Pearl

Pearl이란 무엇인가?

Pearl은 기존의 해시 기반 채굴을 GPU 행렬 곱셈으로 대체하는 레이어 1 작업증명 블록체인으로, 블록 생성이 독립적인 에너지 소모가 아니라 AI 학습 및 추론의 부산물이 되도록 시도한다.

핵심 주장은 Pearl의 유용한 작업증명(Proof-of-Useful-Work, PoUW) 설계를 통해, 신경망 워크로드에서 사용하는 동일한 행렬 곱셈 연산을 합의 증명으로 전환할 수 있다는 것이다. 따라서 이 프로토콜의 의도된 경쟁력은 더 높은 트랜잭션 처리량이나 더 풍부한 스마트 컨트랙트 표현력이 아니라, AI 연산 수요와 베이스 레이어 보안 사이의 보다 밀접한 경제적 연결이다. Pearl 자체 백서는 Pearl을 새로운 정수 MatMul(행렬 곱셈) 증명 시스템을 중심으로 수정된 비트코인 유사 UTXO 체인으로 설명하며, Ilan Komargodski, Itamar Schen, Omri Weinstein이 저술한 기저 학술 구성은 문제를 arbitrary matrix multiplication에서 인위적인 랜덤 해싱을 검증 가능하고 퍼미션리스인 계산 작업으로 대체하는 것으로 정식화한다.

따라서 Pearl의 시장 포지셔닝은 범용 DeFi 결제 레이어라기보다는 좁고 실험적인 AI 연산 특화 L1로 이해하는 것이 가장 적절하다. 2026년 7월 1일 기준으로, 시장 집계 사이트들은 PRL을 중형 시가총액 암호자산 군에 배치했으며, Decrypt/CoinGecko 데이터에 따르면 시가총액 순위는 200위대 중반 수준이고 TVL은 미공개로 표시되어 있다. 이는 채굴, 거래소 이체, 연산 관련 실험이 활동을 주도하고, 성숙한 대출, DEX, 리퀴드 스테이킹 시장은 아직 형성되지 않은 젊은 UTXO 스타일 체인이라는 점과 일치한다.

온체인 대시보드에 따르면 2026년 6월 동안 채굴 강도가 급격히 증가했으며, PearlTrack은 네트워크 해시레이트가 6월 초 중반대 EH/s 범위에서 7월 1일경 30 EH/s 이상으로 상승했다고 보고했다. 24시간 트랜잭션 수와 활성 주소 수는 가시적이지만, 채굴 풀의 지급이 주소 활동을 부풀릴 수 있어 지속 가능한 애플리케이션 수요를 입증하지 못할 수 있다는 점에서 신중하게 해석해야 한다.

Pearl은 누가 언제 설립했는가?

Pearl은 Pearl Research Labs에 의해 개발되었으며, GPU 공급 부족, 엔터프라이즈 추론 수요, 유휴 또는 한계 연산 자원의 수익화 시도가 두드러진 AI 인프라 사이클의 한복판인 2026년에 공개 시장의 주목을 받기 시작했다.

프로젝트의 공개 리더십은 2026년 5월 15일자 파트너십 발표에서 Together AI가 Pearl Research Labs의 공동 설립자이자 CEO로 지목한 Omri Weinstein과 연관되어 있으며, 프로토콜의 이론적 기반은 Komargodski, Schen, Weinstein의 PoUW 논문으로 거슬러 올라간다.

공개 보도에 따르면 Pearl 메인넷은 2026년 4월 말에 런칭했으며, 이는 Together AI 통합 및 이후 Tom’s Hardware가 다룬 GPU 채굴 러시 직전이었다. 많은 토큰 네트워크와 달리, Pearl은 스스로를 주로 DAO가 지배하는 애플리케이션 생태계로 제시하지 않는다. 초기 정체성은 공개 코드베이스, 채굴 클라이언트, 지갑, 라이트 클라이언트 인프라, ZK 증명 컴포넌트를 포함한 Pearl Research Labs GitHub 저장소를 중심으로 한 연구 주도 베이스 레이어 프로토콜에 가깝다.

프로젝트 내러티브는 “낭비적인 작업증명” 비판에 대한 이론적 해답에서, 배포된 네트워크가 실제로 유용한 작업을 강제하는지 아니면 AI 형태의 산술 연산만 검증하는지에 대한 살아 있는 논쟁으로 빠르게 발전했다.

Pearl의 원래 스토리는 행렬 곱셈이 AI 워크로드를 뒷받침하는 지배적인 기본 연산이기에 채굴을 경제적으로 생산적으로 만들 수 있다는 것이었지만, 2026년 6월에 발표된 실증 프리프린트 The Usefulness Gap in Proof-of-Useful-Work는 관측된 네트워크가 임의의 행렬 입력을 수용할 수 있으며, 주요 채굴 소프트웨어가 실제 추론 코드 경로를 보여주지 않는다고 주장했다.

이로 인해 Pearl의 장기적 설계 목표와 초기 운영 현실 사이에 실질적인 간극이 생긴다. 네트워크는 기술적으로 비용이 큰 행렬 곱셈이 수행되었다는 사실을 증명할 수 있지만, 그 연산의 의미 있는 비율이 투기적 채굴이 아닌, 외부에서 비용을 지불하는 AI 작업 수요에 해당하는지에 대한 증거는 아직 시장이 확인해야 한다.

Pearl 네트워크는 어떻게 동작하는가?

Pearl은 비트코인의 합의 모델을 포크에 가까운 형태로 변형한 레이어 1 블록체인으로, UTXO 원장, 누적 작업량에 따른 최장 체인 선택, 블록 보조금, 트랜잭션 수수료는 유지하면서, SHA-256 논스 탐색을 타일링된 정수 행렬 곱셈 기반 유용한 작업증명 인증서로 대체한다.

백서에 따르면 Pearl은 약 194초의 목표 블록 간격, 1차가 기준 트랜잭션 수수료 시장, 비트코인의 2016블록 단위 재조정 대신 가중 목표 지수 이동 평균(Weighted-Target Exponential Moving Average) 난이도 조정 방식을 사용한다. 실제로는 채굴자들이 노이즈가 추가된 MatMul 계산을 수행해 유효한 블록 오프닝 증명을 찾고, 전체 노드가 해당 작업이 네트워크 난이도 조건을 충족했는지 검증할 수 있도록 하는 인증서를 생성한다.

따라서 보안은 여전히 나카모토 스타일의 경제적 보안이다. 공격자가 과거 이력을 안정적으로 재작성하거나 이중 지불을 하기 위해서는 관련 채굴 파워의 과반을 장악해야 하지만, 여기서 관련 자원은 ASIC 기반 SHA-256 해시레이트가 아니라 GPU에 적합한 행렬 곱셈 처리량이다.

Pearl의 독특한 기술 층은 커밋먼트, 저랭크 노이즈 행렬, 타일링된 MatMul 트레이스, 간결한 영지식 블록 오프닝 증명을 둘러싼 cuPOW 스타일 구조다.

프로토콜은 입력 행렬에 대해 BLAKE3 커밋먼트를 생성하고, 사소한 지름길을 방지하기 위해 결정론적 노이징을 사용하며, 증명 데이터를 zkSNARK 인증서로 압축해 노드가 대형 행렬 조각을 저장하거나 공개할 필요가 없도록 한다. Pearl의 명세는 Plonky2 스타일 재귀를 사용하는 해시 기반 zkSNARK를 강조하며, 백서는 65KB 미만의 블록 인증서로 증명을 압축하는 구조, Taproot 전용 주소 설계, 자원 한도 내 OP_CAT 지원, XMSS와 P2MR 개념을 사용하는 양자 이후 지향 지갑 경로를 설명한다.

이는 기술적으로 야심찬 설계이지만, 비트코인과는 다른 검증 쟁점을 도입한다. 노드는 난이도 조건이 충족되었는지 검증할 수 있지만, 현재 프로토콜이 기저 행렬이 실제 경제적으로 유용한 AI 추론 또는 학습에서 왔는지, 아니면 임의 생성 입력인지를 검증할 수 있는지에 대해 독립 연구자들은 의문을 제기해 왔다.

pearl-2의 토크노믹스는 무엇인가?

PRL의 최대 공급량은 21억 개로 고정되어 있으며, 발행은 지분증명 보상이 아니라 채굴을 통해 분배된다.

공급 일정은 비트코인처럼 단계적인 반감기 구조가 아니다. Pearl은 발행량이 연속적으로 감소하는 매끄러운 다항식 감쇠 곡선을 사용하며, 약 절반의 공급이 대략 4년 후까지 발행되도록 설계되어 있다.

커뮤니티 익스플로러의 토크노믹스 페이지는 공식을 대략 1/t² 발행 곡선으로 요약하고 있으며, Pearl 백서는 남은 공급 비율을 블록 높이에 따라 정의하고, 급격한 반감기 클리프를 피하기 위한 유한하지만 긴 꼬리를 가진 발행 구조를 목표로 한다. 2026년 7월 1일 기준으로 PearlTrack은 최대 공급량의 약 11%가 발행되었고, 블록 보상은 2,500 PRL대 중반 수준이라고 표시했지만, 이러한 값은 본질적으로 시점 의존적이므로 안정적인 기준값이 아니라 역사적 스냅샷으로 간주해야 한다.

PRL의 효용은 스테이킹 자산이라기보다는 비트코인과 유사한 기초 화폐에 가깝다.

네트워크 보안은 자본을 예치한 검증자가 아니라 채굴자가 담당하기 때문에, 전통적인 지분증명 의미의 원천 스테이킹 수익은 존재하지 않는다. 사용자는 PRL로 트랜잭션 수수료를 지불하고, 채굴자는 블록 보조금과 수수료를 받으며, 토큰의 제안된 가치 포착 메커니즘은 장차 AI 운영자들이 실제 추론 또는 학습 워크플로우의 일부로 Pearl 호환 MatMul 커널을 실행하는지 여부에 달려 있다.

Pearl 백서의 경제 모델은 토큰 가치가 유용한 연산과 연계된 지불 또는 결제 자산으로의 향후 채택에 의존한다고 명시한다. 그러한 채택이 없다면, 저자들은 채굴 수요와 토큰 가치가 지속 가능한 기반을 갖지 못할 것임을 인정한다. 공시된 매끄러운 감쇠 일정 외에, 프로토콜 수준에서의 소각 메커니즘, 스테이킹 수익 변화, 최근 발행 구조 개편에 대한 신뢰할 만한 증거는 발견되지 않았다.

누가 Pearl을 사용하고 있는가?

Pearl의 초기 사용은 광범위한 애플리케이션 레이어 유틸리티보다는 채굴자, 거래소, 채굴 풀 지급 흐름이 지배하는 것으로 보인다. 2026년 7월 1일 기준으로 PearlTrack은 하루 수천 건의 트랜잭션과 수만 개의 활성 주소를 보고했지만, UTXO 체인과 풀 분배 메커니즘이 실제 최종 사용자 수요에 비례하지 않는 다수의 전송 출력(UTXO)을 생성할 수 있기 때문에, 이 수치는 이더리움이나 솔라나의 소비자 앱 활동과 동일하게 해석해서는 안 된다.

시장 데이터 역시 소수의 중앙화 거래소에 거래가 집중되어 있음을 보여주며, CoinGecko 및 관련 집계 사이트는 제한된 PRL 마켓을 나열하고 TVL은 부재하거나 의미가 크지 않은 수준으로 기록하고 있다.

따라서 지배적인 섹터 노출은 DeFi, 게임, RWA 토큰화, 스테이블코인 결제가 아니라 AI 연산 및 GPU 채굴이다.

가장 눈에 띄는 엔터프라이즈 관계는 Pearl Research Labs와의 2026년 5월 Together AI 협업으로, Gemma-4-31B-it-pearl에 대한 할인된 추론 엔드포인트를 제공하는 형태로 발표되었으며, PRL 발행분이 추론 비용의 일부를 상쇄하는 데 사용되는 구조였다.

해당 Together AI 발표는 정식의 공개 파트너십이지만, 그것은 증분적인 추가 프로덕션 통합에 대한 증거 없이, 이 내용을 광범위한 제도적 도입으로까지 확대 해석해서는 안 된다.

Basu의 2026년 6월 프리프린트에 나온 실증적 비판은, 관측된 채굴 활동이 네트워크 규모에서 유용한 AI 연산을 입증하지 못했으며, 우호적인 분석이라 하더라도 보조금을 받는 단일 엔드포인트나 PoC(개념 증명) 통합과 자생적인 컴퓨트 마켓플레이스를 명확하게 구분해야 한다고 주장한다.

Pearl에 대한 위험과 과제는 무엇인가?

Pearl의 규제 지위는 여전히 불확실하다. PRL은 미국에서 널리 인정된 상품(commodity) 분류, ETF 승인, 특정 세이프 하버 규정을 갖지 못한 신규 거래 암호자산이기 때문이다. 2026년 7월 기준 공개 자료 검색에서 SEC의 진행 중인 소송이나 Pearl Network에 대한 개별 집행 조치는 발견되지 않았지만, 이러한 부재가 증권법 리스크를 제거해 주는 것은 아니다. 특히 이 프로젝트에는 식별 가능한 개발자, 공개된 파트너십, 향후 네트워크 채택에 연동된 경제적 내러티브가 존재하기 때문이다.

Pearl의 작업증명 구조는 많은 토큰 세일 프로젝트보다 비트코인에 더 가까운 모습일 수 있지만, 미국에서의 법적 분류는 일반적으로 합의 메커니즘이 아니라 분배 방식, 구매자의 기대, 경영진에 대한 의존, 시장 행태 등에 의해 결정된다.

또한 티커 혼동 문제도 있다. 과거 SEC 자료에는 Oyster Protocol의 무관한 “Pearl” 토큰이 언급되므로, 연구자들은 그 역사적 PRL 집행 사안을 Pearl Research Labs의 PRL과 혼동하지 않도록 주의해야 한다.

가장 큰 기술적 위험은 유용성 격차다. 채굴자들이 증명 시스템을 만족하지만 비용을 지불받는 AI 산출물을 만들어 내지는 못하는 랜덤 행렬로도 수익성 있게 혹은 투기적으로 채굴할 수 있다면, Pearl은 작동하는 컴퓨트-투-머니 프리미티브가 아니라 AI 테마의 비용 함수를 가진 GPU 작업증명 체인에 불과해진다.

2026년 6월의 실증 연구는 핵심 해자를 겨냥하고 주변 기능을 비판하는 것이 아니기 때문에 특히 치명적이다. 이 연구는 Pearl이 연산을 검증할 수는 있어도 경제적 유용성을 검증하지는 못한다고 주장한다.

중앙화 리스크도 적지 않다. 프로토콜이 형식적으로는 퍼미션리스하더라도, 채굴이 GPU 임대 마켓, 특수 최적화 클라이언트, 대형 풀, 데이터센터급 Nvidia 하드웨어 주변으로 집중될 수 있다.

경쟁 압력은 지배적인 작업증명 통화 자산으로서의 비트코인, 더 풍부한 애플리케이션 생태계를 제공하는 지분증명 L1, Akash·Render·io.net과 같은 탈중앙화 컴퓨트 네트워크, Bittensor 스타일의 AI 인센티브 시스템, 그리고 이미 블록체인 정산 복잡성 없이 신뢰할 수 있는 추론 서비스를 제공하는 기존 클라우드 사업자들로부터 온다.

Pearl의 향후 전망은 어떠한가?

Pearl의 미래는 단기적인 PRL 시세보다는, 검증 가능한 행렬 곱셈과 경제적으로 유용한 AI 작업 사이의 격차를 줄일 수 있는지 여부에 더 크게 좌우된다.

이 프로젝트의 가장 중요한 검증된 로드맵 항목은, 정확한 정수 MatMul에서 BF16, FP8, FP4와 같은 부동소수점 및 저정밀 AI 포맷으로의 확장 계획이다. 백서에 따르면, 이는 어색한 적응 없이 현대적인 학습 워크로드와 최첨단 추론을 지원하는 데 필요하다.

팀은, 양자화 전 가중치와 활성값을 커밋하면서도 네이티브 양자화 노이즈를 활용하는, 향후 양자화 지향 PoUW(Proof of Useful Work) 스킴을 설명하고 있다. 그러나 그러한 업그레이드는 추가적인 보안 및 정확도 테스트 이후에만 제안되어야 한다고도 명시한다. 이 문구는 중요하다. 검토를 거친 부동소수점 호환 설계가 공개되고, 통합되고, 실제 AI 운영자들에게 채택되기 전까지 Pearl은 폭넓은 AI 연산 정산 네트워크라기보다, GPU 작업의 좁은 범주를 입증하는 초기 단계 프로토콜에 머무른다.

구조적 난제는 인센티브 정렬이다.

Pearl은 AI 인프라 제공자들에게, 채굴이 무시할 만한 수준의 운영 오버헤드로 통합될 수 있고, 증명이 독점 모델이나 사용자 데이터를 유출하지 않으며, 보상이 엔지니어링 리소스를 투입할 만큼 신뢰할 수 있고, 네트워크가 쓸모없지만 유효한 작업을 생산하는 채굴자들에게 지배되지 않을 것임을 설득해야 한다.

이러한 문제들이 해결된다면, Pearl은 실제 AI 연산에 의해 보안 예산이 부분적으로 보조되는 작업증명 통화 네트워크라는 차별화된 틈새를 차지할 수 있다.

해결되지 않는다면, 이 프로토콜의 인프라 실현 가능성은 기존의 “유용한 작업” 개념이 직면했던 것과 동일한 역학에 의해 제약될 것이다. 즉, 투기적 채굴자가 유료 컴퓨트 수요보다 더 빨리 유입될 수 있으며, 블록체인은 외부 경제적 가치를 입증하지 못한 채 지출 사실만을 검증하는 데 그칠 수 있다.