センティエント・プロジェクト調査報告書：ロイヤルティAIの構築

著者: 0xjacobzhao 出典: mirror

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す。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）とモデルフィンガープリント技術**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。現在の中央集権化された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、不公正な価値の分配」という根本的な問題を解決します。

このプロジェクトは、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重点を置くSentient Foundationによって推進されています。このプロジェクトは、コミュニティに貢献し、公正に管理され、時間とともに進化することができるオープンなAIモデルのエコシステムである**Loyal AI**を推進しています。

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パイプラインという2つのコア・コンポーネントで構成されています。

**AI Pipeline**は、「忠実なAI」人工物の開発と訓練の基盤であり、以下の2つのコアプロセスから構成されています。

- データキュレーション：コミュニティ主導のデータ選択プロセスで、モデルのアライメントを行う。

- ロイヤルティトレーニング：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、以下のような主要モジュールを備えています：

-ガバナンス：分散型自律組織（「DAO」）による制御と意思決定。DAO）による統制と意思決定。

-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。

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

1.left;">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、モデル認証から始まり、「オンチェーンAI所有権契約経済」の構築を試みるOMLフレームワークを提案し、初めて「オンチェーンAI所有権契約経済」を体系的に提案している。

コア・ペーパーの読み方 - "OML: Open, Monetizable, and Loyal AI":

**。

-**Monetizable:** モデルの各呼び出しは、オンチェーン契約を通じて、訓練者、デプロイ者、検証者に分配される収益のストリームをトリガーする必要があります。

-**Monetizable:** モデルの各呼び出しは、オンチェーン契約を通じて、訓練者、デプロイ者、検証者に分配される収益のストリームをトリガーする必要があります。p style="text-align: left;">**-Loyal:** モデルは企業に属するものではなく、貢献者コミュニティに属するものであり、モデルのアップグレードの方向性とガバナンスはDAOによって決定される。モデルの帰属は検証可能であり、改変は制限され、使用は管理される

OMLはコードライセンス契約と同じではなく、オンチェーンメカニズムと暗号化手段を通じて、オープンソースモデルがオープン性を維持し、同時に経済主権とガバナンス権を持つことを保証する。モデルが公開されても、所有権、経済的インセンティブ、行動ガバナンスの明確さを保証する、AIネイティブな所有権と収益のプロトコルレイヤーを構築します。

コアコンセプト：AIネイティブ暗号

バイナリ精度に焦点を当てた従来の暗号とは異なります。AIネイティブ暗号は、AIモデルの連続性、低次元多様体、モデルの微視的性を活用し、「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な署名を形成するために、隠されたクエリとレスポンスのキー・バリュー・ペアのセットを挿入する。

所有権検証プロトコル（Ownership Verification Protocol）：訓練中にモデルの一意な署名を形成するために、隠されたクエリとレスポンスのキー・バリュー・ペアのセットを挿入する。">Ownership verification protocol（所有権検証プロトコル）：フィンガープリントがクエリ質問の形でサードパーティのプローバーによって保持されていることを検証します。

Permission invocation mechanism（パーミッション呼び出しメカニズム）：モデルを呼び出す前にモデルの所有者によって発行された「パーミッション認証情報」を取得し、それに応じてモデルに入力を使用する権限を与えます。その後、システムはモデルに入力を解読し、正確な答えを返す権限を与えます。

このアプローチは、重い暗号化のコストをかけずに、「行動ベースのパーミッション呼び出し＋所属による認証」を可能にします。

Sentient が現在採用している  Melange Hybrid Security: フィンガープリント、TEE実行、オンチェーン契約利益分配の組み合わせです。フィンガープリント方式はOML 1.0実装の主要なラインであり、「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のアイデアを強調しています。

さらに、この論文では様々な検証メカニズムや攻撃モデルのためのフィンガープリント機構を定義しています： ファインチューニング攻撃（LoRA/SFT）：フィンガープリントをクリアする試みにおいてパラメーターの一部を変更する； 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に生徒モデルを構築する； パラメーター平均化（モデルマージ）：フィンガープリントの強度を薄めようとする複数のモデルの融合； フィンガープリント漏洩攻撃：フィンガープリント鍵が漏洩した場合、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含まれます：複数ラウンドの埋め込み、サブネットワークの分離トレーニング；忘却を防ぐために良性のサンプルを組み合わせる；チェーン上のクレデンシャルをバインドするために重みを埋め込む。

OMLとSentient Protocolプロトコルアーキテクチャ

論文の最後の章では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。

*** アクセス層：*** 権限の証明によってユーザーが認可されていることを検証する。

**インセンティブ層：*** 収入ルーティング契約は、訓練者、配備者、検証者にコールごとの支払いを割り当てる。

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所有権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ます（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、各呼び出しの後に使用証明の提出をトリガーします。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.Fingerprint Recognition and Model Confirmation Mechanisms

GitHub: https://github.com/sentient-agi/oml-1.0-fingerprinting

このライブラリはSentientのフィンガープリント機構の最初の実装です。このライブラリは Sentient のフィンガープリント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。

**Model Fingerprinting Module (OML 1.0 Fingerprinting Module)**は以下の機能を備えています：

**Behavioral Profiling：*** 一意の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。

**Model Attribution:**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。

**Fingerprint Verification（フィンガープリント検証）:** モデル出力コンテンツ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、モデルを微調整し、一意の「質問-応答」（キー-レスポンス）ペアのセットを埋め込むことで、モデル所有者は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でき、モデルの「暗号署名」を形成することです。モデルの所有者は、特定のクエリを通じてモデルが自分のものであるかどうかを検証することができ、その結果モデルの「暗号署名」が形成される。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.Enclave TEE Computing Framework

GitHub: https://github.com/sentient-agi/Sentient-Enclaves-Framework

SentientEnclaves Frameworkは、AWS Nitro EnclavesのようなTrusted Execution Environments (TEE)を活用して、モデル推論、微調整、プロキシサービスの安全なデプロイを可能にするオープンソースのフレームワークです。

**Payload Encrypted Deployment:

**モデルのオントロジー、実行中の構成、入力と出力はすべて暗号化され、エンクレーブに保存されます。

**TLS-based 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動作し、永続的なログを記録しません。

**認証レポート: **各呼び出しは、バインディングのエンクレーブ署名の出力証明を生成し、実行動作のトレーサビリティを確保します。実行動作が追跡可能で検証可能であることを保証するための証明。

TEE（Sentient Enclaves Framework）は、リアルタイムのAIと機密データ処理に高いパフォーマンスとクラウド統合を活用しますが、ハードウェア依存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を活用してエンタープライズグレードのプライバシー保護を提供します。Sentient Enclaves Frameworkは、Nitro Enclavesを活用して、エンタープライズグレードのプライバシー保護と、より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（OpenAIのGPT-4oなど）を組み合わせて、クリーンな開発体験（コード3行と主張）を提供するAIエージェントを通してブラウザを制御することで、ウェブタスク（検索や動画再生など）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。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。 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クローズドループを持つインテリジェンスの構築をサポートし、マルチエージェントの協調的で連鎖的に検証された、オープンソースの整列可能なAIシステムに拡張することができます。

従来のAIエージェントフレームワークと比べると、Sentient-Agent-Frameworkは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、ソーシャルエージェントのために設計されたAIシステムです。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システムであり、ソーシャル環境を理解し、コンテンツを生成し、ユーザーとインタラクションし、マルチインテリジェンスなコラボレーションを通じてソーシャルコミュニケーションを行う。社会的認識、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、バーチャルコミュニティ管理、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（未公開）

オープン・ディープ・サーチは、Sentientの公式ウェブサイトで、ChatGPTとPerplexity Proを超える検索エージェントと定義されています。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:

Open Deep Searchは、2つの主要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とドキュメントの処理などを含む)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で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。

現在Sentientの公式ウェブサイトでは、Sentient Chatチャット対話プラットフォームとオープンソースモデルDobby LLMsに製品を示しています：

Sentient Chat:  Sentientチャットは、Sentient Foundationによって立ち上げられた分散型AIプラットフォームです。Sentient Foundationは、コミュニティ主導でカスタマイズ可能な忠実なAI体験を提供するために設計された分散型AIチャットプラットフォームです。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）を高度な推論エージェントフレームワークと融合させ、多様なユーザーニーズを満たすために複数のツール統合をサポートしています。

1. **Open Reasoning Agents:** Sentient Chatに内蔵されている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、次の機能をサポートしています。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の代替と似ています

   Sentient Chat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で配布される招待コードに限られています。公式リリースによると、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のユーザーになっていないので、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モデルシリーズ: Meta, Hugging Face homepage (https://huggingface.co/SentientAGI)に基づいたラマシリーズの微調整

1. Dobby-Unhinged Series Dobby-Unhinged-Llama-3.3-70B:Llama3.3-70B-Instructをベースに、個人の自由と暗号通貨のスタンスを強調し、率直でユーモアのあるユーモラスな会話スタイルに微調整しました。

2. **Dobby-Mini-Unhinged-Llama-3.1-8B：リソースに制約のあるデバイスのための**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。

3. Dobby-Leashed Series: Dobby-Mini-Leashed-Llama-3.1-8B：「Unhinged」シリーズのマイルドバージョンで、より堅牢な出力を必要とするアプリケーション向けです。

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、コンテンツ生成と作成、ロールプレイングエージェントなどの構築にあると考えられます。Dobby-LLMの利点は、柔軟なスタイル生成、推論強化、リソース要件の低さにあり、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。カスタマイズGPT-4などの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、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エージェント知能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を通じてエコシステムにアクセスする必要があります。Sentient Agent API。

同時に、Sentientの公式ウェブサイト（https://www.sentient.xyz/partners）で発表されたエコロジカルパートナーは、さまざまな分野の暗号AIプロジェクトチームをカバーしており、具体的なリストは以下の通りです：

**モデル：

**Eigenlayer、Move、CrunchDAO、Bagel、Sentient Agent API。CrunchDAO、Bagel、KGEN

** Intelligentsia:** Messari、Franklin Templeton、Kaito、MyShell、Third Web、Theoriq、Open、QNA3、Pond、Mira、Olas、Biconomy.Talus、Zettablocks、Axal、Morpheus AI、dFusion、ExponentAI、Fetch AI、Giza、JustTX、UnifAI、Questflow、QuillAI、Raiinmaker、Solo、Spectral、UOMI。PlayAI

**Data:** 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

**Verifiable AI : **Nillion、Lagrange、π2

**Blockchain:**。Arbitrum、Polygon、Celo

**Infrastructure:** Lit Protocol、OpenGradient Sentient

Crypto AI分野のトッププロジェクトとして、リソース統合の能力は、業界のあらゆるスタースタートアップ型プロジェクトをカバーできる。Sentientのエコパートナーは、そのエコシステムへの貢献と忠誠心を継続的に観察する必要がある。

オープンAGIサミットは、人工知能（AI）と暗号の組み合わせ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、2024年と2025年のETHデンバーとETHccの期間中にそのサミットに参加することができましたが、業界で最も注目を集める機関投資家やプロジェクト起業家を集めてイベントに参加させたSentientチームの手腕は圧巻でした。

V. チーム構造と研究の背景

Sentient Foundation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プラットフォームの構築に取り組んでいます。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：

運営委員会

プラモッド・ヴィスワナス（Pramod Viswanath）教授。- プリンストン大学のフォレスト・G・ハムリック教授は、情報理論と通信システムの長年の研究者であり、センティエントのAIセキュリティと理論的基礎をリードしている。

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の相乗効果を学術的にサポートしています。

Sandeep Nailwal - Polygon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ロジカルレイアウトを担当。

Sensysチーム - Web3のネイティブプロダクトスタジオで、Sentient製品を市場に投入するためのUX最適化と開発者インフラを主導。

**Core Engineering and Development Team:**チームは、Meta、Coinbase、Circle、Polygon、Coinなどの有名企業や、プリンストン大学、ワシントン大学、インド工科大学の経歴を持つ研究者など、技術やブロックチェーンをリードする企業から集められています。私たちのチームメンバーは、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ます。

**AI Research and Model Training Team:**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ており、Google Research、Daimon Labs、Fetch.ai などの組織で実務経験を積んだメンバーが在籍しています。チームの構成は、センティエントが学術的な深みだけでなく、現場での能力や暗号生態学的な経験も持ち合わせていることを示しています。

注目すべきは、SentientはPolygon創業者のSandeep Nailwal氏の成功によって設立されたということです。Maticはイーサリアムエコシステムの重要なスケーリングソリューションとして、最先端ではないが、NFTやソーシャルなどの分野でPolygonの差別化ポイントの堀を築くのに十分な「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、Polygon zetworkの立ち上げでそれを築いてきた。SentientはSandeep Nailwalの2番目のスタートアップで、当時よりもはるかに多くの経験、資金、人脈、市場認識を持っており、2024年に不完全なプロジェクトのアイデアで巨額の資金を調達することができたが、AI空間はCryptoとは異なる。Cryptoとは異なり、Sentientは新しい市場環境の変化に直面しており、競争の激化や技術の更新など、外部からの課題開発はまだ存在している。

第6回、資金調達とトークン・モデル

資金調達時期：2024年半ば;

資金調達額：8500万ドル（シードラウンド）;

投資機関：Founders Fund、Pantera、Framework Venturesが共同で投資をリードし、残りのVC機関は以下を含む。Ethereal、Robot Ventures、Symbolic Capital、Dao5、Delphi、Primitive Ventures、Nomad、Hack VC、Arrington Capital、Hypersphere、IDG、Topology、Protagonist、Folius、Sky9、Canonical Crypto、Dispersion Capital、Mirana、Foresight、Hashkey、Spartan、Republic、Frontiers Capitalなど。(https://sentient.foundation/funding)

$SENTトークン使用状況（計画中） 現在のところ、Sentientは公式トークンをローンチしていない。共同設立者のSandeep Nailwal氏は、プロジェクトには現在トークンを発行する計画はないが、コミュニティの需要とプロジェクトの発展に基づいて将来的に評価する可能性があると述べています。そのため、$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は黄金の鍵を持って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、評価によって、市場のほとんどのCrypto AIプロジェクトはそれを見下しています。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トップクラスの才能を雇うことを容易にし、その強力な資本は、業界の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、最終的に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、最終的にCryptoコミュニティにも打撃を与えることになり、信頼の再構築が急務となっているが、チームはそれにどう対処するのか。チームが現在の業界の苦境にどう対応するかは、今後も注視すべき点だ。

市場におけるほとんどの暗号AIプロジェクトは、データ、モデル、計算、トレーニング、推論などの単一の分野に焦点を当てるか、AIエージェントのような消費者レベルのアプリケーションを開発しています。AIチェーンとして位置づけられるプロジェクトには、古いハブチェーンからのAI変換（Near & ICP）、または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ます。モデルのトレーニング側では、Sentientはどちらかというと統合プラットフォームに近く、市場にあるAIオープンソース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と推論能力という点で、Talus、Olas、またはTheoriqと重なる部分がありますが、それぞれのプロジェクトは、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おり、まだ補完的です。

VIII.要約

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モデルに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価値を呼び出し分配することで、現在の中央集権的なLLM市場における不明確な帰属と不公平の問題を解決することを目指しています。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。Sentientは、開発の不確実性、論争、不確定性にもかかわらず、Polygonの共同設立者であるSandeep Nailwalのリソースを得て、多くの主要なVCやAIエコシステムの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。