Маркус Левин из XY0: Почему нативный для данных L1 может стать основой «доказательства происхождения» для ИИ

В последнем эпизоде SlateCast сооснователь XYO Маркус Левин присоединился к ведущим CryptoSlate, чтобы разобрать, почему децентрализованные сети физической инфраструктуры (DePIN) выходят за пределы узких экспериментов — и почему XYO создала специально разработанный Layer-1, чтобы обрабатывать тот тип данных, который все чаще требуются для ИИ и реальных приложений.

Ближайшая цель Левина для сети звучит прямо: «Во-первых, я думаю, у XYO будет восемь миллиардов нод», — сказал он, назвав это целью на вырост, но такой, которая, по его мнению, соответствует направлению развития категории.

Тезис DePIN «в каждый угол мира»

Левин представил DePIN как структурный сдвиг в том, как рынки координируют физическую инфраструктуру, указав на быстрые ожидания роста в секторе. Он сослался на прогноз Всемирного экономического форума, согласно которому DePIN может вырасти примерно с сегодняшних десятков миллиардов до триллионов к 2028 году.

Для XYO масштаб — не гипотеза. Один из ведущих отметил, что сеть выросла «более чем до 10 миллионов нод», задав почву для разговора не столько о «а что если», сколько о том, что ломается, когда объем данных из реального мира становится продуктом.

Доказательство происхождения для ИИ: проблема данных, а не просто вычислений

Отвечая на вопрос о дипфейках и крахе доверия к медиа, Левин утверждал, что узкое место ИИ — это не только вычисления, а происхождение данных. «В то время как DePIN, что вы можете сделать, — это, ну, доказать, откуда берутся данные», — сказал он, описывая модель, где данные можно проверять end-to-end, отслеживать до конвейеров обучения и запрашивать, когда системам требуется достоверность.

По его мнению, происхождение создает петлю обратной связи: если модели предъявляют обвинение в галлюцинациях, она может проверить, подтвержденно ли получен базовый ввод — или запросить новые, конкретные данные в децентрализованной сети, а не собирать ненадежные источники.

Почему важен data-native Layer-1

XYO годами пыталась не строить цепочку, сказал Левин — работая как прослойка между сигналами из реального мира и смарт-контрактами. Но «никто этого не сделал», и объем данных сети вынудил вопрос перейти в плоскость решений.

Он объяснил цель дизайна предельно просто: «Блокчейн не может раздуваться… и он просто сделан для данных».

Подход XYO опирается на механизмы вроде Proof of Perfect и «правила в стиле lookback», предназначенные для того, чтобы требования к нодам оставались легкими даже по мере роста наборов данных.

COIN onboarding: превращение не-крипто пользователей в ноды

Ключевым рычагом роста стало приложение COIN, которое Левин описал как способ превратить мобильные телефоны в ноды сети XYO.

Вместо того чтобы сталкивать пользователей с немедленной волатильностью токенов, приложение использует привязанные к доллару баллы и более широкие варианты выкупа — затем со временем переводит пользователей в крипто-сети.

Двойная модель токенов: согласование стимулов с XL1

Левин сказал, что система с двумя токенами разработана, чтобы разделить вознаграждения/безопасность экосистемы и затраты на активность в цепочке. «Мы крайне воодушевлены этой системой с двумя токенами», — сказал он, описывая $XYO как внешний актив для стейкинга/управления/безопасности, а $XL1 — как внутренний токен для газа/транзакций, используемый в XYO Layer One.

Партнеры из реального мира: инфраструктура зарядки и POI-данные уровня картографии

Левин указал на новые партнерства как на ранний «killer app»-импульс внутри более широкой экосистемы DePIN, сославшись на сделку с Piggycell — крупной южнокорейской сетью зарядных станций, которой нужны доказательства местоположения и которая планирует токенизировать данные на XYO Layer One.

Он также описал отдельный сценарий использования с доказательством местоположения, связанный с наборами данных point-of-interest (часы, фотографии, информация о заведении), утверждая, что крупный партнер по геолокации выявил проблемы в собственном наборе данных «в 60% случаев», тогда как данные, полученные из XYO, были «на 99.9% точными», что позволяет выполнять дальнейшее построение картографических решений для крупных предприятий.

Вместе послание Левина сводилось к следующему: если ИИ и RWAs нуждаются в надежных входных данных, то следующей конкурентной границей может стать не столько более быстрые модели — сколько верифицируемые конвейеры данных, закрепленные в реальном мире.