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

В последнем эпизоде SlateCast соучредитель XYO Маркус Левин присоединился к ведущим CryptoSlate, чтобы обсудить, почему децентрализованные сети физической инфраструктуры (DePIN) выходят за рамки нишевых экспериментов, и почему XYO построила специально разработанный Layer-1 для обработки данных, которые AI и реальные приложения требуют всё больше.

Амбиции Левина для сети ясны: «Во-первых, я думаю, что в XYO будет восемь миллиардов узлов», — сказал он, назвав это амбициозной целью, но такой, которая, по его мнению, соответствует тому, куда движется эта категория.

Тезис DePIN «каждый уголок мира»

Левин представил DePIN как структурный сдвиг в том, как рынки координируют физическую инфраструктуру, указывая на быстрые ожидания роста для этого сектора. Он сослалcя на прогноз Всемирного экономического форума, согласно которому DePIN может вырасти с нынешних десятков миллиардов до триллионов к 2028 году.

Для XYO масштаб не является гипотетическим. Один из ведущих отметил, что сеть выросла «с более чем 10 миллионами узлов», что задает тон разговору, сосредоточенному меньше на «что если» и больше на том, что ломается, когда объем данных из реального мира становится продуктом.

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

На вопрос о дипфейках и крахе доверия к медиа Левин утверждал, что узкое место AI — это не только вычисления, это происхождение. «В то время как DePIN, что вы можете сделать, это, эм, доказать, откуда приходят данные», — сказал он, описывая модель, в которой данные могут быть проверены от начала до конца, отслеживаемы в обучающих конвейерах и запрашиваемы, когда системам нужна истинная информация.

С его точки зрения, происхождение создает замкнутый цикл: если модель обвиняют в галлюцинациях, она может проверить, является ли исходный ввод проверяемо источником, или запросить новые, специфические данные из децентрализованной сети, а не собирать ненадежные источники.

Почему важен нативный Layer-1 для данных

XYO потратила годы, пытаясь не строить цепочку, сказал Левин, работая как промежуточный уровень между реальными сигналами и смарт-контрактами. Но «никто этого не построил», и объем данных сети вынудил решить эту проблему.

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

Подход XYO сосредоточен на механизмах, таких как Proof of Perfect и ограничения в стиле «lookback», предназначенные для поддержания легковесных требований к узлам, даже по мере роста наборов данных.

COIN onboarding: превращение пользователей, не связанных с криптовалютой, в узлы

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

Вместо того чтобы сразу вводить пользователей в волатильность токенов, приложение использует привязанные к доллару баллы и более широкие варианты погашения, а затем постепенно переводит пользователей на криптовалютные рельсы.

Двойная токен-модель: выравнивание стимулов с XL1

Левин сказал, что система двойного токена предназначена для разделения вознаграждений/безопасности экосистемы от затрат на активность цепочки. «Мы очень рады этой системе двойного токена», — сказал он, описывая $XYO как внешний актив для стекинга/управления/безопасности и $XL1 как внутренний токен газа/транзакций, используемый на XYO Layer One.

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

Левин указал на новые партнерства как на раннюю «ударную программу» внутри более широкой экосистемы DePIN, упомянув сделку с Piggycell — крупной южнокорейской сетью зарядки, которой нужны доказательства местоположения и которая планирует токенизировать данные на XYO Layer One.

Он также описал отдельный случай использования доказательства местоположения, связанный с наборами данных о пунктах интереса (часы, фотографии, информация о местах), утверждая, что крупный партнер по геолокации обнаружил проблемы в своем наборе данных «в 60% случаев», в то время как данные, полученные от XYO, были «99.9% корректными», что позволяло использовать их для картирования для крупных предприятий.

В целом послание Левина было последовательным: если AI и реальные активы нуждаются в надежных входных данных, то следующий конкурентный фронт может быть менее связан с более быстрыми моделями и больше с проверяемыми потоками данных, закрепленными в реальном мире.