作者：CoinW研究院
摘要
Pearl Research（PRL） 近 7 日上涨超 60%，近 30 日涨幅超 250%，流通市值已升至约6.5亿美元，成为近期 AI 加密赛道的热门项目。Pearl 通过有用工作量证明（PoUW）机制，尝试让 GPU 在执行 AI 计算的同时参与区块链挖矿，实现 AI 服务收入与 PRL 奖励的双重收益。与 Together AI 的合作已初步验证其商业应用潜力，但真实付费计算占比、业务收入及代币价值捕获机制仍有待验证。同时，PRL 当前流通比例仅约 16.4%，持续挖矿发行可能带来卖压。短期行情反映了市场对 AI 算力挖矿的乐观预期，长期价值则取决于真实 AI 需求能否持续增长，并支撑当前估值。
1.PRL近30日暴涨超250%，AI算力挖矿成为市场新热点
近期，Pearl Research（PRL）成为 AI 加密赛道表现亮眼的项目之一。根据 CoinGecko 数据，截至 10 月 14 日，PRL 价格约 1.95 美元，近 7 日上涨约 64%，近 30 日累计涨幅接近 261%，流通市值约 6.5 亿美元。这轮上涨尚无单一事件能够完全解释，市场关注的重点是 Pearl 提出的新型算力利用模式。传统加密货币挖矿需要消耗大量计算资源来维护区块链网络，而 Pearl 希望让 GPU 在运行 AI 模型的同时参与挖矿，并获得 PRL 代币奖励。这种机制被称为有用工作量证明（Proof of Useful Work，PoUW）。简单来说，同一套 GPU 设备有机会同时获得 AI 计算服务收入和区块链挖矿奖励。Pearl 也因此将自己定位为“AI 时代的比特币”。
PRL 近期上涨背后，除了 AI 算力挖矿叙事升温，还出现了新的技术和市场催化。9 月以来，Pearl 推出 Pearl Inference 服务，并推进浮点计算升级，计划通过 FP8 等计算格式适配更广泛的 AI 模型和高性能 GPU，使 PoUW 机制更接近实际 AI 推理需求。同时，Pearl 也开始向可验证 AI 推理方向延伸，尝试为 AI 计算过程提供可验证的证明。10 月 7 日，Pearl 在 TOKEN2049 期间举办首场 Pearl Connect 活动，获得 No Limit Holdings 支持，进一步提高了项目在加密投资者中的曝光度。这些进展叠加此前与 Together AI 合作推出的低成本推理服务，让市场开始评估 Pearl 从 GPU 挖矿走向 AI 计算基础设施的潜力。不过，技术升级仍在推进，真实商业需求尚未得到充分验证。同时，PRL 较低的流通比例也可能放大行情。目前约有 3.44 亿枚 PRL 进入流通，仅占 21 亿枚最大供应量的 16.4%。在流通筹码相对有限的情况下，集中买盘可能推动价格快速上涨，但未来持续增加的挖矿供应也会带来潜在卖压。PRL 近期的强势表现，反映了市场对 AI 算力挖矿的乐观预期，但接近 40 亿美元的 FDV 也意味着较高的估值门槛。Pearl 能否把技术创新转化为持续增长的真实业务，将决定市场预期能否得到支撑。
2.Pearl 如何让 GPU 在运行 AI 的同时参与挖矿
要理解 Pearl，可以先从比特币挖矿说起。比特币矿工需要投入大量计算设备，不断进行哈希运算，竞争新区块的记账权并获得奖励。这套机制被称为工作量证明（Proof of Work，PoW），能够保障区块链网络安全，但计算结果通常很难直接用于其他商业场景。矿机消耗大量电力，主要产出就是网络安全。Pearl 希望改变这一点。它是一条采用 PoUW 机制的 Layer 1 公链，将传统挖矿中的哈希运算替换为更接近 AI 工作负载的矩阵乘法。矩阵乘法是 AI 训练和推理的基础运算之一，无论是让大模型回答问题，还是生成图片，背后都需要 GPU 完成大量类似计算。Pearl 通过特殊算法，让 GPU 在执行这些运算时，同时生成可供区块链验证的工作量证明。
对于 GPU 运营商而言，原本只能依靠 AI 计算服务收费的设备，有机会增加一笔 PRL 挖矿收入。如果新增收益高于额外计算成本，运营商就可能获得更好的利润空间，或者向客户提供更便宜的 AI 服务。从项目背景来看，Pearl 由 Pearl Research Labs 推动开发，核心团队包括 Omri Weinstein 和 Ilan Komargodski，具有算法、密码学及计算机科学研究背景。项目选择从底层共识机制切入，尝试解决传统 PoW 计算资源用途单一的问题。Pearl 的技术创新，是让区块链挖矿与 AI 计算具备兼容性。这为 GPU 创造双重收入提供了可能，也使其与普通 GPU 租赁平台形成差异。
与 Pearl 思路相近的还有 FLOP Network。两者都希望将 GPU 算力与区块链奖励结合，让 AI 计算产生额外经济价值，但实现路径有所不同。Pearl 采用有用工作量证明（PoUW），将矩阵乘法引入底层挖矿机制，即使计算任务没有真实客户付费，矿工仍可能通过完成规定运算获得 PRL 奖励；FLOP 则采用有用推理证明（Proof of Useful Inference，PoUI），围绕 AI Agent 的真实推理请求分配算力，矿工完成任务并提交验证证明后，获得 FLOP 支付及区块奖励。Pearl 更强调让 AI 计算兼容区块链挖矿，FLOP 则试图将真实推理需求直接与代币支付、矿工奖励绑定。 因此，Pearl 需要证明挖矿算力能够持续服务真实 AI 业务，而 FLOP 需要验证 AI Agent 的付费需求、推理结果验证机制及算力市场能否有效运转。不过，FLOP 目前披露的机制仍主要处于白皮书设计和开发阶段，尚不能与 Pearl 已上线的网络及商业合作直接比较实际成效。
图1.PoW与Pearl PoUW机制对比。来源：CoinW研究院
3.携手Together AI，Pearl 将挖矿收益用于降低 AI 推理成本
一套新的挖矿机制能否真正创造价值，最终还要看有没有人愿意为计算服务买单。Pearl 与 AI 云服务商 Together AI 的合作，提供了一个早期商业化案例。2026 年 5 月，Together AI 推出结合 Pearl 挖矿机制的 Gemma 模型服务。当用户调用 AI 模型时，后台 GPU 在处理推理请求的同时参与 Pearl 挖矿，并有机会获得 PRL 区块奖励。Together AI 表示，利用预期挖矿收益补贴计算成本，相关模型接口的价格优惠超过 25%。这套模式的吸引力很直接。传统 AI 云平台需要依靠客户支付的费用覆盖 GPU 采购、电力和运维成本，而接入 Pearl 后，同一套 GPU 有机会增加一笔代币收入。只要挖矿收益高于新增成本，服务商就可以降低推理价格吸引客户，或者提高自身利润。需要注意的是，25% 的价格优惠来自代币收益补贴，并不意味着 GPU 实际计算成本下降了 25%。
Pearl 希望由此形成一个增长循环。更低的推理价格吸引更多客户，真实需求增长带动更多 GPU 接入，网络算力扩大又有助于提高区块链安全性。如果生态发展进一步带动 PRL 需求，矿工收益也可能提高，从而吸引更多算力加入。但这个循环能否持续，仍取决于真实业务规模和挖矿收益。PRL 价格上涨时，服务商可能获得更大的补贴空间；如果币价下跌、挖矿难度提高，单位算力能够获得的奖励就可能缩水，价格优势也会随之减弱。Together AI 的合作说明 Pearl 已经找到将挖矿奖励嵌入真实 AI 服务的路径，但距离形成成熟的商业闭环仍有差距。未来需要更多付费客户、稳定的推理请求和可持续的服务收入，才能证明这种模式具备长期竞争力。
图2.Pearl双重收入商业飞轮。来源：CoinW研究院
4.PoUW机制引发争议，AI计算可能只是另一种挖矿
Pearl 最吸引人的地方，是希望让挖矿算力真正服务 AI 产业。但这也引出了项目最大的争议。矿工完成了 AI 常用的矩阵运算，并不代表这些计算真的来自 AI 客户，更不意味着有人愿意为此付费。如果 GPU 执行的矩阵计算来自真实 AI 模型请求，就可能产生服务收入；如果只是矿工为了获得 PRL 奖励而自行生成的任务，本质上仍是在为挖矿而挖矿。
一篇研究 Pearl cuPOW 协议的独立论文指出了这一问题，研究人员发现，矿工可以随机生成矩阵并提交有效的工作证明，无需运行完整的 AI 模型。部分挖矿软件甚至没有包含 AI 推理代码，却仍能参与挖矿并获得奖励。这意味着，Pearl 目前主要验证的是矿工有没有完成规定的计算，而不是这些计算有没有被真实客户使用。
图3.真实AI计算与合成挖矿的区别。来源：CoinW研究院
当然，这不意味着 Pearl 的技术创新没有价值。对于 PoW 公链而言，符合安全要求且能够高效验证的计算，可以用于维护网络安全。Pearl 的突破在于让挖矿计算与 AI 工作负载具备兼容性，为真实推理任务接入挖矿创造了条件。但能够接入真实业务，与全网算力都在创造商业价值，仍然是两回事。如果大量矿工只是自行生成矩阵任务来赚取 PRL，Pearl 的经济模式就仍然接近传统挖矿。网络依靠代币发行激励矿工，矿工则可能出售奖励来支付设备和电力成本。只有当更多计算来自企业和开发者的付费请求，双重收入模式才能真正发挥优势。因此，衡量 Pearl 不能只看币价、全网算力和矿工数量，更要看有多少算力真正产生了收入。 项目需要进一步披露真实推理任务占全部挖矿工作的比例，以及付费客户、模型调用量和服务收入等数据。否则，外界很难判断网络增长究竟来自 AI 需求，还是币价上涨后涌入的挖矿算力。
此外，即使真实业务能够增长，Pearl 仍需要与传统云平台竞争推理速度、服务稳定性和长期价格优势。如果减少 PRL 补贴后便失去竞争力，商业模式的可持续性就会受到挑战。Pearl 已经展示了让 AI 计算参与区块链挖矿的技术路径，但它还需要证明，这些计算能够持续满足真实客户需求。如果缺少稳定的付费业务，再庞大的算力网络，也可能只是换了一种计算方式的传统矿场。
5.PRL 每日新增约 100 万枚代币，持续挖矿卖压考验 40 亿美元估值
Pearl 的商业前景最终还需要接受代币市场的检验。即使真实 AI 业务能够增长，投资者仍需要弄清楚 PRL 如何发行、未来有多少新增供应，以及业务价值能否真正传导至代币。PRL 最大供应量为 21 亿枚，没有传统加密项目常见的团队预挖和 VC 预留份额，代币主要通过挖矿逐步发行。与比特币每四年左右减半不同，PRL 采用平滑递减的发行机制，区块奖励随着时间逐渐减少。按照官方设计，约四年后将释放一半的代币供应量。这种安排减少了团队和机构集中解锁的风险，但没有解锁压力，不代表没有抛售压力。矿工需要支付 GPU、电力和运维成本，因此可能持续出售 PRL 来维持运营。根据第三方平台估算，目前每天约有 100 万枚 PRL 新增发行。以 1.8 美元计算，相当于每天约 180 万美元的新增代币价值。虽然新增发行不等于全部立即卖出，但如果市场买盘不足，持续释放的供应仍可能压制币价。
图4.PRL供给增长与区块奖励递减曲线。来源：CoinW研究院
截至 10 月 14 日，PRL 流通量约 3.44 亿枚，占最大供应量的 16.4%，流通市值约 6.5 亿美元，FDV 则接近 40 亿美元。两者之间的差距反映了当前流通供应与未来最大供应规模的差异。较低的流通比例可能放大短期涨幅，但随着更多代币进入市场，现有价格也将面临持续考验。此外，没有预挖也不意味着筹码天然分散。Pearl 主网上线初期挖矿难度较低，部分早期矿工可能以较低成本积累大量 PRL。因此，早期矿工持仓、交易所转入量及矿池算力集中度，都是判断潜在卖压的重要指标。
更值得关注的是 PRL 的价值捕获机制。目前 PRL 主要承担区块奖励和网络激励功能，并非能够直接兑换 GPU 使用时间的算力凭证。AI 客户支付的推理费用也不会自动转化为 PRL 买盘。即使 Pearl 未来服务了更多 AI 客户，代币也需要建立更明确的需求来源，才能持续分享生态增长带来的经济价值。因此，接近 40 亿美元的 FDV 实际上包含了两层预期。一方面，市场期待 Pearl 能够扩大真实 AI 计算业务；另一方面，也期待这些业务最终能够支撑 PRL 的长期需求。如果业务增长无法转化为代币价值，而挖矿供应持续增加，当前估值就可能面临重新定价。
6.Pearl的商业化潜力与估值风险
Pearl 已经具备值得关注的技术差异化和初步商业化案例，但当前市场定价明显领先于可验证的业务成果。PRL 短期强势上涨，反映了投资者对 AI 算力挖矿的乐观预期，而接近 40 亿美元的 FDV，也意味着项目需要更快兑现增长。未来应重点关注两个方向。商业层面，验证真实付费推理占比、客户增长和服务收入能否持续提升；代币层面，观察挖矿新增供应、矿工持仓变化，以及 PRL 能否建立更明确的价值捕获机制。 如果真实业务增长能够逐步降低对代币补贴的依赖，并形成稳定的代币需求，Pearl 的长期估值才可能获得更有力的支撑。从投资角度看，PRL 兼具新兴赛道的成长潜力与低流通、高估值带来的波动风险。尤其在短期大幅上涨后，市场预期提前透支、矿工持续卖出和流动性不足，都可能引发价格调整。Pearl 已经证明自己能够吸引市场关注，下一阶段需要证明的，是商业收入和代币价值能否真正跟上市场预期。
