La puissance de 320 000 GeForce RTX 3090 est-elle gaspillée : Controverse autour du projet Pearl

Dans le monde des cryptomonnaies, les tentatives de combiner l'IA et les technologies blockchain sont sérieusement remises en question. Bien que le projet Pearl se soit présenté comme le premier réseau à orienter les processus de minage vers des calculs utiles, des chercheurs de l'Université Cornell ont présenté des preuves réfutant l'efficacité du système. Selon les conclusions de l'étude, l'énorme puissance de calcul pourrait ne réaliser aucun travail utile. C'est ce que rapporte Ixbt.com rapporte .

L'auteur de l'étude, Abhinaba Basu, a estimé la puissance de calcul actuelle du réseau Pearl à environ 24 exahashes par seconde. Ce chiffre équivaut au fonctionnement simultané d'environ 320 000 cartes graphiques NVIDIA GeForce RTX 3090 haute performance. La consommation énergétique d'une telle infrastructure massive pourrait atteindre 112 MW, couvrant les besoins en électricité de toute une petite ville.

Travail utile ou astuce marketing ?

L'idée centrale du projet Pearl repose sur le concept de Proof-of-Useful-Work. Théoriquement, au lieu de simplement résoudre des équations mathématiques complexes, les mineurs devaient effectuer des tâches réelles comme l'entraînement de réseaux neuronaux. Cependant, selon ixbt.com, le mécanisme actuel n'a aucun moyen de vérifier si le travail effectué est réellement utile.

Pour prouver ses conclusions, le chercheur a développé un programme de minage personnalisé. Au lieu d'effectuer des tâches d'IA, ce programme a envoyé des matrices composées de nombres aléatoires au réseau. Étonnamment, le réseau Pearl a accepté ces données "inutiles" et a continué à créditer l'utilisateur de récompenses. Cela montre que le système ne peut pas distinguer les tâches réelles d'IA des simples opérations mathématiques.

Hausse des prix du marché

Le projet a un impact négatif non seulement sur la consommation d'énergie, mais aussi sur le marché de la location de puissance de calcul. Selon les données citées dans l'étude, après le lancement du logiciel Pearl en mai, le prix de location des cartes graphiques bon marché sur la plateforme Vast.ai a augmenté de 38 pour cent. Le taux d'occupation des appareils est passé de 57 à 94 pour cent.

L'analyse de plus de 8 000 nœuds réseau a révélé que la plupart des participants utilisent effectivement du matériel moderne capable d'exécuter des modèles d'IA. Cependant, aucune trace de frameworks populaires d'apprentissage automatique (tels que PyTorch ou TensorFlow) n'a été trouvée dans les paquets logiciels étudiés.

Jusqu'à présent, les représentants de Pearl n'ont pas officiellement réagi à cette étude. La situation suscite un débat généralisé dans la communauté crypto : de nombreux experts considèrent qu'il s'agit simplement d'utiliser le sujet de l'IA comme un outil marketing. Si le projet ne réforme pas ses algorithmes, des centaines de milliers de cartes graphiques puissantes resteront occupées à "chauffer l'air".