Sentient深度研報：獲8,500萬美元融資，建置去中心化AGI新範式
原文標題：《AI L1 深度研報系列之 Sentient：8500 萬美元打造開放 AI 平台》
原文作者: 0xjacobzhao，Biteye
一、項目簡介一、項目：是一個致力於建構去中心化人工智慧經濟體的開源協議平台，其核心目標是為 AI 模型建立所有權結構、提供鏈上調用機制，並建立可組合、可分潤的 AI Agent 網路。透過「OML」框架（Open, Monetizable, Loyal）和模型指紋技術，Sentient 解決目前中心化 LLM 市場中「模型歸屬不明、呼叫不可追蹤、價值分配不公」的根本問題。 該專案由 Sentient Foundation 推動，專注於開源 AGI 和協議激勵機制的建構。它所倡導的「忠誠 AI（Loyal AI）」是指服務社區、公平治理並能長期自我演化的開放型 AI 模式生態。
圖 1:Sentient Protocol 的架構由兩個核心組成部分構成：區塊鏈系統 和 AI 管道
· 資料規劃（Data Curation）：由社群驅動的資料選擇過程，用於模型的對齊。
· 忠誠度訓練（Loyalty Training）：確保模型保持與社區意圖一致的訓練過程。
區塊鏈系統為協議提供透明性和去中心化控制，確保 AI 工件的所有權和治理，主要模組包括：
· 治理（Governance）：由去中心化自治組織（DAO）控制與決策。
· 所有權（Ownership）：透過代幣化方式表示 AI 工件的所有權。
· 去中心化金融（DeFi）：提供支援開放、去中心化和公平治理及獎勵的金融工具。
二、技術架構與模型確權機制：
1. OML 模型架構
1. OML 模型架構
《Sentient: Loyal AI》白皮書提出 OML 框架《Open, Monetiz AIable, and LoyalAIable, and LoyalAIable」，該框架首次以系統為起點，以首次建立了「本模型」，該框架以首次為系統化為起點，以首次建立了「本模型」，該框架以首次為系統化為起點，以首次為系統化為起點，以首次定義為“系統為性。原生加密學」概念，旨在為開源模型提供加密層級的所有權保護機制。
· Open：模型必須開源，程式碼與資料結構透明，支援社群模式歸屬可驗證、修改受限、使用受控
OML 透過鏈上機制與加密手段，保障開源模式在維持開放性的同時具備經濟主權與治理權。建構一種 AI 原生的使用權和收益權協議層，確保模型公開，歸屬於清晰、經濟誘因和行為治理。
核心概念：AI-native Cryptography（AI 原生加密學）
AI-native cryptography 利用 AI 模型的連續性、低維流形結構與模型可驗證微特性，發展出「可驗證但不可移除的輕量級機制」。其核心技術為：
· 指紋嵌入：在訓練時插入一組隱藏的 query-response 鍵值對形成模型唯一簽署；
· 所有權驗證協定：透過第三方偵測器（Prover）以 query 提問形式驗證指紋是否保留；
許可調用機制：調用前需取得模型所有者簽發的「權限憑證”，系統再據此授權模型對該輸入解碼並返回準確答案。
這種方式可在無重加密成本的情況下實現「基於行為的授權呼叫 + 所屬驗證」。
Sentient 目前採用的即為 Melange 混合安全：以指紋確權、TEE 執行、鏈上合約分潤結合。其中指紋方法為 OML 1.0 實作主線，強調「樂觀安全（Optimistic Security）」思想，即預設合規、違規後可偵測並懲罰。
OML 與 Sentient Protocol 協定架構
論文最後一章提出完整鏈上協定（Sentient Protocol）以支援 OML：
· 儲存層：儲存模型權與指紋資訊；分發層：授權合約控制模型呼叫入口；
· 存取層：透過權限證明驗證使用者是否授權；
· 激勵層：收益路由合約將每次呼叫支付分配給訓練者、部署者與驗證者。
2. 指紋辨識與模型確權機制
GitHub：https://github.com/sentient-//oml-1.0-finger指紋機制的第一個實作版本，提供可嵌入訓練流程的指紋注入與驗證介面。其目的在於：確保模型歸屬可驗證、使用行為可追踪，以防止未經授權的複製與商業化。這是對 OML 框架的具體工程實作。
指紋機制的本質是：透過微調模型，嵌入一組獨特的「問題-回答」（key-response）對，模型擁有者可透過特定查詢來驗證模型是否屬於自己，從而形成模型的「加密簽章」。
3. Enclave TEE 計算框架
GitHub：https://github.com/sentient-agi/Sentient-Enclaves-Framework
TEE（Sentient Enclaves Framework）以高效能和雲端集成為優勢，適合即時 AI 和敏感資料處理，但受硬體依賴和側邊通道攻擊限制。同其他加密技術比較，FHE 提供無硬體依賴和抗量子安全的強隱私保證，但效能開銷巨大，難以直接取代 TEE 的高效能任務。 ZK 在可驗證性和去中心化場景中表現優異，可作為 TEE 的補充 (該模組未來計劃對接 zkML)。
4. Sentient Agent Framework
GitHub：https://github.com/sentient-agi/Sentient-Agent-Framework
Sentient -任務自動化（如搜尋、播放影片），結合自然語言指令提供簡潔的開發體驗（號稱 3 行程式碼），這套架構支援建構具備「感知–規劃–執行–回饋」完整閉環的智能體，同傳統 AI Agent Framework 比較 Sentient-Agent-Framework 功能有限且輕量簡潔，更適合鏈下 Web 任務。
5. Sentient Social Agent
GitHub：https://github.com/sentient-agi/Sentient-Social-Agent
系統，能夠理解社交環境、生成內容、與使用者互動，並透過多智能體協作進行社交交流，該系統可與 Sentient Agent 框架整合。
6. Open Deep Search (未上線)
在 Sentient 官網上，Open Deep Search 被定義為可超越了 ChatGPT 和 Perplexity Pro 的搜尋代理。團隊成員 Sewoong Oh 在 EthDenver 2025 Open AGI 高峰會上揭露了部分規劃：
開放深度搜尋由兩個主要部分組成：Sensient 的搜尋功能（包括查詢重述、URL 和文件處理等）和推理代理。推理代理利用開源 LLM（如 Llama 3.1 和 DeepSeek），透過搜尋、計算器和自我反思等工具提升搜尋品質。在 Frames Benchmark 上，Open Deep Search 的表現超越其他開源模型，甚至能與某些閉源模型相媲美，但由於其功能未上線，我們暫時無法評估其真實能力。
三、產品形式、落地及規劃
目前 Sentient 官網上展示的產品以 Sentient Chat 聊天對話平台和開源模型 Dobby LLMs 為主：
Sient 是Sentient Foundation 推出的去中心化 AI 聊天平台，該平台融合了開源大型語言模型（如 Dobby 系列）與先進的推理代理框架，核心功能有：1. 開放推理代理：Sentient Chat 內建的推理代理能夠執行複雜的任務，支援搜尋工具（ODS）、計算機、計算機執行。
2. 多代理整合：平台支援整合多個 AI 代理，使用者可以根據需求選擇不同的代理進行互動。類似於 Web3 版本的 POE 或開放式、代理驅動的 Perplexity 替代方案
Sentient Chat 目前處於測試階段，僅限透過電子郵件或社群活動分發的邀請碼存取。根據官方對外公佈訊息，目前已有超過 5,000 名用戶成功獲得 Sentient Chat 的使用權限，已處理超過 10 萬次用戶查詢。由於筆者目前尚未成為其測試白名單用戶，目前無法評估其模型真實能力。
Dobby LLM 模型系列:
1. Dobby-Unhinged 系列
· Dobby-Unhinged-Llama-3.3-70B：基於 Llami3-170B313-70B:微調，強調個人自由和加密貨幣的立場，具有直率、幽默和人性化的對話風格。
· Dobby-Mini-Unhinged-Llama-3.1-8B：8B 參數版本，適用於資源受限的設備。
2. Dobby-Mini-Leashed-Llama-3.1-8B：語調較為溫和，適用於需要較穩健輸出的應用場景。
由於 Dobby LLM 模型是基於 Llama 3.1 和 3.3 的微調版本，我們相信其應用場景主要在於構建聊天機器人、內容生成與創作、角色扮演代理等，其優勢在於靈活的風格生成、推理增強和低資源要求，適合於資源受限的環境下快速部署與定制靈活。與 GPT-4 等更強大的閉源模型相比，Dobby LLM 在處理涉及高級邏輯、跨領域知識推理和深度推理任務時仍存在差距。
四、生態合作與落地場景
目前 Sentient Builder Program 提供 100 萬美元的金額資助支持開發者構建在 Sentient Chat 生態系統中運行的 AI Agent 智能體，要求開發者使用 Sentient 的 Agent API 直接接入其生態 Sent。
同時，Sentient 官網公佈的生態夥伴涵蓋 Crypto AI 多個領域的專案方團隊，如下
圖 2: Sentient 的 AIentient 的 AI: center;">圖 2: Sentient;生態夥伴
Sentient 作為 Crypto AI 領域頭部項目，資源整合能力可以涵蓋業界任何一家明星新創型項目。但需要指出的是，「行銷型」合作廣泛的存在於 Crypto 領域製造了行業虛假繁榮的假象，Sentient 生態合作夥伴對其生態的貢獻度與忠誠度依然需要我們的持續觀察。
Open AGI Summit 是由 Sentient 團隊組織發起的致力於探索人工智慧（AI）與加密技術（Crypto）結合的全球性會議。筆者有幸參加了其 2024 年和 2025 年於 ETH Denver 和 ETHcc 期間的峰會，Sentient 團隊有能力聚集行業內最頭部機構投資人與項目創業者參與其中，不失為亮點。
五、團隊結構與研究背景
Sentient Foundation 聚集了全球頂尖的學術專家、加密產業創業家與工程師，致力於建構一個社群驅動、開源、可驗證的 AGI 平台。根據官方公佈的信息，其團隊成員主要為：
核心領導層（Steering Committee）
· Pramod Viswanath – 普林斯頓大學 Forrest G. Hamrick 教授，長期研究資訊理論與通訊系統，主導 Sentient 的 基礎 安全性與理論基礎。
· Himanshu Tyagi – 印度科學研究所教授，擅長隱私保護與去中心化學習演算法，為模型訓練與隱私協同提供學術支援。
· Sandeep Nailwal – Polygon 共同創辦人，負責區塊鏈策略與全球生態佈局，是連結加密社群與 AI 架構的關鍵人物。
· Sensys 團隊 – Web3 原生產品工作室，主導用戶端體驗優化與開發者基礎設施建設，推動 Sentient 產品落地。
核心工程與開發團隊：來自 Meta、Coinbase、Circle、Polygon、Binance 等知名科技與區塊鏈公司，也包括 普林斯頓大學、華盛頓大學、印度理工學院 等大學背景的研究者。 AI 研究與模型訓練團隊：研究團隊涵蓋 AI/ML、NLP、電腦視覺與強化學習，成員在 Google Research、Daimon Labs、Fetch.ai 等機構有實務經驗。
需要特別指出的是，Sentient 成立之初即帶著 Polygon 創辦人 Sandeep Nailwal 的成功光環。作為以太坊生態的重要擴展解決方案，Matic 依靠 Plasma 這一不領先但足夠“便宜與快”的技術起家，構建出 Polygon 在 NFT 和社交等領域的差異點護城河，同時通過收購 Mir Protocol 和 Hermez Network 以及推出 Polygon zkEVM，將 ZK 擴展技術集成到其區塊鏈擴展解決方案中。 Sentient 作為 Sandeep Nailwal 的二次創業，其經驗、資金、人脈以及市場認知度皆遠超當年，也可以在 2024 年憑藉並不完善的項目構想融到巨額資金，但 AI 領域畢竟不同於 Crypto，Sentient 面對新市場環境的變化、競爭加劇以及技術更新等外部挑戰發展依然存在。
六、融資狀況與代幣模式
Sentient 在 2024 年獲得 Founders Fund、Pantera、Framework Ventures 共同領投的 8,500 萬美元種子輪融資。目前尚未發幣。目前的 Agent 激勵積分在未來可映射為代幣。代幣可用於模型版本管理的提案魚投票、質押驗證 Agent 輸出真實性、治理粉紅等。
圖 3:Sentient 融資狀況
Sentient 是含著金鑰匙出生的天王項目，其投資人背景、融資規模和估值都令市場上大部分 Crypto AI 項目望其項背。一方面，其強資源背書能夠更容易的整合各類行業資源，高融資額能夠更容易的聘請到頂級人才加入其團隊、並且雄厚的資本可以支持項目發展穿越行業週期。但另一方面，當下 Crypto 產業對 VC 背書的高估值項目普遍祛魅，此外 VC 幣項目幣價以資本運作為主與基本面嚴重脫鉤，假設 Sentient 無法交付具有影響力的 Crypto AI 產品而最後選擇高估值發幣，最後行業傷害到的同樣是急需信任的 Crypto 社區，急需。
七、競品分析與市場位置
市場上的 Crypto AI 項目多專注於數據、模型、計算、訓練或推理等單一領域，或開發 AI Agent 等消費者層面的應用。以 AI Chain 為定位的項目包括了老公鏈的 AI 轉型 (Near 與 ICP) 或 Bittensor 這樣的去中心化資源共享協調與代幣激勵協議，Sentient 的定位與其並不完全匹配。在模型訓練側，Sentient 更像是整合平台，與市場上的 AI 開源模型是合作關係。而在 Agent 側，Sentient 與 Talus, Olas 或 Theoriq 等在多智能體系統和推理能力上存在一定重疊競爭關係，但每個項目都有不同的核心目標和應用場景依然存在互補性。
八、總結
Sentient 作為去中心化人工智慧（AGI）協議平台，旨在為 AI 模型提供明確的所有權結構，並透過鏈上機制進行調用和公平價值分配，解決當前中心化 LLM 市場中的歸屬不明和不公平問題。核心框架 OML（Open, Monetizable, Loyal）透過模型指紋和區塊鏈技術，確保開源模型的所有權、透明度和公正分潤。 Sentient 在 Polygon 聯合創始人 Sandeep Nailwal 的資源加持下獲得了許多頭部 VC 和 AI 生態夥伴的支持，儘管面臨發展的不確定性、爭議及競爭，仍然期望 Sentient 成為 去中心化 AI 所有權的標準協議之一，推動 AGI 的去中心化發展。
本文來自投稿，不代表 BlockBeats 觀點。
該專案由 Sentient Foundation 推動，專注於開源 AGI 和協議激勵機制的建構。它所倡導的「忠誠 AI（Loyal AI）」是指服務社區、公平治理並能長期自我演化的開放型 AI 模式生態。
圖 1:Sentient Protocol 的架構由兩個核心組成部分構成：區塊鏈系統 和 AI 管道
· 資料規劃（Data Curation）：由社群驅動的資料選擇過程，用於模型的對齊。
· 忠誠度訓練（Loyalty Training）：確保模型保持與社區意圖一致的訓練過程。
區塊鏈系統為協議提供透明性和去中心化控制，確保 AI 工件的所有權和治理，主要模組包括：
· 治理（Governance）：由去中心化自治組織（DAO）控制與決策。
· 所有權（Ownership）：透過代幣化方式表示 AI 工件的所有權。
· 去中心化金融（DeFi）：提供支援開放、去中心化和公平治理及獎勵的金融工具。
二、技術架構與模型確權機制：
1. OML 模型架構
1. OML 模型架構
《Sentient: Loyal AI》白皮書提出 OML 框架《Open, Monetiz AIable, and LoyalAIable, and LoyalAIable」，該框架首次以系統為起點，以首次建立了「本模型」，該框架以首次為系統化為起點，以首次建立了「本模型」，該框架以首次為系統化為起點，以首次為系統化為起點，以首次定義為“系統為性。原生加密學」概念，旨在為開源模型提供加密層級的所有權保護機制。
· Open：模型必須開源，程式碼與資料結構透明，支援社群模式歸屬可驗證、修改受限、使用受控
OML 透過鏈上機制與加密手段，保障開源模式在維持開放性的同時具備經濟主權與治理權。建構一種 AI 原生的使用權和收益權協議層，確保模型公開，歸屬於清晰、經濟誘因和行為治理。
核心概念：AI-native Cryptography（AI 原生加密學）
AI-native cryptography 利用 AI 模型的連續性、低維流形結構與模型可驗證微特性，發展出「可驗證但不可移除的輕量級機制」。其核心技術為：
· 指紋嵌入：在訓練時插入一組隱藏的 query-response 鍵值對形成模型唯一簽署；
· 所有權驗證協定：透過第三方偵測器（Prover）以 query 提問形式驗證指紋是否保留；
許可調用機制：調用前需取得模型所有者簽發的「權限憑證”，系統再據此授權模型對該輸入解碼並返回準確答案。
這種方式可在無重加密成本的情況下實現「基於行為的授權呼叫 + 所屬驗證」。
Sentient 目前採用的即為 Melange 混合安全：以指紋確權、TEE 執行、鏈上合約分潤結合。其中指紋方法為 OML 1.0 實作主線，強調「樂觀安全（Optimistic Security）」思想，即預設合規、違規後可偵測並懲罰。
OML 與 Sentient Protocol 協定架構
論文最後一章提出完整鏈上協定（Sentient Protocol）以支援 OML：
· 儲存層：儲存模型權與指紋資訊；分發層：授權合約控制模型呼叫入口；
· 存取層：透過權限證明驗證使用者是否授權；
· 激勵層：收益路由合約將每次呼叫支付分配給訓練者、部署者與驗證者。
2. 指紋辨識與模型確權機制
GitHub：https://github.com/sentient-//oml-1.0-finger
指紋機制的本質是：透過微調模型，嵌入一組獨特的「問題-回答」（key-response）對，模型擁有者可透過特定查詢來驗證模型是否屬於自己，從而形成模型的「加密簽章」。
3. Enclave TEE 計算框架
GitHub：https://github.com/sentient-agi/Sentient-Enclaves-Framework
TEE（Sentient Enclaves Framework）以高效能和雲端集成為優勢，適合即時 AI 和敏感資料處理，但受硬體依賴和側邊通道攻擊限制。同其他加密技術比較，FHE 提供無硬體依賴和抗量子安全的強隱私保證，但效能開銷巨大，難以直接取代 TEE 的高效能任務。 ZK 在可驗證性和去中心化場景中表現優異，可作為 TEE 的補充 (該模組未來計劃對接 zkML)。
4. Sentient Agent Framework
GitHub：https://github.com/sentient-agi/Sentient-Agent-Framework
Sentient -任務自動化（如搜尋、播放影片），結合自然語言指令提供簡潔的開發體驗（號稱 3 行程式碼），這套架構支援建構具備「感知–規劃–執行–回饋」完整閉環的智能體，同傳統 AI Agent Framework 比較 Sentient-Agent-Framework 功能有限且輕量簡潔，更適合鏈下 Web 任務。
5. Sentient Social Agent
GitHub：https://github.com/sentient-agi/Sentient-Social-Agent
系統，能夠理解社交環境、生成內容、與使用者互動，並透過多智能體協作進行社交交流，該系統可與 Sentient Agent 框架整合。
6. Open Deep Search (未上線)
在 Sentient 官網上，Open Deep Search 被定義為可超越了 ChatGPT 和 Perplexity Pro 的搜尋代理。團隊成員 Sewoong Oh 在 EthDenver 2025 Open AGI 高峰會上揭露了部分規劃：
開放深度搜尋由兩個主要部分組成：Sensient 的搜尋功能（包括查詢重述、URL 和文件處理等）和推理代理。推理代理利用開源 LLM（如 Llama 3.1 和 DeepSeek），透過搜尋、計算器和自我反思等工具提升搜尋品質。在 Frames Benchmark 上，Open Deep Search 的表現超越其他開源模型，甚至能與某些閉源模型相媲美，但由於其功能未上線，我們暫時無法評估其真實能力。
三、產品形式、落地及規劃
目前 Sentient 官網上展示的產品以 Sentient Chat 聊天對話平台和開源模型 Dobby LLMs 為主：
Sient 是Sentient Foundation 推出的去中心化 AI 聊天平台，該平台融合了開源大型語言模型（如 Dobby 系列）與先進的推理代理框架，核心功能有：1. 開放推理代理：Sentient Chat 內建的推理代理能夠執行複雜的任務，支援搜尋工具（ODS）、計算機、計算機執行。
2. 多代理整合：平台支援整合多個 AI 代理，使用者可以根據需求選擇不同的代理進行互動。類似於 Web3 版本的 POE 或開放式、代理驅動的 Perplexity 替代方案
Sentient Chat 目前處於測試階段，僅限透過電子郵件或社群活動分發的邀請碼存取。根據官方對外公佈訊息，目前已有超過 5,000 名用戶成功獲得 Sentient Chat 的使用權限，已處理超過 10 萬次用戶查詢。由於筆者目前尚未成為其測試白名單用戶，目前無法評估其模型真實能力。
Dobby LLM 模型系列:
1. Dobby-Unhinged 系列
· Dobby-Unhinged-Llama-3.3-70B：基於 Llami3-170B313-70B:微調，強調個人自由和加密貨幣的立場，具有直率、幽默和人性化的對話風格。
· Dobby-Mini-Unhinged-Llama-3.1-8B：8B 參數版本，適用於資源受限的設備。
2. Dobby-Mini-Leashed-Llama-3.1-8B：語調較為溫和，適用於需要較穩健輸出的應用場景。
由於 Dobby LLM 模型是基於 Llama 3.1 和 3.3 的微調版本，我們相信其應用場景主要在於構建聊天機器人、內容生成與創作、角色扮演代理等，其優勢在於靈活的風格生成、推理增強和低資源要求，適合於資源受限的環境下快速部署與定制靈活。與 GPT-4 等更強大的閉源模型相比，Dobby LLM 在處理涉及高級邏輯、跨領域知識推理和深度推理任務時仍存在差距。
四、生態合作與落地場景
目前 Sentient Builder Program 提供 100 萬美元的金額資助支持開發者構建在 Sentient Chat 生態系統中運行的 AI Agent 智能體，要求開發者使用 Sentient 的 Agent API 直接接入其生態 Sent。
同時，Sentient 官網公佈的生態夥伴涵蓋 Crypto AI 多個領域的專案方團隊，如下
圖 2: Sentient 的 AIentient 的 AI: center;">圖 2: Sentient;生態夥伴
Sentient 作為 Crypto AI 領域頭部項目，資源整合能力可以涵蓋業界任何一家明星新創型項目。但需要指出的是，「行銷型」合作廣泛的存在於 Crypto 領域製造了行業虛假繁榮的假象，Sentient 生態合作夥伴對其生態的貢獻度與忠誠度依然需要我們的持續觀察。
Open AGI Summit 是由 Sentient 團隊組織發起的致力於探索人工智慧（AI）與加密技術（Crypto）結合的全球性會議。筆者有幸參加了其 2024 年和 2025 年於 ETH Denver 和 ETHcc 期間的峰會，Sentient 團隊有能力聚集行業內最頭部機構投資人與項目創業者參與其中，不失為亮點。
五、團隊結構與研究背景
Sentient Foundation 聚集了全球頂尖的學術專家、加密產業創業家與工程師，致力於建構一個社群驅動、開源、可驗證的 AGI 平台。根據官方公佈的信息，其團隊成員主要為：
核心領導層（Steering Committee）
· Pramod Viswanath – 普林斯頓大學 Forrest G. Hamrick 教授，長期研究資訊理論與通訊系統，主導 Sentient 的 基礎 安全性與理論基礎。
· Himanshu Tyagi – 印度科學研究所教授，擅長隱私保護與去中心化學習演算法，為模型訓練與隱私協同提供學術支援。
· Sandeep Nailwal – Polygon 共同創辦人，負責區塊鏈策略與全球生態佈局，是連結加密社群與 AI 架構的關鍵人物。
· Sensys 團隊 – Web3 原生產品工作室，主導用戶端體驗優化與開發者基礎設施建設，推動 Sentient 產品落地。
核心工程與開發團隊：來自 Meta、Coinbase、Circle、Polygon、Binance 等知名科技與區塊鏈公司，也包括 普林斯頓大學、華盛頓大學、印度理工學院 等大學背景的研究者。 AI 研究與模型訓練團隊：研究團隊涵蓋 AI/ML、NLP、電腦視覺與強化學習，成員在 Google Research、Daimon Labs、Fetch.ai 等機構有實務經驗。
需要特別指出的是，Sentient 成立之初即帶著 Polygon 創辦人 Sandeep Nailwal 的成功光環。作為以太坊生態的重要擴展解決方案，Matic 依靠 Plasma 這一不領先但足夠“便宜與快”的技術起家，構建出 Polygon 在 NFT 和社交等領域的差異點護城河，同時通過收購 Mir Protocol 和 Hermez Network 以及推出 Polygon zkEVM，將 ZK 擴展技術集成到其區塊鏈擴展解決方案中。 Sentient 作為 Sandeep Nailwal 的二次創業，其經驗、資金、人脈以及市場認知度皆遠超當年，也可以在 2024 年憑藉並不完善的項目構想融到巨額資金，但 AI 領域畢竟不同於 Crypto，Sentient 面對新市場環境的變化、競爭加劇以及技術更新等外部挑戰發展依然存在。
六、融資狀況與代幣模式
Sentient 在 2024 年獲得 Founders Fund、Pantera、Framework Ventures 共同領投的 8,500 萬美元種子輪融資。目前尚未發幣。目前的 Agent 激勵積分在未來可映射為代幣。代幣可用於模型版本管理的提案魚投票、質押驗證 Agent 輸出真實性、治理粉紅等。
圖 3:Sentient 融資狀況
Sentient 是含著金鑰匙出生的天王項目，其投資人背景、融資規模和估值都令市場上大部分 Crypto AI 項目望其項背。一方面，其強資源背書能夠更容易的整合各類行業資源，高融資額能夠更容易的聘請到頂級人才加入其團隊、並且雄厚的資本可以支持項目發展穿越行業週期。但另一方面，當下 Crypto 產業對 VC 背書的高估值項目普遍祛魅，此外 VC 幣項目幣價以資本運作為主與基本面嚴重脫鉤，假設 Sentient 無法交付具有影響力的 Crypto AI 產品而最後選擇高估值發幣，最後行業傷害到的同樣是急需信任的 Crypto 社區，急需。
七、競品分析與市場位置
市場上的 Crypto AI 項目多專注於數據、模型、計算、訓練或推理等單一領域，或開發 AI Agent 等消費者層面的應用。以 AI Chain 為定位的項目包括了老公鏈的 AI 轉型 (Near 與 ICP) 或 Bittensor 這樣的去中心化資源共享協調與代幣激勵協議，Sentient 的定位與其並不完全匹配。在模型訓練側，Sentient 更像是整合平台，與市場上的 AI 開源模型是合作關係。而在 Agent 側，Sentient 與 Talus, Olas 或 Theoriq 等在多智能體系統和推理能力上存在一定重疊競爭關係，但每個項目都有不同的核心目標和應用場景依然存在互補性。
八、總結
Sentient 作為去中心化人工智慧（AGI）協議平台，旨在為 AI 模型提供明確的所有權結構，並透過鏈上機制進行調用和公平價值分配，解決當前中心化 LLM 市場中的歸屬不明和不公平問題。核心框架 OML（Open, Monetizable, Loyal）透過模型指紋和區塊鏈技術，確保開源模型的所有權、透明度和公正分潤。 Sentient 在 Polygon 聯合創始人 Sandeep Nailwal 的資源加持下獲得了許多頭部 VC 和 AI 生態夥伴的支持，儘管面臨發展的不確定性、爭議及競爭，仍然期望 Sentient 成為 去中心化 AI 所有權的標準協議之一，推動 AGI 的去中心化發展。
本文來自投稿，不代表 BlockBeats 觀點。
1. 開放推理代理：Sentient Chat 內建的推理代理能夠執行複雜的任務，支援搜尋工具（ODS）、計算機、計算機執行。
2. 多代理整合：平台支援整合多個 AI 代理，使用者可以根據需求選擇不同的代理進行互動。類似於 Web3 版本的 POE 或開放式、代理驅動的 Perplexity 替代方案
Sentient Chat 目前處於測試階段，僅限透過電子郵件或社群活動分發的邀請碼存取。根據官方對外公佈訊息，目前已有超過 5,000 名用戶成功獲得 Sentient Chat 的使用權限，已處理超過 10 萬次用戶查詢。由於筆者目前尚未成為其測試白名單用戶，目前無法評估其模型真實能力。
Dobby LLM 模型系列:
1. Dobby-Unhinged 系列
· Dobby-Unhinged-Llama-3.3-70B：基於 Llami3-170B313-70B:微調，強調個人自由和加密貨幣的立場，具有直率、幽默和人性化的對話風格。
· Dobby-Mini-Unhinged-Llama-3.1-8B：8B 參數版本，適用於資源受限的設備。
2. Dobby-Mini-Leashed-Llama-3.1-8B：語調較為溫和，適用於需要較穩健輸出的應用場景。
由於 Dobby LLM 模型是基於 Llama 3.1 和 3.3 的微調版本，我們相信其應用場景主要在於構建聊天機器人、內容生成與創作、角色扮演代理等，其優勢在於靈活的風格生成、推理增強和低資源要求，適合於資源受限的環境下快速部署與定制靈活。與 GPT-4 等更強大的閉源模型相比，Dobby LLM 在處理涉及高級邏輯、跨領域知識推理和深度推理任務時仍存在差距。
四、生態合作與落地場景
目前 Sentient Builder Program 提供 100 萬美元的金額資助支持開發者構建在 Sentient Chat 生態系統中運行的 AI Agent 智能體，要求開發者使用 Sentient 的 Agent API 直接接入其生態 Sent。
同時，Sentient 官網公佈的生態夥伴涵蓋 Crypto AI 多個領域的專案方團隊，如下
圖 2: Sentient 的 AIentient 的 AI: center;">圖 2: Sentient;生態夥伴
Sentient 作為 Crypto AI 領域頭部項目，資源整合能力可以涵蓋業界任何一家明星新創型項目。但需要指出的是，「行銷型」合作廣泛的存在於 Crypto 領域製造了行業虛假繁榮的假象，Sentient 生態合作夥伴對其生態的貢獻度與忠誠度依然需要我們的持續觀察。
Open AGI Summit 是由 Sentient 團隊組織發起的致力於探索人工智慧（AI）與加密技術（Crypto）結合的全球性會議。筆者有幸參加了其 2024 年和 2025 年於 ETH Denver 和 ETHcc 期間的峰會，Sentient 團隊有能力聚集行業內最頭部機構投資人與項目創業者參與其中，不失為亮點。
五、團隊結構與研究背景
Sentient Foundation 聚集了全球頂尖的學術專家、加密產業創業家與工程師，致力於建構一個社群驅動、開源、可驗證的 AGI 平台。根據官方公佈的信息，其團隊成員主要為：
核心領導層（Steering Committee）
· Pramod Viswanath – 普林斯頓大學 Forrest G. Hamrick 教授，長期研究資訊理論與通訊系統，主導 Sentient 的 基礎 安全性與理論基礎。
· Himanshu Tyagi – 印度科學研究所教授，擅長隱私保護與去中心化學習演算法，為模型訓練與隱私協同提供學術支援。
· Sandeep Nailwal – Polygon 共同創辦人，負責區塊鏈策略與全球生態佈局，是連結加密社群與 AI 架構的關鍵人物。
· Sensys 團隊 – Web3 原生產品工作室，主導用戶端體驗優化與開發者基礎設施建設，推動 Sentient 產品落地。
核心工程與開發團隊：來自 Meta、Coinbase、Circle、Polygon、Binance 等知名科技與區塊鏈公司，也包括 普林斯頓大學、華盛頓大學、印度理工學院 等大學背景的研究者。 AI 研究與模型訓練團隊：研究團隊涵蓋 AI/ML、NLP、電腦視覺與強化學習，成員在 Google Research、Daimon Labs、Fetch.ai 等機構有實務經驗。
需要特別指出的是，Sentient 成立之初即帶著 Polygon 創辦人 Sandeep Nailwal 的成功光環。作為以太坊生態的重要擴展解決方案，Matic 依靠 Plasma 這一不領先但足夠“便宜與快”的技術起家，構建出 Polygon 在 NFT 和社交等領域的差異點護城河，同時通過收購 Mir Protocol 和 Hermez Network 以及推出 Polygon zkEVM，將 ZK 擴展技術集成到其區塊鏈擴展解決方案中。 Sentient 作為 Sandeep Nailwal 的二次創業，其經驗、資金、人脈以及市場認知度皆遠超當年，也可以在 2024 年憑藉並不完善的項目構想融到巨額資金，但 AI 領域畢竟不同於 Crypto，Sentient 面對新市場環境的變化、競爭加劇以及技術更新等外部挑戰發展依然存在。
六、融資狀況與代幣模式
Sentient 在 2024 年獲得 Founders Fund、Pantera、Framework Ventures 共同領投的 8,500 萬美元種子輪融資。目前尚未發幣。目前的 Agent 激勵積分在未來可映射為代幣。代幣可用於模型版本管理的提案魚投票、質押驗證 Agent 輸出真實性、治理粉紅等。
圖 3:Sentient 融資狀況
Sentient 是含著金鑰匙出生的天王項目，其投資人背景、融資規模和估值都令市場上大部分 Crypto AI 項目望其項背。一方面，其強資源背書能夠更容易的整合各類行業資源，高融資額能夠更容易的聘請到頂級人才加入其團隊、並且雄厚的資本可以支持項目發展穿越行業週期。但另一方面，當下 Crypto 產業對 VC 背書的高估值項目普遍祛魅，此外 VC 幣項目幣價以資本運作為主與基本面嚴重脫鉤，假設 Sentient 無法交付具有影響力的 Crypto AI 產品而最後選擇高估值發幣，最後行業傷害到的同樣是急需信任的 Crypto 社區，急需。
七、競品分析與市場位置
市場上的 Crypto AI 項目多專注於數據、模型、計算、訓練或推理等單一領域，或開發 AI Agent 等消費者層面的應用。以 AI Chain 為定位的項目包括了老公鏈的 AI 轉型 (Near 與 ICP) 或 Bittensor 這樣的去中心化資源共享協調與代幣激勵協議，Sentient 的定位與其並不完全匹配。在模型訓練側，Sentient 更像是整合平台，與市場上的 AI 開源模型是合作關係。而在 Agent 側，Sentient 與 Talus, Olas 或 Theoriq 等在多智能體系統和推理能力上存在一定重疊競爭關係，但每個項目都有不同的核心目標和應用場景依然存在互補性。
八、總結
Sentient 作為去中心化人工智慧（AGI）協議平台，旨在為 AI 模型提供明確的所有權結構，並透過鏈上機制進行調用和公平價值分配，解決當前中心化 LLM 市場中的歸屬不明和不公平問題。核心框架 OML（Open, Monetizable, Loyal）透過模型指紋和區塊鏈技術，確保開源模型的所有權、透明度和公正分潤。 Sentient 在 Polygon 聯合創始人 Sandeep Nailwal 的資源加持下獲得了許多頭部 VC 和 AI 生態夥伴的支持，儘管面臨發展的不確定性、爭議及競爭，仍然期望 Sentient 成為 去中心化 AI 所有權的標準協議之一，推動 AGI 的去中心化發展。
本文來自投稿，不代表 BlockBeats 觀點。
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主要要點 最近 Hyperliquid 的每日收益達到兩個月以來的新高，展示了其在市場上日益增加的影響力。 HYPE 價格在過去一週飆升 40%，這一增長與衍生品活動的重大復甦相關。 Hyperliquid 平台的交易量顯著增加，月度總交易量已超過 2070 億美元。 雖然與 Solana 相比，Hyperliquid 還有一定差距，但其作為持續市場基礎設施的角色逐漸擴大。 WEEX Crypto News,…
Ripple聯合創辦人領導新興40億美元行動對抗加州富人稅
Key Takeaways Ripple聯合創辦人Chris Larsen和風險投資家Tim Draper共同發起的「Grow California」行動旨在抵制加州提議的富人稅，此舉為硅谷的最新政治動員。 政治行動主要針對加州的勞工組織，尤其是工會對富人稅的支持，這一計畫已經獲得兩位創始人各5億美元的投入。 Larsen與Draper來自加密貨幣產業，但強調此行動並非專為加密產業設計，而是為了推選對商業有利的議員。 加州可能的5%億萬富翁稅被批評可能導致資本外逃以及高淨值居民的流失。 前議員Ian Calderon以支持比特幣的立場參選2026年加州州長。 WEEX Crypto News, 2026-02-01 14:05:00 加密市場的震撼波因Ripple聯合創辦人Chris Larsen與知名風險投資家Tim…
比特幣7%跌至77K可能標誌周期低點，分析師稱
關鍵要點 分析師PlanC認為比特幣最近的下跌可能標誌著當前牛市周期中的最深回調，而非長期下跌起點。 比特幣曾短暫跌至77,000美元，隨後穩定回升至78,600美元，其中市場波動與歷史上的重大回調有相似之處。 分析人士警告週末交易波動較大，可能誇大市場情緒，投資者應謹慎。 減少需求的聯邦準備政策和地緣政治壓力加劇了風險資產的重壓，市場情緒趨於謹慎。 WEEX Crypto News, 2026-02-01 14:05:00 比特幣跌幅引發市場關注，潛在周期低點來臨？ 在最近的週末，比特幣價格下跌約7%，達到77,000美元，這一變化引起了市場的廣泛關注和分析。加密貨幣分析師PlanC指出，這次下跌可能不是長時間下跌的開始，而是當前牛市周期中的一次重大調整。這一觀點引發了投資者的關注，因為市場正處於不確定性的關鍵時期。 歷史回溯：比特幣過去的重大回調與復甦 比特幣的這一跌幅讓人聯想到市場歷史上的一些重大回調，這些回調最終往往導致了市場的強勁復甦。PlanC將當前的市場行為與2018年熊市時3,000美元附近的拋售、2020年3月因COVID-19驅動的急跌至5,100美元，以及FTX和Terra-Luna崩潰後短暫交易在15,500至17,500美元之間的情況進行比較。他認為，目前的下跌可能是一次重要的拋售低點，而不是基本趨勢的結構性改變。 以往35%-40%的調整在比特幣牛市中並不罕見，這表明投資者有理由保持樂觀，但也需謹慎看待短期價格波動。 市場當前面臨的挑戰 近期金融環境趨緊，加之中東地緣政治局勢的升溫，對風險資產的需求產生了壓力。XS.com的分析師Samer Hasn指出，美聯儲的政策立場仍然中立至鷹派，同時地緣政治緊張局勢使投資者更傾向於將資本轉向黃金和白銀等傳統安全資產。…
白宮加密會議：穩定幣回報法案協商未果
關鍵要點 加密產業與華爾街銀行於白宮會議中再次嘗試協商制定穩定幣回報法案，然而仍未達成共識。 特朗普總統的顧問要求本月內在參議院加密法案的新語言上達成妥協，以求立法推進。 立法進程阻力重重，包括共和黨和民主黨議員、加密行業、銀行界及白宮的多方博弈。 民主黨提出多項附加需求，如反腐規定等，增加了法案通過的難度。 WEEX Crypto News, 2026-02-03 07:53:49 白宮最近召集了加密產業及華爾街銀行的相關人士，試圖解凍雙方在參議院加密法案上的僵局。然而，即便在特朗普總統的直接干預下，有關穩定幣回報的關鍵議題上雙方依然未能取得突破。這場會議不僅是為了探討其中的棘手條款，更試圖推進立法進程，使其能夠在本年度內獲得參議院的全面表決。 會議的焦點 會談在白宮的外交接待室秘密進行，加密行業的代表人數遠多於銀行界。在特朗普的加密顧問帕特里克·威特（Patrick Witt）的引導下，雙方專注討論了穩定幣是否應與回報和獎勵掛鉤的問題。白宮的期望很明確：在月底前就在穩定幣回報的措辭上達成一個妥協方案。對於銀行業而言，他們的代表多數為貿易協會成員，可能需要在協商前獲得自身成員的支持。 銀行業的立場 銀行業代表對保持開放態度，甚至在聯合聲明中表明希望與加密產業共同開發「深思熟慮且有效的政策」。銀行業強調任何立法都應支持地方貸款業務，並同時保護金融體系的安全性與穩健性。美國銀行家協會及金融服務論壇，代表著華爾街頂級CEO，也同樣參與了這次會議。 加密行業的反饋 儘管未能立即在回報問題上達成妥協，但華府加密政策遊說組織的領導人科迪·卡本（Cody…
為何維塔利克·布特林在市場回暖時出售超過700枚以太坊（ETH）
關鍵要點 以太坊共同創始人維塔利克·布特林在系列區塊鏈交易中出售超過700枚ETH，目的是支持長期計劃。 出售的收入被用於布特林設立的慈善機構Kanro，這個機構專注於傳染病研究和其他公益項目。 布特林的資產變賣行為是早有計劃的，他強調以太坊基金會進入了一個溫和緊縮的時期。 儘管進行了大規模的ETH出售，但市場反應平淡，以太坊價格仍隨市場趨勢波動，並未受此影響。 WEEX Crypto News, 2026-02-03 07:53:49 布特林的ETH出售：支持長期計劃的戰略舉措 以太坊（Ethereum，簡稱ETH）的共同創始人維塔利克·布特林（Vitalik Buterin）近期出售了他持有的一小部分ETH，超過700枚，這一波出售並非出於市場驅動，而是為了資助一些長期計劃。根據區塊鏈分析平台的追蹤，這一行動符合其先前披露的計劃，即運用資金支持各種公益和技術發展項目。 在布特林的這次出售當中，他將211.84枚ETH賣得約50萬USDC，整額資金轉入他所創立的慈善機構Kanro。這個機構主要支持關於傳染病的研究和其他公益倡議，特別是在新冠疫情後，Kanro的價值愈發顯得重要。布特林過去有過多次將加密資產變現後捐贈於公益事業的記錄，例如2025年1月，他曾將價值約98.4萬USDC的28種不同的迷因幣出售，所得全部捐給了Kanro，強化了他長期扶持慈善事業的承諾。 輕微的措辭：市場影響和未來動向 然而，有觀察家指出，這些出售行為並未對ETH市價造成明顯影響。據BeInCrypto市場數據顯示，ETH在過去24小時內上升約5%，目前報價約為2312.6美元。這表明，儘管布特林的變現行動形成了一定的賣壓，但整體而言，市場對ETH的需求依然保持穩定。 布特林本人在早前的一篇推文中表示，他計劃在未來幾年中提取16384枚ETH，用於落實長期目標。這些目標涵蓋多個領域，包括開源、安全和可驗證的軟硬體開發，這些技術應用將延展到金融、溝通、治理、操作系統、安全硬體及生物科技，特別強調個人及公共健康領域的應用。 布特林自身的資產情況與以太坊基金會的策略…
川普稱對阿聯酋投資5億美元於世界自由金融不知情
川普總統表示對於阿布達比皇室對世界自由金融的投資毫不知情，此事引起了對外國影響力和總統家族商業關係的新質疑。 阿聯酋的Sheikh Tahnoon bin Zayed Al Nahyan王子同意以5億美元收購世界自由金融49%的股份。 投資透過由Sheikh Tahnoon支持的Aryam Investment 1進行，初期分配中187億美元流向川普家族實體。 此投資引發政治辯論，特別是關於川普的加密貨幣連結和公司治理問題。 WEEX Crypto News, 2026-02-03 07:53:49 阿布達比皇室投資案的背景…
幣安提款恢復正常運作後的暫時中斷
重點摘要 幣安在短暫中斷後，已成功恢復提款服務，並表示此次技術問題持續約20分鐘。 在比特幣價格下跌至76,000美元以下後，加密市場面臨清算風險。 幣安的用戶資金安全基金和貯備金調整引發市場關注，尤其是在快速變動的市場條件下。 當前市場對流動性和資金存取的擔憂提升了對平台操作更新的關注。 WEEX Crypto News, 2026-02-03 07:53:50（today’s date,foramt: day, month, year） 在幣安面臨短暫的技術中斷後，該平台於週二迅速恢復了提款功能，這在一段市場波動中為交易者提供了急需的穩定。幣安於社交媒體平台X上首次發佈了此問題的通知，並向用戶保證他們的團隊正在積極處理，在問題解決後將重新開放提款服務。 根據後續的報導指出，此次中斷只持續了約20分鐘。這樣的短暫中斷雖然瑣細，但在當前不安的市場情緒中，讓焦慮的投資者更為警覺。幣安在沒有提供具體原因的情況下迅速修復問題，再次開放提款，讓用戶能夠繼續進行交易。 清算潮突顯市場情緒脆弱 本次技術問題發生之前，加密市場剛剛經歷了一次顛簸。比特幣在不久前跌破了76,000美元。根據CoinGlass的數據，數字資產的清算額達到25.6億美元，伴隨著股票和金屬市場的風險拉回而下跌。雖然相較於先前川普政府對中國產品加徵關稅所引發的190億美元洗盤還相差甚遠，但這一事件再次印證了杠杆一旦失控，市場情緒如何迅速逆轉的現象。幣安的提款中斷使投資者必須將重點放在實際上，即平台在技術難題解決後，提款得以恢復。…
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