Содержание
AI-майнинговая сеть Pearl могла гонять эквивалент 320 000 видеокарт класса RTX 3090 и тратить около 112 МВт, не выполняя полезных AI-задач. Такой вывод сделал исследователь Abhinaba Basu в препринте The Usefulness Gap in Proof-of-Useful-Work.
Это не судебный вердикт и не аудит от самой Pearl. Но работа бьет ровно в нерв новой волны криптомайнинга: проекты обещают превратить сжигание GPU-часов в обучение нейросетей. Basu утверждает, что в случае Pearl протокол проверяет математику, но не проверяет полезность работы.
Pearl проверяет умножение матриц, но не AI-нагрузку
Pearl продвигает себя как Layer-1 блокчейн с Proof-of-Useful-Work. Вместо биткоиновского SHA-256 проект использует схему cuPOW: майнеры считают зашумленные целочисленные умножения матриц и доказывают, что сделали расчет корректно.
На бумаге логика понятная. Умножение матриц лежит в основе инференса и обучения нейросетей. Видеокарта все равно считает тензорную математику, значит ее можно привязать к блокчейну и токену PRL.
Проблема в проверке. По версии Basu, протокол подтверждает только правильный результат умножения. Он не требует доказать, что входные матрицы пришли из реальной модели, запроса клиента или обучающего пайплайна.
Исследователь собрал майнер, который отправлял в сеть равномерно случайные матрицы без инференса. Пул принял 44 share на железе Nvidia и AMD. Такой же подход Basu прогнал на CPU и Apple Silicon, а стандартный майнер без модификаций принес ончейн-выплату.
Если случайные числа получают награду наравне с AI-работой, у майнера нет экономического смысла подключать реальную модель. Он выберет самый простой путь: считать матрицы, получать PRL и не трогать инференс.
По оценке Basu, сеть вышла на 24 EH/s
В препринте Pearl оценивают примерно в 24 EH/s. Basu переводит эту мощность в понятный для нас масштаб: около 320 000 GPU класса RTX 3090 и примерно 112 МВт потребления. Для сравнения на бытовом уровне, это уже не ферма в гараже, а инфраструктурная нагрузка.
- Хешрейт сети: около 24 EH/s
- Эквивалент железа: примерно 320 000 RTX 3090-class GPU
- Оценка потребления: около 112 МВт
- Исследованный пул: 8 012 воркеров, около 21% хешрейта Pearl
Basu отдельно разобрал 8 012 воркеров в одном пуле. Все они работали на железе, которое умеет AI-инференс. Но доминирующий майнинговый бинарник не показал узнаваемого кода машинно-обучающих фреймворков.
Здесь есть оговорка. Такой анализ опирается на строки в бинарнике, а разработчики могут их вырезать или спрятать. Поэтому Basu называет это сильным признаком, а не абсолютным доказательством.
Профилирование нагрузки показало похожую картину. Майнеры сильно грузили вычислительные блоки и слабо давили на пропускную способность памяти. Для чистого умножения матриц это нормально. Для трансформерного инференса такая картина выглядит менее убедительно, потому что большие модели активно ходят в память.
Аренда дешевых GPU подорожала на 38%
Для обычных пользователей и независимых исследователей больнее всего не философия Proof-of-Useful-Work, а цены на доступное железо. Basu связывает запуск публичного майнера Pearl в мае с резким ростом спроса на бюджетные GPU на vast.ai.
По его расчетам, загрузка дешевых карт на площадке выросла с 57% до 94%. Средние цены аренды в этом сегменте поднялись примерно на 38%. Это как раз тот класс GPU, который берут студенты, небольшие команды и энтузиасты для экспериментов с моделями.
Исследователь сравнил динамику с более дорогими дата-центровыми ускорителями через difference-in-differences. Оценка получилась неприятная: около $600 000 в год, или около 46 млн рублей, дополнительных расходов для независимых исследователей. Basu признает, что цифра зависит от предположений о стабильности цен до запуска майнера.
Майнинг Pearl оказался не только историей Nvidia
Работа Basu еще и ломает удобный миф, что Pearl привязан к Nvidia. Исследователь получил первые share Pearl на не-Nvidia железе и запустил нагрузку на AMD Instinct MI300X, серверном CPU и Apple M2 через Metal compute shaders.
AMD Instinct MI300X показал 10,6 млн tiles в секунду. По словам Basu, это быстрее, чем закрытый Nvidia-майнер на RTX 3090. Причина простая: задача сводится к товарной целочисленной арифметике, а не к уникальной магии одного вендора.
У Pearl есть публичный контраргумент через партнерство с Together AI. В мае Together AI заявила об эксклюзивной сделке и говорила, что каждый GPU-цикл, питающий AI-обучение и инференс, сможет еще и выпускать токен PRL. Компания предлагает субсидированный инференс-эндпоинт Gemma-4-31B-it-pearl.
Basu спорит с этой трактовкой. По его версии, инференс выполняют отдельные GPU Together AI, а доход PRL просто снижает цену эндпоинта. Измеренные им 8 012 майнинговых воркеров этот инференс не считали.
При недавней цене PRL около $0,76 (около 60 рублей) Basu считает майнинг слабо прибыльным на бюджетных RTX 3060 Ti и примерно безубыточным на RTX 3090.
