異端論：Pearl 正在復活 Bitcoin

作者：@brezshares，No Limit Holdings 投資人

編譯：ChainCatcher

No Limit Holdings 之所以長期重倉 Pearl，是因為我們相信它有潛力成為下一個比特幣。以下是原因……

比特幣是一種宗教。它有經文、有先知、有門徒、有聖母感孕，還有金融界最虔誠的信眾。

正統教義把「算力浪費」奉為最神聖的信條之一------它不只是工作量證明帶來的不幸副作用，而是硬通貨的必要條件。

這是錯的。

儘管我出身於中本聰的門徒，如今我已成了異端。一種更硬的貨幣是可以存在的：讓有用的 AI 計算既具備客觀性、又昂貴到難以作假、同時廉價到易於驗證------和比特幣的工作量一模一樣，唯獨沒有算力浪費。這將催生一門新宗教，也帶來一次罕見的「二次聖母感孕」機會。

在基督教中，逾越奧跡並不把基督的受難、死亡、復活與升天視為彼此獨立的事件，而是看作一次連續的救贖行動。

Pearl（@prlnet）讓我開始用同樣的方式思考比特幣。

算力浪費、安全預算衰減、比特幣礦工向 AI 遷移，以及「有用工作量證明」的興起，看起來是幾個各自獨立的故事。

我越來越覺得，它們是同一本書裡的不同章節。那本書叫《Pearl》。

原罪

「比特幣在浪費算力。」

我們的對話就是這樣開始的。接下來一個小時，我們討論能否重新設計工作量證明，讓用來保護網絡的計算不只是被燒掉，而是在別處也有用。

換個說法：任何一個 SHA-256 哈希的解都沒有意義、也沒有被用於任何地方，除了保護比特幣。本質上，它就是浪費，無法回收。目前全網算力接近 1,000 EH/s，年耗電約 175 TWh，這些電力被刻意「浪費」掉，只為保護比特幣網絡------大致相當於瑞典或波蘭這樣的中等國家的總用電量。

這種浪費是刻意的。它的沉沒成本，正是防止惡意礦工以極低成本控制網絡的關鍵。但如果我們能把 SHA-256 換成另一種算法呢？一種更有用的算法------攻擊網絡的成本依然高昂，但計算本身作為獨立產品也有價值。

「有用工作量證明」------我們一起低聲說出這個詞。

這個概念優雅而有力。他的項目是一條新的 PoW 一層網絡，設計思路是讓礦工圍繞 AI 推理展開競爭，而不是去解一道毫無意義的哈希謎題。換句話說：重建比特幣的經濟骨架，但把無用的計算替換成真正有人需要的 AI 計算。

問題在於，「有用」的計算比 SHA-256 麻煩得多。它同樣需要昂貴到難以完成，但答案還必須客觀、且對其他所有人來說廉價可驗證。比特幣完美地實現了這種不對稱：挖礦昂貴到殘酷，驗證卻幾乎免費。而「有用工作量證明」（PoUW）從未同時做到這兩點。

Bittensor：假先知

我被「有用工作量證明」深深吸引。這種敘事簡直無可挑剔。當你順著這條線索往下挖，第一個遇到的就是 Bittensor（@opentensor）------它早就試圖成為那個「AI 版比特幣」：稀缺的原生代幣、礦工提供 AI 相關資源、驗證者評判產出，排放流向網絡認為有價值的那些人。

理論上聽起來不錯。問題出在「認為有價值」這幾個字上。

比特幣那種無用計算有一種樸素的美：沒有人需要爭論這個哈希是否足夠有用。礦工不需要委員會、不需要評分表、也不需要經濟投票來決定誰做得最好。答案要麼滿足目標值，要麼不滿足。

Bittensor 必然引入更多主觀判斷。隨著網絡不斷改進價值衡量與排放分配方式，它的激勵體系也在持續實質性地演化。對一個 AI 協調網絡而言，這完全合理。我只是不認為這是鑄造貨幣的方式。

Bittensor 共識機制（名為 Yuma）的這種主觀性，還留下了網絡內部串通的歷史記錄------原因很直接：驗證者本來就被激勵去合作投票決定「有用性」。對於一個想成為可信貨幣的資產來說，這又是一票否決項。

真正的難題在於：如何讓有用的計算表現得像比特幣的計算。

比特幣的工作量具備四種「貨幣」品質

計算必須昂貴且客觀。獲勝區塊上不能附帶任何主觀評分。

計算必須廉價可驗證。一台筆記本就應該能拒絕一個不誠實的大型算力商。

不能靠共識來決定「有用」是什麼意思。一旦需要，你就引入了預言機、投票或治理面。

貨幣規則必須固化。可升級性對軟件有用，可預測性才是貨幣的必需。

復活

當祂終於揭曉那個 AI PoW 造物的名字時，這些陷阱正盤旋在我腦中。它叫 Pearl。

這套說辭聽起來幾乎可疑地顯而易見：分叉比特幣，把 SHA-256 換成矩陣乘法，讓同一個 GPU 運算既產出 AI 結果、又產出工作量證明。真正讓我留意的不是「AI 挖礦」那部分------自 Bittensor 之後，人們一直在兜售有用挖礦。讓我留意的是它的驗證構造：

Pearl 的核心研究展示了如何把任意矩陣乘法轉化為工作量證明，其證明開銷在漸近意義上可以忽略不計------前提是引入一個圍繞「低秩加噪矩陣乘法」的新計算硬度假設。工程實現則把獲勝的工作包裝成一個緊湊的零知識區塊開啟證明，這樣普通節點不必為了驗證一個區塊而重跑一次 H100 級別的算力任務。

再說一遍，這次用大白話：Pearl 找到了一種辦法，讓 AI 計算像比特幣計算一樣，既廉價又快速地可驗證。

這就是那把鑰匙。

什麼是矩陣乘法？

大語言模型（LLM）建立於人工神經網絡之上。這些神經網絡大多採用 Transformer 架構（由 2017 年那篇里程碑論文《Attention is All You Need》推廣開來）。Transformer 用層層節點、權重和數學函數來處理數據，構成了 GPT、Claude 等現代大模型的骨架。

Transformer 攜帶著被稱為「激活值」的數字網格，穿過一層又一層學習到的權重矩陣。每一層反覆把激活值乘以權重、對結果做變換，再向前傳遞。支撐這海量運算的算術原語就是矩陣乘法，簡稱 MatMul。GPU 本質上就是巨大的矩陣乘法機器，正是這些算法讓 AI 成為可能。每一個現代 LLM、圖像模型和 AI 智能體，最終都要把海量算力預算花在把矩陣推過這些 kernel 上。（kernel 是運行在 GPU 上、告訴它如何運作與啟動的一段核心代碼。）

MatMul 與 SHA-256 有很多共同點：它需要大量算力才能快速求解，解不具有主觀性，也無法偽造或猜測（你也無法提前預知下一個區塊的函數是什麼）。但兩者有一個鮮明差異：SHA-256 除了保護比特幣網絡之外沒有實際用途，而矩陣乘法正是驅動 AI 的算力。由此可以推論：我們應該分叉比特幣，把工作量證明機制中的 SHA-256 換成 MatMul。這樣，這條新的「MatMul 比特幣」能像比特幣一樣去中心化、也一樣安全，而投入網絡安全的同一份計算，對網絡之外的 AI 應用也有用。

Pearl 造出來的正是這個。

那麼它在實踐中如何運作？

可以把 Pearl 理解為：在 GPU 開始運算之前，先給這個 AI 任務貼上一張防篡改的彩票。首先，礦工用密碼學方式把將要相乘的矩陣封存起來，使其事後無法掉包。然後網絡加入一個由最新鏈狀態導出、微小且不可預測的數學「水印」。GPU 執行的矩陣乘法與 AI 工作負載本來需要的幾乎相同，但每一次運行都獨一無二、無法預先計算。

GPU 在完成乘法的過程中，會留下一份「操作記錄」。如果其中某一段工作恰好滿足 Pearl 的難度目標，礦工就找到了一个區塊。關鍵在於，Pearl 的水印可以在事後用極低的數學成本剝離，從而保留原本有用的 AI 結果。這正是 Pearl 的重大創新：讓 MatMul 像 SHA-256 一樣廉價可驗證。

更技術一點說：Pearl 用 BLAKE3 對輸入矩陣做承諾，由鏈狀態導出伪隨機低秩噪聲，執行受噪聲擾動的分塊 MatMul，並記錄一份挖礦記錄------一旦命中難度謂詞，這份記錄就可以被證明。

有人會說：等等，要證明礦工真的執行了它所承諾的計算，你就得公開矩陣的行和列，這依然是重計算，而且可能洩露專有模型權重。

Pearl 用 ZK-SNARK 區塊開啟證明解決了第二個問題。證明者要證明自己掌握與承諾一致的私有矩陣數據，並且獲勝的分塊滿足挖礦謂詞，而網絡只看到一個緊湊的證書。這個最終的遞歸證明不到 60KB。

理論上，這也讓閉源實驗室的接入成為可能：協議並不要求實驗室僅僅因為參與挖礦就必須公開自己的權重。

製造成本高昂、驗證成本低廉、共識客觀、規則可預測------這些正是此前所有「有用工作量」設計都未能同時解決的比特幣式特性。

「有用工作量」的迷因

對 Pearl 有一項重要的批評，它在技術上是對的，但在我看來完全錯過了其經濟設計。

基礎協議並不顯式證明某次矩陣乘法來自一個付費的推理客戶。礦工可以餵給協議合成矩陣，依然完成有效的 PoUW 並賺取 Pearl 獎勵。

事實上，今年夏天發表的一篇實證論文測量了早期 Pearl 網絡，認為當時主流的挖礦軟體產出了可驗證的 MatMul，卻沒有產生外部推理輸出。

然而，這項批評沒有意識到的是：這恰恰就是重點所在。

如果 PoW 共識必須去問「這次推理是否真的有用？」，你就又回到了我們想要逃離的主觀世界。你會需要一個主觀判斷、一票投票、一個驗證者評分，或某種關於「有用」的語義定義------而這些東西都可以被操縱、被串通、或被任意更改。

因此，Pearl 在挖礦上採取了博弈論的路徑。Pearl 依然驗證它能客觀驗證的東西：昂貴的 MatMul；然後它只是讓市場去自發地強制「有用工作」的發生，而不是顯式地去檢查。

一個純粹的 1:1 礦工（即「非有用」礦工）必須支付全部 GPU 成本才能賺到 PRL。而一個「雙工」礦工（既挖礦又對外提供有用推理）本來就已經從客戶那裡拿到了 AI 工作負載的錢，只需吸收 Pearl 的增量開銷。隨著競爭加劇和 Pearl 網絡難度上升，全成本礦工會成為邊際生產者，最終被那個「客戶已經付掉大部分電費」的有用礦工擠出局。

換句話說，一旦參與網絡的有用礦工足夠多，非有用礦工就無法再通過挖 Pearl 獲利，也就沒有任何動力繼續挖下去。

這樣一來，Pearl 就很像比特幣。網絡其實並不關心什麼是有用工作、什麼算作有用工作------它的機制在於：經濟現實會強制有用工作由礦工來完成。這種設計大幅降低了 Pearl 礦工的串通風險，使 Pearl 成為一個像比特幣一樣無需信任、公平的網絡。

所以問題不是「Pearl 今天是否強制產生了有用工作？」------它沒有。問題是：開銷能否低到讓有用礦工成為結構上成本最低的生產者。

整場遊戲的關鍵就是開銷

一旦你以這種方式看待 Pearl，這個項目就變得容易理解多了。先忘掉關於 PoUW 的哲學爭論。只有一件事重要：增量開銷，也就是接入 Pearl 的 2:1 kernel 之後額外產生的成本與延遲。

Pearl 目前披露的數據是：在四張 H200 上運行 Llama 70B 時，端到端開銷為 +5.08%；在八張 H200 上運行 DeepSeek V3.2 時為 +3.9%（對比原廠推理引擎）。當前生產路徑使用整數 W7A7 量化；原生浮點支持仍在開發中。

比特幣的算力只要「區塊獎勵 > 挖礦成本」就會增長；而 Pearl 的算力只要「區塊獎勵 > 因採用 Pearl 而損失的 AI 推理收入（即開銷）」就會增長。

5% 並不是「免費」。在劇烈波動的加密市場裡，5% 聽起來像舍入誤差；但對一支毛利很薄的推理機群來說，這是真金白銀。不過它已經落在「區塊獎勵補貼有可能補償服務商」的區間內，而且路線圖的明確目標就是把這一數字推向零。

當開銷降到 0%，局面就變得顯而易見：如果兩個其他條件完全相同的推理服務商以同樣價格賣同樣的代幣，其中一個還能額外賺取 PRL、且吞吐量沒有明顯下降，那麼不挖礦的那個就是在自願地把錢留在桌上。競爭會強制推動採用。

實際上，Pearl 並不需要真的做到數學意義上的零開銷，這件事就會開始發生。它只需要：PRL 補貼在扣除集成摩擦與風險之後，仍然比損失的吞吐量和工程成本（即開銷）更值錢。

國際象棋大師問題

我剛才說的一切都有一個顯而易見的問題。

如果 Pearl 成功把挖礦開銷壓向 0%，那我們是不是也把攻擊 Pearl 的成本壓向了 0%？攻擊者可以租一堆 GPU 去攻擊網絡，同時把這些 GPU 產出的推理賣掉。我們是不是剛發明了一條「付錢讓你攻擊它」的區塊鏈？

這聽起來很有說服力。但它也是錯的。

Rafael Pass（@PassRafael），MIT 博士、康奈爾大學教授、Pearl Research Labs 核心顧問，在他那篇里程碑論文《The Economics of Proof-of-Useful-Work》中用了一个国际象棋的类比来解释原因。

想像我和兩位國際象棋大師各下一盤棋。一盤我執白，一盤我執黑。如果我真的兩盤都自己下，顯然會被雙殺（我的棋力跟大師沒法比）。

顯然，我得改變策略。一個奇怪的念頭冒了出來……如果我同時下這兩盤呢？這樣，我等 A 大師先落子，然後把這一步原樣下給 B 大師；B 無論怎麼應對，我再把這一步帶回去下給 A。如此循環。在每位大師看來，他們都在和我對弈；而現實中，是兩位大師在通過我互相對弈。

如果 A 贏了，我輸一盤、贏一盤；如果他們和棋，我兩盤都和。無論如何，通過把兩盤棋綁在一起，我保證了自己至少不輸------儘管單獨分析任何一盤，我做到這一點的機會幾乎為零。

人們在分析推理業務與 Pearl 挖礦時，犯的正是同一個錯誤：把它們當成兩門獨立的生意。你不能這樣看。它們是一個聯合經濟系統。

假設價值 1.00 美元的 GPU 工作產出一個推理任務。在 Pearl 出現之前，服務商大約需要 1.00 美元的推理收入來覆蓋算力成本。現在假設同一份工作還能賺到 0.20 美元的 PRL。那麼一個雙工服務商（既賣推理又挖 Pearl）可以把推理賣到 0.80 美元，同時賺到價值 0.20 美元的 PRL，從而在 1 美元算力成本上仍然打平：

競爭最終不會讓它永遠賺 1.20 美元，而是會把那 0.20 美元的 PRL 補貼壓進推理的價格裡。

於是均衡開始變成這樣：

0.80 美元推理 + 0.20 美元 PRL = 1.00 美元算力成本

現在想像一個攻擊者出現了。

攻擊者和其他人面對同樣的 GPU 經濟帳。在攻擊 Pearl 的同時，他依然可以把這些 GPU 產出的有用推理賣到 0.80 美元。

所以乍看之下，這次攻擊幾乎是免費的：

他花 1.00 美元算力。賣推理賺 0.80 美元。

而正常情況下，他還能指望另外 0.20 美元的 PRL。

最後那 0.20 美元，正是安全性的來源。

一次成功的 51% 攻擊不是正常挖礦。攻擊者試圖破壞的，恰恰是那個本該付錢給他的網絡。他無法安全地假設攻擊期間賺到的 PRL 還值攻擊前的價格。

所以，把 PRL 獎勵從攻擊者的回收帳裡劃掉：

1.00 美元算力成本 − 0.80 美元推理收入 = 0.20 美元攻擊成本

那 0.20 美元，就是安全預算。

現在把這個例子放大：

想像整個 Pearl 網絡代表 100 個單位的算力。

每個單位的運營成本是 1.00 美元，並且賺取：

0.80 美元來自推理

0.20 美元來自 PRL

因此，整個網絡範圍內 Pearl 要支付：

100 × 0.20 = 20 美元的區塊獎勵補貼

攻擊者需要控制半個網絡才能打破誠實多數的假設，所以他需要 50 個單位的算力。

這 50 個單位要花 50 美元運行，但他可以賣掉有用的推理回收 40 美元：

50 美元算力 − 40 美元推理收入 = 10 美元淨攻擊成本

那 10 美元是什麼？

它正好是網絡 20 美元 Pearl 獎勵預算的一半。

Pass 證明：攻擊 Pearl 的成本與攻擊比特幣完全相同，即：

攻擊成本 = 區塊補貼 ÷ 2

這是微妙但極其重要的一點：在推理之上疊加 Pearl 挖礦的邊際技術成本可以趨近於零，但獲取 Pearl 安全性的經濟成本並不會趨近於零。補貼會在系統的別處被競爭掉------在這個例子裡，是被競爭進更便宜的推理價格。

這也正是「有用工作量證明」真正有趣的地方。如果區塊獎勵被競爭進推理價格，Pearl 就不只是給一個既有算力市場掛上一枚代幣，它在改變算力市場本身的成本曲線。Pass 在《Duplexia Framework》中對此有進一步闡述。

福音

Pass 為象棋例子底下那套均衡演進起了名字。

Bitconia（比特國）：Pearl 表現得像普通的工作量證明。礦工因為區塊獎勵付錢而競爭。有用推理在經濟上是分離的。

Fortessia（堡壘國）：雙工服務商開始取代純粹礦工。同樣的 AI 工作量被完成，但其中更多部分同時在保護這條鏈。安全性上升，卻不需要等比例增加那些本來會被浪費的算力。（Pearl 今天就在這裡。）

Duplexia（雙工國）：代幣補貼相對推理經濟變得足夠可觀，服務商得以在保持經濟性的同時降低實際推理價格。更低的價格刺激更多推理需求，從而產生更多雙工算力，進而再次提高安全性。

區塊獎勵可以補貼有用工作、重塑推理價格，同時不斷裂經濟安全與獎勵預算之間的聯繫。換句話說，AI 實驗室採用 Pearl，可能實質性地加速 AI 需求，從而通過傑文斯悖論啟動一個採用飛輪。

神蹟需要證據

今年 5 月，Together AI（@togethercompute）上線了一個由 Pearl 驅動的 Gemma 接口，折扣超過 25%------明確的原因就是他們用 2:1 kernel 集成在挖 Pearl。Together 表示計劃擴展 Pearl 驅動的產品組合，並可能把一部分排放直接讓利給客戶。

再讀一遍。你今天能買到更便宜的推理，是因為生成你這些 token 的 GPU 同時在挖 Pearl。

Pearl 自己也已在分佈式 Pearl GPU 算力之上運營一個兼容 OpenAI 的生產級推理平台。該平台目前提供開源權重模型，按普通預付費美元額度計費。今天，AI 進去、PRL 出來。最終的多頭情形是這個循環閉合：PRL 進去、AI 出來。

我會說 Pearl 已經跨入 Fortessia。商業化的雙工工作已經存在。尚未發生的是更困難的那件事：雙工工作成為整個網絡上占主導地位的邊際生產者。

Pearl 代幣經濟學

Pearl 是比特幣的分叉。供應量做了面額重定（上限 21 億枚 vs 2100 萬枚），並把固定的四年減半改為逐塊平滑衰減的排放曲線。除了這些主要是外觀層面的改動，代幣經濟學對你來說應該非常熟悉。

全部 PRL 中大約一半計劃在第 650,226 個區塊前發出（按目標出塊時間約四年），此後發行量持續衰減，留下一條長長的有限尾部。

聖母感孕，以及為「固化」辯護

固化對「貨幣化」至關重要。考慮到我們對面向未來的設計以及可升級性收益的既有認知（看看今天比特幣缺乏量子抗性所引發的緊張就明白了），這聽起來可能反直覺；但對於作為價值儲存的加密資產而言，固化是第一位的。

從歷史上看，固化使比特幣免於被特殊利益俘獲，也免於發生不可預測的變異。它還把 bug 風險降到最低，確立了一個狹窄且可預測的基礎，讓機構能夠在規則不會在腳下改變的前提下搭建金融基礎設施。例如，當前以太坊圍繞減排的戰爭就是一個絕佳案例。

最重要的是，固化造就了貨幣的穩健性：讓供應上限與發行規則永久化、在數學上無可爭辯，而不需要持續信任核心開發者。這防止了未來政治利益、礦業卡特爾或企業意志對規則的篡改。改變一條已固化網絡所需的巨大協調成本，確保了它對國家層面的強制或監管俘獲保持抵抗。

如果我們真的想創造去中心化的、由 AI 支撐的貨幣，固化至關重要。

我認為 Bittensor 正是在這一點上永久喪失了成為「AI 貨幣」的資格。它可以是一個 AI 協調層、激勵網絡或智能合約平台，價值依然可以流向 $TAO。但一個經濟政策會反覆響應政治與市場壓力而改變的貨幣資產，不是硬通貨。

其他轉向 MatMul 的「有用工作量證明」競爭者，同樣不能就這樣變成 AI 貨幣。例如，一條名為 Nockchain（@nockchain）的 PoW 鏈用 ZK 證明來驗證不同的 PoW 謎題，最近宣布轉向面向其礦工的 MatMul 謎題。它新成立的「National Compute Company」試圖把 Nock 定位為算力的代幣化版本、一種 AI 貨幣。

但你不能某天早上醒來，就宣布自己生來就是 AI 貨幣。那么，轉向之前的那 126,000 個區塊（超過 50% 的代幣供應）就不是 AI 貨幣，轉向之後的才是？它與一個從創世塊就把貨幣身份建立在 AI 工作之上的資產有何不同，答案應該顯而易見。

有了 Pearl，機構可以基於這樣一個假設來建設：貨幣內核不會在腳下發生變異。

公平地說，Pearl 今天還沒有固化。它是一條只有幾個月大的鏈，還有計劃中的浮點升級、仍在演進的伺服器集成、一個未來的市場構想，以及其他活躍的協議工作。說它已經固化，言之過早。

但 Pearl 擁有確定性的發行時間表，以及一套最終能夠收斂到狹窄、穩定貨幣內核的架構。條件是：隨著關鍵的 AI 兼容性問題被解決，升級節奏必須放慢。如果 Pearl 變成一個永久被治理的科學項目，我的「AI 貨幣」論點就不成立了。

比特幣的受難

經濟奇點也有霍金輻射。研究 Pearl 最諷刺的一點是：你最終會意識到，解決比特幣長期安全預算問題究竟需要什麼。

當 2100 萬枚 BTC 全部挖完、區塊補貼終止之後，比特幣的網絡手續費遠遠不足以激勵持續的出塊。當然，據估計最後一枚比特幣要到 2140 年才會被挖出，所以這個問題看起來還很遙遠。但這是虛假的希望。同樣的壓力其實每一次減半都會到來，只是比特幣歷史上一次次逃脫了------因為價格上漲不斷為礦業重新注入資本。

今天手續費大約只占礦工收入的 0.7%。礦工絕大部分靠區塊獎勵補貼。上表說明：在 BTC 價格不變的情況下，隨著後續減半導致區塊補貼下降，礦工的盈利能力將承受巨大壓力。

換句話說，礦工的可持續性完全依賴於比特幣價格永續上漲。樂觀地看，這是一個良性循環：更高的 BTC 價格吸引更多礦工加入網絡，產生更多算力，從而為網絡帶來更多經濟安全。

在競爭性的挖礦市場中，預期的挖礦收入最終會被競爭到接近邊際礦工的生產成本。當比特幣價格上漲，區塊獎勵的美元價值隨之上升，吸引更多算力進入，直到難度與競爭把這些超額收益壓縮掉。歷史上，這使 BTC 價格與算力呈現出相關性。

然而，比特幣算力如今正處在長期下滑之中。

AI 的崛起為被困住的能源創造了另一個出口……AI 算力。礦工正越來越多地從挖比特幣轉向提供 AI 工作負載。實際操作上，這意味著他們關停 ASIC，轉而用 GPU 填滿自己的數據中心，再把 GPU 租給 AI 公司使用。比特幣礦工正在變成房東。最著名的例子其實是前以太坊礦工 CoreWeave------它在「合併」之後轉向 AI，但這一趨勢遠不止它一家。

在上市比特幣礦企（IREN、Core Scientific、Applied Digital、TeraWulf、HIVE、Bitdeer、Riot、Cipher、Cleanspark、MARA 等）中，到 2028 年，服務 AI 工作負載預計將貢獻其收入的 70% 以上，而 2024 年這一比例還不到 2%。

證據就在它們的公開披露裡。2025 年，IREN 在 5.01 億美元總營收中僅產生 1,640 萬美元 AI 雲收入；Core 在 3.19 億美元總營收中產生 6,540 萬美元托管收入；HIVE 在 1.15 億美元總營收中產生約 1,000 萬美元 HPC 收入；TeraWulf 在 1.685 億美元總營收中產生 1,690 萬美元 HPC 收入。

大型傳統礦企在 2025 年基本上也是 0% 的 AI 收入：MARA 9.071 億美元、CleanSpark 7.663 億美元、Riot 6.474 億美元、Cipher 2.239 億美元，全部來自比特幣挖礦及相鄰的傳統業務，而非 AI。

而到了今年（2026 年），已經出現了顯著分化。從收入結構看，Core 和 TeraWulf 已經不再真的是比特幣礦企了。Core 表示 HPC 托管占其 2026 年上半年收入的 77%，第二季度達 83%；TeraWulf 報告第二季度 71% 的收入來自 HPC 租約。

IREN 更加戲劇化。該公司目前的目標是到 2026 自然年末實現超過 40 億美元的 AI 雲 ARR，截至 7 月已有約 85% 的目標被簽約鎖定。

考慮到已簽署 AI 合同（超過 1,350 億美元）的壓倒性積壓量，這場轉型將在 2028 年前徹底完成。

如果所有上市比特幣礦企都延續轉向 AI 的趨勢，比特幣將失去目前近 40% 的算力。

這會扭曲比特幣網絡此前強有力的激勵機制。過去，當比特幣價格下跌時，礦工因不再盈利而退出，算力下降，挖礦難度相應調整，直到重新變得有利可圖，於是算力回升、比特幣價格再次上漲。

這一次情況不同：即使比特幣價格上漲，這些礦工也無法輕易重返網絡------因為他們已經是握著長期租約（通常 10 年以上）AI 租客的房東了。因此我預計，即使比特幣價格上漲，其算力也將停滯甚至下降。這就是我說比特幣算力處於長期衰退的原因：礦工轉向 AI 這一步是黏性的。

這些趨勢說明了 Pearl 2:1 模式的結構性差異。Pearl 礦工的主要經濟收益來自提供 AI 服務，PRL 只是增量。如果挖礦開銷趨近於零，一個客戶已經為 GPU 和電費付過錢的推理服務商，即便 PRL 排放變得不那麼值錢，也幾乎沒有經濟理由停止產出 Pearl 工作。關掉 Pearl 並不能實質性地省下什麼。

比特幣沒有這種奢侈。它的礦工之所以存在，是因為比特幣付錢讓他們存在。當獎勵不再覆蓋機器與電費，機器就關機。而 Pearl 的有用算力可以一直在線，因為本來就有人需要那份計算。這意味著保護 Pearl 的物理算力，可能比比特幣專用的礦機隊黏性高得多。

升天

萬億美元的問題是：這東西到底該值多少。在我看來，Pearl 的市場機會極其巨大，其 TAM 甚至比比特幣還大。讓我展開說明。

今天，比特幣算力約 920 EH/s，而 Pearl 是 24 EH/s。這不能直接類比，因為底層工作算法不同------那就像拿馬力和千瓦作比較。要正確比較比特幣算力與 Pearl 算力，我們需要深入一層，比較保護各自網絡的全部硬體的隱含功耗。

按比特幣全網綜合電力強度約 18.3 J/TH（基於當前 ASIC 硬體），920 EH/s 意味著約 16.8 GW 的持續負載，即每年約 147 TWh。對 Pearl，我們可以把 24 EH/s 的網絡映射為約 32 萬個 GPU 當量、112 MW 的 GPU 芯片功耗；再按 1.55 倍上浮以覆蓋主機系統、散熱、網絡與機房開銷，就得到電表端約 174 MW，即每年約 1.5 TWh。

在這些假設下，Pearl 今天的電力足跡大約只有比特幣的 1%。

對比特幣電力的歷史重建顯示，2014--15 年前後其足跡約為 0.17 GW------那是創世之後大約五到六年。而 Pearl 只用四個月就走到了那裡，快了 18 倍。這就是繼承一套既有基礎設施足跡、而不必從零開始搭建的優勢。

說到基礎設施足跡，從這裡開始，數字開始大幅倒向 Pearl。正如比特幣安全性的 TAM 是 ASIC 的裝機量與隨之而來的功耗，Pearl 安全性的 TAM 就是全球 GPU 裝機量帶來的功耗。

麥肯錫預測，到 2030 年 AI 相關數據中心容量將達到約 156 GW。這個電力池將是比特幣當前電力足跡的 9 倍以上。如果開銷足夠低，Pearl 可以招募既有的機器存量，而不必從零補貼一套專用硬體。

顯而易見，Pearl 可用於保護其網絡的電力池，比比特幣大得多。

「比特幣奇點」云云，到此為止。

去中心化加密資產只能有一個。你為什麼要用安全性第二的鏈來做價值儲存？

你只會想用最安全的那個。而比特幣的經濟黑洞正在蒸發。

換個角度看，就是 ASIC 資本開支 vs AI 資本開支。你更願意持有一種由 ASIC 資本開支保護的去中心化貨幣，還是由 AI 資本開支保護的？（順便說，後者是人類歷史上最大規模的資本開支建設。）

自 2013 年以來，從比特大陸的收入歷史可以估算，比特幣 ASIC 累計資本開支約 345 億美元。而高盛目前預計，到 2026 年底全球 AI 累計投資將達到 1.8 萬億美元------其中僅 2026 年一年就約 1 萬億美元。

這是超過 50 倍的差距。AI 現在每一年的部署規模，就接近比特幣歷史 ASIC 資本開支總額的 30 倍。

數據中心資本開支預計到 2030 年將達到 3 萬億至 6.7 萬億美元。

這使得前瞻性的資本開支差距進一步拉大到近 200 倍。那么，Pearl 能不能比比特幣安全 200 倍？

遺憾的是，事情沒這麼簡單。比特幣 ASIC 資本開支的 100% 都用於保護網絡，因為那些硬體除了挖比特幣沒有別的用途。而 AI 資本開支顯然不會 100% 用於挖 Pearl，但 TAM 本身就說明了一切：Pearl 只需要吸引近期預測 AI 資本開支的 0.5%，就能超過比特幣 ASIC 資本開支的總和。

這對比特幣來說相當致命。我沒有水晶球，但在一個 Pearl 擁有更多算力、更多功耗、更多資本開支來保護它的世界裡，比特幣會怎樣？那對 maximalist 來說，將是真正「見上帝」的時刻。

如果 Pearl 成功實現「去中心化 AI 支撐的貨幣」這一使命，其中的投資機會不言自明。它將取代比特幣，成為人類創造過的最硬的貨幣。

算力的金融化

Pearl 的志向是成為被金融化的算力。目前是 AI 進去、Pearl 出來。但 Pearl 的長期目標是深度嵌入 AI 經濟，讓反向也成立：Pearl 進去、AI 工作出來。這樣就閉合了循環。

Pearl 的白皮書明確描述了一個未來的市場：它可以撮合算力的供需，並最終原生結算算力合約。在那個世界裡，Pearl 不只是一份挖礦獎勵，它成為算力的貨幣基礎。

這一點之所以重要，是因為它為 Pearl 創造了內生需求。推理服務商挖出 PRL；AI 客戶獲取或花費 PRL；這枚代幣把異構的算力池聯結成一個金融單位。Pearl 作為「AI 貨幣」不再是一個迷因，而成為真實的市場結構。

啟示錄

那麼，Pearl 到底該值多少？有兩種相關的估值方法。

1. SoV 貨幣溢價（即「AI 比特幣」）

2. 算力貨幣基礎

SoV（價值儲存）

最清晰的看多邏輯是：Pearl 作為另一種工作量證明／價值儲存儲備資產，開始獲得貨幣溢價。你不需要它取代比特幣，也能從當前基數上獲得誇張的回報（儘管它有可能做到）。尋找新 SoV 的競賽已經開始；機構配置者正越來越多地從比特幣分散出去，尋找替代性價值儲存資產。

Zcash（$ZEC）是一個現成的參照，因為它展示了當市場找到一個差異化敘事時，一個替代性 SoV 資產能多快地從「有趣的小眾」變成比特幣貨幣價值的可觀比例。ZEC 借助隱私與量子抗性因素崛起為比特幣有希望的替代品；截至 2026 年 8 月下旬，ZEC 市值約 130--140 億美元，而比特幣約 1.56 萬億美元------約為比特幣的 1%。Pearl 的市值目前僅約 7,000--8,000 萬美元，完全可能走出類似的行情。若 Pearl 達到比特幣的 1%，對應 FDV 約 160 億美元，即每枚 7.61 美元，是當前價格的 30 倍。

然而，Pearl 是一條仍處於襁褓期的 PoW 區塊鏈。目前全網挖出的比例不到 15%。因此對於中短期投資來說，FDV 是錯誤的估值分母。以 Pearl 一周年時約 5.25 億枚流通（約占最大供應量的 25%）計算，如果 Pearl 在第一年內達到比特幣市值的 1%，那實際上意味著每枚 30.50 美元------是當前價格的 117 倍。

如果 Pearl 成功，它應該能成為前十大加密資產。

算力貨幣基礎

標普全球預測，僅 AI 推理基礎設施一項收入，就將從 2025 年的 1,010 億美元增長到 2030 年的 5,320 億美元。

如果 Pearl 深度嵌入推理經濟，那麼這部分算力中應有相當比例最終以 PRL 計價、抵押、預付或結算。關鍵問題是：支撐一定規模的算力活動，需要多少 PRL 貨幣基礎？這又會讓 Pearl 值多少？

幸運的是，我們有一個簡單的公式：

所需 PRL 貨幣基礎 = 以 PRL 計價的年度算力 GMV ÷ 代幣流通速度

關鍵變量是代幣流通速度。我們能準確估算它嗎？

在 Pearl 的情形下，流通速度等於算力庫存的持有天數。

舉例來說，如果 AI 經濟每年以 PRL 結算 250 億美元的算力業務，那麼生態希望在任何時點把多少天的未來算力支出以 PRL 形式庫存起來？

算式是一樣的：

PRL 貨幣基礎 = 年度算力 GMV × 平均庫存天數 ÷ 365

也就是說：

流通速度 = 365 ÷ 平均庫存天數

20 倍流通速度意味著市場以 PRL 持有約 18 天的算力支出；10 倍約為 37 天；5 倍約為 73 天；2 倍約六個月；1 倍意味著市場把整整一年的算力需求作為貨幣庫存持有。

那麼，給 Pearl 估值應該用多大的流通速度？我們可以先看幾個類比市場。

星巴克是一個巨大的閉環儲值經濟體。2025 財年，約 152 億美元的儲值卡與會員餘額被兌付，而平均儲值／會員負債約為 17.4 億美元。這意味著年周轉約 8.8 倍，或者說系統裡任何時點都停放著約 42 天的購買力。

航空里程處於另一個極端。達美航空 2025 年平均 SkyMiles 遞延收入負債約 90 億美元，而當年兌換的里程約 44.6 億美元，隱含周轉僅約 0.5 倍，即接近兩年的儲存購買力。達美自己也表示，歷史上新發放里程的大部分在兩年內被兌換。

在這個區間的中部，我們還可以看 BTC 和 ETH------它們都在各自網路內提供對區塊空間的保證性容納與原生結算。兩者流通速度相近，Glassnode 報告分別為每天 0.0100 和 0.0103，大致折合年化周轉 3.7 倍（約 100 天庫存）。

這為 Pearl 創造了一個相當寬、但在經濟上合理的區間。

在一個極端，PRL 基本上就是一條支付通道：客戶在發起推理請求前五分鐘買入 PRL，花掉它，服務商收到後立刻賣出。流通速度可能極高。

在另一個極端，PRL 變得更接近「算力庫存」：推理服務商把它當營運資金保留，客戶預付未來工作負載，服務商把它作為抵押品，企業按合同算力需求持有它，大型 AI 公司則直接留存自己自然產出的那部分 PRL。此時流通速度會塌向 1--5 倍。

最終，「算力庫存」與「貨幣」之間的界線會開始消失。

算力遠期曲線

還有一個變數會影響人們想持有多少算力庫存：算力本身的遠期曲線。

這個市場一年前幾乎不存在，如今已經開始金融化。Silicon Data（@Silicon_Data）現在發布長達 36 個月的標準化 GPU 遠期曲線；Ornn（@OrnnExchange）發布基於成交的現貨指數與遠期報價；Kalshi 則推出了覆蓋 H100、H200、B200 及其他加速硬體的市場隱含算力遠期曲線。

目前，大部分標準化曲線呈持平到貼水（backwardation）狀態。Silicon Data 7 月的曲線顯示，B200、H100 和 A100 的 36 個月期限價格比現貨低約 8--15%，反映出市場預期供給增長與更新硬體會隨時間壓低單位算力成本。Kalshi（@Kalshi）同樣顯示 B200 算力處於貼水，而較舊的 Hopper 曲線明顯更平。

這類數據應當把 Pearl 推向更高的流通速度。

比如：如果我預期六個月後算力會更便宜，我為什麼要在今天庫存六個月的未來算力購買力？我寧願留著美元賺收益，等到真正需要算力時再買入 PRL。

但這缺乏層次。我們需要把曲線翻過來看。

Ambient（@ambient_xyz）的 Travis Good（@IridiumEagle）最近發了一張很棒的圖，指出長期合約算力價格處於升水（contango），而現貨價格則持續偏軟。

「有保證的算力獲取」市場可能進入持續升水，原因是電力稀缺、推理需求壓過 GPU 供給，或者超大廠開始吞掉每一塊新增加速卡、使其根本到不了現貨市場。如果預期未來的算力明顯比今天更貴，那麼鎖定未來的購買力就突然變得有價值。買方應當願意鎖定價格、預付算力、預留產能，或持有任何能給他們可靠未來獲取權的資產。

升水的算力曲線，會提升「持有 PRL 以鎖定未來購買力」的價值。

那應當降低 PRL 的流通速度。

遠期曲線因此成為決定用戶想持有多少 PRL 的最重要變數之一。

Bitconia → Fortessia → Duplexia 也是一條流通速度曲線

這就是 Pass 的框架再次變得相關的地方。

在 Bitconia 階段，幾乎所有人實際上都是獨立礦工。礦工為了產出 PRL 而購買 GPU 與電力。

PRL 是礦工專門為了變現而生產的東西，幾乎沒有結構性理由留著它。有用工作可忽略、算力結算可忽略，流通速度應當極高。

當 Pearl 進入 Fortessia，有用推理服務商開始進入網路。這徹底改變了資產負債表行為。

一個 Together AI 式的有用礦工並不依賴 PRL 來支付 GPU 賬單------它的推理客戶已經為底層算力付了錢。PRL 變成與正常業務並行產生的增量收入。

這樣的礦工不需要賣掉挖到的每一枚 Pearl。

隨著有用礦工在網路算力中占比上升，「挖了就跑」的反身性拋壓應當隨之下降。同時，這類業務天然擁有未來的算力負債：已簽約客戶、預留集群、遠期產能需求、營運資金需求。PRL 開始變成一種值得留存的資產，而不是必須立刻換回法幣的資產。

流通速度下降。

到了 Duplexia，關係完全反轉。AI 公司不再只是順帶挖一點 Pearl，Pearl 正在成為算力經濟本身的商業管道的一部分。

服務商賺取它，客戶花費它，市場以它結算，合約可以用它計價，服務商持有它以應對未來義務，客戶持有它以應對未來工作負載。

這意味著，Pearl 的流通速度不應被當作靜態假設。隨著 Pearl 走向成功，流通速度本身應當下降。

同一個推動採用、抬高算力 GMV 的過程，應當同時抬高生態願意針對該 GMV 庫存的 PRL 數量。

因此，Pearl 從 Bitconia 走向 Duplexia 的過程中，可能同時獲得兩個估值乘數：

更多算力以 PRL 結算 × 每一美元 PRL 的周轉變得更慢。

這就是貨幣基礎能夠比算力 GMV 本身增長得快得多的原因。

一張示意性的 Pearl 成熟曲線：

你可以看到，當 GMV 增長與流通速度下降同時發生時，估值變化有多麼劇烈。

例如，從年度算力 GMV 100 億美元、10 倍流通速度，走到 500 億美元、2 倍流通速度：底層算力活動只增長 5 倍，但所需貨幣基礎從 10 億美元躍升到 250 億美元------25 倍。

我們也可以把兩個變數拆開，看完整的敏感性區間：

如果 Pearl 只是為幾十億美元現貨推理提供又一條支付通道，那這個算力估值並不特別令人興奮。在 50 億美元 GMV、20 倍流通速度下，它只支撐約 2.5 億美元貨幣基礎，按此框架約合每枚 0.48 美元。

如果 Pearl 進入 Fortessia，開始支撐數百億美元的算力，同時服務商持有幾個月的 PRL 庫存，數字就進入 50--250 億美元貨幣基礎區間，按一周年供應量分母約合每枚 10--50 美元。

而如果 Duplexia 真的發生：有用礦工占主導、PRL 結算全球推理經濟中一個可觀的比例、企業持有六到十二個月的算力購買力、服務商越來越把 PRL 當作營運資金或儲備資產------那我們就進入 500--1,000 億美元以上的算力貨幣基礎，對應目標價 190 美元以上。

在低流通速度下，兩套框架開始收斂。如果 AI 公司願意持有一年或更久的 PRL，因為它被視為耐久的未來購買力、抵押品與儲備資產，那麼這種行為本身就是貨幣溢價。

那就是 Duplexia。

最後的誘惑

Pearl 已經把最難的部分做完了：低開銷的 2:1 kernel。這是只有 Pearl 擁有的重大創新，讓它真正有機會被廣泛採用。

但工作還沒有結束。

今天，Pearl 的 PoUW 共識仍跑在 W7A7 整數量化方案上。你可以把它理解為只對整數做矩陣乘法。這行得通，但 AI 硬體的前沿正越來越圍繞低精度浮點做優化。浮點數支持小數位、比整數更精確，而前沿大模型依賴浮點。

Pearl 下一次硬分叉的目標，是在不強迫它們走現有整數適配路徑的前提下，支持最先進的低精度工作負載。

這是 Pearl 的熔爐。Pearl 不能要求 AI 產業把自己凍結在某個恰好對 Pearl 方便的數值格式上。Pearl 必須去追 AI 技術棧，而不是反過來。

幸運的是，團隊已經有了原生浮點 PoUW 的草案提案。Pearl 改進提案第 3 號（PIP-3）用圍繞 FP8 量化構建的 FP 協議取代當前的 INT 協議。這項改動並不輕鬆，而它的成功執行，是獲得有意義的超大廠與新雲廠商採用的前提。

如果這一步成功，下個瓶頸就是集成。

一旦浮點集成上線，Pearl 需要攻下閉源採用。目前，要把一個模型「Pearl 化」並對其做 2:1 運算，需要 Pearl Research 深度參與，把模型量化成它們特定的 INT 格式。這使採用範圍至今局限於開源實驗室------顯然沒有哪家閉源實驗室會允許 Pearl Research 進入自己的模型幫忙做量化。浮點上線後，「Pearl 化」就變成一個可普遍適用的即插即用 kernel，任何實驗室都能自行集成，不再需要 Pearl 團隊的協助。開源推理把 Pearl 帶到了 Fortessia，而閉源超大廠的集成，將把 Pearl 推上王座。

我認真對待這份技術路線圖的一個原因，是背後的團隊。Pearl 由 Omri Weinstein（@WeinsteinOmri）、Ilan Komargodski（@komargodski）和 Idan Sugerman 創立，他們的背景橫跨學術密碼學、Nvidia（@nvidia）、VAST Data、機器學習與零知識系統。Rafael Pass------研究 PoUW 經濟學的頂尖學術密碼學家之一------也直接參與了這個項目。儘管團隊高度公開，Pearl 本身是公平啟動的，沒有 VC 代幣額度，也沒有投資人懸頂。

Pearl 的採用並非命中注定

Pearl 的論點並不要求一切都順利，但它確實要求有幾件事不要災難性地出錯。以下是採用路徑上的關鍵風險：

開銷不再下降。 5% 已經很了不起，但 5% 也不是零。如果 Pearl 的浮點協議跟不上 FP8、FP4、新的 NVIDIA 架構、新的量化方案，以及下一個勝出的推理 kernel，問題會不斷累積。如果啟用 Pearl 挖礦會讓核心產品明顯變差，AI 公司根本不在乎這個機制有多巧妙。PRL 補貼必須始終比損失的吞吐、工程負擔與運營風險更值錢。

有用礦工始終沒能成為邊際生產者。Together AI 證明了一件極其重要的事：真實的客戶推理可以挖 Pearl。這殺死了「有用挖礦只是理論」的論調，但它並沒有證明有用礦工會主導網絡。整個自然選擇論點都押注在：有用礦工最終擁有比合成礦工更低的實際成本。如果這從未發生，Pearl 就沒那麼有意思了。

Pearl 始終沒有成為貨幣。AI 公司可能喜歡挖 Pearl，卻對持有 Pearl 毫無興趣。Pearl 的白皮書對此異常明確：代幣作為價值儲存的價值，最終取決於人們對「它將成為足夠大規模用戶群的支付手段」的預期。即將推出的算力市場不是一個可選的路線圖條目------貨幣論點的生死就在那里。

硬體博弈轉向對 Pearl 不利。Pearl 主張它在經濟上抗 ASIC，因為矩陣乘法本來就是 GPU 與 TPU 的首要優化目標，而一台只為挖 Pearl 設計的機器將犧牲通用 AI 加速卡可獲得的寶貴推理收入。白皮書謹慎地稱其為「看似合理」的抗 ASIC 性。但噩夢場景是：有人仍找到了某種專用架構，產出 Pearl 有效工作的效率遠高於通用 AI 硬體，以至於效率收益壓過了雙工礦工的推理收入。那時 Pearl 的博弈論路徑就會失效，無用礦工重新成為最便宜的礦工。

Pearl 未能固化。協議尚未固化。事實上，從創世到 8 月 11 日之間已經有五次已激活的主網共識變更。最值得注意的是，最近一次支持混合專家（MoE）證明的軟分叉在第 71,935 個區塊生效，但隨後導致礦工利用漏洞偽造算力、贏取不成比例的區塊獎勵。所幸該問題被發現，MoE 升級在 41 天後的第 91,630 個區塊被臨時禁用。其他協議變更還包括在第 96,251 個區塊激活的秩懲罰軟分叉，以及隨後在第 99,000 個區塊的加鹽噪聲種子硬分叉。Pearl 需要利用這段時期去把東西弄壞、修好、完成架構，最終贏得固化的資格。

來和我一起「Pearl 化」

比特幣證明了：無用的計算可以變成貨幣。

Pearl 在賭：有用的計算可以變成更硬的貨幣。

如果開銷趨近於零，有用的 AI 服務商就會成為結構性佔優的礦工，因為算力已經有人付過錢了。區塊獎勵變成對推理的補貼。更低的推理價格創造更多需求，更多需求創造更多雙工算力，更多雙工算力讓 Pearl 更硬------最終，這些機器生產出來的資產，會成為購買這些機器產出的資產。

AI 生產貨幣。 貨幣購買 AI。 循環閉合。

到那時，Pearl 就是算力的貨幣。

而如果這個由全球 AI 基礎設施保護的貨幣網絡，最終比那個由堆滿單一用途 ASIC 的倉庫保護的網絡更難攻擊，那麼 Michael Saylor 也許終究是對的。

沒有第二好。

他只是可能選錯了那一個。

來和我一起「Pearl 化」吧。

致謝

非常感謝 Pearl Research Labs（@prlnet）在本研究撰寫過程中提供的反饋與指導。他們的學術洞見成就了這篇文章今天的樣子。

同時感謝 @tulipking------我的摯友與知己，他的建議與反饋深刻影響了本文的語氣與風格。

聲明

本文所表達的觀點僅代表作者本人，僅供參考。它們不構成投資、法律、稅務或其他專業建議，也不應作為任何投資決策的依據。文中提及的具體公司、協議、代幣或板塊僅作舉例，不構成購買或出售任何證券、代幣或其他資產的建議或招攬。作者是 No Limit Holdings 的投資人，該風險投資機構投資於區塊鏈與數字資產相關業務；No Limit Holdings 及/或其關聯方可能持有本文所討論的某些公司、協議、代幣或板塊的頭寸，或與之存在其他經濟利益。