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 справляться с тем типом данных, который все чаще требуют ИИ и реальные приложения.

Амбиции Левина для сети сформулированы прямо: «Во-первых, я думаю, что у XYO будет восемь миллиардов узлов», — сказал он, назвав это целевым ориентиром с запасом, но таким, который, по его мнению, соответствует тому, куда движется категория.

Тезис DePIN «во всех уголках мира»

Левин представил DePIN как структурный сдвиг в том, как рынки координируют физическую инфраструктуру, указав на быстрые ожидания роста в этом секторе. Он привел прогноз Всемирного экономического форума, согласно которому DePIN может вырасти с примерно нынешних 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», задав почву для разговора, который меньше будет про «а что если» и больше — про то, что ломается, когда объем данных реального мира становится продуктом.

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

Отвечая на вопрос о дипфейках и крахе доверия к медиа, Левин утверждал, что узкое место ИИ — не только в вычислениях, а в происхождении данных. «В отличие от DePIN, то, что вы можете сделать, — это вы, э-э, можете доказать, откуда взялись данные», — сказал он, описывая модель, где данные можно проверять end-to-end, отслеживать до конвейеров обучения и запрашивать, когда системам нужен достоверный источник.

По его мнению, происхождение создает петлю обратной связи: если модель обвиняют в галлюцинациях, она может проверить, подтверждается ли исходный ввод верно и доказуемо — или запросить новые, конкретные данные в децентрализованной сети, а не скрапить ненадежные источники.

Почему важен data-native Layer-1

XYO потратила годы, пытаясь не строить цепочку, сказал Левин — работая как middleware между сигналами из реального мира и смарт-контрактами. Но «никто этого не сделал», и объем данных сети вынудил к решению проблемы.

Он объяснил цель дизайна просто: «Блокчейн не может раздуваться… и он просто сделан под данные».

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

COIN onboarding: превращение некриптопользователей в узлы

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

Вместо того чтобы вталкивать пользователей в мгновенную волатильность токенов, приложение использует привязанные к доллару баллы и более широкие варианты выкупа — а затем со временем переводит пользователей в крипто-пути.

Двухтокенная модель: согласование стимулов с XL1

Левин сказал, что система с двумя токенами предназначена для разделения вознаграждений экосистемы/безопасности и затрат на активность в цепочке. «Мы крайне рады этой двухтокенной системе», — сказал он, описав $XYO как внешний актив для стейкинга/управления/безопасности, а $XL1 как внутренний токен для газа/транзакций, используемый на XYO Layer One.

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

Левин указал на новые партнерства как на ранний «killer app»-импульс внутри более широкого экосистемного контекста 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 use case доказательства местоположения, связанный с наборами данных point-of-interest (часы, фотографии, информация о площадках), заявив, что крупный партнер по геолокации нашел проблемы в собственном датасете «в 60% случаев», тогда как данные, полученные через XYO, были «на 99,9% корректными», что позволяет использовать их для построения карт для крупных предприятий.

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