Cocoon ist live: Dezentrale, datenschutzorientierte KI-Inferenz für Entwickler
Aktualisiert am 30. November 2025
Visualisierung des dezentralen KI-Inferenznetzwerks Cocoon
Die Landschaft der KI-Entwicklung erlebt gerade eine revolutionäre Veränderung. Cocoon, das Confidential Compute Open Network, hat offiziell den Startschuss gegeben und verbindet GPU-Power, KI und das riesige Ökosystem von Telegram. Alles abgesichert durch Datenschutz und die Blockchain.
Wenn Sie ein KI-Entwickler sind, der nach einem robusten, kosteneffizienten und hörbar privaten Fundament für Ihre Anwendungen sucht, ist Cocoon Ihr nächstes unverzichtbares Werkzeug. Dieser Beitrag erläutert, was Cocoon ist, wie es Ihren Projekten sofort nützt und wie Sie heute beginnen können, die Architektur zu erkunden.
Egal, ob Sie KI-Agenten-Systeme bauen oder No-Code-KI-Workflows erkunden: Der Zugang zu zuverlässiger, datenschutzorientierter Recheninfrastruktur ist entscheidend für die Skalierung Ihrer Projekte.
Was ist Cocoon? Der dezentrale KI-Marktplatz
Cocoon ist im Kern ein dezentrales KI-Computing-Netzwerk, das auf The Open Network (TON) Blockchain aufbaut. Eingeführt von Telegram-Gründer Pavel Durov, zielt Cocoon darauf ab, einen transparenten Marktplatz für GPU-Computing-Power zu etablieren.
→ Cocoon Offizielle WebsiteSein Kernzweck ist es, eine offene, datenschutzorientierte Alternative zu zentralisierten KI-Cloud-Diensten von Giganten wie Google, Amazon oder OpenAI zu bieten. Cocoon ermöglicht die Ausführung von KI-Modellen innerhalb von vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen (Trusted Execution Environments).
Im Cocoon-Ökosystem:
- App-Entwickler greifen auf kostengünstige KI-Rechenleistung zu.
- GPU-Besitzer schürfen TON, indem sie das Netzwerk betreiben.
- Nutzer genießen KI-Dienste mit vollständiger Privatsphäre und Vertraulichkeit.
Warum Entwickler Cocoon wählen sollten
Cocoon ist speziell für Entwickler konzipiert, die ihre sichere, verifizierbare KI-Inferenz direkt in ihre Anwendungen und Backends einbinden möchten.
Hier sind die wichtigsten Vorteile, die Cocoon in Ihren KI-Entwicklungs-Workflow bringt:
1. Maximale Privatsphäre und Vertraulichkeit
Dies ist ein prägendes Merkmal von Cocoon. Hardware-Anbieter im Netzwerk verarbeiten Anfragen innerhalb von vertraulichen virtuellen Maschinen. Diese vertraulichen Umgebungen werden durch Image-Verifizierung und Smart Contracts geprüft.
Entscheidend ist, dass Nutzerdaten vollständig verschlüsselt sind. Dies stellt sicher, dass der GPU-Anbieter, der die Workload ausführt, keinen Zugriff auf die zugrunde liegenden Daten hat oder diese extrahieren kann. Cocoon nutzt modernste Sicherheitsfunktionen, um Anbieter zu verifizieren und Nutzerdaten zu schützen.
Für Entwickler, die KI-Anwendungen für sensible Informationen bauen, ist diese Datenschutzstufe entscheidend – insbesondere im Vergleich zu traditionellen Cloud-Anbietern, bei denen die Datenschutzrichtlinien oft intransparent sein können.
2. Günstiger, dynamischer Zugang zu Rechenleistung
Skalierbare KI-Funktionen zu entwickeln, verursacht oft erhebliche Kosten. Mit Cocoon mieten Sie Rechenleistung für KI auf einem transparenten Marktplatz. Dieser Marktplatz ist so konzipiert, dass er dynamisch den besten Preis für jede Anfrage anbietet.
Als App-Entwickler belohnen Sie die GPU-Anbieter mit TON im Austausch für diese Inferenzdienste. Zahlungen werden schnell und zuverlässig auf der TON Blockchain ausgeführt, einem der schnellsten und größten Blockchain-Netzwerke der Welt.
Diese Kosteneffizienz ist besonders wertvoll für Solo-Entwickler und Indie-Hacker, die ihr Rechenbudget sorgfältig verwalten müssen. Wenn Sie KI-gestützte Produkte bauen, kann der Zugang zu erschwinglicher Inferenz den Unterschied zwischen einem lebensfähigen Produkt und einem nicht nachhaltigen ausmachen.
3. Gebaut für dezentrales Wachstum
Die dezentrale Architektur von Cocoon ermöglicht es, die Last ohne Unterbrechung nahtlos zu bewältigen, wenn Ihre Nutzerbasis wächst. Diese dezentrale Struktur, kombiniert mit Zahlungen in Toncoin auf der skalierbaren TON Blockchain, ermöglicht es Entwicklern jeder Größe auf der Welt, einfach auf die neueste KI-Hardware zuzugreifen.
Diese Architektur spiegelt die Prinzipien hinter Massively Decomposed Agentic Processes (MDAPs) wider – die Verteilung von Arbeit über viele Knoten, um Zuverlässigkeit im großen Maßstab zu erreichen. Genau wie MAKER durch Dekomposition Millionen-Schritt-Reasoning erreicht, erreicht Cocoon skalierbare Inferenz durch verteilte GPU-Ressourcen.
Erste Schritte: Erkundung des Cocoon-Repositorys
Cocoon stellt die notwendigen Tools und Dokumentationen bereit, um Modelle sowohl bereitzustellen als auch darauf zuzugreifen. Während Lightweight-Client-Bibliotheken und eine schlankere Docker-basierte Lösung anstehende Funktionen sind, können Sie jetzt tief in die Architektur eintauchen, indem Sie das offizielle Repository untersuchen.
→ Cocoon GitHub RepositoryDas Repository TelegramMessenger/cocoon auf GitHub ist unter der Apache-2.0-Lizenz lizenziert und enthält Code, der hauptsächlich in C++, CMake und Python geschrieben ist. Für Entwickler, die sichere KI-Rechenleistung benötigen, bietet das offizielle Repository Anweisungen zum Erstellen und Verifizieren der Worker-Distribution aus dem Quellcode.
Für diejenigen, die sich auf reproduzierbare Builds und die Verifizierung der vertraulichen Umgebungs-Images konzentrieren – ein entscheidender Vertrauensfaktor – werden die folgenden Befehle in der Quelldokumentation bereitgestellt. Dieser Schritt zeigt, wie man die Worker-Distribution durch Neuerstellung aus dem Quellcode verifiziert, obwohl das Ausführen eigener Worker diesen Verifizierungsschritt nicht zwingend erfordert.
Anleitung für reproduzierbare Builds (Quellcode-Verifizierung)
Um die Worker-Distribution aus dem Quellcode zu reproduzieren, können Sie die folgenden Skripte verwenden, die im Repository enthalten sind:
# 1. Das VM-Image erstellen (reproduzierbar)
./scripts/build-image prod
# 2. Distribution generieren
./scripts/prepare-worker-dist ../cocoon-worker-dist
# 3. Überprüfen, ob das TDX-Image mit dem veröffentlichten Release übereinstimmt
cd ../cocoon-worker-dist
sha256sum images/prod/{OVMF.fd,image.vmlinuz,image.initrd,image.cmdline}
# Mit den veröffentlichten Prüfsummen vergleichenSie können Model-Images auf ähnliche Weise generieren, was Hash und Commit im Dateinamen einschließt:
# 1. Dies generiert eine Modell-Tar-Datei mit dem vollständigen Modellnamen, der Hash und Commit enthält.
./scripts/build-model Qwen/Qwen3-0.6B
# Mit dem veröffentlichten Modellnamen vergleichenWenn Sie lieber mit Terminal-basierten Workflows arbeiten, können Tools wie Warp’s AI Agent helfen, Ihren Entwicklungsprozess zu optimieren, wenn Sie mit Docker und Shell-Skripten arbeiten.
Anstehende Entwickler-Tools
Achten Sie auf Funktionen, die die Integration vereinfachen werden, darunter:
- Eine schlanke Docker-basierte Lösung zum Bereitstellen Ihrer eigenen Client-Instanz.
- Eine leichte Client-Bibliothek, die es mobilen und Desktop-Apps ermöglicht, direkt in COCOON einzubinden.
Wie Cocoon in die KI-Entwicklungslandschaft passt
Cocoon repräsentiert nicht nur ein neues Netzwerk, sondern einen fundamentalen Wandel hin zu zugänglicher, skalierbarer und inhärent privater KI. Durch den Aufbau auf TON nutzt Cocoon eine leistungsstarke dezentrale Infrastruktur, um leistungsstarke KI-Funktionen sicher an Ihre Nutzer zu liefern.
Bei der Auswahl der Infrastruktur für Ihre KI-Projekte sollten Sie vergleichen, wie sich Cocoon zu anderen Ansätzen verhält:
| Aspekt | Cocoon | Zentralisierte Cloud (AWS, GCP) | Selbst gehostet |
|---|---|---|---|
| Privatsphäre | Vollständige Verschlüsselung, vertrauliche VMs | Anbieter hat Zugriff | Vollständige Kontrolle |
| Kostenmodell | Dynamische Marktplatzpreise | Feste Preistufen | Hardware + Wartung |
| Skalierbarkeit | Dezentral, automatische Skalierung | Verwaltete Skalierung | Manuelle Skalierung |
| Einrichtungskomplexität | Moderat (API-Integration) | Niedrig (verwaltete Dienste) | Hoch (Infrastruktur)** |
Für Entwickler, die verschiedene KI-Agenten-Frameworks evaluieren, bietet Cocoon eine datenschutzorientierte Backend-Option, die Ihre Agenten-Anwendungen antreiben kann, ohne die Sicherheit der Nutzerdaten zu gefährden.
Um das Konzept des vertraulichen Computings zu festigen: Stellen Sie sich Cocoon als hochsicheres Panzerfahrzeug (die vertrauliche virtuelle Maschine) vor, das sensible Daten (Nutzeranfragen) von Ihrer Anwendung zu einem entfernten GPU-Anbieter transportiert. Der Fahrer des Autos (der Hardware-Anbieter) kann sehen, dass das Auto fährt und etwas transportiert, aber der Inhalt ist dreifach gesichert und vollständig verschlüsselt, sodass weder der Fahrer noch jemand, der die Straße beobachtet, jemals einen Blick auf die Fracht werfen kann. Dies ist das Maß an verifizierbarer Sicherheit, das Cocoon Ihren KI-Workloads bietet.
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