Цена на вычислительную мощность GPU на L1 блокчейне Pearl выросла более чем в 7 раз

Автор: @ Decentralisedco
Перевод: AididiaoJP, Foresight News

На терминале Bloomberg отображается индекс цен на GPU от Silicon Data, Ornn и Compute Desk. Все три компании отслеживают цены на аренду H100, но не могут прийти к единому мнению о том, сколько на самом деле стоит одна H100.

Большинство вычислительных мощностей GPU передаются по частным двусторонним контрактам по сниженным ценам, поэтому эти индексы не могут эффективно оценивать цены.

Однако сеть криптовалют, работающая на 320 000 GPU, уже использует реальные рыночные сделки для оценки цен на вычислительные мощности GPU.

Почему никто не может оценить цены на GPU?

Когда вы платите от 3 до 10 долларов в час за одну H100, что вы на самом деле арендуете?

На Vast.ai за 3 доллара вы получаете GPU-карту из резервного серверного шкафа кого-то, подключенную через обычный Ethernet, без каких-либо гарантий нормального времени работы машины. С другой стороны, та же H100 стоит 10 долларов в час, но она находится в Oracle Cloud, это специально построенное оборудование, где GPU соединены между собой через InfiniBand со скоростью 400 гигабит в секунду, и за работой следит целая команда инженеров круглосуточно.

Цена в три раза выше, потому что Oracle продает вам целый вычислительный окружение, а не просто доступ к чипу. Только это различие приводит к тому, что цена на один и тот же чип между разными поставщиками может различаться в 6,7 раза.

Разница в ценах существует, потому что GPU сами по себе не являются продуктом. GPU — это лишь сырье в более крупной услуге. Кластер из 512 GPU, соединенных NVLink и InfiniBand в одном здании, может выполнять распределенные задачи обучения, в то время как 512 независимых GPU, разбросанных по пяти центрам обработки данных с низкими затратами, даже при одинаковом количестве чипов не смогут эффективно справиться с задачей. Это совершенно разные продукты, которые просто случайно имеют одно и то же название, как однокомнатная квартира в Квинсе и пентхаус на Верхнем Ист-Сайде, которые технически оба называются «квартирой в Нью-Йорке».

Рынок долгов уже это понял. CoreWeave многократно использовал одно и то же оборудование H100 в качестве залога для получения кредитов. Когда этот долг обеспечен долгосрочным соглашением с Meta, процентная ставка составляет около 5,9%. Но когда компания берет кредит на то же оборудование без контрактного оформления, она должна платить 9,75%. Разница в 400 базисных пунктов полностью обусловлена контрактами с клиентами, которые находятся выше оборудования. Это отражает то, что рынок облигаций считает, что он на самом деле страхует, а не сам GPU.

Вся логика фьючерсных контрактов зависит от возможности классифицировать базовый продукт. Вы проверяете его, классифицируете, и разница между наилучшим и наихудшим классом должна быть настолько узкой, чтобы механизм ценообразования мог поглотить вариацию. Например, отклонение золота относительно стандартных золотых слитков в Лондоне составляет менее 1%, и именно поэтому фьючерсы на золото хорошо работают с 1970-х годов.

WTI нефть допускает отклонение относительно базового уровня примерно на 5%, остальное поглощается спредом. Даже живые быки — вероятно, самые странные вещи, которые люди пытаются впихнуть в фьючерсные контракты, поскольку каждое животное биологически уникально — имеют диапазон качества от 15% до 20%. Но когда Silicon Data проводит бенчмаркинг 3500 H100 S GPU в 11 различных учреждениях, разница в производительности достигает 38%.

А это только производительность чипов, не учитывая сеть, нормальное время работы, охлаждение и все, что отличает недорогие стойки от кластеров уровня предприятия. Как только учитывается полная конфигурация услуг, разница в ценах может увеличиться до 200% - 700%. На земле нет ни одной таблицы классификации, которая могла бы поглотить диапазон качества в семь раз. Думать, что фьючерсные контракты могут чисто оценить такие вещи, действительно является иллюзией.

Итак, что происходит, когда вы пытаетесь установить механизм поставки на чем-то, что нельзя классифицировать? Вы получаете классический пример обратного отбора. Если продавец должен вам 1000 часов H100 по фьючерсному контракту, он может предоставить время на высококлассном кластере или предоставить разрозненные недорогие экземпляры по 3 доллара в час. Оба варианта технически соответствуют контракту. И они всегда будут предоставлять дешевый вариант, потому что разница идет в их карман, а у вас нет права на возврат.

Джордж Акерлоф описал это явление в своей статье 1970 года о рынке лимонов, сделав вывод: когда покупатель не может проверить качество до поставки, худшие версии продукта систематически вытесняют каждую лучшую версию, пока весь рынок не опустошится изнутри.

CME явно это понимает, поэтому его планируемый на 5 октября 2026 года фьючерсный контракт на GPU полностью избегает физической поставки и вместо этого рассчитывается наличными по индексу опроса Silicon Data. Однако этот индекс собирает цены, опубликованные облачными провайдерами в открытых тарифных картах, в то время как реальные цены, о которых договариваются крупные покупатели, обычно на 40% - 50% ниже. Механизм расчета основан на оценках цен, в то время как большинство крупных покупателей на рынке явно не платят по этим ценам.

Вы не можете исправить это с помощью лучших опросов. Информация, необходимая для точной оценки конкретных часов GPU в конкретном учреждении, существует только в головах тех, кто управляет этим оборудованием, и у них есть все основания сохранять это в секрете. Кроме того, вычислительная мощность — это товар, который течет. Никто не покупает часы GPU в тот момент, и они навсегда исчезают. Любой сигнал о ценообразовании на вычислительные мощности GPU должен работать в реальном времени, иначе цифры устаревают к моменту их публикации.

Единственный способ получить эти знания — это реальные сделки с реальными ставками, происходящие в реальном масштабе. Это приводит нас к аналогичному решению, возникшему из электричества: сеть, основанная на биткойне, в настоящее время имеет 320 000 GPU, направленных на нее.

Что если вы сможете вычислить цену?

Биткойн-майнеры выполняют хеширование SHA-256. Это вычисление существует только для одной цели: доказать, что майнер сжег определенное количество электроэнергии. Как только это доказательство записывается в блок, хеш или выполненная работа теряет всякую ценность. Его нельзя повторно использовать, переделать или продать кому-либо вне блокчейна. Работа, выполненная для добычи блока биткойна, не является взаимозаменяемой.

Проблема в том, что тысячи майнеров выполняют эту работу для каждого блока, но сеть принимает только один блок от одного майнера. Остальная работа отбрасывается. Каждый SHA-256 хеш, который был сгенерирован, но не принят сетью, представляет собой GPU-цикл, который мог бы быть использован для чего-то коммерчески ценного, а в 2026 году «коммерчески ценная работа GPU» означает только одно: вычислительная мощность AI.

Pearl — это блокчейн уровня 1, который пытается сделать вычислительную мощность GPU коммерчески ценной. Он наследует ту же систему доказательства работы и регулировки сложности, которая защищает биткойн с 2009 года. Но майнеры Pearl не выполняют хеширование SHA-256, а выполняют матричное умножение на GPU.

Почему матричное умножение имеет ценность? Потому что это основа всех ответов, которые вы получаете, когда задаете вопросы ChatGPT. То же самое происходит, когда Nano Banana рендерит изображения на основе текстовых подсказок, когда компании донастраивают языковые модели с использованием собственных данных или когда автономные автомобили обрабатывают изображения с камер в реальном времени.

Каждая большая языковая модель и каждая модель диффузии, которые потребляли внимание Кремниевой долины и десятки миллиардов долларов капитала за последние три года, имеют вычислительное ядро, работающее на матричном умножении. Pearl предоставляет майнерам дополнительные стимулы, чтобы они выполняли те же вычисления в качестве доказательства работы.

А как насчет безопасности? Это основная работа хеш-функции. Вы не можете просто заменить хеш-функцию на матричное умножение.

SHA-256 не имеет обходных путей. Без полного вычисления невозможно получить вывод. Факт существования вывода означает, что необходимая работа была выполнена. Матричное умножение отличается. Вы по сути умножаете и складываете числовые строки. Поэтому шаблон может позволить майнерам с минимальными усилиями вычислить ответ, что ослабляет эффективность доказательства работы.

Pearl использует механизм, называемый NoisyGEMM, чтобы гарантировать, что майнеры остаются честными. Это происходит в три этапа:

Майнеры сначала делают обязательство по входной матрице перед началом любой работы. После подачи входные данные не могут быть изменены.

Протокол затем добавляет случайный шум к уже обязательной матрице. Это устраняет любую симметрию (обходной путь), которую майнер мог бы запланировать. И поскольку майнер не знает, каким будет шум, ему придется выполнить работу позже.

Майнеры выполняют полное матричное умножение на зашумленной версии, выполняя его по блокам на GPU.

Каждый выходной блок хешируется и проверяется по целевому уровню сложности сети.

Если хеш какого-либо блока ниже целевого, майнер получает вознаграждение за блок.

Но введение шума предотвращает получение вознаграждения без фактической работы. Однако именно этот шум также означает, что мы не можем получить ответы на исходные рабочие нагрузки. Решение Pearl заключается в том, чтобы дать шуму известную структуру. Это позволяет ему отделять шум после завершения умножения майнером, при этом затраты на очистку минимальны и недороги.

Когда GPU майнит Pearl, сеть измеряет, сколько раз эта машина фактически выполнила матричное умножение в течение 194-секундного интервала блока по протоколу, при существующих условиях электроэнергии, охлаждения и сети.

H100, расположенный в хорошо охлаждаемом корпоративном центре, может выполнять больше работы за каждый блок, чем тот же чип, находящийся в гараже у кого-то, с использованием потребительского Ethernet и плохой вентиляцией. Pearl автоматически фиксирует это различие, чего не может сделать ни один индекс цен, усредняющий по модели.

Теперь расширьте это на 320 000 GPU в десятках географических регионов, и общая вычислительная мощность становится крупнейшим в истории непрерывным бенчмарком вычислительной мощности AI в реальном мире, обновляемым каждые 194 секунды, без необходимости в каких-либо опросах или публикации тарифных карт.

Вычислительная мощность также отслеживает конфигурацию. Каждая из этих 320 000 GPU может зарабатывать доход от аренды на Vast.ai, CoreWeave, Lambda или у десятков других облачных провайдеров, конкурирующих за клиентов AI. Эти операторы выбирают направить свои машины на Pearl.

Когда где-то в мире реальный спрос на вычислительную мощность GPU резко возрастает, операторы снимают машины с Pearl, чтобы обслуживать платных клиентов, и вычислительная мощность снижается.

Когда спрос ослабевает и доходы от аренды падают, эти GPU возвращаются, и вычислительная мощность возрастает. Регулировка сложности сети реагирует на эти миграции так же, как сложность биткойна реагирует на изменения в экономике майнинга с 2009 года.

Разница заключается в том, что майнеры биткойнов взвешивают свои затраты на электроэнергию и доходы от продажи добытых биткойнов. В августе 2023 года, во время жары в Техасе, Riot Platforms отключила большую часть своих майнинговых машин и получила 31,7 миллиона долларов в виде кредитов на электроэнергию, что более чем в три раза превышает стоимость 333 добытых биткойнов за тот месяц. Когда достаточно много майнеров принимает это решение, вычислительная мощность снижается, и сложность пересчитывается каждые 2016 блоков, чтобы гарантировать, что блоки производятся примерно каждые 10 минут.

Поток GPU между Pearl и арендным рынком создает сбалансированную цену на вычислительную мощность, которая постоянно обновляется. Высокая и растущая вычислительная мощность означает, что компьютеры на открытом рынке становятся дешевле, поскольку операторы обнаруживают, что добыча Pearl выгоднее аренды.

Снижение вычислительной мощности означает, что кто-то начинает платить достаточно высокую цену, чтобы забрать машины. Этот ценовой сигнал исходит от явных предпочтений, от тысяч операторов GPU, которые выбирают, что делать со своим оборудованием и своими деньгами. Он не исходит от команды рынка облачных провайдеров, которая решает, что напечатать на тарифной карте, и именно это всегда было доступно индексам Bloomberg и механизмам расчетов CME.

Together AI стала первой, кто коммерциализировал это. 15 мая 2026 года она объявила о запуске конечной точки вывода на сети добычи Pearl, предлагая Gemma -4- 31B - it - Pearl по цене более чем на 25% ниже стандартных облачных тарифов. Экономическая целесообразность существует, потому что GPU, предоставляющие вывод через конечную точку Together, одновременно занимаются добычей Pearl, поэтому доход от майнинга частично компенсирует операционные расходы, и Together может предлагать цены ниже более широкого рыночного уровня, не субсидируя разницу из своей прибыли.

Большая часть сети Pearl еще не обслуживает уровень спроса от платных клиентов на вывод, и очевидно, что преодоление этого разрыва является предстоящей задачей. Но ценообразование не зависит от этого. Оно зависит от реальной альтернативной стоимости, которая существует для каждой из 320 000 машин, а также для нескольких других в рынке вывода.

Рынок вычислительной мощности GPU — это рынок с годовыми объемами в сотни миллиардов долларов, но без надежной цены. Индекс Bloomberg пытается отслеживать его, но не может дать точное направление в любую данную неделю. CME планирует запустить фьючерсы на GPU 5 октября 2026 года, с расчетом наличными по ценам, которые явно не платят крупные покупатели.

Но сеть на основе кода биткойна, работающая по принципу доказательства работы всего пять месяцев, имеет 320 000 GPU, которые постоянно решают, заниматься ли майнингом или арендовать мощности на открытом рынке, и свод этих решений создает то, что ближе всего к точной цене в индустрии вычислительной мощности GPU за всю историю.