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Markus LevinがCryptoSlateのホストに加わり、なぜ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前進しているのか、そしてなぜ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の専用設計のLayer-1を構築したのかを掘り下げました。

Levinはネットワークに対する野心を率直に語りました。「まず、私はXYOは80億のノードになると思う」と彼は述べ、これは達成目標としては無理があるものの、カテゴリが向かう先と一致していると考えていると説明しました。

DePINの「世界のあらゆる隅々」理論

LevinはDePINを、物理インフラの市場がどのように連携していくかという方法における構造的な変化として位置づけ、同分野の急速な成長見通しを示しました。彼は、世界経済フォーラムの見通しとして、DePINが2028年までに現在の数十億から数兆規模へ拡大し得ると述べたことを引き合いに出しました。

XYOにとって、スケールは単なる仮説ではありません。ホストの一人は、このネットワークが「1,000万ノード超で成長してきた」と指摘し、「もしも」ではなく、現実世界のデータ量がプロダクトになると何が破綻するのかに焦点を当てた会話の土台を作りました。

AIのための起源の証明:計算だけではないデータ問題

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問われると、Levinは、AIのボトルネックは計算だけではなく「来歴(provenance)」だと主張しました。「DePINでは、あなたができることは、ええと、データがどこから来たのかを証明できることです」と彼は述べ、データをエンドツーエンドで検証し、トレーニング・パイプラインへ追跡し、システムがグラウンドトゥルースを必要とするときに照会できるモデルを説明しました。

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、その基となる入力が検証可能な出所からのものかを確認できる、あるいは、信頼性の低い情報源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たで具体的なデータを要求できます。

なぜデータネイティブなLayer-1が重要なのか

XYOは、鎖を作らないように長年努力していたとLevinは言い、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てきました。しかし「誰も作らなかった」と彼は続け、ネットワークのデータ量がその問題を避けられなくしたのだと説明しました。

彼は設計目標をシンプルに述べました。「ブロックチェーンは膨張できません…そしてそれは、データのために作られているだけです。」

XYOのアプローチは、「Proof of Perfect」や、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た「lookback」型の制約といった仕組みを中心にしています。

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アプリです。Levinはそれを、モバイル端末をXYOネットワークのノードに変える方法だと説明しました。

ユーザーをすぐにトークンの価格変動にさらすのではなく、このアプリはドルに紐づいたポイントと、より広い償還オプションを使い、その後、時間をかけてユーザーを暗号資産のレールへ橋渡しします。

デュアルトークンモデル:XL1とのインセンティブ整合

Levinは、デュアルトークン・システムが、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ために設計されていると述べました。「このデュアルトークン・システムに非常にワクワクしています」と彼は言い、$XYOを外部のステーキング/ガバナンス/セキュリティの資産、$XL1をXYO Layer Oneで使われる内部のガス/トランザクション・トークンだと説明しました。

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

Levinは、新しいパートナーシップを、より広いDePINエコシステムの中での初期の「キラーアプリ」の勢いとして挙げました。たとえばPiggycellとの取引です。Piggycellは韓国の大規模な充電ネットワークで、ロケーションの証明が必要で、XYO Layer One上でデータをトークン化する計画があります。

また、ポイント・オブ・インタレストのデータセット(時間、写真、施設情報)に関する別の「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。彼は、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に「60%のケースで問題があった」のに対し、XYOが出所とするデータは「99.9%正確」だったと主張し、その結果、大企業向けの下流のマッピングが可能になったと述べました。

まとめると、Levin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・パイプラインになるかもしれない、ということです。

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XL10.59%
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