Cocoon — شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية من Telegram

أعلنت Telegram رسمياً عن إطلاق شبكة Cocoon — بنية تحتية لامركزية تُشغّل مهام الذكاء الاصطناعي عبر موارد موزَّعة من حواسيب مزودة ببطاقات معالجة (GPU). الهدف من Cocoon هو تقديم بديل خالٍ من المركزية لخدمات الذكاء الاصطناعي، مع ضمان خصوصية المستخدم وتحفيز المساهمين عبر مكافآت مالية بالعملات الرقمية.

من خلال هذه الخطوة، تصبح Telegram ليست مجرد منصة رسائل، بل لاعبًا جديدًا في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي مبنية على النموذج اللامركزي، ما قد يعيد صياغة طريقة تعاملنا مع AI والخدمات السحابية.

كيف تعمل Cocoon؟ نموذج تشغيلي مبتكر

مشاركة قوة الحوسبة مقابل TON

تعتمد Cocoon على مبدأ “تأجير” قدرات بطاقات GPU الموجودة لدى الأفراد أو الشركات. عندما يوافق مالك بطاقة GPU على الانضمام، تُسجّل قدراته ضمن الشبكة، وعند تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي تُحوّل له مكافآت على شكل TON — عملة بلوكشين TON.

خصوصية كاملة عبر الحوسبة الموثوقة

إحدى أبرز ميزات Cocoon هي الالتزام بـ “confidential compute”: أي أن كل البيانات التي تُعالج تبقى مشفّرة طوال العملية — حتى أصحاب الـ GPU لا يمكنهم الاطلاع على محتوى المهام. هذا يهدف إلى حماية خصوصية المستخدم بعيدًا عن أنظار المزودين المركزيين.

سوق لامركزي بين مطوّري AI ومزودي الحوسبة

Cocoon تُنشئ سوقًا مفتوحًا: المطوّرون الذين يحتاجون موارد لتشغيل نماذجهم يطلبون الحوسبة عبر الشبكة، بينما يوفّر مزودو GPU القوة الحسابية، ويتلقى كل طرف ما يتفق عليه — شفافية في الأسعار وشروط استخدام تعتمد كثافة العرض والطلب.

لماذا Cocoon مهمة — وما المشاكل التي تحاول حلها؟

كسر احتكار عمالقة السحابة وتقليل التكاليف

خدمات الذكاء الاصطناعي التقليدية غالبًا ما تستعين بمزودي سحابة كبار (مثل AWS أو Microsoft Azure) — ما يرفع الأسعار ويضع المستخدم تحت سيطرة شركات كبرى. Cocoon تعرض بديلًا لامركزيًا أكثر عدالة وكفاءة.

إعادة السلطة للمستخدم وحماية الخصوصية

عبر نموذجها — تشفير البيانات + توزيع المهام + الدفع للموردين — تضمن Cocoon أن بيانات المستخدم لا تُخزن في خوادم مركزية، ولا تُستخدم لاحقًا للتدريب أو التحليل دون إذن. هذا طابَع مهم لعصر قد تُصبح فيه الخصوصية نادرة.

فرصة دخل جديد لأصحاب الحواسيب القوية

إذا كنت تمتلك بطاقة GPU قادرة على معالجة مهام AI، يمكنك أن تكسب بالدولار الرقمي TON بدلاً من بقاء البطاقة خاملة. هذا يفتح سوقًا جديدًا للحواسيب الفردية والمجموعات الصغيرة التي تراكم الموارد لتشغيل مهام كبيرة.

ماذا يعني إطلاق Cocoon بالنسبة لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟

من المرجّح أن نشهد انتشارًا أوسع لنماذج AI عبر تطبيقات أصغر — غير مرتبطة بالشركات الكبرى — مع خصائص خصوصية أعلى.
قد تحفّز Cocoon بنية تحتية أكثر ديمقراطية لـ AI: أي شخص لديه hardware يمكن أن يساهم ويكسب.
ظهور سوق تنافسي للخدمات السحابية سيساهم في خفض تكلفة التشغيل لنماذج الذكاء الاصطناعي، ما يدعم الابتكار والشركات الصغيرة.

التحديات التي تواجه Cocoon

التوسّع وضمان الاستقرار: تشغيل AI يتطلب موارد ضخمة وتوافر مستمر — النجاح يعتمد على استجابة واسعة من مزودي GPU.
موثوقية الحوسبة اللامركزية: الخصوصية مهمة، لكن الأداء يجب أن ينافس خدمات السحابة التقليدية، وإلا سيصعب استخدامها عمليًا.
قبول المطورين والمستخدمين: يحتاج المطورون إلى الثقة بأن الشبكة فعّالة ومستقرة، والمستخدمون إلى أن يطمئنوا على سرية بياناتهم.

الخلاصة: Cocoon قد تمثل بداية عصر جديد لـ AI — لكن الطريق لا يزال طويلًا

إطلاق Cocoon من Telegram ليس مجرد إعلان تقني — بل خطوة جريئة نحو إعادة تعريف العلاقة بين الذكاء الاصطناعي، البيانات، والمستخدم. الشبكة تجمع بين حرية الاستخدام، خصوصية البيانات، وإمكانية الربح لمن يشارك بالحوسبة.

إذا نجحت في تجاوز التحديات التقنية والتنظيمية، فقد تشكل Cocoon بداية لعصر جديد حيث الذكاء الاصطناعي ملك للجميع، لا لعدد محدود من الشركات الكبرى.

لكن النجاح ليس مضمونًا — ويتوقف على مدى اعتماد المجتمع التقني عليها، استقرار موارد GPU، وسرعة التنفيذ.

في كل الأحوال، Cocoon تستحق المتابعة عن قرب — فقد تكون هذه بداية تحول حقيقي في بنية تحتية الذكاء الاصطناعي.