Pearl 团队第一次社区AMA：矿池、AI 计算以及通往 Pearl去中心化算力基础设施之路

Pearl 在 Discord AMA 中阐述了团队关于有用的工作证明、Pearl Cloud、AI 集成以及为什么交易所上市不是优先事项的路线图。

Pearl 团队在 Discord 上举办了一场内容丰富的社区AMA活动，重点讨论了项目的核心理念：利用真正的 AI 计算来保障POW网络的安全。在约一个小时的讨论中，团队涵盖了矿池、实用的 AI 工作负载、即将进行的协议升级、企业级应用、ASIC 矿机的相关问题、计算资源市场，以及为什么目前交易所上市并非团队的首要任务。

简而言之：Pearl 试图打破挖矿是浪费时间的固有观念。团队希望 Pearl 挖矿能够成为人工智能推理的基础设施，让真实模型执行的矩阵乘法也能为区块链安全做出贡献。这是一个非常宏大的技术构想，而此次 AMA 活动主要旨在解释团队如何通过激励机制、协议设计和未来路线图来实现这一目标。

矿池正在向人工智能基础设施转型

首批讨论的话题之一是矿池。团队表示，矿池的出现速度已经超出预期，一些社区运营的矿池在上线几周后就出现了。虽然 Pearl 原本计划推出自己的矿池，但团队表示，既然社区已经填补了这一空白，那么推出自己的矿池的紧迫性就降低了。

但更重要的是，Pearl 并不认为矿池仅仅是平滑收益的一种方式。在比特币中，矿池主要帮助小型矿工降低收益波动。而在 Pearl 中，团队认为矿池可以成为人工智能工作负载的路由和协调基础设施。

其理念是，连接到矿池的矿工最终可能会获得有用的AI任务，而不仅仅是执行随机矩阵乘法。在这种模式下，矿池不再仅仅是奖励分配工具，它们会成为AI计算流程的一部分。

该团队还强调，这正是 Pearl 与普通 GPU 交易平台的不同之处。Pearl 并非旨在成为一个让随机用户将工作负载外包给匿名矿工的平台。相反，其设计假设矿工可能已经在进行有用的 AI 工作，而 Pearl 允许这些工作也参与到工作量证明机制中。

激励模型：有用的工作应该获得经济回报

反复出现的主题是博弈论。社区成员质疑，如果随机或简化的矩阵乘法速度更快，矿工为何还要执行真正的人工智能工作负载。

团队的回答是，速度本身并不是关键指标，生产成本才是。

如果一家人工智能公司已经为付费客户提供推理或训练相关的计算服务，那么生成 Pearl 证明的额外成本可能非常低。相比之下，矿工进行随机矩阵运算时，则必须为整个运算过程付费，而没有外部客户来承担这些有用的工作。

在团队的框架下，高效的矿工之所以能获胜，是因为计算成本已经由其他人承担。而随机矿工虽然在原始运算速度上可能更快，但他们仍然要承担全部成本。

这就是协议开销如此重要的原因。Pearl 的证明系统开销越低，人工智能公司就越容易选择加入，而不会中断正常的模型服务。该团队表示，目前某些模型的开销大约在 5% 到 10% 之间，而未来的升级旨在进一步降低这一比例。

该团队直截了当地总结了目标：使人工智能工作负载（无论如何都会发生）的有用 Pearl 挖矿的额外成本接近于零。

重大协议升级即将到来。

AMA 包含了最清晰的路线图信息之一：Pearl 正在准备一种新的协议方案，旨在更自然地支持现代模型工作负载。

当前协议支持 int8 精度，团队表示这部分是出于有意为之。它限制了可以立即接入网络的数据量，并有助于避免所有可能的 AI 工作负载同时涌入网络，造成网络过载。

接下来，该团队表示计划发布支持低精度浮点工作负载（包括 FP4 类工作负载）的 Blackwell 内核。此次升级被描述为一种新方案，实际上是一次硬分叉，但其精神内核与当前协议相似。

其目标是支持浮点运算工作负载，降低系统开销，并使 Pearl 更易于集成到实际的 AI 模型中。团队表示，这将使模型的“净化”过程更加顺畅，尤其对于那些不希望每次集成都进行特定模型工程工作的实验室而言更是如此。

如果说当前的 Pearl 网络是概念验证，那么下一次协议升级的定位则是更直接地面向主流 AI 推理基础设施的版本。

Pearl Cloud：从挖矿软件包到推理市场

团队还讨论了Pearl计算平台的未来发展方向。目前面向消费者的计算服务帮助非技术用户了解了该网络，但团队表示，长期发展方向是转向真正的推理工作负载。

Pearl Cloud，或者说Pearl的计算市场，预计将发展成为一个推理提供商或“新云”式平台。团队希望它能够服务于经过提纯的开源模型，其中推理运行也参与到Pearl的有用工作量证明（PoW）系统中。

该团队将此描述为“二合一”模式：用户可以获得人工智能推理，而底层计算还可以生成 Pearl 证明。随着时间的推移，Pearl Cloud 可以通过降低推理成本、发放 Pearl 奖励或两者结合的方式，将价值重新分配给用户。

更宏观的视角是一个闭环：

工智能计算创造了珍珠。

Pearl 可以用来购买人工智能计算资源。

该网络成为人工智能计算的原生市场。

该团队将此比作比特币与能源的关系。比特币可以被理解为将电力转化为数字稀缺资源的一种方式。

Pearl 正在尝试在人工智能计算领域实现类似的目标。

企业和硬件兴趣

该团队避免透露具体公司名称，但确实透露了一些有关采用谈判的信息。

据AMA报道，Pearl正与五大新兴超大规模数据中心运营商中的两家进行深入洽谈，预计很快将达成一项潜在协议。该团队还表示，他们正在与多家大型硬件公司进行沟通，包括近期可能至少会联合发布一篇博客文章。

在模型实验室方面，该团队表示，几家主要的AI实验室对此很感兴趣，但他们正在等待即将发布的Blackwell内核，然后再进行集成。这不难理解：与开源项目相比，闭源模型公司的集成难度要大得多，因为集成需要对模型架构和服务基础设施进行深度访问。

对于开源模型，Pearl 可以通过直接对模型进行纯化来加快开发速度。该团队提到正在与 Gemma、Qwen、Kimi 等模型族合作，部分模型已通过 Together AI 等合作伙伴提供服务，预计未来还将有更多超大规模数据中心加入。

该团队的总体论点是，消费者压力最终可能会促使大型人工智能实验室选择加入。如果用户意识到他们的提示和推理需求有助于创造有价值的计算工作，他们可能会期望获得由此产生的价值的一部分。

ASIC、GPU 以及矩阵乘法为何如此重要

AMA还讨论了ASIC是否会对珍珠开采构成威胁。

团队的回答颇为微妙。Pearl并非真正意义上的抗ASIC，并非指完全无法使用专用硬件。相反，团队认为Pearl的抗ASIC特性体现在经济层面。

GPU 已经针对矩阵乘法进行了高度优化。专用芯片或许能更高效地执行某些矩阵运算，但如果它不能同时服务于有用的 AI 工作负载，就会失去使挖矿具有经济吸引力的外部收入来源。

该团队还表示，他们对同时适用于人工智能和珍珠矿的硬件持开放态度。他们担心的并非高效的人工智能硬件，而是那些仅仅以更低的成本执行无用的随机矩阵乘法运算，而无法进行真正有用的人工智能计算的硬件。根据他们目前的分析，该团队认为这并非主要的现实威胁。

这引出了AMA中最强有力的技术要点之一：

Pearl的设计专注于矩阵乘法，因为它广泛代表了现代计算。人工智能推理、训练、科学计算、图形处理、搜索、压缩以及其他大规模工作负载都高度依赖矩阵运算。Pearl的目标并非局限于某个狭窄的垂直领域，而是专注于矩阵乘法，旨在使全球更大比例的计算资源能够纳入网络安全保护范围。

哈希率并非比特币哈希率

该团队澄清说，Pearl 的“哈希率”不应与比特币的哈希率直接比较。

Pearl 协议不计算 SHA 类型的哈希值。团队所说的哈希率指的是用于挖矿的有效运算，特别是矩阵乘法中的加乘运算。由于矿工可以选择不同的瓦片大小和工作负载，该协议会根据实际执行的工作量来调整生成证明的难度。

这种区别至关重要。除非明确解释其底层测量方法不同，否则公开比较 Pearl 的哈希率和比特币的哈希率可能会产生误导。

交易所上市并非首要任务

社区成员还询问了交易所、场外交易活动和市场准入等问题。团队的回答始终如一：他们目前并未将重点放在上市上。

团队表示，交易所的入站交易依然存在，但其工作重点是技术、人工智能集成、企业合作以及面向消费者的推理市场。围绕场外交易工具和报告的社区活动被描述为自发的，而非团队主导的。

团队重申，Pearl 没有预挖矿、预分配、预售代币，也没有向投资者或团队分配代币。他们表示，公司投资者支持的是技术和公司的研发工作，而不是代币分配。

对读者而言，实际意义很简单：团队希望故事首先聚焦于有用的工作和人工智能基础设施。市场结构可以稍后再谈。

AMA传递的最重要信息

AMA 活动让 Pearl 的雄心壮志更加清晰。团队的目标并非仅仅是打造另一个 GPU 代币、另一个计算市场或另一个支付链，而是创建一个工作量证明网络，在这个网络中，实用的 AI 计算将成为安全引擎，并且同一种资产最终可以双向流动：计算资源流入 Pearl，Pearl 的资源流入计算资源。

这是一个大胆的设计。它也引发了一些显而易见的技术问题：开销、延迟、硬件激励、模型集成，以及大型人工智能公司是否真的会参与。团队的回答是，下一次协议升级、Pearl Cloud 以及早期与企业的洽谈，都是为了在生产环境中验证模型。

目前，Pearl 团队传达的信息很明确：他们优先考虑技术采纳，其次是关注交易；优先考虑基础设施，其次是投机；优先考虑有用的 AI 工作，其次是空洞的哈希率。

GPU们自然也被要求做点有用的事。据报道，它们正在考虑组建工会。

要点总结

1，矿池的出现速度比预期更快，并且可能成为路由 AI 工作负载的基础设施，而不仅仅是平滑矿工奖励。

2.Pearl 的激励模型依赖于有用的 AI 工作比随机矩阵挖掘具有更低的有效生产成本。

3.未来的协议升级预计将支持 Blackwell 内核、低精度浮点工作负载以及更低的集成开销。

4.Pearl Cloud 有望从面向消费者的挖矿访问平台发展成为服务于纯化模型的推理市场。

5.该团队表示，他们正在与超大规模数据中心运营商、硬件公司和模型实验室进行洽谈，但避免透露具体合作伙伴的名称。

6.Pearl 的“哈希率”指的是有用的矩阵运算，而不是比特币式的哈希。

7.目前，交易所上市并非团队的首要任务；重点在于技术整合和人工智能计算的应用。