@prlnet es interesante porque invierte la lógica habitual de minería. En Bitcoin, el costo de minería ayuda a determinar el precio. En Pearl, el precio determina si la computación útil incluso se molesta en unirse a la red. La tesis a largo plazo es sencilla: Una GPU que ya está ejecutando inferencia genera ingresos reales. Si Pearl añade recompensas PRL con sobrecarga mínima, el mismo ciclo de GPU puede generar dos flujos de ingresos: - Tarifas de inferencia - Emisiones de PRL En ese momento, los mineros ya no compiten con las cargas de trabajo de IA. Ellos son las cargas de trabajo de IA. Esto crea un ciclo diferente: Precio más alto de PRL → más proveedores de inferencia se integran → más computación útil se une a la red → mayor demanda orgánica de PRL. Precio más bajo de PRL → los proveedores se retiran → la red vuelve a la minería de GPU ordinaria. Por eso la métrica clave no es la hash rate bruta. Es el porcentaje de hash rate proveniente de cargas de trabajo reales de IA en lugar de mineros dedicados. Toda la tesis de Pearl se reduce a una pregunta: ¿Puede la computación útil crecer más rápido que la presión de venta por minería?
