Même Apple doit payer un loyer

marsbitXuất bản vào 2026-06-15Cập nhật gần nhất vào 2026-06-15

Tóm tắt

**Resumé en français :** L’histoire présente deux transactions clés entre Apple et Google qui illustrent un renversement des rôles de « propriétaire » et de « locataire » dans le paysage technologique. D’un côté, Google verse environ 20 milliards de dollars par an à Apple pour rester le moteur de recherche par défaut sur Safari, un « loyer » payé pour un accès privilégié au flux d’utilisateurs d’Apple. Cette rente, basée sur la rareté de l’accès, montre cependant des signes de faiblesse avec l’émergence des outils d’IA comme ChatGPT. De l’autre, Apple paierait désormais environ 1 milliard de dollars par an à Google pour intégrer les modèles d’IA Gemini avancés dans son écosystème. Bien qu’Apple insiste sur le fait que ses modèles finaux sont « distillés » et indépendants, cette transaction révèle une dépendance envers les capacités de pointe et l’infrastructure de Google pour la connaissance et la puissance de calcul. L’article analyse cette dynamique à travers le prisme de la rareté. La question centrale est de savoir si les modèles d’IA de pointe deviendront une commodité bon marché (scénario idéal pour Apple, le « propriétaire » de l’accès) ou resteront une ressource rare et chère concentrée chez quelques acteurs (ce qui ferait de Google le « propriétaire » incontournable). Enfin, l’auteur élargit la réflexion en montrant comment Apple, Google et même WeChat imposent désormais aux développeurs une nouvelle forme de « loyer » : pour que leurs applications soient access...

Google verse 20 milliards de dollars par an à Apple. Pour une seule chose :

La position de moteur de recherche par défaut sur Safari. La première barre de recherche que les utilisateurs voient en ouvrant le navigateur est celle de Google. Cet accord a commencé vers 2003 et dure depuis plus de vingt ans.

01

Dans les documents du procès antitrust du département américain de la Justice, un chiffre ressort. Rien qu'en 2021 et 2022, Google a déboursé environ 38 milliards de dollars pour cela. Morgan Stanley a calculé que cela représentait un peu plus de 30% des revenus publicitaires de recherche que Google tire des appareils Apple.

En clair, c'est une affaire de taxe sur le trafic.

Un autre flux d'argent, mais dans la direction opposée, de Cupertino vers Mountain View.

Le 12 janvier 2026, Apple et Google ont publié une déclaration conjointe : le prochain modèle de base d'Apple sera construit en utilisant Gemini de Google.

Gurman de Bloomberg rapporte qu'Apple paiera environ 1 milliard de dollars par an pour cela. Google a développé pour Apple un modèle avec 1,2 trillion de paramètres, soit huit fois plus que le précédent modèle cloud d'Apple. CNBC, CNN, TechCrunch ont tous confirmé cet accord le même jour.

Deux flux d'argent, de directions opposées, pour acheter des choses totalement différentes.

Le premier achète un point d'entrée : des centaines de millions d'appareils, la première porte par laquelle les utilisateurs cherchent des informations est Google. Le second achète des capacités. Apple n'arrivant pas à rattraper son retard sur les modèles de pointe, elle achète cet écart.

En ne regardant que les flux de trésorerie nets, Apple reste gagnante : elle reçoit 20 milliards, en paie 1, et empoche 19 milliards. Mais Winton, futurologue en chef d'ARK Invest, a calculé en janvier un chiffre plus saisissant.

En additionnant les deux flux, Apple perdrait *net* 21 milliards de dollars sur « l'acte des utilisateurs cherchant des informations via ses appareils ». Ce calcul a un défaut : il fusionne sur un seul compte de résultats deux transactions de nature totalement différente.

Deux loyers pour deux ressources rares différentes, dont les prix évoluent en sens inverse.

Regardons d'abord pourquoi le flux de la recherche perdure. La réponse est simple. L'entrée reste rare.

Apple a environ 2,4 milliards d'appareils actifs. L'attention des consommateurs les plus riches du monde passe par là. Pour capter ce flux, Google doit payer un prix astronomique.

Cela fait vingt ans, aucun autre moteur de recherche n'a proposé un prix approchant.

Cook a dit une grande vérité en 2018 : le moteur de recherche de Google est le meilleur. Eddy Cue l'a dit plus crûment lors du procès : même si Microsoft offrait Bing gratuitement, ce ne serait pas à la hauteur.

Mais. Une première fissure est apparue dans les fondations de ce loyer.

En mai 2025, Cue a témoigné au procès. En avril 2025, le volume de recherche sur Safari a enregistré sa première baisse en 22 ans. Il a attribué cela à la concurrence des outils de recherche IA.

ChatGPT, Perplexity et autres changent la façon dont une partie des gens cherchent des informations. Le jour où la nouvelle est sortie, l'action Alphabet a chuté de 7%, effaçant 155 milliards de dollars de capitalisation en une journée. Wall Street a voté avec ses pieds.

Maintenant, regardons pourquoi le flux du modèle commence. La réponse est tout aussi simple. La capacité des modèles de pointe est rare.

Les organisations capables d'entraîner durablement de véritables grands modèles de pointe ne dépassent pas cinq ou six dans le monde. Apple n'en fait pas partie. Plusieurs médias citant des sources anonymes rapportent que le taux d'échec des modèles maison d'Apple sur des tâches complexes en 2025 était d'environ un tiers.

Elle n'a pas choisi de se battre seule, mais a dépensé 1 milliard de dollars pour acheter les capacités de Google et combler ce fossé.

Ainsi, une image assez intéressante émerge :

Sur le vieux champ de bataille de la recherche, Apple est le propriétaire, Google paie un loyer pour le trafic. Sur le nouveau champ de bataille des modèles d'IA, Google devient le propriétaire, Apple paie un loyer pour la technologie.

Réfléchissez-y : Apple et Google, à gauche perçoivent 20 milliards de loyer, à droite paient 1 milliard de « frais de scolarité ». La même entreprise, à la fois propriétaire et locataire.

Franchement, cela n'arrive pas souvent dans l'histoire des affaires.

Deux lignes évoluent dans des directions différentes. L'ancienne affaire de l'entrée de recherche est lentement grignotée par l'IA, tandis que le seuil du côté des capacités des modèles continue de monter.

Le flux de trésorerie net est la photo d'aujourd'hui, la direction du loyer vous dit ce qu'il se passe demain. Celui qui peut offrir ce que les autres n'ont pas peut continuer à percevoir un loyer.

02

La vitesse de réaction d'Apple cette fois-ci était inhabituellement rapide pour elle.

Le lendemain de la WWDC, le vice-président logiciel Federighi et la vice-présidente IA Subramanya se sont assis face à un groupe de médias pour une discussion technique.

La première chose qu'a faite Federighi en montant sur scène a été de marquer une distance.

Ses mots exacts : « La quantité d'Assistant Google que nous utilisons est zéro. » En langage clair : nous n'utilisons pas un seul morceau de ce que fait Google Assistant.

Puis il a énuméré point par point : ne pas utiliser les modèles Gemini que Google déploie pour ses propres clients, ne pas utiliser le code client de Google, ne pas utiliser Google Search comme base de connaissances.

Même l'application Gemini n'est pas intégrée à iOS. Plusieurs sites d'information spécialisés sur Apple étaient présents et ont rapporté indépendamment les mêmes propos.

Subramanya a immédiatement ajouté.

Les modèles de base d'Apple sont conçus sur mesure pour ses propres puces, entraînés sur ses propres données, et finalement affinés en utilisant la sortie des modèles de pointe de Gemini.

Les quatre mots les plus importants de cette phrase sont « sortie pour affiner ». Techniquement, cela s'appelle la distillation.

Qu'est-ce que cela signifie ? Faire de Gemini le professeur, qui fait l'exercice d'abord, puis le petit modèle d'Apple apprend en regardant les réponses du professeur. Une fois l'apprentissage terminé, le professeur ne laisse pas un seul morceau de craie dans la salle de classe. Le modèle livré est celui d'Apple.

Un titre d'un de ces sites spécialisés Apple résume bien la situation : « Il n'y a pas une goutte de Gemini dans les nouveaux modèles d'Apple. »

Si l'histoire s'arrêtait là, ce serait vraiment bien. Apple a bénéficié de la force de Google, mais le produit est propre et elle garde le contrôle.

Mais si vous examinez vraiment, un par un, les éléments qu'Apple a pris à Google, l'image devient moins belle.

Premier élément : dépendance des connaissances.

Les cinq modèles de base d'Apple, les quatre premiers ont été affinés par distillation à partir des sorties de Gemini. Sans ces sorties comme cible, la qualité des propres modèles d'Apple ne peut pas monter.

Subramanya l'a dit elle-même, l'affinage utilise les « modèles de pointe de Gemini », les plus récents. Qu'est-ce que cela implique ? À chaque itération de modèle, Apple doit retourner demander à Google ses dernières sorties. Être diplômé ne signifie pas que vous n'aurez pas besoin de recyclage l'année prochaine.

Deuxième élément : dépendance en puissance de calcul.

Le modèle le plus puissant d'Apple s'appelle AFM Cloud Pro, spécialisé dans le raisonnement complexe et l'utilisation d'outils de niveau agent. Où ce modèle s'exécute-t-il ? Sur Google Cloud, sur des cartes graphiques NVIDIA.

L'infrastructure cloud privée d'Apple elle-même ne peut tout simplement pas supporter la charge de calcul la plus lourde, elle doit donc étendre cette couche aux salles de serveurs de Google.

Apple souligne que ces machines peuvent être auditées par des tiers et que les données des utilisateurs ne seront pas stockées. Le protocole de confidentialité est en effet strict. Mais le fait que le matériel ne soit pas entre ses mains est une réalité.

Simultanément, Apple développe une puce IA maison appelée Baltra. En collaboration avec Broadcom, en technologie 3 nm de TSMC, elle devrait être disponible en 2027. Mais la conception de Baltra est orientée vers l'inférence dédiée, pas l'entraînement.

Bloomberg a rapporté qu'Apple a déjà réduit de nombreux investissements dans l'entraînement de grands modèles.

En d'autres termes, le pont qu'Apple construit mène à « exécuter l'inférence soi-même », pas à « entraîner des modèles soi-même ». L'autre bout du pont résout un problème de puissance de calcul, pas un problème de connaissances.

Donc, la phrase de Federighi « pas une goutte » est tout à fait exacte au niveau du produit fini. Mais au niveau des capacités, la dépendance d'Apple envers Google n'a pas du tout disparu. Elle a juste changé de costume : c'est une dépendance des connaissances plus une dépendance en puissance de calcul.

Vous ne vivez pas dans la maison du propriétaire, mais vous devez retourner dans son école chaque semestre pour suivre des cours. L'exercice le plus intense que vous faites, vous devez le faire dans sa salle de sport.

Apple le sait bien sûr.

Elle a mis en place toute une série de couvertures dans la structure contractuelle. L'accord est non exclusif. Le cadre Foundation Models a été conçu dès le départ avec une porte de sortie : il est possible de changer de fournisseur.

Les développeurs utilisant la même API peuvent appeler les modèles locaux d'Apple ou le Gemini dans le cloud, et changer plus tard qui ils veulent.

Xcode 27 embarque simultanément les agents de codage d'Anthropic, Google et OpenAI. La couche d'entrée de Siri, Google ne peut pas y toucher. La logique d'orchestration, le backend par défaut, l'interaction utilisateur sont tous fermement entre les mains d'Apple. Mais au niveau des outils pour développeurs, les trois sont intégrés.

Entrée exclusive, backend à choix multiples. Cette couverture elle-même est la meilleure preuve.

S'il n'y avait vraiment aucune dépendance, pourquoi achèteriez-vous une assurance ? Le fait d'acheter une assurance montre précisément que vous êtes parfaitement conscient du risque.

Si Apple fait tant d'efforts pour crier « pas une goutte », c'est précisément parce qu'elle sait mieux que quiconque : pas une goutte de code ne signifie pas une once de dépendance.

Elle a besoin que le marché, les développeurs, les utilisateurs croient à cette histoire : Apple contrôle toujours tout. Mais chaque action de couverture qu'elle entreprend simultanément est une préparation pour le jour où cette histoire pourrait ne plus tenir.

Pour voir la situation réelle d'une entreprise, regardez comment elle se couvre. Les déclarations vous disent ce qu'elle veut que vous croyiez. La couverture vous dit ce qu'elle croit elle-même.

03

Que la couverture fonctionne ou non, cette fois-ci, ce n'est vraiment pas à Apple d'en décider.

La clé est une seule chose : Les modèles de pointe, deviennent-ils moins chers ou plus chers ?

S'ils deviennent moins chers, on parle de commoditisation des modèles. En clair, de plus en plus d'acteurs peuvent créer des modèles de pointe, les prix chutent, l'écart entre les modèles se réduit.

Dans ce scénario, Apple est le grand gagnant.

Détentrice du plus grand parc d'appareils au monde, des canaux de distribution les plus puissants, elle peut louer le modèle de qui est le meilleur, changer pour qui est le moins cher. Personne ne peut lui serrer la gorge.

Le loyer ne fera que baisser, Apple le paiera sans sourciller. Ses fossés protecteurs sont la distribution et la confiance, pas le modèle en lui-même. L'entrée reste rare, le modèle devient une commodité que n'importe qui peut fournir. Le propriétaire reste Apple.

Et s'ils deviennent plus chers ? Ou si les capacités de pointe continuent de se concentrer entre les mains de quelques-uns seulement ? C'est une autre histoire.

Les organisations capables d'entraîner de vrais modèles de pointe se font plus rares. Le loyer augmentera, les options se réduiront. La situation d'Apple dans trois à cinq ans évoluera lentement de « Je te choisis » vers « Je ne peux pas me passer de toi ».

À ce moment-là, tous les contrats non exclusifs, les frameworks interchangeables ne serviront à rien. Vous pourrez effectivement changer de fournisseur, mais s'il n'y a que deux ou trois acteurs dans le monde capable de vous donner ce que vous voulez, votre pouvoir de négociation ne sera que du papier.

Pour l'instant, les preuves vont dans les deux sens, et elles sont solides.

Ceux qui parlent de commoditisation ont un argument direct : les prix s'effondrent. Anthropic a baissé ses prix d'API de 67% sur l'année écoulée, Google de 70-80%, OpenAI baisse aussi constamment. Les modèles open source rattrapent leurs capacités.

La logique est simple : Si les capacités de pointe étaient vraiment si rares que seuls quelques-uns peuvent les fournir, ils n'auraient pas besoin de baisser leurs prix. La baisse des prix est elle-même la preuve de l'existence de la concurrence.

Mais ceux qui parlent de concentration ont aussi des preuves frappantes.

Quatre géants technologiques américains, Google, Amazon, Microsoft, Meta, ont ensemble des dépenses en capital prévues pour l'infrastructure IA en 2026 d'environ 700 milliards de dollars.

Ce chiffre est calculé par le Financial Times sur la base des résultats du Q1, et de nombreux médias l'ont cité.

700 milliards de dollars, quel concept ? C'est plus que le PIB de la Suède. Et cet argent est hautement concentré sur un seul usage : construire des centres de données, acheter des puces, entraîner des modèles.

C'est le plus grand pari concentré en investissement annuel d'entreprise de l'histoire humaine. Et ce seuil continue de monter.

Encore plus intéressant est l'affaire de Meta.

Meta est le plus fervent promoteur de l'IA open source. La série de modèles Llama est mise gratuitement à la disposition des développeurs du monde entier. Mais son dernier modèle propriétaire, nom de code Avocado, dans les tests internes, n'arrive pas à battre le Gemini 3.0 de Google.

Le New York Times et Reuters ont rapporté que les capacités d'Avocado se situent entre Gemini 2.5 et 3.0, ne touchant pas la pointe.

Sa date de sortie a été repoussée de fin 2025 à mars 2026, puis à mai, puis à juin. La direction de Meta a même discuté en interne d'une option : Louer temporairement un Gemini à Google pour soutenir ses propres produits IA.

Réfléchissez-y. Une entreprise qui dépense 115 à 135 milliards de dollars par an, détenant l'un des plus grands ensembles de données sociales au monde, envisage de louer un modèle à son concurrent.

Le seuil pour entraîner des modèles de pointe est en train de monter, au point qu'une entreprise de la taille de Meta n'est même pas sûre de pouvoir suivre à chaque tour.

Apple fait face, en fait, au même problème.

Sauf qu'Apple a choisi la location dès le début, tandis que Meta a couru un moment avant de réaliser : merde, on va peut-être devoir louer aussi. Deux forces tirent simultanément sur cette corde.

La première pousse les modèles vers le statut de service public (eau, électricité, gaz), accessible et abordable pour tous. La seconde pousse les modèles vers le statut de mine d'uranium, avec un seuil si haut que seules quelques-unes ont la licence.

Apple parie sur la première direction.

Tout son jeu — louer des modèles, fabriquer sa propre puce d'inférence, verrouiller l'entrée, ouvrir tous les backends — repose sur une seule prémisse : les modèles deviendront de moins en moins chers, j'aurai toujours le choix.

Mais si cette prémisse ne tient pas ?

Si les capacités de pointe continuent de se concentrer entre les mains de quelques-uns seulement, Apple finira par découvrir que ses couvertures soigneusement conçues couvrent un avenir qui n'arrivera tout simplement pas.

Que les choses rares deviennent moins chères ou plus chères, de quel côté cette ligne tourne, décidera qui sera encore propriétaire et qui sera devenu locataire à long terme dans trois à cinq ans.

04

En arrivant là, certains doivent se demander : tout cela, quel rapport avec moi ?

Disons-le ainsi : Apple, Google, WeChat, sont en train de faire exactement la même chose en ce moment aux développeurs de leurs écosystèmes respectifs.

En juin de cette année, Apple a signé l'avis de décès de SiriKit lors de la WWDC. Ce framework, qui permettait aux applications de s'intégrer à Siri depuis 2016, a été officiellement abandonné.

À partir de l'automne et du lancement d'iOS 27, pour qu'une App apparaisse dans le nouveau monde de Siri, il n'y a qu'une seule voie : Décomposer ses fonctionnalités en actions standardisées, les enregistrer en tant qu'App Intents. Pour que Siri les appelle directement. Pas d'enregistrement ? Disparition du point d'entrée.

Le même mois, Google a lancé AppFunctions lors de son I/O. Ils appellent cela « MCP local à l'appareil ».

Les applications enregistrent leurs fonctions dedans, et Gemini peut les appeler directement en arrière-plan. Pas d'enregistrement ? Pas de problème, Google a une deuxième voie : Gemini peut directement manipuler l'écran pour vous. Si vous n'ouvrez pas la porte d'entrée, elle entrera par la porte de derrière.

WeChat a été encore plus rapide.

Les directives aux développeurs du 8 juin commencent par « respecter pleinement les droits et le libre choix des développeurs » ; quelques lignes plus bas, la conclusion est : Les mini-programmes non intégrés ne pourront pas être appelés par l'IA de WeChat.

Trois plateformes, trois accents, un même geste.

Transformer les applications de « ouvertes par l'utilisateur » à « appelées par l'IA ». La logique d'appel, les règles de classement, qui est prioritairement sélectionné, tout cela est entre les mains de la plateforme. Vous ne le voyez pas, vous ne le touchez pas.

Repensez-y.

Ces quinze dernières années, les applications payaient 30% de commission aux boutiques d'applications, pour acheter de la distribution et de la visibilité. Les classements de téléchargement étaient une ressource rare, contrôlée par la plateforme, donc la plateforme percevait un loyer. Maintenant, la ressource rare a changé. Le nombre de téléchargements ne vaut plus grand-chose, « être sélectionné par l'IA » vaut de l'argent.

Mais cette fois, vous ne payez pas 30% d'argent. Vous devez décomposer vos fonctionnalités en capacités atomiques que la plateforme peut appeler, céder le contrôle de l'interaction utilisateur. La monnaie du loyer a changé, mais la structure de perception du loyer n'a jamais changé.

Face à son propre propriétaire, Apple a au moins une carte de couverture. La plupart de ceux qui vivent sur ces plateformes, n'en ont pas une seule.

Références :

[1]. Documents du procès antitrust du département américain de la Justice contre Google ;

[2]. Bloomberg (Mark Gurman) : Rapport sur l'accord de partenariat IA Apple-Google ;

[3]. Apple WWDC 2026 - Publication officielle ;

[4]. Financial Times : Compilation des dépenses en capital IA 2026 des quatre géants ;

[5]. New York Times / Reuters : Rapports sur le modèle Avocado de Meta ;

[6]. Directives aux développeurs de la plateforme ouverte WeChat, 2026.06.08

Cet article provient du compte WeChat public « 王智远 » (ID : Z201440), auteur : Wang Zhiyuan

Câu hỏi Liên quan

QPourquoi Google paie-t-il des milliards de dollars à Apple chaque année selon l'article ?

AGoogle paie environ 20 milliards de dollars par an à Apple pour être le moteur de recherche par défaut sur Safari, ce qui lui permet de capter le trafic des utilisateurs des appareils Apple.

QQuel est le nouvel accord financier entre Apple et Google annoncé pour 2026, et quel est son objet ?

AEn 2026, Apple a accepté de payer environ 1 milliard de dollars par an à Google pour utiliser son modèle d'IA Gemini comme base pour ses futurs modèles fondamentaux, afin de combler son retard en matière d'IA de pointe.

QComment Apple décrit-il sa dépendance technique envers Gemini de Google lors des présentations WWDC ?

ALes dirigeants d'Apple, comme Federighi, ont insisté sur le fait que leurs modèles étaient « distillés » à partir des sorties de Gemini, mais que le produit final ne contenait « pas une goutte » de code de Gemini, minimisant ainsi la dépendance technique directe.

QSelon l'article, quelle est la double position d'Apple dans ses relations économiques avec Google ?

AApple occupe une double position : elle est « propriétaire » percevant un loyer de Google pour l'accès par défaut à la recherche, et simultanément « locataire » payant Google pour l'accès à la technologie des modèles d'IA de pointe.

QQuelle tendance clé concernant le coût des modèles d'IA de pointe déterminera la future position de négociation d'Apple ?

ALa future position de négociation d'Apple dépendra de savoir si les modèles d'IA de pointe deviennent une commodité bon marché (ce qui avantagerait Apple) ou restent une ressource rare et chère concentrée chez quelques acteurs comme Google (ce qui affaiblirait la position d'Apple).

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Phiên bản 3.2.0 của XRP Ledger đã chính thức ra mắt, đánh dấu một bước nâng cấp quan trọng cho cơ sở hạ tầng blockchain cốt lõi. Lần này, các nhà phát triển đã đổi tên phần mềm vận hành mạng từ "rippled" thành "xrpld" để phù hợp hơn với toàn bộ hệ sinh thái của dự án. Bản cập nhật tập trung chủ yếu vào các cải tiến back-end và hiệu suất thay vì tính năng người dùng mới. Các tối ưu hóa bộ nhớ được giới thiệu có khả năng tiết kiệm tới 40% lượng bộ nhớ máy chủ, đồng thời chuẩn bị kiến trúc phần mềm cho việc mở rộng quy mô trong tương lai. Về mặt bảo mật, bản sửa đổi `fixCleanup3_2_0` mang lại nhiều cải thiện cho các mô-đun như kho lưu ký tài sản đơn, giao thức cho vay, sàn giao dịch phi tập trung và mã thông báo đa năng. Các kiểm tra bất biến mới được thêm vào để đảm bảo tính toàn vẹn của sổ cái khi tài khoản bị xóa. Một khả năng mới cho nhà phát triển là ứng dụng có thể truy xuất thông tin định nghĩa giao thức và máy chủ XRP Ledger mà không cần kết nối trực tiếp, hỗ trợ đáng kể việc phát triển ví, công cụ khám phá chuỗi khối và API. Các thay đổi về khả năng mở rộng và ổn định bao gồm kích thước khối có thể cấu hình, hỗ trợ lưu trữ cơ sở dữ liệu hiệu quả qua nuDB, và việc hỗ trợ máy chủ gRPC cho TLS/mutual TLS trở thành tùy chọn. Cổng kết nối ngang hàng mặc định cũng được đổi từ 51235 sang 2459. Các tính năng kiểm tra bất biến giao dịch tạm thời bị vô hiệu hóa trong phiên bản 3.2.0 do ảnh hưởng đến hiệu suất, nhưng không gây rủi ro bảo mật.

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AGI không phải là điểm kết thúc, nghiên cứu mới của DeepMind: Hướng tới ASI, tiến bộ AI thực sự mới chỉ bắt đầu

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Kraken Ra Mắt Hợp Đồng Perpetual Trước IPO Cho OpenAI Và Anthropic Với Đòn Bẩy Lên Đến 5x

Kraken đã ra mắt hợp đồng tương lai vĩnh viễn (perps) tiền IPO cho hai công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu là OpenAI và Anthropic. Các hợp đồng này cho phép các nhà giao dịch đủ điều kiện mở vị thế mua (long) hoặc bán (short) đối với các công ty tư nhân được theo dõi sát sao này trước khi họ lên sàn chứng khoán, với đòn bẩy lên tới 5x. Sản phẩm này đánh dấu một bước tiến trong việc mở rộng cơ sở hạ tầng phái sinh tiền mã hóa sang các tài sản ngoài chuỗi, cung cấp cho các nhà giao dịch một cách tiếp cận thay thế để có thể tiếp xúc với các công ty tư nhân vốn thường khó tiếp cận. Tuy nhiên, hợp đồng tiền IPO có những rủi ro đặc thù. Khác với các hợp đồng vĩnh viễn cho tiền mã hóa có giá cả minh bạch, định giá công ty tư nhân phụ thuộc vào nhiều yếu tố như các vòng gọi vốn, giao dịch thứ cấp và kỳ vọng về thời điểm IPO. Điều này khiến việc định giá và quản lý rủi ro trở nên phức tạp hơn. Việc sử dụng đòn bẩy cao có thể khuếch đại lợi nhuận nhưng cũng làm gia tăng đáng kể rủi ro thua lỗ và thanh lý. Do đó, các nhà giao dịch cần hiểu rõ bản chất của sản phẩm mới và các rủi ro độc đáo của thị trường tư nhân trước khi tham gia.

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Làm thế nào để Mua ONE

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Tổng lượt xem 555Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2026.06.02

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Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của ONE (ONE) được trình bày dưới đây.

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