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Fondateur de Baixing : Je ne crois qu'à moitié à l'affirmation selon laquelle les grands modèles de langage vont tout avaler

Le fondateur de Baixing Wang affirme qu'il ne croit qu'à moitié à l'idée que « les grands modèles de langage vont tout engloutir ». Selon lui, comparer les grands modèles de langage à l'électricité est plus approprié : ils constituent une base fondamentale et essentielle, semblable à une centrale électrique. Sans cette base, le développement mondial serait impossible. Cependant, ce qui compte vraiment, ce sont les applications concrètes construites sur cette base — les divers « appareils » et « machines » qui résolvent des problèmes spécifiques, comme une machine à laver a besoin d'électricité et d'eau pour fonctionner. Il reconnaît que les grands modèles de langage pourront remplacer de nombreux logiciels traditionnels, en particulier ceux basés sur des règles et des flux de travail fixes (comme les CRM, les systèmes d'information hospitalière). En revanche, de nombreux autres éléments — les informations clients, les capacités d'exécution dans le monde physique, la confiance — ne seront pas « engloutis ». La disparition de certaines couches logicielles ouvrira en fait un espace plus vaste pour de nouveaux types de logiciels, plus fluides et imaginatifs. L'auteur met en garde contre la myopie face aux nouvelles technologies : on a tendance à surestimer l'impact immédiat tout en sous-estimant les possibilités futures bien plus vastes (comme l'illustre l'exemple de l'Internet en 2004). L'essentiel est donc de reconnaître l'importance des grands modèles en tant que socle, tout en se concentrant sur les opportunités qui émergeront dans la couche supérieure des applications concrètes qui les utilisent pour changer le monde.

marsbit07/07 13:58

Fondateur de Baixing : Je ne crois qu'à moitié à l'affirmation selon laquelle les grands modèles de langage vont tout avaler

marsbit07/07 13:58

Fondateur de Baixing.com : Le modèle linguistique avalé tout, je n'y crois qu'à moitié

L'auteur, fondateur de Baixing Wang, exprime un scepticisme nuancé face à l'affirmation selon laquelle les grands modèles de langage (LLM) « dévoreront tout ». Il compare cette vision à celle, similaire, qu'on avait de l'internet, et souligne qu'aucune technologie n'absorbe réellement « tout ». Il préfère voir les LLM comme une *infrastructure fondamentale*, comparable à l'électricité ou au réseau internet. Cette infrastructure est essentielle, mais sa valeur se réalise dans les *applications concrètes* construites dessus. L'électricité seule ne lave pas le linge ; il faut un lave-linge. De même, l'intelligence de base d'un LLM doit être intégrée dans des « machines » ou des « appareils » logiciels spécifiques (comme Claude Code pour la programmation) pour résoudre des problèmes réels. Une couche d'interface (comme Harness) est souvent nécessaire pour connecter cette intelligence aux capacités d'exécution. L'auteur « croit à moitié » à l'idée de « dévorer », car il estime que les LLM remplaceront effectivement une grande partie des *logiciels traditionnels* basés sur des règles fixes, des formulaires et des flux de travail rigides (CRM, systèmes hospitaliers, etc.), tâches pour lesquelles ils sont très adaptés. Cependant, ils ne dévoreront pas tout : les données clients, les capacités d'exécution physique (comme réserver un vol), la confiance et les éléments du monde physique resteront hors de leur portée. Plus important, après avoir absorbé cette couche logicielle existante, les LLM *ouvriront un espace bien plus vaste* pour une nouvelle génération de logiciels, plus fluides et moins dépendants de règles prédéfinies. La véritable opportunité réside dans la création de ces nouvelles applications qui résoudront des problèmes concrets en utilisant cette infrastructure intelligente. L'auteur conclut en mettant en garde contre la myopie face aux nouvelles technologies, rappelant qu'en 2004, beaucoup pensaient que l'internet était mature après l'émergence des premiers portails, ignorant l'immense vague d'innovation à venir. L'essentiel n'est pas de savoir si les LLM « dévorent tout », mais d'identifier les opportunités dans les transformations qu'ils rendent possibles.

链捕手07/07 13:53

Fondateur de Baixing.com : Le modèle linguistique avalé tout, je n'y crois qu'à moitié

链捕手07/07 13:53

DeFi entre dans une période de réévaluation de sa valeur : risques et opportunités derrière 70 milliards de dollars de TVL

L'indicateur de valeur totale verrouillée (TVL) de la finance décentralisée (DeFi) est tombé sous les 700 milliards de dollars, atteignant son plus bas niveau depuis février 2024. Ce déclin, comparé au pic de plus de 1800 milliards en 2021, marque une phase d'ajustement et soulève des questions sur l'avenir du secteur. Le repli du TVL reflète principalement une baisse de l'appétit pour le risque sur le marché crypto global, ainsi qu'un désengagement des capitaux vers des narratives plus récentes comme l'IA ou les RWA. Le modèle de croissance basé sur des incitations de liquidités élevées et non durables montre ses limites, révélant que de nombreux protocoles reposaient sur des capitaux spéculatifs plutôt que sur une demande réelle. Le secteur DeFi fait face à des défis structurels : un ralentissement de l'innovation, une concurrence accrue entre projets similaires, des rendements (APY) en baisse et une difficulté persistante à attirer des utilisateurs non avertis en raison de la complexité d'utilisation et des risques techniques. Toutefois, cette correction ne signifie pas la fin du DeFi. Elle pourrait marquer une transition vers une phase de maturité. L'industrie s'oriente vers une concurrence basée sur l'efficacité du capital, grâce aux solutions de couche 2 et d'architecture modulaire, plutôt que sur le simple volume de fonds verrouillés. L'émergence des actifs du monde réel tokenisés (RWA) et l'expansion des stablecoins ouvrent de nouvelles perspectives en ancrant le DeFi dans des flux de trésorerie réels et des cas d'usage concrets. En conclusion, la chute du TVL symbolise une réévaluation en profondeur et un assainissement du secteur. Le DeFi s'éloigne d'une croissance alimentée par la spéculation pour se diriger, à plus long terme, vers une intégration à des besoins financiers réels, où la stabilité, la sécurité et l'efficacité priment.

marsbit07/02 00:11

DeFi entre dans une période de réévaluation de sa valeur : risques et opportunités derrière 70 milliards de dollars de TVL

marsbit07/02 00:11

Après avoir raté une multiplication par 20, j'ai trouvé une méthode bête pour investir dans l'IA

Manquer une opportunité de multiplication par 20 m'a conduit à adopter une approche plus méthodique pour investir dans l'IA. Au lieu de se précipiter sur les actions à la mode, il est crucial de d'abord constituer un « capital de connaissances » en comprenant en profondeur toute la chaîne de valeur de l'IA. Cette industrie suit une trajectoire historique : les investissements se diffusent par vagues successives, des infrastructures de base vers les applications. L'article décompose l'écosystème en quatre couches clés : 1. **Infrastructures de calcul (le « moteur »)** : Cœur physique, incluant les puces (Nvidia, AMD), la fabrication (TSMC), la mémoire (SK Hynix), l'interconnexion optique, le refroidissement et l'alimentation électrique. 2. **Couche des modèles (le « système d'exploitation »)** : Dominée par OpenAI, Anthropic, Google, Meta et xAI. Un changement structurel majeur est observé : la consommation de puissance de calcul bascule de l'entraînement des modèles vers leur **inférence** (utilisation), ce qui pourrait redessiner la concurrence. 3. **Intergiciels et plateformes (la « couche de liaison »)** : Outils comme Scale AI ou Hugging Face, essentiels pour connecter les modèles aux applications. 4. **Applications verticales (l'« entrée d'argent »)** : Domaines comme les outils de développement, la santé, les robots ou les véhicules autonomes, où l'IA crée une valeur directe. Une contrainte transversale majeure est **l'énergie**, l'électricité devenant un facteur limitant pour la croissance des centres de données IA. L'article soulève quatre questions cruciales au-delà du consensus : * L'impact du passage à l'inférence sur les acteurs du matériel. * Le retour sur les investissements massifs des géants technologiques. * L'identification des opportunités dans les « cercles » d'investissement moins visibles (refroidissement, sécurité, puces en périphérie). * L'influence de la géopolitique sur la fragmentation de la chaîne d'approvisionnement. La conclusion est claire : dans un cycle technologique aussi long que l'IA, la préparation prime sur la précipitation. En cartographiant méticuleusement chaque maillon de l'industrie – ses business models, sa concurrence et ses valorisations – on se prépare à saisir les futures opportunités avec un « instinct de tueur » forgé par l'étude, et non par la chance.

marsbit06/23 04:00

Après avoir raté une multiplication par 20, j'ai trouvé une méthode bête pour investir dans l'IA

marsbit06/23 04:00

OpenAI mange-t-il la couche application ? a16z affirme que les véritables opportunités se trouvent au-delà des modèles généraux

Alors que les capacités des grands modèles de langage s'améliorent, une inquiétude émerge dans la couche applicative de l'IA : les sociétés de modèles comme OpenAI ou Anthropic, avec leurs avantages en matière de modèle, de distribution et de marque, risquent-elles d'absorber tout l'espace des applications ? L'associé d'a16z, Joe Schmidt, répond à cette question en utilisant la métaphore de la « Route de briques jaunes » du *Magicien d'Oz*. Il distingue deux catégories d'opportunités. La première, la « Route de briques jaunes », est celle que les laboratoires de grands modèles investissent directement : la génération de code, d'écrits, d'images, les assistants génériques. La seconde, « le reste du pays d'Oz », représente les scénarios verticaux complexes, intégrés aux processus métiers, dépendant de flux de travail spécifiques, de données, de conformité et d'intégrations système. Pour Schmidt, la vraie opportunité pour les startups réside dans ce second domaine. Les entreprises paient pour des systèmes responsables de résultats concrets, capables de gérer des données désordonnées, des validations multiples, des cas limites, la conformité, et l'optimisation des coûts face à l'évolution des modèles. L'article souligne que si les modèles sous-jacents deviendront plus puissants et interchangeables, la valeur durable proviendra des données, processus, connaissances métier et « mémoire opérationnelle » accumulés autour de flux de travail spécifiques. Les startups doivent éviter la route concurrentielle des modèles et se concentrer sur les domaines « plus sales, plus lents, mais plus proches de la valeur commerciale réelle ». L'analyse est illustrée par des exemples concrets dans les ventes (avec la startup 11x) et l'assurance (avec FurtherAI), montrant comment la création de systèmes verticaux, l'optimisation des coûts, la gestion de la gouvernance et l'apprentissage continu à partir des données métier constituent des avantages compétitifs durables face aux laboratoires généralistes. En somme, la prochaine génération de logiciels d'entreprise se construira « ailleurs dans le pays d'Oz », en se positionnant comme la couche indispensable qui intègre et opérationnalise les modèles d'IA au cœur des processus métiers complexes.

marsbit05/28 04:35

OpenAI mange-t-il la couche application ? a16z affirme que les véritables opportunités se trouvent au-delà des modèles généraux

marsbit05/28 04:35

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