Targon 是由 Manifold Labs 开发的去中心化人工智能 (AI) 基础设施和机密云计算平台。它作为 Bittensor 网络上的第 4 号子网 (SN4) 运行，为计算资源提供市场，并为训练和部署 AI 模型提供安全、可扩展的 GPU 和 CPU 租赁。 ^{[1] [2]}

概述

Targon 旨在发挥两个主要功能：作为提供安全硬件租赁的机密云平台，以及作为 Bittensor 生态系统内的去中心化计算市场。该平台的核心价值主张是提供高性能、高性价比且抗审查的 AI 计算服务。它旨在通过确保数据和知识产权在执行期间受到保护，实现专有 AI 模型的安全货币化。 ^{[3] [4]}

该平台的架构围绕 Targon 虚拟机 (TVM) 构建，利用硬件级安全技术为 AI 工作负载创建隔离且可验证的环境。这使得开发人员在租赁计算资源时能够获得加密保证，确保其模型和数据无法被访问，即使是基础设施提供商也无法访问。Targon 集成了符合 OpenAI 标准的端点，以简化开发人员的采用，并支持各种 AI 模型，如 Llama-3 70b。该项目的生态系统包括不同的角色：提供计算资源的矿工，以及确保网络完整性和服务质量的验证者。 ^{[5] [2]}

历史

Targon 的开发始于 2024 年对其公共仓库的早期提交，该项目的许可证文件于 2024 年 1 月 30 日添加。2025 年 3 月 31 日，Manifold Labs 发布了 Targon v6，详细介绍了 Targon 虚拟机 (TVM) 的架构。 ^{[5] [3]}

在整个 2025 年，该项目及其母公司 Manifold Labs 开展了社区建设和开发活动。2025 年初，Manifold Labs 在 ETHDenver 举办了首届年度 Bittensor 黑客松，参赛团队竞争使用 Targon API 构建应用程序。该公司随后宣布了“Manifold 2.0”，阐明其使命是建立一个以 Targon 为核心组件的去中心化前沿 AI 实验室。2025 年 8 月 30 日，Manifold Labs 宣布已完成 1050 万美元的 A 轮融资，以加速 Targon 计算市场的增长。 ^[1]

该项目的官方 X（原 Twitter）账号 @TargonCompute 创建于 2025 年 6 月。该平台的主要产品“Secure Targon Compute”于 2025 年 10 月 28 日正式发布，允许开发人员租赁受 TVM 保护的 H200 GPU 和 CPU 节点。发布后，团队于 10 月 31 日发布了预配置的 Ubuntu 镜像，并于 2025 年 11 月 4 日引入了对可挂载持久存储卷的支持。 ^[6]

技术

Targon 的技术栈核心是通过其专有的 Targon 虚拟机以及与 Bittensor 网络的集成，为 AI 计算提供安全且可验证的环境。

核心架构

Targon 作为 Bittensor 网络上的第 4 号子网运行，Bittensor 是一个使用激励机制协调机器学习系统网络的去中心化协议。在此框架内，Targon 充当去中心化计算市场，矿工提供算力并根据其性能和可靠性（由验证者评估）获得奖励。该平台利用 InfiniBand 网络基础设施，为推理任务提供低延迟性能。 ^{[1] [2]}

Targon 虚拟机 (TVM)

TVM 是 Targon 安全模型的核心，旨在裸金属硬件上部署机密虚拟机 (CVM)。它为宿主服务器和连接的 GPU 提供端到端安全和证明。TVM 架构由四个主要层组成：

• 宿主验证： 评估物理服务器硬件与机密计算兼容性的初始过程，检查 Intel TDX 或 AMD SEV 支持、有效的 TPM 2.0 模块以及安全启动 (Secure Boot) 配置等功能。
• 宿主验证证明服务： 一个验证来自宿主的硬件报告的可信服务。如果宿主符合安全标准，该服务将启动 CVM 的部署。
• CVM GPU 证明： 在 CVM 内部运行的服务，使用 NVIDIA nvTrust SDK 验证 NVIDIA GPU 的完整性和真实性，生成基于 JWT 的证明令牌作为加密证明。
• Manifold SDK： 一个软件开发工具包，标准化了所有 TVM 组件的 API 和数据模型，以确保一致的通信和集成。 ^[3]

安全特性

Targon 平台建立在硬件强制安全的基础之上，以在整个 AI 生命周期中保护数据和模型。

• 机密计算： 利用基于硬件的可信执行环境 (TEE) 来保护使用中的数据。这是通过 Intel Trust Domain Extensions (TDX) 和 AMD Secure Encrypted Virtualization (SEV) 等技术实现的。
• NVIDIA 集成： 该平台集成了 NVIDIA 机密计算，将其硬件支持的数据保护扩展到其 GPU 产品中，包括支持受保护的 PCIe (PPCIE)，以确保 CPU 和 GPU 之间传输数据的安全。
• 远程证明： 此过程允许用户在部署任何敏感工作负载之前，以加密方式验证计算环境的硬件和软件完整性。

该平台的路线图包括扩展功能的计划，如安全模型训练、对 AMD SEV-SNP 等技术的多供应商支持，以及开发具有用户友好工具的综合 AI 开发平台。 ^{[5] [2]}

代币经济学

Targon 的原生代币代码为 SN4，象征其作为 Bittensor 第 4 号子网的角色。

• 代币名称： Targon
• 代币代码： SN4
• 网络： Bittensor
• 最大供应量： 21,000,000 SN4
• 总供应量： 截至 2025 年 11 月，报告的总供应量约为 3,129,468 SN4。

SN4 代币用于 Targon 子网的激励机制，奖励提供计算资源的矿工和确保网络完整性的验证者。该代币在去中心化交易所交易，主要市场为 Subnet Tokens。最活跃的交易对是 SN4 对 TAO（Bittensor 网络的原生代币）。 ^{[7] [8]}

团队与融资

Targon 由总部位于德克萨斯州奥斯汀的 AI 基础设施公司 Manifold Labs Inc. 开发和维护。该公司专注于去中心化机器学习系统和 Bittensor 集成。 ^[1]

Manifold Labs 的关键人物包括：

• Robert Myers： 创始人兼 CEO。Myers 此前曾是 Opentensor 基金会的高级软件工程师，为 Bittensor 的开发做出了贡献。
• James Woodman： 联合创始人。
• Viraj Sahu： 与该项目相关的个人，被认为是创始人或核心团队成员。 ^{[1] [6]}

融资

2025 年 8 月 30 日，Manifold Labs 宣布已完成 1050 万美元的 A 轮融资。该轮融资由 OSS Capital 领投，Digital Currency Group (DCG)、Tobias Lütke、Ram Shriram 等参投。该公司表示，资金将用于加速 Targon 计算市场及其云推理业务的增长。 ^[1]

使用场景与产品

Targon 的基础设施旨在支持一系列 AI 相关服务，主要集中在 AI 推理、模型租赁和通用 GPU 计算。该平台为用户提供了一个“Playground”界面，用于实时测试和比较不同的语言大模型。 ^[4]

Manifold Labs 在 Targon 网络之上开发了多个应用程序以展示其能力：

• Dippy： 一个用于 AI 驱动角色聊天的应用程序。
• TAOBOT： 一个作为访问各种去中心化 AI 服务入口的工具。
• Sybil： 一个 AI 增强的搜索工具。

这些产品展示了该平台支持娱乐和信息检索等领域面向用户应用程序的能力。 ^[4]

批评

Token Metrics 在 2025 年 5 月发布的一份研究报告指出，该项目当时在几个方面缺乏透明度。报告提到，该项目没有显著披露其核心团队的信息，这可能会限制用户和投资者的可验证性。报告还指出，公共 GitHub 仓库的可见性有限，使得全面的独立代码审计变得困难。最后，报告提到了缺乏正式、详细的公开路线图，这使得评估项目的长期战略方向具有挑战性。 ^[4]