作者：Castle Labs

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：AI 对算力的渴求正在把比特币矿工推向一个尴尬的十字路口：手上的电和机房越来越值钱，但挖矿本身产生的哈希值毫无用处。Pearl 试图把这两件事合成一件，让矿工在维护网络的同时跑 AI 推理。这个叙事在代币价格上已经涨了三倍，但实际使用量能不能跟上，才是真正决定它是不是“AI 缺的那块拼图”。

人工智能是一项关键性技术。随着使用规模不断扩大，它对计算吞吐量的需求也在急剧攀升。

为了提供这些吞吐量，AI 公司需要 GPU 和能源。但即便是资金充裕的公司，也可能因为 GPU 供应有限、电力稀缺而无法获得足够资源。

一个常见的解决方案是租用基础设施。

过去几年，比特币矿工已经建起了工业级的挖矿基础设施，并锁定了最关键的资源：电力接入能力。随着 AI 算力需求增长，这一优势正在被市场重新定价。虽然这些矿机跑的是 ASIC，不能直接用于 AI 计算，但矿工们可以把场地和电力租给 AI 客户。

这样一来，矿工有机会通过把电力用于 AI 相关计算，获得一条更可持续的收入来源。矿企的收入结构已经反映了这一变化：在 11 家上市矿企中，AI 和 HPC 收入占总收入的比例，从 2025 年第一季度的 2%，上升到了 2026 年第二季度的 22%。

结果是，比特币哈希算力可能面临来自 AI 推理的更大竞争。

观察 AI 与矿工基础设施之间日益紧密的关系，另一个角度是看 BTC 是怎么被挖出来的。在工作量证明（Proof-of-Work）机制下，矿工部署大量计算能力来保护比特币网络并验证交易。这个过程需要持续计算加密哈希值，而这些哈希值一旦算完就没有任何价值。只有当挖到的 BTC 价值超过计算和基础设施成本时，挖矿在经济上才成立。

那为什么不能两者兼得？

计算可以一边跑 AI 推理，一边继续保护网络、挖出资产，这种方案被称为“有用工作量证明（Proof-of-Useful Work，PoUW）”。下一节我们要详细讨论的 Pearl 网络，就聚焦在 AI 采用与区块链的交叉点上。

什么是 Pearl 网络？

Pearl 是一条 L1 区块链，今年四月上线，代码分叉自比特币，但把 SHA-256 哈希运算替换成了矩阵乘法（matmul），也就是 GPU 跑 AI 推理时执行的那类运算。

这正是 Pearl 在做的事：把比特币的工作量证明变成对 AI 有用的计算（PoUW）。

为了把 AI 推理整合进挖矿，Pearl 设计了一套系统，用矩阵乘法的验证来替代比特币标准的 SHA-256 哈希验证。

矩阵乘法就是训练和运行 AI 推理的方式，而且它需要大量算力。

矩阵乘法与 SHA-256 有很多共同点：

快速求解需要大量计算

算法结果不是主观判断

无法伪造或猜出答案（你也没法提前猜到下一个区块会用到什么函数）

相应地，这些运算仍然“必须足够昂贵才能执行，但答案又必须客观，且让其他人验证起来足够便宜”。这正是 Pearl 使用零知识（ZK）证明的原因，让验证结果变得廉价。

为获取 AI 相关的算力需求，Pearl 与 Together AI 这类聚合算力网络和推理服务商合作。这样一来，企业可以使用矿工产出的算力，而矿工则赚取 PRL 代币。不过，Together AI 自己也为网络运营矿机基础设施，并用获得的 PRL 奖励为客户提供折扣。

最终，Pearl 的目标是用 AI 日常使用的、更有用的矩阵乘法，替代 BTC 矿工为了挖 BTC 而做的那些计算，在保留核心区块链经济模型的同时，把 AI 放在优先位置。

不过，关于 PoUW 中“有用”这一部分，值得多聊几句。针对 Pearl 的批评之一在于：协议并不能证明这些矩阵乘法真的来自付费客户或有用的工作，因为矿工可以输入合成矩阵，照样拿到 PRL 奖励。

事实上，六月的一篇论文发现，当时主流的挖矿软件产出的结果是“可验证的矩阵乘法，但没有外部的推理输出”。Brian Breslow 在他的 PRL 投资论点中也提到了这一点。

这正是关键所在：避免对推理的“有用性”做主观评判。Bittensor 之前就实现过一套类似的系统：

稀缺的原生代币

矿工提供 AI 相关资源

验证者评判输出质量

奖励流向网络认为有价值的地方

但这种设计引入了主观判断和更多的裁量权。之前也出现过共谋的先例，因为“验证者有动力联合起来对有用性进行投票”。

相比之下，Pearl 的 AI 推理不存在主观判断。

这是采用层面最重要的一点：整个价值主张都建立在“提交两个矩阵做 AI 推理”这件事足够简单、几乎没有额外开销的基础上（收到的 PRL 价值必须超过整合摩擦、风险、吞吐量损失和开销）。

矿工仍然必须为赚取 PRL 支付全部 GPU 成本。随着难度上升，只有拥有最高端 GPU 的矿工才能盈利，因为他们拥有最强的挖矿能力。

如果有足够多的“有用矿工”加入网络，其他人将不再盈利，也就没有动机继续挖矿。

避免任何可能引入主观性的因素，有助于防止像 Bittensor 等其他网络中出现过的矿工共谋问题。

但这里有一个前提：目前由于网络使用简化的数字格式（INT8），额外开销大约在 10-15% 左右。只有这个开销降到足够低，有用矿工才能成为最高效的区块生产者。针对这一问题的努力已经在进行中：Pearl-GEMM 已在测试网上线，用标准格式处理时，性能损失仅为 0-3%。

PRL：代币经济模型与未来价值积累

PRL 代币硬顶为 21 亿枚。与 BTC 的减半机制不同，PRL 的释放是线性衰减的，预计到第四年，总供应量的约 50% 会被释放出来。

截至撰写本文时，PRL 市值为 4.75 亿美元，已挖出 3.39 亿枚 PRL（流通供应量的 16.2%）。未来 12 个月预计还会增发约 3.05 亿枚 PRL，流通量接近翻倍。

目前 PRL 在两个交易所上线（BigONE 和 SafeTrade），日交易量约 600 万美元，在价格区间 2% 以内有约 2.2 万美元的买单深度。

尽管如此，PRL 的重新定价似乎跑在了实际使用量前面。自九月以来，PRL 已经涨了三倍多。No Limit Holdings 的 Brian Breslow 发表投资论点后，它获得了最多的关注。

此外，PRL 目前处于稀释状态。Pearl 没有减半机制，每天约有 101 万枚 PRL 发放给矿工，撰写本文时价值约 140 万美元。更关键的是，PRL 的供应并未按计划推进：在挖矿难度最低的前 6 天内，就发行了约 1.22 亿枚（占当前流通量的 36%），上线后 30 小时内就挖出了 2 万个区块。此后区块时间已稳定在 194 秒的目标附近。早期的领先优势造成了不必要的稀释，让第一周参与挖矿的矿工获利，也加剧了供应集中。

代币本身没有附加收入。矿工挖 PRL、提供 AI 推理服务并赚取稳定币，但 PRL 没有销毁机制，供应量也不会缩减。

不过，团队正在着手解决当前的问题，包括性能开销、合成挖矿和代币价值积累：

Pearl-GEMM 升级：当前运行的 Pearl 版本仅处理简化的数字格式（INT8），大多数兼容的 AI 模型并不使用这种格式，还会让模型速度降低 10-15%。在这种开销下，AI 公司几乎没有理由从矿工那里采购算力。不过，一个解决方案已在测试网中：Pearl-GEMM 能以 0-3% 的速度损失处理标准格式。这次升级至关重要，因为 AI 运营方不会愿意牺牲 10-15% 的产出。

真实 AI 工作必须取代合成挖矿：目前并非所有挖矿都是有用的 AI 推理。6 月的一项研究检查了约 8000 台机器，这些机器运行在支持推理的硬件上，但没有运行任何 AI 相关代码。Pearl 设想的去中心化算力市场可以通过与 AI 企业合作来解决这一问题：用户可以用 PRL 支付并获得报酬，在网络上运行推理。这包括预留 GPU 容量、微调模型，或在不依赖传统云解决方案的情况下结算算力合约。

AI 使用创造买压和潜在的销毁机制：目前 AI 推理的使用创造了卖压。美国云服务商 Together AI 在 2026 年 5 月推出了一款模型，并为访问提供 25% 的折扣，折扣部分通过他们为满足算力需求而进行的 PRL 挖矿来赚取。团队正在考虑以 PRL 为 AI 服务定价，或在每次购买时销毁部分 PRL，以摆脱基于美元的定价，并为该资产创造更多需求。

结语

Pearl 正在让算力变得有用，考虑到 AI 的增长和最终普及，其目标市场极具吸引力。

构建一个新型网络总会伴随挑战，对 Pearl 来说，这些挑战包括高开销、合成挖矿和代币价值积累机制，而团队正在逐一解决。

最重要的是，Pearl 目前以美元为模型服务定价，几乎没有价值回流到代币；使用 PRL 将是驱动代币价值、改善需求沉淀的根本。大部分铸造的 PRL 被用作激励，最终可能被矿工出售获利。

此外，PRL 预计将成为团队设想的去中心化市场的效用代币，这使得流量和交易量难以预测。在现阶段，我们认为直接与 BTC 价格进行比较（例如 Pearl 达到 BTC 市值的 1%）更多是推测而非事实。

不过，我们相信这对已经在出售 AI 推理的 BTC 矿工来说是一个有价值的主张，能够捕获相当比例的矿工算力，尤其是考虑到 AI 推理市场的未来增长。