什么是基于 TON 的 Cocoon？为什么 Telegram 会支持它？

茧 是一个基于分布式保密计算网络的 TON区块链 该系统允许用户通过全球GPU池私密地运行AI任务。任何拥有显卡的用户都可以通过处理需要强隐私保护的应用的AI请求来赚取Toncoin。该系统现已上线，Telegram是其首个重要客户。

茧的介绍

Telegram创始人帕维尔·杜罗夫 确认 Cocoon（也称为机密计算开放网络）已开始处理真实用户的请求。它连接需要私有AI推理的开发者和希望出租GPU算力的个人用户。所有AI任务都在可信执行环境（TEE）中处理，TEE确保数据在计算过程中始终保持加密状态。TEE的例子包括Intel TDX，它被广泛应用于安全的云环境中。

Cocoon 自诩为以隐私为先的替代方案，旨在取代那些在自有服务器上处理用户数据的中心化 AI 平台。这类系统常常引发安全研究人员和不希望敏感数据泄露的用户的担忧。Cocoon 使用 TON（一个与 Telegram 生态系统深度集成的 Layer 1 区块链）来协调任务并维护可验证的计算活动记录。

Cocoon 的工作原理

Cocoon 连接三个群体：开发者提交 AI 工作负载；GPU 所有者运行这些工作负载；Telegram 通过将私有 AI 查询路由到 Cocoon 网络来满足用户的即时需求；TON 作为基础架构，负责保护请求并记录活动。

在任务处理之前，模型和数据会被锁定在一个加密环境中。只有终端执行环境（TEE）才能访问这些信息。即使是GPU所有者也无法看到其硬件正在计算的内容。这种方法可以确保提示信息、训练数据和输出结果的私密性，并有助于保证结果的真实性。

Cocoon想要解决哪些问题？

• 高昂的云计算价格
• 人工智能处理过程中的数据可见性
• 对集中式基础设施的依赖
• 专有人工智能系统透明度有限

这些问题包括大型云运营商的数据泄露、模型训练期间的未经授权访问以及人工智能开发团队不断上涨的计算费用。Cocoon 通过将隐私设置为默认设置来解决这些问题。

Cocoon 的主要特点

• 通过TEE进行机密AI执行
• 全球GPU供应商市场
• 以 Toncoin 结算的付款
• 与 Telegram 小程序集成
• 支持 DeepSeek 和 Qwen 等大型 AI 模型
• 端到端加密推理

这种模式无需中央云运营商。用户通过 Telegram 机器人或应用程序发送 AI 请求，任务随后被传递给 Cocoon。GPU 所有者完成任务即可赚取 TON 代币。

Cocoon 的开发者用例

开发者可以运行 DeepSeek、Qwen 等模型以及其他高计算量框架。工作负载包括 LLM 查询、图像处理、视频处理或专用 AI 工具。TON 的分片设计有助于网络在高峰需求期间处理高交易量。

Cocoon 与 Telegram 小程序的集成也为开发者提供了一条直接触达真实用户的途径。开发者无需构建单独的应用程序，即可在 Telegram 内启动 AI 工具，并让 Cocoon 私下处理计算任务。

为什么 Cocoon 对人工智能隐私至关重要

中心化人工智能提供商通常控制着基础设施、决定着定价，并掌握着敏感数据。许多隐私倡导者认为这存在风险。他们认为，占据主导地位的云公司可能会影响用户行为、削弱网络安全保护，或者不当处理个人信息。

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Cocoon 采取了不同的方法，将计算能力分配给众多独立的 GPU 所有者。数据始终保持加密状态。日志写入 TON 的区块链，在不暴露用户活动的情况下提供可追溯性。这种模式符合更广泛的去中心化人工智能发展趋势，旨在减少对少数大型企业供应商的依赖。

杜罗夫表示，人工智能用户面临的两大难题是高昂的成本和隐私泄露。Cocoon 试图通过创建一个竞争性的计算市场并将所有处理过程锁定在可信硬件内部来解决这两个问题。

为什么 Telegram 是第一个客户

Telegram 是全球最大的即时通讯应用之一，拥有数百万活跃用户。许多用户已经在使用 Telegram 机器人进行翻译、摘要、内容生成以及各种自动化任务。通过 Cocoon 处理这些请求，Telegram 提供私密的 AI 交互，而不是将数据路由给外部公司。这有助于该平台保持其一贯注重隐私的形象。

Telegram 的加入也助力 Cocoon 加速发展。即时需求促使 GPU 用户加入，从而提升了网络容量。反过来，这又吸引了更多开发者。这种闭环机制为 Cocoon 提供了一个切实可行的起点，无需等待第三方用户的支持。

GPU供应商如何赚​​取吨位

Cocoon 通过 Toncoin 奖励参与者。每当 GPU 完成一项任务，其所有者就会根据工作负载大小获得 TON 代币。这激励了拥有闲置硬件的用户加入。Durov 表示，一些 GPU 所有者已经通过将他们的挖矿设备或游戏主机连接到网络来赚取 TON 代币。

该模型旨在实现可扩展性。随着更多GPU的加入，Cocoon可以处理更繁重的任务，包括更大型的语言模型、图像生成、视频转换和机器学习流程。据报道，支持TON的科技基金已承诺投入大型GPU集群来增强网络性能。

Cocoon 与集中式服务提供商的比较

亚马逊云服务（AWS）和微软Azure等服务主导着人工智能计算市场。它们提供了便利，但代价是集中控制和用户数据的可视性。此外，它们也决定了价格。对于许多开发者而言，这些因素引发了对长期依赖和数据泄露的担忧。

Cocoon颠覆了传统架构。它不再依赖中央运营商，而是由一个去中心化的独立GPU所有者池来完成任务。价格会根据供应情况进行调整。数据始终保持加密状态。记录写入TON。最终构建的系统旨在减少对可信中介机构的依赖。

然而，一些专家认为这个想法很有前景，但也面临挑战。要扩展到云巨头的规模，需要数万个GPU。去中心化网络此前就曾遇到过这一难题。

监管机构也越来越关注将区块链与加密推理相结合的人工智能系统。跨境计算市场引发了关于合规性、管辖权和数据处理等方面的问题。

隐私研究人员指出，终端设备依赖于硬件制造商。如果芯片或固件存在缺陷，机密性就会受到威胁。因此，多位分析师认为，持续审计必不可少。

结语

Cocoon 展示了一种去中心化、保护隐私的 AI 计算模型。它使开发者能够安全地运行 AI 工作负载，同时 GPU 所有者可以赚取 Toncoin。通过将 TON 的分片区块链与可信执行环境相结合，Cocoon 为 AI 任务提供了一个可扩展、可验证且加密的网络。该系统解决了成本、隐私和中心化等关键挑战，创建了一个功能完善的私有 AI 处理平台，开发者和硬件提供商均可访问该平台。

资源中心

1. Pavel Durov on X：发布于11月30日

2. 茧网站： 一般信息

3. 茧医生关于茧