COCOON

Идея децентрализованного ИИ на блокчейне, как анонсировал Дуров для Telegram, основана на комбинации federated learning (FL), распределённого inference и блокчейна для координации и мотивации. Вкратце, это позволяет объединить миллиарды устройств по миру (смартфоны, ПК, серверы) в глобальную сеть, где ИИ обучается или генерирует ответы без центрального сервера, сохраняя приватность и прозрачность. Вот как это работает шаг за шагом:

1. Локальные вычисления на устройствах: Каждое устройство (твой телефон или комп) выполняет часть работы локально. Для обучения (training) — модель обновляется на твоих данных (без их передачи), а для inference (генерация текста/изображений) — модель делится на "шарды" (слои), которые последовательно обрабатывают запрос на разных устройствах. Это как TON Torrent: данные/вычисления "скачиваются" от волонтёров в сети.

2. Координация через блокчейн: Блокчейн хранит модель, обновления и историю. Для хранения больших объемов данных, таких как "снимки" (snapshots) обученных моделей или архивные копии блоков, будет использоваться TON Storage — распределенное хранилище, аналогичное BitTorrent. Это снизит нагрузку на сам блокчейн, оставив на нем только самую важную информацию (хэши, метаданные). Смарт-контракты автоматизируют процесс: распределяют задачи, проверяют качество (через консенсус, например, Proof-of-Stake или Shapley values) и агрегируют результаты. Если устройство внёс вклад (выполнило шард или обновление), оно получает токены как награду. Малварные узлы штрафуются (slashing).

3. Глобальное объединение устройств: Через TON P2P (peer-to-peer) устройства находят друг друга. Волонтёры (пользователи) подключают idle-ресурсы (свободные GPU/CPU), как в SETI@home, но для ИИ. Для обеспечения приватности и анонимности пользователей, которые предоставляют свои вычислительные ресурсы, может использоваться TON Proxy. Он позволит участникам анонимно подключаться к сети и взаимодействовать с ней, скрывая свой реальный IP-адрес. Инсентивы — токены за вычисления, что мотивирует миллиарды юзеров Telegram. Для больших моделей (типа Llama 405B или др.) inference идёт по цепочке: шард 1 на устройстве в США, шард 2 в Европе и т.д., с шифрованием для приватности.

4. Преимущества и вызовы: Это дешево (нет облачных гигантов), прозрачно (всё на цепочке верифицируемо) и масштабируемо, TON DNS позволит присваивать сервисам на базе ИИ человекочитаемые имена (пример, my-ai-assistant.ton), а платформа предоставит удобный интерфейс, похожий на обычные приложения или веб-сайты, доступный прямо со смартфона. Это сделает сложную технологию простой и доступной для миллиардов пользователей. но есть задержки от сети, энергозатраты и риски (атаки на консенсус). В Казахстане Alem AI, по плану Дурова, интегрирует это с суперкомпьютером для старта, а потом расширит на глобальную сеть.

Это не фантастика — уже работают прототипы вроде Petals (для LLM inference) или Bittensor (децентрализованная ML-сеть с токенами).

Где почитать научные papers:

- Blockchain-Based Federated Learning: A Survey and New Perspectives (2024, MDPI): Обзор, как блокчейн решает проблемы FL — от координации устройств до токенов за вклад. Идеально для понимания глобальной сети. Ссылка

- PolyLink: A Blockchain Based Decentralized Edge AI Platform for LLM Inference (2025, arXiv): О платформе для inference LLM на edge-устройствах по миру (тесты на 20 устройствах в Азии). Описывает шардинг модели, верификацию и награды — прям как для Telegram. Ссылка

- Blockchain for federated learning toward secure distributed machine learning systems: a systemic survey (2021, PMC): Классический обзор по BCFL, с фокусом на глобальную безопасность и участие волонтёров в обучении/инференсе. Ссылка

- Petals: Collaborative Inference and Fine-tuning of Large Models (2022, arXiv): О P2P-сети для распределённого inference больших LLM, как BitTorrent для ИИ — волонтёры делят слои модели. Ссылка

- Distributed Deep Learning Using Volunteer Computing-Like Paradigm (2021, arXiv): Как использовать volunteer computing (типа BOINC) для DL на тысячах компов по миру. Ссылка

Циркуляция токенов TON в COCOON: Как она может удвоить TVL экосистемы, по аналогии с Bittensor?

Ваш вопрос касается той самой "циркуляции" — механизма, где токены TON не просто лежат в кошельках, а активно используются для мотивации участников COCOON, создавая замкнутый цикл спроса и предложения. Это может привести к удвоению (или даже большему росту) Total Value Locked (TVL) — общей стоимости активов, заблокированных в протоколах TON (DeFi, стейкинг, смарт-контракты и т.д.). Давайте разберём это шаг за шагом, опираясь на экономику проекта и реальный кейс Bittensor (TAO), где похожая модель привела к экспоненциальному росту. Я опишу механизм, потенциальные цифры и параллели, чтобы было понятно, почему это не спекуляция, а логичный эффект от интеграции ИИ-вычислений.

1. Механизм циркуляции в COCOON: От стейкинга к спросу

COCOON строит экономику на принципах "proof-of-contribution" — доказательстве вклада в вычисления. Вот как токены TON "застревают" в системе, повышая TVL:

- Стейкинг для участия (локинг активов): Чтобы присоединиться как провайдер вычислений (узел с CPU/GPU), пользователь должен застейкать TON в смарт-контракте. Это collateral (залог) против slashing (штрафов за вредоносное поведение или низкое качество). Минимальный стейк — скажем, эквивалент 100–500 TON (по анонсу Дурова, детали уточнятся на запуске в ноябре 2025). Застейканные токены блокируются на срок (например, 30–90 дней), напрямую увеличивая TVL в TON-стейкинге. С ростом сети (миллиарды устройств Telegram) это может добавить сотни миллионов долларов: если 1% из 900 млн пользователей подключит по 10–50 TON, TVL вырастет на $1–5 млрд.

- Награды и реинвестирование: Участники получают TON за обработку шардов моделей (inference) или обновления (federated learning). Часть наград — mandatory stake в сеть, чтобы мотивировать холдинг. Это создаёт "flywheel-эффект": больше стейка → больше вычислительной мощности → лучше качество ИИ → больше пользователей → выше спрос на TON для оплаты сервисов.

- Спрос от потребителей: Разработчики и end-users платят TON за доступ к COCOON (например, за генерацию изображений Llama 405B). Это "сжигает" или перераспределяет токены в стейкинг-пулы. Интеграция с Telegram (боты, мини-аппы) сделает платежи seamless — миллионы транзакций в день, где TON используется как газ + fee за compute.

- Эффект на цену и TVL: Циркуляция повышает utility TON, что толкает цену вверх (demand > supply). Выше цена → больше долларовой стоимости застейканных активов → TVL удваивается без инфляции. По оценкам, аналогичным моделям (как в Bittensor), 20–30% circulating supply может уйти в стейкинг в первый год.

Текущий TVL TON — около $99 млн (по DefiLlama на ноябрь 2025), с фокусом на DEX вроде STON.fi ($47 млн) и DeDust ($8.5 млн). Удвоение до $200 млн — реалистично за 6–12 месяцев, если COCOON привлечёт 10–20% трафика Telegram.

2. Параллели с Bittensor: Реальный пример удвоения (и больше) TVL

Bittensor — идеальный аналог: децентрализованная сеть для ML, где TAO стейкается за "майнинг" субнетов (аналог шардов в COCOON). Запущена в 2021, она показала, как токен-циркуляция превращает нишевый проект в лидера DePIN (децентрализованная физическая инфраструктура). Вот ключевые метрики роста (на основе данных AlphaGrowth, DePinScan и CryptoRank на 2025):

(Смотреть таблицу)

- Как удвоение произошло в Bittensor: В 2024 TVL "удвоился" трижды за счёт staking pools для субнетов — пользователи стейкают TAO, чтобы влиять на рост (alpha-токены в return). Это создало demand: майнеры платят fees в TAO, validators распределяют rewards. Результат — 70% supply застейкано, TVL эквивалентно 50–60% MCAP. Аналогично COCOON: в TON staking уже есть (validators), но COCOON добавит "compute-staking", потенциально удвоив TVL за 3–6 месяцев на волне adoption.

- Почему для TON это сработает быстрее: TON имеет 900+ млн пользователей vs. Bittensor's ~100k активных нод. Telegram-интеграция = instant liquidity. Если 1% пользователей стейкает по $50 в TON (~$5 TON по текущему курсу), TVL +$450 млн. Плюс, низкие fees TON (0.01$) vs. Ethereum сделают стейкинг массовым.

3. Потенциальные риски и реалистичные ожидания

- Риски: Если adoption медленный (задержки в сети), TVL вырастет на 50%, а не 100%. Волатильность цены TON может "размыть" долларовый TVL.

- Ожидания: По моделям (как в обзоре Blockchain-Based FL, MDPI 2024), такие сети удваивают TVL за год на 20–50% adoption. Для COCOON — цель $200 млн TVL к Q2 2026, с ROI для стейкеров 10–20% APR (как в Bittensor's 16% staking rates).

В итоге, эта циркуляция — не магия, а классический tokenomics: utility → demand → locking. Bittensor доказал, что ИИ + блокчейн = экспоненциальный рост; COCOON сделает то же для TON, превратив его в "AI-DeFi хаб".

Почему назревающий кризис железа — это ракетное топливо для децентрализованного ИИ на TON:

1. Кризис делает централизованные облака «золотыми» (Плюс для спроса)

Если NVIDIA перестает комплектовать чипы памятью, а GDDR7 в дефиците:

➡️  Цены на AWS/Google Cloud взлетят. Гиганты закупают новое железо постоянно. Если цена карты растет на 30-50% (из-за логистики памяти и дефицита), они переложат эти расходы на клиентов.

➡️  Смерть стартапов. Маленькие AI-компании больше не смогут купить свой кластер H100 или RTX 5090 — это станет неподъемно дорого.

➡️  Решение: Единственный выход для них — искать вычислительную мощность там, где она уже куплена. В сети COCOON. Это делает децентрализованный inference безальтернативным по цене.

Это просто комбо-удар. Добавляем этот инсайд к твоему первому пункту, и картина складывается в «Идеальный шторм» для централизованных систем.

Также кризис создаёт двойной капкан: VRAM + RAM = Смерть локального High-End

Раньше барьером была только видеокарта. Теперь барьером становится вся сборка целиком.

  Проблема LLM и RAM: Большие языковые модели (LLM) — это пожиратели памяти. Чтобы запустить, скажем, Llama-3 70B (даже квантованную), тебе нужно ~40-48 ГБ быстрой памяти. Если HP и другие вендоры начнут «резать» память в ноутбуках и сборках из-за дефицита (ставить 16 ГБ вместо 32/64 ГБ, чтобы удержать цену), то ни один новый ноутбук или пк 2026 года не сможет запустить нормальный ИИ в одиночку.

  Почему это спасение для COCOON:

Идея COCOON основана на шардинге (разделении модели на части).

➡️  Сценарий без COCOON: У тебя ноут с 16 ГБ RAM (из-за кризиса). Ты не можешь запустить модель, требующую 48 ГБ. Ты идешь платить Amazon/Google, которые тоже подняли цены х3.

➡️  Сценарий с COCOON: Твой ноут обрабатывает только кусочек модели, который весит 4 ГБ. Ему плевать на дефицит памяти — его ресурсов хватает. Остальные куски считают Вася, Петя и Джон.

2. Переоценка «старого» железа (Плюс для провайдеров)

➡️  Децентрализованные сети опираются не только на новое железо, но и на idle resources (простаивающие ресурсы).

➡️  Миллионы геймеров с RTX 3060, 4070, 4090 уже имеют карты на руках. Кризис нового железа не делает их старые карты хуже. Наоборот, ценность их «старичков» резко возрастает.

➡️  Если новую карту купить сложно, мотивация «сдавать в аренду» имеющуюся (когда ты спишь или на работе) становится бешеной. Это превращает видеокарту из игрушки в актив, приносящий доход (yield bearing asset).

3. Эффект масштаба через смартфоны (Sharding)

В теории сеть может объединить не только ПК, но и смартфоны через шардинг (разделение модели на слои).

➡️  Кризис видеопамяти для ПК меньше касается рынка мобильных чипов (там LPDDR, другие линии производства, хотя связь есть).

➡️  Даже если топовые GPU станут роскошью, миллиард пользователей Telegram с современными iPhone/Android — это гигантский суперкомпьютер. Для них порог входа — 0 рублей (телефон уже в кармане).

4. Экономика токена (Pumpamentals)

Вот как эта новость влияет на TVL (Total Value Locked) и цену TON в экосистеме COCOON:

1. Дефицит Compute: Вычислительная мощность становится дефицитным ресурсом.

2. Рост наград: Чтобы привлечь владельцев драгоценных видеокарт, сеть (алгоритмически) повышает награды в токенах.

3. Рост спроса на токен: Разработчики ИИ вынуждены покупать токены, чтобы оплатить вычисления, так как это всё равно дешевле, чем покупать железо по новым ценам NVIDIA.

4. Стейкинг: Провайдеры, видя высокую доходность, стейкают TON (как залог), чтобы участвовать в сети.

Итог:

Ситуация, создает экономический ров (moat) для проекта.

➡️  Плохо: Геймерам будет больно обновлять ПК.

➡️  Хорошо для COCOON: Те, у кого железо УЖЕ ЕСТЬ, становятся королями. Рынок переходит от модели "Купи и владей" (CapEx) к модели "Арендуй у толпы" (OpEx).