Маркус Левін з XYO: Чому дані-орієнтована L1 може стати основою «доказу походження» для ШІ

У останньому епізоді SlateCast співзасновник XYO Маркус Левін приєднався до ведучих CryptoSlate, щоб розібратися, чому децентралізовані мережі фізичної інфраструктури (DePIN) виходять за межі нішевих експериментів — і чому XYO створила спеціально розроблений Layer-1, щоб обробляти той тип даних, який AI та реальні застосування дедалі частіше потребують.

Амбіції Левіна для мережі звучать прямо: «По-перше, я думаю, що в XYO буде вісім мільярдів нод», — сказав він, назвавши це ціллю-заділом, але такою, яку він вважає відповідною тому, куди рухається ця категорія.

Теза DePIN про «кожен куточок світу»

Левін подав DePIN як структурний зсув у тому, як ринки координують фізичну інфраструктуру, вказуючи на стрімкі очікування зростання для цього сектору. Він послався на прогноз Всесвітнього економічного форуму, що DePIN може розширитися з нинішніх приблизно десятків мільярдів до трильйонів до 2028 року.

Для XYO масштаб — не гіпотеза. Один із ведучих зазначив, що мережа виросла «більш ніж із 10 мільйонами нод», закладаючи основу для розмови, яка фокусується не стільки на «що якби», скільки на тому, що ламається, коли обсяг даних із реального світу стає продуктом.

Доказ походження для AI: проблема даних, а не лише обчислень

Відповідаючи на питання про deepfake та крах довіри до медіа, Левін стверджував, що вузьке місце AI — це не лише обчислення, а походження. «Тоді як у DePIN, те, що ви можете зробити, — це, ну, довести, звідки походять дані», — сказав він, описуючи модель, де дані можна перевірити від початку до кінця, відстежити аж до тренувальних пайплайнів і запитувати, коли системам потрібна достовірна істина.

На його думку, походження створює петлю зворотного зв’язку: якщо модель звинувачують у галюцинаціях, вона може перевірити, чи вхідні дані підкріплені джерелом, яке можна достовірно підтвердити, — або ж запросити нові, конкретні дані в децентралізованої мережі, а не скрапувати ненадійні джерела.

Чому важливий data-native Layer-1

XYO роками намагалася не будувати ланцюг, сказав Левін — працюючи як middleware між сигналами з реального світу та смартконтрактами. Але «ніхто його не збудував», і обсяг даних мережі змусив вирішити це питання.

Він пояснив ціль дизайну просто: «Блокчейн не може роздуватися… і він просто створений для даних».

Підхід XYO базується на таких механізмах, як Proof of Perfect і «lookback»-подібні обмеження, призначені для того, щоб вимоги до нод залишалися легкими навіть у міру зростання датасетів.

COIN onboarding: перетворення не-крипто користувачів на ноди

Ключовим важелем зростання став застосунок COIN, який Левін описав як спосіб перетворити мобільні телефони на ноди мережі XYO.

Замість того щоб виштовхувати користувачів у негайну волатильність токенів, застосунок використовує прив’язані до долара бали та ширші варіанти погашення — а потім з часом перекидає користувачів у криптові «рейки».

Подвійна модель токенів: узгодження стимулів із XL1

Левін сказав, що система з двома токенами призначена для розділення нагород екосистеми/безпеки та витрат на активність у ланцюгу. «Ми надзвичайно раді цій подвійній системі токенів», — сказав він, описуючи $XYO як зовнішній актив для стейкінгу/управління/безпеки, а $XL1 як внутрішній токен для газу/транзакцій, який використовується на Layer One.

Реальні партнери: платіжна інфраструктура та POI-дані рівня для мапінгу

Левін вказав на нові партнерства як на ранковий «killer app»-мпульс у ширшій екосистемі DePIN, посилаючись на угоду з Piggycell — великою південнокорейською зарядною мережею, яка потребує доказів локації та планує токенізувати дані на Layer One.

Він також описав окремий use-case з доказом локації, пов’язаний із наборами даних point-of-interest (години, фото, інформація про заклад), стверджуючи, що один із провідних партнерів з геолокації знайшов проблеми у власному датасеті «у 60% випадків», тоді як дані, отримані від XYO, були «на 99,9% правильними», що дозволяє подальший мапінг для великих підприємств.

У сукупності повідомлення Левіна було послідовним: якщо AI та RWAs потребують надійних входів, наступний конкурентний рубіж може бути меншою мірою про швидші моделі — і більшою мірою про перевірювані конвеєри даних, закорінені в реальному світі.