Pearl, a Layer-1 blockchain with high-profile AI industry endorsements, markets its Proof-of-Useful-Work (PoUW) protocol as simultaneously securing the network and performing AI inference. We present the first systematic empirical measurement of a deployed PoUW system, finding that Pearl's 24 EH/s network -- representing approximately 320,000 GPU-equivalents consuming an estimated 112 MW -- produces zero useful AI computation. Budget GPU rental prices rose 38% and utilization surged from 57% to 94% following the mining software's public release, displacing legitimate research workloads. Our measurements span five dimensions: (1) network composition analysis of 8,012 workers shows all have inference-capable hardware, yet the dominant mining software contains no inference code; (2) the verification protocol accepts random matrices by design, confirmed by 44 pool-accepted shares from our open-source miner across NVIDIA, AMD, CPU, and Apple Silicon hardware; (3) statistical distribution checks are trivially defeated by adversarial Gaussian sampling; (4) mining is unprofitable at current PRL prices ($0.21) across all GPU tiers (-54% to -72% ROI); and (5) the mining computation is commodity integer arithmetic portable to any hardware platform, offering no vendor lock-in. These findings quantify the verifiability-usefulness tension identified theoretically by Leinweber et al., providing concrete measurements of its magnitude and economic consequences in a deployed system.


翻译:Pearl,一条拥有知名AI行业背书的Layer-1区块链,将其“有用工作量证明”协议同时宣传为保障网络安全和执行AI推理的手段。我们首次对一个已部署的PoUW系统进行了系统性实证测量,发现Pearl 24 EH/s的网络——相当于约32万个等效GPU,消耗约112兆瓦电力——产生了零个有用的AI计算。在挖矿软件公开发布后,廉价GPU租赁价格上涨38%,利用率从57%飙升至94%,挤占了合法的研究工作负载。我们的测量涵盖五个维度:(1) 对8012个工人的网络组成分析显示,所有硬件均具备推理能力,但主流挖矿软件不包含任何推理代码;(2) 验证协议设计上接受随机矩阵,我们开源的挖矿机在NVIDIA、AMD、CPU和Apple Silicon硬件上提交的44个经矿池接受的份额证实了这一点;(3) 对抗性高斯采样可轻易击败统计分布检查;(4) 在当前的PRL价格(0.21美元)下,所有GPU级别的挖矿均无利可图(ROI为-54%至-72%);(5) 挖矿计算为通用整数算术运算,可移植到任何硬件平台,不存在供应商锁定。这些发现量化了Leinweber等人理论上指出的可验证性与有用性之间的张力,并提供了在一套已部署系统中其规模及经济后果的具体测量数据。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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