Сила обчислень Pearl: не знищуємо непотрібних майнерів, а природно усуваємо їх через економічні закони

Другий дохід від майнінгу: як Pearl дозволяє AI-інтерпретації GPU знищувати чистих майнерів.

Автор: @aliomerhorzum

Переклад: AididiaoJP, Foresight News

Примітка: Pearl — це проект L1 публічної блокчейн-мережі, заснований на «доказі корисної роботи» (Proof-of-Useful-Work, PoUW), заснований доктором математики Принстонського університету, професором теорії обчислювальної складності Колумбійського університету Омрі Вейнштейном. Його основна ідея полягає в тому, щоб змусити майнерів виконувати множення матриць за допомогою GPU — базових обчислень для інтерпретації великих мовних моделей — замість традиційних хеш-обчислень, намагаючись забезпечити одночасне обслуговування AI-інтерпретації та безпеки блокчейн-мережі. Основна мережа Pearl буде запущена в квітні 2026 року, максимальна емісія токенів PRL становитиме 2,1 мільярда, з поступовою зменшувальною кривою випуску замість чотирирічного механізму зменшення Bitcoin. Проект стверджує, що він повністю справедливо запущений, без попереднього видобутку, без розподілу серед засновників, без раундів венчурного капіталу. Станом на жовтень 2026 року, приблизно 16% PRL перебуває в обігу, а FDV становить приблизно від 2,8 до 4 мільярдів доларів. Pearl вже співпрацює з Together AI для запуску інтерфейсу Gemma з знижкою понад 25% та приєдналася до програми прискорення NVIDIA Inception. Основна суперечка полягає в тому, що протокол консенсусу в мережі не може відрізнити, чи виконують майнери справжні AI-інтерпретаційні завдання, чи випадкові матриці, що вже викликало емпіричні дослідження в академічному середовищі.

Одне з найпоширеніших непорозумінь щодо Pearl полягає в тому, що його механізм «доказу корисної роботи» може гарантувати, що кожен майнер виконує корисну AI-інтерпретацію. Це не так. І я вважаю, що так бути не повинно.

Одна GPU виконує множення матриць для реальних запитів на інтерпретацію, інша GPU виконує множення матриць для майнінгу випадкових матриць; для Pearl обидва результати роботи однаково ефективні. Протокол не знає, чи платять за ці обчислення. Це не недолік, а дизайн. Розрізнення між корисним та непотрібним майнінгом в кінцевому підсумку має визначатися економікою, а не протоколом.

Що означає 5% витрат?

Pearl використовує множення матриць як основу для доказу роботи, а множення матриць є одним з найважливіших обчислень сучасної AI-інтерпретації. Таким чином, одна й та ж GPU може одночасно виконувати інтерпретацію для клієнтів і генерувати роботу, що допомагає захистити валютну мережу. Але зробити обчислення перевіряємими не безкоштовно.

Pearl потрібно додатково виконувати операції випадковізації, криптографічні зобов'язання тощо, щоб створити та перевірити доказ обчислень. Ці операції споживають ресурси, і це є витратами на майнінг.

Коли Pearl говорить, що мета полягає в тому, щоб зменшити витрати до 5% або менше, це означає: перетворити обчислення інтерпретації на роботу, що може бути видобуто, при цьому додаткові витрати мають бути достатньо малими в порівнянні з простим виконанням інтерпретації. Це не означає, що лише 5% обчислень є корисними. Основне множення матриць може одночасно служити двом цілям.

Але низькі витрати не означають, що GPU для інтерпретації може генерувати таку ж кількість потужності для майнінгу, як спеціалізовані майнери. Це дві різні речі.

Чому GPU для інтерпретації не може видобувати так само, як професійні майнери

Тому що GPU, що обслуговує реальну інтерпретацію, не завжди працює на максимальному пропуску для масштабного множення матриць. Обчислювальні характеристики навантаження інтерпретації зовсім інші. На етапі попереднього заповнення модель обробляє вхідні запити, GPU може виконувати велику кількість множень матриць; на етапі декодування модель генерує токени по одному, продуктивність часто обмежується пропускною здатністю пам'яті, а не чистою потужністю.

Спеціалізовані майнери можуть змусити GPU безперервно виконувати множення матриць. Постачальники інтерпретацій не можуть цього зробити, оскільки їм потрібно обслуговувати клієнтів, задовольняти вимоги до затримки, і багато навантажень просто не можуть заповнити потужність GPU.

Отже, є два питання, які потрібно розглядати окремо: скільки часу займе створення доказу для множення матриць? Скільки насправді може виконати GPU для інтерпретації видобутку множення матриць? Це не одне й те саме.

Зниження витрат зробить одночасне виконання інтерпретації та майнінгу більш привабливим; підвищення використання GPU, пакетної обробки та розподілу навантаження підвищить кількість видобуткових обчислень, які можуть бути вироблені постачальниками. Обидва аспекти важливі. І я вважаю, що останній приховує найбільші можливості.

Чому чисті майнери врешті-решт програють

Уявіть собі два оператори з однаковим рівнем апаратного забезпечення. Один — це спеціалізований майнер, який заробляє PRL, захищаючи мережу, просто виконуючи множення матриць. Інший — постачальник інтерпретації, який отримує дохід як від клієнтів, що використовують GPU, так і від обчислень, які відповідають умовам для отримання PRL.

Обидва змагаються за винагороду за майнінг, але лише другий має другий потік доходу. Ця різниця змінить економічний розрахунок.

Спеціалізовані майнери повинні покривати витрати на апаратуру, електроенергію та експлуатацію за рахунок винагороди за майнінг. Постачальник інтерпретації може покрити частину або навіть усі витрати за рахунок основного бізнесу, а майнінг стає додатковим доходом. З посиленням конкуренції та стисканням прибутковості майнінгу, оператори, які покладаються лише на винагороду за майнінг, зазнають більшого тиску, ніж їхні конкуренти з аналогічним обладнанням, але з доходом від інтерпретації. Майнери з двома потоками доходу можуть вижити, тоді як ті, хто має лише один, не зможуть.

Це не означає, що чисті майнери зникнуть за одну ніч. Вони можуть мати дешевшу електрику, більш ефективне обладнання, нижчі капітальні витрати або інші переваги. Але Pearl створює структурну економічну перевагу для продуктивних обчислень, якої Bitcoin ніколи не мав. Зі збільшенням кількості постачальників інтерпретації ця перевага буде постійно зростати.

Скільки глобальної потужності насправді потрібно Pearl?

Це питання, яке я вважаю найцікавішим. Люди легко вважають, що Pearl повинна спочатку підключити більшість GPU у світі, щоб корисна інтерпретація стала основним джерелом безпеки мережі. Я вважаю, що це не обов'язково.

Ключовим моментом є не лише кількість GPU, підключених до Pearl, а й те, скільки з них можуть внести ефективний видобуток множення матриць. GPU, що обслуговується, може через різні навантаження, пакетну обробку та використання вносити набагато менше потужності для видобутку, ніж спеціалізовані майнери. Але індустрія AI-інтерпретації має величезний масштаб і продовжує зростати. Якщо достатньо велика частина продуктивних обчислень, навіть якщо лише частина доступного пропуску, буде внесена до Pearl, утворена потужність для видобутку може бути досить значною.

Ще важливіше, на відміну від чистих майнерів, ці оператори не обов'язково залежать від винагороди за майнінг, щоб вижити. Ця зміна не потребує заборон на рівні протоколу, лише потрібно, щоб продуктивні обчислення стали достатньо конкурентоспроможними на ринку видобутку. Врешті-решт, економічні закони можуть зробити те, що правила протоколу ніколи не повинні були робити.

Справжня можливість: дозволити інтерпретації та майнінгу взаємно підтримувати один одного

Витрати на майнінг повинні знижуватися, продуктивність інтерпретації повинна залишатися конкурентоспроможною, пакетна обробка, маршрутизація та використання GPU повинні підвищуватися. Постачальники також потребують надійної інфраструктури, щоб вони могли брати участь у Pearl, не шкодячи своїм існуючим бізнесам.

Це не відбудеться автоматично. Але я вірю, що найважливіша конкурентна перевага Pearl з'явиться тут. Не в тому, щоб переконати постачальників хмарних послуг стати майнерами, а в тому, щоб зробити майнінг природним продовженням їхнього існуючого бізнесу з інтерпретації.

Подумайте про масштаби, які відбуваються. Світ витрачає трильйони доларів на будівництво інфраструктури для виробництва інтелекту, мільйони GPU змагаються за максимально ефективне надання послуг з інтерпретації. Кожен відсоток додаткового доходу стає важливим. Pearl може запропонувати цим постачальникам те, чого традиційні мережі майнінгу не можуть: заробляти винагороду за майнінг з обчислень, за які вони вже отримали оплату.

Зі збільшенням кількості постачальників інтерпретації мережа стане безпечнішою, конкуренція в майнінгу посилиться, а економічний розрахунок чистих майнерів стане все важчим. В певний момент, щоб захистити Pearl, більшість машин, ймовірно, не були створені для видобутку Pearl.

Pearl не потрібно, щоб світ будував більше машин для забезпечення валюти. Їй потрібні машини, які світ вже будує.

Ми потребуємо непотрібних майнерів, поки вони не стануть непотрібними. Я вірю, що перехід від спеціалізованого майнінгу до економічно продуктивних обчислень стане одним з найважливіших розвитків в історії доказу роботи.