PRL präsentiert eine Layer-1-Blockchain mit Proof-of-Useful-Work für die KI-Vorhersagen.

• Pearl Network hat ein Layer-1-Blockchain-Protokoll eingeführt, das verwendet wird.Proof-of-Useful-Work (PoUW)-Konfliktmechanismus
• Das Projekt zielt darauf ab, die Energieverschwendung, die mit willkürlichen Hash-Rechnungen verbunden ist, zu vermeiden – indem die Minerungsleistung auf nützliche KI-Berechnungen umgestellt wird.
• Das System nutzt die durch GPUs beschleunigte Matrixmultiplikation über vLLM – dadurch entsteht eine Nebenwirkung der Inference von großen Sprachmodellen für den Konsens.

Pearl Network hat ein neues Layer-1-Blockchain-Protokoll eingeführt, das dazu dient, die wirtschaftlichen Anreize bei der Kryptowährung-Mining neu zu definieren. Das Projekt nutzt den Proof-of-Useful-Work-Mechanismus – ein Konzept, das sich deutlich von den traditionellen Proof-of-Work-Systemen unterscheidet. Anstatt Energie für willkürliche Hash-Rechnungen zu verwenden, die keinen externen Zweck erfüllen, basiert die Mining-Prozess von Pearl direkt auf der Matrixmultiplikation. Diese Methode versucht, einen messbaren Wert zu schaffen, indem die Hash-Leistung der Mining-Prozesse auf nützliche künstliche Intelligenz-Anwendungen verwendet wird.

Der Kern der Innovation von Pearl liegt in der Integration des Large Language Model-Inferenz in die Sicherheitsschicht des Blockchains. Der Mining-Prozess, bekannt als vLLM-Miner, nutzt Python- und CUDA-Bindings, um direkt mit dem GPU-Hardware zu kommunizieren. Dadurch wird die Lücke zwischen dem Blockchain-Konsensprozess und dem AI-Modelldienst genutzt. So trägt die Berechnungsarbeit, die für die Sicherheit des Netzwerks erforderlich ist, auch zur Ausführung von AI-Inferenzaufgaben bei. Dies schafft eine zweckmäßige Infrastruktur, in der Mining nicht mehr nur eine rein exektive Tätigkeit ist, sondern eine produktive Tätigkeit.

Die technische Architektur von Pearl ist so konzipiert, dass sie diese komplexe Verbindung zwischen Blockchain und KI unterstützt. Das Projekt bietet einen umfassenden Monorepo, der ein Referenznode namens „Pearl“ sowie einen HD-Wallet-Daemon namens „Oyster“ sowie einen SPV-Light-Client für den Schutz der Privatsphäre beinhaltet. Die Infrastruktur unterstützt Zero-Knowledge-Proving-Systeme mit Plonky2 und STARKy zur effizienten Überprüfung. Zudem werden XMSS-post-quantum-Signierungssysteme für langfristige Sicherheit verwendet. Diese kryptografischen Maßnahmen sorgen dafür, dass das Netzwerk sowohl gegen aktuelle als auch gegen zukünftige Berechnungsbedrohungen sicher bleibt.

Um die Integration von Minen und Konsensmechanismen zu erleichtern, trennt das System die Logik der Blockchain-Node von der Minenoberfläche. Die Pearl-Gateway verbindet sich mit den Noden über JSON-RPC und bietet eine Minenoberfläche über Unix Domain Sockets oder TCP. Der Caddy Reverse-Proxy kümmert sich um die TLS-Verbindungen, während die CoreDNS-Plugins die Netzwerksynchronisation verwalten. Dieses modulare Design ermöglicht eine flexible Einrichtung sowie eine robuste Kommunikation zwischen den verschiedenen Komponenten des Netzwerks.

Wie unterscheidet sich PoUW von der traditionellen Minenarbeit?

Traditionelle Proof-of-Work-Systeme, wie diejenigen, die von Bitcoin verwendet werden, setzen voraus, dass Miner komplexe mathematische Rätsel lösen müssen – Rätsel, die außerhalb der Blockchain keine nützliche Funktion haben. Dieser Prozess verbraucht enorme Mengen an Strom, ohne irgendeinen nützlichen Ergebnis zu liefern. Im Gegensatz dazu sorgt Pearls Proof-of-Useful-Work-Protokoll dafür, dass jeder verbrauchte Joule Energie zur Erfüllung einer nützlichen Aufgabe beiträgt. Der Mining-Prozess ist im Grunde ein Nebenprodukt der Matrixmultiplikation – einer grundlegenden Operation im maschinellen Lernen.

Diese Veränderung im Paradigma löst die zunehmenden Kritiken bezüglich der Umweltauswirkungen von Kryptowährungen. Durch die Verbindung des Bergbaus mit dem Einsatz von KI-Technologie wird die Sicherheit des Blockchain-Systems gestärkt – schließlich wird die Nachfrage nach KI-Komputationsleistung genutzt, um die Sicherheit des Blockchain-Systems zu erhöhen. Dies könnte dazu führen, dass es für Miner, die bereits Hardware für KI-Anwendungen besitzen, leichter möglich wird, in den Markt einzutreten – schließlich kann ihre bestehende Infrastruktur sowohl für den Bergbau als auch für KI-Anwendungen verwendet werden. Es handelt sich dabei um einen wichtigen Schritt in Richtung nachhaltiger und effektiver Blockchain-Mechanismen.

Was ist die technische Infrastruktur hinter Pearl?

Pearls Infrastruktur ist so konzipiert, dass sie robust und sicher ist – mit eingebetteten fortschrittlichen kryptografischen Techniken. Das Netzwerk unterstützt mehrere Konfigurationen: Mainnet, Testnet und Simnet. Jede dieser Konfigurationen verfügt über unterschiedliche RPC- und P2P-Ports. Die Installation kann entweder durch vorgefertigte Binaries erfolgen oder man kann das Netzwerk aus Quellcode heraus mit Hilfe der Tools von Go, Rust und Python erstellen. Diese Flexibilität ermöglicht es Entwicklern, das Netzwerk entsprechend ihren spezifischen Bedürfnissen und Kenntnissen einzusetzen.

Der privatschutzorientierte SPV-Light-Client ist eine wichtige Komponente für Nutzer, die nicht möchten, einen vollen Node zu betreiben. Dieser Client ermöglicht es den Nutzern, Transaktionen zu überprüfen, ohne den gesamten Blockchain-Status herunterzuladen – dadurch wird die Skalierbarkeit und Zugänglichkeit verbessert. Die Verwendung von Zero-Knowledge-Proving-Systemen sorgt dafür, dass diese Überprüfungen effizient und sicher sind. Dadurch bleibt die Integrität des Netzwerks erhalten, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird. Die Integration von Post-Quantum-Signaturen schützt das Netzwerk zudem vor neu entstehenden Bedrohungen im Bereich der Kryptografie.

Der Codebasis des Projekts ist offen und umfassend – dadurch erhalten die Entwickler die notwendigen Werkzeuge, um das Netzwerk zu verstehen und daran mitzuwirken. Der „Reference Full Node“ „Pearl“ fungiert als Rückgrat des Netzwerks und ist für die Konfliktlösung sowie die Validierung von Transaktionen zuständig. Das „Oyster HD Wallet Daemon“ sorgt für eine sichere Keyverwaltung für die Benutzer, während das „Pearl-Gateway“ die Kommunikation zwischen der Minerungsoberfläche und den Knoten ermöglicht. Diese kollaborative Architektur sorgt dafür, dass alle Komponenten nahtlos zusammenarbeiten, um das PoUW-Protokoll zu unterstützen.

Warum ist das für die Konvergenz von KI und Krypto-Technologie wichtig?

Die Verbindung von künstlicher Intelligenz und Blockchain-Technologie ist eine wachsende Entwicklung. Pearl stellt dabei einen bedeutenden Fortschritt in diesem Bereich dar. Durch die Nutzung von KI-Inferenzen als Grundlage für das Minen versteht sich das Projekt als direkte Verbindung zwischen den beiden Branchen. Dies könnte zu neuen Wirtschaftsmodellen führen, in denen KI-Entwickler und Kryptowährungsminer zusammenarbeiten, um das Netzwerk zu sichern. Zudem zeigt dies die Potenz der Blockchain, die die Entwicklung von KI durch dezentrale Rechenressourcen unterstützen und verbessern kann.

Da die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz weiter steigt, wird der Wert der daraus entstehenden Leistungen vermutlich zunehmen. Pearls Protokoll versucht, diesen Wert zu nutzen – indem es sicherstellt, dass die Mining-Prozesse immer mit dem Marktnachfrageverhältnis für KI-Dienste übereinstimmen. Dadurch könnte ein stabiler und nachhaltiger Mining-Ecosystem entstehen, in dem die Kosten für Sicherheit durch den Wert der ausgeführten Berechnungen ausgeglichen werden. Dies bietet eine attraktive Alternative zu den traditionellen Mining-Modellen, die aufgrund ihrer ökologischen und wirtschaftlichen Ineffizienzen immer stärker kritisiert werden.

Die Einführung des PoUW-Protokolls von Pearl markiert einen entscheidenden Moment in der Entwicklung der Blockchain-Technologie. Es stellt das bestehende System in Frage und zeigt, dass das Mining sowohl sicher als auch nützlich sein kann. Wenn die Netzwerkentwicklung weiter fortgeschritten wird, wird es interessant sein zu sehen, wie sie den gesamten Bereich der Kryptowährungen und KI-Systeme beeinflusst. Der Erfolg dieses Modells könnte andere Projekte dazu anregen, ähnliche Ansätze zur Consensus- und Wertschöpfungsfunktionen zu erproben.