أطلقت Telegram منصة Cocoon: شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية تركز على الخصوصية وتقود حقبة جديدة في مجال قوة الحوسبة المشتركة

ما هو Cocoon؟

مصدر الصورة: https://cocoon.org/

Cocoon، أو Confidential Compute Open Network، مبادرة رائدة أعلن عنها بافل دوروف، مؤسس Telegram، خلال مؤتمر Blockchain Life 2025 في 29 أكتوبر 2025.

تسعى هذه الشبكة إلى دمج تقنية البلوكشين بالحوسبة السرية، حيث توزع عمليات استدلال الذكاء الاصطناعي على أفراد ومؤسسات حول العالم يملكون وحدات معالجة الرسوميات (GPU). الهدف هو توفير خدمات ذكاء اصطناعي لامركزية وخاصة وآمنة بحق.

ستكون Telegram أول جهة رئيسية تعتمد Cocoon، مع خطط لدمجها في منظومة التطبيقات المصغرة والروبوتات الخاصة بها.

لماذا قد تعيد Cocoon تشكيل بنية الذكاء الاصطناعي التحتية

التحرر من هيمنة خدمات السحابة المركزية: تعتمد معظم خدمات الذكاء الاصطناعي حاليًا على مزودي السحابة المركزية مثل AWS وAzure وGoogle Cloud. النموذج اللامركزي لـ Cocoon قد يغيّر قواعد اللعبة ويحد من سيطرة هؤلاء المزودين على قوة الحوسبة والبيانات.
الخصوصية أولًا: تتم معالجة جميع البيانات عبر Cocoon ضمن بيئة تنفيذ موثوقة (TEE)، مع تشفير كامل للمدخلات والمخرجات. هذا يضمن السرية التامة—حتى عقد GPU التي توفر قوة الحوسبة لا يمكنها الوصول إلى بيانات المستخدم.
نموذج اقتصادي لمشاركة قوة الحوسبة وتقديم الحوافز: يمكن لمالكي وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة تأجير قوتهم الحاسوبية للشبكة مقابل مكافآت على شكل رموز TON. هذا النموذج "المشاركة مع المكافأة" قد يرفع من كفاءة استخدام قوة الحوسبة عالميًا بشكل كبير.
التكلفة وسهولة الوصول: للمطورين الصغار والشركات الناشئة، يتيح Cocoon الاستفادة من موارد GPU العالمية والدفع حسب الطلب، ما يجعله خيارًا أكثر مرونة وفعالية من الخدمات السحابية التقليدية.

كيف تعمل Cocoon وطرق المشاركة

تعمل Cocoon من خلال أدوار وعمليات رئيسية متعددة:

• المطورون / مزودو التطبيقات: يقدمون طلبات استدلال الذكاء الاصطناعي (مثل معالجة اللغة الطبيعية أو توليد أو التعرف على الصور) عبر "SDK" أو "API" الخاص بـ Cocoon.
• الجدولة: توزع الطلبات على عقد GPU المناسبة في الشبكة بناءً على متطلبات الكمون والسعة.
• العقدة الموثوقة: تشغل نماذج الذكاء الاصطناعي داخل بيئة تنفيذ موثوقة (مثل Intel TDX)، لضمان بقاء المدخلات والمخرجات مشفرة وسرية.
• الاستجابة والمعالجة: يعيد النظام النتائج المشفرة إلى المطورين أو التطبيقات، ويسجل النظام قوة الحوسبة المستخدمة على السلسلة، وتوزع مكافآت TON على مزودي قوة الحوسبة عبر العقود الذكية أو بروتوكولات البلوكشين.

هناك طريقتان رئيسيتان للمشاركة:

• كمالك GPU يؤجر قوة الحوسبة: سجّل، قدم نوع وحدة معالجة الرسوميات، وسعة VRAM، ومدة التواجد المتوقعة على الإنترنت، وانضم إلى تجمع قوة الحوسبة.
• كمطور أو مزود تطبيقات يستخدم خدمات الذكاء الاصطناعي: قدم بنية النموذج (مثل "DeepSeek" أو "Qwen")، حجم الطلب، حجم التوكن، والمعلومات ذات الصلة للوصول إلى شبكة GPU العالمية لمهام الاستدلال.

أداء TON الأخير في السوق ودلالات السوق

مصدر الصورة: https://www.gate.com/futures/USDT/TON_USDT

أدى انطلاق Cocoon إلى تأثير ملحوظ على أداء Toncoin (TON) في السوق. فبعد إعلان Cocoon وتوسعة منظومتها، ارتفع TON بنحو 8%، متجاوزًا لفترة وجيزة 1.60 دولار، وفقًا للتقارير.

وهذا يعكس التفاؤل الكبير في السوق تجاه Cocoon. وإذا نجح المشروع في تمكين مشاركة قوة الحوسبة وتقديم خدمات ذكاء اصطناعي واقعية، سيكتسب TON فائدة عملية حقيقية تتجاوز القيمة المضاربية فقط.

كما أن مشاركة مالكي GPU في تأجير قوة الحوسبة واستفادة المطورين أو الشركات من خدمات الذكاء الاصطناعي قد يسهم في زيادة النشاط والسيولة في النظام البيئي من خلال زيادة حجم وتواتر معاملات وتسويات TON على السلسلة.

الأثر المحتمل لـ Cocoon على الخصوصية وتبني الذكاء الاصطناعي ومشاركة قوة الحوسبة

حماية الخصوصية: على عكس حلول الذكاء الاصطناعي السحابية التقليدية، لا يتم رفع بيانات المستخدم إلى خوادم مركزية، ولا يمكن مراقبة أو اعتراض عملية الحوسبة من الخارج. هذا يعزز أمان المعلومات الحساسة مثل المحادثات الخاصة والسجلات الطبية والبيانات المالية.
ديمقراطية قوة الحوسبة: يمكن لأي شخص يمتلك GPU المشاركة دون الحاجة إلى مراكز بيانات ضخمة أو استثمارات بنية تحتية كبيرة، ما يتيح للأفراد والفرق الصغيرة والمطورين المستقلين الاستفادة.
تسريع تبني الذكاء الاصطناعي وتنوعه: خفض الحواجز أمام الوصول إلى الذكاء الاصطناعي يمكّن الفرق الصغيرة من تطوير تطبيقات جديدة، بينما تدعم البنية التحتية اللامركزية الابتكار المجتمعي.
نموذج اقتصادي جديد: يحقق مالكو GPU رموز TON من خلال تأجير قوة الحوسبة غير المستخدمة، بينما يدفع المطورون حسب الاستخدام، ما يرسخ نموذجًا اقتصاديًا قائمًا على الدفع مقابل الاستخدام مع مشاركة المكافآت.

النظرة المستقبلية والتحديات

رغم الرؤية الطموحة لـ Cocoon، ما زالت هناك تحديات وحالات عدم يقين:

استقرار وجودة قوة الحوسبة: مع توزيع عقد GPU حول العالم وتفاوت مواصفات الأجهزة، يبقى ضمان سرعة وموثوقية الاستدلال تحديًا أساسيًا.
أطر الأمان والثقة: رغم استخدام بيئة التنفيذ الموثوقة، هناك حاجة لآليات متقدمة لمنع العقد الخبيثة وضمان التدقيق الموثوق وصحة النتائج.
المنافسة مع مزودي السحابة المركزية: تقدم الشركات الكبرى بنية تحتية متقدمة وانتشارًا عالميًا وموثوقية عالية. ويبقى إثبات قدرة Cocoon على المنافسة من حيث الأداء والسعر مسألة تحتاج للبرهان.
نمو النظام البيئي والتبني: جذب عدد كافٍ من مزودي GPU والمطورين ضروري لبناء نظام بيئي قوي. في حال غياب ذلك قد تظهر تحديات مثل اختلال التوازن بين العرض والطلب وصعوبات في انطلاق المنظومة.

قد يكون إطلاق Cocoon نقطة تحول في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، ومشاركة قوة الحوسبة، وحماية الخصوصية، واقتصاد البلوكشين. وإذا نجحت في بناء منظومة ذكاء اصطناعي لامركزية قائمة على الخصوصية والمشاركة الاقتصادية، ستكون خطوة نوعية في تقارب الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين. سيتم متابعة تطورات Cocoon عن كثب خلال الأشهر القادمة.