Блокчейн теперь работает на том же умножении матриц, что и ИИ, — около 90 EH/s. Я изучил его код, данные цепи и окружающую экономику, чтобы ответить на три вопроса: у чего в AI × crypto есть платящие клиенты, когда стоит строить ASIC и какой техпроцесс подходит какому чипу. С полным отчётом и слайдами.
Аннотация
Pearl, запущенная в апреле 2026 года, — первый блокчейн, чьё доказательство работы представляет собой умножение матриц в стиле ИИ в больших масштабах. 13 ноября 2026 года её сеть работала на уровне около 90 EH/s, где один H — одно умножение с накоплением INT7: это целочисленная производительность примерно 122 000 H100. Как инженерное решение она работает. Полезной она пока не стала: лишь около 1 % блоков несут реальную AI-работу, потому что GPU, который майнит, одновременно обслуживая инференс, сохраняет лишь от 1 % до 27 % хешрейта выделенного майнера. Во всём AI × crypto проверяемый платёжный спрос проявляется в трёх местах — продажа инференса, продажа данных и продажа приватности, — тогда как субсидии превышают внешнюю выручку в 4–360 раз. Для чипов потолок прибыли ASIC равен выручке на единицу вычислений, умноженной на (1 − 1/k), поэтому эффективность сверх k = 5 мало что добавляет; решают размер призового фонда, стабильность правил и второй рынок. Сегодня ни одна сеть не даёт всех трёх. Правильный техпроцесс определяется крупнейшей статьёй затрат чипа за срок службы, а сам чип стоит покупать поэтапно, чтобы изменение правил стоило прототипа, а не тейп-аута.
Почему я этим занялся
Я много лет проектирую чипы, включая full-custom тракты данных ASIC для майнинга криптовалют, а сейчас работаю в области ИИ. Когда появилась сеть, чей бюджет безопасности буквально измеряется тензорной производительностью, вопросы для человека вроде меня были очевидны: полезна ли эта работа, победит ли специализированный чип и сколько стоило бы его построить?
Я прочитал код Pearl и её предложения по протоколу, данные цепи с независимого полного узла, отчётность компаний, статьи по криптографии, компьютерной архитектуре и машинному обучению, ценовые данные фабрик и производителей, а также отраслевую прессу. Все цифры ниже даны на 13 ноября 2026 года, суммы — в долларах США. Эта записка — то, как я изучал область; я делюсь ею, чтобы другие могли её проверить, использовать и с ней поспорить. Полный отчёт со всеми источниками — в конце.
Результаты вкратце
Рисунок 1. AI × crypto в шести секторах: где платёжный спрос реален.
| Вопрос | Краткий ответ |
|---|---|
| Работает ли Pearl и полезна ли её работа? | Работает: около 90 EH/s умножения матриц защищают сеть. Пока не полезна: лишь около 1 % блоков несут AI-работу |
| Где реальный платёжный спрос? | Инференс, данные и приватность. Платежи агентов, zkML и децентрализованное обучение пока до спроса |
| Стоит ли строить ASIC? | Только при большом призовом фонде, стабильных правилах и втором рынке; сегодня ни одна сеть не даёт всех трёх |
| Какие чипы строить малой команде? | Ускорители прежде всего для инференса, способные и майнить, чипы инференса под подписанного заказчика, ранние работы по FHE; не биткоин-майнеры для открытого рынка и не чипы для обучения |
| Сколько стоит первый чип? | Покупать поэтапно: модель, FPGA и MPW дают измеренный кремний примерно за $1,5 млн, до фотошаблонов стоимостью в миллионы |
Pearl: одно умножение с накоплением — один хеш
Pearl опирается на результат Ильяна Комаргодского и Омри Вайнштейна 2025 года: доказательство полезной работы для любого произведения матриц стоимостью 1 + o(1) от стоимости самого умножения. Майнеры перемножают зашумлённые матрицы, хешируют аккумулятор каждого выходного тайла в лотерейный билет и доказывают выигравший тайл доказательством с нулевым разглашением размером меньше 60 KB. В коде консенсуса один H — это одно засчитанное умножение с накоплением INT7 × INT7 → INT32, так что впервые бюджет безопасности блокчейна измеряется тензорной производительностью AI-ускорителей.
Рисунок 2. На целочисленной работе Pearl у GPU общий энергопотолок.
Игровые карты и серверный B300 сходятся на уровне около 1,3 J/TH, и даже B200 достигает лишь 0,71. Именно этот общий потолок мог бы пробить специализированный чип: устройство, которое только умножает 7-битные целые из встроенной SRAM, без HBM и универсальных блоков, вполне может быть в 3–10 раз лучше на операцию. Тем временем NVIDIA уводит свой новейший кремний от INT8 к FP8 и FP4, поэтому Pearl и готовится сменить арифметику.
Экономика Pearl: теорема верна, стимул — нет
Хешрейт Pearl следует за её ценой. Сеть выросла с 0,01 EH/s на второй день до 23–26 EH/s в конце мая, держалась на 21–39 EH/s всё лето, пока цена падала примерно на 86 %, и достигла около 90 EH/s после того, как осенью цена выросла примерно в десять раз. Около 120 млн монет, примерно 32 % нынешнего предложения, были добыты за первые шесть дней, а за следующие 12 месяцев предложение вырастет примерно на 78 %. RTX 5090 сейчас зарабатывает около $5–6 в день.
Рисунок 3. Первые полгода Pearl: хешрейт следует за ценой, правила меняются.
Модель ломается как раз на полезной части. Майнинг внутри реального инференса мало стоит на стороне инференса — около 5–9 % пропускной способности, — но мало приносит на стороне майнинга: плагин Pearl майнит только на длинных батчах prefill, поэтому карта под чат-нагрузкой сохраняет около 5 % хешрейта выделенного майнера. Поэтому рациональные майнеры перемножают случайные матрицы, и протокол не может этого отличить. Единственное публичное партнёрство по инференсу больше не представлено в бессерверном API провайдера. Полезность Pearl — коммерческая задача вне цепи: кто-то должен платить за инференс.
Второй риск — правила. С июня по август лаборатория активировала четыре изменения консенсуса на жёстко прописанных высотах, а её черновик PIP-3 переводит майнинг на FP8 с побитово точными профилями устройств лишь для двух архитектур NVIDIA. Формат чисел может быть полезен для ИИ, проверяем бит в бит и нейтрален к железу, но не более чем два из трёх сразу.
Во всём AI × crypto: субсидия — топливо, а не бизнес-модель
Другие сети полезной работы рассказывают ту же историю. Kaspa встроила произведение матриц в свой хеш и всё равно получила ASIC в течение 16 месяцев; её лучшая машина сейчас зарабатывает $0,86 в день. Синтетическая головоломка доказательств Aleo получила специализированное железо за пять месяцев и платила пруверам в 175–180 раз больше своих комиссий. Bittensor — единственная сеть в группе с внешней выручкой в масштабе, около $70 млн в год, против более чем $300 млн эмиссии.
Рисунок 4. Кратность субсидии: во сколько раз сеть платит больше внешней выручки.
За пределами консенсуса картина такова: спрос реален, но мал. Децентрализованные рынки GPU продают типовой инференс и обходят по цене гиперскейлеров, но не самые дешёвые неооблака. Обучение через интернет работает на 8–40 млрд параметров, тогда как передовые прогоны вернулись в централизованные кластеры. Доверенные среды исполнения выполняют конфиденциальный инференс в продакшене; доказательства ИИ с нулевым разглашением пока остаются в лаборатории. Платежи, инициированные AI-агентами, составляют около $5 000–11 000 в месяц, несмотря на рельсы, построенные Visa, Mastercard, Stripe и Google. Данные — один из немногих секторов с реальными покупателями. Тем временем четыре акционерные компании на централизованной инфраструктуре стоят примерно столько же, сколько все AI-токены уровня протоколов и приложений вместе взятые: crypto даёт дистрибуцию и расчёты, а прибыль забирает акционерный капитал.
Когда ASIC окупается: одна формула, три мерила
Когда цену майнинга задают GPU, выручка на единицу вычислений стремится к их затратам, и ASIC, который в k раз дешевле, сохраняет не более (1 − 1/k) выручки. Кривая вогнутая: 50 % при k = 2, 80 % при k = 5, 90 % при k = 10. Сверх k = 5 дополнительная эффективность мало прибавляет к прибыли, а против простаивающих GPU, которые платят только за электричество, эффективный k может составлять лишь около 2,5.
Рисунок 5. Почему эффективность перестаёт окупаться: ASIC сохраняет не более 1 − 1/k выручки.
Дальше решают три мерила: призовой фонд, масштаб окупаемости и правила. Майнеры биткоина зарабатывают около $11,5 млрд в год, Pearl — около $0,46–0,49 млрд, Aleo — около $31 млн, Kaspa — около $18 млн, то есть меньше нижней границы разработки одного чипа на 5/4 нм. Для Pearl чипу за $20 млн с k = 5 нужно около 4,9 EH/s в работе в течение года, чтобы окупиться, если правила устоят, и вдвое больше, если шансы на это лишь равны.
Рисунок 6. Большинство призовых фондов меньше бюджета на один чип.
Сегодня ни одна сеть не сочетает большой призовой фонд, стабильные правила и k выше 1 одновременно: k биткоина принадлежит действующим игрокам, правила Pearl наименее стабильны, а фонды Kaspa и Aleo слишком малы.
Пять типов чипов — пять ответов
Рисунок 7. Пять типов чипов — пять ответов.
Для Pearl я бы не стал сейчас делать тейп-аут специализированного INT7-чипа: новой команде нужно 18–24 месяца, а протокол к тому времени может перейти на FP8. Лучшая ставка — ускоритель прежде всего для инференса на основе GEMM INT8/FP8 общего вида с операндами в SRAM, чтобы у кремния был второй рынок, если доступ к майнингу закроется. Новой команде стоит держаться подальше от открытого рынка биткоин-майнеров, где Bitmain поставляет машины на 8,9 J/TH, а претенденты отступают; энергетические площадки теперь ценнее как AI-дата-центры, чем как майнинговые фермы. Малым командам не стоит строить самостоятельные чипы для обучения. Чипы инференса стоит строить под подписанного заказчика, ZK-ускорители — это хедж, а FHE-ускорители — ранняя позиция на 2027–2029 годы.
Техпроцессы и поэтапный бюджет
Рисунок 8. Передовая пластина стоит в десять раз дороже зрелой.
Пусть техпроцесс выбирает крупнейшая статья затрат чипа за срок службы: энергия — для вычислительных чипов, работающих круглосуточно, корпусирование и HBM — для чипов обучения (около 63 % стоимости H100), выбор между SRAM и HBM — для чипов инференса. Майнинговый чип PoUW можно прототипировать на мультипроектных пластинах 28 или 16/12 нм и переходить на N7/N6, а затем на N5/N4 лишь тогда, когда алгоритм и выручка стабильны.
Рисунок 9. Купить доказательства раньше фотошаблонов: поэтапный бюджет первого чипа.
Первый чип стоит покупать в четыре этапа, на каждом — цифра, останавливающая проект: модель J/op и $/op, FPGA с реальной нагрузкой, мультипроектная пластина и лишь затем комплект фотошаблонов. На N7/N6 первые три этапа стоят около $1,5 млн и одиннадцать месяцев; комплект фотошаблонов и первая партия — более чем в десять раз дороже [оценка]. Если протокол изменит арифметику или покупатель уйдёт, команда, остановившаяся на пластине, теряет цену прототипа, а не тейп-аута. Самая дешёвая эффективность — архитектурная: хранение операндов в SRAM и отказ от HBM убирают большую часть стоимости GPU ещё до выбора техпроцесса.
С чего бы я начал
Возможности лежат на пересечении областей: crypto как первый заказчик, ИИ как второй рынок. Спрос на заказные чипы в 2026 году подавляюще AI, а навыки команды майнинговых чипов — низковольтные массивы, киловаттное питание и быстрые тейп-ауты — переносятся напрямую. Я бы выбрал не больше трёх путей, каждый с проверкой небольшим первым шагом: ускоритель прежде всего для инференса, способный и майнить, начиная с четырёхнедельного исследования J/op и $/op; услуги заказного кремния с crypto как первым заказчиком, начиная с платных ТЭО; и AI-нативная сеть, которая подписывает покупателя вычислений прежде, чем проектировать токен.
Скачать полный отчёт и слайды
Полный отчёт подробно разбирает механизм, экономику и правила Pearl, другие сети полезной работы и общую картину AI × crypto, модель ASIC с расчётом окупаемости, выводы по каждому типу чипов, стоимость и выбор техпроцессов, поэтапный бюджет первого чипа, список ориентиров и все источники.
- Вычисления как консенсус: полный отчёт (PDF)
- Вычисления как консенсус: слайды (PDF)
- Английское издание: полный отчёт · слайды
Это перевод английского издания; при расхождениях преимущественную силу имеет английский текст.
Вопросы, которые вы не задали, а стоило бы
Прежде чем вкладывать деньги или кремний в любой проект AI × crypto, я бы спросил: кто контролирует функцию работы; какова кратность субсидии; сколько стоит следующий этап и какая цифра вас остановит; каков хешрейт окупаемости с учётом p; каков второй рынок чипа; оседает ли стоимость в токене или в акциях; и кто первый платящий заказчик — поимённо.
Это направления, которые мы можем исследовать вместе — через технический обмен и техническое сотрудничество: заказные чипы для майнинга, обучения и инференса ИИ, а также ускорители; разработка ИИ; и системы AI × crypto — от цепи до узла и до чипа. Связаться со мной можно по адресу i@tanshuai.com.
Об авторе
Тан Шуай — технолог и основатель, более двадцати лет работающий в области чипов, оборудования и системного ПО, автор 20 выданных патентов. За его плечами многие годы НИОКР и управления в fabless-разработке чипов, включая full-custom проектирование трактов данных ASIC для майнинговых чипов и мультимедийных чипов для камер. Его работа проходила в Кремниевой долине, Нью-Йорке, Чикаго, на Тайване, в районе Большого залива (Шэньчжэнь и Гонконг), во Вьетнаме и Малайзии. Сегодня он работает исследователем и разработчиком ИИ.
Техническое обсуждение: i@tanshuai.com.