是阿杰吖

Ces derniers temps, j’ai de plus en plus l’impression que la vraie ressource rare de la prochaine étape de l’IA n’est peut-être pas la puissance de calcul, mais plutôt des données humaines fiables.
Sur Internet, les données ne manquent jamais. Ce qui manque, c’est une preuve :
que ces données viennent de vraies personnes, et non de robots, de comptes en masse ou de contenus générés par l’IA elle-même.
Ce problème devient de plus en plus grave.
Plus les modèles sont puissants, plus les contenus générés par l’IA sont nombreux, et plus Internet risque d’entrer dans une boucle :
L’IA lit des données humaines → génère davantage de contenu → les nouveaux modèles réutilisent ces contenus IA pour l’entraînement.
À la fin, la quantité de données augmente, mais les signaux réellement utiles provenant du monde humain se diluent.
KGeN ne se contente pas d’une simple plateforme d’annotation de données : l’entreprise met en place une couche de Verified Human Network (réseau d’humains vérifiés).
À ce jour, son réseau couvre 60+ pays et 45+ langues. K-Quest peut collecter des données multimodales : voix, images, vidéos, ainsi que des données provenant d’environnements réels. En coulisses, le Reputation System continue de valider les participants selon des dimensions comme Proof of Human, Proof of Skill, Proof of Engagement, etc.
Ces deux couches combinées sont cruciales.
À l’avenir, ce que les entreprises d’IA achèteront ne sera peut-être plus seulement 1 million de données, mais :
1 million de données provenant de quelles personnes, de quel(s) région(s), de quelle langue, de quel environnement réel — et avec lesquelles on peut vérifier l’origine.
Surtout quand l’IA passera des boîtes de dialogue vers les robots, la conduite autonome, la Voice AI et les World Models, les besoins en données passeront du texte à la voix, aux actions, à l’espace et au feedback du monde réel.
KGeN s’étend déjà vers la direction de l’Physical AI. Les données multimodales qu’elle met en avant — Sound, Sight, Motion, etc. — parient essentiellement sur la prochaine source d’entrée de données pour l’IA.
Je pense que le point le plus intéressant à observer autour de $KGEN se situe justement ici.
Si les Verified Human Data deviennent finalement une ressource fondamentale dans la chaîne de valeur de l’industrie de l’IA, alors le marché visé par KGeN ne se limitera plus seulement au Web3, ni seulement à la croissance des utilisateurs dans le jeu : il pourrait s’étendre encore davantage au training des LLM, à l’évaluation des modèles, à la Voice AI, aux robots, aux World Models, voire à un marché plus large des données pour la collaboration homme-machine. Son réseau KAI couvre déjà des domaines professionnels comme Coding, Healthcare, Financial Services et Legal.
Dans l’ère précédente de l’IA, la bataille portait sur qui possédait le plus de données.
La prochaine pourrait être :
qui peut prouver que ces données viennent vraiment d’humains.
Plus les données sont faciles à générer, plus le réel devient cher.
C’est peut-être là le récit long terme le plus digne d’attention pour KGeN.

Au début, en voyant #宇宙之心 , j’ai trouvé que ce nom avait vraiment de l’imagination.
En apprenant davantage, j’ai compris que ce qu’il cherchait à exprimer, c’était la civilisation numérique du futur et la construction décentralisée.
Ce type d’orientation est effectivement assez nouveau.
#宇宙之心 $SPCX

Sur un marché crypto, la volatilité va très vite. Pour les traders de court terme, ce qui est le plus pénible n’est souvent pas l’absence d’opportunités, mais le fait que le marché évolue trop rapidement.

À peine l’occasion repérée que le prix s’envole déjà ; puis, une fois la tendance confirmée, on finit facilement par courir après le prix.

Passer plusieurs heures par jour à scruter le carnet, au final, ce qui s’épuise le plus, ce sont l’attention et l’émotion.

C’est pour cela que je pense que, pour l’AI trading, la vraie valeur n’est pas de te prédire chaque hausse et chaque baisse, mais de confier au système le travail répétitif afin de garder une logique de trading stable.

Le mode haute fréquence en intraday de <0x_aix> est justement conçu pour ce type de scénario court terme. Grâce à l’analyse continue des signaux de marché par l’IA, il recherche des opportunités plus adaptées au trading intraday sur des cycles de 3 minutes et de 15 minutes.

Il ne cherche pas à tout prix des tendances à long terme, mais se concentre sur les variations efficaces observées dans le graphique. En général, la position est détenue pendant quelques heures : le rythme est ajusté selon l’évolution du marché. Chaque jour, il sélectionne 5 à 10 opportunités de trading.

D’après mon expérience réelle de trading, le plus grand problème en court terme n’est pas tant qu’il manque de stratégies, mais que l’exécution est difficile à maintenir de façon cohérente sur la durée.

En période de hausse, on a tendance à entrer trop tard ; en période de baisse, on a tendance à couper trop vite. Après quelques erreurs consécutives, on commence alors à douter de son jugement. Bien souvent, le résultat du trade n’est pas dû à une analyse insuffisante, mais à un défaut d’exécution.

C’est précisément là que l’IA est avantageuse.

Elle peut observer en continu le marché, et exécuter la sélection de signaux conformément à une logique établie, en réduisant l’impact des émotions humaines sur le trading. Bien sûr, le trading haute fréquence ne veut pas dire ouvrir des positions sans réfléchir : avant et après des publications de données majeures, par exemple, des mouvements anormaux sont possibles, et il faut aussi réduire volontairement la fréquence et contrôler le risque.

Un point que j’apprécie particulièrement, c’est que la manière de trader pourrait évoluer à l’avenir. Avant, il fallait surtout passer du temps à surveiller l’écran et réagir vite ; à présent, cela dépend davantage de qui sait utiliser les outils de façon plus efficace.

Pour les joueurs du court terme, l’IA ne remplacera pas la réflexion du trader, mais deviendra un système d’assistance pour améliorer l’efficacité. Libérer du temps en cessant de scruter sans arrêt, et consacrer son énergie à l’optimisation de la stratégie et à la gestion du risque — voilà probablement la valeur la plus concrète du trading avec IA.

Partage d’expérience personnelle, ne constitue pas un conseil en investissement. DYOR.

À mesure que le marché a atteint ce point en matière d’«行情» (tendance) liée à l’IA, l’attention des acteurs se déplace progressivement de « qui fabrique la puissance de calcul » vers « qui soutient la puissance de calcul »

Récemment, un changement digne d’intérêt est apparu dans la chaîne de l’industrie du stockage

En se concentrant sur l’ETF Roundhill Memory (DRAM), dont le portefeuille suit principalement les entreprises de mémoire, le dernier ajustement des positions inclut l’entreprise chinoise de DRAM ChangXin Memory Technologies (长鑫科技) dans le top 10 des plus grosses positions, avec un taux de détention de 2,52 %. Dans le même temps, l’ETF Tema Memory (DISK), géré activement aux États-Unis, augmente encore sa pondération, faisant de ChangXin Technology sa première plus grosse position, avec une part pouvant atteindre 12,97 %

Le changement d’allocation des fonds étrangers vers les actifs chinois du stockage reflète, en arrière-plan, l’entrée de l’ensemble du cycle des semi-conducteurs mondiaux dans une nouvelle phase

Au cours des deux dernières années, le fil rouge des investissements liés à l’IA s’est fortement concentré sur les GPU, les serveurs d’IA et les infrastructures de cloud. Nvidia $NVDA , grâce à ses avantages en matière de GPU, est devenu le plus grand bénéficiaire. D’autres segments, comme Broadcom, TSMC et l’advanced packaging, continuent également à capter une prime du marché

Mais à mesure que la taille des modèles d’IA augmente et que la demande en puissance de calcul s’accroît, le stockage devient un nouvel élément central

L’entraînement des grands modèles nécessite une grande quantité de HBM, tandis que l’inférence hautes performances a besoin d’un stockage offrant une bande passante plus élevée et une latence plus faible. La demande en serveurs d’IA pour des solutions DRAM, HBM et de stockage avancé est en train de modifier les caractéristiques cycliques traditionnelles de l’industrie du stockage

C’est aussi la raison pour laquelle, récemment, le marché américain a de nouveau porté son attention au secteur du stockage

Micron $MU , SK hynix et d’autres entreprises ont déjà tiré des bénéfices visibles de la demande en stockage portée par l’IA. Le HBM fait partie de l’une des directions connaissant la croissance la plus rapide au sein de la chaîne de valeur des semi-conducteurs. Par ailleurs, après la correction du dernier cycle de stocks, les fabricants mondiaux de stockage adoptent une approche plus prudente en matière de dépenses d’investissement (capex), et l’équilibre offre-demande s’améliore

Du point de vue de l’investissement, je pense que le plus grand changement pour l’industrie du stockage est le fait qu’elle passe d’une logique de valeur d’un secteur cyclique traditionnel à une logique de croissance des infrastructures d’IA

Auparavant, lorsque le marché évaluait le secteur du stockage, il s’intéressait surtout aux stocks, aux prix et aux points d’inflexion du cycle ; aujourd’hui, le marché commence à réévaluer la valeur stratégique du stockage à l’ère de l’IA

L’entrée de ChangXin Technology dans des ETF détenus à l’étranger montre, en essence, que les capitaux mondiaux commencent à réexaminer la place des entreprises chinoises de semi-conducteurs dans la chaîne d’approvisionnement critique

Bien entendu, les variations de positions au sein des ETF ne constituent pas un signal de trading à court terme, mais elles offrent une perspective importante : la réévaluation de la valeur de la chaîne de l’industrie de l’IA se diffuse vers davantage de maillons fondamentaux

Dans les prochaines années, la concurrence en matière d’IA ne se jouera pas uniquement au niveau des modèles : elle se jouera aussi au niveau des puces, du stockage, de l’énergie et des infrastructures

Ces deux derniers jours, le marché met vraiment à l’épreuve la solidité psychologique des traders

Hier, lors de cette phase de marché, beaucoup ont vu que la tendance s’était déjà mise en place : les configurations techniques et les flux de capitaux semblaient plutôt favorables à la poursuite de la hausse… mais le marché a choisi de s’inverser précisément à un moment clé.

Une nouvelle vague de baisse brutale a ensuite repris à beaucoup de traders une partie des profits de court terme.

Aujourd’hui, sur le marché des cryptos, ce n’est parfois pas qu’on ne comprend pas la direction, c’est plutôt qu’il est difficile de tenir sa position.

Quand ça monte, on craint la fausse cassure ; quand ça baisse, on risque de paniquer et de couper trop tôt. Et surtout sur les contrats perpétuels, la volatilité est amplifiée par l’effet de levier : beaucoup de traders ne perdent pas à cause d’un mauvais jugement, mais à cause de l’exécution.

À mon avis, à ce stade, le plus important n’est pas d’augmenter la fréquence de trading, mais de réduire les opérations non pertinentes.

Beaucoup avaient l’habitude de chercher « la prochaine vague » ; mais dans un environnement très volatil, la vraie valeur se trouve dans l’attente. Tant que le marché n’a pas formé un consensus suffisamment fort, rester à l’écart (sans position) peut être une stratégie.

C’est aussi pour cela que j’utilise @0x_aix.

Sa logique n’est pas de laisser l’IA trader sans arrêt chaque jour : elle décompose la décision de trading en plusieurs vérifications de conditions. La direction de la tendance, les indicateurs techniques, le volume et la structure du marché doivent tous converger et s’aligner via plusieurs signaux avant d’envisager d’entrer.

Cette approche ressemble davantage au contrôle du risque dans un système de trading professionnel.

Car, la plupart du temps, il n’y a en réalité pas d’opportunités dignes d’être saisies sur le marché. Dans les marchés latéraux avec oscillations, poursuivre la hausse ou frapper à la baisse donne l’impression d’être très occupé, mais sur le long terme, cela se traduit souvent par plus de frais de transaction et plus de probabilités d’erreur.

Un autre point à noter : la stratégie elle-même s’ajuste aussi selon les performances. Quand les gains par étapes deviennent plus volatils et que le Sharpe baisse, elle réduit la fréquence de trading et relève les critères d’ouverture, plutôt que d’augmenter davantage le risque.

Pour moi, la vraie valeur du trading assisté par l’IA n’est pas de remplacer la prédiction de chaque hausse et baisse, mais d’aider les traders à réduire l’interférence émotionnelle.

Et surtout dans un environnement où les « piqûres » sont fréquentes et où les tendances s’inversent facilement, garder de la discipline est plus important que de réussir à capter une seule vague.

Le marché crypto ne manque jamais d’opportunités : il manque plutôt la capacité, avant même que l’occasion n’apparaisse, à ce que le compte puisse rester stable.

117K utilisateurs, 3,7 milliards de dollars de volume d’échanges, 170 millions de dollars de liquidités bloquées

Ces chiffres ne sont pas de simples données de testnet : ils correspondent à un test de résistance dans un environnement de marché réel

Au cours des dernières semaines,
@Hertzflow_xyz
a validé, via Testnet, la capacité de l’infrastructure décentralisée de trading perpétuel à fonctionner avec un grand nombre d’utilisateurs. De la profondeur des transactions, à la taille des fonds, jusqu’à la fréquence des interactions des utilisateurs, le système a été soumis en continu à des vérifications dans différents comportements de marché

Pour un DEX perpétuel, le véritable défi n’a jamais été de mettre en place une interface de trading, mais de conserver une expérience de trading stable malgré le trading à haute fréquence, les mouvements de prix extrêmes et les variations de liquidité

HertzFlow utilise une conception de pools de liquidité de marché indépendants : elle isole les risques des différents marchés et évite qu’une volatilité unique, dans un modèle de liquidité partagée classique, ne fasse déborder l’ensemble du pool de fonds. En parallèle, grâce au mécanisme Vault, les fournisseurs de liquidité peuvent participer au marché de manière plus automatisée, et optimiser l’utilisation des capitaux via des stratégies

Les 3,7 milliards de dollars de volume accumulés pendant la phase Testnet ne reflètent pas seulement la croissance des utilisateurs : ils montrent aussi que la logique produit a été validée par de vrais comportements utilisateurs

Le volume de 170 millions de dollars mis en verrouillage démontre également que le marché reconnaît la valeur de cette nouvelle infrastructure d’instruments dérivés on-chain

À mesure que Testnet touche à sa fin, tous les tests, retours et données accumulés serviront de fondation à Mainnet

Le réseau principal n’est pas une destination finale : il marque le début de HertzFlow

À l’avenir, le marché des échanges DeFi aura besoin non seulement de transactions moins coûteuses, mais surtout d’une infrastructure capable de supporter une échelle d’utilisateurs réelle, des besoins de trading complexes et une liquidité durable

HertzFlow a déjà achevé la première phase de validation ; la prochaine étape consistera à prouver, dans un marché réel, sa valeur à long terme

L’expérience de transaction sur BNB Chain connaît un nouveau changement

@Velvet_Capital
Lance officiellement des transactions sans frais (Gas), permettant aux utilisateurs de ne plus avoir à préparer du BNB à l’avance pour les commissions. Le processus de transaction est ainsi davantage simplifié

Auparavant, lors des transactions on-chain, le Gas était un obstacle incontournable

Surtout pour les nouveaux utilisateurs qui viennent d’entrer dans l’écosystème BNB Chain : s’ils n’ont pas de BNB natif dans leur portefeuille, ils ne peuvent pas effectuer les opérations de base. Même pour participer à une transaction de Meme, il faut d’abord acheter du BNB, faire un pont cross-chain, recharger, puis seulement commencer la transaction. Ce processus augmente le coût d’apprentissage et réduit la volonté des utilisateurs de rejoindre le monde on-chain

VelvetX résout ce problème grâce à un wallet intégré

Les utilisateurs peuvent créer un portefeuille directement avec leur e-mail ou avec X, et la plateforme prend automatiquement en charge les frais de Gas liés aux transactions. Les utilisateurs n’ont pas besoin de se préoccuper des détails des commissions on-chain ; ils n’ont qu’à se concentrer sur la sélection des actifs et sur la transaction elle-même

Cette initiative a un sens qui va au-delà de la réduction d’un simple clic

Plus important encore : elle contribue à faire évoluer les transactions on-chain, en passant de « destinées aux utilisateurs natifs de la cryptographie » à « destinées aux utilisateurs ordinaires »

Dans le passé, la logique centrale de la DeFi consistait à aider les utilisateurs à comprendre les concepts de base comme le wallet, le Gas, la signature, le changement de réseau, etc. ; et à l’étape suivante, la concurrence se concentrera de plus en plus sur qui saura masquer la complexité afin de permettre aux utilisateurs d’effectuer des opérations on-chain comme s’ils utilisaient une application financière traditionnelle

Pour les transactions de Meme, la vitesse et l’expérience sont particulièrement importantes

Les opportunités du marché peuvent disparaître en un instant. Si les utilisateurs ratent une transaction à cause d’un manque de Gas ou de processus d’opération trop complexes, il s’agit en essence d’un problème d’expérience produit

VelvetX réduit le seuil d’entrée grâce aux transactions sans Gas, rendant les transactions de Meme sur BNB Chain plus directes et plus efficaces

L’adoption massive des applications on-chain ne dépend pas seulement de protocoles et de liquidités plus performants : il faut aussi une conception de produit plus proche des habitudes des utilisateurs ordinaires

Réduire la complexité est la première étape pour élargir les frontières du marché

HertzFlow est en phase finale avant le lancement sur Mainnet.

Afin de finaliser la préparation des infrastructures préalables au lancement du réseau principal,
@Hertzflow_xyz
a, le 29 juillet (mercredi), procédé à une remise à zéro des données utilisateurs sur le réseau de test, tout en achevant simultanément la mise à niveau des contrats intelligents.

Cette mise à jour concerne principalement trois volets :

1️⃣
Remise à zéro de l’environnement des contrats sur le testnet

Les enregistrements d’interactions contractuelles générés par les utilisateurs sur Testnet seront effacés, y compris certains transactions de test, des rapports d’exécution de stratégies, etc.

Cela signifie que l’ancien environnement de contrat prend officiellement fin et que les tests suivants s’appuieront sur une nouvelle architecture de contrats.

2️⃣
Conservation intégrale des données relatives aux relations de recommandation

Par rapport à une simple remise à zéro des données de test, HertzFlow conserve les relations de recommandation des utilisateurs.

Cela montre que le système de contribution à l’écosystème ne repart pas à zéro à cause du reset du testnet : les relations communautaires accumulées par les participants précoces restent valides.

3️⃣
Le nouveau contrat se prépare pour le Mainnet

La mise à niveau des contrats signifie généralement que le projet entre dans une phase critique de validation avant le lancement. Il faut confirmer davantage :

La stabilité de la logique des contrats
Le déroulement des interactions utilisateur
L’efficacité de l’exécution des stratégies
Les mécanismes de sécurité des fonds on-chain

Pour un protocole DeFi, la phase Testnet sert davantage à vérifier la disponibilité du produit, tandis que Mainnet est le véritable défi : la liquidité, les besoins des utilisateurs et la capacité de fonctionnement du protocole.

Le passage de HertzFlow de la phase de test au Mainnet signifie également que la logique produit passe de :

Expérience de stratégie sur test
→ Environnement de transactions réelles on-chain
Modèle de rendement simulé
→ Marché des rendements réels

Participation des utilisateurs en amont
→ Consolidation de la valeur au sein de l’écosystème

À l’heure actuelle, tous les signaux convergent vers la même direction : le Mainnet est déjà entré dans sa dernière phase de préparation.

Août est un bon mois : c’est le moment idéal pour le lancement du Mainnet

Au cours des dernières années, la DeFi s’est efforcée de résoudre un problème : comment faire entrer davantage de capitaux sur la chaîne.

Mais avec l’évolution du marché, la véritable limite à la participation des utilisateurs n’est désormais plus l’actif lui-même, mais la complexité des stratégies.

L’extraction de liquidité nécessite de choisir un pool, d’analyser le volume de transactions, d’évaluer les risques, puis d’ajuster en permanence les positions.

Pour les utilisateurs ordinaires, le LP ressemble davantage à un travail nécessitant une gestion continue qu’à un produit de revenus passifs.

HertzFlow Vaults (HzV)
@Hertzflow_xyz
a pour objectif de reconditionner tout ce processus.

Un seul dépôt suffit pour couvrir plusieurs marchés HzLP. Au niveau sous-jacent, l’approche ne consiste pas à miser sur un unique pool de transactions, mais à obtenir des revenus de frais via une combinaison de plusieurs marchés, ainsi que des sources de gains issues des pertes des traders.

En réalité, cela ressemble beaucoup à la gestion d’actifs traditionnelle : diversification, ajustements dynamiques, et capitalisation automatique.

Le vault se charge de l’exécution de la stratégie, le “curateur” choisit et rééquilibre. L’utilisateur n’a qu’à détenir le HzV.

Je pense que ce type de produit illustre une tendance claire de la DeFi : à l’avenir, l’enjeu concurrentiel ne sera pas seulement de savoir qui offre le meilleur APY, mais plutôt qui parvient à transformer une stratégie complexe en un actif simple.

Au début, la DeFi misait sur l’ampleur de la liquidité. Puis elle a misé sur l’efficacité des transactions. À l’étape suivante, on pourrait entrer dans l’ère de la “stratégisation / productisation” des stratégies.

Les utilisateurs n’ont pas besoin de devenir des LP professionnels, ni d’étudier le marché chaque jour. Ils doivent simplement choisir des actifs stratégiques adaptés à leur profil.

La valeur des HertzFlow Vaults ne se limite pas à offrir un outil de rendement : il s’agit, en testant, de faire passer la gestion de la liquidité on-chain des opérations manuelles vers une gestion d’actifs automatisée.

À mesure que les agents IA, les stratégies automatiques et les infrastructures financières on-chain se combinent davantage, la façon d’utiliser la DeFi pourrait connaître de nouveaux changements.

Les transactions passées, en essence, consistent pour une personne à chercher une opportunité sur le marché

Surveiller les graphiques, filtrer les pièces, observer les flux de capitaux, analyser la dynamique émotionnelle, évaluer la tendance, puis passer des ordres manuellement. Mais le problème du marché crypto, c’est que l’information dépasse toujours la capacité de traitement humaine

Chaque jour, des milliers de paires de trading évoluent, plusieurs bourses fluctuent en même temps, les capitaux on-chain, les positions sur contrats et le sentiment du marché changent en permanence : il est difficile de capter de façon continue des signaux efficaces uniquement à la main

C’est précisément le problème que doivent résoudre les agents de trading basés sur l’IA

Le cœur de @0x_aix n’est pas un simple terminal de sélection de pièces, mais une capacité de perception du marché en temps réel fournie à l’agent IA

Le terminal de sélection de pièces ressemble davantage à un radar pour l’agent

Il connecte des sources de données de 6 grandes bourses, agrège différents axes de marché et, via des indicateurs tels que la liquidité, la volatilité, le taux de financement, les variations d’OI, la direction des flux de capitaux, le sentiment du marché et l’animation de la communauté, analyse en temps réel l’état des actifs

L’objectif n’est pas de dire aux utilisateurs quelle pièce va monter, mais de permettre à l’agent IA d’avoir des entrées de données plus complètes lorsqu’il fait face au marché

Quand le prix d’un actif connaît une fluctuation anormale, l’agent peut, en combinant les variations de volume, déterminer s’il s’agit d’une fluctuation normale ou d’une poussée de capitaux

Quand l’OI sur les contrats augmente rapidement, l’agent peut évaluer si de nouveaux capitaux entrent sur le marché

Quand le taux de financement et les indicateurs de sentiment atteignent des niveaux extrêmes, l’agent peut identifier des risques potentiels ou des opportunités de trading, puis, en s’appuyant sur le modèle de détection d’anomalies par Z-Score, l’IA peut repérer plus tôt les changements anormaux du marché

Un véritable trading par IA ne devrait pas être seulement un robot qui parle

Il doit obtenir en temps réel l’information du marché, comprendre les variations de capitaux et de sentiment, construire une logique de trading, exécuter des stratégies et ajuster en continu en fonction des résultats

La sélection de pièces n’est que la première étape ; la perception des données, l’évaluation des stratégies et l’exécution automatique constituent la vraie valeur du système de trading des agents IA

À l’avenir, la concurrence des terminaux de trading ne portera pas seulement sur la fourniture de plus de données de marché, mais sur qui saura rendre l’IA plus proche d’un véritable trader
AIX est en train de construire un tel système de trading par IA

Cette semaine, les marchés boursiers américains entrent dans la véritable phase de test de résistance des résultats du T2

L’attention ne porte plus seulement sur les bénéfices des entreprises, mais sur le fait que, après le passage de l’investissement dans l’IA à la deuxième phase, quelles sociétés peuvent encore prouver que les dépenses d’investissement se transforment en une demande réelle

Mardi soir, KLA et Seagate (STX) donnent le coup d’envoi de la « bataille des signaux »

Les résultats de KLA ressemblent davantage à un thermomètre de la chaîne industrielle des semi-conducteurs : ils reflètent la conjoncture des expansions de fonderies, des procédés avancés et de la fabrication de puces pour l’IA. Si l’infrastructure IA continue de bénéficier d’investissements à un rythme élevé, les commandes du côté équipements se manifesteront en premier

Seagate suit une autre logique : la demande de stockage pour les centres de données

Jusqu’ici, le marché se focalisait davantage sur les GPU, mais avec l’augmentation de la taille des modèles d’IA, le stockage des données, les appels de données et la demande de disques durs de niveau entreprise deviennent un nouveau goulot d’étranglement. La performance de Seagate permettra de vérifier si l’infrastructure IA se diffuse réellement vers les applications

Mercredi est le jour le plus dense de la semaine

Avant l’ouverture, SK Hynix publiera ses résultats : l’indicateur principal reste le HBM

Le plus grand changement des semi-conducteurs pour l’IA cette année, c’est que la valeur se diffuse d’un point unique — les GPU — vers l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Le HBM est déjà devenu un maillon indispensable des accélérateurs IA. L’amélioration des marges des fabricants de mémoire reflète, en essence, si la demande en puissance de calcul liée à l’IA se maintient

Après la clôture, Microsoft, Meta, Qualcomm et ARM seront tous sur scène en même temps

Ces sociétés représentent quatre trajectoires différentes :

Microsoft : l’informatique en nuage et la commercialisation de Copilot
Meta : la poursuite, ou non, des investissements dans l’infrastructure IA
Qualcomm : si l’IA embarquée peut ouvrir de nouveaux marchés
ARM : réévaluation de la valeur de l’architecture de puces à l’ère de l’IA

Ce qui mérite vraiment d’être surveillé, ce n’est pas les chiffres des résultats en eux-mêmes, mais l’évaluation de la direction sur les dépenses d’investissement des prochains trimestres, les revenus des produits IA et le rythme de la commercialisation

À l’aube de jeudi, place à Apple et à Amazon

Apple doit répondre à la question de savoir si l’IA peut devenir un nouveau moteur de croissance, plutôt que de dépendre uniquement du cycle matériel

Amazon doit, de son côté, démontrer que l’AWS conserve des avantages dans la concurrence des services cloud liés à l’IA

Cette saison de résultats, en substance, sert à vérifier si le cycle d’investissement dans l’IA parvient à passer de l’investissement en capital au retour commercial

Si l’infrastructure IA continue de croître à un rythme élevé, mais que les revenus ne suivent pas, le marché réévaluera sa valorisation

Si, en même temps, les revenus s’accélèrent dans le cloud, le stockage, les puces et les applications, alors l’industrie de l’IA entrera dans une nouvelle phase de valorisation

25 entreprises technologiques ont signé une lettre ouverte, dont le thème est l’importance des modèles open source. Les médias sont occupés à compter les signatures, mais ce que je vois, c’est une table de jeu en train d’être redistribuée

La partie la plus intéressante à lire dans cette lettre, ce n’est pas qui a signé

C’est Huang Renxun, chose rare, qui s’exprime publiquement sur <X>

Un vendeur de pelles, qui choisit d’ouvrir son compte de médias sociaux avec l’open source : ce n’est pas une déclaration de valeurs, c’est une annonce stratégique. Dans les cinq prochaines années, $NVDA compte investir 26 milliards de dollars pour des modèles à poids ouverts : ce n’est pas parce que Huang Renxun croit à l’esprit de l’open source, c’est parce qu’il a vu une affaire plus grande que celle de la vente de GPU

Devenir le Wintel de l’ère de l’IA

L’histoire du Wintel, on l’a tous apprise : Microsoft fait le système d’exploitation, Intel fait les processeurs, et les deux entreprises, en alliance, ont défini les standards matériels et les portes d’entrée logicielles de l’ère PC. Pas le moins cher, pas le plus rapide : le standard. Une fois devenu standard, tous les développeurs de logiciels, tous les fabricants OEM, tous les acheteurs IT des entreprises, font converger leurs choix vers ton architecture

Huang Renxun fait exactement la même chose avec les modèles open source

CUDA est la première étape — habituer tous les développeurs d’IA à écrire leur code sur l’architecture d’NVIDIA. Les modèles à poids ouverts sont la deuxième étape — permettre aux startups des couches applicatives de l’IA de grandir, de se financer et de sortir dans l’écosystème $NVDA . Quand vous entraînez avec Llama, que vous faites l’inférence avec TensorRT, et que vous déployez avec NIM, l’ensemble de votre pile technologique tourne sur la trajectoire d’NVIDIA

Ce n’est pas un fossé défensif
C’est une gravité terrestre

C’est ce qui explique pourquoi $MSFT a signé : Azure doit devenir la plus grande plateforme d’exécution de modèles à l’ère de l’IA. D’un côté, capter la prime liée aux modèles propriétaires d’OpenAI ; de l’autre, embrasser la demande en calcul générée par l’écosystème open source

Cela explique pourquoi $META a signé : ce que Meta ouvre avec Llama, ce n’est pas le modèle lui-même, mais une porte d’entrée d’écosystème. En élargissant la base de développeurs, Meta redéfinit la façon dont les modèles d’IA sont distribués

Et OpenAI et Anthropic n’ont pas rejoint : au fond, c’est une différence de trajectoire commerciale. Leurs logiques d’évaluation continuent de provenir des capacités du modèle et des revenus tirés de l’API, plutôt que de la taille d’écosystème rendue possible par les poids ouverts

Le problème n’est pas de savoir qui de l’open source ou du propriétaire va l’emporter
Le problème, c’est qu’au moment où les standards de calcul de l’IA sont définis par quelques entreprises, la plupart des acteurs n’ont plus d’autre choix que de se battre à l’intérieur de ces règles d’écosystème

L’open source et le propriétaire peuvent coexister
Mais le droit de définir les standards, lui, ne peut appartenir qu’à un seul

En général, quand tout le monde garde un gros gâteau dans la main, quel est le plus gros souci ?
C’est sûrement quand on manque soudain d’argent, ou quand on veut aller ailleurs chasser des proies sans avoir de balles, et qu’on hésite : vendre ou pas vendre.
Si on vend, on a peur qu’il s’envole directement dans quelques jours—et là, ce serait sûr qu’on aurait le cœur brisé.
Si on ne vend pas, regarder d’autres opportunités qui rapportent sans pouvoir agir, c’est aussi vraiment dur à supporter.
Avant, si on voulait utiliser ce gâteau pour le mettre en gage et emprunter un peu d’argent, les inquiétudes dans le cœur étaient vraiment nombreuses.
Il fallait transférer la crypto vers une certaine plateforme, ou la transformer en un token emballé d’une certaine manière—et ça, c’est franchement étrange.
C’est comme si tu voulais emprunter un peu pour assurer la trésorerie, mais que l’autre exige que tu lui transfères d’abord le certificat de propriété.
On peut à peine dormir la nuit en se disant que tout est en ordre ; qui sait si ces gens vont faire un coup et s’enfuir avec l’argent.
Mais récemment, en regardant ce système de prêt orchestré avec @BabylonLabs_io , en fait, ça remet bien les choses en ordre.
Le point le plus incroyable, c’est que ton gros gâteau reste tranquillement dans le portefeuille à toi.
La clé privée reste toujours bien serrée dans ta propre main, et personne d’autre ne peut y toucher.
Et justement avec cette maîtrise totale, tu peux même l’utiliser directement comme garantie pour emprunter de l’argent
Sans avoir à passer par ces ponts inter-chaînes peu fiables, ni à supplier les intermédiaires.
Tout repose sur le code de cryptographie au niveau de la couche de base pour faire tourner le mécanisme des prêts—c’est bien mieux que de confier son argent à quelqu’un pour qu’il le garde.
En fait, si on suit cette activité dans le détail, le token de leur côté, $BABY , aura très probablement un rôle important à l’avenir.
Tu vois, dans un système de prêt où il n’y a totalement aucun intermédiaire pour gagner la marge
Que ce soit pour régler des transactions, ou pour verser des subventions à ceux qui fournissent les fonds, il faut forcément un élément qui circule.
À ce moment-là, le token #baby servira sûrement de lubrifiant dans cet écosystème.
Peut-être que plus tard, avec baby, on pourra aussi déduire un peu des frais d’emprunt, ou participer à d’autres partages de revenus.
Bref, pour nous qui voulons juste accumuler nos tokens tranquillement, mais qui avons parfois besoin d’un peu de liquidités en urgence,
ce mode natif règle vraiment un gros problème.
Il conserve ton dépôt de base sans te pousser à tenter n’importe quoi, et en même temps te permet d’emprunter de l’argent à tout moment pour faire face aux imprévus.
Si toi aussi, tu surveilles tous les jours ton portefeuille avec ce gros gâteau et que tu te dis que l’argent est trop bloqué et que c’est dommage,
vraiment ça vaut le coup d’aller comprendre leur approche de prêt 100 % native.
Et en bonus, tu peux aussi regarder quels nouveaux jeux et fonctionnalités viendront ensuite avec le token baby.

Tu remets le Bitcoin à un dépositaire, tu récupères un reçu, puis tu utilises ce reçu comme collatéral dans la DeFi. Ce n’est pas du Bitcoin qui entre dans la DeFi : c’est du Bitcoin mis en nantissement auprès du dépositaire, tandis que tu joues avec une reconnaissance de dette.

Le modèle de WBTC, en essence, emprunte exactement ce chemin.
Tu verrouilles le véritable $BTC dans une adresse multisig, et le dépositaire te “forge” un jeton ERC-20 en guise de preuve. Ensuite, tu utilises ce jeton pour emprunter, pour trader, pour générer des rendements. Ça a l’air correct, mais au milieu il y a une couche de confiance en plus, un contrepartiste en plus, et un maillon supplémentaire où quelque chose peut mal tourner. Les quelques “explosions” de 2022 ont appris au marché une chose : le plus dangereux dans la DeFi n’est pas le bug d’un smart contract, c’est cette personne à qui tu penses avec certitude qu’elle ne prendra pas la fuite.

Le TBV de @BabylonLabs_io Babylon — Trustless Bitcoin Vault, un coffre à Bitcoin sans confiance — suit un chemin complètement différent. Le Bitcoin natif est directement utilisé comme collatéral, sans avoir besoin d’être encapsulé en WBTC, sans pont inter-chaînes pour transporter des actifs au milieu, et surtout sans aucune institution intermédiaire qui détient ta clé privée. Tu verrouilles ton BTC dans un coffre UTXO contrôlé par la cryptographie, puis tu peux emprunter des USDC, USDT dans Aave v4 sur Ethereum, et même, à l’avenir, dans n’importe quelle application sur n’importe quelle chaîne — prêts, stablecoins, cartes de crédit, dérivés, assurances — en utilisant le même collatéral BTC natif.
Les actifs restent toujours sur le réseau Bitcoin ; l’état de nantissement est validé par la couche protocolaire de Babylon ; Aave exécute la logique d’emprunt sur Ethereum. Les couches “actifs”, “validation” et “application” sont découplées : si l’une d’elles a un problème, elle n’entraîne pas automatiquement les deux autres.

Le problème n’est pas de savoir si le Bitcoin peut servir de collatéral, mais si tu es prêt à le céder d’abord, pour pouvoir exploiter la valeur qu’il représente.

Le TBV résout précisément ce troc de confiance : remplacer la confiance en la capacité d’une entité à ne pas faire de mal par la confiance dans la sécurité cryptographique et économique ; remplacer le risque de garde centralisée par le modèle de sécurité propre au réseau Bitcoin. L’enjeu de cette démarche n’est pas juste le lancement d’un nouveau protocole : c’est la première fois que le Bitcoin peut devenir une base de collatéral pour toute la DeFi mondiale sans quitter sa chaîne d’origine et sans confier quoi que ce soit à qui que ce soit.

Des actifs d’une capitalisation de mille milliards
Sans avoir à faire confiance à qui que ce soit
Pour fonctionner dans la DeFi

Ce récit est plus grand que n’importe quel L2
$BABY #baby

Ce soir, à l’issue de la clôture américaine, le marché surveille une entreprise en particulier :

$INTC Intel

L’importance de ce rapport financier ne tient peut-être pas seulement aux résultats propres à Intel, mais aussi à un point d’observation majeur : la validation par le marché de la poursuite de la réparation du cycle des semi-conducteurs. Au cours du dernier mois, l’indice $SOX des semi-conducteurs a nettement rebondi. Ce rebond n’est pas porté uniquement par la récente montée en pression, même avec $NVDA qui atteint de nouveaux sommets.

Il reflète plutôt que le marché commence à intégrer une logique plus large : amélioration du cycle des mémoires, situation de stabilisation/creux des puces analogiques, poursuite des investissements dans l’infrastructure pour l’IA, et surtout la question de savoir si Intel Foundry pourra progressivement passer d’un récit stratégique à une validation commerciale.

Ce que l’on surveille vraiment ce soir, ce n’est pas uniquement si le chiffre d’affaires et le BPA (EPS) dépassent les attentes.

Le marché s’intéresse davantage à : l’avancement du procédé de 18A par rapport au plan, le rythme d’intégration des clients externes, les progrès dans le segment de l’emballage avancé, et la capacité d’Intel Foundry à gagner davantage de confiance du marché.

Le principal défi d’Intel ces dernières années n’était pas la trajectoire technologique, mais la réévaluation par le marché de sa capacité d’exécution. Par rapport à l’écosystème de fabrication déjà établi par TSMC, Intel Foundry doit prouver sa crédibilité grâce à des résultats de production.

Un autre variable clé concerne l’activité des centres de données.

Le marché cherche à savoir si la demande liée à l’IA se diffuse désormais de la phase d’entraînement vers la phase d’inférence.

Si l’inférence IA continue de croître, les bénéfices ne concerneront pas seulement les GPU. Les CPU, les mémoires, les puces réseau et l’emballage avancé devraient aussi bénéficier d’une demande accrue.

C’est aussi un point d’observation important pour l’activité d’Intel dans les centres de données.

Le secteur des PC mérite également d’être suivi.

Les PC IA deviennent un nouvel axe de l’industrie, mais le marché doit voir s’ils stimulent réellement le cycle de renouvellement, et pas seulement une idée de mise à niveau produit.

Enfin, il faut regarder les perspectives pour l’ensemble de l’année. Si la direction relève ses attentes, le marché pourrait réévaluer la continuité de la réparation du cycle des semi-conducteurs. Si les perspectives sont plutôt faibles, cela pourrait signifier que la hausse récente n’était qu’un rebond lié à une survente.

Ce soir, l’enjeu principal n’est pas de deviner des chiffres.

Il s’agit de voir si le rapport financier peut répondre à une question centrale.

Le cycle d’investissement dans l’IA est-il en train de se diffuser, des GPU à l’ensemble de la chaîne de valeur des semi-conducteurs ?

La réponse d’Intel pourrait influencer l’orientation des flux de capitaux sur les valeurs technologiques au cours de la prochaine phase.

Une nuit peut suffire à réévaluer les dépenses d’investissement en capital liées à l’IA, et l’humeur de la chaîne du matériel

Ce n’est pas la Fed
Ce n’est pas non plus un chiffre sur l’inflation
C’est ce soir, après la clôture, les résultats de quatre entreprises

D’abord, clarifions pourquoi c’est important ce soir

La semaine dernière, les semi-conducteurs et le matériel IA viennent juste de souffler un peu
Les mémoires rebondissent depuis leur point bas, les modules optiques reprennent du terrain, et l’indice des semi-conducteurs de Philadelphie remonte légèrement

Mais jusqu’où ce rebond peut-il aller ?
La réponse n’est pas dans la technique

Elle se trouve dans les prévisions CapEx de Google

On démonte ça point par point

$GOOGL — Le premier indicateur AI de la semaine

Trois chiffres décident tout :
La croissance de Google Cloud
La contribution incrémentale de l’IA aux revenus publicitaires
Le plus essentiel — les prévisions de dépenses d’investissement (capex)

Augmenter les investissements en puissance de calcul signifie que Google va continuer à dépenser pour construire des clusters
Modules optiques, puces réseau, matériel serveurs : tout en bénéficie
Le rebond du matériel IA passe d’une simple réparation après survente à un moteur fondamental

Baisser, et dans ce cas le scénario de reprise du matériel IA se termine net ; pas de zone intermédiaire

$TSLA — Tesla

Le cœur du sujet n’est pas de savoir si Tesla a vendu 400 000 véhicules ou 420 000
Le vrai sujet, c’est deux éléments : la marge brute par véhicule, et surtout la façon dont le FSD gagne de l’argent aujourd’hui

La marge brute continue d’être comprimée par les baisses de prix : tout le système d’évaluation des actions de croissance doit trembler avec ; et si le FSD apporte des signaux de commercialisation significatifs, la préférence pour le risque technologique s’enflammera légèrement

Mais ce soir, Tesla n’est pas le protagoniste principal

Avant cela, l’avertissement sur les résultats d’IBM l’avait déjà fait reculer de plus de 20 %
Ici, l’intérêt n’est pas de savoir de combien IBM peut monter, mais si l’entreprise peut valider une chose : les commandes réelles des services IT aux entreprises et de l’IA pour les entreprises publiques sont-elles vraiment là

Si même l’argent des prestations de conseil et de service n’est pas gagné
Alors l’IA n’est plus seulement en train de vendre des pelles
C’est même les gens qui achètent des pelles qui commencent à hésiter

$TXN — Texas Instruments (TI)

Le baromètre des semi-conducteurs analogiques

Commandes industrielles → reflètent si la fabrication mondiale repart vraiment
Semi-conducteurs pour l’automobile → reflètent si les constructeurs osent encore reconstituer leurs stocks

Maintenant, mettons ces quatre sociétés ensemble

Après la clôture, sortir des chiffres — dans le cas idéal

Google relève son CapEx + accélère sur le cloud + l’IA commence à monétiser via la publicité
La marge brute de Tesla tient
Les commandes entreprises d’IBM ne s’effondrent pas
La demande industrielle de TXN touche un point bas puis repart

Alors, c’est le scénario d’un atterrissage en douceur du matériel IA
Demain à l’ouverture, le matériel continue de rebondir, et les capitaux repassent de la défense vers la croissance

Le pire scénario

Google réduit le CapEx
La marge brute de Tesla ne tient plus
Les besoins des entreprises d’IBM sont invalidés
TXN continue de reculer du côté industriel

Dans ce cas, le rebond d’il y a une semaine n’était pas une inversion de tendance : c’était une vague pour s’enfuir

Hier, le secteur de la technologie coté aux États-Unis a continué de se différencier

Les capitaux ne sont pas revenus massivement dans la technologie dans son ensemble, mais ont plutôt cherché de nouvelles opportunités au sein de la chaîne industrielle de l’IA. La direction la plus forte reste axée sur l’infrastructure IA, tandis que la technologie de consommation subit davantage de pression

L’indice des semi-conducteurs de Philadelphie, $SOX, a grimpé en intraday de plus de 3% à un moment donné. Même si la hausse a ensuite été ramenée à +0,6% en fin de séance, les mouvements de capitaux observés en cours de journée ont déjà dégagé un signal très clair : la chaîne “matériel” reçoit un comblement de positions

Au sein du secteur, la principale cible est la tendance aux fortes baisses :

Stockage : $MU Micron, $WDC Western Digital, $SNDK SanDisk, en hausse de près de 2%
Puces de calcul : $MRVL Marvell, $INTC Intel, en hausse de plus de 2%

Communications optiques : $LITE, $CRDO , en hausse de plus de 4%
Le plus grand trait de cette phase de marché, c’est que les capitaux ne continuent pas à poursuivre les poids lourds de l’IA déjà très hauts, mais qu’ils cherchent plutôt des maillons plus spécifiques de la chaîne qui avaient été réprimés par l’émotion du marché auparavant

Les fondamentaux de l’industrie n’ont pas connu de changements notables

Les clusters de GPU continuent de s’étendre, l’offre en HBM reste tendue, et les centres de données poursuivent la mise à niveau vers des interconnexions rapides 800G et 1,6T

Le cycle d’investissement dans l’infrastructure IA ne s’est pas terminé en raison des fluctuations à court terme du marché

Notamment dans la direction des communications optiques

À mesure que l’ampleur des serveurs IA ne cesse de croître, la pression sur la transmission de données au sein des clusters de calcul augmente rapidement. Les interconnexions à haut débit deviennent donc un nouvel goulot d’étranglement d’infrastructure : modules optiques, puces DSP et puces réseau, qui reçoivent ainsi à nouveau l’attention des capitaux

Parallèlelement, le secteur de la location de puissance de calcul IA enregistre un rebond marqué

$IREN progresse de 19% sur une séance
$HUT8 augmente de plus de 10%
$CRWV, $NBIS affichent des hausses de plus de 6%

Mais cette direction reste davantage un rebond de rattrapage après fortes baisses

Auparavant, le marché présentait d’importantes divergences concernant les pressions sur les dépenses d’investissement des sociétés de location de puissance de calcul, leur modèle commercial et la vitesse de réalisation des bénéfices. Ainsi, le retour de capitaux à court terme ne signifie pas pour autant que la logique sectorielle ait complètement été inversée

Vu l’ensemble du marché, celui-ci est en train de redéfinir son prix de l’ensemble de la chaîne de l’IA

La logique de transaction est passée de l’époque initiale où l’on “achetait une histoire d’IA”, à la recherche des maillons capables de réaliser réellement des commandes et des profits

Par la suite, les points de focus pour les capitaux pourraient se concentrer sur :

Les entreprises matérielles qui ont été “trop sanctionnées”
Les actifs de croissance dont la valorisation revient dans une fourchette raisonnable
La chaîne d’approvisionnement clé capable de bénéficier de la prochaine mise à niveau des infrastructures IA

Auparavant, en faisant du trading, je commettais souvent une erreur :

Je voyais une grosse bougie verte et je tombais dans le FOMO, j’avais peur de rater l’entrée. Je voyais une grosse bougie rouge et je me remettais immédiatement en question. En revenant sur l’historique, dans beaucoup de cas, ce n’était pas le fait de ne pas savoir analyser : le problème venait surtout du fait de ne pas réussir à contrôler l’exécution.

Dans le marché, les signaux qui ont vraiment de la valeur ne viennent pas du fait qu’une seule bougie K apparaisse, mais de la justesse de sa position.

Récemment, j’utilise le module de compétences de trading IA de @0x_aix. Le point « analyse du prix et comportement (price action) pour l’entrée » m’a particulièrement marqué : il ne te dit pas simplement acheter/vendre sur la base d’une seule bougie K. Il commence par évaluer le contexte du marché.

Par exemple, la même bougie verte

Si elle apparaît au niveau d’un support, près d’une EMA et d’une ligne de tendance, que la clôture est proche du plus haut, que les mèches basses sont courtes, et que par la suite il y a une continuation, la qualité du signal est bien plus élevée.

Mais si, dans une simple zone de range, une bougie verte surgit au milieu de nulle part, bien souvent ce n’est que du bruit.

Cette logique est en fait la même que celle de nombreux traders professionnels.

D’abord regarder l’environnement, puis la forme.

Un autre point très pratique : elle tient compte des opportunités de deuxième entrée.

Beaucoup de traders aiment poursuivre la première cassure, mais le premier signal échoue souvent. Des confirmations de type High2 / Low2 indiquent que le marché a déjà effectué un premier test, et que la certitude du trade est plus élevée.

Par le passé, je changeais souvent de plan à cause d’une ou deux bougies K.

À peine stop loss, je me retourne.
À peine j’achète, je vends à cause d’un repli.

Aujourd’hui, je privilégie davantage une logique complète.

La tendance a-t-elle changé ?
Le signal a-t-il été confirmé ?
Le risque est-il dans la limite prévue par mon plan ?

S’il n’y a pas les conditions, on attend.
S’il y a les conditions, on exécute.

Dans un marché de trading, la plupart du temps, ce n’est pas vraiment à la recherche d’opportunités que tu passes ton temps, c’est plutôt à éviter les erreurs.

Beaucoup de gens pensent que le trading IA, c’est de la voyance, de la prédiction du futur. En réalité, ce n’est pas ça.

La vraie valeur, c’est quand une machine sans émotion te coupe des décisions dictées par tes émotions, et qu’elle « soude » des règles de trading mûres dans le système d’exécution.

Price action, gestion du risque, discipline : voilà le fondement pour pouvoir tenir sur le long terme sur les marchés.

@0x_aix me fait penser qu’à ce stade, l’IA n’est pas là uniquement pour émettre des signaux d’achat ou de vente : elle est là pour t’obliger à devenir un trader mûr qui respecte strictement la discipline.