مقدمة
أعلن Pavel Durov (بافل دوروف) مؤسس تطبيق Telegram عن منصة جديدة تدعى Cocoon، لنتعرّف عليها:
أطلقت Telegram بالتعاون مع TON مشروعاً جديداً باسم Cocoon يهدف إلى إعادة تعريف كيفية تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي (AI) بتوجه يُراعي الخصوصية، التوزيع واللامركزية.
Cocoon تفتح الفرصة أمام مستخدمي الإنترنت لتشغيل نماذج AI من دون حجزهم ضمن بنية تحتية مركزية، مما يقلل الاعتماد على شركات كبيرة مثل AWS أو Azure، ويعيد السيطرة إلى الأفراد.
ما هو Cocoon بالضبط
Cocoon هو بروتوكول لتشغيل AI inference (تنفيذ استنتاجات الذكاء الاصطناعي / معالجة طلبات الذكاء الاصطناعي) في بيئة موزّعة، لامركزية، وآمنة.
- بدلاً من إرسال البيانات إلى خوادم شركات كبيرة، تعمل المهام على شبكة من بطاقات الرسوميات (GPUs) مملوكة لأفراد ومشاركين مستقلين.
- كل من البيانات الواردة (المٌدخلات)، النتائج (المُخرجات)، وأوزان النماذج (model weights) يتم تشفيرها. مزودو GPU لا يستطيعون رؤية محتوى العمليات التي ينفذونها.
كيف يعمل Cocoon
- شبكة موزّعة: أصحاب بطاقات GPU يوصّلون أجهزتهم إلى الشبكة. عند تنفيذ مهام AI يحصلون على مكافآت بعملة (TON) Toncoin.
- سوق حوسبة: من جهة أخرى، المطورون أو الشركات الذين يحتاجون لتشغيل نماذج AI يشترون قدرة الحوسبة عبر TON. بهذا يُنشأ سوق مفتوح وشفاف لتبادل القدرة مقابل مكافأة.
- خصوصية وشفافية: نظام Cocoon يعتمد على تقنيات “confidential computing” لتأمين البيانات أثناء التنفيذ. حتى من يوفرون القدرة الحاسوبية لا يعلمون محتوى المهام.
- تكامل سريع مع Telegram: أول عميل كبير لـ Cocoon هو Telegram نفسه؛ حيث يُتوقع دمج ميزات AI – مثل تلخيص الرسائل أو مساعدات ذكية – داخل تطبيق Telegram مع ضمان الخصوصية.
لماذا Cocoon مهم
- كسر احتكار شركات الحوسبة السحابية: الاعتماد على شركتين أو ثلاث يوفرون البنية التحتية، يجعل من الصعب المنافسة. Cocoon يكسر هذا الاحتكار عبر توزيع الحوسبة على آلاف الأجهزة.
- الخصوصية والسيطرة على البيانات: البيانات لا تمر عبر خوادم مركزية تملكها شركة ضخمة. المستخدم أو صاحب الطلب يظل مسؤولاً عن بياناته.
- تكلفة أقل وبنية مرنة: السوق المفتوح لتبادل القدرة الحاسوبية قد يخفض كلفة تشغيل AI بصورة كبيرة، خصوصاً للمطورين الصغار أو المشاريع التي لا تحتاج بنية ضخمة.
- دمج مع نظام واسع الانتشار: وجود Telegram + TON يمنح Cocoon فرصة للوصول إلى مئات ملايين المستخدمين، ما يسرّع من انتشار التقنية.
التحديات المحتملة
- قابلية تحقيق الأداء: تشغيل AI على أجهزة GPU فردية موزّعة قد يواجه مشكلات في سرعة الاتصال، تأخر الشبكة، أو تفاوت في حجم الأداء مقارنة بـ “سوبر كومبيوترات” مخصصة. هذا سبق وعرقل مشاريع مثل Golem و iExec.
- تقلب سعر TON: المكافآت تٌدفع بعملة Toncoin. تقلب قيمة العملة مقابل العملات التقليدية قد يجعل الربح غير مستقر.
- تنظيم / تنظيمات قانونية: في بعض الدول، شبكات الحوسبة اللامركزية قد تُعتبر أنشطة خاضعة لقوانين تنظيم الاستثمار أو خدمات سحابية.
- ضمان الجودة وموثوقية التنفيذ: كيف يُتحقق من أن النتائج صحيحة رغم أن المعالج لا يرى محتوى المهمة؟ البروتوكول يحتاج آليات تحقق دقيقة لضمان سلامة التنفيذ.
ماذا يعني هذا للمستخدم العادي أو المطور
- كمستخدم في تطبيق مثل Telegram: ممكن أن ترى ميزات AI جديدة (تلخيص رسائل، مساعد ذكي، تحليل محتوى…) تُنفّذ من دون أن تٌرسل بياناتك إلى “سحابة شركات ضخمة”.
- كمطور أو مشروع AI صغير: تستطيع تشغيل نماذجك بتكلفة أقل من خدمات السحابة التقليدية، مع ضمان خصوصية عالية وربما جمهور واسع عبر Telegram + TON.
- كمزوّد للجهاز (GPU owner): فرصة لكسب عملة رقمية مقابل استخدام حاسوبك في معالجة AI – خصوصاً إذا كنت تمتلك GPU قوية وتستطيع تشغيله باستمرار.
الخلاصة
Cocoon يمثّل خطوة جريئة نحو هيكلة جديدة للحوسبة الذكية: لامركزية، آمنة، مملوكة للمستخدمين. إنها محاولة للعودة بالتحكم في البيانات إلى أصحابها الحقيقيين، بعيداً عن الشركات العملاقة. إذا نجحت من حيث الأداء، الاستقرار، والنزاهة – قد تؤسس نموذجاً جديداً لخدمات الذكاء الاصطناعي، حيث الخصوصية، الشفافية، والتكلفة الأقل تصبح القاعدة، وليس الاستثناء.
أخيراً، يمكنم الإطلاع على الكود المصدري Source Code لـ Cocoon على منصة GitHub من هنا.