Mineração de Pérolas Consome 112 MW Sem Trabalho IA Real

Um pré-impressão de pesquisa sobre a rede "Proof-of-Useful-Work" da blockchain Pearl revela que aproximadamente 320.000 GPUs da classe RTX 3090 estão consumindo 112 MW para produzir nenhuma computação IA verificada, resultando em uma apertada oferta e um aumento de 38 por cento nos preços de locação de GPUs de orçamento no vast.ai, após o lançamento do software de mineração da Pearl em maio.

O protocolo cuPOW da Pearl substitui o hashing SHA-256 estilo Bitcoin por multiplicação de matrizes inteiras com ruído, que também é a aritmética subjacente à inferência da rede neural. Os mineiros devem provar que realizaram a matemática corretamente, mas a etapa de verificação só verifica a precisão da multiplicação sem validar se as matrizes de entrada originaram-se de um modelo real, um cliente pagando ou qualquer carga de trabalho de inferência ativa, como detalhado no pré-impressão arXiv de Abhinaba Basu. O protocolo atesta a execução correta, não a execução útil, permitindo que os mineiros atendam às regras de consenso com dados sintéticos inteiramente.

Basu desenvolveu um minerador de código aberto usando matrizes aleatórias uniformes sem inferência anexada, enviou saídas para um pool de mineração da Pearl e coletou 44 ações aceitas pelo pool em GPUs da Nvidia, hardware AMD incluindo o Instinct MI300X, CPU e Apple Silicon. O MI300X atingiu 10,6 milhões de tiles por segundo, superando um minerador da Nvidia de código fechado no RTX 3090. Analisando 8.012 trabalhadores em um pool - cerca de 21 por cento da hashrate total da Pearl - revelou que todos executavam hardware capaz de inferência, ainda que o binário de mineração dominante não continha código de framework de aprendizado de máquina identificável sob inspeção de string, um método que o artigo nota pode ser derrotado por código desmontado ou ofuscado, então o achado é oferecido como forte evidência em vez de prova definitiva.

O impacto no mercado foi imediato. A utilização no vast.ai aumentou de 57 por cento para 94 por cento após o lançamento do software em maio, e Basu estima que essa mudança impôs cerca de US$ 600.000 em custos adicionais anuais de locação para pesquisadores independentes competindo pelo mesmo silício de orçamento, embora Basu adverta que a estimativa depende de suposições sobre estabilidade de preço na linha de base pré-mineração. No preço atual do token PRL de aproximadamente US$ 0,76, a mineração da Pearl é marginalmente lucrativa, com o resumo arXiv citando ROI variando de -1% a +67% dependendo da faixa de GPU e Tom's Hardware notando que cartões de orçamento como o RTX 3060 Ti são marginalmente lucrativos e o RTX 3090 está aproximadamente em equilíbrio, mantendo a maioria da frota online independentemente de ocorrer algum trabalho IA. Mesmo a parceria exclusiva do Together AI para oferecer um endpoint de inferência Gemma-4-31B-it-pearl descontado, subsidiado pelos lucros de mineração, depende da própria frota de GPU do Together para a inferência real; os 8.012 trabalhadores de mineração medidos por Basu não produziram nenhum deles.

O perfil de tempo do software de mineração mostra uma assinatura pesada em computação, leve em largura de banda de memória, consistente com matemática de matriz pura e inconsistente com a inferência de transformador com fome de memória. A incompatibilidade indica que se as cargas de trabalho estivessem executando passagens adiantes do modelo, o muro de memória estaria evidente. Como a aritmética é matemática de inteiro de commodity portátil para qualquer plataforma, o drenamento de oferta não está mesmo vinculado ao silício da Nvidia e pode migrar para o hardware mais barato para alugar.

O pré-impressão enquadra a falha como uma tensão fundamental entre verificabilidade e utilidade. Provar que uma multiplicação de matriz foi calculada corretamente é fácil; provar que atendeu a um modelo de cliente real é difícil, e o protocolo da Pearl não tenta o último. Para os líderes da plataforma de ML já gerenciando volatilidade de instância spot, a lição é que um rótulo de prova de trabalho não é suficiente - exija uma ligação criptográfica ou estatística entre o cálculo e um pedido de inferência verificado, ou espere o mercado de locação tratar o hardware como capacidade de hash cripto independentemente do marketing.

Ao avaliar um mercado de computação de "trabalho útil", verifique se a etapa de verificação vincula os resultados a um modelo de cliente específico e distribuição de entrada - qualquer coisa menos é apenas uma conta de luz com etapas extras.