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 Subnet 4 (SN4) 运行，为训练和部署 AI 模型提供计算资源市场以及安全、可扩展的 GPU 和 CPU 租赁。 ^{[1] [2]}

概述

Targon 旨在提供两个主要功能：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、经济高效且抗审查的 AI 计算服务。它旨在通过确保其数据和知识产权在执行期间受到保护，从而实现专有 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，该虚拟机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。这允许开发人员租用计算资源，并通过加密保证他们的模型和数据无法访问，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，例如 Llama-3 70b。该项目的生态系统包括矿工（提供计算资源）和验证者（确保网络完整性和服务质量）的不同角色。 ^{[5] [2]}

历史

Targon 的开发始于 2024 年对其公共存储库的早期提交，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 宣布了 Targon v6，其中详细介绍了 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 参与了社区建设和开发活动。2025 年初，Manifold Labs 在 ETHDenver 举办了第一届年度 Bittensor 黑客马拉松，团队在其中竞争使用 Targon API 构建应用程序。该公司后来宣布了“Manifold 2.0”，声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（前身为 Twitter）帐户 @TargonCompute 创建于 2025 年 6 月。该平台的主要产品“安全 Targon 计算”于 2025 年 10 月 28 日正式推出，使开发人员能够租用由 TVM 保护的 H200 GPU 和 CPU 节点。发布后，该团队于 10 月 31 日发布了预配置的 Ubuntu 映像，并于 2025 年 11 月 4 日推出了对可附加的持久存储卷的支持。 ^[6]

技术

Targon 的技术堆栈以通过其专有的 Targon 虚拟机以及与 Bittensor 网络的集成来为 AI 计算提供安全且可验证的环境为中心。

核心架构

Targon 作为 Bittensor 网络上的 Subnet 4 运行，这是一个去中心化协议，它使用激励机制来协调机器学习系统网络。在此框架内，Targon 充当去中心化计算市场，矿工提供计算能力，并根据其性能和可靠性获得奖励，这由验证者评估。该平台利用 InfiniBand 作为其网络基础设施，以促进推理任务的低延迟性能。 ^{[1] [2]}

Targon 虚拟机 (TVM)

TVM 是 Targon 安全模型的核心，旨在在裸机硬件上部署机密虚拟机 (CVM)。它为主机服务器和连接的 GPU 提供端到端安全性和证明。TVM 架构由四个主要层组成：

• 主机验证： 一个初始过程，用于评估物理服务器的硬件与机密计算的兼容性，检查诸如 Intel TDX 或 AMD SEV 支持、有效的 TPM 2.0 模块和安全启动配置等功能。
• 主机验证证明服务： 一种受信任的服务，用于验证来自主机的硬件报告。如果主机满足安全标准，则该服务会启动 CVM 的部署。
• CVM GPU 证明： 一种在 CVM 内部运行的服务，它使用 NVIDIA nvTrust SDK 来验证 NVIDIA GPU 的完整性和真实性，从而生成基于 JWT 的证明令牌作为加密证明。
• Manifold SDK： 一个软件开发工具包，用于标准化所有 TVM 组件中的 API 和数据模型，以确保一致的通信和集成。 ^[3]

安全功能

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

• 机密计算： 它利用基于硬件的 可信执行环境 (TEE) 来保护使用中的数据。这是通过诸如 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，以将其 GPU 产品中的硬件支持的数据保护扩展到其 GPU 产品，包括对受保护的 PCIe (PPCIE) 的支持，以保护 CPU 和 GPU 之间传输的数据。
• 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，例如安全模型训练、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全面 AI 开发平台。 ^{[5] [2]}

Tokenomics

Targon 的原生代币由股票代码 SN4 标识，表示其作为 Bittensor 的 Subnet 4 的角色。

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

SN4 代币用于 Targon 子网的激励机制中，以奖励矿工提供计算资源，并奖励验证者确保网络完整性。该代币在去中心化交易所进行交易，主要市场是 Subnet Tokens。最活跃的交易对是 SN4 与 TAO（Bittensor 网络的原生代币）。 ^{[7] [8]}

团队和资金

Targon 由 Manifold Labs Inc. 开发和维护，Manifold Labs Inc. 是一家总部位于德克萨斯州奥斯汀的 AI 基础设施公司。该公司专门从事去中心化机器学习系统和 Bittensor 集成。 ^[1]

Manifold Labs 的主要人物包括：

• Robert Myers： 创始人兼首席执行官。Myers 之前是 Opentensor Foundation 的高级软件工程师，他在那里为 Bittensor 的开发做出了贡献。
• James Woodman： 联合创始人。
• Viraj Sahu： 与该项目相关联的个人，被认为是创始人或关键团队成员。 ^{[1] [6]}

资金

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 等参与。该公司表示，这些资金将用于加速 Targon 计算市场及其云推理业务的增长。 ^[1]

用例和产品

Targon 的基础设施旨在支持一系列与 AI 相关的服务，主要侧重于 AI 推理、模型租赁和通用 GPU 计算。该平台提供了一个“Playground”界面，供用户实时测试和比较不同的 LLM。 ^[4]

Manifold Labs 在 Targon 网络之上开发了多个应用程序，以展示其功能：

• Dippy： 一个用于 AI 驱动的角色聊天的应用程序。
• TAOBOT： 一个充当各种去中心化 AI 服务访问点的工具。
• Sybil： 一个 AI 增强的搜索工具。

这些产品展示了该平台在娱乐和信息检索等领域支持面向用户的应用程序的能力。 ^[4]

批评

Token Metrics 于 2025 年 5 月发布的一份研究报告强调了该项目当时缺乏透明度的几个领域。该报告指出，该项目没有突出披露有关其核心团队的信息，这可能会限制用户和投资者的可验证性。它还指出，公共 GitHub 存储库的可见性有限，使得全面的独立代码审核变得困难。最后，该报告提到缺乏正式、详细的公共路线图，这使得评估该项目的长期战略方向具有挑战性。 ^[4]