最新のSlateCastエピソードでは、XYOの共同創設者であるマーカス・レビンがCryptoSlateのホストと共に、分散型物理インフラネットワーク（DePIN）がニッチな実験を超えて進化している理由と、AIおよび現実世界のアプリケーションがますます要求するデータを処理するためにXYOが目的に特化したLayer-1を構築した理由について解説しました。レビンのネットワークに対する野望は率直です。「まず、XYOは80億のノードを持つことになると思います」と彼は述べ、これはストレッチゴールだが、カテゴリーが向かっている方向に一致していると信じていると語りました。DePINの「世界の隅々」理論------------------------------------------レビンはDePINを市場が物理インフラを調整する方法の構造的変化として位置づけ、この分野の急速な成長期待を指摘しました。彼は、DePINが現在の数百億から2028年までに数兆に拡大する可能性があるという世界経済フォーラムの予測を引用しました。XYOにとって、スケールは仮説ではありません。ホストの一人は、ネットワークが「1000万以上のノードで成長している」と指摘し、現実世界のデータボリュームが製品となるときに何が壊れるのかに焦点を当てた議論の舞台を整えました。AIの起源証明：データの問題、計算だけではない----------------------------------------------------------ディープフェイクとメディアにおける信頼の崩壊について尋ねられたレビンは、AIのボトルネックは計算だけではなく、出所にあると主張しました。「DePINができることは、データの出所を証明することです」と彼は述べ、データがエンドツーエンドで検証され、トレーニングパイプラインに追跡され、システムがグラウンドトゥルースを必要とする時にクエリされるモデルを概説しました。彼の見解では、出所はフィードバックループを生み出します：モデルが幻覚を起こしていると非難されると、基礎となる入力が検証可能に供給されているかどうかを確認できるか、または信頼できないソースをスクレイピングするのではなく、分散型ネットワークから新しい、特定のデータを要求できます。データネイティブなLayer-1の重要性---------------------------------XYOは、実世界の信号とスマートコントラクトの間のミドルウェアとして機能することを試みて数年を費やしましたが、レビンは「誰もそれを構築しなかった」と述べ、ネットワークのデータボリュームが問題を強制したと説明しました。彼は設計目標をシンプルに説明しました。「ブロックチェーンは膨張できません…そして、本当にデータのために構築されています。」XYOのアプローチは、データセットが成長するにつれてノードの要件を軽量に保つことを目的とした、Proof of Perfectや「ルックバック」スタイルの制約などのメカニズムに中心を置いています。COINオンボーディング：非暗号ユーザーをノードに変える----------------------------------------------------重要な成長のレバーはCOINアプリで、レビンはこれをモバイルフォンをXYOネットワークのノードに変換する方法として説明しました。ユーザーを即座にトークンのボラティリティに押し込むのではなく、このアプリはドルに結びついたポイントとより広範な引き換えオプションを使用し、時間をかけてユーザーを暗号のレールに橋渡しします。二重トークンモデル：インセンティブをXL1と整合させる----------------------------------------------レビンは、二重トークンシステムはエコシステムの報酬/セキュリティをチェーンの活動コストから分離するように設計されていると述べました。「私たちはこの二重トークンシステムに非常に興奮しています」と彼は言い、$XYOを外部のステーキング/ガバナンス/セキュリティ資産、$XL1をXYO Layer Oneで使用される内部のガス/トランザクションのトークンとして説明しました。現実世界のパートナー：充電インフラとマッピンググレードのPOIデータ-----------------------------------------------------------------------レビンは、新しいパートナーシップをDePINエコシステム内の初期の「キラーアプリ」モメンタムとして指摘し、位置証明が必要で、XYO Layer Oneでデータをトークン化する計画を持つ大規模な韓国の充電ネットワークであるPiggycellとの契約を引用しました。彼はまた、ポイント・オブ・インタレストデータセット（営業時間、写真、会場情報）に関する別の位置証明のユースケースを説明し、主要なジオロケーションパートナーが自社のデータセットに「60%のケースで問題を発見した」と主張し、XYO由来のデータが「99.9%正確」であり、大企業のための下流マッピングを可能にしたと述べました。総じて、レビンのメッセージは一貫していました：AIと現実世界の資産が信頼できる入力を必要とするなら、次の競争のフロンティアは、より高速なモデルではなく、現実世界に基づいた検証可能なデータパイプラインに関するものかもしれません。
XYOの Markus Levin：データネイティブなL1がAIの「起源証明」基盤になる理由
最新のSlateCastエピソードでは、XYOの共同創設者であるマーカス・レビンがCryptoSlateのホストと共に、分散型物理インフラネットワーク（DePIN）がニッチな実験を超えて進化している理由と、AIおよび現実世界のアプリケーションがますます要求するデータを処理するためにXYOが目的に特化したLayer-1を構築した理由について解説しました。
レビンのネットワークに対する野望は率直です。「まず、XYOは80億のノードを持つことになると思います」と彼は述べ、これはストレッチゴールだが、カテゴリーが向かっている方向に一致していると信じていると語りました。
DePINの「世界の隅々」理論
レビンはDePINを市場が物理インフラを調整する方法の構造的変化として位置づけ、この分野の急速な成長期待を指摘しました。彼は、DePINが現在の数百億から2028年までに数兆に拡大する可能性があるという世界経済フォーラムの予測を引用しました。
XYOにとって、スケールは仮説ではありません。ホストの一人は、ネットワークが「1000万以上のノードで成長している」と指摘し、現実世界のデータボリュームが製品となるときに何が壊れるのかに焦点を当てた議論の舞台を整えました。
AIの起源証明：データの問題、計算だけではない
ディープフェイクとメディアにおける信頼の崩壊について尋ねられたレビンは、AIのボトルネックは計算だけではなく、出所にあると主張しました。「DePINができることは、データの出所を証明することです」と彼は述べ、データがエンドツーエンドで検証され、トレーニングパイプラインに追跡され、システムがグラウンドトゥルースを必要とする時にクエリされるモデルを概説しました。
彼の見解では、出所はフィードバックループを生み出します：モデルが幻覚を起こしていると非難されると、基礎となる入力が検証可能に供給されているかどうかを確認できるか、または信頼できないソースをスクレイピングするのではなく、分散型ネットワークから新しい、特定のデータを要求できます。
データネイティブなLayer-1の重要性
XYOは、実世界の信号とスマートコントラクトの間のミドルウェアとして機能することを試みて数年を費やしましたが、レビンは「誰もそれを構築しなかった」と述べ、ネットワークのデータボリュームが問題を強制したと説明しました。
彼は設計目標をシンプルに説明しました。「ブロックチェーンは膨張できません…そして、本当にデータのために構築されています。」
XYOのアプローチは、データセットが成長するにつれてノードの要件を軽量に保つことを目的とした、Proof of Perfectや「ルックバック」スタイルの制約などのメカニズムに中心を置いています。
COINオンボーディング：非暗号ユーザーをノードに変える
重要な成長のレバーはCOINアプリで、レビンはこれをモバイルフォンをXYOネットワークのノードに変換する方法として説明しました。
ユーザーを即座にトークンのボラティリティに押し込むのではなく、このアプリはドルに結びついたポイントとより広範な引き換えオプションを使用し、時間をかけてユーザーを暗号のレールに橋渡しします。
二重トークンモデル：インセンティブをXL1と整合させる
レビンは、二重トークンシステムはエコシステムの報酬/セキュリティをチェーンの活動コストから分離するように設計されていると述べました。「私たちはこの二重トークンシステムに非常に興奮しています」と彼は言い、$XYOを外部のステーキング/ガバナンス/セキュリティ資産、$XL1をXYO Layer Oneで使用される内部のガス/トランザクションのトークンとして説明しました。
現実世界のパートナー：充電インフラとマッピンググレードのPOIデータ
レビンは、新しいパートナーシップをDePINエコシステム内の初期の「キラーアプリ」モメンタムとして指摘し、位置証明が必要で、XYO Layer Oneでデータをトークン化する計画を持つ大規模な韓国の充電ネットワークであるPiggycellとの契約を引用しました。
彼はまた、ポイント・オブ・インタレストデータセット（営業時間、写真、会場情報）に関する別の位置証明のユースケースを説明し、主要なジオロケーションパートナーが自社のデータセットに「60%のケースで問題を発見した」と主張し、XYO由来のデータが「99.9%正確」であり、大企業のための下流マッピングを可能にしたと述べました。
総じて、レビンのメッセージは一貫していました：AIと現実世界の資産が信頼できる入力を必要とするなら、次の競争のフロンティアは、より高速なモデルではなく、現実世界に基づいた検証可能なデータパイプラインに関するものかもしれません。