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・レヴィンは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ーネットワーク(DePIN)がニッチな実験の域を越えて動いている理由、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80億ノードになるはずだと思っています」と彼は言い、これをストレッチゴールだとしつつも、その到達先がカテゴリの進む方向と一致していると信じていることを述べました。

DePINの「世界のあらゆる隅々」説

レヴィンは、DePINを、物理インフラをめぐる市場がどのように調整するかにおける構造的な変化として位置づけ、同セクターの急成長への期待を示しました。彼は、世界経済フォーラムによる見通しとして、DePINが2028年までに現在の数千億規模からトリリオン規模へ拡大しうるという予測を挙げました。

XYOにとって規模は机上の空論ではありません。ホストの一人は、このネットワークが「1,000万ノード超」まで成長していると指摘し、「もしも」に焦点を当てるのではなく、現実世界のデータ量がプロダクトになると何が壊れるのか――その点に会話の焦点が移る土台ができたと述べました。

AIの起源の証明:計算だけではないデータの問題

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、レヴィンはAIのボトルネックが計算だけではないと主張しました――それは来歴(プロベナンス)です。「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です」と彼は述べ、データをエンドツーエンドで検証でき、トレーニングのパイプラインへ追跡し、システムが真実(ground truth)を必要とするときに照会できるというモデルを説明しました。

彼の見方では、プロベナンスはフィードバックループを生みます。モデルが幻覚(hallucinating)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、あるいはスクレイピングによる信頼できないソースではなく、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るのです。

なぜデータネイティブなレイヤー1が重要なのか

XYOは、チェーンを作らないように長年努力してきたとレヴィンは言いました――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たのです。しかし「誰もそれを作らなかった」そして、ネットワークのデータ量が問題を避けられなくさせました。

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です。」

XYOのアプローチは、Proof of Perfectや、「ルックバック」型の制約のような仕組みに中心があり、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:暗号ではないユーザーをノードに変える

重要な成長のレバーとなっているのがCOINアプリで、レヴィンはこれを「モバイル電話を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ボラティリティへ押し込むのではなく、このアプリはドルに連動したポイントと、より広い償還(リデンプション)の選択肢を使います。そして、その後時間をかけてユーザーを暗号のレールへブリッジします。

デュアルトークンモデル:XL1でインセンティブを整える

レヴィンは、デュアルトークン・システムはエコシステムの報酬/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述べました。「このデュアルトークン・システムには非常にワクワクしています」と彼は言い、$XYOを外部のステーキング/ガバナンス/セキュリティ資産として、$XL1をXYO Layer One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:課金インフラと、地図作成レベルのPOIデータ

レヴィンは、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、Piggycellとの取引に触れました。Piggycellは大規模な韓国の充電ネットワークで、Proof-of-locationが必要であり、XYO Layer One上でデータをトークン化する計画があります。

また彼は、ポイント・オブ・インタレストのデータセット(時間、写真、会場情報)を含む別のProof-of-location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・パートナーが自社データセットに「ケースの60%で問題があった」一方、XYO由来のデータは「99.9%正確」だったと主張し、これにより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、レヴィンのメッセージは一貫していました。もしAIとRWA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、より速いモデルであることよりも、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。

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