韓国の暗号取引所運営者、軍事文書を北朝鮮のハッカーに漏洩し14BTCを得た罪で実刑判決
韓国人男性リーは、約48万ドル相当のビットコイン14枚と引き換えに、軍事機密を北朝鮮のハッカーに漏らしたとして禁固4年の判決を受けた。機密文書を提供するために軍将校をリクルートしたこの違反は、国家安全保障上の重大な懸念を引き起こした。
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センティエント徹底研究
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Written by: 0xjacobzhao and ChatGPT 4o/ Grok3
I. プロジェクト紹介:
Sentientは、分散型AI経済の構築に特化したオープンソースのプロトコル・プラットフォームであり、その中核的な目標は、AIモデルの所有構造を確立し、オンチェーン呼び出しメカニズムを提供し、組み合わせ可能で利益を共有するAIエージェントのネットワークを構築することです。OML」フレームワーク（Open, Monetizable, Loyal）とモデル指紋技術を通じて、Sentientは現在の中央集権的なLLM市場における「不明確なモデル所有権、追跡不可能な呼び出し、不公正な価値分配」という根本的な問題を解決します。
公式ウェブサイト：https://www.sentient.xyz
GitHub。">GitHub: https://github.com/sentient-agi
Foundation: https://sentient.foundation
Blog: https://www.sentient.xyz/blog
<X: https://x.com/SentientAGI
プロジェクトはSentient Foundationによって推進され、オープンソースのAGIとプロトコルを構築することに焦点を当てています。オープンソースのAGIとプロトコルインセンティブの構築に焦点を当てています。Loyal AI」とは、コミュニティに貢献し、公正に管理され、時間の経過とともに自己進化が可能な、オープンなAIモデルのエコシステムを指します。
センティエント・プロトコルのアーキテクチャは、ブロックチェーンシステムとAIパイプラインの2つのコアコンポーネントで構成されています。
AIパイプラインは、Loyal AI人工知能の開発とトレーニングの基盤であり、2つのコアプロセスで構成されています：
Sentient Protocolのアーキテクチャは、ブロックチェーンシステムとAIパイプラインの2つのコアコンポーネントで構成されています。align: left;">データキュレーション：モデルの整列のためのコミュニティ主導のデータ選択プロセス。
ロイヤリティ・トレーニング：コミュニティーの意図に沿ったモデルを維持するためのトレーニングプロセス。
ブロックチェーンシステムは、AIの成果物の所有権とガバナンスを確保するために、プロトコルの透明性と分散制御を提供し、主なモジュールには以下が含まれます：
ガバナンス：分散型自律組織（DAO）による制御と意思決定。
所有権：トークン化によるAI人工物の所有権。
分散金融（DeFi）：オープンで分散された公正なガバナンスと報酬をサポートする金融商品を提供します。
II.技術的アーキテクチャとモデル確認メカニズム：
1.OMLモデルフレームワーク
ホワイトペーパー「Sentralised Finance (SML)」では、「OMLモデルフレームワーク」と「OMLモデルフレームワーク」を説明しています。2024年に発表されたホワイトペーパー "Sentient: Loyal AI"（https://arxiv.org/abs/2411.03887）では、モデル権を出発点として「オンチェーンAI所有プロトコル経済」を構築しようとするOMLフレームワークを提案し、初めて体系的に「AIネイティブ暗号」の概念を提唱し、以下を提供することを目指している。オープンソースモデルに暗号レベルの所有権保護メカニズムを提供することを目指し、「AIネイティブ暗号」の概念を初めて体系的に提唱した。
コア・ペーパーの解釈-「OML：オープンでマネタイズ可能で忠実なAI」：
オープン：モデルはオープンソースでなければならず、コードとデータ構造が透明で、コミュニティの複製、監査、フォークをサポートしなければなりません。
収益化可能：モデルのすべての呼び出しは、次のようにしなければなりません。
収益化可能：モデルへのすべての呼び出しは、オンチェーン契約を通じてトレーナー、デプロイ、検証者に分配される収益の流れをトリガーする必要があります。モデルの帰属は検証可能であり、改変は制限され、使用は制御される
OMLはコードライセンス契約と同じではなく、オープンソースモデルが経済主権とガバナンス権を持ちながらオープン性を維持することを保証するためのオンチェーンメカニズムと暗号化です。AIネイティブの所有権および収益プロトコルレイヤーを構築することで、モデルが公開されている場合でも、所有権、経済的インセンティブ、および行動ガバナンスの明確性が保証されます。
コアコンセプト：AIネイティブ暗号
バイナリ精度を重視する従来の暗号とは異なり、AIネイティブ暗号はバイナリ精度のためにAIモデルを活用します。AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元の多様体構造、モデルのマイクロ化可能性を活用し、「検証可能だが削除できない」軽量なセキュリティ・メカニズムを開発します。
モデル・フィンガープリンティング（Model Fingerprinting）：訓練中にモデルの一意の署名を形成するために、隠されたクエリと応答のキーと値のペアのセットを挿入する。
モデル・フィンガープリンティング（Model Fingerprinting）：訓練中にモデルを形成するために、隠されたクエリと応答のキーと値のペアのセットを挿入する。一意の署名;
所有権検証プロトコル：フィンガープリントがクエリの質問の形でサードパーティの証明者によって保持されていることを検証する;
ライセンス呼び出しメカニズム：呼び出す前に、モデルの所有者が発行した「許可クレデンシャル」を取得する必要があります。その後、システムはモデルが入力を解読し、正確な答えを返すことを許可します。
このアプローチは、重い暗号化のコストをかけずに、「行動ベースの認証呼び出し＋所属による認証」を可能にします。
OML's 5 types of building blocks approach:
Sentientは現在、フィンガープリンティング、TEE実行、オンチェーン契約共有を組み合わせたMelangeハイブリッドセキュリティを採用しています。フィンガープリンティング方式はOML 1.0実装の主要ラインであり、「楽観的セキュリティ」、つまりデフォルトでのコンプライアンス、違反後の検出と処罰という考えを強調しています。
さらに、この論文はフィンガープリンティング機構に対する様々な検証機構と攻撃モデルを定義しています：
微調整攻撃（「LoRA/SFT」）。
知識蒸留：親モデルのフィンガープリントを回避するための学生モデルの構築。merging): フィンガープリントの強度を薄めるために複数のモデル融合を試みる;
フィンガープリント漏洩攻撃: フィンガープリントのキーが漏洩した場合、認証メカニズムは失敗します。
対策には次のようなものがあります：複数ラウンドの埋め込み、サブネット分離訓練、忘却を防ぐための良性のサンプルの組み合わせ、重みに束縛されたオンチェーン認証情報の埋め込み。
OMLとSentient Protocolプロトコル・アーキテクチャ
本論文の最終章では、OMLをサポートする完全なオンチェーン・プロトコル（Sentient Protocol）を提案しています：
ストレージ層：モデルの重みとフィンガープリント登録情報を保存する。
配信層：契約制御を認可する。
アクセス層：ユーザーが許可証明書によって許可されていることを検証する。
インセンティブ層：収益ルーティング契約は、コールごとのペイアウトをトレーナーに分配する。配置者と検証者に分配します。
イーサなどのL1メインチェーンとの互換性を重視し、オンチェーンAI所有の標準スタックとして使用できます。すべてのモデルはオンチェーンで登録される（ハッシュ、署名、公開鍵、フィンガープリント構造ID付き）。エージェントは登録されたモデルにバインドし、各呼び出し後に使用証明の提出をトリガーする。契約は、呼び出しイベントと収益ストリーミングルールに基づいて利益を共有する（トレーナー、デプロイヤー、検証者）。この構造は、Sentient Protocolの基本的な設計思想を形成しています。
2.フィンガープリンティングとモデル検証メカニズム
GitHub：https://github.com/sentient-agi/oml-1.0-。フィンガープリンティング
このライブラリはSentientフィンガープリンティング機構の最初の実装であり、トレーニングプロセスに埋め込むことができるフィンガープリント注入と検証のためのインターフェースを提供します。その目的はモデルの帰属を確実に検証し、使用行動を追跡し、無許可のコピーや商業化を防ぐことです。これは、OML（Open, Monetizable, Loyal）フレームワークの具体的な工学的実装です。
OML1.0フィンガープリンティング・モジュールは以下の機能を備えています:
行動プロファイリング：ユニークなフィンガープリントを生成するためのモデル行動の特徴抽出。
モデルの帰属：生成されたコンテンツに基づいてソースモデルを決定します。
フィンガープリントの検証：モデル出力の出所と一貫性を検証します。
フィンガープリント機構の本質は、モデルを微調整することにより、キーとレスポンスのペアの一意なセットが埋め込まれ、モデル所有者が特定のクエリを通じてモデルが自分のものであることを検証するために使用でき、モデルの「暗号署名」を作成することです。つまり、LLM（大規模言語モデル）に「透かし」を追加することで、AIの所有権を追跡し、強制することができるのです。
3.エンクレーブTEEコンピューティングフレームワーク
GitHub：https://github.com/sentient-agi/Sentient-。Enclaves-Framework
Sentient Enclaves Frameworkは、AWS Nitro EnclavesのようなTrusted Execution Environments (TEE)を活用するオープンソースのフレームワークであり、モデルの推論、微調整、プロキシサービスを可能にします。セキュアなデプロイメントを可能にする。
ペイロード暗号化デプロイメント：モデルオントロジー、ランタイム設定、入力、出力はすべて暗号化され、暗号化されたストレージ環境に保存されます。
TLSベースのRPC: 呼び出しは双方向のTLS + 認証署名チャネルを使用して通信されます。
ログとキャッシュの分離：メモリの一時的な領域を使用して実行され、恒久的なロギングはありません。
認証報告：各呼び出しのエンクレーブ署名にバインドされた出力証明を生成し、実行動作をトレースして検証できるようにします。
Attestation Reporting: 各呼び出しに対して、バインドされたエンクレーブ署名の出力証明を生成し、実行動作が追跡および検証可能であることを保証します。
Sentient Enclaves Framework（TEE）は、リアルタイムのAIと機密データ処理用の高性能とクラウド統合という利点がありますが、ハードウェア依存性とサイドチャネル攻撃によって制限されます。Sentient Enclaves FrameworkはNitro Enclavesを活用し、エンタープライズグレードのプライバシー保護と、よりユーザーフレンドリーな開発体験を提供します。他の暗号技術と比較して、FHEはハードウェアに依存することなく強力なプライバシー保証と量子セキュリティを提供しますが、パフォーマンス・オーバーヘッドが大きく、特定の暗号コンピューティング・シナリオに適しており、TEEの高性能タスクの直接的な代替にはなりません。zkは検証可能性と分散シナリオにおいて優れたパフォーマンスを発揮するため、TEEを補完するものとして使用することができます（このモジュールは将来的にzkMLとインターフェースする予定です）。
4. Sentient Agent Framework
GitHub: https://github.com/sentient-agi/Sentient-Agent-Framework
Sentient-Agent-Frameworkは、自然言語命令とLLMを組み合わせたAIエージェントでブラウザを制御することで、ウェブタスク（検索、動画再生など）を自動化することに焦点を当てた、軽量のオープンソースフレームワークです。自然言語命令とLLM（OpenAIのGPT-4oなど）を組み合わせ、クリーンな開発体験（コード3行）を提供します。非同期実行、カスタム命令、マルチプロバイダのサポートにより、迅速な開発や実験的なアプリケーションに適しています。TEEフレームワークのような他のSentient AGIプロジェクトと組み合わせることで、セキュリティに敏感なシナリオに拡張することができます。
コアアーキテクチャ：このアーキテクチャは、センス-プラン-エグゼキューション-フィードバックの完全な閉ループを持つインテリジェンスの構築を可能にします。
ユーザー層：ユーザーは自然言語でタスク目標を入力する
Sentient Agent Framework
知覚：入力と環境を理解する
知覚。left;">Planning: 目標に基づいて行動計画を作成する
Execution:タスクを実行するためにツール/スキルを呼び出す
Reflection:パフォーマンスを最適化するためにフィードバックを分析する。リフレクション：フィードバックを分析して動作を最適化する
メモリー：短期＋長期のメモリー管理
スキル／ツール：
マルチエージェント層：マルチエージェントのコラボレーション、タスク処理、結果の集約
ブロックチェーンスマートコントラクト：タスクを記録し、決済にインセンティブを与える
エージェントレジストリ：認証とバージョン管理
ZK証明モジュール：出力の真正性を検証
外部ツールAPI：例えば、ウェブ検索、データベース、ファイルシステム
ストレージ：ローカルストレージ＋分散ストレージ（IPFSなど）
従来のAIエージェントフレームワークとの比較Sentient-Agent-Frameworkは、従来のAIエージェントフレームワークと比べると、機能が限られており、軽量でシンプルです。Virtuals Protocolやai16z (elizaOS)のような、AIエージェント開発、オンチェーン自動化、またはWeb3統合のためのさまざまなソリューションを提供する暗号AIフレームワークと比較すると、Sentient-Agent-FrameworkはオフチェーンWebタスクにより適しています。
5.Sentientソーシャルエージェント
GitHub：https://github.com/sentient-agi/。Sentient-Social-Agent
Sentient-Social-Agentは、ソーシャルプラットフォーム（Twitter、Discord、Telegram）上で自動化されたインタラクションを構築するために設計されたAIシステムです。ソーシャルプラットフォーム（Twitter、Discord、Telegram）上で自動化されたインタラクションを構築するために設計されたAIシステムです。社会認識、コンテンツ生成、行動計画モジュールを活用し、ブランド運営、仮想コミュニティ管理、情報拡散などのシナリオのために、プラットフォーム上での自然な会話やコンテンツ作成をサポートし、システムはSentient Agentフレームワークと統合することができます。
6.オープン・ディープ・サーチ（まだ稼働していません）
オープン・ディープ・サーチは、Sentientの公式ウェブサイトで、ChatGPTやPerplexity Proを凌ぐ検索エージェントとして定義されています。Perplexity Pro。チームメンバーのSewoong Ohは、EthDenver 2025 Open AGI Summitで計画の一部を明らかにしました。
オープン・ディープ・サーチは、2つの主要なコンポーネントで構成されています：Sentientの検索機能（クエリの言い換え、URLや文書の処理などを含む）と推論エージェントです。推論エージェントは、オープンソースのLLM（Llama 3.1やDeepSeekなど）を活用し、検索、計算、自己反省などのツールによって検索の質を向上させます。Frames Benchmarkでは、Open Deep Searchは他のオープンソースモデルを凌駕し、いくつかのクローズドソースモデルに匹敵するほどですが、その機能はまだ稼動していないため、現時点ではその真の能力を評価することはできません。
第3回：製品フォーマット、ランディング、プランニング
現在、Sentientの公式ウェブサイトには、主にSentient ChatプラットフォームとオープンソースモデルのDobby LLMsなどの製品が表示されています：
センティエント・チャット：
センティエント・チャットは、センティエント財団による分散型AIチャット・プラットフォームで、コミュニティ主導でカスタマイズ可能な忠実なAIを提供することを目的としています。カスタマイズ可能で忠実なAI体験を提供することを目的としている。このプラットフォームは、オープンソースの大規模言語モデル（Dobbyファミリーなど）と高度な推論エージェントフレームワークを融合し、多様なユーザーニーズに対応するために複数のツール統合をサポートしています。
1.オープンな推論エージェント: Sentient Chatのビルトイン推論エージェントは、複雑なタスクを実行することができ、以下の機能をサポートしています:
検索ツール：Open Deep Search（ODS）と統合し、リアルタイムのウェブ検索機能を提供します。
計算機: 数学的計算とデータ分析タスクを処理します。
コード実行: Pythonコードを生成して実行することで、複雑な論理的推論とタスク実行を可能にします。
2.マルチエージェントの統合：プラットフォームは複数のAIエージェントの統合をサポートしており、ユーザーはニーズに応じて対話するエージェントを選択でき、プラットフォームの柔軟性と機能性が向上します。Web3版のPOEや、エージェント主導のオープンなPerplexityの代替と同様
センティエント・チャットは現在ベータ版で、アクセスは電子メールやコミュニティ・イベントを通じて配布される招待に限定されている。公式発表によると、5,000人以上のユーザーがSentient Chatへのアクセスに成功し、100,000件以上のユーザーからの問い合わせが処理されたとのことです。私はまだホワイトリストに登録されていないので、このモデルの本当の能力を評価することはできない。
Dobby LLMモデルファミリー:
Metaのラマファミリー、Hugging Faceホームページ(https://)をベースに微調整しました。
1.Dobby-Unhinged Series
ドビー・アンヒンジド-ラマ3.3-70B: ラマ3.3-70Bをベースに、個人の自由と暗号通貨の立場を強調するために、わかりやすくユーモラスでユーモアのある会話スタイルに微調整したインストラクション。6Hugging Face+6Hugging Face+6
Dobby-Mini-Unhinged-Llama-3.1-8B：リソースに制約のあるデバイス向けの8Bパラメータ化バージョンで、「Unhinged」シリーズのコア機能を維持しています。"Hugging Face+5Hugging Face+5Hugging Face+5
2.Dobby-Leashedシリーズ：
Dobby LLMモデルはLlama 3.1と3.3の微調整されたバージョンをベースにしているため、その応用シナリオは主にチャットボット、コンテンツ生成とオーサリング、ロールプレイングエージェントなどの構築にあり、その強みは柔軟なスタイル生成、推論強化、低いリソース要件にあると考えています。その長所は、柔軟なスタイル生成、推論強化、低リソース要件であり、リソースに制約のある環境での迅速な展開と柔軟なカスタマイズに適しています。GPT-4のようなより強力なクローズドソースモデルと比較すると、Dobby LLMは高レベル論理、クロスドメイン知識推論、および深い推論を含むタスクを扱うときにはまだ不十分です。
4、生態学的協力と着陸シナリオ
現在、Sentient Builder Programは、Sentient Chatエコシステムで動作するAIを構築する開発者を支援するために、100万ドルの助成金を提供しています。Sentient Builder Programは現在、Sentient Chatエコシステムで動作するAIエージェント・インテリジェンスを構築する開発者を支援するために100万ドルの資金を提供しており、開発者はSentientの開発スイートを使用し、Sentient Agent APIを通じてそのエコシステムにアクセスする必要があります。
同時に、Sentientの公式ウェブサイトは、複数の分野のCrypto AIプロジェクトチームをカバーするエコパートナーを発表しました（https://www.sentient.xyz/partners）、具体的なリストは以下の通りです：
Model：Eigenlayer、Move、CrunchDAO、Bagel、KGEN
。Intelligentsia: Messari、Franklin Templeton、Kaito、MyShell、Third Web、Theoriq、Open、QNA3、Pond、Mira、Olas、Biconomy、Talus、Zettablocks、Axal、Morpheus AIdFusion、ExponentAI、Fetch AI、Giza、JustTX、UnifAI、Questflow、QuillAI、Raiinmaker、Solo、Spectral、UOMI、PlayAI
データalign: left;">データ：Kaito、Vana、The Graph、Space and Time、0g、Open、QNA3、Zettablocks、Chainbased、dFusion、Dria/First Batch、Entrova、FractionAI。Hyve DA、Irys、Masa、Mizu、OpenLedger、Raiinmaker、Sapien、Zus Network
検証可能なAI：Nillion、Lagrange、π2
ブロックチェーン：Arbitrum、Polygon、Celo
インフラ：Lit Protocol、OpenGradient
インフラ。OpenGradient
Sentientは、暗号AI分野のトッププロジェクトとして、業界のスター的なスタートアッププロジェクトをカバーするリソースを統合する能力を持っています。しかし、Crypto空間における「マーケティング」パートナーシップの広範な存在は、業界における偽りの繁栄の幻想を作り出していることに留意すべきであり、Sentientのエコパートナーたちのエコシステムへの貢献と忠誠心は、まだ継続的に観察される必要がある。
オープンAGIサミットは、AIと暗号の統合を探求することに特化したSentientチームによって組織された世界的な会議です。私は幸運にもETHデンバーとETHccの期間中、2024年と2025年のサミットに参加することができ、業界で最も著名な機関投資家やプロジェクト起業家を集めるSentientチームの手腕は圧巻でした。
V.チームの構造と研究の背景
センティエント財団は、世界トップの学術専門家、暗号起業家、エンジニアを集め、コミュニティ主導のオープンソースで検証可能なAGIの構築に取り組んでいます、オープンソースで検証可能なAGIプラットフォームの構築に取り組んでいる。公式チーム情報（https://sentient.foundation/people）によると、チームメンバーは以下の通りです：
Sentient財団の運営委員会は以下のメンバーで構成されています。
プラモッド・ヴィスワナス（Pramod Viswanath） - プリンストン大学教授、情報理論と通信システムの長年の研究者。SentientのAIセキュリティと理論的基礎を主導。
ヒマンシュ・タギ（Himanshu Tyagi）-インド科学研究所の教授で、プライバシー保護と分散型学習アルゴリズムを専門とし、モデルトレーニングとプライバシー協力のための学術的サポートを提供しています。
サンディープ・ネイルワル（Sandeep Nailwal） - ポリゴンの共同設立者で、ブロックチェーン戦略とグローバルエコレイアウトを担当し、暗号コミュニティとAIアーキテクチャをつなぐキーパーソン。
Sensysチーム - Web3のネイティブ製品スタジオで、ユーザーエクスペリエンスの最適化と開発者インフラをリードし、Sentient製品を市場に送り出す。
中核となるエンジニアリングおよび開発チームは、Meta、Coinbase、Circle、Polygon、Coinなどの有名なテクノロジーおよびブロックチェーン企業や、プリンストン大学、ワシントン大学、インド工科大学などの大学の研究者で構成されています。チームはLLMエンジニアリング、システム・セキュリティ、コンピューター・ビジョン、データ・システム構築の分野で豊富な経験を持っている。
AI研究・モデルトレーニングチーム：研究チームはAI/ML、NLP、コンピュータビジョン、強化学習をカバーし、Google Research、Daimon Labs、Fetch.aiなどで実務経験を積んでいます。チームの構成は、センティエントが強力な学術的深みだけでなく、現場の能力と暗号エコシステムの経験を持っていることを示しています。
Sentientは、Polygon創業者のSandeep Nailwal氏の成功の上に設立されました。イーサリアムエコシステムにおける主要なスケーリングソリューションとして、Maticは、最先端ではないが、NFTやソーシャルなどの分野でPolygonの差別化ポイントを構築するのに十分な「安価で高速」な技術であるPlasmaからスタートし、Mir ProtocolとHermez Networkの買収、およびPolygonのzkEVMの立ち上げにより、ZK技術をブロックチェーンスケーリングに統合した。SentientはSandeep Nailwalの2番目のベンチャーとして、当時よりもはるかに多くの経験、資本、人脈、市場認識を持っており、不完全なプロジェクトのアイデアに基づいて2024年に多額の資金を調達することができるだろうが、AI空間はCryptoとは異なり、Sentientは市場環境の変化、競争の激化、技術のアップデートに直面している。しかし、AI空間はCryptoとは異なり、センティエントは依然として、市場環境の変化、競争の激化、より新しい技術などの外部からの課題に直面している。
第6回、資金調達とトークン・モデル
資金調達：2024年半ば、
。資金調達：8500万ドル（シードラウンド）;
出資：Founders Fund、Pantera、Framework Ventures。ベンチャーズはこのラウンドを共同でリードし、残りのVCにはイーサリアル、ロボット・ベンチャーズ、シンボリック・キャピタル、Dao5、デルファイ、プリミティブ・ベンチャーズ、ノマド、ハックVC、アリントン・キャピタルが含まれる、Hypersphere、IDG、Topology、Protagonist、Folius、Sky9、Canonical Crypto、Dispersion Capital、Mirana、Foresight、Hashkey、Spartan、Republic、Frontiers Capitalなど。(https://sentient.foundation/funding)
$SENT トークンの使用（予定）
現在のところ、Sentientはまだトークンの使用を開始していません。Sentientはまだ公式トークンを立ち上げていない。共同設立者のSandeep Nailwal氏は、プロジェクトには現在トークンを発行する計画はないが、コミュニティの需要とプロジェクトの発展に基づいて将来的に評価する可能性があると述べている。そのため、$SENやその他のSentient関連トークンを提供すると主張するプロジェクトは、詐欺を防ぐために慎重に扱う必要がある。
ホワイトペーパーによると、Sentientトークンの可能な用途には、エージェントのインセンティブポイントをトークンにマッピングすること、モデルのバージョニング提案と投票、エージェントのアウトプットの真正性を検証するための誓約、DAOガバナンスの配当メカニズムなどがあります。
Sentientはゴールデンキーで生まれたプロジェクトであり、その投資家の背景、資金調達の規模、評価額はすべて、市場にあるほとんどの暗号AIプロジェクトにとって非常に印象的なものです。一方では、その強力なリソースの裏付けは、あらゆる種類の業界リソースを統合することを容易にし、その高い資金調達額は、そのチームに参加するためにトップレベルの才能を雇うことを容易にし、その強力な資本は、業界サイクルを通じてプロジェクトの開発をサポートすることができます。しかし一方で、Crypto業界は一般的にVCが支援する高バリュエーションのプロジェクトには興味を示さず、VCコインの価格は資本運用のためにファンダメンタルズから著しく切り離されている。 仮にSentientがインパクトのあるCrypto AI製品を提供できず、高バリュエーションのコインを発行することを選択したとすると、信頼回復が急務となっているCryptoコミュニティにも打撃を与えることになり、チームはどのように対処するのだろうか。チームが現在の業界の苦境にどう対応するのか、注目したい。
VII.競合分析と市場での地位
市場にある暗号AIプロジェクトのほとんどは、データ、モデリング、計算、トレーニング、推論などの単一の分野、またはAIエージェントなどの消費者レベルのアプリケーションの開発に焦点を当てています。AIチェーンAIチェーンに位置づけられるプロジェクトには、旧来のハブチェーン（NearやICP）のAI変換や、Bittensorのような分散型リソース共有調整およびトークン奨励プロトコルが含まれる。モデルのトレーニング側では、センティエントはむしろ統合プラットフォームであり、市場のオープンソースAIモデルと提携している。エージェント側では、Sentientは、マルチ・インテリジェンス・システムや推論能力という点で、Talus、Olas、またはTheoriqと重複する競争相手を持っていますが、それぞれのプロジェクトは、まだ相補的である異なるコアゴールとアプリケーションシナリオを持っています。
Sentientは、分散型人工知能（AGI）プロトコルプラットフォームとして、AIモデルの明確な所有構造を提供し、オンチェーンメカニズムを通じて呼び出しと価値の分配を行うように設計されています。中央集権化されたLLM市場における不明確で不公正な帰属の問題を解決する。コアフレームワークであるOML（Open, Monetizable, Loyal）は、モデルのフィンガープリンティングとブロックチェーン技術を通じて、オープンソースモデルの所有権、透明性、公正な分配を保証する。Polygonの共同設立者であるSandeep Nailwalが支援するSentientは、その開発において不確実性、論争、不確定性に直面しているにもかかわらず、多くの有力なVCやAIエコパートナーの支持を得ている。不確実性、論争、競争にもかかわらず、Sentientは分散型AI所有権の標準プロトコルのひとつとなり、AGIの分散化を推進することが期待されている。
有益なレポートを通じて仮想通貨業界の幅広い理解を得て、志を同じくする他の著者や読者との詳細な議論に参加してください。拡大している Coinlive コミュニティにぜひご参加ください。https://t.me/CoinliveSG
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Joy