Cocoon: что это и для кого

Cocoon Дурова –  сеть, где вместо больших дата‑центров работают видеокарты обычных людей, а на них запускаются модели искусственного интеллекта. Разработчики нейросетей получают доступ к этим разбросанным по миру мощностям, а владельцы GPU за это получают оплату в токенах TON.​

По сути Cocoon – это попытка сделать замену привычным облакам вроде классических провайдеров, где всё крутится на серверах одной компании и привязано к ее правилам и юрисдикции. Такой вариант особенно интересен тем, кто работает с приватными моделями и чувствительными данными, а ещё тем, кто уже пробует крупные языковые модели уровня Mistral AI, Grok, Gemini или Claude AI и задумывается, как совместить свои мощности, конфиденциальность и более независимую инфраструктуру.

Что умеет Cocoon?

Cocoon – это набор базовых вещей, без которых ИИ‑вычисления нормально не живут.

• Запуск моделей ИИ без своих серверов – разработчик нейросетей может поднять и обслуживать модель на мощности сети Cocoon, а не покупать железо или арендовать дорогой дата‑центр.
• Децентрализованная сеть GPU – владельцы видеокарт подключают свои компьютеры к Cocoon и помогают считать ИИ‑запросы, за что получают оплату в токенах TON.
• Конфиденциальные вычисления – данные и сами запросы шифруются так, что даже те, у кого стоит узел сети, не видят, что именно обрабатывается.
• Масштабируемость под нагрузку – задачи раскидываются по разным узлам, за счёт этого можно наращивать мощность под обучение и запуск моделей, когда запросов становится больше.
• Инфраструктура для ИИ‑стартапов – вместо того чтобы отдельно разбираться с каждым облаком, можно взять Cocoon как готовый слой вычислений и строить на нём свои продукты и ИИ‑агентов.

Как работает Cocoon

Технически Cocoon строится как Confidential Compute Open Network – сеть конфиденциальных вычислений, где ИИ‑задачи раздаются между узлами, которые умеют шифровать данные и подтверждать, что всё исполнилось честно. Разработчики отправляют в сеть запросы и модели, а сами вычисления идут на видеокартах, которые подключены к Cocoon.​

Модель работы напоминает смесь блокчейна и распределенного рендеринга: владельцы GPU подключают свои машины, а сеть раскидывает между ними задачи по обработке ИИ‑запросов. За выполненную работу участники получают вознаграждение в токенах TON, поэтому в Cocoon можно подключать и домашние компьютеры, и профессиональные фермы видеокарт.​

При этом Cocoon , в отличие от привычных облаков, делает акцент на приватности.Все данные, которые идут через сеть, шифруются так, чтобы ни оператор узла, ни случайный наблюдатель не смогли прочитать сам запрос или модель. Для разработчика это значит, что он может запускать свои нейросети на чужих мощностях и всё равно больше доверять уровню конфиденциальности, чем в обычных централизованных сервисах.

Кому пригодится Cocoon ?

Cocoon можно рассматривать как фундамент для тех, кто строит продукты на основе нейросетей и не хочет привязываться только к одному облачному провайдеру. Сеть подходит как для инференса (обработки запросов к моделям), так и для отдельных задач обучения и тонкой настройки при наличии достаточных ресурсов.​

Возможные сценарии применения:

• Маркетинг и контент‑сервисы: запуск собственных копирайтеров, генераторов визуала и чат‑ботов, не зависящих от конкретного облака.​
• SEO‑инструменты: анализ текстов, генерация страниц, обработка логов и запросов через свои модели поверх распределенной сети.​
• Дизайн и генерация изображений: использование Cocoon как «двигателя» для моделей, аналогичных тем, что применяются в сервисах вроде Gemini или инструментов генерации картинок.​
• Создание контента и ИИ‑ассистентов: запуск чат‑ботов и агентов на базе языковых моделей уровня Mistral AI, Grok, Claude AI и Gemini, но с размещением самих моделей в своей инфраструктуре и расчетами в Cocoon.​
• Стартапы и SMM‑проекты: возможность быстро поднять MVP‑сервис с ИИ‑функциями, не выкупая и не арендуя дорогое «железо» для первых этапов.​

Если вы уже работаете с крупными моделями и следите за тем, куда развиваются нейросети и что такое AGI, имеет смысл рассматривать Cocoon как инфраструктурный элемент следующего поколения ИИ‑сервисов.

Для общего контекста можно посмотреть материалы о трендах AGI и развитии нейросетей: Куда развиваются нейросети и что такое AGI?

Тарифные планы и платные услуги

На момент анонса Cocoon описывается как сеть, где владельцы видеокарт получают вознаграждение токенами TON за участие в вычислениях, а разработчики платят за доступ к мощностям через токеномику сети.

Полноценной линейки тарифов в привычном виде (как у SaaS‑сервисов) пока не представлено, так как проект развивается как инфраструктурный блокчейн‑решение.​

Можно выделить два основных экономических направления:

• Участники сети с GPU: они предоставляют мощности и получают доход в токенах TON, по сути выступая «поставщиками вычислений» для ИИ‑задач.​
• Разработчики и сервисы с ИИ‑нагрузкой: они оплачивают использование сети, покупая или зарабатывая токены и тратя их на запуск моделей.​

Вопрос оплаты из РФ для Cocoon упирается не в саму сеть, а в доступ к экосистеме TON и криптовалютам. Формально Cocoon не привязан к банковским картам или PayPal экономическая модель строится вокруг токенов, с которыми пользователю из России нужно работать через поддерживаемые криптобиржи и кошельки TON.​

Заключение

Cocoon Дурова – это не очередная «нейросеть‑чат», а инфраструктурный проект, децентрализованная сеть для конфиденциальных ИИ‑вычислений на видеокартах участников. Он закрывает сразу две задачи: даёт разработчикам нейросетей альтернативу централизованным облакам и открывает владельцам GPU возможность монетизировать избыточную мощность.​

У Cocoon есть несколько сильных сторон: децентрализация без привязки к одному облачному провайдеру, конфиденциальные вычисления с упором на приватность данных и моделей, встроенная экономическая схема с выплатами владельцам видеокарт в токенах TON и потенциал для запуска самых разных ИИ‑сервисов – от чат‑ботов до генерации изображений и аналитики.

Но есть и слабые места: проект ещё развивается, финальные API и инструменты для разработчиков только формируются, вход через токены TON сложнее для тех, кто привык платить картой или через PayPal, а владельцам GPU для стабильного заработка приходится следить за загрузкой сети, курсом токенов и состоянием оборудования.​

Часть этих минусов может со временем сгладиться, когда появятся удобные SDK, обёртки и интеграции с популярными ИИ‑платформами. Уже сейчас видно, что Cocoon движется к формату экосистемы, где крупные модели вроде Mistral AI, Grok, Gemini и Claude AI могут работать рядом с кастомными решениями поверх децентрализованной инфраструктуры.