Le géant de l'IA, ayant levé 85 millions de dollars, montre ses crocs : Analyse complète du modèle de jeton $SENT, le marché pariant déjà sur une valorisation dépassant 600 millions.

Un plateforme open source d’intelligence artificielle nommée Sentient a récemment publié son modèle économique pour son jeton $SENT. La quantité totale d’approvisionnement est fixée à 34,36 milliards, un chiffre qui correspond exactement à 2^35, laissant entendre que les lecteurs ayant un background technique pourraient deviner la raison.

La répartition des jetons se divise en cinq parties : 44 % pour l’incitation communautaire et les airdrops, 19,55 % pour l’écosystème et la R&D, 22 % pour l’équipe, 12,45 % pour les investisseurs, et seulement 2 % pour la vente publique. Environ un tiers de la part communautaire sera débloqué lors de la génération des jetons, le reste étant libéré linéairement sur quatre ans. Les jetons destinés à l’équipe et aux investisseurs sont soumis à une période de verrouillage d’un an, puis débloqués linéairement sur six ans et quatre ans respectivement.

Les attentes du marché quant à sa valorisation sont élevées. Selon les données du marché prévisionnel, la probabilité que la valorisation entièrement diluée dépasse 200 millions de dollars le lendemain de son introduction en bourse est de 99 %, celle de dépasser 400 millions de dollars est de 87 %, et celle de dépasser 600 millions de dollars est de 83 %. Actuellement, le volume de transactions de ce contrat de prévision est d’environ 330 000 dollars.

Dans l’écosystème, $SENT est conçu comme un moyen de paiement pour des services d’agents, des appels de modèles, des services de données, ainsi que d’autres produits alimentés par “Artifacts”. Ces composants peuvent s’échanger en $SENT, dans le but de construire un flux de valeur composable sur la chaîne.

L’activité d’airdrop a été lancée fin novembre de l’année dernière, ciblant quatre groupes : contributeurs communautaires, utilisateurs actifs de la plateforme, influenceurs sur les réseaux sociaux et chercheurs open source externes. La deuxième saison introduira de nouveaux rôles et un parcours de récompenses plus clair, avec des récompenses sous forme de jetons $SENT, NFT et produits dérivés.

Ce projet n’est pas apparu de nulle part. En juillet dernier, il a réalisé une levée de fonds de 85 millions de dollars lors d’un tour d’amorçage, établissant un record dans le domaine croisé IA et crypto à l’époque. Les principaux investisseurs incluent Founders Fund de Peter Thiel, Pantera Capital et Framework Ventures, avec une liste d’investisseurs également prestigieuse.

L’équipe centrale combine expertise académique et cryptographique. Les co-fondateurs incluent Sandeep Nailwal, co-fondateur de Polygon, ainsi que deux professeurs d’ingénierie de l’Université de Princeton et de l’Académie indienne des sciences. Le fondateur d’EigenLayer agit en tant que conseiller du projet.

La vision de Sentient est de construire une économie d’intelligence artificielle générale ouverte. Son produit principal est un réseau intelligent appelé GRID, composé d’agents, modèles, données et puissance de calcul, capable de décomposer et de router les tâches des utilisateurs. L’entrée pour les utilisateurs ordinaires est Sentient Chat, tandis que les développeurs peuvent distribuer leurs composants IA via GRID et en tirer des revenus.

Pour soutenir la collaboration multi-agents, le projet a open source le cadre ROMA en 2025, qui abstrait des tâches complexes en arbres de tâches récursifs afin d’améliorer la transparence et la débogabilité. Actuellement, plus de 60 partenaires écosystémiques ont été dévoilés, couvrant plusieurs types comme modèles, agents et données.

Dans l’ensemble, la stratégie différenciante de Sentient consiste à définir la voie vers une AGI comme un réseau ouvert et composable, tentant d’utiliser le modèle économique du jeton $SENT pour résoudre à long terme les problèmes de financement, de distribution et de durabilité de l’IA open source. La réussite ou l’échec dépendra probablement davantage de l’ingénierie système et de la conception mécanistique que de la seule capacité du modèle.

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