前段时间一个搞开源的朋友吐槽：“我训练的模型被人改个名拿去卖，连署名都没了。” 我笑了笑：“这年头，开源开发者比白嫖党还惨。” 但这两天我看到了 @SentientAGI 的更新，突然觉得也许局面要变。 他们给每个模型都加了“数字指纹”，能自动追踪调用来源、计算收益、分配激励。 攻城狮认为，这才是开源该有的样子—— 既能共享，也能回报。 这周把我对 @SentientAGI 的认知升维了：它不是“又一个聊天应用”，而是把智能做成公共基础设施的尝试。 最近，我从社区的讨论里抓到 3 个核心信号： 1）入口已确定：Chat 不只是对话框，而是 GRID 的总控台，任务在多智能体里被拆解、路由、合并。 2）供给侧在成形：模型 / Agent / 数据各有坐标，协同产出不再靠单体模型“孤胆英雄”。 3）产权被定义：Fingerprinting（指纹）+ OML 身份让每个模型的贡献可溯源、可结算，告别“无主模型”。 攻城狮认为，开源阵营取胜的关键，不在“参数更大”，而在三件事： 可验证的协作（从一次性调用到可审计的多步流水线）； 可分配的收入（谁的子步骤被采纳、就按贡献拿走收益）； 可迁移的身份（模型与 Agent 有“户口本”，能跨场景复用与交易）。 判断与验证的框架（给创作者 / 开发者 / 投资人）： 产品侧：当问题难度 > 单步推理阈值时，ROMA 的多智能体分工更接近“群体智能”，这解释了近期一些复杂任务上体验的提升反馈。 工程侧：Fingerprinting + OML 让“谁贡献了哪一步”具备审计维度，模型不再是黑盒劳模，而是有账本的生产者；这为“算力 / 数据 / 模型”的可结算市场打地基。 生态侧：创作者门槛进一步下探（榜单机制、工具化能力倾斜），Sentient 正从“工具”升级为“场景”，内容与应用在同一入口汇流。 需要警惕的 3 个偏差： 1）性能幻觉：开放系统暴露边角是常态，多智能体并不意味着必然更准，仍要做灰度验证。 2）基准争议：社区里流传的一些“超越闭源”对比，必须有独立复现与系统级评测（而不仅是单轮问答的截图）。 3）激励异化：如果把内容产出完全任务化，“为做而做”会挤压真正有洞见的创作；设计上要把采纳率、复现度纳入激励。 可操作的 3 个动作： 创作者：把 Chat 当总控台，把项目研究拆分成“多 Agent 流水线”，发布复现帖 + Prompt 片段 + 产出截图，用“可复用的方法论”换来长期粉丝粘性。 开发者：优先做一件可结算的小工具：接入 ROMA、暴露 Fingerprint、记录“被采纳率”和“重复调用率”，顺手提交系统级评测（比如他们近期强调的系统层面基准），让数据说话。 投资人：跟踪每 DAU 的有效智能调用次数、指纹被采纳率、生态贡献 GMV 占比等原生指标，而不是单纯看日活或积分。 结论： 攻城狮认为，如果 Fingerprinting（确权）+ GRID/ROMA（协作）+ 开放生态（分配）三件事真能长期跑通，AGI 不会是一家公司的私产，而会是一张人人可持有股权的智能电网。这周起，我把研究与写作默认从 Sentient 开始，直到它证明自己不值得为止。 #SentientAGI# #OpenSourceAI# #DeAI# #GRID# #ROMA#