Bulle d'IA ou économie agente ? Pourquoi Arthur Hayes mise sur les crypto-monnaies d'IA
Arthur Hayes a passé des mois à avertir que le boom de l'intelligence artificielle pourrait devenir l'une des plus grandes bulles de crédit du cycle de marché actuel. Pourtant, le 18 août 2026, le cofondateur de BitMEX a annoncé qu'il reprenait un rôle opérationnel pour diriger Flop Labs, un projet crypto construit autour d'agents IA, de calcul et d'un token FLOP prévu. Un jour plus tard, en réponse à des questions sur cette apparente contradiction, Hayes a déclaré qu'il croyait toujours à l'existence d'une bulle IA — mais qu'il croyait « à 100 % » à l'économie agente.
Les deux positions sont moins contradictoires qu'elles n'y paraissent au premier abord. Hayes est principalement sceptique quant à la dette, aux dépenses en capital et aux valorisations soutenant l'essor de l'infrastructure de l'IA, et non à l'intelligence artificielle elle-même. En fait, sa thèse suggère que la surconstruction de centres de données pourrait rendre l'informatique considérablement moins chère à terme. Si cela se produit, les agents autonomes d'IA pourraient devenir beaucoup plus économiques à exploiter — et le crypto pourrait devenir l'une des couches de paiement, de règlement et d'allocation des ressources utilisées par ces agents. Flop Labs est la tentative de Hayes de transformer cette thèse macroéconomique en un véritable réseau crypto.
Pourquoi Hayes pense que l'IA est dans une bulle
L'argument de Hayes sur la bulle de l'IA commence par l'infrastructure plutôt que par les chatbots. L'explosion de l'IA générative a déclenché une demande énorme pour les GPU, les centres de données, l'électricité, les équipements de réseau et la capacité cloud. Les entreprises ont répondu par des dépenses en capital agressives, tandis que les marchés du crédit ont de plus en plus aidé à financer ce développement. Selon son propre analyse, environ 1,5 billion de dollars de dettes liées à l'IA ont été émises depuis le début du présent boom de l'IA, dont environ 1,3 billion ont été émises à partir de 2025. Ce chiffre est une estimation de Hayes et non une statistique officielle du secteur, mais il illustre l'ampleur de l'effet de levier qu'il estime s'accumuler autour de l'infrastructure de l'IA.
Le risque apparaît si les revenus futurs de l’IA ne justifient pas le montant de capital investi. Les centres de données peuvent être construits sous l’hypothèse d’une demande informatique en hausse permanente, d’une forte utilisation et de tarifs attractifs. Mais les GPU se déprécient, les puces plus récentes améliorent l’efficacité, les concurrents augmentent leur capacité et les prix d’inférence peuvent baisser. Si trop d’infrastructure est financée par la dette, des rendements plus faibles peuvent devenir un problème de bilan plutôt qu’un simple investissement technologique décevant. Hayes a donc présenté le boom de l’IA comme un événement de crédit potentiel, dans lequel l’économie de l’infrastructure financée par la dette devient plus importante que la question de savoir si l’IA elle-même reste utile.
La distinction est importante. Une action technologique spéculative peut chuter fortement sans menacer ses créanciers. Un projet d'infrastructure fortement financé, en revanche, doit continuer à générer suffisamment de trésorerie pour servir sa dette. La préoccupation de Hayes peut être résumée par une chaîne : enthousiasme pour l'IA → dépenses de capital massives → expansion de la dette → capacité de calcul excédentaire → rendements plus faibles → stress credit potentiel. C'est bien plus proche d'une bulle d'infrastructure et de financement que d'une affirmation selon laquelle l'intelligence artificielle n'a aucune valeur.
La distinction clé : l'IA n'est pas la bulle
Ceci est la partie la plus importante de l'argument de Hayes. Une industrie peut surinvestir dans l'infrastructure tandis que la technologie sous-jacente continue de croître. L'histoire offre plusieurs exemples de ce schéma : les investisseurs peuvent perdre de l'argent en finançant une capacité excessive, mais les clients bénéficient plus tard de l'infrastructure abondante laissée en héritage. La valeur économique créée par une technologie et les rendements financiers réalisés par ceux qui financent son déploiement initial ne sont pas la même chose.
Pour l'IA, cela signifie qu'un marché des centres de données surapprovisionné pourrait nuire aux prêteurs, aux fournisseurs de cloud ou aux investisseurs en infrastructure, tout en aidant simultanément les développeurs. Plus de GPU et une capacité de calcul plus concurrentielle peuvent faire baisser les coûts d'inférence. Le prix payé pour construire l'infrastructure IA pourrait donc s'avérer excessif, même si la demande pour les applications IA continue de croître. Les derniers commentaires de Hayes rendent cette distinction explicite : il soutient que la bulle se situe dans la dette des centres de données et chez certaines entreprises de cloud et d'IA en perte, tandis qu'une capacité de calcul excédentaire renforce plutôt que n'affaiblit sa conviction dans l'économie agente.
La thèse n’est donc pas « l’IA s’effondrera ». Elle est plus proche de l’idée que l’économie de la construction de l’IA peut se détériorer plus rapidement que l’économie de son utilisation. Cette différence explique pourquoi Hayes peut avertir sur une bulle de l’IA tout en lançant simultanément un projet conçu pour un monde dans lequel les agents d’IA deviendront bien plus courants.
Pourquoi un échec de l'IA pourrait aider les agents IA
Les agents IA sont particulièrement sensibles au coût du calcul, car un système autonome fait bien plus que générer une seule réponse. Un agent sophistiqué peut raisonner sur une tâche, appeler des outils externes, rechercher dans des bases de données, invoquer plusieurs modèles, écrire et exécuter du code, récupérer des souvenirs, comparer les résultats et répéter le processus jusqu'à l'accomplissement d'un objectif. Chaque étape consomme des ressources. Un agent dont le coût d'exploitation est trop élevé peut être techniquement impressionnant, mais économiquement inutile.
De la rareté du calcul à l'abondance du calcul
La vague d'investissements actuelle dans les infrastructures cherche à résoudre précisément ce problème en augmentant l'offre de puissance de calcul pour l'IA. Le point de vue contrarié de Hayes est que l'industrie pourrait le résoudre de manière trop agressive. Si les centres de données, les accélérateurs et la capacité cloud deviennent finalement abondants par rapport à la demande, les fournisseurs pourraient rivaliser plus intensément sur les prix. Une capacité financée sur la base d'hypothèses optimistes pourrait décevoir les investisseurs, mais des prix du marché plus bas pour le calcul rendraient les applications d'IA moins coûteuses à exploiter. Tel est le mécanisme derrière la remarque de Hayes selon laquelle une surcapacité de calcul financée par la dette peut soutenir la thèse de Flop Labs.
Les changements de l'économie des agents liés à l'informatique peu coûteuse
Considérez la différence entre un agent IA qui coûte 50 $ par jour à faire fonctionner et un autre qui coûte 5 $. À un coût plus élevé, il peut n’être rentable que pour des flux de travail d’entreprise à forte valeur. À un coût plus bas, de nombreux autres cas d’utilisation deviennent viables : des agents de recherche qui surveillent en continu les informations, des agents de trading qui analysent les marchés, des agents de commerce qui comparant les produits, des agents de codage qui maintiennent les logiciels, et des services machine-à-machine qui effectuent des tâches petites des milliers de fois par jour.
La relation importante n'est pas simplement plus de capacité IA = plus d'enthousiasme autour de l'IA. C'est plus de capacité → coût marginal de calcul plus bas → davantage de tâches deviennent économiquement rationnelles à automatiser. Si cette transition se produit, un effondrement de l'infrastructure pourrait paradoxalement aider à créer un essor des applications. Les perdants pourraient être les investisseurs qui ont financé une capacité coûteuse ; les gagnants pourraient être les développeurs et les agents capables de consommer cette capacité à faible coût.
Qu'est-ce que l'économie agente ?
La plupart des consommateurs interagissent encore avec l’IA via une boucle relativement simple : humain → invite → réponse de l’IA. L’IA peut recommander un hôtel, rédiger un courriel ou expliquer un concept d’investissement, mais la personne reste généralement responsable de l’exécution de la prochaine étape. Les systèmes agents s’approchent davantage du modèle : humain → objectif → agent IA → actions. Cette distinction est importante car l’agent ne se contente plus de produire des informations ; il commence à coordonner des outils et des ressources pour atteindre un résultat.
Imagine demander à un agent d'organiser un voyage pour un congrès à l'étranger. Au lieu de suggérer uniquement des vols et des hôtels, un agent suffisamment capable pourrait rechercher la disponibilité en temps réel, comparer les prix, consulter un calendrier, communiquer avec les fournisseurs de services, acheter l'accès à des données de voyage, effectuer une réservation selon des autorisations prédéfinies et ajuster l'itinéraire si les conditions changent. L'initiative Agent2Agent de Google reflète déjà une poussée plus large de l'industrie vers des agents logiciels capables de collaborer entre plateformes, tandis que le Protocole de commerce agentic d'OpenAI fournit une infrastructure reliant la découverte de produits pilotée par l'IA et les systèmes de Merchant.
Une fois que les agents commencent à consommer des services, à vendre des services et à demander des ressources payantes, ils commencent à se comporter davantage comme des participants économiques. Un agent pourrait avoir besoin de calcul fourni par un prestataire, de données propriétaires provenant d’un autre, de stockage offert par un troisième et d’infrastructure de paiement pour régler l’ensemble. Ce réseau de transactions autonomes ou semi-autonomes est ce que l’expression « économie agente » cherche à décrire. La question financière devient alors incontournable : si les logiciels agissent de plus en plus au nom des humains et des entreprises, quelles infrastructures de paiement sont les mieux adaptées aux logiciels ?
Pourquoi les agents IA pourraient avoir besoin de crypto
C’est ici que la thèse sur l’IA devient directement pertinente pour les investisseurs en crypto. Les paiements traditionnels ont été conçus autour des individus et des entreprises enregistrées. Ils reposent généralement sur des comptes bancaires, des cartes, des comptes merchant, des relations de facturation et des processus d’identité. Les API peuvent automatiser une partie de cette expérience, mais le système sous-jacent suppose toujours qu’une personne ou une entreprise possède le compte et accorde au logiciel la permission de l’utiliser.
Crypto introduit un modèle différent. Un logiciel peut interagir avec un wallet programmable, transférer des stablecoins, appeler des contrats intelligents et régler des transactions 24 heures sur 24. AgentKit de Coinbase, par exemple, est spécifiquement conçu pour permettre aux agents IA d'interagir avec les réseaux blockchain et de gérer des actions onchain, tandis que ses outils Agentic Wallet permettent aux agents de détenir et de dépenser des stablecoins. La norme x402 de Coinbase va plus loin en permettant aux API, applications et agents IA d'effectuer des paiements en stablecoin directement via des requêtes HTTP. Ce sont déjà des exemples fonctionnels de la thèse plus large selon laquelle l'infrastructure blockchain peut soutenir des activités financières natives aux machines.
| Ce dont un agent IA a besoin | Approche conventionnelle | Approche native crypto |
| Gardez votre pouvoir d'achat | Compte bancaire ou plateforme | wallet programmable |
| Payer des services numériques | Facturation par carte ou compte | Transfert de stablecoin |
| Acheter l'accès à l'API | Abonnement / clé API | Règlement au paiement à la demande |
| Effectuez des micropaiements | Souvent peu rentable | Paiements onchain à faible coût |
| Exécuter des paiements conditionnels | Logique spécifique à la plateforme | Contrats intelligents |
| Payer un autre agent | Intégration personnalisée à la plateforme | Règlement de portefeuille à portefeuille |
| Acquérir des actifs numériques | Propriété contrôlée par la plateforme | Propriété sur chaîne |
Le cas d'utilisation le plus convaincant pourrait être les petits paiements automatisés. Un agent de recherche IA pourrait payer quelques centimes pour des données premium ; un agent de codage pourrait acheter un appel API ; un agent commercial pourrait acheter de la puissance de calcul uniquement lorsqu'il a besoin d'une capacité supplémentaire. Coinbase décrit x402 comme permettant aux agents de payer directement pour des API, des logiciels et des services avec des stablecoins, et d'ici 2026, il avait étendu les intégrations destinées à permettre aux sites web d'accepter les agents comme clients.
Cela ne prouve pas que la crypto dominera les paiements agents. Le Protocole de commerce agentiel d’OpenAI démontre la possibilité inverse : les agents peuvent effectuer des transactions via des processeurs de paiement existants en utilisant des identifiants de paiement délégués et autorisés, sans nécessiter une blockchain publique ni un nouveau jeton. La véritable concurrence n’est donc pas « agents IA contre banques ». Elle se situe entre différentes architectures pour le commerce programmable. L’avantage potentiel de la crypto réside dans le règlement ouvert, les stablecoins, la propriété lisible par machine et l’interopérabilité entre plateformes. Son plus grand défi consiste à démontrer que ces fonctionnalités sont suffisamment utiles pour compenser la complexité de l’infrastructure blockchain.
Flop Labs transforme la thèse de Hayes en un pari réel
Hayes est passé de commentateur à opérateur le 18 août, lorsqu'il a annoncé qu'il sortait de sa « retraite » pour diriger Flop Labs. Il a décrit FLOP comme un « aliment » pour les agents IA et a déclaré que le projet n'aurait ni prévente ni allocation de capital-risque, promouvant ce qu'il a appelé un lancement 100 % équitable. Un grand airdrop est prévu pour le quatrième trimestre 2026, tandis que le bloc de genèse du réseau Flop est planifié pour le premier trimestre 2027. Ces dates et mécanismes restent préliminaires.
Le projet ne se positionne pas comme un autre développeur de modèles fondamentaux. Son ambition déclarée est de créer une couche économique et de calcul dans laquelle les agents IA utilisent FLOP pour acheter des ressources telles que l'inférence et la mémoire, tandis que les fournisseurs de GPU fournissent du calcul et les validateurs aident à vérifier que les services ont été fournis. Les rapports sur le projet décrivent l'architecture prévue comme un protocole Proof-of-Useful-Inference : au lieu de récompenser le calcul consacré uniquement au hachage traditionnel de type proof-of-work, le réseau vise à lier les incitations à des inférences IA utiles.
Preuve d'inférence utile
Le concept est attrayant car il tente de relier trois marchés en même temps : les agents qui demandent du calcul, les propriétaires de GPU qui souhaitent monétiser leur capacité, et un réseau crypto capable de coordonner les paiements et les récompenses. Sous une forme simplifiée, le flux proposé ressemble à ceci : l'agent demande du calcul → le fournisseur exécute la charge de travail IA → le réseau vérifie la livraison → les paiements et récompenses sont réglés en FLOP. Le réseau propose également un rôle pour le stockage mémoire, offrant potentiellement aux agents une couche de ressources persistante plutôt que de traiter chaque interaction comme un appel de modèle autonome.
Cependant, il s'agit toujours d'une thèse de conception, et non d'un protocole prouvé. Au 19 août, la documentation publique détaillée reste limitée. Aucun whitepaper complet, aucun calendrier définitif de la fourniture de jetons ni aucune spécification technique exhaustive n'ont été publiés, et de nombreuses questions restent en suspens concernant la vérification de l'inférence AI non déterministe, la détection des calculs erronés et la protection des données des agents. Même les rapports favorables au projet soulignent que Proof-of-Useful-Inference doit actuellement être considéré comme un mécanisme proposé, et non comme un système déployé.
| Participant du réseau Flop | Rôle proposé |
| Agents IA | Acheter des inférences, de la mémoire et d'autres ressources |
| Fournisseurs de GPU / calcul | Exécutez des charges de travail IA et gagnez une rémunération |
| Validateurs | Vérifiez les services et participez au fonctionnement du réseau |
| FLOP Token | Actif proposé pour les paiements et les incitations dans l'écosystème |
Cette distinction est cruciale pour les investisseurs. Flop Labs est intéressant car il traduit la thèse de Hayes sous forme de produit : une puissance de calcul peu coûteuse, des agents autonomes et un règlement en crypto réunis dans un seul réseau. Mais une narration convaincante ne constitue pas une preuve d’adéquation produit-marché. Le véritable test n’interviendra que lorsque les agents, les fournisseurs de puissance de calcul et les développeurs commenceront à utiliser le système pour des activités économiques qui existeraient même sans spéculation sur les jetons.
Pourquoi ce pari IA-crypto pourrait échouer
Le premier risque est qu'une économie agente réussie n'ait pas besoin de milliers de jetons AI spécialisés. Si les agents autonomes nécessitent principalement une monnaie stable et programmable, ils pourraient simplement utiliser USDC, USDT ou d'autres actifs établis sur les réseaux existants. L'infrastructure d'agents de Coinbase met déjà l'accent sur les paiements en stablecoin, sans exiger que chaque application d'agent introduise une nouvelle devise native. Cela crée une distinction importante pour les investisseurs en crypto : l'adoption des agents AI peut être porteuse pour l'activité blockchain sans être porteuse pour chaque jeton AI.
Le deuxième risque est que l’infrastructure centralisée puisse rester plus pratique. OpenAI et les processeurs de paiement établis construisent déjà un commerce agentic autour des relations existantes avec les Merchants et les paiements, tandis que Google et d’autres entreprises technologiques développent des normes pour permettre aux agents d’interagir entre systèmes. Un développeur choisissant entre un marché de calcul décentralisé et un fournisseur de cloud hyperscale s’intéressera probablement davantage à la fiabilité, la latence, la sécurité et le prix qu’à la décentralisation idéologique. Si les fournisseurs centralisés offrent mieux ces caractéristiques, les alternatives basées sur la blockchain pourraient rester de niche.
Flop Labs présente également un risque d'exécution spécifique au projet. Un réseau d'inférence utile doit résoudre des problèmes complexes liés à la vérification, la latence, la qualité du calcul, la tarification, la confidentialité et les incitations. L'économie du jeton doit attirer les fournisseurs de GPU sans créer une inflation insoutenable, tandis que les utilisateurs d'agents doivent avoir une raison de détenir ou d'acquérir FLOP plutôt que de simplement payer avec des stablecoins. La documentation actuellement limitée du projet rend impossible de répondre de manière concluante à ces questions. Une thèse macroéconomique solide peut expliquer pourquoi un marché pourrait émerger ; elle ne peut pas garantir qu'un protocole particulier le capturera.
Ce que cela signifie pour les investisseurs en crypto-monnaies
Pour les investisseurs en crypto, le retour de Hayes importe moins comme une opportunité immédiate de trade FLOP que comme un signal de la direction que pourrait prendre le récit AI-crypto. La première vague de crypto AI s'est fortement concentrée sur les réseaux GPU décentralisés, les jetons de modèles et les actifs spéculatifs thématiques AI. L'économie agente introduit une autre possibilité : la plus grande opportunité crypto pourrait provenir des machines devenant utilisatrices de l'infrastructure financière.
Si cela se produit, la pile de valeur pourrait s'étendre à travers les wallets d'agents, le règlement en stablecoin, les micropaiements, le calcul vérifiable, l'inférence décentralisée, l'identité et le commerce machine-à-machine. Les initiatives AgentKit, Agentic Wallet et x402 de Coinbase montrent déjà que de importantes entreprises de crypto construisent pour ce scénario plutôt que de le traiter comme une simple narration future. La question d'investissement centrale passe donc de « Quel token AI a la meilleure histoire ? » à « Quelles voies blockchain les logiciels autonomes utiliseront-ils réellement ? »
Ce cadre encourage également les investisseurs à distinguer l'utilisation de l'infrastructure de la spéculation sur les jetons. Un protocole peut traiter des millions de transactions d'agents tout en captant peu de valeur avec son jeton natif ; à l'inverse, les stablecoins et les blockchains de couche de base peuvent en bénéficier plus directement. Ce qui compte, c'est l'activité mesurable : les agents détenant des actifs, achetant des services, payant pour du calcul et générant des transactions répétées. La transition du récit à l'utilisation déterminera en dernière analyse si l'IA x crypto devient un secteur durable ou un autre trade thématique de courte durée.
À regarder ensuite
La première chose à surveiller est Flop Labs lui-même. Un whitepaper, une spécification de protocole, un testnet, un cadre de tokenomique et une explication plus détaillée du Proof-of-Useful-Inference permettraient au marché d'évaluer si le réseau dispose d'une voie technique crédible et non seulement d'une histoire économique attrayante. L'airdrop prévu pour le Q4 2026 et le bloc génèse du Q1 2027 constituent des jalons initiaux, bien que le projet ait déjà indiqué que davantage de détails sont encore à venir.
Le deuxième signal se situe en dehors de Flop entièrement : le prix et la disponibilité de la puissance informatique pour l'IA. La thèse de Hayes devient beaucoup plus convaincante si les coûts d'inférence diminuent à mesure que de nouvelles capacités de centres de données entrent sur le marché. Les investisseurs doivent également surveiller si les systèmes de paiement autonomes génèrent des volumes réels. x402, les wallets d'agents et les protocoles de commerce agentic fournissent une infrastructure initiale utile, mais la preuve décisive serait une demande soutenue provenant d'agents logiciels payant pour des ressources sans intervention humaine continue.
Enfin, l'adoption des stablecoins pourrait être l'un des indicateurs les plus clairs. Si les agents IA ont de plus en plus besoin d'argent programmable, la solution la plus simple pourrait ne pas être du tout un nouveau token IA. La croissance des paiements automatisés basés sur les stablecoins pourrait valider la thèse plus large de Hayes sur l'économie agente, même si FLOP échoue finalement.
La bulle de l'IA et l'économie agente peuvent toutes deux être justes
La question dans le titre ne nécessite pas nécessairement de choisir un camp. Une bulle d'infrastructure IA et une économie agente prospère peuvent coexister. L'argument de Hayes est qu'une dette excessive et des dépenses de capital trop importantes pourraient générer trop de puissance de calcul, nuire aux rendements des entreprises qui l'ont financée et provoquer à terme une tension financière. Mais l'infrastructure laissée en héritage pourrait rendre l'IA moins chère, plus accessible et économiquement viable pour un bien plus large éventail d'applications autonomes.
La cryptomonnaie entre en jeu parce que les logiciels autonomes ont besoin d’un moyen de payer pour des ressources, de conserver de la valeur et d’interagir économiquement. Les blockchain et les stablecoins offrent une réponse possible, tandis que les systèmes de paiement traditionnels s’adaptent également rapidement. Flop Labs doit donc être vu non pas comme une preuve que les agents IA utiliseront FLOP, mais comme une expérience à fort impact construite autour d’une question bien plus vaste : quelle infrastructure financière les machines utiliseront-elles lorsqu’elles commenceront à agir en tant que participants économiques ?
La vraie question n’est peut-être pas de savoir si la bulle de l’IA éclate. Elle est peut-être de savoir qui capte la valeur de la puissance de calcul bon marché et des nouvelles formes de commerce qui restent après son éclatement.
FAQ
Qu'est-ce que Flop Labs ?
Flop Labs est le projet de crypto-monnaie et d'IA qu'Arthur Hayes a annoncé qu'il dirigerait en août 2026. Il développe le Flop Network, un système proposé destiné à relier les agents IA à des ressources de calcul, de mémoire et de paiement. Le projet prévoit d'utiliser FLOP comme actif économique natif, mais le réseau reste à un stade précoce de développement.
Quand le token FLOP sera-t-il lancé ?
Hayes a déclaré que le projet prévoit un grand airdrop de FLOP au Q4 2026, tandis que le bloc de genèse du réseau Flop est ciblé pour le Q1 2027. Cette séquence inhabituelle signifie que la distribution des jetons pourrait précéder la blockchain en ligne. Ces deux dates restent des objectifs du projet et non des dates de lancement garanties.
FLOP est-il déjà négociable ?
La feuille de route annoncée repose sur un futur airdrop et le lancement du réseau, et non sur un écosystème de token déjà mature et en ligne. Les investisseurs doivent faire preuve de prudence face aux actifs prétendant être des FLOP officiels avant que Flop Labs ne publie les adresses de contrat définitives et les détails de lancement. La documentation publique actuelle reste limitée.
Les agents IA utilisent-ils déjà le crypto aujourd'hui ?
Oui, à un niveau d’infrastructure précoce. Coinbase propose des outils AgentKit et Agentic Wallet qui permettent aux agents d’interagir sur chaîne et de détenir ou dépenser des stablecoins, tandis que x402 permet aux agents de payer des API et des services numériques en utilisant des stablecoins via HTTP. Cela démontre la faisabilité technique, bien que l’adoption massive d’agents autonomes soit encore en cours de développement.
Les stablecoins pourraient-ils bénéficier davantage que les jetons IA de l'économie agente ?
Possible. Les agents ont principalement besoin d'une monnaie fiable, programmable et liquide. Les stablecoins offrent déjà ces caractéristiques sans obliger un agent à assumer un risque de prix sur un token spécialisé. Les tokens AI natifs peuvent encore jouer un rôle dans les incitations ou la sécurité du réseau, mais une croissance du commerce agentiel pourrait potentiellement bénéficier davantage aux stablecoins et à l'infrastructure blockchain sous-jacente qu'aux tokens AI individuels.
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