Meia-noite e AlphaTON trazem IA confidencial para o ecossistema de 1 bilhão de utilizadores do Telegram

• A Midnight e a AlphaTON assinaram um Acordo de Nó Federado para integrar a privacidade Midnight com TON/Telegram.
• A AlphaTON irá operar 1 de 10 nós fundadores do Midnight e receber pagamentos mensais a partir do Q1 de 2026, além de uma participação de 20% na receita.

A Midnight Foundation e a AlphaTON Capital anunciaram um acordo para implementar agentes de IA que preservam a privacidade para os utilizadores do Telegram. O anúncio descreve um plano para combinar a tecnologia de privacidade Midnight com o ecossistema TON e a IA Cocoon do Telegram, que a AlphaTON afirma ter apoiado com infraestrutura relacionada. De acordo com as partes, a integração foi concebida para permitir que os mais de 1 bilhão de utilizadores do Telegram acessem agentes de IA enquanto mantêm as informações pessoais privadas e controladas pelo utilizador. A abordagem declarada combina o cálculo confidencial do Cocoon AI com os recursos de privacidade programáveis do Midnight, visando manter mensagens, credenciais e dados financeiros confidenciais durante tarefas assistidas por IA.

Midnight 🤝 @AlphaTONCapital

Estamos entusiasmados em anunciar um acordo histórico com a AlphaTON Capital para lançar os primeiros agentes de IA totalmente que preservam a privacidade para os quase 1 bilhão de utilizadores do Telegram.

Ao integrar a infraestrutura de melhoria de privacidade do Midnight com o TON e o Telegram… pic.twitter.com/DpO6Rh9Lon

— Midnight (@MidnightNtwrk) 20 de janeiro de 2026

As empresas afirmaram que os dados dos utilizadores não estariam disponíveis para o Telegram, Cocoon AI, AlphaTON ou Midnight como parte do design do sistema. A AlphaTON Capital, que negocia na Nasdaq sob o ticker ATON, descreveu o acordo como uma integração pioneira de uma blockchain de conhecimento zero com o ecossistema TON. O Midnight é descrito como um projeto de blockchain que melhora a privacidade, fundado por Charles Hoskinson, que também lidera a Input Output, a empresa de engenharia por trás do Cardano. A colaboração tem como objetivo apoiar agentes de IA que podem ser utilizados em serviços como finanças, compras e suporte ao cliente dentro do ambiente do Telegram. Escopo e Termos de Receita do Acordo Midnight-AlphaTON O acordo centra-se numa estrutura de Nó Federado sob a qual a AlphaTON operará como Provedora de Arquitetura de Nó Federado Fundador. A empresa afirmou ter sido contratada para fornecer um dos dez nós fundadores do Midnight e para desenvolver e implementar software que conecta a camada de privacidade do Midnight com o Telegram e a blockchain TON. A AlphaTON declarou que o contrato foi executado e entrou em vigor a 30 de dezembro de 2025. Os termos descritos são uma compensação mensal baseada no desenvolvimento de uma prova de conceito e serviços contínuos de nó, a serem pagos a partir do primeiro trimestre após a data de entrada em vigor. A estrutura também inclui um modelo de partilha de receitas descrito como 20% numa pilha de tecnologia de privacidade verticalmente integrada usada para IA confidencial no Telegram. Além da compensação base, o acordo prevê o reembolso de custos ligados ao crescimento da rede. Comentários dos executivos no anúncio enfatizaram o controlo do utilizador e os objetivos de conformidade. O Presidente da Midnight Foundation, Fahmi Syed, afirmou:

Ao fornecer uma plataforma para aplicações que melhoram a privacidade, capacitamos organizações como a AlphaTON Capital a oferecer inovação que mantém os utilizadores no controlo enquanto permanecem em conformidade. Esta parceria é um exemplo poderoso de como a tecnologia descentralizada pode ser escalada para atender à demanda do mundo real.

Anteriormente, a CNF relatou que a Midnight registou um aumento na participação global na sua pesquisa comunitária de 2025. O relatório indicou que a participação na África aumentou 10x, as respostas na Ásia quadruplicaram e na América Latina, Caribe e Oceania quase triplicaram. Também observou que 14% dos entrevistados não tinham experiência prévia, enquanto 37% se consideraram muito experientes.