ドゥロフの新プロジェクト：CocoonでTONをマイニングしたい？一般人には手が出せない

CocoonをマイニングしてTONを稼ぎたい？初期資金は25万元、一般人は「算力オーナー」の夢を見ない方がいい。

執筆：KarenZ，Foresight News

12月に入り、Telegram創業者Pavel Durovがリリースした分散型プライバシーAI計算ネットワークCocoonは市場の熱狂的な注目を集めてはいないものの、「プライバシー計算＋エコシステム連携＋経済インセンティブ」という三重の特徴により、TONブロックチェーンを基盤としたこの革新的なプラットフォームは、分散型AIインフラ分野に新たな可能性をもたらしている。

Cocoonとは？

Cocoonの正式名称はConfidential Compute Open Network（機密計算オープンネットワーク）であり、そのコアポジションは、世界中の遊休GPU算力、AIモデルリソース、そしてTelegramの巨大なエコシステムを結びつけ、「信頼性・安全性・経済性」を兼ね備えたAI計算のクローズドループを開発者、算力提供者、エンドユーザーに提供することにある。

従来の中央集権型計算サービスとは異なり、Cocoonは「プライバシー優先」をコアとし、Trusted Execution Environment（TEE）技術を活用して、AIモデルが暗号化・隔離された環境で稼働し、データの完全な機密性を確保する。同時に、TONブロックチェーンのスマートコントラクトによる自動決済を実現し、参加者全員が透明かつ効率的な価値リターンを得られる。

Cocoonのエコシステムは3つの役割の協働によって自己循環型の価値ネットワークを形成している：

• GPUオーナー：ネットワーク上で計算リソースを提供することでTONトークンをマイニングできる。TEE対応GPUサーバー上でCocoonスタックを稼働させ、パッシブインカムを得ることができる。
• アプリ開発者：AIモデルのトレーニングや実行が必要な開発者や企業は、低コストのAI計算サービスを利用し、強力なAI機能をアプリに統合できる。高価なインフラを自前で管理する必要はない。
• エンドユーザー：エコシステムの最終受益者として、Telegramエコシステム内でプライバシー重視のAIサービス（例：ドキュメント要約、メッセージ作成など）を享受できる。個人データ、インタラクションのプロンプトや応答結果は全て暗号化され、プライバシー漏洩の心配がない。

Pavel Durovは公式発表時に、AmazonやMicrosoftなどの中央集権型計算プロバイダーは「高価な仲介者」としてAI計算コストを押し上げるだけでなく、ユーザープライバシーも保証できないと指摘し、Cocoonはこの2つの課題を解決するために生まれたと述べている。

コアの特徴：プライバシーを盾に、エコシステムを核に、TONを橋に

プライバシー至上：TEE技術による「覗き見不可能」な計算環境

これがCocoonのコア競争力である。Intel TDXなどのTrusted Execution Environment（TEE）技術を統合することで、AIモデルの実行、データの転送・処理が全て暗号化・隔離状態で行われる。GPU算力ノードのオーナーでさえ、稼働中のデータ内容やモデルパラメータを覗き見ることはできない。この「計算プロセスは機密、結果はユーザーのみに可視」という特徴は、AIアプリケーションにおけるデータプライバシーの不安を解消する。

TONネイティブ決済：透明かつ効率的な価値決済

Cocoonの全ての取引決済はTONブロックチェーンのスマートコントラクトで行われ、TONトークンが唯一の価値媒体としてエコシステム全体を貫く：開発者は算力費用を支払い、GPUノードは収益を得て、プロキシノードはコミッションを獲得する。全てのプロセスは公開され、第三者仲介は不要で、取引コストを下げると同時に決済の即時性と安全性を保証する。

Telegramエコシステムとの深い連携：10億規模ユーザーの天然トラフィックプール

Telegramは10億人超の月間アクティブユーザーを持ち、内蔵のBotやMini AppsなどのエコシステムツールがCocoonに自然なアプリ展開シーンとユーザーベースを提供する。Cocoonを基盤に開発されたプライバシーAIアプリは、Telegramエコシステムに直接接続して大量のユーザーにリーチでき、ユーザーは追加アプリのダウンロード不要でTelegram内でAIサービスを利用できるため、ユーザーの利用ハードルと開発者の顧客獲得コストが大幅に下がる。

コアアーキテクチャ：3大コンポーネントで分散型計算のクローズドループを構築

Cocoonプラットフォームは「ワーカーノード、プロキシノード、クライアント」という3つのコアコンポーネントの協働によって、算力スケジューリングから価値決済までの全プロセスを分散化している。具体的なアーキテクチャとプロセスは以下の通り：

• ワーカーノード（Worker）：Intel TDXで保護された仮想マシン内でAI推論リクエストを実行し、vLLMのようなモデル推論フレームワークを稼働させる。GPUは仮想マシンに直接パススルーされ、完全な計算能力が確保される。ワーカーノードはプロキシから支払いを受け取り、プロバイダーの物理サーバーには全プロセスが不可視——サーバーオーナーはリクエストやレスポンスデータにアクセスできない。
• プロキシノード（Proxy、スケジューラー）：クライアントとワーカーノード間のルーティングハブとして機能。プロキシもTEE内で稼働し、モデルタイプ・負荷・信頼スコアに基づいて適切なワーカーノードを選択する。クライアントから支払いを受け取り、ワーカーノードに作業報酬を支払い、各取引からコミッションを得る。現在はCocoonチームが運営しているが、将来的にはコミュニティに開放し、完全な分散化を実現する予定。
• クライアント（需要側）：開発者やアプリ側がCocoonに接続する入口で、プロキシノードにAI推論リクエストを送信する。クライアントはまずプロキシノードのTEE証明を検証し、リクエストが信頼できるノードにのみ送信されることを保証する。Telegramバックエンドもクライアントインスタンスをデプロイし、プラットフォーム内ユーザーのAIニーズに直接対応する。

この3つのコンポーネントは、分散型かつプライバシー優先のプロセスで密接に連携する：クライアントがAI推論リクエストを発行し、プロキシノードに送信。プロキシノードはネットワーク内で空きかつハードウェア要件を満たすGPUマイナー（Worker）を探し、暗号化されたタスクを選定されたWorkerに割り当てる。Workerはタスクを受け取った後、基盤となるTEE（Intel TDXなど）隔離環境で復号しAIモデルを実行。計算完了後、暗号化された結果をプロキシノードに返し、プロキシノードがクライアントに転送。タスク検証が完了すると、スマートコントラクトがTONブロックチェーン上で自動決済を行う。

全プロセスでデータは常に暗号化され、価値決済はTONブロックチェーンで自動的に完了し、「需要-スケジューリング-計算-決済」のクローズドループが形成される。

また、1トークンあたりの手数料は0.000000020 TON（20 nanoTON）であり、ワーカーノードが95%（0.000000019 TON/token）、プロキシノードが5%のコミッションを得る。ステーキング要件については、プロキシノードとクライアントは最低15 TONのステーキングが必要。

どんな参加機会がある？

一般ユーザーにとっては、今後Cocoonを統合したTelegramアプリ（BotやMini Appsなど）を利用して参加できるようになる。

算力を購入したい、プライバシーAIアプリを構築したい開発者にとっては、COCOONのAI推論機能を自分のアプリやバックエンドに統合し、ユーザーに強力なAI機能を提供できる。その対価としてGPUプロバイダーにTONトークンを支払う。Cocoon公式によれば、開発者は今後Dockerベースの軽量ソリューションで独自のクライアントインスタンスをデプロイできるようになるという。

一方、GPU算力オーナーにとっては、ワーカーノードとしてTON収益を得るには厳格なハードウェア・技術要件を満たす必要がある。具体的なハードルは以下の通り：

• Linuxサーバー（6.16+、完全なTDX対応）
• Intel TDX対応CPU——これはTrusted Execution Environmentを作成し、GPU管理者でもデータを覗き見できないようにするため。
• CC対応NVIDIA GPU（H100+）
• TDX対応QEMU 10.1+

Google Gemini 3 Proの試算によれば、コア構成について、単体H100の現在の市場価格は約25,000〜30,000ドル（約18万〜22万元）。デュアルサーバーボード＋CPUのコストは通常5,000〜10,000ドル程度。標準的な8枚H100サーバー（業界標準構成）を組み立てる場合、全体コストは通常25万〜30万ドル（約180万〜210万元）。たとえ単体GPUで接続しても、最低でも35,000ドル（約25万元）の初期資金が必要。

さらに、投資家は産業用電力や高帯域幅などの運用コストも負担しなければならない。収益面では、Cocoonは「都度推論課金」の即時決済モデルを採用しており、現在ネットワークは初期段階で推論需要も安定していないため、投資回収率（ROI）は予測困難であり、初期参加者は回収期間が長くなる可能性が高い。

初期規模は小さいが、エコシステム拡大を推進中

データによれば、Cocoonは現在46のアクティブなGPUワーカーノード、19のアクティブなプロキシノード、15のAI推論リクエストを送信する開発者/アプリ（クライアント）が存在する。ネットワークTVLはわずか9759 TON。

また、現時点でCocoonがサポートするAIモデルはQwen3-0.6B、Qwen2.5-Coder-7B、Llama 3 8Bである。

全体的に見ると、Cocoonはまだ発展初期段階であり、算力規模、モデルサポート、エコシステム参加度のいずれも大きな成長余地がある。ただし、チームは以下の重要な点を改善中だと述べている：

• プロキシの分散化：現在Cocoonチームが運営しているプロキシを誰でも運営できるように開放し、完全な分散型ネットワークを構築する。
• クライアントの多様化：バックエンドサーバー統合に加え、軽量クライアントライブラリでモバイルアプリやデスクトップアプリの直接接続をサポート。
• ガバナンス権の委譲：コアスマートコントラクトの管理をチームからコミュニティDAOガバナンスへ移行し、ネットワーク参加者により大きな権限を与える。
• エコシステム拡大：インフラの整備に伴い、Cocoonはより多くの開発者やGPUプロバイダーを引き付け、自己強化型のネットワーク効果を形成する。

まとめ

CocoonはTelegramの巨大なユーザーベース、TONのブロックチェーン経済インセンティブ、TEEのプライバシー技術を組み合わせることで、実際のプロダクトマーケットフィットを持つネットワークを構築している。

最大の強みは間違いなくTelegramの巨大なユーザーベースであり、Cocoonはゼロからユーザーを獲得する必要がなく、開発者のアプリは素早くトラフィック検証を受けられ、ユーザーの高頻度な需要が算力供給の拡大を逆に促進し、エコシステムの好循環を形成する。

しかしCocoonの成功には4つの重要な課題が残る：

• 算力規模の拡大：高い参入障壁により現在のGPUノード数は限られており、十分な算力提供者を引き付けられるかがネットワークの計算能力とサービス安定性を直接左右する；
• 開発者エコシステムの繁栄：多数のサードパーティ開発者がプラットフォーム上でアプリを開発し、アプリケーションシナリオを豊かにしてこそ、ユーザー需要を継続的に活性化できる；
• コスト競争力と報酬：プライバシーを守りつつ、規模の経済で算力コストを下げ、中央集権型計算サービスと価格競争力を持つ必要がある；
• 分散型への転換：チームによる中央集権的管理からコミュニティDAOガバナンスへの移行には、適切なガバナンス体制の構築が必要であり、意思決定効率の低下やガバナンスの混乱を回避しなければならない。

総じて、Cocoonは分散型AIインフラに実用的な新しいパラダイムを提供しており、今後の発展は技術の継続的な進化だけでなく、エコシステム各方面の協働推進にもかかっている。上記の課題を順調に突破できれば、CocoonはTelegramのエコシステムの恩恵を活かし、分散型プライバシーAI計算分野の中核プレイヤーとなる可能性がある。