Les véritables moteurs de cette hausse : au-delà des objectifs de prix vers des changements fondamentaux

Les flux de capitaux surpassent les prévisions de prix

Lorsque les analystes débattent pour savoir si le Bitcoin atteindra 4 000, 5 000 ou 6 000 dollars, ils voient l’arbre sans voir la forêt. Le véritable indicateur d’un marché haussier durable se trouve ailleurs—dans le marché immobilier. Historiquement, chaque rallye crypto significatif a coïncidé avec une appréciation dramatique de l’immobilier et une redistribution massive du capital. Si nous observons des schémas similaires dans ce cycle, le potentiel de hausse pourrait être illimité, remodelant fondamentalement la façon dont toute une génération perçoit l’accumulation de richesse. Cependant, si l’immobilier reste stagnant, la décision prudente est de sortir—car l’histoire a tendance à se répéter, et les schémas sont indiscutables.

L’effet Trump : rapatriement de capitaux vers les marchés américains

Les manœuvres géopolitiques récentes de Trump se sont révélées remarquablement efficaces. L’Union européenne, le Japon et la Corée du Sud se sont tous alignés sur les intérêts américains, déclenchant un rapatriement massif de capitaux vers les États-Unis. Cette dynamique profite particulièrement aux indices Nasdaq et aux investissements dans l’infrastructure IA américaine. La leçon fondamentale ici est simple mais souvent négligée : pour comprendre toute classe d’actifs, il faut suivre l’argent. Le flux de capitaux est la vérité ultime.

Recalibrage des politiques : de l’économie de l’offre à celle de la demande

Les stratégies anti-involution nécessitent plus que des réformes de l’offre seules. Les succès historiques dans d’autres économies démontrent que les politiques de la demande sont tout aussi cruciales dans l’équation. Prenez l’industrie de la bière—malgré l’absence de pressions concurrentielles côté offre, elle reste sluggish en raison de la destruction de la demande par la déflation. Ce principe s’applique largement : si les politiques évoluent réellement vers un stimulus axé sur la demande, les implications pourraient être profondes, y compris des impacts potentiels sur les incitations démographiques et les subventions à la fertilité qui pourraient bientôt rivaliser avec celles du secteur technologique en magnitude.

Le changement de paradigme de l’IA : le test de Turing économique

La “sous-performance” apparente de GPT5 n’était pas un échec—c’était stratégique. Les informations divulguées cinq jours auparavant suggèrent qu’OpenAI a intentionnellement géré les attentes du marché. La vérité plus profonde révèle un nouveau consensus de la Silicon Valley : abandonner la quête de l’omnipotence des modèles ; privilégier l’utilité pratique. Avec 700 millions d’utilisateurs dans le monde, OpenAI est passé d’une institution de recherche poursuivant l’AGI à une entreprise optimisant la productivité réelle.

Wall Street et la Silicon Valley évaluent désormais l’IA à travers le prisme du “Test de Turing économique”—une métrique simple demandant si les utilisateurs peuvent distinguer la sortie humaine de celle d’une machine lors de l’exécution de tâches réelles. Selon cette mesure, la question n’est pas de savoir si une IA est vraiment une AGI, mais si elle améliore de manière démontrable la productivité. Ce recentrage explique les récentes hausses des actions américaines dans le secteur du matériel IA.

L’effet multiplicateur de la productivité

À l’échelle de l’utilisateur atteignant 1 milliard, les gains marginaux d’efficacité produisent des conséquences économiques terrifiantes. Même une augmentation d’un millième de la productivité se traduit par une expansion du PIB stupéfiante à l’échelle des populations entières. OpenAI a délibérément choisi des incréments pratiques plutôt que des percées spectaculaires—une décision stratégique que Wall Street anticipait, intégrant pleinement dans les valorisations récentes. Par ailleurs, ses concurrents poursuivent des capacités accrocheuses comme des modèles mondiaux de pointe, mais l’approche d’OpenAI s’avère plus stratégiquement solide.

L’investissement dans l’infrastructure domine la croissance du PIB en 2025

Les dépenses en capital dans l’IA aux États-Unis devraient représenter environ 25 % de la croissance réelle du PIB tout au long de 2025. Le rôle historique de l’Amérique en tant que superpuissance infrastructurelle—où le capex ferroviaire représentait autrefois 6 % du PIB total—trouve une nouvelle expression à travers la domination de l’infrastructure IA. Bien que les efforts domestiques aient manqué de direction stratégique claire ces dernières décennies, ce secteur représente une opportunité de reprendre le leadership en infrastructure.

Le fossé béant dans les applications IA

Actuellement, GPT, Gemini et Claude dominent le paysage mondial avec un total combiné d’utilisateurs actifs hebdomadaires dépassant 1 milliard. Les applications IA domestiques représentent collectivement moins d’un dixième de ce chiffre. La disparité est frappante—l’équivalent de comparer des écosystèmes Internet mobile développés à des prédécesseurs primitifs. Combler cet écart exige une attention urgente.

Talents et puissance de calcul : les véritables remparts

La stratégie de Meta met en lumière la réalité : le talent et l’infrastructure de calcul (ou “les personnes et les cartes”) déterminent la viabilité de l’IA, que ce soit pour construire des modèles, des applications ou des écosystèmes. De nombreuses entreprises cotées en A domestiques arborent des étiquettes IA sans disposer ni d’un talent exceptionnel ni de ressources computationnelles substantielles. Dans un secteur où les personnes sont plus rares que les puces, ces entreprises manquent de la base pour capturer la valeur créée par l’IA. Le processus de sélection est simple—ces opportunités doivent être écartées.

Les barrières de données ne sont pas ce que vous pensez

La dépendance de GPT5 à des données synthétiques et à de nouveaux paradigmes post-formation révèle une vérité contre-intuitive : les remparts de données sont plus étroits qu’on ne le suppose. Après des décennies de rhétorique sur le “big data”, les véritables barrières de données ont toujours appartenu aux leaders en échelle. Les petits acteurs utilisent rarement les données comme un avantage concurrentiel durable.

La pression concurrentielle s’intensifie

L’analyse des politiques sur les puces et les structures tarifaires montre que les concurrents renforcent leur position avec des méthodologies de plus en plus sophistiquées et matures. L’environnement concurrentiel exige de véritables percées domestiques, et non de simples améliorations incrémentielles.

La faille des VC sur le marché intérieur

La plupart des capital-risqueurs du marché primaire domestique misent sur la robotique ; certains poursuivent le matériel IA. Très peu investissent de manière significative dans les modèles et applications IA—les véritables pools de valeur. Ce schéma d’allocation en dit long sur le sentiment du marché et mérite une analyse individuelle approfondie.