@prlnet 很有趣，因為它顛覆了傳統的挖礦邏輯。 在比特幣中，挖礦成本有助於決定價格。 在 Pearl 中，價格決定是否有用的計算資源願意加入網絡。 長期理論很簡單： 正在運行推理的 GPU 已經產生實際收入。 如果 Pearl 在此基礎上以極低開銷增加 PRL 奖勵，同一個 GPU 運算週期就能產生兩種收入來源： - 推理費用 - PRL 發行 在這一點上，礦工不再與 AI 工作負載競爭。 他們就是 AI 工作負載。 這創造了一個不同的飛輪效應： PRL 價格上升 → 更多推理提供者整合 → 更多有用計算加入網絡 → PRL 的有機需求增強。 PRL 價格下降 → 提供者退出 → 網絡回退至普通 GPU 挖礦。 因此，關鍵指標並非原始算力。 而是來自真實 AI 工作負載而非專用礦工的算力百分比。 整個 Pearl 理論歸結為一個問題： 有用計算的增長速度能否快於挖礦的賣壓？