Markus Levin de XYO : pourquoi une L1 native aux données pourrait devenir la colonne vertébrale de la « preuve d'origine » de l'IA

Dans le dernier épisode de SlateCast, Markus Levin, cofondateur de XYO, a rejoint les animateurs de CryptoSlate pour expliquer pourquoi les réseaux d’infrastructure physique décentralisée (DePIN) s’étendent au-delà des expériences de niche — et pourquoi XYO a construit une couche 1 (Layer-1) conçue sur mesure pour traiter le type de données que l’IA et les applications du monde réel exigent de plus en plus.

L’ambition de Levin pour le réseau est sans détour : « Premièrement, je pense que XYO va avoir huit milliards de nœuds », a-t-il déclaré, présentant cela comme un objectif ambitieux — mais qu’il estime correspondre à la direction que prend la catégorie.

La thèse « chaque recoin du monde » des DePIN

Levin a présenté les DePIN comme un changement structurel dans la façon dont les marchés coordonnent l’infrastructure physique, en pointant les attentes de croissance rapides pour le secteur. Il a cité une projection du Forum économique mondial selon laquelle les DePIN pourraient passer d’environ les dizaines de milliards actuelles à des milliers de milliards d’ici 2028.

Pour XYO, l’échelle n’est pas hypothétique. Un des animateurs a noté que le réseau a déjà grandi « avec plus de 10 millions de nœuds », posant le décor pour une discussion axée moins sur « et si » que sur ce qui se casse lorsque le volume des données du monde réel devient le produit.

Preuve d’origine pour l’IA : le problème des données, pas seulement le calcul

Interrogé sur les deepfakes et l’effondrement de la confiance dans les médias, Levin a soutenu que le goulot d’étranglement de l’IA n’est pas seulement le calcul : c’est la provenance. « Alors que, avec les DePIN, ce que vous pouvez faire, c’est prouver d’où viennent les données », a-t-il expliqué, décrivant un modèle où les données peuvent être vérifiées de bout en bout, suivies jusque dans les pipelines d’entraînement, puis interrogées quand les systèmes ont besoin d’une vérité terrain.

Selon lui, la provenance crée une boucle de rétroaction : si un modèle est accusé d’halluciner, il peut vérifier si l’entrée sous-jacente est sourcée de façon vérifiable — ou demander de nouvelles données spécifiques à un réseau décentralisé plutôt que de scraper des sources peu fiables.

Pourquoi une Layer-1 native des données est importante

XYO a passé des années à essayer de ne pas construire une blockchain, a déclaré Levin — en opérant comme un middleware entre les signaux du monde réel et les smart contracts. Mais « personne ne l’a construite », et le volume de données du réseau a forcé la décision.

Il a expliqué simplement l’objectif de conception : « La blockchain ne peut pas enfler… et elle est faite pour les données, vraiment. »

L’approche de XYO s’appuie sur des mécanismes comme Proof of Perfect et des contraintes de type « lookback », conçues pour maintenir les exigences des nœuds légères, même lorsque les ensembles de données grandissent.

Onboarding COIN : transformer des utilisateurs non-crypto en nœuds

Un levier clé de croissance a été l’application COIN, que Levin a décrite comme un moyen de transformer les téléphones mobiles en nœuds du réseau XYO.

Au lieu d’exposer les utilisateurs à une volatilité de token immédiate, l’application utilise des points indexés sur le dollar et des options de rachat plus larges — puis elle fait passer progressivement les utilisateurs vers des rails crypto.

Modèle à double token : aligner les incitations avec XL1

Levin a déclaré que le système à double token est conçu pour séparer les récompenses/la sécurité de l’écosystème des coûts d’activité de la chaîne. « Nous sommes extrêmement enthousiastes à propos de ce système à double token », a-t-il dit, décrivant $XYO comme l’actif externe de staking/gouvernance/sécurité et $XL1 comme le token interne de gas/transactions utilisé sur XYO Layer One.

Partenaires du monde réel : facturation d’infrastructure et données POI de qualité cartographique

Levin a pointé de nouveaux partenariats comme un élan de « killer app » précoce au sein du plus large écosystème DePIN, citant un accord avec Piggycell — un important réseau sud-coréen de recharge qui a besoin d’une preuve de localisation et qui prévoit de tokeniser des données sur XYO Layer One.

Il a également décrit un cas d’usage distinct de preuve de localisation impliquant des ensembles de données de points d’intérêt (heures, photos, informations sur le lieu), affirmant qu’un grand partenaire de géolocalisation a trouvé des problèmes dans son propre dataset « dans 60 % des cas », tandis que les données sourcées par XYO étaient « correctes à 99,9 % », permettant une cartographie en aval pour de grandes entreprises.

Pris ensemble, le message de Levin était cohérent : si l’IA et les RWAs ont besoin d’inputs dignes de confiance, la prochaine frontière concurrentielle pourrait être moins liée à des modèles plus rapides — et davantage à des pipelines de données vérifiables ancrés dans le monde réel.