Cocoon 正式上线：面向开发者的去中心化、隐私优先 AI 推理
更新于 2025年11月30日
Cocoon 去中心化 AI 推理网络可视化
AI 开发领域刚刚经历了一场革命性的变革。Cocoon，即 Confidential Compute Open Network（保密计算开放网络），已正式上线。它将 GPU 算力、AI 与 Telegram 庞大的生态系统连接起来，并通过隐私保护和区块链技术提供安全保障。
如果您是一位 AI 开发者，正在为您的应用寻找一个稳健、经济高效且具备可验证隐私性的基础设施，那么 Cocoon 将是您不可或缺的新工具。本文将深入解析 Cocoon 是什么、它如何立即为您的项目带来价值，以及您如何从今天开始探索其架构。
无论您是在构建 AI 智能体系统，还是探索 无代码 AI 工作流，拥有可靠且注重隐私的计算基础设施对于项目扩展都至关重要。
什么是 Cocoon？去中心化 AI 市场
Cocoon 本质上是一个基于 The Open Network (TON) 区块链构建的去中心化 AI 计算网络。由 Telegram 创始人 Pavel Durov 推出，Cocoon 旨在建立一个透明的 GPU 计算能力市场。
→ Cocoon 官方网站其核心宗旨是为 Google、Amazon 或 OpenAI 等巨头提供的中心化 AI 云服务提供一个开放的、注重隐私的替代方案。Cocoon 能够在可信执行环境中执行 AI 模型。
在 Cocoon 生态系统中：
- 应用开发者接入低成本的 AI 计算资源。
- GPU 持有者通过为网络提供算力来挖矿获取 TON。
- 用户在享受 AI 服务的同时，确保隐私和机密性得到充分保护。
开发者为何应选择 Cocoon
Cocoon 专为开发者设计，允许将安全的、可验证的 AI 推理直接集成到他们的应用程序和后端中。
以下是 Cocoon 为您的 AI 开发工作流带来的主要优势：
1. 极致的隐私与保密性
这是 Cocoon 的标志性功能。网络上的硬件供应商会在保密虚拟机中处理请求。这些保密环境经过镜像验证和智能合约的严格审查。
至关重要的是，用户数据是完全加密的。这确保了运行工作负载的 GPU 提供商无法访问或提取底层数据。Cocoon 采用最先进的安全功能来验证供应商并保护用户数据。
对于构建处理敏感信息的 AI 应用的开发者来说，这种级别的隐私保护至关重要——尤其是与数据处理政策可能不透明的传统云提供商相比。
2. 低成本、动态的计算访问
开发可扩展的 AI 功能通常会产生巨额成本。通过 Cocoon，您可以在透明的市场中租用 AI 计算服务。该市场旨在为每个请求动态提供最优价格。
作为应用开发者，您使用 TON 奖励 GPU 提供商，以换取这些推理服务。支付通过 TON 区块链快速、可靠地执行，TON 是全球速度最快、规模最大的区块链网络之一。
这种成本效益对于需要仔细管理计算预算的独立开发者和独立黑客来说尤为宝贵。如果您正在构建 AI 驱动的产品，能够以可负担的价格进行推理，往往是产品可行与否的关键所在。
3. 为去中心化规模而构建
Cocoon 的去中心化架构使其能够无缝处理不断增长的负载，且不会中断服务，随着用户群的增长而扩展。这种去中心化结构，加上在可扩展的 TON 区块链上使用 Toncoin 进行支付，使得世界各地的任何规模的开发者都能轻松获取最新的 AI 硬件。
这种架构反映了大规模分解式智能体流程 (MDAPs) 背后的原则——将工作负载分布到多个节点以实现大规模的可靠性。正如 MAKER 通过分解实现百万步推理一样，Cocoon 通过分布式 GPU 资源实现了可扩展的推理。
入门指南：探索 Cocoon 代码库
Cocoon 提供了必要的工具和文档，既用于提供模型服务，也用于访问模型。虽然轻量级客户端库和基于 Docker 的精简解决方案即将推出，但您现在可以通过检查官方代码库来深入了解其架构。
→ Cocoon GitHub 代码库该代码库位于 GitHub 的 TelegramMessenger/cocoon 下，采用 Apache-2.0 许可证，代码主要由 C++、CMake 和 Python 编写。对于需要安全 AI 计算的开发者，官方代码库提供了从源代码构建和验证工作节点（worker）分发的说明。
对于那些专注于可重现构建和验证保密环境镜像（这是一个关键的信任因素）的用户，源文档中提供了以下命令。此步骤演示了如何通过从源代码重新构建来验证工作节点分发，尽管运行您自己的工作节点并不严格要求此验证步骤。
可重现构建说明（源代码验证）
要从源代码重现工作节点分发，您可以使用代码库中包含的以下脚本：
# 1. 构建 VM 镜像（可重现）
./scripts/build-image prod
# 2. 生成分发包
./scripts/prepare-worker-dist ../cocoon-worker-dist
# 3. 验证 TDX 镜像与发布的版本匹配
cd ../cocoon-worker-dist
sha256sum images/prod/{OVMF.fd,image.vmlinuz,image.initrd,image.cmdline}
# 与发布的校验和进行比较您也可以类似地生成模型镜像，这会在文件名中包含哈希值和提交信息：
# 1. 这将生成一个包含完整模型名称的模型 tar 文件，其中包含哈希值和提交信息。
./scripts/build-model Qwen/Qwen3-0.6B
# 与发布的模型名称进行比较如果您更喜欢基于终端的工作流，像 Warp 的 AI Agent 这样的工具可以在处理 Docker 和 shell 脚本时帮助简化您的开发过程。
即将推出的开发者工具
请关注以下将简化集成的功能：
- 一个基于 Docker 的精简解决方案，用于部署您自己的客户端实例。
- 一个轻量级客户端库，允许移动和桌面应用程序直接接入 COCOON。
Cocoon 如何融入 AI 开发格局
Cocoon 不仅仅是一个新网络，它代表着向让 AI 变得可访问、可扩展且本质上私有化这一根本性转变。通过在 TON 上构建，Cocoon 利用强大的去中心化基础设施，将强大的 AI 功能安全地交付给您的用户。
在为您的 AI 项目选择基础设施时，请考虑 Cocoon 与其他方法的对比：
| 方面 | Cocoon | 中心化云服务 (AWS, GCP) | 自托管 |
|---|---|---|---|
| 隐私 | 全加密，保密虚拟机 | 提供商有权访问 | 完全控制 |
| 成本模型 | 动态市场定价 | 固定定价层级 | 硬件 + 维护 |
| 可扩展性 | 去中心化，自动扩展 | 托管扩展 | 手动扩展 |
| 设置复杂度 | 中等（API 集成） | 低（托管服务） | 高（基础设施） |
对于评估不同 AI 智能体框架的开发者来说，Cocoon 提供了一个隐私优先的后端选项，可以在不牺牲用户数据安全的情况下为您的智能体应用提供支持。
为了巩固保密计算的概念： 将 Cocoon 想象成一辆高度安全的装甲车（保密虚拟机），承载着敏感数据（用户请求）从您的应用程序运送到远程 GPU 提供商。车辆的司机（硬件提供商）可以看到车辆在移动并承载着某种东西，但车内的货物是三重锁定且完全加密的，确保司机或任何旁观者都无法窥探其中的有效载荷。这就是 Cocoon 为您的 AI 工作负载提供的可验证安全级别。
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