Markus Levin của XYO: Tại sao một L1 gốc dữ liệu có thể trở thành xương sống “bằng chứng nguồn gốc” của AI

Trong tập mới nhất của SlateCast, đồng sáng lập XYO, Markus Levin đã tham gia cùng các host của CryptoSlate để giải thích lý do tại sao các mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang vượt ra ngoài các thử nghiệm ngách—và tại sao XYO đã xây dựng một Layer-1 được thiết kế riêng để xử lý loại dữ liệu mà AI và các ứng dụng thực tế ngày càng yêu cầu.

Mục tiêu của Levin cho mạng lưới là rõ ràng: “Đầu tiên, tôi nghĩ rằng XYO sẽ có tám tỷ nút,” ông nói, gọi đó là một mục tiêu tham vọng—nhưng là một cái mà ông tin rằng phù hợp với hướng đi của danh mục này.

Luận đề “mỗi góc của thế giới” của DePIN

Levin đã định hình DePIN như một sự thay đổi cấu trúc trong cách mà các thị trường phối hợp cơ sở hạ tầng vật lý, chỉ ra sự kỳ vọng tăng trưởng nhanh chóng cho lĩnh vực này. Ông đã trích dẫn một dự báo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới rằng DePIN có thể mở rộng từ khoảng hàng chục tỷ ngày nay lên hàng triệu tỷ vào năm 2028.

Đối với XYO, quy mô không phải là giả thuyết. Một trong các host đã lưu ý rằng mạng lưới đã phát triển “với hơn 10 triệu nút,” tạo điều kiện cho một cuộc trò chuyện tập trung ít vào “cái gì sẽ xảy ra nếu” và nhiều hơn vào cái gì sẽ xảy ra khi khối lượng dữ liệu thực tế trở thành sản phẩm.

Chứng minh nguồn gốc cho AI: vấn đề dữ liệu, không chỉ tính toán

Khi được hỏi về deepfake và sự sụp đổ của niềm tin vào truyền thông, Levin lập luận rằng nút thắt của AI không chỉ là tính toán—mà là nguồn gốc. “Trong khi DePIN, những gì bạn có thể làm là bạn có thể, ừm, chứng minh dữ liệu đến từ đâu,” ông nói, phác thảo một mô hình nơi dữ liệu có thể được xác minh từ đầu đến cuối, được theo dõi vào các quy trình đào tạo, và được truy vấn khi các hệ thống cần sự thật nền tảng.

Theo quan điểm của ông, nguồn gốc tạo ra một vòng phản hồi: nếu một mô hình bị cáo buộc là ảo tưởng, nó có thể kiểm tra xem đầu vào cơ bản có được xác minh nguồn gốc hay không—hoặc yêu cầu dữ liệu mới, cụ thể từ một mạng lưới phi tập trung thay vì thu thập từ các nguồn không đáng tin cậy.

Tại sao một Layer-1 dựa vào dữ liệu lại quan trọng

XYO đã dành nhiều năm để không xây dựng một chuỗi, Levin nói—hoạt động như một lớp trung gian giữa các tín hiệu thế giới thực và các hợp đồng thông minh. Nhưng “không ai xây dựng nó,” và khối lượng dữ liệu của mạng lưới đã thúc ép vấn đề.

Ông giải thích mục tiêu thiết kế một cách đơn giản: “Blockchain không thể phình to… và nó thực sự được xây dựng cho dữ liệu.”

Cách tiếp cận của XYO tập trung vào các cơ chế như Chứng minh Độ hoàn hảo và các ràng buộc kiểu “lookback” nhằm giữ yêu cầu nút nhẹ, ngay cả khi các tập dữ liệu đang tăng trưởng.

COIN onboarding: biến người dùng không phải crypto thành nút

Một yếu tố tăng trưởng chính đã là ứng dụng COIN, mà Levin mô tả là một cách để biến điện thoại di động thành các nút mạng lưới XYO.

Thay vì đẩy người dùng vào sự biến động token ngay lập tức, ứng dụng sử dụng các điểm gắn với đô la và các tùy chọn đổi thưởng rộng hơn—sau đó kết nối người dùng vào các đường ray crypto theo thời gian.

Mô hình token kép: căn chỉnh động lực với XL1

Levin cho biết hệ thống token kép được thiết kế để tách phần thưởng/ bảo mật hệ sinh thái khỏi chi phí hoạt động chuỗi. “Chúng tôi rất hào hứng về hệ thống token kép này,” ông nói, mô tả $XYO là tài sản staking/quản trị/bảo mật bên ngoài và $XL1 là token gas/giao dịch nội bộ được sử dụng trên XYO Layer One.

Đối tác thực tế: cơ sở hạ tầng sạc và dữ liệu POI đạt chuẩn bản đồ

Levin đã chỉ ra các quan hệ đối tác mới như là động lực “ứng dụng killer” sớm trong hệ sinh thái DePIN rộng lớn hơn, trích dẫn một thỏa thuận với Piggycell—một mạng lưới sạc lớn của Hàn Quốc cần chứng minh vị trí và có kế hoạch mã hóa dữ liệu trên XYO Layer One.

Ông cũng mô tả một trường hợp sử dụng chứng minh vị trí khác liên quan đến các tập dữ liệu điểm quan tâm (giờ, hình ảnh, thông tin địa điểm), khẳng định rằng một đối tác địa lý lớn đã phát hiện ra vấn đề trong tập dữ liệu của chính họ “trong 60% các trường hợp,” trong khi dữ liệu do XYO cung cấp “99,9% chính xác,” cho phép lập bản đồ cho các doanh nghiệp lớn.

Tổng hợp lại, thông điệp của Levin là nhất quán: nếu AI và RWA cần các đầu vào đáng tin cậy, biên giới cạnh tranh tiếp theo có thể ít hơn về các mô hình nhanh hơn—và nhiều hơn về các đường ống dữ liệu có thể xác minh được neo trong thế giới thực.