Pearl의 연산력 포석: 쓸모없는 채굴자를 차단하지 않고, 경제 법칙으로 자연 도태시킨다

Pearl의 ‘유용한 작업량 증명(PoUW)’은 프로토콜 차원에서 채굴 계산이 실제 AI 추론에 쓰였는지 구분하지 않는다. 실제 추론 요청과 무작위 행렬 곱셈 모두 유효한 작업으로 인정되며, 저자는 유용 채굴과 무용 채굴의 구분은 프로토콜이 아니라 경제성이 결정해야 한다고 주장한다. ‘오버헤드를 5% 이하로 낮춘다’는 목표도 추론 외 추가 증명 비용을 의미할 뿐, 계산의 5%만 유용하다는 뜻은 아니다.

다만 추론용 GPU는 고객 지연시간과 작업 특성 때문에 전용 채굴기만큼 지속적으로 행렬 연산을 수행하기 어렵다. 저자는 증명 오버헤드 절감과 GPU 활용률·배치 처리·작업 스케줄링 개선을 별개의 과제로 보고, 후자가 추론 사업자의 채굴 처리량을 키울 핵심 기회라고 분석한다. 추론 사업자는 고객 매출과 PRL 채굴 보상이라는 두 수익원을 확보해 일부 비용을 기존 사업으로 충당할 수 있는 반면, 전용 채굴자는 채굴 보상만으로 하드웨어·전력·운영비를 감당해야 한다. 따라서 경쟁이 심해질수록 전용 채굴자의 경제성이 약화될 수 있지만, 저렴한 전력이나 효율적인 하드웨어 등 다른 우위가 있으면 계속 남을 가능성도 있다.

저자는 Pearl이 전 세계 GPU 대부분을 연결할 필요는 없으며, AI 추론 산업에서 이미 구축 중인 생산용 GPU의 일부 유휴·가용 처리량만으로도 상당한 채굴 연산량을 형성할 수 있다고 본다. 이를 위해서는 채굴 참여가 기존 추론 서비스를 저해하지 않도록 비용, 성능, 인프라가 개선돼야 한다. 이 전망이 실현되면 Pearl의 보안은 원래 채굴용으로 만들어지지 않은 추론 인프라에서 주로 제공되고, 전용 채굴자는 경제 법칙에 따라 점진적으로 밀려날 수 있다는 것이 글의 핵심 주장이다.

글: @aliomerhorzum

편집: AididiaoJP, Foresight News

편집자 주: Pearl은 '유용한 작업증명'(Proof-of-Useful-Work, PoUW)에 기반한 L1 퍼블릭체인 프로젝트로, 프린스턴대학교 수학 박사이자 컬럼비아대학교 계산복잡도 이론 교수인 Omri Weinstein이 설립했다. 핵심 아이디어는 채굴자가 전통적인 해시 계산 대신 GPU로 행렬 곱셈(대규모 언어 모델 추론의 기반 연산)을 수행하게 함으로써, 채굴 연산력이 AI 추론과 블록체인 네트워크 보안을 동시에 담당하도록 하는 것이다. Pearl 메인넷은 2026년 4월에 출시되었으며, 토큰 PRL의 최대 공급량은 21억 개로, 비트코인의 4년 반감기 메커니즘을 대신해 점진적으로 감소하는 발행 곡선을 채택했다. 이 프로젝트는 완전한 공정 출시를 주장하며, 사전 채굴·창립자 배분·VC 라운드가 없다고 밝히고 있다. 2026년 10월 기준 PRL 유통 비율은 약 16%, FDV는 약 28억~40억 달러다. Pearl은 Together AI와 협력해 25% 이상 할인된 Gemma 추론 인터페이스를 출시했으며, 엔비디아 Inception 액셀러레이터 프로그램에 합류했다. 핵심 논란은 체인상 합의 프로토콜이 채굴자가 실제 AI 추론 작업을 계산하는지 무작위 행렬을 계산하는지 구분할 수 없다는 점으로, 이 문제는 이미 학계의 실증 연구를 촉발했다.

Pearl에 대한 가장 흔한 오해 중 하나는, '유용한 작업증명' 메커니즘이 모든 채굴자가 유용한 AI 추론을 수행하도록 보장한다고 생각하는 것이다. 사실은 그렇지 않다. 그리고 나는 그래서도 안 된다고 본다.

한 GPU가 실제 추론 요청을 위해 행렬 곱셈을 수행하고, 다른 GPU가 채굴을 위해 무작위 행렬 곱셈을 수행하더라도, Pearl에게는 둘이 산출하는 작업량이 똑같이 유효하다. 프로토콜은 누군가가 이 계산에 비용을 지불했는지 알지 못한다. 이는 결함이 아니라 설계다. 이른바 유용한 채굴과 쓸모없는 채굴의 구분은 궁극적으로 프로토콜이 아니라 경제에 의해 결정되어야 한다.

5% 오버헤드가 정확히 무엇을 뜻하는가

Pearl은 행렬 곱셈을 작업증명의 기반으로 삼는데, 행렬 곱셈은 바로 현대 AI 추론의 가장 핵심적인 연산 중 하나다. 이렇게 하면 같은 GPU가 고객을 위해 추론을 수행하면서 동시에 화폐 네트워크를 보호하는 데 기여하는 작업량을 산출할 수 있다. 하지만 계산을 검증 가능하게 만드는 것은 공짜가 아니다.

Pearl은 계산 증명을 구성하고 검증하기 위해 무작위화, 암호학적 커밋먼트 등의 작업을 추가로 수행해야 한다. 이러한 작업이 자원을 소모하며, 이것이 바로 채굴 오버헤드다.

Pearl이 오버헤드를 5% 미만으로 낮추는 것을 목표로 한다고 말할 때, 그 의미는 추론 계산을 채굴 가능한 작업량으로 바꾸는 것이 단순히 추론만 하는 것에 비해 추가 비용이 충분히 작아야 한다는 것이다. 이는 계산의 5%만 유용하다는 뜻이 아니다. 기반이 되는 행렬 곱셈은 두 가지 목적을 동시에 수행할 수 있다.

하지만 낮은 오버헤드가 추론 GPU가 전용 채굴자만큼 많은 채굴 연산력을 산출할 수 있다는 뜻은 아니다. 이 둘은 별개의 문제다.

추론 GPU가 전문 채굴자를 이길 수 없는 이유

실제 추론을 처리하는 GPU는 매초 최대 처리량으로 대규모 행렬 곱셈을 수행하지 않기 때문이다. 추론 부하의 계산 특성은 완전히 다르다. 프리필(prefill) 단계에서는 모델이 입력 프롬프트를 처리하므로 GPU가 대량의 행렬 곱셈을 수행할 수 있지만, 디코드(decode) 단계에서는 모델이 토큰을 하나씩 생성하므로 성능이 순수 연산력보다 메모리 대역폭에 제약을 받는 경우가 많다.

전용 채굴자는 GPU가 끊임없이 행렬 곱셈을 수행하도록 만들 수 있다. 추론 서비스 제공자는 그렇게 할 수 없다. 고객을 상대하고 지연 시간 요구를 충족해야 하며, 많은 워크로드가 GPU 연산력을 애초에 다 채우지 못하기 때문이다.

따라서 두 가지 문제를 반드시 분리해서 봐야 한다. 행렬 곱셈에 대한 증명을 생성하면 추론이 얼마나 느려지는가? 추론 GPU 하나가 실제로 완수할 수 있는 채굴 가능한 행렬 곱셈은 얼마인가? 이 둘은 같은 것이 아니다.

오버헤드를 낮추면 추론과 채굴을 동시에 수행하는 것이 더 매력적이 되고, GPU 활용률·배치 처리·워크로드 스케줄링을 개선하면 서비스 제공자가 산출할 수 있는 채굴 가능한 계산량이 늘어난다. 둘 다 중요하다. 그리고 나는 후자에 가장 큰 기회가 숨어 있다고 본다.

순수 채굴자가 결국 불리해지는 이유

하드웨어 수준이 비슷한 두 운영 주체를 상상해 보자. 하나는 전용 채굴자로, 행렬 곱셈을 수행해 네트워크를 보호하는 대가로 PRL만 번다. 다른 하나는 추론 서비스 제공자로, 고객이 GPU를 사용하는 데서 수익을 얻는 동시에 이러한 요청 중 조건을 충족하는 계산에서도 PRL을 번다.

둘 다 채굴 보상을 두고 경쟁하지만, 후자만이 두 번째 수익원을 갖고 있다. 이 차이가 경제적 계산을 바꾼다.

전용 채굴자는 채굴 보상으로 하드웨어·전력·운영 비용을 충당해야 한다. 추론 서비스 제공자는 핵심 사업으로 비용의 일부 또는 전부를 충당할 수 있고, 채굴은 증분 수익이 된다. 경쟁이 심화되고 채굴 수익률이 압축될수록, 채굴 보상에만 의존하는 운영 주체는 같은 하드웨어를 갖췄지만 추론 수익까지 있는 경쟁자보다 더 큰 압박을 받는다. 두 개의 수익원을 가진 채굴자는 살아남고, 하나만 가진 채굴자는 살아남지 못한다.

이는 순수 채굴자가 하룻밤 사이에 사라진다는 뜻이 아니다. 그들은 더 저렴한 전기, 더 효율적인 하드웨어, 더 낮은 자본 비용 또는 다른 우위를 가질 수 있다. 하지만 Pearl은 비트코인이 한 번도 가져본 적 없는 구조적 경제 우위를 생산적 연산력에 부여한다. 더 많은 추론 서비스 제공자가 합류할수록 이 우위는 계속 확대될 것이다.

Pearl에 실제로 필요한 글로벌 연산력은 얼마인가?

이것이 내가 가장 흥미롭게 생각하는 질문이다. 사람들은 Pearl이 먼저 전 세계 대부분의 GPU를 연결해야만 유용한 추론이 네트워크 보안의 주요 원천이 될 수 있다고 쉽게 생각한다. 나는 반드시 그렇지는 않다고 본다.

핵심은 얼마나 많은 GPU가 Pearl에 연결되는가가 아니라, 그들이 얼마나 많은 유효한 채굴 가능 행렬 곱셈 처리량을 기여할 수 있는가다. 서비스 중인 GPU 하나는 워크로드·배치 처리·활용률에 따라 전용 채굴기보다 훨씬 적은 채굴 연산력을 기여할 수 있다. 하지만 AI 추론 산업은 규모가 거대하고 여전히 성장 중이다. 그중 충분히 큰 부분의 생산적 연산력이, 설령 가용 처리량의 일부만 Pearl에 기여하더라도, 형성되는 채굴 연산력은 상당할 수 있다.

더 중요한 것은, 순수 채굴자와 달리 이러한 운영 주체는 반드시 채굴 보상에 의존해야만 살아남는 것이 아니라는 점이다. 이 전환에는 프로토콜 차원의 금지가 필요하지 않다. 생산적 연산력이 채굴 시장에서 충분히 경쟁력을 갖추기만 하면 된다. 결국 경제 법칙은 프로토콜 규칙이 애초에 할 필요가 없었던 일을 해낼 수 있다.

진짜 기회: 추론과 채굴이 서로를 완성하게 만들기

채굴 오버헤드는 낮아져야 하고, 추론 성능은 경쟁력을 유지해야 하며, 배치 처리·라우팅·GPU 활용률은 높아져야 한다. 서비스 제공자는 기존 사업을 해치지 않으면서 Pearl에 참여할 수 있는 신뢰할 만한 인프라도 필요하다.

이러한 것들은 저절로 일어나지 않는다. 하지만 나는 Pearl의 가장 중요한 경쟁 우위가 바로 여기서 나타날 것이라고 믿는다. 클라우드 제공자를 채굴자로 설득하는 것이 아니라, 채굴이 그들의 기존 추론 사업의 자연스러운 연장선이 되도록 만드는 것이다.

지금 벌어지고 있는 규모를 생각해 보라. 세계는 지능을 생산하는 인프라를 구축하는 데 수조 달러를 지출하고 있으며, 수백만 개의 GPU가 가능한 한 효율적으로 추론 서비스를 제공하기 위해 경쟁할 것이다. 1% 포인트의 추가 수익도 중요해질 것이다. Pearl이 이러한 서비스 제공자에게 줄 수 있는 것은 전통적인 채굴 네트워크가 줄 수 없는 것이다. 바로 이미 보수를 받은 계산에서 채굴 보상을 얻는 것이다.

더 많은 추론 서비스 제공자가 합류할수록 네트워크는 더 안전해지고, 채굴 경쟁은 더 치열해지며, 순수 채굴자의 경제적 계산은 점점 더 어려워질 것이다. 어느 시점에 이르면, Pearl을 보호하는 기계의 대다수는 애초에 Pearl을 채굴하기 위해 만들어진 것이 아닐 가능성이 크다.

Pearl은 세계가 화폐를 보장하기 위해 더 많은 기계를 만들 필요가 없다. 세계가 이미 만들고 있는 기계가 필요할 뿐이다.

우리는 쓸모없는 채굴자가 더 이상 필요 없어질 때까지 그들이 필요하다. 나는 전용 채굴에서 경제적으로 생산적인 계산으로의 전환이 작업증명 역사상 가장 중요한 발전 중 하나가 될 것이라고 믿는다.