Was ist TON Based Cocoon und warum unterstützt Telegram es?

Cocoon ist ein dezentrales vertrauliches Rechennetzwerk auf dem TON-Blockchain Das System ermöglicht es Nutzern, KI-Aufgaben privat über einen globalen GPU-Pool auszuführen. Jeder mit einer Grafikkarte kann so Toncoin verdienen, indem er KI-Anfragen für Anwendungen mit hohem Datenschutzbedarf verarbeitet. Das System ist jetzt live, und Telegram ist der erste große Kunde.

Einführung in Cocoon

Telegram-Gründer Pavel Durov bestätigt Cocoon, auch bekannt als Confidential Compute Open Network, verarbeitet nun Anfragen von echten Nutzern. Es verbindet Entwickler, die private KI-Inferenz benötigen, mit Nutzern, die ihre GPU-Leistung mieten möchten. Jede KI-Aufgabe wird in einer Trusted Execution Environment (TEE) verarbeitet, die sicherstellt, dass die Daten auch während der Berechnung verschlüsselt bleiben. Ein Beispiel für eine TEE ist Intel TDX, das in sicheren Cloud-Umgebungen weit verbreitet ist.

Cocoon positioniert sich als datenschutzorientierte Alternative zu zentralisierten KI-Plattformen, die Nutzerdaten auf eigenen Servern verarbeiten. Solche Systeme rufen häufig Bedenken bei Sicherheitsforschern und Nutzern hervor, die die Offenlegung sensibler Daten verhindern möchten. Cocoon nutzt TON, eine Layer-1-Blockchain mit enger Anbindung an das Telegram-Ökosystem, um Aufgaben zu koordinieren und nachvollziehbare Aufzeichnungen der Rechenaktivitäten zu führen.

So funktioniert Cocoon

Cocoon verbindet drei Gruppen: Entwickler stellen KI-Workloads bereit, GPU-Besitzer führen diese aus und Telegram leitet private KI-Anfragen an das Cocoon-Netzwerk weiter, um die Nutzeranforderungen umgehend zu erfüllen. TON dient als Grundlage für die Sicherung der Anfragen und die Protokollierung der Aktivitäten.

Bevor Aufgaben verarbeitet werden, werden Modell und Daten in einer verschlüsselten Umgebung gesperrt. Nur die TEE (Training Environment) hat Zugriff auf die Informationen. Selbst der GPU-Besitzer kann nicht sehen, was seine Hardware berechnet. Dieser Ansatz gewährleistet die Vertraulichkeit von Eingabeaufforderung, Trainingsdaten und Ausgaben und trägt außerdem zur Authentizität der Ergebnisse bei.

Welche Probleme will Cocoon lösen?

• Hohe Cloud-Computing-Preise
• Datentransparenz während der KI-Verarbeitung
• Abhängigkeit von zentralisierter Infrastruktur
• Begrenzte Transparenz bei proprietären KI-Systemen

Beispiele für diese Bedenken sind Datenlecks bei großen Cloud-Anbietern, unberechtigter Zugriff während des Modelltrainings und steigende Rechenkosten für KI-Entwicklungsteams. Cocoon begegnet diesen Problemen, indem Datenschutz als Standardeinstellung behandelt wird.

Hauptmerkmale von Cocoon

• Vertrauliche KI-Ausführung durch TEEs
• Globaler Marktplatz für GPU-Anbieter
• Zahlungen werden in Toncoin abgewickelt.
• Integration mit Telegram-Mini-Apps
• Unterstützung für große KI-Modelle wie DeepSeek und Qwen
• Ende-zu-Ende-verschlüsselte Inferenz

Diese Konfiguration macht einen zentralen Cloud-Betreiber überflüssig. Nutzer interagieren mit Telegram-Bots oder -Apps, senden eine KI-Anfrage, und der Auftrag wird an Cocoon weitergeleitet. GPU-Besitzer erledigen die Aufgabe und verdienen TON.

Anwendungsfälle für Entwickler für Cocoon

Entwickler können Modelle wie DeepSeek, Qwen und andere rechenintensive Frameworks ausführen. Zu den Workloads gehören LLM-Abfragen, Bildverarbeitung, Videoverarbeitung und spezialisierte KI-Tools. Die Sharded-Architektur von TON unterstützt das Netzwerk bei der Bewältigung hoher Transaktionsvolumina in Spitzenzeiten.

Die Integration von Cocoon in Telegram-Mini-Apps ermöglicht Entwicklern zudem einen direkten Zugang zu echten Nutzern. Anstatt separate Anwendungen zu entwickeln, können Entwickler KI-Tools direkt in Telegram starten und die Rechenleistung Cocoon überlassen.

Warum Cocoon für den Datenschutz im Bereich KI wichtig ist

Zentralisierte KI-Anbieter kontrollieren häufig die Infrastruktur, legen die Preise fest und speichern sensible Daten. Viele Datenschützer sehen darin ein Risiko. Sie argumentieren, dass dominante Cloud-Unternehmen das Verhalten beeinflussen, die Cybersicherheit schwächen oder personenbezogene Daten missbrauchen könnten.

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Cocoon verfolgt einen anderen Ansatz, indem es die Rechenleistung auf viele unabhängige GPU-Besitzer verteilt. Die Daten bleiben dabei stets verschlüsselt. Protokolle werden in der Blockchain von TON gespeichert, wodurch die Nachverfolgbarkeit gewährleistet wird, ohne die Nutzeraktivitäten offenzulegen. Diese Vorgehensweise fügt sich in die breitere Bewegung hin zu dezentraler KI ein – ein Ansatz, der die Abhängigkeit von wenigen großen Anbietern verringern soll.

Durov erklärte, die beiden größten Bedenken von KI-Nutzern seien hohe Kosten und der Verlust der Privatsphäre. Cocoon versucht, beides zu lösen, indem es einen wettbewerbsfähigen Rechenmarktplatz schafft und die gesamte Verarbeitung auf vertrauenswürdiger Hardware kapselt.

Warum Telegram der erste Kunde ist

Telegram ist eine der größten Messaging-Apps mit Millionen aktiver Nutzer. Viele verwenden bereits Telegram-Bots für Übersetzungen, Zusammenfassungen, Content-Erstellung und diverse automatisierte Aufgaben. Indem Telegram diese Anfragen über Cocoon abwickelt, ermöglicht es private KI-Interaktionen, anstatt Daten an externe Unternehmen weiterzuleiten. Dies trägt dazu bei, dass die Plattform ihr Image als datenschutzorientierte Plattform konsequent wahrt.

Die Rolle von Telegram trägt ebenfalls zu einem schnelleren Wachstum von Cocoon bei. Die unmittelbare Nachfrage animiert GPU-Besitzer zum Beitritt, was die Netzwerkkapazität erhöht. Dies wiederum zieht weitere Entwickler an. Dieser geschlossene Kreislauf bietet Cocoon einen praktischen Startpunkt, anstatt auf die Übernahme durch Dritte warten zu müssen.

Wie GPU-Anbieter TON verdienen

Cocoon belohnt Teilnehmer mit Toncoin. Sobald eine GPU eine Aufgabe abschließt, erhält der Besitzer TON, deren Wert sich nach dem Umfang der Arbeitslast richtet. Dies schafft einen Anreiz für Nutzer mit ungenutzter Hardware, teilzunehmen. Laut Durov generieren bereits einige GPU-Besitzer TON, indem sie ihre Mining-Anlagen oder Gaming-Rigs mit dem Netzwerk verbinden.

Das Modell ist skalierbar. Mit zunehmender Anzahl an GPUs kann Cocoon rechenintensivere Aufgaben bewältigen, darunter größere Sprachmodelle, Bildgenerierung, Videotransformation und Machine-Learning-Pipelines. Berichten zufolge haben Technologiefonds, die TON unterstützen, große GPU-Farmen zugesagt, um das Netzwerk zu stärken.

Wie sich Cocoon im Vergleich zu zentralisierten Anbietern schlägt

Dienste wie Amazon Web Services und Microsoft Azure dominieren den Markt für KI-Rechenleistung. Sie bieten Komfort, doch der Nachteil ist die zentrale Kontrolle und Transparenz der Nutzerdaten. Sie bestimmen auch den Preis. Viele Entwickler befürchten daher langfristige Abhängigkeiten und Datenlecks.

Cocoon stellt die Struktur auf den Kopf. Anstelle eines zentralen Betreibers erledigt ein dezentraler Pool unabhängiger GPU-Besitzer Aufgaben. Die Preise können sich je nach Angebot anpassen. Die Daten bleiben verschlüsselt. Datensätze werden in TON gespeichert. Das Ergebnis ist ein System, das die Abhängigkeit von vertrauenswürdigen Vermittlern reduziert.

Einige Experten sehen zwar Potenzial in der Idee, sehen aber auch Herausforderungen. Um auf das Niveau der Cloud-Giganten zu skalieren, werden Zehntausende von GPUs benötigt. Dezentrale Netzwerke hatten bereits in der Vergangenheit mit dieser Hürde zu kämpfen.

Regulierungsbehörden schenken KI-Systemen, die Blockchain mit verschlüsselter Datenverarbeitung kombinieren, zunehmend Aufmerksamkeit. Grenzüberschreitende Rechenmärkte werfen Fragen hinsichtlich Compliance, Gerichtsbarkeit und Datenverarbeitung auf.

Datenschutzforscher weisen darauf hin, dass TEEs von Hardwareherstellern abhängig sind. Besteht ein Fehler im Chip oder in der Firmware, kann die Vertraulichkeit gefährdet sein. Aus diesem Grund halten mehrere Analysten kontinuierliche Prüfungen für notwendig.

Fazit

Cocoon demonstriert ein Modell für dezentrales, datenschutzfreundliches KI-Computing. Es ermöglicht Entwicklern die sichere Ausführung von KI-Workloads, während GPU-Besitzer Toncoin verdienen. Durch die Kombination der Sharded Blockchain von TON mit Trusted Execution Environments (TEE) bietet Cocoon ein skalierbares, verifizierbares und verschlüsseltes Netzwerk für KI-Aufgaben. Das System adressiert zentrale Herausforderungen wie Kosten, Datenschutz und Zentralisierung und schafft eine funktionale Plattform für private KI-Verarbeitung, die sowohl Entwicklern als auch Hardwareanbietern zugänglich ist.

Ressourcen

1. Pavel Durov über X: Beitrag vom 30. November

2. Cocoon-Website: Allgemeine Informationen

3. Cocoon-DokumenteÜber Cocoon