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Pearl 是由 Pearl Research Labs 开发的 Layer-1 区块链,并使用有用工作量证明 (PoUW) 作为其 共识机制。Pearl Research Labs 的联合创始人兼首席执行官是 Omri Weinstein。[5] 该协议用大规模矩阵乘法取代了传统的基于哈希的 挖矿,矩阵乘法是人工智能 (AI) 训练和推理中使用的核心算术运算。该协议的证明验证了矩阵计算,但其本身并不确定该计算是服务于 AI 任务还是客户请求的推理工作负载。[9] Pearl 的原生 加密货币 是 PRL 代币(符号:PRL)。[1]
Pearl 是一个运行中的 Layer-1 区块链,其共识设计使用矩阵乘法证明代替传统的基于哈希的 挖矿。该证明确立了矩阵计算及相关的证明条件;它并不保证矿工执行了有用的客户 AI 推理。[9] 2026 年 10 月 14 日左右,公开 主网 浏览器显示了最近的 区块 和交易。[10]
Pearl 白皮书 发布于 2025 年 4 月,其根植于关于矩阵乘法证明的同行评审研究。到 2026 年 4 月 27 日,Pearl 主网 开始运行。[3] Hashrate Index 报告称,Pearl 声明的启动模式为无预挖、无创始人代币分配、无风险投资资金。[4]
Pearl 的代码可在 GitHub 上获得。[12]
2026 年 8 月 11 日,Pearl 发布了用于加盐噪声种子 硬分叉 的 v1.4.1 版本。随后在 2026 年 10 月 13 日发布了 v1.5.0 版本,整合了跨网络和 RPC 弹性、证明和 SPV 验证、钱包安全以及服务默认设置的安全加固;建议运营商进行升级。同样在 2026 年 10 月 13 日,Pearl 桌面钱包 v3.0.0 捆绑了 节点 修复程序,并更改了付款重试处理方式,以便保留并可以重新广播可能已广播的付款,从而降低重复付款的风险。[11]
Pearl 采用有用工作量证明 (PoUW) 共识机制,利用矩阵乘法 (MatMul) 而不是像 比特币 那样的 SHA-256 哈希。[6] 这种方法通过矩阵乘法证明来保护 区块链。该协议的 cuPOW/NoisyGEMM 证明验证了矩阵计算和相关的证明条件,但在加密学上并未确立矩阵来自 AI 模型或客户请求的推理工作负载。[9]
输入矩阵、挖矿 参数和 区块链 状态的 BLAKE3 哈希形成了将 挖矿 工作与这些输入绑定的承诺和种子。矩阵数据被组织为 默克尔树,允许验证者使用默克尔证明检查相关的矩阵部分并验证获胜的计算。零知识证明允许验证者在不查看完整矩阵的情况下验证声称的乘法和挖矿条件。[14] 目前,该实现侧重于精确整数 MatMul,未来的升级可能会支持低精度浮点格式(BF16、FP8、FP4),尽管尚未披露此过渡的具体时间表。[3]
在正常情况下,Pearl 网络的目标是每 194 秒产生一个 区块,每天大约挖掘 445 个 区块。挖矿 使用矩阵乘法。Abhinaba Basu 在 2026 年 6 月的一篇预印本(作者称其正在评审中)中报告称,所检查的主要挖矿软件缺乏可识别的推理代码,该协议接受基于随机矩阵的证明,并且作者在涵盖 NVIDIA RTX 3090 和 AMD MI300X GPU 以及 CPU 和 Apple M2 硬件的测试中获得了矿池接受的份额。[9][12]
Pearl Research Labs 的网站将推理服务与 Pearl 链的共识机制分开展示。其产品包括与 OpenAI 兼容的无服务器推理 API、托管推理和本地推理部署,以及多模型目录。[1]
PRL 是 Pearl 网络的原生 加密货币,用于 区块 补贴和交易费用。矿工通过有效的 区块 获得新发行的 PRL 和交易费用。[14] 白皮书 描述了通过下降曲线的 区块奖励 进行的持续排放,而 Hashrate Index 报告称 Pearl 声明的启动模式为无预挖且无创始人代币分配。[14][4] PRL 的固定最大供应量为 21 亿枚代币。排放遵循多项式曲线,定义为 A(t) = t / (t + H),其中 H 等于 650,226 个 区块(约四年),确保代币逐渐释放,不会像 比特币 的 减半 那样出现突然的断崖。[7]
截至 2026 年 6 月,区块奖励 约为每个区块 2,700 PRL,这导致在计入交易费用之前,每天发行约 120 万枚 PRL 代币。[6]
2026 年 5 月,Pearl Research Labs 与 Together AI 建立了独家合作伙伴关系,后者是一家在 C 轮融资后估值超过 80 亿美元的开源 AI 推理提供商。Together AI 将 "Gemma-4-31B-it-Pearl" 描述为第一个集成 Pearl 网络的产品:一个在 Together AI 平台上以折扣价提供的推理端点,比标准产品便宜 25% 以上。价格降低的部分由推理计算过程中产生的预期 PRL 排放所抵消。[8][5]
Omri Weinstein 指出,这种集成标志着 AI 经济学的转变,使 AI 任务中使用的 GPU 周期也能在不增加额外成本的情况下生成原生数字资产 PRL。Together AI 表示,它计划扩大其由 Pearl 驱动的产品组合,并可能为客户提供获取部分货币排放的方式。[7][5]