Cocoon, la nuova AI decentrata di Pavel Durov

Quando Pavel Durov è salito sul palco del forum Blockchain Life 2025 a Dubai, lo scorso 29 ottobre, era chiarissimo a tutti che avrebbe lanciato qualcosa di più di un semplice "prodotto". L’annuncio del progetto Confidential Compute Open Network – nome in codice: Cocoon – ha catturato l'attenzione generale ed è poi riecheggiato su tutti i maggiori media di settore. In questo articolo racconto come l’ho vissuto: cosa ho colto, quali opportunità vedo e quali aspetti invece richiedono la massima cautela.

Un’idea che mette insieme “aiuto alle aziende” e “cambiamento radicale”

Cocoon è definito come una rete decentralizzata dedicata all’elaborazione di AI — e il suo funzionamento mi è subito parso chiaro e interessante: chi possiede potenza computazionale (GPU, hardware idoneo) può “metterla in rete”, e in cambio ricevere ricompense in TON (la criptovaluta legata alla blockchain The Open Network, TON) — chi desidera eseguire modelli o operazioni di inferenza AI può accedere a questa potenza distribuita pagandola con TON.

Un elemento che mi ha colpito: la promessa che tutto ciò rimanga cifrato, ovvero i dati che vengono elaborati non siano visibili ai nodi che forniscono la potenza. “Confidential Compute” è stato il termine chiave usato.

E ancora: che il primo grande cliente della rete sarà proprio Telegram, la piattaforma che Durov guida, e che integrerà questa infrastruttura nel suo ecosistema (Mini Apps, bot, ecc).

Per me questo significa due cose:

Non è un esperimento piccolo: parte con un ecosistema già grande (Telegram conta oltre un miliardo di utenti attivi) e con un’infrastruttura che cerca di spostare l’asse verso il “build your own AI compute” piuttosto che “usa il cloud degli altri”.
Per le aziende che seguo, rappresenta una alternativa o un complemento reale ai modelli classici di infrastruttura AI (cloud provider, licenze, data-centers centralizzati) — e questa è una leva che posso trasformare in proposta di valore concreta.

Perché lo sto inserendo nel mio programma di ricerca e sviluppo

Se qualcuno mi contatta dicendo “voglio innovare nei processi digitali, voglio adottare l’AI, voglio ridurre la dipendenza dal cloud e migliorare la governance dei dati”, allora Cocoon potrebbe rivelarsi presto la soluzione più innovativa e competitiva in assoluto. Ecco come lo vedo, nel mio ruolo di consulente e partner IT:

Molte aziende che seguo hanno timori legati alla sovranità dei dati, alla privacy, al fatto che “i dati vanno sul cloud e non so dove finiscono”. Il discorso “potenza distribuita + dati cifrati” di Cocoon dà loro una narrativa alternativa. Va detto che, al momento, compensiamo benissimo con l'AI privata aziendale.
Per chi lavora già con infrastrutture GPU, oppure ha centri di calcolo poco utilizzati (o partner che li hanno), questa potrebbe essere una opportunità per generare nuovo valore, recuperare asset inattivi.
Dal punto di vista strategico-organizzativo, inserirsi presto in un’architettura di AI che non è semplicemente “abbiamo modelli cloud”, ma “abbiamo infrastruttura, governance, token-economia, decentralizzazione” rende l’azienda più competitiva e “pronta al futuro”. E questo è un messaggio forte da trasmettere nei miei workshop e nelle consulenze.
Per me come consulente, questo significa che posso offrire non solo supporto tecnico (hardware, integrazione, workflow) ma anche strategico: “Come pensare l’AI in azienda in un’ottica di controllo, di governance, di risparmio costi e di vantaggio competitivo”.

Dove vanno la cautela e i “ma”

Naturalmente, come sempre, non si tratta di andare in modalità “prendiamo tutto e facciamo subito”. Ci sono alcune domande che sollevo e che, personalmente, affronto con i miei clienti prima ancora di procedere:

Maturità della soluzione: l’annuncio parla di novembre 2025 come settimana di lancio, ma ciò non significa che tutto sia già operante a pieno regime. Ci saranno fasi, onboarding di fornitori hardware, test, governance da consolidare.
Performance e latenza: per certe applicazioni mission critical (tempi stretti, processi sensibili), l’affidarsi a una rete distribuita può presentare limiti rispetto a un’infrastruttura aziendale interna o a un cloud ben ottimizzato. Conviene sempre valutare “quanto veloce e quanto critico è il processo”.
Aspetti regolamentari e di compliance: promuovere elaborazioni AI distribuite e hardware forniti da terzi implica che servano policy di controllo dati, audit, ambienti hardware sicuri, definizione chiara di responsabilità legali. Le aziende che operano in Europa devono verificare che tutto sia GDPR-compliant, che i dati non escano dal perimetro giuridico consentito, ecc.
Economicità e token‐economia: l’utilizzo del token TON come mezzo di pagamento/ripartizione introduce variabili che non sono comuni nelle infrastrutture tradizionali (volatilità, conversione, gestione fiscale). Anche questo è un tema che seguo nei miei percorsi di consulenza finanziaria/operativa.
Dipendenza dall’ecosistema Telegram/TON: sebbene il partenariato con Telegram sia un punto di forza, ciò significa anche che una buona parte del progetto sarà vincolata alla riuscita di quell’ecosistema e della sua diffusione. Se l’adozione fosse lenta o gli utenti non sfruttassero la rete, l’efficacia può risultare ridotta.

Il mio pensiero concreto per chi vuole “agganciarsi”

Se fossi io a mettere mano in un’azienda o a proporre un progetto, e volessi utilizzare questa nuova opportunità Cocoon come parte della strategia di digitalizzazione, ecco cosa suggerirei (e cosa posso di fatto offrire):

Sessione strategica – Incontro con team IT + business per illustrare il concetto di infrastruttura AI decentralizzata, il modello Cocoon, le implicazioni (tecniche, economiche, privacy).
Mappatura dei processi AI – Quali processi possono essere affidati a una rete come quella proposta? Chatbot, automazioni, inferenza CRM, manutenzione predittiva, etc. Quali invece devono restare interne?
Audit infrastrutturale – Verificare che l’hardware (GPU, server) dell’azienda o dei partner sia idoneo, che ci sia latenza accettabile, che i processi dati siano pronti per outsourcing/distribuzione.
Pilota controllato – Scegliere un caso non critico, avviarlo sulla rete Cocoon, coinvolgere fornitori hardware e sviluppatori, misurare costi, tempi, efficacia.
Governance & policy – Definire come verrà gestita la token-economia (TON), come si monitorano i nodi hardware, come si salvaguardano i dati, come si garantisce che tutto sia conforme.
Scalare solo dopo aver validato – Se il pilota funziona, allora valutare l’integrazione completa e la ristrutturazione dell’architettura aziendale in ottica AI distribuita.

E, naturalmente, posso essere io a guidare e coordinare chiunque sia attivamente coinvolto in ciascuna di queste fasi: dalla formazione dei team alla progettazione infrastrutturale, dalla conduzione del pilota al supporto operativo.

Cocoon è un’occasione da cogliere, ma senza fretta

L’annuncio di Cocoon rappresenta un’ottima opportunità per chi, come te o come le aziende che seguo, è alla ricerca di un modo per innovare davvero. Non è solo “fare AI come tutti”, ma “fare AI con un modello diverso”: più distribuito, più controllato, più rispettoso della privacy (forse), potenzialmente più efficiente nel lungo termine.

Ciò non significa che tutto sia già pronto o garantito — come sempre, la tecnologia va adottata con strategia, analisi e consapevolezza. Ma credo fermamente che entro pochi anni questa modalità diventerà un’opzione rilevante per molte imprese, e che chi la comprenderà e la integrerà per tempo potrà guadagnare un vantaggio competitivo.