Cos'è Cocoon basato su TON e perché è supportato da Telegram?

Cocoon è una rete di elaborazione decentralizzata e riservata su TON blockchain che consente agli utenti di eseguire attività di intelligenza artificiale in modo privato tramite un pool globale di GPU. Permette a chiunque disponga di una scheda grafica di guadagnare Toncoin elaborando richieste di intelligenza artificiale per applicazioni che richiedono una forte protezione della privacy. Il sistema è ora attivo e Telegram è il suo primo grande cliente.

Introduzione a Cocoon

Il fondatore di Telegram, Pavel Durov confermato Cocoon, noto anche come Confidential Compute Open Network, ha iniziato a elaborare richieste di utenti reali. Collega gli sviluppatori che necessitano di inferenza AI privata con gli utenti che desiderano noleggiare la potenza della propria GPU. Ogni attività di AI viene elaborata all'interno di un Trusted Execution Environment, spesso indicato come TEE, che garantisce che i dati rimangano crittografati anche durante l'elaborazione. Esempi di TEE includono Intel TDX, ampiamente utilizzato in ambienti cloud sicuri.

Cocoon si presenta come un'alternativa che mette al primo posto la privacy rispetto alle piattaforme di intelligenza artificiale centralizzate che gestiscono i dati degli utenti sui propri server. Sistemi come questi sollevano spesso preoccupazioni tra i ricercatori di sicurezza e gli utenti che non vogliono che i dati sensibili vengano esposti. Cocoon utilizza TON, una blockchain di livello 1 con profondi legami con l'ecosistema Telegram, per coordinare le attività e mantenere registri verificabili delle attività di elaborazione.

Come funziona Cocoon

Cocoon collega tre gruppi. Gli sviluppatori inviano carichi di lavoro di intelligenza artificiale. I proprietari di GPU gestiscono i carichi di lavoro. Telegram soddisfa la domanda immediata degli utenti instradando le query di intelligenza artificiale private nella rete di Cocoon. TON funge da base per proteggere le richieste e registrare l'attività.

Prima che le attività vengano elaborate, il modello e i dati vengono bloccati in un ambiente crittografato. Solo il TEE può accedere alle informazioni. Persino il proprietario della GPU non può vedere cosa sta elaborando il suo hardware. Questo approccio mantiene privati ​​i prompt, i dati di training e gli output. Contribuisce inoltre a garantire l'autenticità dei risultati.

Quali problemi Cocoon vuole risolvere

• Prezzi elevati del cloud computing
• Visibilità dei dati durante l'elaborazione dell'IA
• Dipendenza da infrastrutture centralizzate
• Trasparenza limitata nei sistemi di intelligenza artificiale proprietari

Tra questi problemi rientrano le fughe di dati da parte di grandi operatori cloud, l'accesso non autorizzato durante l'addestramento dei modelli e l'aumento dei costi di elaborazione per i team di sviluppo di intelligenza artificiale. Cocoon affronta questi problemi considerando la privacy come impostazione predefinita.

Caratteristiche principali di Cocoon

• Esecuzione di IA riservata tramite TEE
• Mercato globale dei fornitori di GPU
• Pagamenti regolati in Toncoin
• Integrazione con le mini app di Telegram
• Supporto per grandi modelli di intelligenza artificiale come DeepSeek e Qwen
• Inferenza crittografata end-to-end

Questa configurazione elimina la necessità di un operatore cloud centrale. Gli utenti interagiscono con i bot o le app di Telegram, inviano una richiesta di intelligenza artificiale e il lavoro viene inoltrato a Cocoon. I proprietari di GPU completano l'attività e guadagnano TON.

Casi d'uso per sviluppatori per Cocoon

Gli sviluppatori possono eseguire modelli come DeepSeek, Qwen e altri framework di elaborazione ad alta intensità. I ​​carichi di lavoro includono query LLM, attività di elaborazione di immagini, elaborazione video o strumenti di intelligenza artificiale specializzati. Il design frammentato di TON aiuta la rete a gestire elevati volumi di transazioni durante i picchi di domanda.

L'integrazione di Cocoon con le mini app di Telegram offre inoltre agli sviluppatori un percorso diretto verso gli utenti reali. Invece di creare applicazioni separate, gli sviluppatori possono lanciare strumenti di intelligenza artificiale all'interno di Telegram e lasciare che Cocoon gestisca il calcolo in modo privato.

Perché Cocoon è importante per la privacy dell'IA

I fornitori di intelligenza artificiale centralizzati spesso controllano l'infrastruttura, decidono i prezzi e conservano dati sensibili. Molti sostenitori della privacy lo considerano un rischio. Sostengono che le aziende cloud dominanti potrebbero influenzare il comportamento, indebolire le protezioni di sicurezza informatica o gestire in modo improprio le informazioni personali.

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Cocoon adotta un approccio diverso, distribuendo la potenza di calcolo tra diversi proprietari indipendenti di GPU. I dati rimangono sempre crittografati. I log vengono scritti sulla blockchain di TON, garantendo la tracciabilità senza rivelare l'attività degli utenti. Questo allineamento si inserisce in un più ampio movimento verso l'intelligenza artificiale decentralizzata, un metodo che mira a ridurre la dipendenza da pochi grandi fornitori aziendali.

Durov ha affermato che le due principali preoccupazioni degli utenti di intelligenza artificiale sono i costi elevati e la perdita di privacy. Cocoon cerca di risolvere entrambi creando un mercato di elaborazione dati competitivo e bloccando tutte le elaborazioni all'interno di hardware affidabile.

Perché Telegram è il primo cliente

Telegram è una delle app di messaggistica più diffuse, con milioni di utenti attivi. Molte persone utilizzano già i bot di Telegram per traduzioni, riepiloghi, generazione di contenuti e varie attività automatizzate. Eseguendo queste richieste tramite Cocoon, Telegram fornisce interazioni di intelligenza artificiale private anziché instradare i dati verso aziende esterne. Questo aiuta la piattaforma a mantenere un'immagine coerente e incentrata sulla privacy.

Il ruolo di Telegram aiuta anche Cocoon a crescere più rapidamente. La domanda immediata incoraggia i proprietari di GPU ad aderire, rafforzando la capacità della rete. A sua volta, questo attrae più sviluppatori. Questo ciclo chiuso offre a Cocoon un punto di partenza pratico, invece di dover attendere l'adozione da parte di terze parti.

Come i fornitori di GPU guadagnano TON

Cocoon premia i partecipanti tramite Toncoin. Ogni volta che una GPU completa un'attività, il proprietario riceve TON in base alla dimensione del carico di lavoro. Questo incentiva chi possiede hardware inutilizzato a partecipare. Durov ha affermato che diversi proprietari di GPU stanno già generando TON collegando i loro impianti di mining o le loro piattaforme di gioco alla rete.

Il modello è progettato per essere scalabile. Con l'aggiunta di più GPU, Cocoon può elaborare attività più complesse, tra cui modelli linguistici più complessi, generazione di immagini, trasformazione video e pipeline di apprendimento automatico. Secondo quanto riportato, i fondi tecnologici a supporto di TON si sono impegnati a investire in grandi farm di GPU per rafforzare la rete.

Come Cocoon si confronta con i provider centralizzati

Servizi come Amazon Web Services e Microsoft Azure dominano il mercato dell'intelligenza artificiale. Offrono praticità, ma il compromesso è il controllo centralizzato e la visibilità sui dati degli utenti. Sono loro a determinare il prezzo. Per molti sviluppatori, questi fattori sollevano preoccupazioni in merito alla dipendenza a lungo termine e all'esposizione dei dati.

Cocoon capovolge la struttura. Invece di un operatore centrale, un pool decentralizzato di proprietari di GPU indipendenti completa le attività. I ​​prezzi possono variare in base all'offerta. I dati rimangono crittografati. I record vengono scritti su TON. Il risultato è un sistema progettato per ridurre la dipendenza da intermediari fidati.

Tuttavia, alcuni esperti affermano che l'idea è promettente, ma presenta delle sfide. Per raggiungere il livello dei giganti del cloud sono necessarie decine di migliaia di GPU. Le reti decentralizzate hanno già dovuto affrontare questo ostacolo in passato.

Le autorità di regolamentazione stanno inoltre prestando maggiore attenzione ai sistemi di intelligenza artificiale che combinano blockchain e inferenza crittografata. I mercati di elaborazione dati transfrontalieri sollevano interrogativi su conformità, giurisdizione e gestione dei dati.

Gli esperti di privacy sottolineano che i TEE si affidano ai produttori di hardware. Se esiste un difetto nel chip o nel firmware, la riservatezza può essere a rischio. Per questo motivo, diversi analisti affermano che sarà necessario un audit continuo.

Conclusione

Cocoon dimostra un modello per l'elaborazione AI decentralizzata e rispettosa della privacy. Consente agli sviluppatori di eseguire carichi di lavoro AI in modo sicuro, mentre i proprietari di GPU guadagnano Toncoin. Combinando la blockchain sharded di TON con Trusted Execution Environment (TWA), Cocoon fornisce una rete scalabile, verificabile e crittografata per le attività di AI. Il sistema affronta le principali sfide di costo, privacy e centralizzazione, creando una piattaforma funzionale per l'elaborazione AI privata, accessibile sia agli sviluppatori che ai fornitori di hardware.

Risorse

1. Pavel Durov su X: Post del 30 novembre

2. Sito web Cocoon: Informazioni generali

3. Documenti Cocoon: Informazioni su Cocoon