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

Trong tập mới nhất của SlateCast, đồng sáng lập XYO Markus Levin đã tham gia cùng các host của CryptoSlate để phân tích lý do tại sao các mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang vượt ra khỏi phạm vi thử nghiệm nhỏ lẻ—và lý do XYO xây dựng một Layer-1 chuyên biệt để xử lý loại dữ liệu mà AI và các ứng dụng thực tế ngày càng đòi hỏi.

Tham vọng của Levin đối với mạng lưới này rất rõ ràng: “Đầu tiên, tôi nghĩ XYO sẽ có tám tỷ node,” ông nói, gọi đây là một mục tiêu tham vọng—nhưng là điều mà ông tin rằng phù hợp với hướng phát triển của lĩnh vực này.

Luận điểm “mọi ngóc ngách trên thế giới” của DePIN

Levin coi DePIN là một sự thay đổi cấu trúc trong cách thị trường điều phối cơ sở hạ tầng vật lý, chỉ ra kỳ vọng tăng trưởng nhanh chóng của lĩnh vực này. Ông trích dẫn dự báo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới rằng DePIN có thể mở rộng từ hàng chục tỷ hiện tại lên hàng nghìn tỷ vào năm 2028.

Đối với XYO, quy mô không chỉ là giả định. Một trong các host lưu ý rằng mạng lưới đã phát triển “với hơn 10 triệu node,” tạo tiền đề cho một cuộc trò chuyện tập trung ít hơn vào “nếu như” và nhiều hơn vào việc điều gì sẽ đổ vỡ khi khối lượng dữ liệu thực tế trở thành sản phẩm.

Bằng chứng nguồn gốc cho AI: vấn đề dữ liệu, không chỉ là tính toán

Khi được hỏi về deepfake và sự sụp đổ niềm tin vào truyền thông, Levin cho rằng điểm nghẽn của AI không chỉ là tính toán—mà là nguồn gốc. “Trong khi DePIN, điều bạn có thể làm là, bạn có thể chứng minh dữ liệu đến từ đâu,” ông nói, trình bày một mô hình mà dữ liệu có thể được xác minh từ đầu đến cuối, được theo dõi vào các pipeline đào tạo, và được truy vấn khi hệ thống cần kiểm chứng thực tế.

Theo ông, nguồn gốc tạo ra một vòng phản hồi: nếu một mô hình bị cáo buộc bịa đặt, nó có thể kiểm tra xem dữ liệu đầu vào có nguồn gốc xác thực hay không—hoặc yêu cầu dữ liệu mới, cụ thể từ một mạng lưới phi tập trung thay vì lấy từ các nguồn không đáng tin cậy.

Tại sao một Layer-1 gốc dữ liệu lại quan trọng

XYO đã dành nhiều năm cố gắng không xây dựng một chain, Levin nói—vận hành như một tầng trung gian giữa tín hiệu thực tế và smart contract. Nhưng “không ai xây nó,” và khối lượng dữ liệu của mạng lưới đã buộc họ phải thay đổi.

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 Proof of Perfect và các ràng buộc kiểu “lookback” nhằm giữ yêu cầu node nhẹ nhàng, ngay cả khi bộ dữ liệu phát triển.

COIN onboarding: biến người dùng không phải crypto thành node

Một đòn bẩy tăng trưởng quan trọng là ứng dụng COIN, mà Levin mô tả là cách biến điện thoại di động thành node của mạng lưới XYO.

Thay vì đẩy người dùng vào biến động token ngay lập tức, ứng dụng sử dụng điểm quy đổi gắn với đô la và các lựa chọn đổi thưởng đa dạng hơn—rồi dần dần kết nối người dùng vào hệ sinh thái crypto.

Mô hình hai token: căn chỉnh động lực với XL1

Levin cho biết hệ thống hai token được thiết kế để tách biệt phần thưởng/bảo mật hệ sinh thái khỏi chi phí hoạt động của chain. “Chúng tôi cực kỳ hào hứng về hệ thống hai token 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: hạ tầng sạc và dữ liệu POI chuẩn bản đồ

Levin chỉ ra các mối hợp tác mới như động lực “killer app” đầu tiên trong hệ sinh thái DePIN rộng lớn hơn, dẫn chứng thỏa thuận với Piggycell—một mạng lưới sạc lớn của Hàn Quốc cần xác thực vị trí và dự định mã hóa dữ liệu trên XYO Layer One.

Ông cũng mô tả một trường hợp sử dụng xác thực vị trí khác liên quan đến bộ dữ liệu điểm quan tâm (giờ hoạt động, ảnh, thông tin địa điểm), cho biết một đối tác định vị lớn đã phát hiện vấn đề trong bộ dữ liệu của họ “trong 60% trường hợp”, trong khi dữ liệu nguồn từ XYO “đúng 99,9%,” cho phép triển khai bản đồ cho các doanh nghiệp lớn.

Tổng thể, thông điệp của Levin nhất quán: nếu AI và RWA cần dữ liệu đầu vào đáng tin cậy, biên cạnh tranh tiếp theo có thể không còn là mô hình nhanh hơn—mà là các pipeline dữ liệu có thể xác minh được gắn liền với thế giới thực.

Bài viết XYO’s Markus Levin: Vì sao một L1 gốc dữ liệu có thể trở thành xương sống “bằng chứng nguồn gốc” cho AI xuất hiện đầu tiên trên CryptoSlate.