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

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

Амбиции Левина для сети изложены прямо: «Во-первых, я думаю, у XYO будет восемь миллиардов нод», — сказал он, назвав это задачей на вырост, но такой, которая, 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 в этом секторе. Он привел 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 меньше о «что если» и больше о том, что ломается, когда объем данных из реального мира становится продуктом.

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

Отвечая на вопрос о deepfake и крахе доверия к медиа, Левин утверждал, что узкое место ИИ — это не только вычисления, а происхождение данных (provenance). «В случае DePIN, то, что вы можете сделать, — это, ну, доказать, откуда берутся данные», — сказал он, описывая модель, где данные можно проверять end-to-end, отслеживать в обучающих пайплайнах и запрашивать, когда системам нужен достоверный ground truth.

По его мнению, provenance создает цикл обратной связи: если модели предъявляют обвинение в галлюцинациях, она может проверить, подтвержденно ли получен базовый ввод, либо запросить новые, конкретные данные в децентрализованной сети, а не скрейпить ненадежные источники.

Почему важен data-native Layer-1

XYO, по словам Левина, годами пыталась не строить цепочку — работая как middleware между сигналами из реального мира и смарт-контрактами. Но «никто этого не построил», и объем данных сети вынудил заняться этим вопросом.

Он объяснил цель дизайна просто: «Блокчейн не может раздуваться… и он по сути предназначен для данных».

Подход XYO опирается на механизмы вроде Proof of Perfect и ограничений в стиле «lookback», призванных удерживать требования к нодам 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 превращать мобильные телефоны в ноды сети XYO.

Вместо того чтобы толкать пользователей в немедленную волатильность токенов, приложение использует привязанные к доллару баллы и более широкие варианты погашения — а затем со временем переводит пользователей в крипто-рейлы.

Двухтокенная модель: согласование стимулов с XL1

Левин сказал, что двухтокенная система предназначена для разделения наград/безопасности экосистемы и затрат на активность в цепочке. «Мы крайне воодушевлены этой двухтокенной системой», — сказал он, описывая $XYO как внешний стейкинг/управление/актив безопасности, а $XL1 как внутренний токен для газа/транзакций, используемый на XYO Layer One.

Партнеры из реального мира: инфраструктура зарядки и данные уровня POI

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

Он также описал отдельный use case с proof-of-location с наборами данных point-of-interest (часы, фото, информация о заведениях), утверждая, что крупный партнер по геолокации нашел проблемы в собственном датасете «в 60% случаев», тогда как данные, полученные из XYO, были «на 99.9% точными», что позволяет выполнять downstream-картирование для крупных предприятий.

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