Pearl
PEARL-2#310
Pearl とは何か？
Pearl は、従来のハッシュベースのマイニングを GPU による行列乗算に置き換えるレイヤー1のプルーフ・オブ・ワーク型ブロックチェーンであり、ブロック生成を単独のエネルギー消費ではなく、AI の学習や推論の「副産物」にしようと試みている。
中核となる主張は、Pearl の Proof-of-Useful-Work 設計によって、ニューラルネットワークのワークロードで用いられるのと同じ行列乗算処理をコンセンサスの証明に変換できるというものであり、このプロトコルが狙う「堀」は、高いトランザクションスループットや豊かなスマートコントラクト表現力ではなく、AI 計算需要とベースレイヤーのセキュリティとの経済的な結びつきをより強固にすることにある。プロジェクト自身の ホワイトペーパー では、Pearl を新しい厳密整数 MatMul 証明システムを中心に改変した、Bitcoin に類似した UTXO チェーンとして記述している一方で、その基礎となる学術的構成（Ilan Komargodski、Itamar Schen、Omri Weinstein による）は、この問題を、人工的なランダムハッシュを、任意行列乗算 における検証可能でパーミッションレスな計算タスクに置き換える試みとして位置付けている。
したがって Pearl の市場的な立ち位置は、一般的な DeFi 決済レイヤーというよりも、狭義の実験的な AI コンピュート系 L1 として理解するのが適切だろう。2026年7月1日時点で、マーケットアグリゲーターは PRL を中堅規模の暗号資産グループに分類しており、Decrypt/CoinGecko のデータ では時価総額ランキングは 200 位台半ば、TVL は未掲載であり、これは、マイニング・取引所間送金・コンピュート関連の実験が主で、成熟したレンディング、DEX、リキッドステーキング市場などが未発達な若い UTXO 型チェーンという状況と整合的である。
オンチェーンダッシュボードでは、2026年6月にマイニング強度が急増したことが示されており、PearlTrack によれば、ネットワークハッシュレートは 6 月初旬の 10 数 EH/s 台から、7 月 1 日頃には 30 EH/s 超まで上昇した。一方で、24 時間あたりのトランザクション数やアクティブアドレス数も確認できるものの、これらは慎重に解釈すべきであり、マイニングプールからの支払いがアドレス活動を押し上げても、持続的なアプリケーション需要を証明するものではない。
Pearl の創設者と開始時期は？
Pearl は Pearl Research Labs によって開発され、GPU 供給の高騰、エンタープライズ向け推論需要、遊休または限界的なコンピュートのマネタイズの試みが再燃した AI インフラサイクルのさなかである 2026 年にパブリックマーケットで存在感を示し始めた。
プロジェクトの表立ったリーダーシップは Omri Weinstein と関連付けられており、Together AI は 2026 年 5 月 15 日の 提携発表 の中で、彼を Pearl Research Labs の共同創業者兼 CEO として紹介している。一方で、プロトコルの理論的基盤は Komargodski、Schen、Weinstein による PoUW 論文にさかのぼる。
公開報道によれば、Pearl のメインネットは 2026 年 4 月末にローンチされ、その直後に Together AI との統合と、Tom’s Hardware によって報じられた GPU マイニングラッシュが続いた。他の多くのトークンネットワークとは異なり、Pearl は主に DAO によってガバナンスされるアプリケーションエコシステムとして自らを位置付けてはいない。初期のアイデンティティはむしろ、公開コードベース、マイニングクライアント、ウォレット、ライトクライアントインフラ、ZK 証明コンポーネントを備えた、リサーチ主導のベースレイヤープロトコルに近く、これらは Pearl Research Labs の GitHub リポジトリ で公開されている。
プロジェクトの物語は、「無駄なプルーフ・オブ・ワーク」批判への理論的な回答から、「デプロイされたネットワークが実際に有用な仕事を強制しているのか、それとも AI 風の算術処理を検証しているだけなのか」を巡るライブな論争へと急速に変化した。
Pearl の元来のストーリーは、行列乗算が AI ワークロードの支配的なプリミティブであるため、それを用いることでマイニングを経済的に生産的なものにできるというものだった。しかし 2026 年 6 月の経験的プレプリント論文、The Usefulness Gap in Proof-of-Useful-Work は、観測されたネットワークがランダムな行列入力を受け付けている可能性や、主流のマイニングソフトウェアが実際の推論コードパスを示していないことを指摘した。
これによって、Pearl の長期的な設計上の志向と、初期の本番運用での現実との間に実質的なギャップが生じている。すなわち、ネットワークは技術的には高コストな行列乗算が実行されたことを証明できるものの、その計算の意味のある割合が、外部から対価が支払われる AI ワーク（推論や学習）に対応しているのか、単なる投機的マイニングなのかを示す証拠を、市場はいまだ必要としている。
Pearl ネットワークはどのように動作するか？
Pearl は、Bitcoin のコンセンサスモデルをフォーク的に適応させて構築されたレイヤー1ブロックチェーンであり、UTXO 台帳、累積仕事量による最長チェーン選択、ブロック補助金、トランザクション手数料といった要素を維持しつつ、SHA-256 ノンス探索をタイル型整数行列乗算に基づく Proof-of-Useful-Work 証明に置き換えている。
ホワイトペーパー によると、Pearl は約 194 秒の目標ブロック間隔、ファーストプライス制のトランザクション手数料市場、Bitcoin の 2016 ブロック単位のリターゲットではなく Weighted-Target Exponential Moving Average（加重ターゲット指数移動平均）方式の難易度調整を採用している。実務的には、マイナーはノイズを加えた MatMul 計算を行い、ネットワークの難易度条件を満たしていることをフルノードが検証できる証明書を生成することで、有効なブロックオープニングの証明を探索する。
セキュリティは依然としてナカモト型の経済的セキュリティであり、攻撃者が履歴を書き換えたりダブルスペンドを安定的に行うには、関連するマイニングパワーの過半を支配する必要がある。ただし、対象となるリソースは ASIC による SHA-256 ハッシュレートではなく、GPU に適した行列乗算スループットである。
Pearl の際立った技術レイヤーは、コミットメント、低ランクのノイズ行列、タイル化された MatMul トレース、そして簡潔なゼロ知識ブロックオープニング証明を組み合わせた cuPOW 風の構成である。
プロトコルは入力行列に対する BLAKE3 コミットメントを取り、単純な抜け道を防ぐために決定的なノイズ付加を行い、証明データを zkSNARK 証明書に圧縮することで、ノードが大規模な行列断片を保存または公開せずに済むようにしている。Pearl の仕様は、Plonky2 スタイルの再帰を用いたハッシュベース zkSNARK を重視しており、ホワイトペーパーでは 65KB 未満のブロック証明書への証明圧縮、Taproot のみのアドレス設計、リソース制約付きの OP_CAT サポート、XMSS や P2MR コンセプトを用いたポスト量子志向のウォレットパスなどが説明されている。
これは技術的には野心的な一方で、Bitcoin とは異なる検証上の課題を導入している。つまり、ノードは証明条件が満たされたことは検証できるが、基礎となる行列が、恣意的に生成された入力ではなく、経済的に有用な AI 推論または学習タスクから来たものであることを、現在のプロトコルが検証できるのかについては、独立した研究者からの疑義が出されている。
pearl-2 のトークノミクスは？
PRL の最大供給量は 21 億枚で固定されており、供給はステーキング報酬ではなくマイニングによって分配される。
供給スケジュールは Bitcoin のような段階的な半減方式ではなく、発行量が連続的に減少する滑らかな多項式減衰カーブを採用しており、およそ 4 年後までに全供給量の半分が発行されるよう設計されている。
コミュニティのエクスプローラーの トークノミクスページ では、この式を概ね 1/t² 型の発行カーブとして要約しており、一方で Pearl のホワイトペーパーは、残存供給比率をブロック高で定義し、有限だが長いテールを持つ発行構造を目指して、急激な半減ショックを避ける設計としている。2026 年 7 月 1 日時点で、PearlTrack は最大供給量の約 11% が発行済みで、ブロック報酬は 2,500 PRL 台半ばであると示していたが、これらの値は本質的に時間依存であり、固定的な参照値ではなく、歴史的なスナップショットとして扱うべきである。
PRL のユーティリティは、ステーキング資産というよりも Bitcoin 型のベースマネーに近い。
ネットワークを保護するのはバリデータの自己資本ではなくマイナーであるため、従来のプルーフ・オブ・ステークの意味でのネイティブなステーキング利回りは存在しない。ユーザーはトランザクション手数料を PRL で支払い、マイナーはブロック補助金と手数料を受け取り、トークンの想定される価値獲得メカニズムは、最終的に AI オペレーターが実際の推論や学習ワークフローの一部として Pearl 互換の MatMul カーネルを走らせるかどうかに依存している。
Pearl の ホワイトペーパー における経済モデルは、トークン価値が有用なコンピュートに結び付いた決済・支払い資産としての将来的な採用に依存していることを明示している。その採用がなければ、著者らはマイニング需要とトークン価値が持続的な基盤を持たないことを認めている。公開されている滑らかな減衰スケジュール以外に、プロトコルレベルのバーンメカニズム、ステーキング利回りの変更、直近の発行ルールの大幅な見直しが存在するという信頼できる証拠は見当たらなかった。
誰が Pearl を利用しているか？
Pearl の初期ユースケースは、幅広いアプリケーションレイヤーのユーティリティというよりも、マイナー、取引所、マイニングプールの支払いフローに支配されているように見える。2026 年 7 月 1 日時点で、PearlTrack は 1 日あたり数千件のトランザクションと数万のアクティブアドレスを報告していたが、UTXO チェーンやプールド分配の仕組みはエンドユーザー需要に見合わない多数の送金アウトプットを生み出しうるため、これらの数字を Ethereum や Solana のコンシューマーアプリ活動と同じように読むべきではない。
マーケットデータは、取引が少数の中央集権型取引所に集中していることも示しており、CoinGecko や関連アグリゲーターでは PRL のマーケットは限定的で、TVL は未掲載または意味を持たないとされている。
したがって、支配的なセクターエクスポージャーは DeFi、ゲーム、RWA トークン化、ステーブルコイン決済ではなく、AI コンピュートと GPU マイニングである。
最も目立つエンタープライズ関係は、Pearl Research Labs と Together AI の 2026 年 5 月の協業であり、Gemma-4-31B-it-pearl 向けの割引推論エンドポイントとして発表された。この枠組みでは、PRL の発行が推論コストの一部を相殺することを意図していた。
この Together AI の発表 は正当なパブリックパートナーシップだが、それは 結果は証拠として確認された追加の本番統合がない限り、広範な制度的採用へと拡大解釈すべきではない。
Basu の 2026 年 6 月のプレプリントにおける実証的な批判は、観測されたマイニング活動がネットワーク規模で有用な AI 計算を示しておらず、たとえ好意的な分析であっても、補助金付きの単一エンドポイントや概念実証的な統合と、自律的に成立するコンピュート・マーケットプレイスとを区別しなければならないと主張している。
Pearl にとってのリスクと課題は何か？
Pearl の規制上の地位は依然として不確実である。というのも、PRL は米国において広く認知された商品分類、ETF 承認、あるいは特定のセーフハーバー扱いが存在しない、新たに取引される暗号資産だからである。2026 年 7 月時点の公開情報の検索では、進行中の SEC 訴訟や Pearl Network 特有の執行措置は見当たらなかったが、その不在によって証券法上のリスクがなくなるわけではない。特に、プロジェクトには特定可能な開発者、公開されたパートナーシップ、そして将来のネットワーク採用に結びついた経済的なストーリーが存在するためである。
Pearl のプルーフ・オブ・ワーク構造は、多くのトークンセール案件よりもビットコインに類似して見えるかもしれないが、米国での法的分類は一般に、分配の実態、購入者の期待、マネジメントへの依存、市場行動などに基づいて決定され、コンセンサスメカニズムそのものだけで決まるわけではない。
また、ティッカーの混同という問題もある。SEC の過去資料には、Oyster Protocol による無関係な「Pearl」トークンへの言及が見られるため、研究者はその歴史的な PRL に関する執行事例と、Pearl Research Labs の PRL を混同しないよう注意すべきである。
最大の技術的リスクは「有用性ギャップ」である。もしマイナーが、プルーフシステムを満たしながらも有償の AI 出力を一切生み出さないランダムな行列を用いて、収益目的または投機目的で採掘できてしまうなら、Pearl は「AI をテーマにしたコスト関数を持つ GPU プルーフ・オブ・ワーク・チェーン」であって、「動作する compute-to-money プリミティブ」ではなくなってしまう。
2026 年 6 月の実証研究が特に痛手となるのは、周辺機能ではなく中核となる優位性を直接突いており、Pearl は「計算を検証できても、その経済的有用性は証明できていない」と論じている点にある。
中央集権化リスクも無視できない。たとえプロトコルが形式上はパーミッションレスであっても、マイニングは GPU レンタル市場、最適化された特殊クライアント、大規模プール、そしてデータセンター級の Nvidia ハードウェアの周辺に集中しうる。
競争圧力は、プルーフ・オブ・ワーク型の支配的なマネタリー資産としてのビットコイン、よりリッチなアプリケーション・エコシステムを備えたプルーフ・オブ・ステーク型 L1、Akash・Render・io.net・Bittensor 型の AI インセンティブシステムといった分散型コンピュートネットワーク、そしてすでにブロックチェーン決済の複雑さなしに信頼性ある推論サービスを提供している従来型クラウドプロバイダからも生じている。
Pearl の将来展望はどうか？
Pearl の将来は、短期的な PRL 市場パフォーマンスよりも、「検証可能な行列乗算」と「経済的に有用な AI ワーク」のギャップを埋閉できるかどうかに左右される。
プロジェクトにおける最重要の検証済みロードマップ項目は、厳密な整数 MatMul から、BF16・FP8・FP4 といった低精度 AI フォーマットを含む浮動小数点形式への拡張である。これは、ホワイトペーパーによれば、現代的な学習ワークロードと最先端の推論を、不自然な適応なしにサポートするために必要だとされている。
チームは、量子化ノイズをネイティブに利用しつつ、量子化前の重みとアクティベーションにコミットする、将来的な「量子化指向 PoUW スキーム」を構想していると説明しているが、そのようなアップグレードは、さらなるセキュリティおよび精度検証の後にのみ提案されるべきだとも述べている。その記述は重要である。レビュー済みの浮動小数点互換設計が公開され、統合され、実際の AI オペレーターに採用されるまで、Pearl は「GPU ワークの狭いクラスを証明する初期段階のプロトコル」にとどまり、「成熟した AI コンピュート決済ネットワーク」とは言えない。
構造的なハードルはインセンティブの整合性である。
Pearl は AI インフラ提供者に対し、マイニングが運用上のオーバーヘッドをほぼ増やさずに統合可能であること、プルーフが専有モデルやユーザーデータを漏洩しないこと、報酬がエンジニアリングコストに見合うだけ十分に信頼できること、そしてネットワークが「有効だが無価値な仕事」を生み出すマイナーに支配されないことを納得させなければならない。
これらの問題が解決されれば、Pearl は「セキュリティ予算の一部が実際の AI 計算によって補助されるプルーフ・オブ・ワーク型マネタリーネットワーク」という差別化されたニッチを占めうる。
解決されない場合、プロトコルのインフラとしての持続可能性は、従来の「有用な仕事」コンセプトが直面してきたのと同じ力学によって制約される。すなわち、投機的なマイナーは、実際に支払うコンピュート需要よりも早く集まる可能性があり、ブロックチェーンは支出を検証しても、その外部経済価値を証明できないかもしれない。