Una investigación sometida a arXiv el 3 de junio de 2026 examina empíricamente a Pearl, una blockchain de capa 1 respaldada públicamente por figuras relevantes del sector de la inteligencia artificial. El trabajo cuantifica, por primera vez, la distancia entre lo que la red promete y lo que realmente ejecuta bajo su protocolo Proof-of-Useful-Work (PoUW), también conocido como cuPOW.
Qué afirma Pearl y qué mide el estudio. Pearl comercializa su sistema como una infraestructura capaz de asegurar la cadena y, al mismo tiempo, realizar inferencia de IA útil gracias al trabajo de los mineros. Los autores construyeron un minero de código abierto y analizaron la red desde cinco ángulos. Primero, la composición: muestrearon 8.012 trabajadores y comprobaron que todos disponen de hardware capaz de ejecutar modelos, pero el software dominante de minería no contiene código de inferencia. Segundo, la verificación: el protocolo acepta matrices aleatorias por diseño; los autores cosecharon 44 acciones válidas en la pool desde hardware NVIDIA, AMD, CPU y Apple Silicon. Tercero, la calidad estadística: las comprobaciones de distribución se sortean trivialmente con muestreo gaussiano adversario. Cuarto, la economía: a 0,21 dólares por PRL, la minería es no rentable en todos los segmentos, con retornos de la inversión negativos del 54 % al 72 %. Quinto, la portabilidad: el cómputo es aritmética entera commodity, sin dependencia de proveedor.
La magnitud real de la red. Pearl opera a 24 EH/s, equivalente a unas 320.000 GPUs y un consumo estimado de 112 MW. Tras la publicación del software de minería, los precios de alquiler de GPUs económicas subieron un 38 % y la utilización pasó del 57 % al 94 %, lo que, según los autores, desplazó cargas de investigación legítimas en los mercados de alquiler.
Por qué importa y cómo se enmarca. Los autores encuadran los resultados en la tensión entre verificabilidad y utilidad que Leinweber et al. plantearon de forma teórica y aportan por primera vez mediciones concretas de su magnitud y de sus consecuencias económicas en un sistema desplegado. El estudio describe una PoUW que, en la práctica, se comporta como una prueba de trabajo convencional: verificable, portátil y nominalmente útil, pero sin ejecutar el cómputo de IA que sostiene su narrativa comercial.
Casos de uso del análisis y limitaciones. La metodología —minero propio, análisis de la pool y economía del hardware— sirve como plantilla para auditar otras criptomonedas que reclamen cómputo útil. Entre las limitaciones, los autores subrayan que el trabajo se centra en el software de minería dominante en el momento de la medición y que nuevas versiones podrían, en teoría, añadir código de inferencia. Aun así, la ausencia de verificación cruzada y la trivialidad del muestreo adversario indican que la arquitectura actual de verificación no obliga a producir trabajo útil.