Cocoon — децентрализованная сеть для ИИ-вычислений
29 октября 2025 года на конференции Blockchain Life 2025 в Дубае Павел Дуров анонсировал Cocoon (Confidential Compute Open Network) — децентрализованную сеть для безопасных и конфиденциальных ИИ-вычислений.
Проект должен решить сразу две задачи: владельцы мощных видеокарт получают возможность зарабатывать TON, обрабатывая запросы к ИИ, а разработчикам становятся доступны вычислительные ресурсы без привязки к централизованным облачным провайдерам вроде Amazon или Microsoft.
Первым крупным клиентом сети стал сам Telegram с его 950 миллионами пользователей — мессенджер обещает активно продвигать Cocoon по всему миру и уже начал переводить часть своих ИИ-функций на эту инфраструктуру.
Ровно через месяц, 30 ноября 2025 года, Павел Дуров объявил об официальном запуске сети. Первые запросы к искусственному интеллекту уже обрабатываются через децентрализованную инфраструктуру с полной конфиденциальностью данных, владельцы GPU начали зарабатывать TON, а исходный код и документация стали доступны на официальном сайте Cocoon.org.
Звучит амбициозно. Но что это вообще такое и почему Дурову вдруг понадобилось соревноваться с Amazon и Google в области облачных вычислений?
Что это за зверь
Cocoon расшифровывается как Confidential Compute Open Network — открытая сеть конфиденциальных вычислений. Суть простая: если у тебя есть мощная видеокарта (правда, не игровая, а серверная NVIDIA H100), ты можешь сдать её вычислительную мощность в аренду. За это платят криптовалютой TON. С другой стороны, разработчики, которым нужны ресурсы для запуска ИИ-моделей, арендуют эти мощности — и при этом все данные остаются зашифрованными. Даже владелец GPU не знает, какие именно задачи выполняет его железо.
Дуров сравнил это с Airbnb: вместо квартиры сдаёшь в аренду видеокарту для ИИ-вычислений:
Проект построен на блокчейне TON и интегрирован с Telegram. Мессенджер с почти миллиардом пользователей уже стал первым крупным клиентом Cocoon — например, автоматический перевод сообщений теперь идёт через эту децентрализованную сеть.
Как всё начиналось
Идея появилась не на пустом месте. Дуров давно говорил о необходимости альтернативы централизованным ИИ-сервисам — таким, где приватность не просто декларируется, а гарантируется технически.
Первый публичный намёк прозвучал в октябре 2025 года в Астане, когда Павел объявил об открытии в Казахстане лаборатории искусственного интеллекта — совместного проекта Telegram и казахстанского суперкомпьютерного кластера, благодаря которому будет запущен новый продукт Telegram соединяющий ИИ и блокчейн.
Дуров упомянул, что команда несколько месяцев работает над технологией, способной обслуживать больше миллиарда пользователей.
А 29 октября на конференции Blockchain Life 2025 в Дубае он официально представил Cocoon. Выступление было программным. Дуров объяснил, почему централизация ИИ — это проблема:
Централизованные провайдеры вычислений, такие как Amazon и Microsoft, действуют как дорогие посредники, которые повышают цены и снижают приватность. Cocoon решает как экономические проблемы, так и проблемы конфиденциальности.
И добавил широкий контекст:
Последние 20 лет мы постепенно теряем наши цифровые свободы. Почему важно делать это децентрализованно, а не централизованным способом, который иногда удобнее? Именно поэтому.
Любопытная деталь: изначально проект хотели назвать PAIN — Private Artificial Intelligence Network. Но Дуров решил, что выходить на сцену со словами «добро пожаловать в мир боли» — не лучшая идея. Так появился Cocoon — кокон, защитная оболочка.
30 ноября 2025 года сеть запустилась. Одновременно заработал официальный сайт cocoon.org с документацией, а на GitHub появился открытый репозиторий TelegramMessenger/cocoon под лицензией Apache 2.0.
Какие задачи решает проект
У Cocoon три основных направления работы.
Открытый доступ к вычислительным ресурсам. Если у тебя есть нужное железо — подключайся и зарабатывай. Разработчикам больше не нужно переплачивать Amazon или Google за облачные сервисы. Система сама распределяет задачи между нодами, выбирая оптимальное соотношение цены и производительности — всё честно и прозрачно.
Гарантированная конфиденциальность. Вся работа происходит внутри изолированных аппаратных контуров (Trusted Execution Environment) — запросы пользователей, результаты вычислений, промежуточные данные остаются зашифрованными от начала до конца. Операторы нод ничего не видят, посредники не имеют доступа. Даже человек, чья видеокарта крутит модель, понятия не имеет, какие именно задачи она выполняет.
Осмысленное использование мощностей. В отличие от классического майнинга, где компьютеры занимаются бесполезным перебором хешей, здесь ресурсы идут на реальную работу — обработку запросов к нейросетям. Участники получают деньги не за впустую потраченное электричество, а за выполнение практических задач.
Telegram не стал ждать и сразу подключил Cocoon к своей инфраструктуре — автоматический перевод сообщений уже работает через децентрализованную сеть. Следующий шаг — связка с Mini Apps, которая даст разработчикам возможность встраивать ИИ-функции в ботов и приложения, не завися от сторонних сервисов.
Как это работает технически
Архитектура построена на взаимодействии трёх типов узлов: клиенты, прокси и рабочие узлы (workers).
Client — компонент на стороне заказчика. Формирует запрос, шифрует его, отправляет прокси и резервирует оплату в смарт-контракте TON. Перед отправкой происходит проверка: клиент через удалённую аттестацию убеждается, что соединяется именно с доверенным окружением.
Proxy — промежуточный узел. Получает запрос, выбирает подходящего исполнителя на основе требуемой модели, нагрузки и репутации. Прокси тоже работает внутри защищённого анклава, поэтому не видит содержимое — только служебную информацию для маршрутизации. После получения результата переводит вознаграждение рабочему узлу и возвращает ответ клиенту. Сейчас роль прокси выполняет команда Cocoon, но в будущем запустить свой прокси сможет любой.
Worker — вычислитель на стороне владельца GPU. Это виртуальная машина, защищённая TEE, где загружена ИИ-модель и выполняется инференс. Worker получает зашифрованный ввод, производит вычисления, шифрует результат и отправляет обратно. За каждую задачу узел автоматически получает TON.
Железо и защита
Cocoon использует Intel TDX (Trust Domain Extensions) для защиты вычислений на уровне процессора и NVIDIA Confidential Computing для защиты данных в памяти видеокарты. Минимальные требования высокие:
- Серверный процессор Intel Xeon 4-го поколения или новее с активированным TDX
- Видеокарта NVIDIA H100 с включённым режимом Confidential Computing
- Обычные игровые карты (GeForce RTX) не поддерживаются
При запуске система проверяет, что к виртуальной машине подключена доверенная видеокарта. NVIDIA встроила в H100 специальный корень доверия — ключ, которым подписывается отчёт об аттестации GPU. Если карта не соответствует требованиям, VM просто не запустится.
Данные защищены на нескольких уровнях:
- Измеренная загрузка хэширует каждый компонент системы
- dm-verity проверяет целостность файловой системы при каждом чтении
- AES-GCM 256 шифрует все передачи между CPU и GPU через PCIe
Для контроля корректности моделей внедрён механизм валидации: ИИ-модели собираются определённым образом и снабжаются криптографическим хэшем, который регистрируется в блокчейне. Подменить модель на упрощённую версию не получится.
В качестве inference engine используется vLLM. Поддерживаются модели DeepSeek, Qwen и архитектуры, совместимые с vLLM — LLaMA, Mistral, Mixtral.
Экономика сети
Вся логика взаимодействия реализована через смарт-контракты на TON. Главные контракты — Root Contract (реестр доверенных образов и параметров) и платёжные контракты по принципу платёжных каналов.
Клиент, отправляя запрос, резервирует сумму TON. Прокси после получения результата инициирует выплату worker-узлу и удерживает комиссию. Расчёты автоматизированы — обмануть друг друга нельзя.
На блокчейне также хранятся репутационные показатели каждого worker: скорость, процент успешных запросов. Если узел тормозит или часто отваливается, рейтинг снижается, и работы приходит меньше.
Базовая комиссия TON составляет около 0.0055 TON за транзакцию — это один из самых быстрых и дешёвых блокчейнов, что критично для микроплатежей за отдельные ИИ-запросы.
Точные цены за inference пока не раскрыты. Ценообразование рыночное — на основе спроса и предложения.
Показательный сигнал доверия: AlphaTON Capital (компания на Nasdaq) объявила об инвестициях $82.5 млн в более чем 1000 GPU NVIDIA B200 для работы в Cocoon. Компания прогнозирует внутреннюю норму доходности 59.7%, NPV $59.6 млн, возврат капитала в пятикратном размере и $150 млн cash за пять лет. Финансирование: $30 млн собственного капитала и $52.5 млн долгового финансирования с амортизацией за 36 месяцев.
1 декабря 2025 года AlphaTON объявила, что успешно развернула первую партию B200 в сети Cocoon.
Рынок и конкуренты
Рынок децентрализованных AI-вычислений переживает взрывной рост. За год совокупная капитализация AI-crypto проектов выросла с $3.2 млрд до $29.5 млрд. Девятикратный рост.
Среди ключевых игроков:
Bittensor (TAO) — децентрализованный маркетплейс для машинного обучения. Капитализация ~$2.9 млрд. Не использует Confidential Computing — данные видны операторам нод.
Render Network (RENDER) — распределённая сеть для рендеринга и AI. Капитализация ~$1 млрд. Начинала с 3D-рендеринга. Без конфиденциальных вычислений.
Akash Network (AKT) — децентрализованное облако общего назначения. Капитализация ~$250 млн. Планирует добавить Confidential Computing только в Q1 2026.
io.net (IO) — GPU-маркетплейс с фокусом на ML. Капитализация ~$50 млн. Без TEE.
Но самый серьезный конкурент в будущем — Tether, который запустил собственный фреймворк для обучения ИИ-моделей, который позволяет тренировать крупные LLM прямо на телефонах и ноутбуках в полностью децентрализованной среде. Цель проекта — создать демократичную инфраструктуру для обучения и сервинга ИИ-агентов, которые обучаются под конкретного пользователя и не завязаны на мощности техгигантов или облачные хранилища.
Ключевое отличие Cocoon: это первый проект, сочетающий аппаратную защиту данных (Intel TDX + NVIDIA Confidential Computing) с прямым доступом к 950 миллионам пользователей Telegram. Ни один конкурент не предлагает такой комбинации.
Max Crown, CEO TON Foundation: «Используя миллиардную базу Telegram и блокчейн TON, Cocoon имеет потенциал переопределить то, как миллиарды людей взаимодействуют с ИИ».
Значение для экосистемы TON
Путь TON к сегодняшнему дню был непростым. Telegram в 2018-м привлёк рекордные $1.7 млрд через ICO криптовалюты Gram, но два года спустя американский SEC похоронил проект — пришлось возвращать инвесторам $1.224 млрд и платить штрафы.
Вторую жизнь блокчейн получил в 2021 году, когда независимые разработчики перезапустили его как The Open Network — проект, развивающийся силами комьюнити. За четыре года результаты впечатляют: игра Notcoin собрала более 30 миллионов пользователей, через маркетплейс Fragment прошло свыше 100 млн TON в транзакциях, а Hamster Kombat преодолел отметку в 240 миллионов регистраций. Начало 2025 года ознаменовалось ещё одной вехой — TON закрепился как единственная блокчейн-платформа для мини-приложений Telegram.
Появление Cocoon — закономерное продолжение этой истории. Каждый проект в экосистеме монетизирует что-то своё: Notcoin превратил в деньги пользовательское внимание, Fragment — цифровые имена и идентичность, а Cocoon открывает новый рынок — вычислительные мощности для искусственного интеллекта. TON теперь обслуживает не только финансовые операции внутри мессенджера, но и становится средством оплаты в быстрорастущей индустрии ИИ-инфраструктуры.
С какими сложностями может столкнуться проект
Несмотря на амбициозность идеи, у Cocoon есть ряд очевидных уязвимых мест.
Привязка к одному производителю. Сеть работает исключительно на процессорах Intel с технологией TDX — чипы AMD, ARM и RISC-V остались за бортом. Получается классический vendor lock-in, который сильно сокращает круг потенциальных участников. В репозитории на GitHub уже висит issue #6 с просьбой добавить поддержку AMD, но конкретных дат никто не называет.
Недоступность для обычных майнеров. Чтобы запустить ноду, нужен серверный Intel Xeon четвёртого поколения и видеокарта NVIDIA H100 — это профессиональное железо, которое стоит серьёзных денег. Владелец домашней фермы с парой GeForce RTX в игру не попадёт. О какой децентрализации тогда речь, если входной порог такой высокий?
Уязвимости доверенных сред. Статистика по Trusted Execution Environment не внушает оптимизма: почти 40% проблем с безопасностью возникают из-за ошибок валидации, больше половины — из-за багов в прошивках. Стоит где-то в Intel или NVIDIA всплыть серьёзной дыре — и вся конфиденциальность вылетает в трубу.
Сложности с масштабированием. Децентрализованные платформы традиционно испытывают трудности с набором критической массы оборудования. Amazon управляет миллионами серверов, даже у Render Network около 45 000 видеокарт. Сколько нод в Cocoon на момент запуска — информации нет, но вряд ли речь идёт о сопоставимых цифрах.
Юридическая неопределённость. История с задержанием Дурова французскими властями в августе 2024-го (ограничения сняли только в ноябре 2025-го) бросает тень на репутацию проекта. Плюс остаётся куча вопросов по регулированию трансграничных ИИ-вычислений — как это будет работать с GDPR и другими законами, пока непонятно.
Что дальше
- Расширение на десктопные и мобильные клиенты
- Децентрализация управления Root Contract через DAO
- Возможность запустить собственный прокси-узел
- Снятие ограничения на одну GPU на VM
- Потенциальная поддержка AMD SEV-SNP
Что в итоге
Дуров пытается провернуть с ИИ-инфраструктурой ту же революцию, что биткоин сделал с деньгами — выкинуть из цепочки посредников, удешевить процесс и отдать рычаги управления в руки пользователей.
И это не очередной вайтпейпер с обещаниями на будущее. Сеть работает прямо сейчас: код лежит в открытом доступе, запросы к нейросетям уже идут через децентрализованные ноды, а функция автоперевода в Telegram обрабатывается именно так. Продукт существует, а не планируется.
Главная фишка Cocoon — никто из конкурентов не может предложить такое сочетание. Аппаратное шифрование на уровне железа? У Render, Bittensor и io.net этого нет. Почти миллиард потенциальных пользователей из коробки? Такой аудитории больше ни у кого просто не существует.
Дальше всё упирается в несколько ключевых моментов: как быстро удастся нарастить парк GPU, пройдут ли смарт-контракты и система безопасности серьёзные независимые проверки, получится ли избавиться от зависимости только от Intel, и как сложатся отношения с регуляторами в разных странах.
Timing выглядит правильным — за последний год рынок ИИ-криптопроектов взорвался и вырос в девять раз. Позиционирование сильное, момент удачный.
Теперь главное — не облажаться с реализацией. Идея есть, технология запущена — осталось довести до ума.
Полезные ссылки: