Blockworks 研究员 Jake Koch-Gallup 对近期热度较高的 AI 挖矿项目 PEARL 给出了明确的看空判断。他在分析中直言，自己「不喜欢 Pearl」，并表示即便其市值升至 $100 亿，立场也不会改变，原因在于项目基本面「非常糟糕」。
这篇分析并未否认 PEARL 叙事的吸引力。相反，作者先完整梳理了多头逻辑，再逐项拆解其成立条件与现实约束，焦点集中在供给扩张、代币需求、安全预算和历史参照四个方面。
PoUW 叙事为何能迅速吸引市场
PEARL 的核心卖点是「有用功工作量证明」即 Proof of Useful Work，简称 PoUW。按照这一设计，网络不再把算力消耗在单纯的哈希碰撞上，而是把人工智能模型训练与推理中的矩阵乘法运算纳入安全机制。文章指出，这一思路试图回应比特币挖矿长期存在的争议：大量电力被用于除哈希计算外没有其他实际用途的工作。
作者提到，随着区块奖励持续下降，尤其是 2028 年下一次减半之后，比特币区块补贴大概率更难覆盖不断上升的电费与硬件成本，这也是不少传统矿工加快转向 AI 算力业务的原因之一。但传统转型通常意味着放弃加密挖矿，因为比特币 ASIC 无法承载 AI 工作负载。PEARL 试图提供另一种路径：同一套 GPU 集群既能服务 AI 客户，也能参与链上挖矿。
在这一框架下，AI 服务商无需从零搭建专用挖矿基础设施，就可以利用现有 GPU 挖掘 PEARL。文中还提到，社区拟议中的 FP8 升级，目标是让挖矿算法与现代 AI 核心算力负载更紧密匹配。按照多头逻辑，AI 业务收入可以覆盖硬件采购和折旧，挖出的 PEARL 则成为额外收益，因此矿工未必需要像传统 PoW 矿工那样，为支付电费而持续在二级市场抛售代币。
团队背景与公平发射，也是多头论据的一部分
文章还列出 PEARL 团队的学术与产业背景。项目由 Omri Weinstein 与 Ilan Komargodski 联手打造。前者曾在英伟达、微软和 Vast Data 从事研究工作，现任耶路撒冷希伯来大学计算机科学教授，并处于自哥伦比亚大学停薪留职状态；后者是 NTT Research 的密码学家，同时也是耶路撒冷希伯来大学计算机科学教授。
据团队官方表述，PEARL 采用公平发射机制，没有 VC 轮次、没有团队私下代币分配，也没有断崖式解锁限制。不过，作者同时补充了一项他认为不能忽视的事实：目前流通供应中约三分之一是在网络上线前 6 天内被迅速挖出，而外界无法确认其中有多少最终流入团队手中。
在估值逻辑上，文章称 PEARL 与比特币类似，本身不产生现金流分红，因此代币价值依赖所谓「货币溢价」。作者将其定义为，投资者愿意为一种具备稀缺性、中立性且由工作量证明机制守护的硬资产支付溢价。PEARL 的供应上限设定为 21 亿枚。多头据此认为，由于 AI 客户承担了矿工的大部分开销，网络安全性不必随着区块产出下降而同步萎缩。
文中列出的通胀路径是：今年约 85%，明年约 33%，后年约 18%。作者指出，支持者会据此认为，市场当前定价的很可能正是通胀最差的第一年。与此同时，PEARL 的市场热度也在上升：币价较 8 月约 $0.27 的低点上涨约 8 倍，周交易量从 8 月的 $200 万至 $300 万升至上周的 $5100 万，Coinbase 也已在 10 月 19 日将 PEARL 纳入上币路线图。
第一项质疑：约 85% 的年通胀，要求市场持续承接巨量新增供给
作者认为，货币溢价成立的前提是资产具备真实稀缺性，而这恰恰是 PEARL 当前最薄弱的地方。文章将其与比特币做了直接对比：比特币当前年供应增速约为 0.8%，而 PEARL 未来一年的年供应增速约为 85%。
按文中采用的 $2.17 币价计算，每天约有价值 $220 万的新代币分配给矿工，而全网日均真实交易量约为 $850 万。这意味着，仅新增挖矿代币形成的日度抛压，就相当于全网日均真实交易规模的约 30%。
如果把时间拉长到未来 12 个月，文章估算，全网累计新增产出的代币价值约为 $6.54 亿，而项目当前总市值约为 $7.68 亿。作者据此得出的结论是，二级市场必须在一年内找到几乎等同于当前总市值规模的新增买盘，才可能维持现有价格水平。
他还反驳了常见的多头说法，即「早期比特币也经历过高通胀」。文章认为，这一类比忽略了估值体量差异。比特币在 2010 年和 2011 年高通胀阶段，整个网络总市值只有数百万美元；而 PEARL 上线仅 6 个月，流通市值已约为 $7.68 亿，完全稀释估值约为 $46 亿。在作者看来，当下加密市场对新资产的定价效率，已经不同于十多年前，比特币早期那种因市场认知不足而出现的严重低估，并不能简单复制到今天的 PEARL 身上。
第二项质疑：AI 客户用美元结算，代币需求并未随业务增长同步出现
文章第二个核心观点是，AI 客户为模型推理支付的是法币美元，而不是 PEARL，因此所谓「有用功」并没有直接为代币创造原生需求。
作者提到，多头可能会拿比特币作比较，认为比特币同样没有代币销毁场景，并援引 Together AI 提供的 25% 推理折扣，作为网络补贴现实用户的例证。但在他看来，这个 25% 折扣本质上是通过在二级市场卖出 PEARL 来支付的：矿工挖出代币后卖出换成美元，再把折现后的美元让利给 AI 推理用户。
按照这一逻辑，价值流向并不是外部真实资金进入代币体系，而是代币内部价值流出，用于补贴现实世界客户。作者因此认为，在 AI 推理服务真正以 PEARL 计价或结算之前，AI 使用量增长并不必然带来代币买盘，反而可能意味着更重的卖压。
文章还指出，背后的商业实体 Pearl Research Labs 直接收取美元推理收入。作者据此认为，即便 PEARL 代币价格跌至零，这家商业公司仍可能继续运转。这也构成他对项目护城河的另一层质疑：如果最终客户仍以美元付款，那么竞争对手理论上也可以分叉比特币代码并接入自己的有用功证明机制。
第三项质疑：通用 GPU 可租赁，算力总量不等于更高安全性
在网络安全部分，作者认为，即便 PEARL 未来宣称拥有「超过比特币的算力总量」，也不能据此得出其网络更安全的结论。
文章给出的理由是，比特币依赖 ASIC 专用矿机，全球具备比特币挖矿能力的设备基本已经在挖比特币。潜在攻击者若要发动攻击，通常需要自行设计制造或高成本收购大规模硬件，而一旦攻击导致网络崩溃，这些专用设备的剩余价值也会大幅受损。
PEARL 的情况不同。其运行基础是 AI 行业通用的标准化数据中心 GPU。作者称，全球可随时租赁的云端通用 GPU 算力，远高于当前正在挖掘 PEARL 的算力总和。这让他联想到 2018 年至 2020 年间以太坊经典、比特币黄金和绿币频繁遭遇 51% 双花攻击的历史：这些规模较小的网络由于依赖通用硬件，攻击者可以从更大的外部通用计算市场租入算力，对网络发起攻击。
安全预算方面，文章给出一组对比数据：比特币矿工目前每天仅区块补贴收入就约为 $3660 万，而 PEARL 矿工每天总收入约为 $220 万。作者据此估算，PEARL 币价至少需要上涨约 17 倍，其安全预算才可能接近比特币；而随着后续区块产出继续下降，维持这一预算所需的价格门槛还会继续抬升。
第四项质疑：Zcash 早期走势，被作者视为更贴近的历史参照
文章最后把 PEARL 与 Zcash 早期历史进行了对照。作者写道，从 2016 年 10 月 31 日到 2017 年 2 月 20 日，ZEC 价格从 $328 跌至 $29.80，跌幅达到 91%。但在同一时期，其网络总市值却从约 $290 万扩大到约 $2200 万。
作者认为，这一看似矛盾的现象，根源在于供应扩张速度远快于价格承接能力。文中称，在那一阶段，Zcash 网络总市值扩大约 8 倍，但流通代币供应量增加了 84 倍，最终令二级市场持币者承受了严重损失。
在他看来，PEARL 虽然尚未恶化到同样程度，但这种高通胀、供给快速释放的结构性压力，已经让 Zcash 的早期经历成为一个不能忽视的参照样本。
结论并不指向短线价格，而是基本面承压
作者并未否认市场情绪和叙事可能继续推高 PEARL。他在文末表示，当下加密市场在很大程度上仍会依据情绪与叙事为代币定价，而不是完全依赖基本面，因此 PEARL 短期内仍可能继续上涨。
不过，他的核心判断没有变化：在供需失衡、代币需求缺位、通用 GPU 带来的安全隐患以及历史高通胀案例的映照下，PEARL 的基本面并不支持当前叙事热度。即便价格继续走高，他仍会站在场外，坚持这一看空立场。