La stratégie de Saylor enregistre une perte de 17,4 milliards de dollars au T4 2025 après la chute de 80 % du MSTR

ambcryptoPublié le 2026-02-06Dernière mise à jour le 2026-02-06

Résumé

La stratégie de Michael Saylor subit de lourdes pertes alors que le marché du Bitcoin s'effondre. Au quatrième trimestre 2025, la société a enregistré une perte opérationnelle de 17,4 milliards de dollars, principalement due à une perte non réalisée sur ses avoirs en BTC. Le géant technologique détient 713 502 bitcoins, achetés pour plus de 54 milliards de dollars à un prix moyen de 76 000 $ par BTC. Avec la chute du Bitcoin sous les 65 000 $, la valeur de ce portefeuille a chuté d'environ 15 %, pour s'établir à 46,2 milliards de dollars. Parallèlement, l'action de sa société, MSTR, a chuté de 80 % depuis son pic de 2025, revenant à sa fourchette de prix de 2024 (100-180$). Onze fonds de pension américains subiraient des pertes papier d'environ 330 millions de dollars sur ce titre. Le critique de longue date du Bitcoin, Peter Schiff, a qualifié l'entreprise de "fraude" et de "système de Ponzi", remettant en cause son modèle de financement pour ses achats de BTC.

Le pari Bitcoin de Michael Saylor est sous pression au milieu de la débâcle plus large des cryptomonnaies. Selon la conférence téléphonique sur les résultats tenue le 5 février, l'entreprise a signalé une perte opérationnelle de 17,4 milliards de dollars au quatrième trimestre 2025.

En raison de nouvelles directives comptables, la perte totale était principalement une perte non réalisée sur ses détentions de BTC alors que la débâcle des cryptomonnaies s'est intensifiée fin 2025 suite au krach d'octobre.

Une partie du rapport indiquait :

« La perte opérationnelle pour le quatrième trimestre 2025 comprend une perte non réalisée sur les actifs numériques de la Société de 17,4 milliards de dollars. Il s'agit de la quatrième période de reporting trimestriel durant laquelle nous avons appliqué la comptabilité à la juste valeur. »

Après ajustement pour d'autres produits et charges, la perte nette pour le T4 est descendue à 12,4 milliards de dollars.

Le pari Bitcoin pèse sur la Stratégie

Le pionnier des réserves d'entreprise en BTC a accumulé 713 502 pièces pour un coût de plus de 54 milliards de dollars, avec un prix moyen de 76 000 $ par BTC.

Bien que ce ne soit pas le marché baissier de l'entreprise, le pari a enregistré d'énormes pertes papier alors que le BTC est tombé sous les 65 000 $ sur les graphiques. Au moment de la rédaction, la réserve de Strategy valait 46,2 milliards de dollars – une baisse de près de 15 % après une perte de 8 milliards de dollars.

Le mNAV, ou indicateur de valorisation relative, entre les détentions de cryptomonnaies et l'entreprise, est également tombé à 0,77x, soulignant le sentiment de marché baissier plus large.

Ce n'est pas tout non plus, car son action ordinaire, MSTR, n'a pas non plus été épargnée par l'hécatombe du marché.

MSTR prolonge ses pertes à 80 %

Jeudi, MSTR a affiché une baisse de prix de 17 % après la conférence téléphonique sur les résultats et la chute brutale du BTC à 60 000 $.

Cela a porté ses pertes, depuis le sommet de 2025 à 453 $, à 76 %. En partant du pic de novembre 2025 à 543 $, les pertes totales ont atteint 80 %.

Les fonds de pension américains sont apparus comme les plus durement touchés par l'effondrement du MSTR. En fait, des rapports indiquaient que 11 fonds de pension américains pourraient être confrontés à une perte papier de 330 millions de dollars due à la détention de l'action.

Ces fonds ont acheté environ 1,8 million d'actions MSTR pour un coût de 577 millions de dollars. Cependant, elles ont maintenant fondu à 240 millions de dollars alors que l'action a chuté. Au moment de la rédaction, MSTR était revenu à sa fourchette de prix de 2024, soit 100 et 180 $. Cependant, il reste à voir si ce support tiendra face aux ours.

Pendant ce temps, Peter Schiff, un critique de longue date du BTC et de Saylor, a qualifié l'entreprise de « fraude » et de « système de Ponzi ». Il a remis en question le modèle de levée de capitaux de Strategy pour ses achats de BTC.

Dans le passé aussi, Schiff a profité des débâcles du marché du BTC pour intensifier ses attaques contre l'entreprise et Saylor.

Réflexions finales

Strategy a signalé une perte de 17,4 milliards de dollars au T4, principalement due à une baisse du prix du BTC qui a affecté son PnL (profit et perte) non réalisé.
La débâcle du marché qui s'aggrave a porté les pertes du MSTR à 80 % après être tombé à la fourchette de prix de 2024 de 100-180 $.

Questions liées

QQuelle est la perte opérationnelle déclarée par Saylor's Strategy au quatrième trimestre 2025 et à quoi est-elle principalement due ?

ASaylor's Strategy a déclaré une perte opérationnelle de 17,4 milliards de dollars au quatrième trimestre 2025. Cette perte était principalement due à une perte non réalisée sur ses actifs numériques (Bitcoin) en raison de l'effondrement du marché des cryptomonnaies.

QCombien de Bitcoins Saylor's Strategy détient-il et quel est le prix d'acquisition moyen par BTC ?

ASaylor's Strategy détient 713 502 Bitcoins, acquis à un prix moyen de 76 000 dollars par BTC, pour un coût total de plus de 54 milliards de dollars.

QQuel a été l'impact de la chute du prix du Bitcoin sur la valeur du portefeuille de Strategy et sur l'action MSTR ?

ALa chute du prix du Bitcoin a réduit la valeur du portefeuille de Strategy d'environ 8 milliards de dollars, soit une baisse de près de 15%. L'action MSTR a quant à elle chuté de 80% depuis son pic de novembre 2025.

QQuel groupe d'investisseurs a été particulièrement touché par l'effondrement de l'action MSTR et quelle est l'estimation de leurs pertes ?

AOnze fonds de pension américains ont été durement touchés. Ils pourraient subir une perte non réalisée d'environ 330 millions de dollars sur leurs avoirs en actions MSTR.

QComment Peter Schiff, un critique de longue date, a-t-il qualifié Saylor's Strategy et quelle préoccupation a-t-il soulevée ?

APeter Schiff a qualifié Saylor's Strategy de "fraude" et de "système de Ponzi". Il a remis en question le modèle de levée de capitaux de l'entreprise pour financer ses achats de Bitcoin.

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Utilité du token : SPERO,$$s$ utilise son propre token de cryptomonnaie, conçu pour servir diverses fonctions au sein de l'écosystème. Ces tokens permettent des transactions, des récompenses et la facilitation des services offerts sur la plateforme, améliorant ainsi l'engagement et l'utilité globaux. Architecture en couches : L'architecture technique de SPERO,$$s$ supporte la modularité et l'évolutivité, permettant une intégration fluide de fonctionnalités et d'applications supplémentaires à mesure que le projet évolue. Cette adaptabilité est primordiale pour maintenir la pertinence dans le paysage crypto en constante évolution. Engagement communautaire : Le projet met l'accent sur des initiatives dirigées par la communauté, utilisant des mécanismes qui incitent à la collaboration et aux retours d'expérience. En cultivant une communauté forte, SPERO,$$s$ peut mieux répondre aux besoins des utilisateurs et s'adapter aux tendances du marché. 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101 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

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Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. 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759 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

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1.4k vues totalesPublié le 2025.01.15Mis à jour le 2025.03.21

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