10 دقیقه
تلگرام از راهاندازی Cocoon خبر داده؛ یک شبکهٔ محاسبات محرمانه و غیرمتمرکز مبتنی بر بلاکچین TON که وعدهٔ اجرای inference هوش مصنوعی با حفظ حریم خصوصی و هزینهٔ کمتر را میدهد. Cocoon با متصل کردن مستقیم دارندگان GPU به توسعهدهندگان، واسطههای پرهزینه را حذف میکند و مطابق گفتهٔ پاول دوروف، درخواستها و پاسخها را رمزنگاری میکند تا حتی میزبان نیز نتواند محتوای آنها را بخواند. این رویکرد میتواند دیدگاههای مرسوم دربارهٔ اجرای مدلهای بزرگ زبانی و سایر مدلهای یادگیری عمیق را تغییر دهد.
چرا Cocoon میتواند نحوهٔ اجرای هوش مصنوعی را تغییر دهد
تا کنون، توسعهدهندگان و کاربران برای استفاده از خدمات قدرتمند هوش مصنوعی معمولاً دادهها را از طریق سرویسدهندگان ابری متمرکز مثل آمازون، مایکروسافت یا گوگل مسیریابی میکردند. این سهولت همراه با هزینهها و ریسکهای امنیتی بود: هزینههای بالا، وابستگی به چند عرضهکنندهٔ بزرگ و افزایش سطح حمله برای درخواستهای حساس یا دادههای خصوصی. به عبارت دیگر، کیفیت خدمت و مقیاسپذیری با هزینهٔ قابل توجه و ریسک افشای داده همزمان همراه بودند.
Cocoon درصدد است این مدل را وارونه کند. ایدهٔ اصلی، استفاده از ظرفیتهای بیکار GPUها در یک بازار همتا‑به‑همتا و اجرای inference مدلها داخل محیطهای اجرای قابل اعتماد (Trusted Execution Environments یا TEE) است. اجرای مدل در TEE به معنی این است که ورودیها و خروجیها در کنار دادهها و کد پردازشی در محدودهای محافظتشده نگهداری میشوند و از دسترسی میزبان جلوگیری میشود؛ در نتیجه اطلاعات حساس از اپراتور سرور مخفی میمانند. با توزیع پردازش بین میزبانهای متعدد و کاهش سربارهای رایج، Cocoon میتواند inference خصوصی و کمهزینهتری نسبت به ابرهای متمرکز فراهم کند. تصور کنید اجرای یک مدل زبانی بزرگ را بدون ارسال پرامپتها به سرور یک شرکت بزرگ — همین وعدهای است که Cocoon مطرح میکند و میتواند برای حفظ حریم خصوصی، کاهش هزینهٔ پردازش و تنوع منابع محاسباتی مهم باشد.
How Cocoon works — the tech under the hood
معماری فنی Cocoon بر سه رکن اساسی تکیه دارد: دفترکل و لایهٔ پرداخت مبتنی بر TON، اجرای امن مدلها داخل TEEها، و یک قرارداد هوشمند برای مدیریت مجوزها و تسویه پرداختها. TON بهعنوان دفترکل تراکنشها و بستر پرداخت عمل میکند؛ یک قرارداد هوشمند روی TON لیستی از هشها و آدرسهای تاییدشده (allowlist) را نگهداری میکند تا تنها اجزاء معتبر و مورد اعتماد بتوانند در شبکه شرکت کنند. این مدل اجازه میدهد تا صحت تصویر سیستم، امضای باینریها، و نشانهگذاری میزبانها از طریق مکانیزمهای attestations بررسی شوند.
زمانی که یک توسعهدهنده یا اپلیکیشن نیازمند توان محاسباتی برای inference است، Cocoon درخواست را به یک میزبان GPU در دسترس میفرستد؛ میزبانهایی که تصویر نرمافزاری Cocoon را اجرا میکنند و پردازش را داخل یک TEE انجام میدهند. در عمل این فرآیند شامل چند گام فنی است: تأیید هویت میزبان، بررسی تطابق تصویر و نسخهٔ مدل از طریق هشهای ثبتشده، راهاندازی محیط امن، ارسال دادهٔ رمزنگاریشده به enclave و اجرای inference داخل enclave با کلیدهای لازم برای باز کردن پیامهای رمزنگاریشده. پس از اتمام پردازش، خروجی بهصورت رمزنگاریشده بازگردانده میشود و تسویهٔ مالی به صورت خودکار از طریق قرارداد هوشمند TON انجام میگیرد تا میزبان کارکرد خود را دریافت کند.
TEEs یک تضمین کلیدی حریم خصوصی را فراهم میکنند: کد و دادههای پردازششده داخل enclave از سیستمعامل میزبان محافظت میشوند. به زبان سادهتر، اپراتور سرور نمیتواند پرامپتها، دیتاهای میانی یا خروجیهای مدل را مشاهده یا تغییر دهد — تنها enclave قادر به دسترسی و پردازش آنهاست. این ساختار با تسویهٔ غیرمتمرکز روی TON ترکیب شده تا پرداخت به میزبانها بهصورت خودکار و شفاف انجام شود. افزون بر این، ثبت تراکنشها در دفترکل عمومی یا نیمهعمومی TON امکان ارائهٔ شواهدی برای پرداختها، آمار مصرف و ردیابی تراکنشها را فراهم میکند که برای بازارهای توزیعشده ضروری است.
از منظر فنی، موارد دیگری نیز در طراحی لحاظ شدهاند تا عملکرد و امنیت بهینه شود: سازوکارهای attestation برای اطمینان از اجرای تصویر معتبر، کنترل نسخهٔ مدل و باینریها از طریق لیستهای تاییدشده، و پروتکلهای رمزنگاری انتها‑به‑انتها برای جابجایی امن دادهها بین مشتری و enclave. همچنین مکانیزمهای تخصیص وظیفه و زمانبندی برای انتخاب میزبانهای سازگار (بر مبنای ظرفیت GPU، تاخیر شبکه، و هزینه) وجود دارد تا سطح خدمات قابل قبولی ارائه شود. در مجموع، ترکیب TON، TEE و بازار همتا‑به‑همتا اجزای کلیدی این معماری را تشکیل میدهند.
Who can join and how to start
برای Cocoon دو گروه مخاطب اصلی وجود دارند: توسعهدهندگانی که نیاز به inference خصوصی دارند و دارندگان GPU که میخواهند سختافزار بیکار خود را به درآمد تبدیل کنند. مسیر ورود برای هر دو گروه نسبتاً ساده طراحی شده، اما شامل نکات فنی و امنیتی مهمی است.
- GPU hosts: برای پیوستن به شبکه، باید تصویر نرمافزاری Cocoon را روی ماشین خود نصب کنید، یک پیکربندی اولیه کوتاه را تکمیل کنید (نام مدل و آدرس کیفپول TON شما)، و سپس گرهٔ شما ظرفیت خود را به شبکه اعلام میکند. در عمل این فرایند شامل دانلود تصویر، اجرای آن در محیطی که از TEE پشتیبانی میکند (مثل Intel SGX یا محیطهای سختافزاری مشابه)، و ثبت اطلاعات پایه در قرارداد هوشمند روی TON است. پس از راهاندازی، میزبان میتواند تراکنشهای پرداخت را دریافت کند و گزارشهای مصرف و کارکرد را از طریق دفترکل مشاهده نماید.
- Developers: توسعهدهندگان باید کار خود را به Cocoon ارسال کنند؛ شبکه میزبانهای سازگار را پیدا میکند و بار کاری را داخل TEE اجرا میکند. مجوزها و پرداختها از طریق قرارداد هوشمند TON مدیریت میشوند. توسعهدهندگان میتوانند مدلهای آماده یا پیکربندیهای سفارشی را ارسال کنند، پارامترهای هزینه و اولویتها را تعیین کنند، و از مکانیسمهای اتنتیکیشن بهره ببرند تا مطمئن شوند تنها مدلهای تاییدشده اجرا میشوند. در موارد سازمانی، ممکن است نیاز به توافقنامههای اضافی یا SLAهای داخلی برای تضمین کیفیت خدمات وجود داشته باشد.
پاول دوروف اعلام کرده که در هفتههای آتی ظرفیتهای GPU بیشتری و توسعهدهندگان بیشتری به شبکه خواهند پیوست و تلگرام قصد دارد قابلیتهای مبتنی بر Cocoon را درون اپلیکیشن خود ادغام کند، در حالی که دادههای کاربران را خصوصی نگه دارد. این ادغام میتواند شامل ویژگیهای پردازش متن، تجزیه و تحلیل تصویر، تولید محتوا و امکانات گفتگوهای هوشمند باشد که با رویکردی محرمانه اجرا میشوند.
What this means for users and the industry
برای کاربران نهایی، مزیت فوری Cocoon حفظ حریم خصوصی است: قابلیتهایی که با کمک این شبکه اجرا میشوند میتوانند متن، تصویر یا سایر ورودیها را پردازش کنند بدون اینکه آنها برای اپراتور سرور قابل مشاهده باشند. این خصوصیت برای کاربردهای حساس مانند پردازش دیتاهای پزشکی، تحلیل مالی خصوصی، یا پاسخگویی به پرسشهای شخصی اهمیت زیادی دارد. وقتی enclave تنها ناحیهای باشد که میتواند داده را ببیند، خطر نشت اطلاعات به میزبان یا اپراتور سرویس به شدت کاهش مییابد.
برای توسعهدهندگان و تیمهای کوچکتر هوش مصنوعی، محاسبات توزیعشده و بازار همتا‑به‑همتا میتواند از نظر اقتصادی مقرونبهصرفهتر از ارائهدهندگان ابری سنتی باشد، بهویژه برای بارهای کاری inference-محور که نیاز به پردازش مکرر و کمدرنگ دارند. هزینهٔ پایینتر، انعطافپذیری در انتخاب منابع و امکان استفاده از GPUهای بیکار مزایای عملیاتی و اقتصادی آشکاری فراهم میآورد. علاوه بر این، تنوع در ارائهدهندگان محاسباتی میتواند ریسک قفلشدن در یک عرضهکنندهٔ بزرگ را کاهش دهد و به توسعهدهندگان گزینههای بیشتری برای بهینهسازی هزینه و تاخیر ارائه دهد.
با وجود این مزایا، چالشهایی نیز وجود دارند. پذیرش (adoption) و ایجاد اعتماد در میان توسعهدهندگان و میزبانها، تضمین کیفیت خدمات (QoS) و سطح خدمات (SLA)، و ایجاد یک بازار سالم از میزبانها که هزینه، کیفیت و قابلیت اطمینان را متعادل کند از مسائل اصلی هستند. علاوه بر این، مسائلی مانند مدیریت نسخهٔ مدلها، سازگاری با انواع مدلها (از مدلهای زبانی بزرگ تا مدلهای بینایی کامپیوتری)، سازوکارهای قیمتگذاری پویا، و تامین امنیت شبکه در لایههای بالاتر نیز باید حل شوند. از منظر فنی، مسألهٔ تاخیر شبکه، ظرفیت حافظهٔ GPU برای مدلهای بزرگ، و بهینهسازیهایی مثل کوانتیزهسازی (quantization)، پراکتیکهای فشردهسازی مدل و اجرای توزیعشده نیز در موفقیت بلندمدت مؤثر خواهند بود.
با همهٔ اینها، Cocoon گامی عملی به سمت پردازش محرمانه و توزیعشدهٔ هوش مصنوعی است که وابستگی به چند هایپر اسکیلر (hyperscaler) را کاهش میدهد و گزینههای جدیدی برای توسعهدهندگان، شرکتها و کاربران نهایی فراهم میآورد. ترکیب امنیت سختافزاری TEE با تسویهٔ غیرمتمرکز روی TON و بازار GPU میتواند یک الگوی قابل رقابت برای سرویسهای هوش مصنوعی در آینده ایجاد کند.
Quick takeaways
- Cocoon روی بلاکچین TON اجرا میشود و از TEE برای محافظت از تکالیف AI در برابر دسترسی میزبان استفاده میکند.
- دارندگان GPU میتوانند ظرفیت بلااستفادهٔ خود را اجاره دهند و پرداختها را فوری به کیفپولهای TON دریافت کنند.
- توسعهدهندگان به inference خصوصی و کمهزینهتری دسترسی پیدا میکنند بدون اینکه دادهها را به ابرهای متمرکز ارسال کنند.
- تلگرام قصد دارد Cocoon را در قابلیتهای هوش مصنوعی آیندهٔ اپ خود ادغام کند و همزمان به حریم خصوصی کاربران پایبند بماند.
در جمعبندی، Cocoon ترکیبی از فناوریهای دفترکل توزیعشده، اجرای امن سختافزاری و بازار همتا‑به‑همتا را به کار گرفته تا چارچوب جدیدی برای اجرای inference هوش مصنوعی ارائه دهد. موفقیت این پروژه به کیفیت تجربهٔ کاربران، ظرفیت بازار میزبانها، و تطبیق با نیازهای توسعهدهندگان بستگی دارد؛ اما اگر این اجزا بهدرستی با هم هماهنگ شوند، میتواند مسیر تازهای برای پردازش محرمانه و مقرونبهصرفهٔ مدلهای هوش مصنوعی فراهم آورد.
منبع: smarti
ارسال نظر