une boucle de rétroaction : si un modèle est accusé d’halluciner, il peut vérifier si l’entrée sous-jacente est sourcée de façon vérifiable — ou demander de nouvelles données spécifiques à un réseau décentralisé plutôt que de moissonner des sources peu fiables.

Pourquoi une Layer-1 native des données est importante

XYO a passé des années à essayer de ne pas construire une chaîne, a dit Levin — en fonctionnant comme une couche middleware entre les signaux du monde réel et les smart contracts. Mais « personne ne l’a fait », et le volume de données du réseau a forcé la question.

Il a expliqué l’objectif de conception simplement : « La blockchain ne peut pas gonfler… et elle est vraiment faite pour les données. »

L’approche de XYO s’appuie sur des mécanismes comme Proof of Perfect et des contraintes de type « lookback », conçus pour maintenir des exigences de nœuds légères, même lorsque les jeux de données grandissent.

Onboarding COIN : transformer les utilisateurs non-crypto en nœuds

Un levier de croissance clé a été l’application COIN, que Levin a décrite comme un moyen de transformer les téléphones mobiles en nœuds du réseau XYO.

Au lieu de pousser les utilisateurs vers une volatilité de token immédiate, l’application utilise des points rattachés au dollar et des options de remboursement plus larges — puis oriente progressivement les utilisateurs vers les rails crypto.

Modèle à double token : aligner les incitations avec XL1

Levin a déclaré que le système de double token est conçu pour séparer les récompenses/la sécurité de l’écosystème des coûts liés à l’activité de la chaîne. « Nous sommes extrêmement enthousiastes à propos de ce système de double token », a-t-il déclaré, décrivant $XYO comme l’actif externe de staking/gouvernance/sécurité et $XL1 comme le token interne de frais/transactions utilisé sur XYO Layer One.

Partenaires du monde réel : facturer l’infrastructure et des données POI de niveau cartographie

Levin a pointé de nouvelles partenariats comme un élan « killer app » précoce au sein du plus large écosystème DePIN, citant un accord avec Piggycell — un grand réseau sud-coréen de recharge qui a besoin de preuves de localisation et qui prévoit de tokeniser des données sur XYO Layer One.

Il a aussi décrit un cas d’usage distinct de preuve de localisation impliquant des ensembles de données de points d’intérêt (heures, photos, informations sur le lieu), affirmant qu’un partenaire majeur de géolocalisation a détecté des problèmes dans son propre jeu de données « dans 60% des cas », tandis que les données sourcées par XYO étaient « 99,9% correctes », permettant une cartographie en aval pour de grandes entreprises.

Pris ensemble, le message de Levin était cohérent : si l’IA et les RWA ont besoin d’entrées fiables, la prochaine frontière concurrentielle pourrait être moins liée à des modèles plus rapides — et davantage à des pipelines de données vérifiables ancrés dans le monde réel.