Yapay zekayı faydalı işlem gücüne dönüştürme iddiasıyla piyasaya sürülen bir Layer-1 blok zinciri olan Pearl'ün, bu vaadini yerine getirmediği öne sürüldü. Yapılan bir araştırma ön yayınına göre, Pearl ağı binlerce ekran kartını gereksiz yere çalıştırarak büyük miktarda enerji tüketiyor ve karşılığında 'hiçbir faydalı yapay zeka hesaplaması' yapmıyor.
Araştırma, Pearl ağının saniyede yaklaşık 24 exahash'lik bir işlem gücüne ulaştığını tahmin ediyor. Bu, yaklaşık 320.000 adet RTX 3090 benzeri ekran kartının eşdeğeri ve tahmini olarak 112 megawatt'lık bir güç tüketimi anlamına geliyor. Buna rağmen, ağın "faydalı yapay zeka hesaplaması üretmediği" iddia ediliyor. Yayınlanan çalışma, Pearl'ün madencilik yazılımının Mayıs ayında halka açılmasının ardından, piyasadaki ekran kartı kiralama fiyatlarında yaklaşık %38'lik bir artışa neden olduğunu ve kullanım oranının %57'den %94'e yükseldiğini belirtiyor.
Yayınlanan makaleye göre, Pearl'ün gerçek çıkarım veya eğitim yerine, yapay zeka matematiksel işlemlerine benzeyen rastgele matris çarpımlarını gerçekleştirdiği belirtiliyor. Kendisini "Dağıtılmış Bir Faydalı İş Kanıtı (PoUW) sisteminin ilk ampirik ölçümü" olarak tanımlayan çalışma, Pearl'ün madencilik protokolünün madencilerin matris çarpımını doğru yaptığını doğruladığını ancak bu işin gerçek yapay zeka eğitimi veya çıkarım iş yüklerinden gelip gelmediğini doğrulamadığını savunuyor.
Pearl'ün Bitcoin'in SHA-256 özetleme algoritması yerine cuPOW adını verdiği bir sistemi kullandığı ifade ediliyor. Bu sistem, madencilerden gürültülü tamsayı matris çarpımları hesaplamalarını ve bunları doğru bir şekilde yaptıklarını kanıtlamalarını istiyor. Bu işlem, sinir ağı çıkarımının ve eğitimin temelini oluşturan aritmetik ile aynıdır. Pearl'ün vaadi de madencilik ve yapay zeka hesaplamasının aynı iş olabileceği yönündeydi. Ancak araştırmaya göre sorun, protokolün doğrulama adımının yalnızca çarpımın doğru yapıldığını teyit etmesi. Girdi matrislerinin gerçek bir modelden, ödeme yapan bir müşteriden veya herhangi bir yapay zeka iş yükünden gelip gelmediğini hiç kontrol etmiyor.
Bu açığı göstermek için araştırmacılardan biri, çıkarım içermeyen rastgele matrisleri ağa besleyen ve ardından çıktıyı bir madencilik havuzuna gönderen bir madenci oluşturmuş. Elde edilen bulgulara göre, Nvidia ve AMD donanımlarında havuz tarafından kabul edilen paylar elde edilmiş. Aynı madenci, bir sunucu CPU'su ve Apple Silicon üzerinde de test edilmiş ve standart madencilik yazılımını değiştirilmemiş şekilde çalıştırarak zincir üzerinde bir ödeme bile kazanmış. Araştırma, rastgele sayıların gerçek yapay zeka işleri kadar ödül topluyorsa, ağın ikisini ayırt edemeyeceği ve madencilerin yapay zeka kısmını tamamen atlama eğiliminde olacağı argümanını ortaya koyuyor.
Ayrıca, araştırmacıların tek bir havuzdaki 8.012 madenciyi analiz ettiği ve bunların tamamının yapay zeka çıkarımı yapabilen donanımlara sahip olduğunu bulduğu belirtiliyor. Ancak, baskın madencilik yazılımında herhangi bir makine öğrenmesi çerçevesine ait tanımlanabilir bir kod bulunmadığı ifade ediliyor. Bu analiz, kodun temizlenmiş veya gizlenmiş olması durumunda yanıltıcı olabileceğinden, kanıt yerine güçlü bir gösterge olarak sunuluyor. Çalışma süresi profillemesi de aynı yönde bulgular göstermiş; madenciler yoğun işlem gücü kullanımı ve düşük bellek bant genişliği kullanımı sergilemiş. Bu durum, saf matris matematiği ile tutarlı ve transformer çıkarımının bellek yoğun davranışıyla tutarsızdır.
Ekran kartı alıcıları için en can sıkıcı nokta ise kaynak kullanımı. Araştırma, piyasadaki ekran kartı kiralama fiyatlarında %38'lik bir artışın Pearl madenciliğinden kaynaklandığını ve kullanım oranının Mayıs ayında yazılımın kamuoyuna duyurulmasının ardından %57'den %94'e çıktığını belirtiyor. Veri merkezi kartlarının fiyatlarına kıyasla yapılan bir fark-fark analiziyle, bağımsız araştırmacıların aynı ucuz donanım için fazladan yaklaşık 600.000 dolarlık kira maliyetine katlandığı tahmin ediliyor. Ancak bu rakamın, öncesinde fiyatların ne kadar istikrarlı olduğuna dair varsayımlara dayandığı vurgulanıyor. Pearl'ün son fiyatı yaklaşık 0.76 dolar civarındayken, madenciliğin RTX 3060 Ti gibi bütçe dostu kartlarda marjinal olarak karlı, RTX 3090 gibi kartlarda ise başa baş olduğu hesaplanmış.
Bu çalışma, Pearl madenciliğinin yalnızca Nvidia'ya özgü olduğu varsayımını da çürütüyor. Araştırmacı, ilk kez Nvidia dışı donanımlarda Pearl paylarının çıkarıldığını bildiriyor. AMD Instinct MI300X üzerinde elde edilen 10.6 milyon kare/saniye hızı, RTX 3090 üzerindeki kapalı kaynak Nvidia madencisinden daha yüksek. Aynı iş yükü, bir sunucu CPU'su ve Apple M2 üzerinde Metal hesaplama shader'ları aracılığıyla da test edilmiş. Hesaplama basit tamsayı aritmetiği olduğundan, makaleye göre herhangi bir satıcıya bağımlılık ve işin tek bir şirketin silikonunda kalması için teknik bir neden bulunmuyor.
Pearl'ün buna bir yanıtı olabilir, ancak çalışma doğrudan karşı çıkıyor. Mayıs ayında özel bir ortaklık duyuran Together AI, anlaşmayı "yapay zeka eğitimi ve çıkarımı için kullanılan her GPU döngüsünün" PRL token'ı basmasına izin vermek olarak çerçevelemişti. Şirket şu anda madencilik gelirleriyle sübvanse edilen indirimli bir Gemma-4-31B-it-pearl çıkarım uç noktası sunuyor. Araştırmacı ise bunun faydalı madencilikten ziyade finansal arbitraj olduğunu savunuyor. Çünkü Together AI'ın kendi GPU'ları bu çıkarımı madencilik ağından ayrı olarak gerçekleştiriyor ve PRL geliri uç noktanın fiyatını düşürmek için kullanılıyor. Araştırmacının ölçtüğü 8.012 madencilik işçisinin, bu çıkarımın hiçbirini kendilerinin üretmediğini belirtiyor.
Araştırmanın vardığı sonuç, Faydalı İş Kanıtı'nın imkansız olduğu değil, Pearl'ün mevcut tasarımının önemli bir uygulama boşluğu bıraktığıdır. Protokol teorik olarak faydalı işe izin veriyor ancak pratikte bunu zorunlu kılmıyor. Bu durum Pearl'ü rahatsız edici bir orta yolda bırakıyor; gerçek hesaplama yapıyor, ancak makaleye göre ağın şu anda hesaplamanın çöp madencilik yerine faydalı yapay zeka işi olduğunu kanıtlamanın hiçbir yolu yok.
