Cocoon(Confidential Compute Open Network)은 Telegram 창립자인 파벨 두로프가 개발하고 출시한 탈중앙화 인공지능(AI) 컴퓨팅 네트워크입니다. [1] [2] 이는 AI 작업을 위한 컴퓨팅 파워를 필요로 하는 개발자와 GPU(Graphics Processing Units) 소유자를 연결하도록 설계된 오픈 네트워크(TON) 블록체인에 구축된 양면 마켓플레이스 역할을 합니다. 이 네트워크의 핵심 기능은 AI 모델과 사용자 데이터가 처리 중에도 비공개 및 안전하게 유지되도록 기밀 컴퓨팅 기술을 활용하는 것입니다. [3]
Cocoon은 Amazon Web Services 및 Microsoft Azure와 같은 주요 기술 기업에서 제공하는 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 탈중앙화되고 개인 정보 보호가 강화된 경제적으로 효율적인 대안을 제공하기 위해 만들어졌습니다. [4] Telegram 창립자인 파벨 두로프가 밝힌 이 프로젝트의 비전은 AI 컴퓨팅에 대한 접근성을 민주화하고 소수의 회사 내에서 AI 권력의 중앙 집중화를 방지하는 것입니다. [5] 이는 기존 AI 클라우드 제공업체와 관련된 높은 비용 및 데이터 개인 정보 보호 취약점을 해결하는 것을 목표로 합니다. [6]
이 네트워크는 참가자들이 암호화폐 보상으로 하드웨어를 제공하는 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)로 운영됩니다. GPU 소유자는 호환되는 하드웨어를 네트워크에 연결하고 AI 추론 작업을 처리하여 Toncoin(TON)을 얻을 수 있습니다. [7] 개발자는 개방형 시장에서 결정된 가격으로 AI 애플리케이션을 실행하기 위해 글로벌 분산 컴퓨팅 리소스 풀에 액세스할 수 있습니다. 중요한 것은 기밀 컴퓨팅을 사용하여 하드웨어를 제공하는 GPU 소유자가 개발자의 독점 AI 모델 또는 최종 사용자의 데이터에 액세스할 수 없도록 보장하는 것입니다. [3]
Telegram은 프로젝트의 전략적 개시자이자 첫 번째 주요 클라이언트 역할을 하며, 대규모 사용자 기반을 활용하여 네트워크에 대한 초기 수요를 창출할 계획입니다. 이러한 통합은 많은 탈중앙화 네트워크가 직면한 "콜드 스타트" 문제를 해결하고 Telegram 애플리케이션 내에서 새로운 개인 정보 보호 중심 AI 기능을 강화하도록 설계되었습니다. [2] 프로젝트의 소스 코드는 오픈 소스이며 공식 Telegram Messenger 조직에서 GitHub에 호스팅됩니다. [8]
Cocoon을 뒷받침하는 기술적 개념은 2024년 4월에 처음 공개적으로 논의되었습니다. TON DEV CONF DUBAI '24 컨퍼런스에서 Telegram의 개발자는 "TON의 기밀 AI 컴퓨팅"이라는 기술 프레젠테이션을 통해 TON 블록체인에서 안전하고 검증 가능한 방식으로 AI 모델을 실행하는 핵심 아키텍처를 미리 선보였습니다. [7]
다음 비디오는 Cocoon의 핵심 기술 개념이 처음 소개된 TON DEV CONF DUBAI '24 이벤트의 프레젠테이션입니다.
2024년 11월 21일, Telegram 창립자인 파벨 두로프는 소셜 미디어 플랫폼 X(이전의 Twitter)에 게시물을 통해 Cocoon 프로젝트를 공식적으로 발표했습니다. [7] 이에 따라 두로프는 2025년 10월 29일 두바이에서 열린 Blockchain Life 2025 컨퍼런스에서 기조 연설을 통해 Cocoon에 대한 비전을 더 자세히 제시했습니다. 그는 Cocoon을 보다 개방적이고 탈중앙화된 AI 환경을 향한 중요한 단계로 규정하고 Telegram이 네트워크의 첫 번째 주요 클라이언트가 될 것이라고 확인했습니다. [9]
2025년 11월 30일, 파벨 두로프는 Cocoon 네트워크가 가동되어 사용자로부터 첫 번째 AI 요청을 처리하기 시작했다고 발표했습니다. 그는 네트워크의 GPU 소유자가 이미 기여에 대한 TON 토큰을 얻고 있다고 확인했습니다. [4] 같은 날, 프로젝트의 초기 소스 코드가 Apache-2.0 라이선스에 따라 출시된 TelegramMessenger/cocoon GitHub 리포지토리에 게시되었습니다. 출시 후 초기 로드맵은 더 많은 GPU 제공업체를 온보딩하고 개발자 수요를 유치하여 네트워크를 확장하는 데 중점을 두었습니다. [6] [8]
Cocoon의 아키텍처는 개인 정보 보호를 위한 기밀 컴퓨팅, 인프라를 위한 탈중앙화 네트워크 모델, 결제 및 조정을 위한 TON 블록체인과의 통합이라는 세 가지 핵심 요소 위에 구축되었습니다. 이 시스템은 일반적으로 클라이언트(요청을 제출하는 개발자 또는 사용자), 프록시(요청을 작업자와 일치시키는 중개자) 및 작업자(작업을 실행하는 GPU 서버)의 세 가지 주요 당사자로 구성됩니다. [6]
Cocoon의 개인 정보 보호 약속의 핵심은 하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(TEE)을 활용하여 처리 중에 데이터와 코드를 격리하고 보호하는 기밀 컴퓨팅의 필수 사용입니다. [3]
Cocoon의 작업자 노드는 Intel TDX 기술로 생성된 하드웨어 격리 환경인 "기밀 가상 머신" 또는 "TDX 게스트" 내에서 AI 모델을 실행합니다. 이는 GPU 소유자를 포함한 호스트 서버 운영자가 가상 머신 내에서 처리되는 AI 모델 또는 사용자 데이터를 검사하거나 조작하는 것을 방지합니다. [7]
이 네트워크는 또한 seal-server라는 구성 요소에 Intel SGX를 활용합니다. 이 구성 요소는 호스트 머신에서 실행되며 SGX 엔클레이브(보호된 메모리 영역)를 사용하여 TDX 게스트에 대한 암호화 키를 안전하게 파생, 관리 및 "봉인"합니다. 이를 통해 작업자의 ID와 키가 특정 하드웨어 및 소프트웨어 상태에 연결되고 호스트 시스템에 노출되지 않고 재부팅 후에도 유지될 수 있습니다. [7]
보안을 GPU 자체로 확장하기 위해 Cocoon은 H100 시리즈 이상과 같이 기밀 컴퓨팅을 지원하는 NVIDIA GPU가 필요합니다. 이 기술은 GPU에서 사용 중인 데이터를 보호하여 TEE의 보안 경계를 유지하면서 하드웨어 가속 AI 추론을 가능하게 합니다. [7]
클라이언트가 중요한 데이터를 보내기 전에 원격 증명을 수행하여 원격 작업자 노드의 무결성을 암호화 방식으로 확인합니다. 이 프로세스는 클라이언트가 합법적인 Intel TDX 환경 내에서 올바른 소프트웨어를 실행하는 정품 Cocoon 작업자와 통신하고 있는지 확인합니다. Cocoon은 증명 증거를 TLS 핸드셰이크에 통합하여 안전한 종단 간 암호화 채널을 설정하는 RA-TLS(Transport Layer Security를 통한 원격 증명)를 통해 이를 구현합니다. [3]
오픈 네트워크(TON)는 Cocoon의 신뢰할 수 없는 경제 및 조정 백본 역할을 합니다.
health-client): GPU 소유자가 작업자 노드의 상태, 성능 및 로그를 모니터링하는 데 사용하는 명령줄 유틸리티입니다. [7]Cocoon의 마켓플레이스는 여러 주요 그룹의 상호 작용을 중심으로 설계되었습니다.
GPU 소유자는 네트워크의 공급 측면입니다. 컴퓨팅 리소스를 제공함으로써 TON으로 보상을 받습니다. 참여하려면 TDX를 지원하는 Intel CPU와 기밀 컴퓨팅을 지원하는 NVIDIA GPU를 포함한 특정 하드웨어가 있는 서버가 있어야 합니다. 설정에는 BIOS에서 보안 기능을 활성화하고 공식 Cocoon 배포판을 다운로드하고 seal-server 및 cocoon-launch 스크립트를 실행하는 것이 포함됩니다. 소유자는 구성 파일을 통해 서비스에 대한 가격 승수를 설정할 수 있습니다. [7]
개발자는 네트워크의 수요 측면입니다. Cocoon을 통합하여 애플리케이션용 AI 모델을 실행하고 경쟁 시장에서 설정한 낮은 비용과 개인 정보 보호 중심 AI 기능을 제공할 수 있는 이점을 누립니다. 개발자를 위한 워크플로는 온체인 레지스트리를 통해 작업자 노드를 검색하고, 원격 증명을 수행하고, 안전한 RA-TLS 채널을 설정하고, 추론을 위해 암호화된 입력을 보내고, 암호화된 결과를 수신하는 것을 포함하며, 결제는 TON 스마트 계약에 의해 자동으로 처리됩니다. [3]
Telegram의 미래 AI 기능을 포함하여 Cocoon을 기반으로 구축된 애플리케이션의 최종 사용자는 네트워크 개인 정보 보호 모델의 궁극적인 수혜자입니다. 하드웨어 운영자를 포함한 모든 제3자로부터 데이터와 쿼리가 기밀로 유지된다는 확신을 가지고 고급 AI 도구와 상호 작용할 수 있습니다. [6]