¿Se está desperdiciando la potencia de 320,000 GeForce RTX 3090?: Controversia en torno al proyecto Pearl

En el mundo de las criptomonedas, los intentos de combinar la IA y las tecnologías blockchain han sido puestos en duda. Aunque el proyecto Pearl se presentó como la primera red en dirigir los procesos de minería hacia cálculos útiles, investigadores de la Universidad de Cornell han presentado pruebas que refutan la eficiencia del sistema. Según las conclusiones del estudio, la enorme potencia de cálculo podría no estar realizando ningún trabajo útil. Esto es reportado por Ixbt.com informa .

El autor del estudio, Abhinaba Basu, estimó la potencia de cálculo actual de la red Pearl en aproximadamente 24 exahashes por segundo. Esta cifra equivale al funcionamiento simultáneo de unas 320,000 tarjetas gráficas NVIDIA GeForce RTX 3090 de alto rendimiento. El consumo energético de una infraestructura tan masiva podría alcanzar los 112 MW, cubriendo las necesidades eléctricas de toda una pequeña ciudad.

¿Trabajo útil o truco de marketing?

La idea central del proyecto Pearl se basa en el concepto de Proof-of-Useful-Work. Teóricamente, en lugar de solo resolver ecuaciones matemáticas complejas, los mineros debían realizar tareas reales como el entrenamiento de redes neuronales. Sin embargo, según ixbt.com, el mecanismo actual no tiene forma de verificar si el trabajo realizado es realmente útil.

Para probar sus conclusiones, el investigador desarrolló un programa de minería personalizado. En lugar de realizar tareas de IA, este programa envió matrices compuestas por números aleatorios a la red. Sorprendentemente, la red Pearl aceptó estos datos "inútiles" y continuó acreditando recompensas al usuario. Esto demuestra que el sistema no puede distinguir entre tareas reales de IA y simples operaciones matemáticas.

Aumento de los precios del mercado

El proyecto está afectando negativamente no solo al consumo de energía, sino también al mercado de alquiler de potencia de cálculo. Según los datos citados en el estudio, tras el lanzamiento del software Pearl en mayo, el precio de alquiler de tarjetas gráficas baratas en la plataforma Vast.ai aumentó un 38 por ciento. La tasa de ocupación de los dispositivos saltó del 57 al 94 por ciento.

El análisis de más de 8,000 nodos de red reveló que la mayoría de los participantes utilizan efectivamente equipos modernos capaces de ejecutar modelos de IA. Sin embargo, no se encontraron rastros de frameworks populares de aprendizaje automático (como PyTorch o TensorFlow) en los paquetes de software estudiados.

Hasta ahora, los representantes de Pearl no han respondido oficialmente a este estudio. La situación está causando un debate generalizado en la comunidad cripto: muchos expertos consideran que esto es simplemente usar el tema de la IA como una herramienta de marketing. Si el proyecto no reforma sus algoritmos, cientos de miles de potentes tarjetas gráficas seguirán ocupadas "calentando el aire".