PEARL ถูกพูดถึงกับ GPU 320,000 เครื่อง ใช้ทางเลือก ‘ขุดหรือปล่อยเช่า’ อ่านราคาคอมพิวต์

GPU H100 รุ่นเดียวกัน แต่ค่าเช่าต่างกันได้ตั้งแต่ 3 ถึง 10 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง (ประมาณ 3,990-13,290 วอน) สาเหตุคือระบบเชื่อมต่อเครือข่าย สภาพแวดล้อมการระบายความร้อน และการรับประกันเวลาทำงานไม่เหมือนกัน PEARL จึงเสนอแนวคิดรวบรวมการตัดสินใจของผู้ดูแล GPU ว่าจะใช้เครื่องขุดหรือปล่อยเช่า เพื่อใช้ประเมินราคาคอมพิวต์

Decentralised Co เป็นผู้นำเสนอแนวคิดนี้ในบทวิเคราะห์ โดยเริ่มอธิบายว่าทำไมราคา GPU จึงห่างกันมาก H100 ราคา 3 ดอลลาร์มักเป็นเซิร์ฟเวอร์หนึ่งเครื่องที่เชื่อมต่อผ่านอีเทอร์เน็ตทั่วไปและไม่รับประกันว่าจะทำงานต่อเนื่อง ส่วนราคา 10 ดอลลาร์เป็นสภาพแวดล้อมในศูนย์เฉพาะของ ออราเคิล คลาวด์(Oracle Cloud) ที่ GPU เชื่อมต่อกันด้วย InfiniBand ความเร็ว 400 กิกะบิตต่อวินาที เมื่อ Silicon Data ทดสอบ H100 จำนวน 3,500 เครื่องใน 11 ศูนย์ ประสิทธิภาพของชิปยังต่างกันถึง 38% และเมื่อรวมเครือข่ายกับเวลาทำงาน บทวิเคราะห์ระบุว่าส่วนต่างราคาระดับบริการอยู่ที่ 200-700%

PEARL เป็นบล็อกเชนที่ให้ GPU คำนวณการคูณเมทริกซ์ แล้วนำผลลัพธ์ไปใช้เป็นการพิสูจน์งาน (Proof of Work) ซึ่งเป็นขั้นตอนยืนยันว่าผู้เข้าร่วมคำนวณจริงตามที่กำหนดตอนสร้างบล็อก การคูณเมทริกซ์เป็นการคำนวณพื้นฐานที่ใช้ในการฝึกและการประมวลผลของโมเดล AI Decentralised Co แนะนำวิธีที่เรียกว่า NoisyGEMM ซึ่งเติมสัญญาณรบกวนแบบสุ่มลงในเมทริกซ์อินพุต เพื่อไม่ให้นักขุดใช้ทางลัดรับรางวัลได้

ตามบทวิเคราะห์ เครือข่ายจะวัดปริมาณการคำนวณเมทริกซ์ที่ GPU แต่ละตัวทำได้จริงในช่วง 194 วินาที ซึ่งเป็นช่วงเวลาบล็อกเป้าหมาย แม้เป็น H100 เหมือนกัน ความต่างระหว่างศูนย์ขององค์กรที่ระบายความร้อนดีกับสภาพแวดล้อมทั่วไปก็จะสะท้อนออกมาในปริมาณงาน ซึ่งเป็นจุดที่ดัชนีราคาที่เฉลี่ยตามชื่อรุ่นมองไม่เห็น

สัญญาณราคามาจากการเคลื่อนย้ายเครื่อง Decentralised Co ระบุว่ามี GPU 320,000 เครื่องเชื่อมต่อกับการขุด PEARL ในตอนนี้ เมื่อความต้องการเช่าเพิ่มขึ้น ผู้ดูแลจะดึงเครื่องออกจากการขุดไปทำงานให้ลูกค้า และเมื่อความต้องการอ่อนลงก็ส่งกลับไปขุดอีก ทำให้พลังคำนวณของเครือข่ายขึ้นลงตามไปด้วย บทวิเคราะห์ให้เหตุผลว่าสิ่งที่เป็นข้อมูลราคาคือการตัดสินใจที่ผู้ดูแลทำด้วยเครื่องและเงินของตัวเอง ไม่ใช่ตารางราคาที่เปิดเผยต่อสาธารณะ

แนวทางแบบใช้ดัชนีก็มีคนลองอยู่เช่นกัน Decentralised Co อธิบายว่าสัญญาณซื้อขายล่วงหน้า GPU ของ CME ชำระด้วยเงินสดโดยอ้างอิงดัชนีสำรวจของ Silicon Data ไม่มีการส่งมอบของจริง ดัชนีนี้รวบรวมราคาจากตารางราคาที่ผู้ให้บริการคลาวด์เปิดเผย จึงต่างจากราคาจริงที่ผู้ซื้อรายใหญ่เจรจาได้ ซึ่งมีข้อโต้แย้งว่าผู้ซื้อรายใหญ่มักได้ราคาต่ำกว่า 40-50%

มีบริการเชิงพาณิชย์ที่ใช้ PEARL ออกมาแล้วด้วย เมื่อวันที่ 15 พฤษภาคม Together AI ประกาศความร่วมมือกับ Pearl Research Labs และเปิดตัวเอนด์พอยต์สำหรับการประมวลผล ‘Gemma-4-31B-it-pearl’ บริษัทระบุว่าราคาต่ำกว่าราคาทั่วไปมากกว่า 25% โดยส่วนลดจะชดเชยด้วยมูลค่าของ PRL ที่ออกมาระหว่างการประมวลผล ทั้งนี้เป็นข้อมูลราคาของโมเดลเฉพาะรุ่น ไม่ได้บอกความต้องการจ่ายเงินของทั้งเครือข่าย

ประเด็นสำคัญคือการคำนวณจากการขุดถูกนำไปใช้กับงาน AI จริงมากน้อยแค่ไหน Abhinaba Basu นักวิจัยอิสระ เผยแพร่งานวิจัยเมื่อวันที่ 3 มิถุนายน วิเคราะห์ซอฟต์แวร์ขุดและขั้นตอนการตรวจสอบของ PEARL งานชิ้นนี้เป็นพรีพรินต์ที่ยังไม่ผ่านการพิจารณาจากผู้ทรงคุณวุฒิ ส่วน Castle Labs รายงานในงานวิจัยเดือนมิถุนายนว่า ฮาร์ดแวร์ที่รองรับการประมวลผลราว 8,000 เครื่องไม่ได้รันโค้ดที่เกี่ยวกับ AI

ประสิทธิภาพการคำนวณก็เป็นโจทย์ Castle Labs อธิบายว่าในรูปแบบ INT8 แบบย่อของเครือข่าย PEARL เกิดโอเวอร์เฮดราว 10-15% ด้าน Pearl Research Labs ระบุว่าวัดโอเวอร์เฮดแบบปลายทางถึงปลายทางของเคอร์เนล PoUW ได้ 5.08% สำหรับ ลามา(Llama) 70B และ 3.9% สำหรับ ดีปซีก(DeepSeek) V3.2 ตัวเลขนี้เป็นผลวัดของบริษัทเอง

การที่ GPU คำนวณเมทริกซ์ได้ กับการที่ผลลัพธ์ถูกนำไปใช้ฝึกหรือประมวลผล AI ให้ลูกค้าจริง เป็นคนละเรื่องกัน Decentralised Co เองก็ยอมรับว่าเครือข่าย PEARL ส่วนใหญ่ยังรับความต้องการประมวลผลแบบจ่ายเงินได้ไม่เพียงพอ แต่บทวิเคราะห์โต้ว่าสัญญาณราคามาจากต้นทุนค่าเสียโอกาสของผู้ดูแล ซึ่งไม่เกี่ยวกับว่าความต้องการถูกเติมเต็มหรือไม่ ส่วนค่าเสียโอกาสนั้นอธิบายราคาในตลาดเช่าได้มากเพียงใด ต้องรอให้ข้อมูลในอนาคตเป็นตัวชี้ขาด