Pearl Research Labs 推出“有用工作量证明”主网，将 AI 推理转化为挖矿奖励

Pearl Research Labs 于 2026 年 4 月 27 日上线其“有用工作量证明”主网，把 AI 推理中的矩阵乘法转化为区块链挖矿奖励。这个围绕 Pearl 加密货币（PRL）构建的 Layer-1 网络，让每一个驱动 AI 训练和推理的 GPU 周期都能同时生成一个原生证明，既用于保护链上安全，也用于铸造新代币。云推理服务商 Together AI 于 2026 年 5 月 15 日宣布与 Pearl Research Labs 建立独家合作关系，并将该协议描述为一种抵消 AI 工作负载成本的方式。

其主张刻意保持简单。比特币矿工在 SHA-256 哈希上消耗能源，而这些哈希在共识之外没有任何价值。Pearl 矿工运行的则是驱动神经网络前向和反向传播的同类矩阵乘法，然后从这些计算中提取密码学证明。根据 Pearl 发布的材料，其结果是打造出一条安全预算用于补贴有用计算、而非浪费算力的区块链。

Pearl 区块链“有用工作量证明”的上线日期与官方公告

据 Hashrate Index、Spheron Network 和 CoinResearch 等多个独立来源显示，Pearl Research Labs 于 2026 年 4 月 27 日上线主网。雅虎财经称，这次上线引发了一波短暂的 GPU 挖矿热潮，矿工纷纷在云平台上部署 H100 和 H200 加速器，以追逐早期区块奖励。Spheron Network 发布了一份在 GPU 云基础设施上运行 Pearl 研究节点的部署指南，确认了主网上线日期，并详细说明了 pearl-research-labs 软件栈的构建过程。

官方合作公告在三周后发布。2026 年 5 月 15 日，Together AI 发布了一篇由 Simran Arora、Pablo Cases、Julia Zhang 和 Karina Hernandez 撰写的博客文章，宣布与 Pearl Research Labs 建立独家合作关系。该文章将这次合作定位为对 AI 推理成本的直接冲击：“Pearl 改变了 AI 的单位经济学，让每一个驱动 AI 训练和推理的 GPU 周期都能同时生成一个原生证明。”Together AI 将这次整合定位为让 AI 更易获取、分布更广泛的一种方式，并称 Pearl 的数学突破能够“通过对训练和推理计算过程中前向和反向传播所发生的矩阵乘法获取强证明”来生成加密货币。

此次合作的范围包括生产部署。Together AI 的公告提到“40 多个模型入选生产环境”，这表明来自付费客户的真实推理工作负载将流经 Pearl 的证明系统，而非合成基准任务。这一区别很重要，因为它将 Pearl 的主张与此前那些从未吸引到真实需求的“有用工作量证明”方案区分开来。

Pearl Research Labs 自身的对外沟通也强化了这一叙事。该项目的 X 账号将 Pearl 描述为“重新定义 AI 单位经济学的数学突破”，其核心是一个简单的问题：“AI 和区块链挖矿为什么要竞争？”Pearl 给出的答案是，它们根本不应该竞争——同样的 GPU 周期应当同时服务于这两种功能。

Pearl 区块链的“有用工作量证明”如何改变 AI 推理的挖矿经济学

其经济机制的核心是 Pearl 所称的“有用工作量证明”。矿工执行矩阵乘法——也就是 AI 训练和推理背后的核心运算——协议则从这些计算中提取强密码学证明。这些证明用于保护区块链安全，并使矿工有权获得以 PRL 计价的区块奖励。

与比特币的关键区别在于，底层计算具有独立的经济价值：无论是否存在挖矿奖励，客户都可能为推理输出付费。Galaxy Research 在一份关于 AI 推理链上资本市场的分析中，对 Pearl 与竞争网络做了鲜明对比。“在 Pearl 中，无论是否有真实客户要求输出，矿工都可以通过运行矩阵乘法获得奖励，”Galaxy 指出。“而在 Ambient 中，矿工只有通过”服务真实的推理需求才能获得代币。这一区别定义了 Pearl 的经济模型：即使没有客户付费，区块奖励也会补贴有用计算，从而通过让矿工将闲置 GPU 周期货币化为代币发行，有效降低 AI 推理的价格下限。

这一补贴机制具有内在的自我修正能力。CoinResearch 对 Pearl 代币经济学的分析认为，“Pearl 的设计保证了早期挖矿利润是短暂的，因为系统本身就旨在将其套利掉。”随着更多矿工加入网络，难度会调整，单 GPU 奖励会下降，直到挖矿收入趋近于计算的边际成本。根据 CoinResearch 的说法，在最初的抢挖热潮过后，留下的是一个区块奖励作为 AI 算力持续补贴、而非暴利来源的网络。

2026 年 9 月 15 日在 Reddit 的 r/pearl_mining 社区举行的创始人 AMA 直接讨论了挖矿经济学。问答环节涵盖了 FP8 和 FP4 精度支持、GPU 兼容性，以及如果挖矿基础设施出现故障而 AI 推理继续运行时会发生什么。讨论追溯了工作量证明从反垃圾信息起源到比特币的演变，然后将 Pearl 的矩阵乘法证明定位为下一个进化阶段。AMA 对节点中断、重组和升级的讨论表明，推理工作负载独立于区块链共识继续运行，挖矿证明是叠加在其上的，而不是对计算本身设限。

Together AI 的合作提供了最清晰的证据，证明真实客户推理可以用于挖掘 Pearl。正如一位分析师在 X 上所说：“Together AI 证明了一件极其重要的事情：真实客户推理可以挖掘 Pearl。”这就是经济论点的一句话概括——如果真实的 AI 工作负载能够生成挖矿证明，那么区块链的安全预算就是在补贴生产性计算，而非浪费。

Pearl 区块链矿工执行的具体 AI 推理任务

Pearl 矿工在神经网络训练和推理的前向与反向传播过程中执行矩阵乘法。前向传播根据输入计算模型输出；反向传播则在训练期间计算用于权重更新的梯度。这两种运算都以矩阵乘法为主，这正是 Pearl 的证明系统针对这一特定计算原语、而非通用工作负载的原因。

Together AI 的合作提供了生产工作负载最具体的证据。公告提到“40 多个模型入选生产环境”，表明 Pearl 的证明系统与真实推理服务基础设施集成，而非孤立的基准任务。Together AI 的平台托管多种架构的开源模型，而合作关系的表述表明，流经 Together AI 路由器和集群的推理请求可以同时生成 Pearl 挖矿证明。

精度问题对实际部署至关重要。Pearl 在 2026 年 9 月的创始人 AMA 中讨论了 FP8 和 FP4 支持，这些低精度格式越来越多地用于现代 GPU 上的高效推理。FP8（8 位浮点）和 FP4（4 位浮点）降低了内存带宽需求，并在支持它们的硬件上加速矩阵乘法，但它们会引入影响模型准确性的数值精度权衡。Pearl 对这些格式的支持表明，该协议是为生产推理工作负载设计的，而不仅仅是高精度训练任务。

硬件格局十分广泛。Spheron Network 的部署指南涵盖 H100 和 H200 加速器，而更广泛的挖矿社区则瞄准 RTX 3090 级别的消费级 GPU。Tom's Hardware 报道了一篇研究预印本，声称 Pearl 网络包含约 32 万块 RTX 3090 级别 GPU，不过该研究的核心主张——这些显卡在执行“零有用 AI 计算”——存在争议，将在下文的反证部分进行审视。

有用工作与合成工作之间的区别，是理解 Pearl 矿工实际所做之事的关键。Galaxy Research 的分析指出，Pearl 矿工“无论是否有真实客户要求输出”都能获得奖励。这意味着网络中既包括来自 Together AI 用户等客户的真实推理流量，也包括仅为生成挖矿证明而存在的合成矩阵乘法工作负载。协议在共识层并不区分二者——两者都能生成有效证明——但底层计算的经济价值却截然不同。

市场对 Pearl“有用工作量证明”整合的反应与社区回应

市场反应一直波动剧烈。AMBCrypto 于 2026 年 9 月 23 日报道称，Pearl 代币 PRL 突破 1.60 美元，67% 的涨幅被归因于“有用工作量证明”的势头。这轮价格走势发生在数月的 GPU 挖矿活动之后，该活动始于 4 月 27 日的主网上线，并在 5 月 Together AI 合作公告后加速。

GPU 租赁市场立即显现出紧张迹象。一篇发表在 arXiv 上、针对 Pearl cuPOW 协议的实证研究发现，在 Pearl 挖矿软件于 2026 年 5 月公开发布后的两周内，vast.ai 上廉价 GPU 的租赁价格上涨了 38%。随着矿工争相在难度调整侵蚀早期盈利能力之前部署硬件，利用率也在攀升。该研究对租赁价格飙升的记录，为雅虎财经所描述的挖矿热潮提供了量化证据。

矿工群体的情绪既热情又务实。YouTube 内容创作者制作了诸如“真不敢相信 GPU 挖矿又回来了！”和“Pearl 挖矿爆发”等标题的解说视频，记录了那些因以太坊转向权益证明和比特币 ASIC 主导地位而被迫离场的 GPU 矿工的回归。r/pearl_mining 子版块上有关于挖矿经济学、硬件选择和盈利计算的活跃讨论，9 月 15 日的创始人 AMA 也收到了关于精度格式和基础设施韧性的详细技术提问。

更广泛的加密 AI 分析师群体认真对待了 Pearl 的主张。CoinResearch 发表了一篇题为《比特币为保安全而“浪费能源”，Pearl 则将其花在有用之处》的长篇分析，认为 Pearl 代表了“AI 时代的比特币”。

一项针对 cuPOW 协议的实证研究对 Pearl 的核心主张构成了最严峻的挑战。该研究发表于 arXiv，并被 Tom's Hardware 以“GPU 租赁成本飙升 38%，但 Pearl 的显卡在做随机矩阵运算”为题报道，声称 Pearl 网络中约 32 万张 RTX 3090 级别 GPU 消耗 112 兆瓦电力，却用于“零有用 AI 计算”。

围绕 Pearl 有用工作量证明主张的反证与质疑

该研究的核心论点是：Pearl 矿工执行的矩阵乘法是随机或合成的——仅为生成挖矿证明而设计——而非服务于真实的 AI 推理或训练负载。这一批评直击 Pearl 价值主张的要害。如果矿工运行的是随机矩阵运算而非真正的 AI 工作负载，那么 Pearl 的“有用工作量证明”在任何经济意义上都不成立——它不过是换了哈希函数的比特币式工作量证明。其能源消耗与 SHA-256 挖矿同样浪费，只是披上了 AI 计算的外衣。

AGTI 情报报告于 2026 年 5 月 23 日发布，给出了更为细致的评估。该分析总结道：“Pearl 只有在作为推理挖矿共址部署时才并非毫无意义。在协议层面，它就是带有矩阵乘法谜题和零知识回执的工作量证明。”这一框架承认 Pearl 的共识机制本质上是带有矩阵乘法谜题的工作量证明，但认为当挖矿与真实推理需求共址部署时，该系统才具有合理性。其含义在于：Pearl 的实用性完全取决于是否有真实客户为计算付费——而这一问题在共识层面无法由协议本身回答。

crypto-lowcap 对 NoisyGEMM 和 Basu 研究的分析提供了进一步的技术审视。该文考察了 Pearl 的代币经济学和链上数据，试图验证该网络声称的有用工作是否对应真实的 AI 推理需求。分析承认与 Together AI 的合作是真实整合的证据，但质疑合作公告能否转化为持续的推理量。

经济可持续性问题仍未解决。CoinResearch 关于早期挖矿利润转瞬即逝的论点具有两面性：如果套利机制按设计运作，挖矿收入将收敛至计算的边际成本，几乎不会留下超额回报来吸引矿工。如果真实推理需求无法规模化实现，网络可能面临安全预算问题——矿工将随着奖励下降而退出，从而降低保护链安全的算力。

2026 年 9 月的创始人 AMA 直接回应了其中部分担忧，包括如果挖矿基础设施故障而 AI 推理继续运行时会发生什么。其回答是——推理工作负载独立于区块链共识继续运行——这证实了 Pearl 的挖矿层对于 AI 计算本身是附加性的，而非必不可少的。这既是优势也是弱点：意味着 Pearl 不会因故障而中断 AI 推理，但也意味着区块链对于其声称要补贴的 AI 工作负载并非严格必要。

基于当前证据的基本判断是：Pearl 已经展示了一个可运行的有用工作量证明机制，且至少有一个真实的推理合作伙伴，但尚未证明有用工作在网络总计算中占有有意义的比例。看涨情形将得到以下因素的确认：Together AI 及其他合作伙伴的持续推理量、合成工作占比下降，以及 PRL 价格在不依赖挖矿热潮动态的情况下保持稳定。看跌情形将得到以下因素的确认：进一步的实证研究显示合成工作负载占主导地位、GPU 租赁价格随矿工退出而回归正常，以及 PRL 价格因补贴机制套利掉早期利润而下跌。需要关注的具体事项包括：下一篇测量 Pearl 网络上真实与合成矩阵乘法比例的 arXiv 研究、Together AI 对经由 Pearl 证明流动的推理量的披露，以及下一次难度调整后 PRL 的价格走势。