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L'auteur, Arthur Hayes, co-fondateur de BitMEX, soutient que la bulle de l'IA représente la plus grande opportunité d'investissement actuelle, surpassant les préoccupations liées à la guerre et à l'inflation. Il affirme que les dépenses d'investissement (CAPEX) massives des États-Unis et de la Chine dans l'IA, motivées par le nationalisme et la course à la suprématie technologique, entraînent une création monétaire et un assouplissement des conditions financières sans précédent. Cette liquidité accrue en dollars et en yuan profitera aux actifs comme le Bitcoin et les cryptomonnaies. Hayes estime que cette frénésie de dépenses durera jusqu'à ce qu'une introduction en bourse ou une fusion trop importante fasse prendre conscience au marché de la surévaluation, ou jusqu'aux élections américaines de 2028, où un retournement politique anti-inflationniste pourrait survenir. Parallèlement, les conflits géopolitiques (comme une guerre USA-Iran) pousseront de nombreux pays à délaisser les actifs financiers libellés en dollars (comme les Treasuries) pour investir dans des infrastructures physiques et des matières premières afin d'assurer leur sécurité. Pour éviter un effondrement des marchés américains, les autorités devront maintenir des conditions financières très accommodantes, alimentant davantage de liquidités. Il conclut que cette combinaison de liquidités abondantes et d'inflation rend le Bitcoin extrêmement attractif, prévoyant une hausse significative (potentiellement jusqu'à 126 000 dollars). Il recommande d'adopter une posture de risque élevé, de se concentrer sur le Bitcoin et d'explorer également certaines "altcoins" (cryptomonnaies alternatives) comme le sien, $NEAR, porté par le thème de la vie privée.

Guerre des budgets Token : l'IA en entreprise entre dans l'ère de la « comptabilité ». Après une phase d'adoption générale motivée par la concurrence, l'IA en entreprise aborde désormais une étape cruciale : justifier sa valeur et optimiser ses coûts. Les dépenses de « tokens » pour l'inférence, autrefois considérées comme expérimentales, deviennent des coûts opérationnels récurrents et significatifs. La question centrale n'est plus de savoir si l'IA fonctionne, mais où et comment elle crée de la valeur business pour chaque dollar dépensé. Le défi réside dans la difficulté de quantifier l'utilité réelle d'un token. Une facture élevée peut indiquer un travail productif ou, au contraire, du gaspillage dû à des prompts inefficaces, un contexte trop long, des modèles surdimensionnés ou des tentatives de réexécution multiples. Contrairement aux logiciels SaaS où l'utilisation traduit l'adoption, la consommation de tokens en IA signifie seulement que le compteur tourne, sans garantie de résultat. Trois facteurs principaux compliquent l'analyse : la « traîne des réessais » qui amplifie les coûts en cas d'échecs, l'« inflation du contexte » qui fait exploser les coûts de manière quadratique, et un « routage » sous-optimal vers des modèles plus puissants que nécessaire. L'enjeu est donc de mesurer « l'utilité marginale du token » : la valeur commerciale générée par chaque dollar d'inférence supplémentaire. Pour cela, les entreprises doivent créer une couche de traçabilité reliant les dépenses de tokens à des résultats business concrets (ex. : réclamation traitée, ticket résolu, recette générée). Cette traçabilité nécessite d'enregistrer les « traces de décision » des agents IA (contexte, outils, réessais, corrections). Ces données, plus précieuses que le rapport de coût lui-même, deviendront la mémoire des processus décisionnels de l'entreprise. Celui qui maîtrisera cette attribution des tokens aux résultats contrôlera l'allocation stratégique des ressources IA : identifier les flux de travail qui méritent plus de puissance de calcul, ceux à limiter, à déléguer à des modèles moins chers, ou à laisser aux humains. La première phase a prouvé que l'IA pouvait accomplir des tâches. La suivante déterminera quelles tâches valent véritablement d'être payées.

MoneyGram, l'un des plus grands réseaux de transfert de fonds transfrontaliers, a lancé le 2 juin le MGUSD, un stablecoin natif adossé au dollar américain. Cette initiative marque un tournant stratégique : après s'être appuyé sur des infrastructures tierces comme l'USDC de Circle, l'entreprise émet désormais sa propre monnaie numérique, lui permettant de contrôler directement l'émission, les réserves et les rendements. L'importance de ce lancement réside dans l'envergure de MoneyGram : une institution de paiement de 85 ans, présente dans plus de 200 pays avec environ 500 000 points de vente. En ciblant les familles dépendantes des transferts d'argent, notamment en Amérique latine, en Afrique et en Asie du Sud-Est, ce stablecoin normalise l'utilisation des actifs numériques pour un public éloigné de la cryptosphère. Ce déploiement intervient dans le cadre du GENIUS Act de 2026, une loi américaine offrant un cadre réglementaire clair aux émetteurs de stablecoins. MoneyGram a progressivement construit son infrastructure numérique, via des partenariats (Stellar) et des intégrations (Fireblocks), pour réduire sa dépendance externe et maîtriser sa pile de paiement. L'entrée d'un géant des transferts d'argent dans l'émission de stablecoins signale que cette économie dépasse désormais le secteur cryptographique pour devenir un enjeu central de l'industrie mondiale des paiements.

Actuellement, les principaux acteurs de l’IA, notamment OpenAI, Anthropic et Google, mènent une guerre des prix sur les tokens, élément essentiel du fonctionnement des modèles d’IA. Les tarifs d’abonnement proposés aux utilisateurs sont en réalité fortement subventionnés, avec des remises parfois énormes par rapport au coût réel de génération des tokens via les API. Contrairement aux guerres de subventions observées dans l’économie numérique classique (comme VTC ou livraison de repas), cette stratégie ne crée pas nécessairement d’effet de « verrouillage » des utilisateurs, car il est facile de changer de fournisseur d’API. Cette compétition est asymétrique : des géants comme Google peuvent financer des subventions massives grâce à leurs revenus publicitaires, tandis que des sociétés comme OpenAI et Anthropic dépendent de financements par capitaux risques. Si Google décidait de réduire drastiquement ses prix, cela exercerait une pression extrême sur les modèles économiques de ses concurrents. Le secteur pourrait évoluer vers un scénario où les tokens deviennent une commodité standardisée, semblable à l’électricité, avec des marges très faibles et peu de différenciation durable entre les acteurs. Dans ce contexte, l’objectif des entreprises n’est pas tant de « gagner » la guerre que de rester dans la course, en continuant d’attirer des ressources et en améliorant leurs modèles. Pour les utilisateurs, cette compétition intense signifie probablement des tokens accessibles à bas coût pour encore quelque temps.

L'entreprise de tokenisation Securitize (SECZ), après son introduction en bourse via une fusion SPAC le 2 juillet, a vu son titre chuter d'environ 40 % en une semaine, clôturant à 8,06 USD le 7 juillet. Bien que considéré comme un acteur majeur du secteur et agent de transfert pour le fonds monétaire tokenisé BUIDL de BlackRock, sa chute reflète la volatilité post-SPAC et la pression sur les actions liées aux cryptos. Parallèlement, Securitize fait face à une bataille juridique cruciale. tZERO, un concurrent, l'accuse d'avoir violé deux de ses brevets fondamentaux sur les contrats intelligents pour titres et a menacé de poursuites plus larges contre au moins six acteurs du secteur. Securitize a intenté une action en justice pour faire déclarer la non-violation. Cette querelle de brevets survient alors que le marché des actifs réels tokenisés (RWA) dépasse 330 milliards USD. Elle révèle un nouveau front de concurrence au-delà de la simple conformité réglementaire. La chute boursière de Securitize pourrait être un ajustement temporaire lié au SPAC, mais les litiges de propriété intellectuelle engagés par tZERO pourraient redéfinir durablement les règles du secteur de la tokenisation.