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Telegram hat Cocoon gestartet, ein dezentrales Netzwerk für vertrauliches Rechnen auf Basis der TON-Blockchain, das private und kostengünstigere KI-Inferenz ermöglichen soll, indem GPU-Besitzer direkt mit Entwicklern verbunden werden. Pavel Durov erklärt, dass Cocoon teure Zwischenhändler eliminiert und gleichzeitig Eingabeaufforderungen (Prompts) sowie Antworten verschlüsselt, sodass nicht einmal der Host sie lesen kann. Dieser Ansatz kombiniert Datenschutz, Peer-to-Peer-Marktplatzmechanismen und Blockchain-basierte Abrechnung, um eine Alternative zu zentralen Cloud-Diensten zu bieten.
Why Cocoon could change how AI is run
Bisher leiteten Entwickler und Nutzer, die leistungsfähige KI-Dienste nutzen wollten, ihre Daten meist über zentralisierte Cloud-Riesen wie Amazon Web Services oder Microsoft Azure. Diese Bequemlichkeit brachte jedoch erhebliche Nachteile mit sich: hohe Gebühren, proprietäre Infrastruktur und vergrößerte Angriffsflächen für sensible Prompts oder vertrauliche Daten. Zentralisierung verstärkt zudem Abhängigkeitsrisiken und kann eine Hürde für Projekte mit engen Budgets oder strengen Datenschutzanforderungen sein.
Cocoon zielt darauf ab, dieses Modell umzukehren. Durch die Nutzung ungenutzter GPUs in einem Peer-to-Peer-Marktplatz sowie das Ausführen von Model-Inferenz innerhalb sogenannter Trusted Execution Environments (TEEs) will die Plattform Eingaben und Ausgaben vertraulich halten, Overhead reduzieren und die Verarbeitung über viele Provider verteilen. Stellen Sie sich vor, ein großes Sprachmodell auszuführen, ohne Prompts an einen zentralen Konzernserver zu senden — genau das ist die zugrunde liegende Vision. Die Kombination aus dezentraler Infrastruktur, TEEs für Vertraulichkeit und Blockchain für automatische Abrechnung kann sowohl die Kostenstruktur als auch das Sicherheitsmodell von KI-Inferenz grundlegend verändern.
How Cocoon works — the tech under the hood
Das System nutzt TON als Ledger- und Zahlungsschicht. Ein Smart Contract auf TON verwaltet eine Allowlist geprüfter Hashes und Adressen, wodurch sichergestellt wird, dass nur verifizierte, vertrauenswürdige Komponenten am Netzwerk teilnehmen. Wenn eine Entwickler:in oder eine App KI-Rechenleistung benötigt, leitet Cocoon den Auftrag an einen verfügbaren GPU-Host weiter, dessen Hardware das Cocoon-Image innerhalb eines TEE ausführt. Diese Architektur verbindet drei zentrale technische Ebenen: die Hardware-Schicht (GPU und TEE-fähige Plattform), die Laufzeit/Orchestrierung (Cocoon-Image und Schnittstellen) und die Blockchain-Schicht (TON-Smart-Contracts für Autorisierung und Abrechnung).
TEEs bieten eine zentrale Datenschutzgarantie: Der Code und die Daten, die in der Enklave verarbeitet werden, sind vor dem Host-Betriebssystem geschützt. Konkret bedeutet das, dass der Serverbetreiber weder Prompts noch Zwischenresultate oder Modelloutputs einsehen kann — nur die Enklave hat Zugriff auf diese Informationen. Zusätzlich verwendet Cocoon kryptografische Mechanismen zur Authentifizierung und zur remote Attestation, damit Entwickler:innen die Integrität der Ausführungsumgebung prüfen können, bevor sie sensible Daten übermitteln. Durch die Verknüpfung dieser Vertraulichkeitsgarantien mit dezentraler Abrechnung auf TON erhalten Hosts automatische und transparente Zahlungen für die bereitgestellte Rechenleistung, während Entwickler:innen und Endnutzer:innen klare Datenschutzvorteile und Kostenkontrolle gewinnen.
Who can join and how to start
Für Cocoon gibt es zwei primäre Zielgruppen: Entwickler:innen, die private Model-Inferenz benötigen, und GPU-Besitzer:innen, die ungenutzte Hardware monetarisieren möchten. Die Teilnahme ist bewusst niedrigschwellig gestaltet, damit das Ökosystem schnell wachsen kann. Technische Voraussetzungen umfassen eine TEE-fähige Plattform oder kompatible Hardware, grundlegende Netzwerkkenntnisse und eine TON-Wallet für die Zahlungsabwicklung. Cocoon bietet Orchestrierungstools und Dokumentation, die den Einstieg erleichtern und typische Integrationsschritte standardisieren.
- GPU-Hosts: Installieren Sie das Cocoon-Image auf Ihrem System, führen Sie eine kurze Erstkonfiguration durch (Modellbezeichnung und Ihre TON-Wallet-Adresse), und der Node wird seine Kapazität im Netzwerk bekannt geben. Die Installation ist so ausgelegt, dass sie auf verschiedenen Linux-Distributionen und in Virtualisierungsumgebungen funktioniert, vorausgesetzt, die Hardware unterstützt die benötigten TEEs (z. B. Intel SGX, AMD SEV oder ähnliche Technologien).
- Entwickler:innen: Reichen Sie Jobs bei Cocoon ein; das Netzwerk findet kompatible Hosts und führt die Workloads innerhalb von TEEs aus. Autorisierung, Abrechnung und Austausch von Vertrauensnachweisen werden über den TON-Smart-Contract abgewickelt. Entwickler:innen können Jobgrößen, Budgetgrenzen, Latenzpräferenzen und Datenschutzanforderungen angeben, damit die Orchestrierung passende Host-Pools auswählt.
Pavel Durov erklärte, dass in den kommenden Wochen mehr GPU-Kapazität und weitere Entwickler:innen in das Netzwerk kommen sollen, und Telegram plant, Cocoon-gestützte KI-Funktionen künftig in die App zu integrieren, ohne dabei die Privatsphäre der Nutzer:innen zu gefährden. Die Integration in Telegram könnte Anwendungsfälle wie private Chat-Analysen, sichere Bildverarbeitung oder lokal verschlüsselte Assistenzfunktionen ermöglichen — Funktionen, bei denen Daten niemals im Klartext einem fremden Server zugänglich werden.
What this means for users and the industry
Für Endnutzer:innen liegt der unmittelbare Gewinn im erhöhten Datenschutz: Funktionen, die von Cocoon bereitgestellt werden, können Text, Bilder oder andere Eingaben verarbeiten, ohne diese dem Serverbetreiber zugänglich zu machen. Das ist besonders relevant für sensible Bereiche wie medizinische Dokumente, juristische Analysen oder Unternehmensgeheimnisse. Durch den Einsatz von TEEs bleibt die Vertraulichkeit gewahrt, selbst wenn der Host kommerziell oder geografisch getrennt ist.
Für Entwickler:innen und kleinere KI-Teams kann dezentrale Rechenkapazität kosteneffizienter sein als traditionelle Cloud-Anbieter, insbesondere bei inference-intensiven Workloads, bei denen Rechenzeit skaliert und Kosten schnell steigen. Marktmechanismen in Cocoon könnten zu wettbewerbsfähigen Preisen führen, da Hosts ihre ungenutzten Ressourcen direkt anbieten und sofortige Auszahlungen erhalten. Zudem können Entwickler:innen spezifische Hosts oder Regionen wählen, um Latenz, regulatorische Anforderungen oder Kosten zu optimieren.
Gleichzeitig existieren Herausforderungen: Aufbau einer ausreichend großen und verlässlichen Host-Community, Sicherstellung von Quality-of-Service (QoS)-Garantien, Monitoring und Reputation-Mechanismen sowie die Balance zwischen Dezentralisierung und Benutzerfreundlichkeit. Technische Fragen wie Latenz, Durchsatz, Modellkompatibilität (verschiedene Modellarchitekturen, FP16/INT8-Support) und Update-Management für verifizierte Images sind ebenfalls relevant. Nicht zuletzt spielen regulatorische Aspekte und Compliance (z. B. Datenschutzgesetze wie DSGVO) eine Rolle, wenn sensible Daten über internationale Host-Pools verteilt werden.
Insgesamt stellt Cocoon einen konkreten Schritt in Richtung vertrauliche, verteilte KI-Verarbeitung dar, die nicht von einer Handvoll Hyperscaler abhängt. Diese Entwicklung könnte die Landschaft für KI-Infrastruktur verändern, indem sie mehr Wettbewerb, niedrigere Einstiegskosten und verbesserte Datenschutzoptionen für eine breite Nutzerbasis ermöglicht.
Quick takeaways
- Cocoon läuft auf der TON-Blockchain und nutzt Trusted Execution Environments (TEEs), um KI-Aufgaben vor Zugriffen durch Hosts zu schützen. Diese Kombination unterstützt Datenschutz, Integritätsnachweise und transparente Zahlungsströme.
- GPU-Besitzer:innen können freie Kapazitäten vermieten und erhalten sofortige Auszahlungen auf TON-Wallets. Monetarisierung erfolgt automatisiert über Smart Contracts mit klaren Abrechnungsregeln.
- Entwickler:innen profitieren von privater, kostengünstiger Inferenz, ohne Daten an zentralisierte Clouds senden zu müssen. Support für verschiedene Modellformate, SDKs und Signierung/Attestation sind Teil der Integrationsstrategie.
- Telegram plant, Cocoon in zukünftige KI-Features der App einzubinden, wobei der Fokus auf Datenschutz und Nutzerkontrolle liegt. Potenzielle Anwendungsfälle reichen von privaten Assistenzfunktionen bis hin zu sicheren Content-Moderation-Tools.
Quelle: smarti
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