На форуме Blockchain Life 2025 в Дубае основатель Telegram Павел Дуров представил Cocoon — Confidential Compute Open Network, децентрализованную сеть для конфиденциальных вычислений с упором на приватный ИИ-инференс. Публичный запуск намечен на ноябрь: сеть объединит владельцев графических ускорителей и разработчиков, а расчёты и экономику свяжет с блокчейном TON.

• Запуск в ноябре, первый публичный анонс прозвучал со сцены Blockchain Life 2025.
• Бизнес-модель: владельцы GPU предоставляют мощность и получают вознаграждение в Toncoin (TON); разработчики получают недорогой приватный ИИ-инференс.
• Экосистема Telegram планируется как первый крупный «якорный» клиент сети Cocoon (mini apps и боты).
• Фокус на конфиденциальных вычислениях: изоляция кода/данных во время исполнения и верифицируемые результаты для чувствительных сценариев.

Что такое Cocoon и какую проблему решает

Cocoon (Confidential Compute Open Network) — это открытая децентрализованная сеть для выполнения вычислительных задач с повышенными требованиями к приватности. В центре — идея совместить удобство доступа к ИИ-мощностям с конфиденциальностью на уровне исполнения (confidential computing), чтобы данные пользователей и исходный код моделей не покидали «доверенную среду», а результат можно было проверять. На практическом уровне это закладывает основу для сценариев, где традиционные централизованные облака создают риски утечки или цензуры — от AI-ассистентов в мессенджерах до финтех-и RegTech-кейсов.

В анонсе подчёркнуто три целевые стороны сети. Во-первых, провайдеры вычислений (владельцы GPU/кластеров), которые подключаются к сети и монетизируют свободные ресурсы. Во-вторых, разработчики приложений, которым нужен прозрачный и экономичный способ запускать inference современных моделей ИИ. В-третьих, пользователи, ожидающие от сервисов приватности по умолчанию — без передачи переписок, документов или чувствительных параметров сторонним облакам. По словам организаторов, именно комбинация TON + децентрализованный рынок вычислений должна дать устойчивую экономику спроса и предложения.

Ключевые функции: приватность исполнения, аттестация и проверяемые результаты

Конфиденциальные вычисления строятся на двух опорах. Первая — изоляция кода и данных во время исполнения (например, аппаратные доверенные окружения TEE типа SGX/SEV/TrustZone или их аналоги, поддерживающие удалённую аттестацию). Вторая — верифицируемость результата: потребитель должен доверять не только коду, но и окружению, где он запускался. Для децентрализованной сети это означает единый набор правил и стандартов аттестации, чтобы любая сторона могла проверить, что вычисления действительно проходили в требуемой конфигурации, а «чёрных ящиков» не было.

По показанным на площадке материалам СМИ, в архитектуре Cocoon предусмотрены роли узлов-провайдеров (GPU), диспетчера задач, слоя учёта/аудита и платёжной логики в TON. Такой подход решает сразу три «боли» рынка: 1) дефицит доступных GPU для inference, 2) растущие требования к приватности персональных и корпоративных данных, 3) зависимость от централизованных облачных цен и правил.

Экономика сети: TON как «топливо» спроса и предложения

Одна из центральных деталей анонса — вознаграждение участников в Toncoin (TON). Владельцы GPU получают оплату за проверяемое выполнение задач, а разработчики оплачивают инференс. Такая двухсторонняя модель — привычная для децентрализованных рынков ресурсов, но здесь её усиливает нативная интеграция с TON и «якорный» спрос со стороны экосистемы Telegram. Это должно выровнять «пилу» цен и сделать доступ к вычислениям менее дефицитным и менее цензурируемым, особенно для массовых пользовательских сценариев в мессенджере и mini apps.

С точки зрения стоимости владения для приложения, Cocoon стремится снизить зависимость от «прайсов» центральных облаков: цена формируется рынком подключённых провайдеров, конкурирующих за заказы разработчиков. Если сеть выстроит достаточную аттестацию и измеримость качества (SLA), это может стать альтернативой централизованному inference-рынку — особенно в регионах и нишах с ограниченным доступом к крупным облакам.

Почему это важно прямо сейчас

Рынок ИИ стремительно входит в фазу, где приватность и контроль над данными становятся не просто требованиями регуляторов, а базовыми ожиданиями пользователей. Массовые кейсы встроенных ассистентов — резюме чатов, черновики писем, поиск по личным архивам — упираются в вопрос: кому доверяется исходное содержимое? Дуров аргументировал, что децентрализация — это путь сохранить цифровые свободы, а централизованные платформы исторически склонны к цензуре и сбору лишних данных. В его выступлении прозвучала даже ироничная игра слов: альтернативное имя «Private AI Network» образует аббревиатуру P.A.I.N («боль»).

Cocoon логично ложится на траекторию экосистемы Telegram/TON: с одной стороны, в мессенджере уже сформировалась аудитория и UX для mini apps и ботов; с другой — TON предоставляет on-chain-инфраструктуру для учёта и платежей. Это уменьшает «трение» запуска и даёт сети потенциально десятки миллионов точек входа — от простых AI-функций до сложных корпоративных сценариев через приватные mini apps. СМИ со ссылкой на выступление отдельно сообщили, что Telegram выступит первым крупным клиентом сети и её главным промоутером.

Как подключиться: провайдерам и разработчикам

Организаторы ожидают заявки как от владельцев GPU (от одиночных ферм до дата-центров), так и от разработчиков, которым нужны приватные вычисления. На старте приоритет — inference популярных LLM и мультимодальных моделей, но архитектура должна поддержать более широкий класс задач: от приватной аналитики до верифицируемого вычисления метрик для финансовых приложений. Ряд профильных изданий отмечает, что заявиться можно уже сейчас (GPU-провайдеры и разработчики), указав предполагаемые объёмы и типы моделей — что позволит сети сбалансировать пропускную способность к публичному запуску.

Где место Cocoon среди конкурентов: сравнение подходов

Конфиденциальные вычисления — не новый термин для Web3, но у разных проектов сильно расходятся архитектуры и компромиссы. Ниже — краткая карта поля, помогающая понять позиционирование Cocoon относительно ближайших альтернатив.

Возможные кейсы применения: от ассистентов до RegTech

• Ассистенты в мессенджере: резюме чатов, черновики сообщений, перевод и контекстные подсказки — без передачи личных данных в сторонние облака.
• Финансы/RegTech: приватная проверка скорингов и расчёт риск-моделей, где вес критерия и входные данные скрыты, но результат верифицируется.
• Корпоративные документы: поиск и извлечение знаний из чувствительных архивов с гарантией локальной обработки.
• Мультимодальные сценарии: обработка голос/видео-данных в изолированных окружениях, недоступных внешним оператором.
• DePIN: подключение распределённых «карманов» мощности к единой сети спроса, где вознаграждение прозрачно и предсказуемо.

Дорожная карта: что ожидаем до конца года

Именно на ноябрь ориентирован релиз Cocoon в продуктивном режиме, об этом заявлено публично в репортажах СМИ со сцены форума.

Риски и открытые вопросы

• Уровень доверия к TEE. Аппаратные энклавы исторически сталкивались с уязвимостями и side-channel атаками. От качества аттестации и своевременности патчей зависит «чистота» приватности.
• Качество и предсказуемость SLA. Децентрализованный рынок мощностей требует строгих метрик: просрочки, деградации качества, отказоустойчивость.
• Право и комплаенс. Для корпоративных сценариев важны трассируемость процессов и соответствие локальным нормам по персональным данным.
• Экономика провайдера. Баланс между доходностью GPU в Cocoon и альтернативами (HPC/рендер/централизованные inference-маркетплейсы) будет меняться вместе с рынком.

Влияние на рынок: возможные эффекты

Если заявленные механики будут реализованы, Cocoon может открыть «массовый вход» в приватный ИИ-инференс для экосистемы Telegram и за её пределами. Для разработчиков это шанс уйти от дорогих и непрозрачных прайсов облаков; для владельцев GPU — стабильный поток задач с выплатами в TON; для самих пользователей — привычный интерфейс (mini apps) при сохранении контроля над данными. На уровне Web3-инфраструктуры это усилит роль TON как расчётного слоя для «физического» спроса (compute), а не только транзакций и NFT.

Что сказал Дуров: ключевые акценты

В выступлении основатель Telegram увязал Cocoon с более широкой темой «цифровых свобод» — идеей, что распределённые технологии лучше защищают права пользователей, чем вертикально интегрированные платформы. В качестве «рабочей» шутки он упомянул альтернативное название Private AI Network с аббревиатурой P.A.I.N. — намёк на то, как чувствительно пользователи переживают вторжение в персональные данные и навязчивую модерацию.

FAQ

Итог

Cocoon замахивается на системную проблему ИИ-рынка — дефицит прозрачных и приватных вычислений — и делает ставку на связку децентрализации, TON-платежей и масштаба Telegram. Если сеть удержит баланс приватности (через строгую аттестацию TEE), предсказуемости SLA и конкурентных цен, у неё есть шанс занять заметную долю inference-нагрузки в сегментах, где конфиденциальность решает. Для Web3 это ещё один шаг к рынкам реальных ресурсов, где блокчейн — не самоцель, а открытый договор о правилах доступа, оплаты и доверия.

Читайте на wiki:

• Confidential Computing: что это, как работают TEE/аттестация и зачем это Web3 (криптобиржи, оракулы, rollups)
• Cocoon (Confidential Compute Open Network): TEE, аттестация и приватные смарт-контракты