Together AI 与 Pearl Research Labs 合作降低 AI 推理成本
通过将 AI 推理算力与加密货币挖矿结合，Together AI 与 Pearl 合作推出低成本推理服务，值得关注其商业模式创新。
Together AI 与 Pearl Research Labs 联合推出基于 Gemma-4-31B-it-pearl 模型的折扣推理端点。他们采用 Proof of Useful Work（一种将 AI 计算任务转化为加密货币挖矿的机制），让闲置算力产生价值，从而降低推理成本。这对 AI 开发者意味着更经济的部署选择。
正文摘录
Together AI 与 Pearl Research Labs 合作降低 AI 推理成本 Together AI 的使命是让 AI 变得可访问且广泛分布。今天，我们激动地宣布与 Pearl Research Labs（ Pearl Network 的创造者，一个区块链协议）达成独家合作。该协议使用有用工作量证明（Proof of Useful Work，一种让计算工作同时为区块链提供安全性的共识机制）来利用推理和训练负载的计算，以保障区块链安全，并挖掘一种新的加密货币，从而抵消 AI 工作负载的成本。 Pearl 的数学突破在于：通过对训练和推理计算的前向与反向传播过程中发生的矩阵乘法获得强证明，从而生成 Pearl 加密货币。与 Pearl Research Labs 合作，我们为 [Gemma-4-31B-it-pearl](https://huggingface.co/pearl-ai/Gemma-4-31B-it-pearl)（一个指令微调模型）推出了一个新的推理端点。该端点享有超过 25% 的折扣，折扣由未来加密货币排放的价值抵消。随着 ¶PRL 的现货价格上涨，我们预计会利用更多 Pearl 排放产生的价值来进一步降低此端点的价格。 这是我们的第一个集成 Pearl Network 的产品。最终，我们计划扩展我们的 Pearl 驱动产品组合，并为客户提供直接获取部分货币排放的途径。 Pearl 改变了 AI 的单位经济学，让每一次为 AI 训练和推理提供动力的 GPU 循环都能同时产生一个原生工作量证明数字资产——¶PRL 币——而无需额外成本。因此，Pearl 的突破性技术提高了 GPU 的经济吞吐量，并降低了 LLM 的每 token 价格。