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 сети децентрализованной физической инфраструктуры (DePIN) выходят за рамки нишевых экспериментов — и почему XYO построила специально предназначенный Layer-1, чтобы справляться с тем типом данных, который все чаще требуется для ИИ и реальных приложений.

Близкая к прямой формулировка амбиций Левина для сети звучит так: «Во-первых, я думаю, что у XYO будет восемь миллиардов узлов», — сказал он, назвав это планом на будущее, но таким, который, по его мнению, соответствует тому, куда движется категория.

Тезис DePIN «в каждый угол мира»

Левин представил DePIN как структурный сдвиг в том, как рынки координируют физическую инфраструктуру, указав на ожидания быстрого роста для сектора. Он сослался на прогноз Всемирного экономического форума, согласно которому DePIN может вырасти с примерно 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 узлов», — и разговор сместился меньше в сторону «что если» и больше в сторону того, что ломается, когда объем данных из реального мира становится продуктом.

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

Отвечая на вопросы о дипфейках и крахе доверия к медиа, Левин утверждал, что узкое место ИИ — это не только вычисления, но и происхождение. «В то время как у DePIN вы можете, ну, доказать, откуда берутся данные», — сказал он, описав модель, в которой данные можно верифицировать от начала до конца, отслеживать в конвейерах обучения и запрашивать, когда системам нужен достоверный источник.

По его мнению, происхождение создает петлю обратной связи: если модель обвиняют в галлюцинациях, она может проверить, что исходные входные данные имеют верифицируемое происхождение, — или запросить новые, конкретные данные у децентрализованной сети, а не скрейпить ненадежные источники.

Почему важен data-native Layer-1

XYO годами пыталась не строить цепочку, сказал Левин — действуя как прослойка между сигналами из реального мира и смарт-контрактами. Но «никто этого не построил», и объем данных сети заставил заняться этим вопросом.

Он просто сформулировал цель дизайна: «Блокчейн не должен раздуваться… и он в принципе создан для данных».

Подход XYO опирается на механизмы вроде Proof of Perfect и «lookback»-ограничений, предназначенных для того, чтобы требования к узлам оставались легкими даже по мере роста наборов данных.

COIN onboarding: превращение не-крипто пользователей в узлы

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

Вместо того чтобы толкать пользователей в немедленную волатильность токенов, приложение использует привязанные к доллару баллы и более широкие варианты выкупа — а затем со временем переводит пользователей на криптовалютные рельсы.

Двойная модель токенов: согласование стимулов с XL1

Левин сказал, что система двух токенов задумана так, чтобы отделить вознаграждения экосистемы/безопасность от затрат на активность в сети. «Мы крайне воодушевлены этой двойной системой токенов», — сказал он, описывая $XYO как внешний актив для стейкинга/гейминга/безопасности, а $XL1 как внутренний токен для газа/транзакций, используемый в XYO Layer One.

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

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 доказательства местоположения с наборами данных по точкам интереса (часы, фото, информация о площадке), утверждая, что один крупный партнер по геолокации обнаружил проблемы в своем собственном наборе данных «в 60% случаев», тогда как данные, полученные от XYO, были «на 99,9% точны», что позволяет дальше делать картографирование для крупных предприятий.

Вместе сообщение Левина было последовательным: если ИИ и RWAs нуждаются в надежных входных данных, следующая конкурентная линия может быть менее связана с более быстрыми моделями — и больше с верифицируемыми конвейерами данных, закрепленными в реальном мире.