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) dépassent les expériences de niche — et pourquoi XYO a construit une couche 1 (Layer-1) conçue pour le faire afin de 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, en qualifiant cela d’objectif ambitieux — mais qu’il estime correspondre à la direction que prend la catégorie.

La thèse des DePIN : « chaque coin du monde »

Levin a présenté les DePIN comme un changement structurel dans la manière dont les marchés coordonnent l’infrastructure physique, en pointant 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 actuelles à des trillions d’ici 2028.

Pour XYO, l’échelle n’est pas hypothétique. L’un des animateurs a noté que le réseau a grandi « avec plus de 10 millions de nœuds », posant le cadre d’une discussion moins centrée sur le « et si… » que sur ce qui casse lorsque le volume de données du monde réel devient le produit.

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

Interrogé sur les deepfakes et l’effondrement de la confiance dans les médias, Levin a soutenu que la contrainte de l’IA n’est pas seulement le calcul — c’est la provenance. « Alors que dans les DePIN, ce que vous pouvez faire, c’est que vous pouvez, euh, prouver d’où les données viennent », a-t-il dit, décrivant un modèle où les données peuvent être vérifiées de bout en bout, suivies jusqu’aux pipelines d’entraînement, puis interrogées lorsque 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 manière vérifiable — ou demander de nouvelles données spécifiques à un réseau décentralisé plutôt que de récupérer des sources peu fiables.

Pourquoi une couche 1 native des données est importante

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

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

L’approche de XYO s’appuie sur des mécanismes comme Proof of Perfect et des contraintes de type « lookback », destinées à maintenir les exigences des nœuds légères, même à mesure que les ensembles de données augmentent.

Onboarding COIN : transformer des utilisateurs non crypto en nœuds

Un levier clé de croissance 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 immédiate des jetons, l’application utilise des points liés au dollar et des options de rachat plus larges — puis intègre progressivement les utilisateurs dans les rails crypto.

Modèle à double jeton : aligner les incitations avec XL1

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

Partenaires du monde réel : facturation d’infrastructure et données POI de niveau cartographie

Levin a pointé de nouveaux partenariats comme un élan « killer app » précoce au sein du vaste écosystème DePIN, en citant un accord avec Piggycell — un grand réseau de recharge sud-coréen qui a besoin d’une preuve 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 point d’intérêt (heures, photos, informations de lieu), affirmant qu’un partenaire majeur de géolocalisation a trouvé des problèmes dans son propre jeu de données « dans 60 % des cas », tandis que les données sourcées par XYO étaient « à 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 RWAs ont besoin d’entrées fiables, la prochaine frontière concurrentielle pourrait être moins centrée sur des modèles plus rapides — et davantage sur des pipelines de données vérifiables ancrés dans le monde réel.