Як блокчейн Pearl, що зріс більш ніж у 7 разів, визначає ціну обчислювальної потужності GPU?

Мережа криптовалют з 320 000 GPU вже використовує реальні ринкові угоди для визначення цін на обчислювальну потужність GPU.

Автор: @Decentralisedco

Переклад: AididiaoJP, Foresight News

На терміналі Bloomberg відображаються індекси цін на GPU від Silicon Data, Ornn та Compute Desk. Усі три компанії відстежують ціни на оренду H100, але не можуть дійти згоди щодо того, скільки насправді коштує один H100.

Більшість обчислювальної потужності GPU обертається через приватні двосторонні контракти за зниженою ціною, тому ці індекси не можуть ефективно визначити ціну.

Але мережа криптовалют з 320 000 GPU вже використовує реальні ринкові угоди для визначення цін на обчислювальну потужність GPU.

Чому ніхто не може визначити ціну на GPU?

Коли ви платите від 3 до 10 доларів за годину за H100, що ви насправді орендуєте?

На Vast.ai за 3 долари ви отримуєте GPU-карту з резервного серверного стійка, підключену через звичайний Ethernet, без жодних гарантій щодо нормальної роботи машини. З іншого боку, той же H100 коштує 10 доларів за годину, але він розташований в Oracle Cloud, спеціально побудованому об'єкті, де GPU з'єднані через InfiniBand зі швидкістю 400 Гбіт на секунду, і команда інженерів цілодобово контролює роботу.

Ціна втричі вища, оскільки Oracle продає вам цілий обчислювальний середовище, а не лише доступ до чіпа. Лише ця різниця призводить до того, що одна й та ж кремнієва пластина має різницю в ціні до 6,7 разів між різними постачальниками.

Різниця в ціні існує, оскільки GPU сам по собі не є продуктом. GPU є лише інгредієнтом у більшій послузі. Кластер з 512 GPU, з'єднаних через NVLink та InfiniBand у будівлі, може виконувати розподілені навчальні завдання, тоді як 512 незалежних GPU, розкиданих по п'яти дешевих дата-центрах, навіть якщо кількість чіпів однакова, не можуть ефективно виконати завдання. Це зовсім різні продукти, які просто випадково мають одну й ту ж назву, як однокімнатна квартира в Квінсі та пентхаус на Верхньому Сході, які технічно обидва називаються «квартирою в Нью-Йорку».

Ринок боргових зобов'язань вже зрозумів це. CoreWeave неодноразово використовував один і той же тип обладнання H100 як заставу для позик. Коли цей борг підкріплений довгостроковою угодою з Meta, процентна ставка становить близько 5,9%. Але коли компанія позичає з тим же обладнанням без контракту, їй доводиться платити 9,75%. Різниця в 400 базисних пунктів пов'язана виключно з контрактами з клієнтами, які перевищують вартість обладнання. Це відображає те, що ринок облігацій вважає, що насправді страхує, а не сам GPU.

Вся логіка ф'ючерсних контрактів залежить від можливості класифікації базового продукту. Ви перевіряєте його, класифікуєте, і різниця між найкращим і найгіршим класом повинна бути настільки вузькою, щоб механізм ціноутворення міг поглинути варіацію. Наприклад, відхилення золота від стандартних злитків Лондона становить менше 1%, і це є причиною, чому ф'ючерси на золото працюють добре з 1970-х років.

WTI нафта дозволяє відхилення приблизно 5% від базового класу, решта поглинається спредами. Навіть живі бики - це, мабуть, найдивніша річ, яку люди намагаються включити в ф'ючерсні контракти, оскільки кожна тварина є унікальною з біологічної точки зору - але якісний спред контролюється в межах 15% до 20%. Але коли Silicon Data проводить бенчмаркінг 3500 H100S GPU в 11 різних установах, різниця в продуктивності досягає 38%.

А це лише продуктивність чіпів, без урахування мережі, нормального часу роботи, охолодження та всього, що відрізняє дешеві стійки від корпоративних кластерів. Як тільки враховуються повні конфігурації послуг, різниця в ціні може зрости до 200% до 700%. На Землі немає жодної таблиці класифікації, яка може поглинути семикратний діапазон якості. Вважати, що ф'ючерсні контракти можуть чисто визначити ціну на такі речі, дійсно є ілюзією.

Отже, що відбувається, коли ви намагаєтеся створити механізм поставки на основі чогось, що не можна класифікувати? Ви отримуєте класичний приклад зворотного відбору. Якщо продавець за ф'ючерсним контрактом винен вам 1000 годин H100, він може виконати поставку на висококласному кластері або на низькобюджетному спотовому екземплярі за 3 долари за годину. Обидва технічно відповідають контракту. І вони завжди постачають дешевший варіант, оскільки різниця йде в їх кишеню, і у вас немає права на повернення.

Джордж Акерлоф описав це явище у своїй статті 1970 року про ринок лимонів, зробивши висновок, що коли покупець не може перевірити якість перед поставкою, найгірші версії продукту систематично витісняють усі кращі версії, поки весь ринок не буде вичерпаним зсередини.

CME, очевидно, знає про це, тому їх плани запустити ф'ючерсні контракти на GPU 5 жовтня 2026 року повністю уникають фізичної поставки, а натомість розраховуються готівкою відповідно до індексу опитування Silicon Data. Однак цей індекс збирає ціни, які постачальники хмари публікують на відкритих тарифних картах, тоді як великі покупці зазвичай домовляються про ціни на 40% до 50% нижчі. Механізм розрахунку базується на оцінках цін, тоді як більшість великих покупців на ринку явно не платять за цю ціну.

Ви не можете виправити це кращими опитуваннями. Інформація, необхідна для точного визначення ціни на конкретні години GPU в конкретних установах, існує лише в головах тих, хто експлуатує це обладнання, і у них є всі підстави зберігати її в таємниці. Крім того, обчислювальна потужність є товаром з обмеженим терміном дії. Ніхто не купує години GPU в той момент, коли вони зникають назавжди. Будь-який сигнал ціни на обчислювальну потужність повинен працювати в реальному часі, інакше цифри застарівають, коли ви їх публікуєте.

Єдиний спосіб отримати ці знання - це реальні угоди з реальними ставками на справжніх масштабах. Це веде нас до ще одного рішення, яке еволюціонувало з електрики: мережа, що походить від Bitcoin, яка наразі має 320 000 GPU, що вказують на неї.

Що якщо ви зможете визначити ціну?

Майнери Bitcoin виконують хешування SHA-256. Це обчислення існує лише для однієї мети: довести, що майнер спалив певну кількість електрики. Як тільки це підтвердження записується в блок, хеш або виконана робота стає безцінною. Її не можна повторно використовувати, переробляти або продавати будь-кому поза блокчейном. Робота, виконана для видобутку блоку Bitcoin, є незворотною.

Проблема в тому, що тисячі майнерів виконують цю роботу для кожного блоку, але мережа приймає лише один блок від одного майнера. Інша робота відкидається. Кожен SHA-256 хеш, який коли-небудь був видобутий, але не був прийнятий мережею, представляє GPU-цикли, які могли б бути використані для комерційно цінних справ, а в 2026 році «комерційно цінна робота GPU» означає лише одне: обчислювальна потужність AI.

Pearl - це блокчейн рівня 1, який намагається надати комерційну цінність обчислювальній потужності GPU. Він успадкував ту ж систему консенсусу Proof of Work та коригування складності, яка забезпечує Bitcoin з 2009 року. Але майнери Pearl не виконують SHA-256 хешування, а виконують матричне множення на GPU.

Чому матричне множення має цінність? Тому що це основа всіх відповідей, які ви отримуєте, коли запитуєте ChatGPT. Коли Nano Banana рендерить зображення на основі текстового запиту, коли компанії доопрацьовують мовні моделі на основі власних даних, або коли автомобілі з автоматичним управлінням в реальному часі обробляють зображення з камер, це так само.

Кожна велика мовна модель та кожна модель дифузії, які протягом останніх трьох років поглинали увагу Кремнієвої долини та тисячі мільярдів капіталу, мають обчислювальне ядро, яке працює на матричному множенні. Pearl надає майнерам додаткові стимули, щоб вони виконували ті ж обчислення як Proof of Work.

А як щодо безпеки? Це основна робота хеш-функцій. Ви не можете безпосередньо замінити хеш-функцію на матричне множення.

SHA-256 не має коротких шляхів. Без виконання повного обчислення неможливо отримати вихід. Факт існування виходу означає, що необхідна робота була виконана. Матричне множення, з іншого боку, є іншим. Ви фактично виконуєте множення та додавання чисел. Тому шаблон може дозволити майнерам отримати відповіді з меншими зусиллями, що підриває ефективність Proof of Work.

Pearl використовує механізм, званий NoisyGEMM, щоб забезпечити чесність майнерів. Це відбувається в три етапи:

Майнери спочатку зобов'язуються до вхідної матриці перед початком будь-якої роботи. Як тільки подано, вхід не може бути змінено.

Протокол потім додає випадковий шум до зобов'язаної матриці. Це усуває будь-яку симетрію (швидкий шлях), яку майнер міг би запланувати. І оскільки майнер не знає, яким буде шум, вони повинні виконати роботу пізніше.

Майнери виконують повне матричне множення на зашумленій версії, обробляючи блоки на GPU.

Кожен вихідний блок хешується і перевіряється відповідно до цільової складності мережі.

Якщо хеш якогось блоку нижчий за цільовий, майнер отримує винагороду за блок.

Але введення шуму заважає майнерам отримувати винагороду без фактичної роботи. Однак саме цей шум також означає, що ми не можемо отримати відповіді на первісне навантаження роботи. Рішення Pearl полягає в тому, щоб надати шуму відомої структури. Це дозволяє йому відокремити шум після завершення множення майнерами, очищаючи витрати на це.

Коли GPU видобуває Pearl, мережа вимірює, скільки разів ця машина виконала матричне множення за 194-секундний інтервал блоку відповідно до існуючих умов електрики, охолодження та мережі.

H100, розташований у добре охолодженому корпоративному об'єкті, може виконати більше роботи за кожен блок, ніж той же чіп, розташований у гаражі з поганим повітряним потоком та споживчим Ethernet. Pearl автоматично фіксує цю різницю, чого не може зробити жоден індекс цін, що базується на середніх показниках.

Тепер розширте це на 320 000 GPU в десятках географічних регіонів, і обчислювальна потужність стає найбільшим у світі безперервним бенчмарком AI, що оновлюється кожні 194 секунди, без необхідності, щоб хтось проводив опитування або публікував тарифні картки.

Обчислювальна потужність також відстежує конфігурації. Кожен з цих 320 000 GPU може заробляти дохід від оренди на Vast.ai, CoreWeave, Lambda або десятках інших постачальників хмари, які конкурують за AI-клієнтів. Ці оператори вибирають направити свої машини на Pearl.

Коли десь у світі справжній попит на обчислювальну потужність GPU зростає, оператори знімають свої машини з Pearl, щоб обслуговувати платних клієнтів, що призводить до зниження обчислювальної потужності.

Коли попит знижується, а дохід від оренди падає, ці GPU повертаються, а обчислювальна потужність зростає. Корекція складності мережі реагує на ці переміщення так само, як корекція складності Bitcoin реагує на зміни в економіці видобутку з 2009 року.

Різниця в тому, що майнери Bitcoin зважують витрати на електрику, які вони понесуть, проти доходів, які вони можуть отримати від продажу видобутого Bitcoin. У серпні 2023 року під час спекотної погоди в Техасі Riot Platforms закрила більшість своїх майнінгових машин, отримавши 31,7 мільйона доларів кредиту на електрику, що в три рази перевищує вартість 333 видобутих Bitcoin того місяця. Коли достатня кількість майнерів робить цей вибір, обчислювальна потужність знижується, а складність коригується кожні 2016 блоків, щоб забезпечити видобуток блоку приблизно кожні 10 хвилин.

Цей рух GPU між Pearl та ринком оренди створює постійно оновлювану рівноважну ціну на обчислювальну потужність GPU. Висока обчислювальна потужність означає, що комп'ютери на відкритому ринку дешеві, оскільки оператори вважають, що видобуток Pearl вигідніший, ніж оренда.

Зниження обчислювальної потужності означає, що десь хтось починає платити достатньо високу ціну, щоб забрати машини. І цей ціновий сигнал походить від явних переваг, від тисяч операторів GPU, які вибирають, що робити зі своїм обладнанням та своїми грошима. Це не походить від ринкових команд постачальників хмари, які вирішують, що друкувати на тарифних картках, а це те, що індекс Bloomberg та механізм розрахунку CME завжди могли б охопити.

Together AI - це перша компанія, яка комерціалізує це. 15 травня 2026 року вона оголосила про запуск точки висновку на мережі видобутку Pearl, пропонуючи Gemma-4-31B-it-Pearl за ціною на 25% нижчою за стандартні тарифні ставки хмари. Економічна модель працює, оскільки GPU, які надають висновки через точку Together, одночасно видобувають Pearl, тому доходи від видобутку частково компенсують операційні витрати, що дозволяє Together пропонувати нижчу ціну, ніж на більш широкому ринку, без необхідності дотувати різницю зі своїх прибутків.

Більшість мережі Pearl ще не обслуговує попит на цьому рівні від платних клієнтів на висновки, і очевидно, що подолання цього розриву є викликом попереду. Але ціноутворення не залежить від цього. Воно залежить від реальної альтернативної вартості, яка існує для кожної з цих 320 000 машин, а також для кількох інших у ринку висновків.

Ринок обчислювальної потужності GPU - це ринок обсягом тисяч мільярдів доларів на рік, але без надійних цін. Індекс Bloomberg намагається відстежувати його, але не може надати точний напрямок у будь-який даний тиждень. CME планує запустити ф'ючерси на GPU 5 жовтня 2026 року, розраховуючи готівкою на ціни, які великі покупці явно не платять.

Але мережа, що базується на кодовій базі Bitcoin, яка існує лише п'ять місяців, має 320 000 GPU, які постійно вирішують, чи видобувати чи орендувати потужність на відкритому ринку, і ці рішення в сукупності створюють те, що є найближчим до точної ціни в історії індустрії обчислювальної потужності GPU.

Цей контент надано лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-акцій або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Доступність послуг, продуктів WEEX та пов’язаних із ними подій може відрізнятися залежно від регіону. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності вашої участі чинному місцевому законодавству та нормативним актам.