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、XYOの共同創業者マルクス・レヴィンがCryptoSlateのホスト陣に加わり、分散型物理インフラストラクチャネットワーク(DePIN)がニッチな実験を越えて前進している理由、そしてXYOがAIと現実世界のアプリケーションがますます求める種類のデータを扱うために専用のレイヤー1を構築した理由を解き明かしました。

レヴィンはネットワークへの野心を率直に語りました。「まず、XYOは80億ノードになると思うんだ」と彼は述べ、これはストレッチ目標だとしながらも、カテゴリが向かう先と一致していると考えているのだと言いました。

DePINの「世界のあらゆる隅々」論

レヴィンは、DePINを物理インフラの市場調整の仕組みにおける構造的な変化として位置づけ、セクターに対する急速な成長見通しを示しました。彼は、DePINが2028年までに、現在の数百億規模から数兆規模へ拡大し得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1人は、ネットワークが「10,000万ノード超で成長している」と述べ、現実世界のデータ量がプロダクトになるとき「何が起きるか」に焦点を当てる会話の土台を築きました。ここでは「もしも」を論じるのではなく、実際のボリュームが生み出すボトルネックがテーマになります。

AIの起源の証明:計算だけでなくデータの問題

ディープフェイクとメディアに対する信頼の崩壊について問われると、レヴィンは、AIのボトルネックは計算だけではなく「来歴(プロヴナンス)」だと主張しました。「DePINでできるのは、ええと、データがどこから来たのかを証明できることだ」と彼は語り、データをエンドツーエンドで検証し、学習パイプラインに追跡し、システムが真実(ground truth)を必要とするときに問い合わせられるようにするモデルを示しました。

彼の見解では、来歴はフィードバックループを生みます。モデルが幻覚(hallucination)を起こしていると非難された場合、その根底にある入力が検証可能な出所から来ているかを確認できるのです。あるいは、信頼性の低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。

なぜデータネイティブのレイヤー1が重要なのか

レヴィンは、XYOが長年かけてチェーンを作らないようにしようとした—つまり現実世界のシグナルとスマートコントラクトの間のミドルウェアとして運用しようとした—と述べました。しかし「誰もそれを作らなかった」うえに、ネットワークのデータ量が問題を避けられないものにしました。

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ない…そして、それは本当にデータのために作られているんだ。」

XYOのアプローチは、Proof of Perfectや「ルックバック」型の制約といった仕組みを中心にしており、データセットが成長しても、ノード要件を軽量に保つことを意図しています。

COINオンボーディング:非クリプトユーザーをノードに変える

重要な成長レバーになっているのがCOINアプリです。レヴィンはそれを、モバイル端末をXYOネットワークのノードへと変換する方法だと説明しました。

ユーザーを直ちにトークンの値動きのボラティリティに追い込むのではなく、このアプリはドル連動のポイントと、より幅広い償還(レデンプション)オプションを使います。そして時間をかけて、ユーザーを暗号資産のレールへと橋渡しします。

デュアルトークンモデル:インセンティブをXL1に合わせる

レヴィンは、デュアルトークンの仕組みが、生態系の報酬/セキュリティと、チェーン活動コストを分離するよう設計されていると言いました。「このデュアルトークンシステムにはとてもワクワクしている」と彼は述べ、$XYOを外部のステーキング/ガバナンス/セキュリティ資産、$XL1をXYOレイヤー1上で使われる内部のガス/トランザクショントークンとして説明しました。

現実世界のパートナー:インフラの課金と、マッピング品質のPOIデータ

レヴィンは、より広いDePINエコシステムの中での初期の「キラーアプリ」モメンタムとして、新たなパートナーシップを挙げました。Piggycellとの取引を例にし、これは位置情報の証明が必要で、XYOレイヤー1上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す。

また、彼はポイント・オブ・インタレストのデータセット(場所、写真、施設情報)を含む別の「位置情報の証明」のユースケースについても説明しました。大手のジオロケーション・パートナーが自社のデータセットで「ケースの60%で」問題を見つけた一方、XYO由来のデータは「99.9%正確」だったと述べ、これにより大企業向けの下流マッピングが可能になったと主張しました。

まとめると、レヴィンのメッセージは一貫していました。AIとRWAs(現実世界資産)が信頼できる入力を必要とするなら、次の競争の最前線は、より速いモデルではなく、現実世界に根ざした検証可能なデータパイプラインである可能性が高い、ということです。

XYO-3.91%
XL1-2.24%
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