Коллективные вычисления
Может ли Cocoon стать альтернативой Microsoft или Amazon в части ИИ-вычислений
В начале декабря 2025 года основатель Telegram Павел Дуров запустил децентрализованную конфиденциальную вычислительную сеть Cocoon (Confidential Compute Open Network). Платформа предполагает выполнение ИИ-вычислений на пользовательских устройствах и узлах внутри инфраструктуры TON (масштабируемая блокчейн-платформа, изначально созданная для интеграции с Telegram), а не в классических облачных дата-центрах. Сможет ли Cocoon стать альтернативой Microsoft или Amazon?
Фото: Евгений Павленко, Коммерсантъ
Фото: Евгений Павленко, Коммерсантъ
Решение господина Дурова о выходе на этот рынок было принято на фоне роста стоимости аренды GPU, ограниченного доступа к вычислительным мощностям и ужесточения требований к обработке данных. Для части рынка — стартапов, независимых разработчиков и проектов с повышенными требованиями к конфиденциальности — распределенная модель рассматривается как способ снизить зависимость от крупных облачных провайдеров и их ценовой политики.
По заявлению создателей платформы, удаленные распределенные вычисления будут защищены с помощью изоляции операций от остальной системы, проверкой результатов и шифрования канала связи, напоминает IT-директор Института AIRI Константин Катанов. Такой подход позволит небольшим дата-центрам выйти на рынок аренды облачных ресурсов и эффективно утилизировать свои GPU, а потребителям — меньше зависеть от централизованных и более дорогих решений, поясняет он.
Cocoon делает ставку на то, что данные и модели передаются в зашифрованном виде и обрабатываются в защищенной среде, снижая риски утечек, в отличие от централизованных облаков вроде OpenAI или Google, говорит директор департамента расследований T.Hunter Игорь Бедеров. Однако эта приватность может стоить более высокой цены за вычисление и чуть большей задержки, опасается он.
Идея распределенных GPU-вычислений не нова, отмечает руководитель разработки AI Lab «Авито» Олег Королев. Концептуально эта модель восходит еще к научному проекту SETI@home 1990-х годов, задача которого была найти сигналы от внеземного разума, напоминает он. В этом проекте миллионы пользовательских компьютеров по всему миру распределенно анализировали данные в поисках сигналов искусственного происхождения, поясняет эксперт. Сегодня проекты вроде Akash Network и io.net уже несколько лет предлагают аренду распределенных вычислительных ресурсов, однако эти проекты остаются отраслевыми и не стали по-настоящему массовыми, отмечает собеседник.
По словам господина Королева, принципиальное отличие Cocoon — это не технология сама по себе, а встроенность в экосистему Telegram с миллионами пользователей. По сути, это первая попытка крупной tech-компании с реальной пользовательской базой построить собственную децентрализованную GPU-инфраструктуру, а не сторонний проект, который пытается привлечь клиентов с нуля, резюмировал он.
По состоянию на март 2025 года количество ежемесячных активных пользователей (MAU) Telegram превысило 1 млрд, а ежедневная аудитория (DAU) составляет около 450-500 млн человек, сообщал Павел Дуров.
При этом сравнить теоретическую мощность гипотетической сети Telegram с традиционными ЦОДами сложно, отмечает господин Бедеров. «Если представить, что сеть состоит из современных устройств с производительностью GPU примерно 1 терафлопс, то 10 млн устройств дадут 10 эксафлопс. Эта цифра сопоставима с мощностью крупнейших в мире суперкомпьютеров,— отмечает эксперт.— Однако мощность ЦОДа стабильна, предсказуема и доступна 24/7. Мощность же распределенной сети — это «переменный ток» цифрового мира, который зависит от времени суток, географии и типа подключения».
В то же время, для работы ML-моделей на распределенных ресурсах чрезвычайно важна скорость сети между ее узлами, подчеркивает господин Катанов. Современные стандарты сетей для суперкомпьютеров достигают сотен гигабит в секунду, дополнительно снижая нагрузку на процессор за счет прямого и быстрого доступа к памяти узла, поясняет он. Таким образом, Cocoon может всплесками выдавать колоссальную производительность, но для задач, требующих длительных и стабильных вычислений, она будет проигрывать традиционным облачным кластерам, резюмировал Игорь Бедеров.
Также важно понимать, что децентрализованные вычисления больше подходят для индивидуальных пользователей, инди-разработки, стартапов, подчеркивает Константин Катанов. В энтерпрайз-сегменте огромную роль играет фактор надежности, который за счет соответствия стандартам обеспечивают крупные облачные провайдеры, отмечает он: в их специально сконструированных и обслуживаемых в режиме 24/7 дата-центрах обеспечивается специальный микроклимат, защита от перебоев электропитания, резервирование каналов связи и мониторинг, в то время как гарантировать бесперебойность работы серверов в неподготовленном помещении вряд ли возможно.
Модель Cocoon несет в себе ряд существенных рисков, говорит господин Бедеров. Во-первых, в разнородной сети из тысяч узлов с разным «железом», стабильностью интернета и надежностью оператора сложно гарантировать единый уровень SLA (Service Level Agreement), привычный для облачных гигантов, уточняет он. Во-вторых, сложность верификации вычислений, в-третьих, потенциальные и еще неизвестные уязвимости, перечисляет эксперт. В-четвертых, обработка персональных или финансовых данных в глобальной децентрализованной сети может создавать сложности с соблюдением юрисдикционных требований, отметил собеседник.
В краткосрочной перспективе Cocoon вряд ли заменит AWS (Amazon Web Services) или Azure для крупных корпоративных клиентов, однако он создаст мощную альтернативную нишу для стартапов и разработчиков с ограниченным бюджетом, проектов с повышенными требованиями к конфиденциальности данных, а также сценариев, где цена вычислений важнее минимально возможной задержки, считает Игорь Бедеров.
«Станет ли это массовым инструментом, зависит от способности команды Cocoon преодолеть указанные технические и организационные вызовы, а также от готовности рынка принять новую, более сложную, но и более свободную парадигму. Одно можно сказать точно: своим появлением Cocoon доказал, что будущее облачных вычислений может быть не только централизованным, и дал мощный импульс для развития всего направления децентрализованного искусственного интеллекта»,— резюмировал эксперт.