Crypto et IA, ont besoin de femmes cadres

marsbit2026-01-21 tarihinde yayınlandı2026-01-21 tarihinde güncellendi

Özet

L'industrie de l'IA assiste à une montée en puissance des femmes cadres, comme en témoignent les parcours de CZ Chen (COO de Manus, acquise par Meta), Yun Yeyi (COO de MiniMax, valorisée à 4,8 milliards de HKD) ou encore Daniela Amodei (cofondatrice d'Anthropic). Ce phénomène rappelle l’ère dorée de la Crypto (2017-2021) où des femmes comme He Yi (Binance) ou Cynthia Wu (Matrixport) jouaient un rôle crucial. La similarité entre la Crypto et l'IA réside dans leur nature à la fois avant-gardiste sur le plan technologique et "rudimentaire" en termes de commercialisation. Les fondateurs, souvent techniciens, peinent à transformer l'innovation en produits grand public. Les femmes COO/CMO excellent alors comme ponts entre la complexité technique et le monde extérieur, grâce à leurs compétences en stratégie commerciale, narration et relations publiques, nourries par une forte empathie. Leur présence signale la maturité et la commercialisation d'un secteur. L'exode de ces talents de la Crypto vers l'IA indique où la valeur se crée véritablement. Si la Crypto ne parvient pas à retenir ces profils capables de rendre la technologie accessible, elle risque de rester confinée à un niche technique, sans adoption massive.

Rédigé par : Alice, Deep Tide TechFlow

J'ai récemment remarqué un phénomène intéressant dans le monde de l'IA : de plus en plus de femmes cadres commencent à se mettre sous les projecteurs.

Le 30 décembre, Meta a annoncé qu'elle acquerrait Manus pour 2 milliards de dollars, et la COO de 90后 (née dans les années 90), CZ Chen, a commencé à entrer dans le champ de vision du public. Diplômée de l'Université de Shanghai pour la Finance et l'Économie, master de Columbia, elle a travaillé à partir de 2018, successivement pour Vanke, une agence FA, et en 2024, a fait son dernier saut chez Manus, obtenant directement l'indépendance financière.

Le 9 janvier, lors de la cérémonie de sonnerie de cloche pour l'introduction en bourse de MiniMax, aux côtés du fondateur de 36 ans, Yan Junjie, se tenait une jeune femme née en 1994, Yun Yeyi.

Cette COO, âgée seulement de 31 ans, a désormais une valeur nette de 4,8 milliards de dollars de Hong Kong.

Quel est le parcours de Yun Yeyi ?

Diplômée en génie électronique de l'Université Johns Hopkins, avec des mineures en économie et mathématiques ; elle est entrée chez SenseTime en 2017 juste après l'obtention de son diplôme, passant de responsable du financement à l'assistante du PDG Xu Li, puis à directrice du département des activités innovantes, vivant de première main tout le processus de SenseTime, de la licorne à l'introduction en bourse à Hong Kong.

En 2022, lorsque Yan Junjie a décidé de quitter SenseTime pour fonder MiniMax, Yun Yeyi a presque suivi sans hésitation.

Sa valeur ne réside pas seulement dans le suivi.

Le prospectus de MiniMax montre que Yun Yeyi s'occupe de presque tout en dehors du développement technique de l'entreprise : produits, commercialisation, conseil d'administration, opérations, gestion...... Son salaire annuel est de 1,479 million de dollars américains, plus que tous les autres directeurs exécutifs réunis, ce montant suffit à tout dire.

Pas seulement en Chine, à l'échelle mondiale, la force féminine dans le monde de l'IA ne doit pas être sous-estimée.

Daniela Amodei, diplômée en littérature anglaise, après avoir travaillé chez Stripe et OpenAI, a cofondé Anthropic avec son frère Dario en 2021, en tant que présidente, se concentrant sur les opérations quotidiennes et la commercialisation, promouvant la mise sur le marché des produits Claude.

Lila Ibrahim, ancienne cadre d'Intel, a rejoint DeepMind en 2018 en tant que première COO, responsable des opérations quotidiennes, des partenariats, de l'impact social, des affaires externes et des relations gouvernementales.

Mira Murati, cette ancienne CTO d'OpenAI d'origine albanaise, est venue aux États-Unis à 16 ans avec une bourse, de l'équipe Tesla Model X à OpenAI, pour finalement démissionner et fonder Thinking Machines Lab, évaluée à 9 milliards de dollars......

Cette scène semble familière.

De 2017 à 2021, l'âge d'or de la crypto était plein d'étoiles, et l'un des beaux paysages était celui des femmes CMO et COO.

La plus connue est sans doute la cofondatrice et CMO de Binance, He Yi (maintenant co-PDG), de Shanghai à Tokyo, puis de Malte à Paris et Dubaï, chaque transfert stratégique a eu sa présence, aidant l'entreprise à devenir le plus grand exchange de crypto-monnaies au monde.

Lisa Loud, de ingénieure chez Apple à responsable du marché canadien de PayPal, a rejoint BitMEX en 2017 en tant que CMO, après quoi BitMEX est devenu la plus grande plateforme de trading de produits dérivés crypto au monde.

Cynthia Wu, COO de Matrixport, ancienne vice-présidente du développement de produits de la Bourse de Hong Kong, a apporté l'expérience de la finance traditionnelle aux services financiers crypto, aidant l'entreprise à devenir la plus grande plateforme de services d'actifs numériques d'Asie.

......

Autrefois, la crypto était le point focal des actifs mondiaux, et les projecteurs étaient naturellement braqués sur ces femmes cadres au centre de la scène.

Mais la marée s'est retirée, les protagonistes ont changé.

Aujourd'hui, l'IA est le point focal des projecteurs, nous voyons donc Daniela Amodei monter sur la liste des riches de Forbes, et Yun Yeyi rayonnante sur le site de la sonnerie de cloche de l'introduction en bourse de MiniMax.

Fondamentalement, Crypto et IA ont une similitude frappante, "à la fois avant-gardistes et terre-à-terre".

L'avant-garde se manifeste dans la technologie elle-même, la blockchain reconstruit le mécanisme de confiance, l'IA reconstruit la productivité, ce sont toutes deux des technologies fondamentales qui peuvent changer le monde.

Le côté terre-à-terre se manifeste dans le profil des fondateurs, la plupart ayant un background technique, connaissant le code sur le bout des doigts, mais étant étrangers au marketing, en particulier aux relations gouvernementales et publiques.

C'est là que réside la valeur des femmes COO/CMO, elles sont le pont entre les génies techniques et le monde extérieur, capables de dialoguer en profondeur avec les équipes techniques, mais aussi de raconter des histoires captivantes aux investisseurs et aux utilisateurs.

Daniela Amodei a transformé la philosophie de la sécurité de l'IA en une stratégie commerciale exécutable, permettant à Claude de se frayer un chemin dans l'ombre de ChatGPT ; Yun Yeyi a fait passer MiniMax du laboratoire au marché grand public ; He Yi a longtemps été la "cliente en chef", répondant personnellement aux questions des utilisateurs et établissant la confiance.

Lorsqu'un produit quitte le stade purement technique et a de plus en plus besoin de s'adresser au grand public, l'avantage des femmes cadres devient plus évident.

Après tout, les relations publiques et les produits n'ont pas besoin d'une mentalité de confrontation, mais de capacité d'empathie.

D'un autre point de vue, les femmes cadres compétentes voteront avec leurs pieds, elles iront là où elles peuvent déployer leurs talents et créer de la valeur. Si elles commencent à quitter une industrie, cela signifie que la certitude commerciale de cette industrie disparaît.

Le problème de l'industrie crypto est maintenant évident, il manque de talents capables de transformer la technologie en produits acceptés par le grand public, l'adoption de masse et l'externalité positive restent des paroles en l'air. L'observation de toute industrie émergente révèle cette règle : lorsque les femmes cadres qui combinent compréhension technique, sensibilité commerciale et capacité narrative commencent à émerger, l'industrie passe vraiment de la conduite technique à la commercialisation et à la massification.

Leur apparition marque la véritable maturité de l'industrie.

Le monde de l'IA a déjà vécu ce tournant, des femmes cadres comme Daniela Amodei et Yun Yeyi poussent la productisation de la technologie, faisant passer l'IA de l'algorithme de laboratoire à la vie quotidienne et au monde commercial.

Et l'industrie crypto, si elle ne peut pas retenir "l'élite qui parle le langage humain", alors elle mérite de continuer à se battre dans la boue (PVP).

La direction du flux des talents est le indicateur de vent de l'industrie.

Là où elles vont, la valeur est créée ; là où elles partent, c'est souvent là que la bulle éclate.

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QQuel est le point commun entre les industries de la Crypto et de l'IA selon l'article ?

ALes deux industries sont à la fois de pointe et 'rustiques'. Elles sont de pointe car elles reposent sur des technologies fondamentales (blockchain pour la confiance, IA pour la productivité). Elles sont 'rustiques' car les fondateurs sont souvent des techniciens qui excellent en code mais manquent de compétences en marketing, relations gouvernementales et relations publiques.

QQuel rôle les femmes cadres supérieures jouent-elles dans ces secteurs technologiques ?

AElles servent de pont entre les génies techniques et le monde extérieur. Elles sont capables de dialoguer en profondeur avec les équipes techniques tout en sachant raconter une histoire convaincante aux investisseurs et aux utilisateurs, grâce à leurs compétences en commercialisation, relations publiques et gestion des opérations.

QPourquoi l'article suggère-t-il que l'industrie crypto a un problème actuellement ?

AL'article suggère que l'industrie crypto a un problème car elle manque de talents capables de transformer la technologie en produits acceptés par le grand public. L'adoption massive et les externalités positives restent un vain discours. Si les femmes cadres talentueuses quittent le secteur, cela indique une disparition de la certitude commerciale.

QQuels exemples de femmes cadres réussies dans l'IA sont cités dans l'article ?

AL'article cite plusieurs exemples : Daniela Amodei, cofondatrice et présidente d'Anthropic ; Lila Ibrahim, première COO de DeepMind ; Mira Murati, ancienne CTO d'OpenAI et fondatrice de Thinking Machines Lab ; et贠烨祎 (Yun Yeyi), COO de MiniMax âgée de 31 ans.

QQuel indicateur l'article utilise-t-il pour juger de la maturité et du succès commercial d'une industrie ?

AL'article utilise l'afflux de femmes cadres supérieures talentueuses, qui possèdent une compréhension technique, une sensibilité commerciale et une capacité narrative, comme indicateur. Leur présence marque le passage d'une industrie d'une phase pilotée par la technologie à une phase de commercialisation et de massification. Leur départ signale souvent l'éclatement d'une bulle.

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Two Legends Lost in Three Days: Is Google's AI Talent Dam Cracking?

In three days, Google lost two AI legends. On June 18, Noam Shazeer, co-author of the seminal "Attention is All You Need" paper and Gemini co-lead, left for OpenAI. Just 48 hours later, John Jumper, 2024 Nobel laureate and AlphaFold lead, departed DeepMind for Anthropic. This follows Andrej Karpathy joining Anthropic in May. These moves highlight a structural trend: top AI talent is concentrating at mission-driven, pre-IPO firms like OpenAI and Anthropic, while Google becomes a primary source. The exodus stems from a core mission mismatch. Google's ad-centric model often subordinates AI research to product and revenue goals, creating friction for pioneers like Shazeer, who returned in 2024 only to leave again. In contrast, OpenAI and Anthropic offer singular focus on pushing AI boundaries, whether towards AGI or safety-aligned models, which deeply appeals to top researchers like Jumper. Financial incentives amplify the pull. With both OpenAI and Anthropic nearing IPO, employees stand to gain immensely from equity, an upside Google's mature stock cannot match. Furthermore, the 2023 merger of Google Brain and DeepMind, intended to consolidate strength, has instead created cultural tension and slowed the path from research to product, as evidenced by Gemini's pace. This talent redistribution is reshaping the AI landscape. While Google retains vast data and compute resources, its true crisis is the quiet, continuous loss of the people who define the field's future. The real moat in AI is not infrastructure, but the concentration of brilliant minds—a battle Google is currently losing.

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Behind the AI Report Card, Lies a Chinese 'Exam Setter'

Beyond the familiar performance charts like MMLU-Pro and MMMU, which major AI models strive to ace, stands a key "examiner": Chinese-Canadian researcher Wenhu Chen. An assistant professor at the University of Waterloo and founder of TIGERLab, Chen addresses the crucial need for more rigorous AI evaluation. As models like GPT-4 began scoring near-perfect results on older benchmarks like MMLU, it became difficult to distinguish their true capabilities. In response, Chen introduced MMLU-Pro in 2024, featuring harder, more reasoning-focused questions with more answer choices, successfully reintroducing meaningful performance gaps. His work extends to multi-modal evaluation with MMMU and its enhanced version, MMMU-Pro. These benchmarks test a model's ability to understand and reason with complex information from images, charts, and text across diverse academic subjects, exposing the significant challenges even top models face in genuine comprehension. Chen's background in complex QA, table reasoning, and his experience at Google DeepMind on projects like Gemini inform his approach. He understands that effective benchmarks must anticipate how models might "cheat" by memorizing data or avoiding visual analysis. His lab also actively researches video understanding and generation models (e.g., UniVideo, Vamba), ensuring his evaluation work is grounded in practical model-building challenges. Now at Meta's Super Intelligence Lab, Chen continues his focus on multi-modal data and evaluation, representing the deep yet often unseen contributions of Chinese talent in shaping the fundamental tools of the AI industry.

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Alliance Co-founder's Letter to Entrepreneurs: Written at the Moment Cursor Sold for $600 Billion

Alliance Co-founder's Letter to Entrepreneurs: On Cursor's $60 Billion Sale Many aspiring founders see massive exits like Cursor's $60B sale and wonder why they can't achieve the same, often concluding opportunities are exhausted. But great companies aren't built in obvious, crowded spaces. Cursor, like Stripe, Figma, and Shopify before it, started with a non-consensus belief about the future. Before ChatGPT, they believed AI would transform knowledge work. They focused on a genuinely exciting domain, became their own customer, and obsessed over power users. Their journey involved years of "glass-chewing" effort before the market was ready. The pattern is consistent: identify a long-term technological shift, find a missed entry point, and execute for years before the trend becomes obvious. First-generation products (PayPal, Adobe, Amazon) prove a market exists. Second-generation winners (Stripe, Figma, Shopify) rebuild that market around new insights, technology, or changing customer behaviors. Founders must identify their phase in the cycle. Early entrants like Coinbase or Cursor focus on making new technology usable for power users. Later entrants find the "yin" to the established "yang"—the blind spots incumbents miss as they grow distant from individual users. The key is deep market immersion. Use every product in your space. Talk to users. Build an audience. Stop looking for ideas and start *seeing* them everywhere. Then, choose one. The idea must offer a 10x improvement or solve a "hair-on-fire" pain point—something severe enough that users are already crafting workarounds. When building, avoid feature bloat. Ask: why would someone switch? Great startups rarely force new behaviors; they improve familiar workflows with drastically lower friction (e.g., Cursor forked VS Code instead of creating a new editor). Distribution is the underestimated moat. Before product-market fit, achieve distribution-market fit. How do customers discover new tools? Founders like those at Airbnb, Stripe, and Cursor did unscalable, manual work to recruit early users. The final, unteachable ingredient is resilience. Cursor built for years pre-market, faced rejection, and persisted. So did Airbnb, Nvidia, and Rain (which launched post-FTX collapse). The lesson isn't that these founders were smarter, but that they stayed in the game long enough for their insights to compound. Framework: Spot technological cycles. Cultivate unique insight. Obsess over your market. Talk to customers. Find a hair-on-fire problem. Build the simplest wedge. Win your distribution channel. Above all, don't quit when it gets hard. Most people won't do these things consistently. The few who do build the next generation of great companies. Go build.

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Weekly Editor's Picks (0613-0619): Market Insights & Analysis This weekly digest curates in-depth analysis often lost in the information flow, focusing on key insights across macro trends, investment, and technology. **Macro & Geopolitics:** With the Strait of Hormuz reopening and military conflict shifting to negotiation, markets are pivoting from "war shock" to "supply restoration." Trades include shorting crude risk premiums, longing airlines/tourism, Asian energy importers, and bond duration, while shorting inflation expectations. LNG, fertilizer, and chemical chains are also being repriced. **Investment & VC:** Ray Dalio advises against betting on concentrated AI giants dominating indices, advocating for diversified portfolios of high-quality, low-correlation assets instead. Analysis covers the 4-year crypto cycle, predicting the core surviving product by 2029 will be asset trading markets. Current BTC metrics suggest a potential bottoming zone, presenting a patient accumulation window. SpaceX's high-profile IPO at a $2.1T valuation faces scrutiny over fundamentals, with key watchpoints being its likely inclusion in the Nasdaq index and Q2 earnings. Concerns are raised about potential "gamma squeeze" and systemic risks if its narrative-driven valuation gets amplified by passive index funds. Robinhood (HOOD) is noted for breaking its high correlation with crypto, bolstered by its stock trading and new underwriting business. **Web3 & AI:** A warning highlights ~$1.8T in off-balance-sheet AI infrastructure commitments (purchase commitments, leases) as a potential systemic risk if AI monetization lags. AI models are being used for World Cup predictions, adding a new layer for betting markets. A cost breakdown of a $20 AI subscription reveals the supply chain from model companies to cloud, GPUs, and power. **Prediction Markets:** The emergence of prediction market "concept stocks" is noted, with Robinhood developing its own platform, Rothera, signaling a shift from market competition to a "channel war" for user access. **CeFi & DeFi:** The SpaceX IPO tested perpetual contract mechanisms for pre-IPO assets, highlighting challenges in handling corporate actions like stock splits on-chain. The de-pegging of STRC (Strategy's preferred share) to ~$89 reflects market concerns over MicroStrategy's capital structure and BTC-backed leverage model. BlackRock's covered-call Bitcoin ETF (BITA) offers yield but caps upside, appealing to yield-seeking institutions. **Ethereum:** An opinion piece argues Ethereum's core strength is its vast developer community and composability, solidifying its role as the default operating system for the financial internet. **Weekly Hot Topics:** Include the US-Iran deal reopening the Strait of Hormuz, Fed's hawkish hold, Anthropic restricting model access, SpaceX acquiring Cursor, and a humorous stock surge for "Liuliumei" due to its "LLM" ticker.

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