Ano ang TON Based Cocoon at Bakit Sinusuportahan Ito ng Telegram?

Bahay-uod ay isang desentralisadong kumpidensyal na compute network sa TON blockchain na nagbibigay-daan sa mga user na patakbuhin nang pribado ang mga gawain ng AI sa pamamagitan ng isang pandaigdigang pool ng mga GPU. Pinapayagan nito ang sinumang may graphics card na kumita ng Toncoin sa pamamagitan ng pagproseso ng mga kahilingan ng AI para sa mga application na nangangailangan ng malakas na proteksyon sa privacy. Live na ang system, at ang Telegram ang una nitong pangunahing customer.

Panimula sa Cocoon

Ang tagapagtatag ng Telegram na si Pavel Durov mapag- na ang Cocoon, na tinatawag ding Confidential Compute Open Network, ay nagsimulang magproseso ng mga tunay na kahilingan ng user. Ikinokonekta nito ang mga developer na nangangailangan ng pribadong AI inference sa mga indibidwal na gustong umarkila ng kanilang GPU power. Ang bawat gawain ng AI ay pinoproseso sa loob ng isang Trusted Execution Environment, na kadalasang tinutukoy bilang isang TEE, na nagsisiguro na ang data ay mananatiling naka-encrypt kahit na habang kino-compute. Kabilang sa mga halimbawa ng TEE ang Intel TDX, na malawakang ginagamit sa mga secure na cloud environment.

Itinatanghal ng Cocoon ang sarili nito bilang isang alternatibo sa privacy-first sa mga sentralisadong AI platform na humahawak ng data ng user sa kanilang sariling mga server. Ang mga system na tulad nito ay kadalasang naglalabas ng mga alalahanin sa mga mananaliksik ng seguridad at mga user na ayaw malantad ang sensitibong data. Gumagamit ang Cocoon ng TON, isang layer 1 blockchain na may malalim na kaugnayan sa ecosystem ng Telegram, upang i-coordinate ang mga gawain at mapanatili ang mga nabe-verify na talaan ng aktibidad ng pag-compute.

Paano Gumagana ang Cocoon

Ang cocoon ay nag-uugnay sa tatlong grupo. Nagsusumite ang mga developer ng mga workload ng AI. Pinapatakbo ng mga may-ari ng GPU ang mga workload. Nagbibigay ang Telegram ng agarang pangangailangan ng user sa pamamagitan ng pagruruta ng mga pribadong AI query sa network ng Cocoon. Ang TON ay gumaganap bilang pundasyon na nagse-secure ng mga kahilingan at nagtatala ng aktibidad.

Bago maproseso ang mga gawain, ang modelo at data ay naka-lock sa isang naka-encrypt na kapaligiran. Ang TEE lang ang makaka-access sa impormasyon. Kahit na ang may-ari ng GPU ay hindi makita kung ano ang kanilang hardware ay computing. Pinapanatili ng diskarteng ito na pribado ang prompt, data ng pagsasanay, at mga output. Nakakatulong din ito sa paggarantiya na ang mga resulta ay tunay.

Anong mga Problema ang Gustong Malutas ng Cocoon

• Mataas na presyo ng cloud compute
• Pagpapakita ng data sa panahon ng pagproseso ng AI
• Pag-asa sa sentralisadong imprastraktura
• Limitadong transparency sa mga pinagmamay-ariang AI system

Kasama sa mga halimbawa ng mga alalahaning ito ang mga pagtagas ng data mula sa malalaking cloud operator, hindi awtorisadong pag-access sa panahon ng pagsasanay sa modelo, at pagtaas ng mga bayarin sa pag-compute para sa mga AI development team. Tinutugunan ng Cocoon ang mga puntong ito sa pamamagitan ng pagtrato sa privacy bilang default na setting.

Mga pangunahing tampok ng Cocoon

• Kumpidensyal na pagpapatupad ng AI sa pamamagitan ng mga TEE
• Global marketplace ng mga GPU provider
• Ang mga pagbabayad ay naayos sa Toncoin
• Pagsasama sa Telegram mini apps
• Suporta para sa malalaking modelo ng AI tulad ng DeepSeek at Qwen
• End to end na naka-encrypt na hinuha

Inaalis ng setup na ito ang pangangailangan para sa isang central cloud operator. Nakikipag-ugnayan ang mga user sa mga Telegram bot o app, nagpapadala ng kahilingan sa AI, at ipinasa ang trabaho sa Cocoon. Kumpletuhin ng mga may-ari ng GPU ang gawain at kumita ng TON.

Mga Kaso ng Paggamit ng Developer para sa Cocoon

Maaaring magpatakbo ang mga developer ng mga modelo gaya ng DeepSeek, Qwen, at iba pang mabibigat na compute framework. Kasama sa mga workload ang mga query sa LLM, mga gawain sa larawan, pagpoproseso ng video, o mga espesyal na tool sa AI. Tinutulungan ng sharded na disenyo ng TON ang network na mahawakan ang mataas na volume ng transaksyon sa panahon ng peak demand.

Ang pagsasama ng Cocoon sa Telegram mini apps ay nagbibigay din sa mga developer ng direktang landas sa mga totoong user. Sa halip na bumuo ng hiwalay na mga application, maaaring ilunsad ng mga developer ang mga tool ng AI sa loob ng Telegram at hayaan ang Cocoon na mag-compute nang pribado.

Bakit Mahalaga ang Cocoon para sa AI Privacy

Kadalasang kinokontrol ng mga sentralisadong tagapagbigay ng AI ang imprastraktura, nagpapasya sa pagpepresyo, at nagtataglay ng sensitibong data. Itinuturing ito ng maraming tagapagtaguyod ng privacy bilang isang panganib. Nagtatalo sila na ang mga nangingibabaw na kumpanya ng cloud ay maaaring makaimpluwensya sa pag-uugali, pahinain ang mga proteksyon sa cybersecurity, o maling paghawak ng personal na impormasyon.

Tuklasin ang Mga Promising Project...

Mga Promising Project...

(Advertisement)

Nagpapatuloy ang artikulo...

Gumagawa ang Cocoon ng ibang diskarte sa pamamagitan ng pamamahagi ng compute power sa maraming independiyenteng may-ari ng GPU. Ang data ay nananatiling naka-encrypt sa lahat ng oras. Ang mga log ay isinulat sa blockchain ng TON, na nagbibigay ng traceability nang hindi inilalantad ang aktibidad ng user. Ang pagkakahanay na ito ay umaangkop sa isang mas malawak na paggalaw patungo sa desentralisadong AI, isang paraan na naglalayong bawasan ang pag-asa sa ilang pangunahing corporate provider.

Sinabi ni Durov na ang dalawang pinakamalaking alalahanin na kinakaharap ng mga gumagamit ng AI ay mataas na gastos at pagkawala ng privacy. Sinusubukan ng Cocoon na lutasin pareho sa pamamagitan ng paggawa ng mapagkumpitensyang compute marketplace at pag-lock ng lahat ng pagproseso sa loob ng pinagkakatiwalaang hardware.

Bakit Ang Telegram ang Unang Customer

Ang Telegram ay isa sa pinakamalaking messaging app na may milyun-milyong aktibong user. Maraming tao na ang gumagamit ng Telegram bots para sa mga pagsasalin, pagbubuod, pagbuo ng nilalaman, at iba't ibang mga awtomatikong gawain. Sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng mga kahilingang ito sa pamamagitan ng Cocoon, nagbibigay ang Telegram ng mga pribadong pakikipag-ugnayan sa AI sa halip na i-routing ang data sa mga panlabas na kumpanya. Tinutulungan nito ang platform na mapanatili ang isang pare-parehong larawan na nakatuon sa privacy.

Ang papel ng Telegram ay tumutulong din sa Cocoon na lumago nang mas mabilis. Hinihikayat ng agarang pangangailangan ang mga may-ari ng GPU na sumali, na nagpapalakas sa kapasidad ng network. Sa turn, nakakaakit iyon ng mas maraming developer. Ang closed loop na ito ay nagbibigay sa Cocoon ng praktikal na panimulang punto sa halip na maghintay para sa third party adoption.

Paano Kumita ng TON ang mga GPU Provider

Ginagantimpalaan ng Cocoon ang mga kalahok sa pamamagitan ng Toncoin. Sa tuwing nakumpleto ng GPU ang isang gawain, tumatanggap ang may-ari ng TON batay sa laki ng workload. Lumilikha ito ng insentibo para sa mga taong may hindi nagamit na hardware na sumali. Sinabi ni Durov na maraming may-ari ng GPU ang gumagawa na ng TON sa pamamagitan ng pagkonekta ng kanilang mga pasilidad sa pagmimina o gaming rig sa network.

Ang modelo ay idinisenyo upang sukatin. Habang mas maraming GPU ang sumali, makakapagproseso ang Cocoon ng mas mabibigat na gawain, kabilang ang mas malalaking modelo ng wika, pagbuo ng larawan, pagbabago ng video, at pipeline ng machine learning. Sa mga ulat, ang mga tech fund na sumusuporta sa TON ay nangako ng malalaking GPU farm para palakasin ang network.

Paano Inihahambing ang Cocoon sa Mga Sentralisadong Provider

Ang mga serbisyo tulad ng Amazon Web Services at Microsoft Azure ay nangingibabaw sa AI compute market. Nag-aalok sila ng kaginhawahan, ngunit ang tradeoff ay sentral na kontrol at visibility sa data ng user. Sila rin ang nagtakda ng presyo. Para sa maraming developer, ang mga salik na ito ay nagpapataas ng mga alalahanin tungkol sa pangmatagalang dependency at pagkakalantad ng data.

Piniligpit ng cocoon ang istraktura. Sa halip na isang sentral na operator, isang desentralisadong grupo ng mga independiyenteng may-ari ng GPU ang kumukumpleto ng mga gawain. Maaaring mag-adjust ang mga presyo batay sa supply. Nananatiling naka-encrypt ang data. Ang mga tala ay isinulat sa TON. Ang resulta ay isang sistema na binuo upang bawasan ang pag-asa sa mga pinagkakatiwalaang tagapamagitan.

Gayunpaman, sinasabi ng ilang eksperto na ang ideya ay may pangako, ngunit nahaharap ito sa mga hamon. Ang pag-scale sa antas ng cloud giants ay nangangailangan ng libu-libong GPU. Ang mga desentralisadong network ay nakipaglaban sa hadlang na ito dati.

Mas binibigyang pansin din ng mga regulator ang mga AI system na naghahalo ng blockchain sa naka-encrypt na inference. Ang mga cross border compute market ay naglalabas ng mga tanong tungkol sa pagsunod, hurisdiksyon, at pangangasiwa ng data.

Pansinin ng mga mananaliksik sa privacy na umaasa ang mga TEE sa mga tagagawa ng hardware. Kung mayroong isang depekto sa chip o firmware, maaaring nasa panganib ang pagiging kumpidensyal. Para sa kadahilanang ito, maraming mga analyst ang nagsasabi na ang patuloy na pag-audit ay kinakailangan.

Konklusyon

Nagpapakita ang Cocoon ng isang modelo para sa desentralisado, pinapanatili ang privacy ng AI compute. Nagbibigay-daan ito sa mga developer na magpatakbo ng mga AI workload nang secure habang ang mga may-ari ng GPU ay kumikita ng Toncoin. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng sharded blockchain ng TON sa Trusted Execution Environment, nagbibigay ang Cocoon ng nasusukat, mabe-verify, at naka-encrypt na network para sa mga gawain ng AI. Tinutugunan ng system ang mga pangunahing hamon ng gastos, privacy, at sentralisasyon, na lumilikha ng isang functional na platform para sa pribadong pagproseso ng AI na naa-access sa parehong mga developer at provider ng hardware.

Mga mapagkukunan

1. Pavel Durov sa X: I-post noong Nobyembre 30

2. Website ng Cocoon: Pangkalahatang Impormasyon

3. Cocoon Docs: Tungkol kay Cocoon