テレグラムがGPU所有者にTONトークンで報酬を与える分散型AIネットワークを立ち上げました

TelegramのCEOは、Blockchain Life 2025でCocoonという名前の分散型コンピューティングネットワークを発表し、メッセージングプラットフォームを分散型人工知能インフラストラクチャの重要なプレーヤーとして位置付けました。このネットワークは、グラフィック処理ユニットの所有者が計算能力をトークンで売却し、開発者がユーザーのデータを中央集権的なシステムを介さずにAI機能にアクセスできるようにします。

何を知っておくべきか:

• Cocoonは、GPUの所有者が計算能力を提供し、報酬としてブロックチェーンのトークンを受け取ることを可能にします。
• テレグラムは、メッセージングアプリとミニアプリのエコシステムにAI機能を統合する、ネットワークの最初の主要クライアントになります。
• プラットフォームは2025年11月にハードウェアプロバイダーとソフトウェア開発者向けのアプリケーションを開放して立ち上がります

分散型コンピューティングがメッセージングに参加

デュロフは、Confidential Compute Open Networkの略であるCocoonを、ブロックチェーン技術と人工知能サービスを融合させたインフラとして説明しました。このシステムは、ユーザーがメッセージングアプリ内でAIツールを使用する際に生じるプライバシーに関する懸念に対処しています。

GPUの所有者は、ハードウェアを登録してネットワークに処理能力を提供できます。

見返りに、ブロックチェーンのトークンで支払いを受け取ります。開発者は、デュロフが従来のクラウドプロバイダーよりも低い料金である可能性があると示唆したAIアプリケーション用のコンピューティングリソースにアクセスできます。

TelegramはCocoonの機能を全プラットフォームに統合することを計画しています。

この企業は、ユーザー基盤にサービスを提供するミニアプリケーションと自動化ボットのエコシステムを運営しています。メッセージの要約や自動下書きなどの機能は、単一のエンティティによって制御されるサーバーではなく、分散型ネットワークを介して機能します。

このネットワークは、ユーザーのデータが中央集権的なAIプロバイダーを通過しないように設計されています。このアプローチは、テクノロジー企業がAIを活用した機能を提供する際にプライベートなコミュニケーションをどのように管理するかについての懸念に応えています。

市場でのポジショニングと技術的枠組み

ハードウェアプロバイダーと開発者の両方のためのアプリケーションは、発表後に開かれました。2025年11月のリリーススケジュールは、展開前にインフラを最終化するために企業に約1か月を与えます。

デュロフは価格モデルを市場主導で透明性があると特徴付けました。

GPUプロバイダー間の競争は、サービスの品質を維持しながらコストを削減するはずです。分散型の構造は、中央集権型プラットフォームが課す可能性のあるコンテンツフィルタリングやアクセス制限に抵抗することも目的としています。

CEOは、CocoonをTelegramのユーザーのプライバシーに対する公言されたコミットメントの中に位置付けました。彼は、従来の企業の管理外で運営される代替インフラを作成する動機として、技術の集中化の高まりを引用しました。

技術的コンポーネントの理解

ブロックチェーンは、取引を処理し、スマートコントラクトを実行するプラットフォームとして機能します。ユーザーは、ネットワーク上に構築されたアプリケーション内で、商品やサービスとトークンを交換します。ブロックチェーンとTelegramの統合は、数億人の潜在的なユーザーへの直接アクセスを提供します。

分散型ネットワークは、すべてを企業データセンターを通じてルーティングするのではなく、複数の独立したオペレーター間でコンピューティングタスクを分配します。

この構造は、単一障害点を減らし、システムに対する任意のエンティティの制御を制限することができます。GPUハードウェアは、AI処理に必要な数学的計算を加速し、これらのチップは機械学習アプリケーションにとって価値があります。ミニアプリケーションはTelegramのメッセージングインターフェース内で実行され、ユーザーはアプリを離れることなくサービスにアクセスできます。これらのプログラムはゲームから金融ツールまでさまざまで、CocoonのAI機能が複数のユースケースを見つけることができるエコシステムを作り出しています。

結論

テレグラムのCocoonネットワークは、メッセージング企業の分散型AIインフラストラクチャへの拡張を表しており、プラットフォームは開発者および主要なクライアントとして機能します。このシステムの成功は、コンピューティングの需要を満たすために十分なGPUプロバイダーを引き付けられるかどうか、そして開発者に確立されたクラウドサービスに代わる実行可能な選択肢を提供できるかにかかっています。