@prlnet est intéressant car il inverse la logique habituelle du minage. Dans Bitcoin, le coût du minage aide à déterminer le prix. Dans Pearl, le prix détermine si des calculs utiles ont même intérêt à rejoindre le réseau. La thèse à long terme est simple : Une GPU déjà utilisée pour de l’inférence génère des revenus réels. Si Pearl ajoute des récompenses PRL avec un surcoût minimal, le même cycle GPU peut générer deux flux de revenus : - Les frais d’inférence - Les émissions PRL À ce stade, les mineurs ne concurrencent plus les charges de travail AI. Ils sont les charges de travail AI. Cela crée une dynamique différente : Prix PRL plus élevé → plus de fournisseurs d’inférence s’intègrent → plus de calculs utiles rejoignent le réseau → demande organique plus forte pour PRL. Prix PRL plus bas → les fournisseurs quittent → le réseau revient au minage GPU ordinaire. C’est pourquoi la métrique clé n’est pas le hashrate brut. C’est le pourcentage de hashrate provenant de charges réelles d’IA plutôt que de mineurs dédiés. Toute la thèse de Pearl se résume à une seule question : Les calculs utiles peuvent-ils croître plus vite que la pression de vente liée au minage ?