风投机构 No Limit Holdings 预计在 [$31.88,$35.88] 区间内逢低买入 250 万美元的 $HYPE🤨 地址 0x4c6…e015a 半小时前向 Hyperliquid 充值了 726 万美元的 USDC，其中 476 万枚 USDC 转移至 4 个地址，剩余部分均用于挂单买入 HYPE，HYPE 现价 $38.6 传送门 👉

L2 排队倒闭，PoW 却开始扎堆：TOKEN2049 热议的 pearl-2:native ，老外到底在攒什么局？ 最近连续看到好几个 PoW 项目冒出来，刚好 Blast、Abstract 这些 L2 又在接连关停。 TOKEN2049 期间，老外讨论得挺凶的一个项目就是 Pearl（$PRL）。研究了一圈，发现它的团队、技术和背后的资金确实有东西，而且它正在试图解决一个存在很多年的问题：能不能让 AI 算力顺手挖出一种类似比特币的货币？ 先说 PRL 究竟干什么? 它是一条 2026 年 4 月 27 日上线的独立 PoW 公链，采用 Proof of Useful Work（有用工作量证明，PoUW）。比特币矿机做 SHA-256 哈希运算来争夺出块奖励，Pearl 则把挖矿工作换成了 AI 大模型大量使用的矩阵乘法。 如果一家 AI 公司本来就要用 GPU 给客户做推理，那么同一批计算还可以参加 Pearl 挖矿，获得 PRL 奖励。 理想情况下，一张 GPU 同时赚 AI 客户的钱和挖矿的钱，矿工可以多赚，AI 服务商也可以把部分收益拿来降价。 团队背景是 PRL 最大的加分项之一。 CEO Omri Weinstein 是普林斯顿计算机博士、希伯来大学副教授，曾在哥伦比亚大学任教，履历涉及 NVIDIA 和 VAST Data. 另一位联合创始人 Ilan Komargodski 是希伯来大学密码学副教授、魏茨曼科学研究所博士，曾在 Cornell Tech 和 NTT Research 从事研究。 第三位联合创始人 Idan Sugarman 偏商业和投资背景，另外还有康奈尔密码学研究者 Rafael Pass 参与经济安全研究。 核心团队长期研究计算复杂度、密码学和可验证计算，2025 年就发表了 PoUW 原始论文，技术不是临时拼出来蹭 AI 热点的。 商业落地也有实质进展。 今年 5 月 15 日，Together AI 官方宣布与 Pearl Research Labs 合作，推出 Gemma-4-31B-it-Pearl 推理服务，借助挖矿补贴把该模型的推理价格降低超过 25%。 Pearl 自己还搭建了兼容 OpenAI API 的推理平台，支持 GLM、DeepSeek 等开放模型，可以用美元充值、按 Token 消耗计费。 客户、产品和收费机制都有了，但目前仍然缺少真实付费收入、日均推理量、客户留存这些关键数据，暂时还不能证明这门生意已经大规模跑通。 再说谁在支持? No Limit Holdings（NLH）公开表示自己正在积极积累 PRL，旗下投资人 Brian Breslow 在 9 月发表长篇研究，把 Pearl 称为潜在的下一代比特币，甚至给出过 30 美元以上的远期目标。 NLH 的核心人物 Gin Chao 曾担任 Binance 首席战略官，也是 BinanceUS 董事会成员，这说明看好 PRL 的资金圈子确实有一定背景，但不能因此理解为 Binance 投资或背书了 Pearl。 PRL 它没有传统 VC 代币轮次和预挖分配，早期筹码主要靠 GPU 挖矿产生，随后通过 Pearl OTC、Black Pearl OTC 等第三方场外市场流通。 Pearl OTC 网站自报累计成交额约 3150 万美元，目前现货也已经出现在 BigONE、SafeTrade 等交易所。 PRL 总量上限 21 亿枚，没有常规意义上的团队预挖和 VC 解锁，发行方式是区块奖励平滑递减，没有比特币式的四年突然减半。 问题是早期挖矿难度很低，最初约 5.9 天就挖出了 1.217 亿枚，占目前已流通数量约 36%，团队和早期矿工各自拿了多少并不透明。 以 10 月 8 日约 1.28 美元的参考价格计算，流通市值约 4.3 亿美元，FDV 已接近 27 亿美元，而且每天理论上仍新增约 100 万枚 PRL，矿工持续产出形成的潜在卖压不能忽略。 技术方面还有一个很大的争议： Pearl 能证明矿工确实完成了矩阵计算，却不能证明这些计算一定来自真实的付费 AI 客户。 今年 6 月有研究通过观察矿工软件和实际挖矿行为，发现当时大量计算可以靠随机矩阵完成，根本不需要有人购买推理服务。 项目方的逻辑是未来真正服务 AI 客户的矿工有两份收入，纯挖矿者只有币奖励，随着竞争增加，后者的成本优势会消失。 这个经济模型有道理，但还没被大规模真实商业数据证明. 7 月出现的 MoE 挖矿漏洞也提醒我们，共识实现仍处在早期，支持更广泛 AI 工作负载的 FP8 升级目前还需要验证主网落地。 目前 Pearl 的推理平台主要收美元，矿工赚取客户付款和 PRL 奖励，代币没有已经确认的大规模收入分红、强制回购销毁机制。 业务做大可以改善矿工经济性、增强网络安全和市场信心，但要让 AI 需求持续转化为 PRL 的直接买盘，还得看未来有没有真实的代币支付、持币结算、抵押和储备需求。否则即使推理收入增长，币价仍然可能被持续挖矿发行稀释。 L2 的死亡潮说明市场不需要那么多重复建设的链，而 PRL 这种项目正在试图给 PoW 找一条新出路。PoW+AI 有机会成为接下来的重要叙事，但最后决定 PRL 能走多远的，是 AI 公司愿不愿意长期为这些算力付钱。 能让 AI 算力挖出币是一项技术，能让这枚币成为市场真正需要持有的资产，才是一门大生意。

Meta 新成立的AI 部门内部濒临“造反”。。 绝了，Meta 现在是真的乱…刚刷到一个，这周他们一场员工内部直播演示被人劫持，有人爆粗口情绪崩溃，要求在场的人替他转告某位Meta AI 高管，他是“a piece of sh*t”，台上演讲那位直接用手捂脸 🙂 基本就是这个成立才三个月、6500 人的新部门，把积压的愤怒第一次公开爆了出来。 为什么这么压抑 强征入组：很多人是通过一封突然的邮件才得知自己被调入，过程被形容为相当随机。理由是 Meta 的 AI 模型在编程等技术任务上还赢不了人类，需要用真实案例训练模型，理解人到底怎么用电脑干活。 没有选择：只能加入或离职，员工自嘲是“draftees（被征召者）”。被分配的活儿是生成谜题和编程题来训练 AI 模型。有人对 Wired 说“这简直是古拉格（gulag）”，大多数人觉得这活儿磨灭灵魂。 Zuckerberg 的理由更绝（泄露的内部会议录音）：与其用外部承包商，不如用自己员工。首席 AI 官 Alexandr Wang（把数据标注公司 Scale AI 以 143 亿美元卖给 Meta 后出任此职，领导 Meta Superintelligence Labs）熟悉数据标注，而且 Meta 普通员工的智力“显著高于”第三方承包商。 啧。花 143 亿买回来一个最懂数据标注的人，再让他带着 6500 个被强征的高智商工程师，去做标注。 而且最讽刺的还不是这个。又想起来之前，Meta 内部流行的 tokenmaxxing，比谁烧的 token 多，搞排行榜，CTO Bosworth 当时说 Keep doing it. No limit。结果现在因为成本飙升转向 tokenminimizing，开始追踪每个人烧了多少。 闹的也不止这一个部门。之前就有全公司有 1600+ 名员工联名请愿，抗议另一个监控他们鼠标点击和键盘敲击、拿去当 AI 训练数据的项目。气氛差到首席产品官 Chris Cox 这周不得不在员工电话会上回应这种“残酷（brutal）”的环境。 背景大家可以细品。Applied AI 这个部门由 Maher Saba（12 年老兵，曾任 Reality Labs 副总裁，就是在元宇宙上烧掉 830 亿美元的那个部门）领导，向 CTO Andrew Bosworth 汇报。 Zuckerberg 周五发内部备忘录承认近期变动“造成了痛苦”、说公司犯了错并打算改正，还重申“Meta 的北极星，是成为全球最有才华的人施展影响力的最佳之地”。 Alex Wang：你们太聪明了，去喂 AI 吧🙂