Cocoon Yayında: Geliştiriciler İçin Merkeziyetsiz, Gizlilik Odaklı AI Çıkarımı

AI geliştirme ortamı devrim niteliğinde bir değişim yaşadı. Confidential Compute Open Network olan Cocoon resmi olarak piyasaya sürüldü ve GPU gücü, AI ve Telegram’ın devasa ekosistemini birbirine bağlıyor. Tümü gizlilik ve blockchain tarafından güvence altına alınmış bir şekilde.

Uygulamalarınız için sağlam, uygun maliyetli ve kanıtlanabilir şekilde özel bir altyapı arayan bir AI geliştiricisiyseniz, Cocoon bir sonraki vazgeçilmez aracınız. Bu yazı, Cocoon’un ne olduğunu, projelerinize nasıl anında fayda sağladığını ve bugün mimarisini nasıl keşfetmeye başlayabileceğinizi ele alıyor.

İster AI ajan sistemleri inşa ediyor olun, ister kodsuz AI iş akışlarını keşfediyor olun, güvenilir ve gizlilik odaklı hesaplama altyapısına erişim, projelerinizi ölçeklendirmek için hayati önem taşır.

---

Cocoon Nedir? Merkeziyetsiz AI Pazarı

Cocoon temel olarak The Open Network (TON) blockchain üzerine inşa edilmiş merkeziyetsiz bir AI hesaplama ağıdır. Telegram kurucusu Pavel Durov tarafından tanıtılan Cocoon, GPU hesaplama gücü için şeffaf bir pazar oluşturmayı amaçlıyor.

→ Cocoon Resmi Web Sitesi

Temel amacı, Google, Amazon veya OpenAI gibi devlerin sunduğu merkezi AI bulut hizmetlerine karşı açık, gizlilik odaklı bir alternatif sunmaktır. Cocoon, AI modellerinin güvenilir yürütme ortamları içinde çalıştırılmasını sağlar.

Cocoon ekosisteminde:

• Uygulama geliştiricileri düşük maliyetli AI hesaplamasına bağlanır.
• GPU sahipleri, ağı güçlendirerek TON madenciliği yapar.
• Kullanıcılar, tam gizlilik ve mahremiyet ile AI hizmetlerinin keyfini çıkarır.

Geliştiriciler Neden Cocoon’u Seçmeli

Cocoon özellikle geliştiriciler için tasarlanmıştır ve onların güvenli, doğrulanabilir AI çıkarımını doğrudan uygulamalarına ve arka uçlarına bağlamasına olanak tanır.

Cocoon’un AI geliştirme iş akışınıza getirdiği temel faydalar şunlardır:

1. Maksimum Gizlilik ve Mahremiyet

Bu, Cocoon’un belirleyici bir özelliğidir. Ağ üzerindeki donanım sağlayıcıları, gizli sanal makineler içinde istekleri işler. Bu gizli ortamlar, görüntü doğrulaması ve akıllı sözleşmelerle denetlenir.

En önemlisi, kullanıcı verileri tamamen şifrelenir. Bu, iş yükünü çalıştıran GPU sağlayıcısının altta yatan verilere erişemeyeceği veya çıkaramayacağı anlamına gelir. Cocoon, sağlayıcıları doğrulamak ve kullanıcı verilerini korumak için son teknoloji güvenlik özellikleri kullanır.

Hassas bilgileri işleyen AI uygulamaları inşa eden geliştiriciler için bu gizlilik seviyesi, veri işleme politikalarının belirsiz olabileceği geleneksel bulut sağlayıcılarıyla karşılaştırıldığında çok önemlidir.

2. Düşük Maliyetli, Dinamik Hesaplama Erişimi

Ölçeklenebilir AI özellikleri geliştirmek genellikle önemli maliyetler gerektirir. Cocoon ile AI için hesaplama hizmetlerini şeffaf bir pazarda kiralarsınız. Bu pazar, her istek için en iyi fiyatı dinamik olarak sunmak üzere tasarlanmıştır.

Bir uygulama geliştiricisi olarak, bu çıkarım hizmetleri karşılığında GPU sağlayıcılarını TON ile ödüllendirirsiniz. Ödemeler, dünyanın en hızlı ve büyük blockchain ağlarından biri olan TON Blockchain üzerinde hızlı ve güvenilir bir şekilde gerçekleştirilir.

Bu maliyet verimliliği, hesaplama bütçelerini dikkatli bir şekilde yönetmesi gereken bağımsız geliştiriciler ve indie hackerlar için özellikle değerlidir. AI destekli ürünler oluşturuyorsanız, uygun maliyetli çıkarıma erişim, sürdürülebilir bir ürün ile mümkün olmayan bir ürün arasındaki farkı yaratabilir.

3. Merkeziyetsiz Ölçek İçin İnşa Edildi

Cocoon’un merkeziyetsiz mimarisi, kullanıcı tabanınız büyüdükçe kesinti olmadan artan yükü sorunsuz bir şekilde işlemesine olanak tanır. Bu merkeziyetsiz yapı, ölçeklenebilir TON blockchain üzerinde Toncoin ile yapılan ödemelerle birleştiğinde, dünya çapındaki her boyuttaki geliştiricinin en son AI donanmasına kolayca erişmesini sağlar.

Bu mimari, Kitlece Ayrılmış Ajan Süreçleri (MDAP’ler) arkasındaki ilkeleri yansıtır - güvenilirliği ölçeklendirmek için işi birçok düğüme dağıtmak. MAKER, ayrıştırma yoluyla milyon adım akıl yürütme elde ederken, Cocoon da dağıtılmış GPU kaynakları aracılığıyla ölçeklenebilir çıkarım elde eder.

---

Başlarken: Cocoon Depolarını Keşfetmek

Cocoon, modellere hem erişmek hem de sunmak için gerekli araçları ve belgeleri sağlar. Hafif istemci kütüphaneleri ve akıcı Docker tabanlı bir çözüm yaklaşan özellikler olsa da, resmi depoyu inceleyerek mimariye derinlemesine dalabilirsiniz.

→ Cocoon GitHub Deposu

GitHub’daki TelegramMessenger/cocoon deposu, Apache-2.0 lisansı altında lisanslanmıştır ve başlıca C++, CMake ve Python’da yazılmış kod içerir. Güvenli AI hesaplaması gerektiren geliştiriciler için, resmi depo kaynaktan işçi dağıtımını derlemek ve doğrulamak için talimatlar sunar.

Tekrarlanabilir yapılar ve gizli ortam görüntülerini doğrulamaya odaklananlar için —bir anahtar güven faktörü— kaynak belgelerinde aşağıdaki komutlar sağlanmıştır. Bu adım, işçi dağıtımını kaynaktan yeniden derleyerek nasıl doğrulayacağınızı gösterir, ancak kendi işçilerinizi çalıştırmak bu doğrulama adımını kesinlikle gerektirmez.

Tekrarlanabilir Yapı Talimatları (Kaynak Doğrulaması)

İşçi dağıtımını kaynaktan yeniden oluşturmak için depodaki aşağıdaki komutları kullanabilirsiniz:

# 1. VM görüntüsünü oluştur (tekrarlanabilir)
./scripts/build-image prod

# 2. Dağıtım oluştur
./scripts/prepare-worker-dist ../cocoon-worker-dist

# 3. TDX görüntüsünün yayınlanan sürümle eşleştiğini doğrulayın
cd ../cocoon-worker-dist
sha256sum images/prod/{OVMF.fd,image.vmlinuz,image.initrd,image.cmdline}
# Yayınlanan checksum'larla karşılaştırın

Benzer şekilde model görüntülerini de oluşturabilirsiniz; bu işlem dosya adına hash ve commit’i ekler:

# 1. Bu, tam model adını (hash ve commit'i içeren) içeren bir model tar dosyası oluşturur.
./scripts/build-model Qwen/Qwen3-0.6B
# Yayınlanan model adıyla karşılaştırın

Terminal tabanlı iş akışlarıyla çalışmayı tercih ediyorsanız, Warp’s AI Agent gibi araçlar Docker ve kabuk betikleriyle çalışırken geliştirme sürecinizi hızlandırmanıza yardımcı olabilir.

Yaklaşan Geliştirici Araçları

Entegrasyonu basitleştirecek özelliklere dikkat edin:

1. Kendi istemci örneğinizi dağıtmak için akıcı Docker tabanlı bir çözüm.
2. Mobil ve masaüstü uygulamalarının doğrudan COCOON’a bağlanmasını sağlayacak hafif bir istemci kütüphanesi.

---

Cocoon AI Geliştirme Ortamında Nasıl Yer Alır?

Cocoon sadece yeni bir ağ değil, aynı zamanda AI’ı erişilebilir, ölçeklenebilir ve doğuştan özel kılan temel bir değişimi temsil eder. TON üzerine inşa ederek Cocoon, güçlü AI özelliklerini kullanıcılarınıza güvenli bir şekilde sunmak için güçlü bir merkeziyetsiz altyapiden yararlanır.

AI projeleriniz için altyapı seçerken, Cocoon’un diğer yaklaşımlarla nasıl karşılaştırıldığını düşünün:

Bakış Açısı	Cocoon	Merkezi Bulut (AWS, GCP)	Kendi Barındırdığınız
Gizlilik	Tam şifreleme, gizli VM’ler	Sağlayıcı erişime sahip	Tam kontrol
Maliyet Modeli	Dinamik pazar fiyatı	Sabit fiyatlandırma katmanları	Donanım + bakım
Ölçeklenebilirlik	Merkeziyetsiz, otomatik ölçeklenme	Yönetilen ölçeklenme	Manuel ölçeklenme
Kurulum Karmaşıklığı	Orta (API entegrasyonu)	Düşük (yönetilen hizmetler)	Yüksek (altyapı)

Farklı AI ajan çerçevelerini değerlendiren geliştiriciler için Cocoon, kullanıcı veri güvenliğinden ödün vermeden ajan uygulamalarınızı güçlendirebilecek gizlilik odaklı bir arka uç seçeneği sunar.

---

Gizli hesaplama kavramını pekiştirmek için: Cocoon’u, hassas verileri (kullanıcı isteklerini) uygulamanızdan uzak bir GPU sağlayıcısına taşıyan yüksek güvenlikli zırhlı bir araba (gizli sanal makine) olarak düşünün. Arabanın sürücüsü (donanım sağlayıcısı), arabanın hareket ettiğini ve bir şey taşıdığını görebilir, ancak içindeki içerik üç kilitli ve tamamen şifrelenmiştir, ne sürücünün ne de yolu izleyen kimsenin asla yüke göz atamayacağını garanti eder. Bu, Cocoon’un AI iş yüklerinize sunduğu doğrulanabilir güvenlik seviyesidir.

---

Paylaşmak istediğiniz bir AI aracı mı geliştirdiniz? AI projelerinizi sunabileceğiniz özenle hazırlanmış AI dizinleri listesini derledim. Her dizin, lansmanınız için en iyi platformları seçmenize yardımcı olacak kişisel incelememi, sunum süreci ayrıntılarını ve kalite göstergelerini içerir.