Après que l’IA ait吸走 tout l’argent, les emprunts pour les autres secteurs deviendront-ils plus chers ? Ce matin, un responsable chinois de la régulation financière a posé cette question à Hong Kong. Le 3 novembre, le vice-directeur de l’Administration nationale de la régulation financière, Xiao Yuanqi, a averti lors du Sommet des dirigeants financiers internationaux que l’afflux massif de capitaux vers le secteur technologique et les grandes entreprises pourrait augmenter les niveaux d’endettement et entraîner une croissance trop rapide. La pression exercée sur les secteurs traditionnels se traduirait par des coûts d’emprunt plus élevés, moins d’espace pour de nouveaux investissements et un risque de crédit accru. Lors du même sommet, Jon Gray, PDG de Blackstone, a déclaré que la demande en puissance de calcul reste très forte, dépassant l’offre, et que davantage de financements seront encore levés. David Solomon, PDG de Goldman Sachs, a également estimé que les entreprises solides avec une bonne histoire continuent d’obtenir des fonds, tout en mettant en garde les investisseurs contre le risque de perdre de l’argent en choisissant mal leur entreprise. Ces personnes n’ont pas débattu entre elles. Xiao Yuanqi a lui aussi souligné qu’il n’est pas rare que la révolution technologique génère des bulles locales, qui pourraient être absorbées à long terme par la croissance. Ce qui est intéressant, c’est ce sur quoi chacun se concentre. Les institutions financières observent combien leurs clients veulent emprunter et quels actifs méritent d’être achetés ; les régulateurs doivent aussi surveiller les entreprises qui n’ont pas pu s’asseoir à la table de l’IA et se demander si leurs conditions d’accès au financement ne se dégradent pas. Nous avons tendance à considérer le montant des financements dans l’IA comme un bilan sectoriel : plus le chiffre est élevé, plus c’est excitant. Mais d’où viennent ces fonds et vers où auraient-ils pu aller autrement ? Rarement quelqu’un pose ces questions suivantes. Ces déclarations ne constituent pas encore une nouvelle restriction réglementaire, et l’ampleur réelle du phénomène de déplacement nécessite des données. Toutefois, pour ceux qui surveillent chaque nouvelle évaluation, cette question mérite plus d’attention que de deviner encore une fois combien de milliers de milliards de dollars vaut une entreprise de modèles.

NVIDIA commence à exiger que les fournisseurs de puissance de calcul limitent la proportion de clients chinois. Selon un article du Financial Times du 3 novembre, NVIDIA exige que ses clients mondiaux de cloud computing vendent au moins 51 % de leur puissance de calcul à des entreprises non chinoises. Cette exigence est appliquée verbalement par les équipes concernées depuis l’été, sans document écrit, et les contrats déjà signés ne sont pas affectés. Reuters, qui a relayé cette information, précise qu’elle n’a pas été vérifiée indépendamment. Ce détail mérite l’attention des entreprises chinoises d’intelligence artificielle. Lorsqu’il est impossible d’acheter des puces, louer des serveurs à l’étranger a toujours été une autre option. Selon cet article, les fournisseurs commencent désormais à contrôler la structure de leurs clients en aval. Si cette proportion est appliquée, une entreprise de cloud qui souhaite accueillir davantage de clients chinois devra également attirer un nombre suffisant de clients non chinois pour équilibrer ses ventes. La quantité d’équipement qu’une entreprise peut acheter et le nombre d’ordres chinois qu’elle peut accepter deviendront deux contraintes distinctes. Pour les équipes chinoises, le fait que les serveurs ne soient pas sur le territoire national ne signifie pas que leur capacité à s’agrandir dépend uniquement du budget. La disponibilité d’un nombre suffisant d’autres clients pour le fournisseur de cloud peut également influencer la quantité de puissance de calcul qu’ils peuvent louer. Il s’agit d’une exigence entreprise récemment révélée, qu’il ne faut pas interpréter comme une nouvelle interdiction publiée par le gouvernement américain, ni comme une coupure immédiate de la puissance de calcul existante. Les contrats existants sont exonérés ; ce qu’il faut surveiller attentivement, ce sont les nouvelles commandes, la prochaine phase d’expansion et les conditions applicables après l’échéance des contrats.

Quelqu’un a trouvé un adversaire au Doge de Musk : un capybara. Le 2 novembre, WIRED a rapporté qu’un groupe se faisant appeler les Capytistas a annoncé la publication progressive de documents sur les résidences de riches, en ciblant d’abord Musk et le conseil d’administration de Tesla. Le nom s’inspire du mouvement zapatiste mexicain, et le capybara a été choisi pour contrer Doge. Leur raisonnement est simple : les entreprises technologiques collectent des informations sur les citoyens ordinaires, tandis que leurs dirigeants bénéficient d’une vie privée. Un journaliste a consulté un dossier, mais ne peut pas considérer le plan complet de divulgation comme déjà mis en œuvre. La contradiction de cette riposte est directe : critiquer l’abus des données personnelles par les entreprises peut-il vraiment se faire en retirant la vie privée à un autre groupe ? Exiger que les entreprises assument la responsabilité de leur commerce de données est totalement différent de déplacer la pression jusqu’à leurs domiciles privés. La colère contre le pouvoir ne répond pas automatiquement à la question : pourquoi les familles et les voisins devraient-ils aussi supporter des risques ? Le capybara peut être un bon symbole de révolte, mais la légitimité de la publication d’adresses privées doit être discutée séparément.

L’ancien secrétaire à l’Armée américaine a rejoint OpenAI. L’une de ses missions consiste à aider l’entreprise à comprendre ce que les forces armées ont réellement besoin. OpenAI a annoncé le 2 novembre que Dan Driscoll occuperait le poste de conseiller senior en modernisation de la sécurité nationale. Ce poste, nouvellement créé, comprendra l’aide aux équipes internes pour comprendre les besoins concrets des institutions de sécurité nationale, ainsi que la promotion des applications d’IA et de cybersécurité avec les alliés des États-Unis. L’annonce officielle lie cette nomination au projet de cybersécurité Daybreak, en utilisant fréquemment l’expression « IA démocratique ». Les compétences de Driscoll sont très concrètes. Pendant son mandat de secrétaire à l’Armée, il a supervisé les opérations militaires et l’allocation des ressources, tout en promouvant des réformes d’achat pour accélérer l’intégration de nouvelles technologies dans les forces. Désormais, il participera à ces discussions du côté des fournisseurs. On peut rapprocher cette décision d’une autre actualité de l’année dernière : l’Armée américaine a créé en 2025 une unité de réserve d’innovation composée de cadres technologiques, dont les premiers membres incluent Kevin Weil d’OpenAI et l’ancien responsable recherche Bob McGrew. À l’époque, ce sont des cadres technologiques qui portaient l’uniforme ; aujourd’hui, c’est un ancien dirigeant de l’Armée qui rejoint une entreprise technologique. Une grande partie de la valeur de ce type de mobilité réside dans la compréhension des institutions : quels départements ont des besoins, comment les budgets sont-ils alloués, comment une nouvelle technologie est-elle achetée et intégrée dans les opérations quotidiennes ? Les scores des modèles ne peuvent pas répondre à ces questions. Cette nomination en elle-même ne prouve aucune irrégularité, et aucun montant de contrat n’a été annoncé en parallèle. Mais pour observer comment les entreprises d’IA traitent avec le gouvernement, il ne suffit pas de regarder les modèles et les commandes — il vaut aussi la peine de s’intéresser aux personnes qu’elles font entrer dans leurs bureaux.

Les produits IA d’aujourd’hui sont trop bons pour impressionner pendant dix minutes, mais il est difficile de gagner la confiance des utilisateurs sur dix mois. Surtout pour les agents de trading. Il n’y a pas de barrière à faire analyser une tendance par une IA, mais dès qu’il s’agit de données personnelles sur les actifs, de documents de recherche, ou de tâches de surveillance nécessitant une exécution continue, les attentes des utilisateurs changent complètement. Je viens de découvrir que Minara vient de lancer sa version Web V2 en accès anticipé : chaque utilisateur se voit attribuer un sandbox cloud isolé et dédié, où ses données et tâches s’exécutent dans un environnement séparé. J’ai toujours pensé que la finance est l’un des scénarios les plus exigeants en matière d’architecture pour les agents. Après tout, le trading implique de l’argent réel : les utilisateurs doivent savoir où se trouvent leurs données, où s’exécutent leurs tâches, et à quel point ils contrôlent réellement le système. La capacité d’analyse du modèle détermine si vous allez essayer, mais la sécurité et la confiance déterminent si vous osez l’utiliser à long terme. En outre, Minara a cette fois transféré la même interface et le même code depuis le bureau vers le web : le chat a été transformé en agent, les fonctionnalités de prévisualisation de fichiers et de recommandations ont été complétées, et les workflows évoluent vers l’automatisation, dans le but de permettre aux agents d’exécuter des tâches en arrière-plan. Pour l’instant, certaines fonctions de surveillance restent principalement disponibles sur la version bureau. Je pense qu’il y a ici une tendance produit à surveiller de près. Par le passé, les outils IA de trading se concentraient sur qui pouvait analyser le plus d’actifs ou générer des stratégies les plus complexes. Mais ces capacités, grâce aux progrès des modèles, risquent de se rapprocher de plus en plus. La prochaine bataille compétitive sera probablement celle de qui parviendra à intégrer véritablement les agents dans le flux de travail quotidien des utilisateurs — en protégeant les données, en accomplissant des tâches en continu, et en offrant une continuité transparente entre différents appareils.

Les robots humanoïdes de Meta ont été développés en collaboration avec une entreprise chinoise. Selon The Information, Meta a collaboré avec Fourier Intelligence à Shanghai et a créé le premier prototype de robot humanoïde, Max, en seulement trois mois. Le développement de la deuxième génération, Max 2, a déjà commencé. Max mesure environ 1,5 mètre de haut et pèse environ 48 kg. Il est équipé d'une puce NVIDIA Jetson Thor, possède une main mécanique à cinq doigts et peut simuler des expressions faciales grâce à un écran intégré. Le vice-président des produits robotiques de Meta a même passé près de deux mois dans l'usine de Fourier à Shanghai, participant directement au développement. Ce qui est encore plus remarquable, c’est que Meta souhaite faire du robot humanoïde le support physique de son agent IA Muse, afin qu’il puisse entrer dans les foyers et accomplir des tâches quotidiennes. Pour l’instant, Meta souligne que ces robots sont uniquement utilisés pour la recherche interne, sans projet de vente. C’est un fait intéressant : alors que les géants technologiques américains investissent massivement dans les modèles d’IA et les logiciels, ils doivent se tourner vers les usines chinoises et collaborer avec des startups locales pour développer le matériel des robots humanoïdes. Cela se produit alors même que les États-Unis renforcent constamment les restrictions sur l’industrie robotique chinoise. Malgré cela, Meta choisit toujours de collaborer avec Fourier Intelligence et envoie même ses cadres supérieurs sur place. La position de la chaîne d’approvisionnement chinoise en robotique dans la compétition mondiale sur l’intelligence incarnée est probablement bien plus cruciale que ce que beaucoup imaginent.

OpenAI commence également à ressentir l’indifférence des marchés financiers. Selon le Wall Street Journal, le dernier tour de financement d’OpenAI visait initialement à lever 30 milliards de dollars, mais à ce jour, seuls environ 11 milliards de dollars d’engagements d’investissement ont été obtenus, soit moins de la moitié de l’objectif. Encore plus gênant, la valorisation visée de 1 400 milliards de dollars a été réduite à 1 250 milliards de dollars. Le Financial Times révèle en outre qu’OpenAI a déjà abaissé son objectif de financement de 30 à 20 milliards de dollars, et prévoit de continuer à lever des fonds auprès de familles patrimoniales et d’investisseurs privés fortunés. Il est intéressant de noter qu’OpenAI tentait jusqu’à présent de présenter ce tour de financement comme la dernière opportunité d’entrer avant une éventuelle introduction en bourse, dans le but de susciter une peur de manquer l’occasion (FOMO) chez les investisseurs. Mais il semble désormais que même OpenAI ne puisse plus facilement lever des fonds grâce à cette stratégie. Le marché réévalue le retour sur investissement dans l’IA. La croissance des revenus des modèles pourra-t-elle suivre les dépenses en puissance de calcul ? Une valorisation de plusieurs milliers de milliards de dollars exige-t-elle quel niveau de profit pour être justifiée ? 11 milliards de dollars restent une somme astronomique, mais pour une entreprise valorisée à plus de mille milliards de dollars et qui continue de dépenser massivement, ce refroidissement du financement envoie un signal important. Après tout, lorsque même OpenAI doit réduire son prix pour lever des fonds, les marchés financiers deviendront encore plus exigeants pour les autres entreprises d’IA.

John Ternus, le nouveau PDG d'Apple, n'est en poste que depuis moins de deux mois, mais il a déjà rappelé à toute l'industrie de l'IA : ne faites pas d'IA pour faire de l'IA. Lors d'une récente interview avec Wired, il a déclaré qu'Apple utiliserait bien sûr l'IA, mais idéalement, les utilisateurs n'auraient pas à se soucier de savoir si une fonctionnalité repose sur l'IA ou sur un logiciel traditionnel ; ils ne devraient se concentrer que sur la qualité et l'utilité du produit. Il ne partage pas entièrement l'idée selon laquelle les agents d'IA remplaceront un jour les applications existantes, estimant que la création de produits reste profondément tributaire de l'intervention humaine. Je partage effectivement ce point de vue. De nombreuses entreprises technologiques semblent aujourd'hui déterminées à intégrer l'IA dans chaque recoin de leurs produits, présentant des dizaines de fonctionnalités lors de leurs lancements, alors que très peu sont réellement utilisées au quotidien par les utilisateurs. Mais Apple a aussi ses propres problèmes. Siri étant en retard depuis si longtemps, la philosophie produit de Ternus est-elle une saine retenue ou simplement un moyen de se donner une excuse pendant la phase de rattrapage technologique ? Cela dépendra des produits qu'il parviendra à livrer. Un détail intéressant de l'interview : Ternus n'a jamais rencontré Trump, tandis que Cook, bien qu'ayant cédé son poste de PDG, continue d'agir en tant que président exécutif pour apporter son soutien sur les questions politiques et les relations entre les affaires et le pouvoir. Il semble que les nouveaux et anciens PDG d'Apple aient déjà établi une répartition des rôles : Ternus s'occupe des produits, tandis que Cook continue de gérer les complications à Washington.

À Silicon Valley, même les relations amoureuses commencent à être traitées comme des investissements en phase Pre-seed. Récemment, j’ai découvert un nouveau podcast intitulé SOTA Wives, animé par Vivian Midha Shen, partenaire de YC, et Sarah Chieng, responsable de l’écosystème développeurs chez Cerebras. Le premier épisode aborde un sujet fascinant : « Trouvez votre mari avant qu’il ne réalise une sortie. » Sarah partage son histoire : lorsqu’elle a rencontré son mari Tyler, elle vivait sous les escaliers d’une maison partagée à San Francisco. Peu après le début de leur relation, Tyler, en tant qu’ingénieur fondateur, a vu son entreprise Brev être acquise par NVIDIA — l’équipe a reçu une récompense substantielle. Plus tard, l’équipe officielle du podcast a même publié un tweet donnant comme premier conseil de rendez-vous pour les jeunes femmes de San Francisco : « Verrouillez-le avant la sortie. » Vivian compare cette dynamique à un investissement angel en phase Pre-seed. Comment savoir si votre partenaire est la bonne personne ? Sa réponse : il faut oser parier. Ça m’a mis mal à l’aise. Bien sûr, elles sont elles-mêmes des femmes professionnelles très réussies, et elles discutent véritablement du soutien que le mariage apporte à la carrière, ainsi que de la valeur d’une relation construite dans la précarité. Mais je déteste ce récit. Il transforme ce qui est fondamental dans une relation intime en un simple jugement sur la valeur économique future. Vous connaissez quelqu’un avant qu’il ne réussisse ; il devient riche ensuite ; et soudain, votre choix amoureux devient un investissement précoce extrêmement rentable. Ce qui est encore plus absurde, c’est que cette logique émane de deux femmes déjà dotées de ressources et de statut social considérables. Les élites de Silicon Valley ont désormais l’habitude d’expliquer tout par le retour sur investissement — et même l’amour n’échappe plus à cette logique. Il faut se marier avant la sortie, choisir un partenaire selon sa valorisation potentielle, et adopter le regard d’un investisseur précoce. Alors, que deviennent les couples ordinaires qui n’ont jamais réalisé de sortie ni gagné des fortunes ? Que valent leurs dix ou vingt années passées ensemble dans ce récit ? Ce que je trouve le plus problématique là-dedans, c’est que l’expérience de quelques rares chanceux est présentée comme une stratégie de vie à suivre. Au final, même l’amour devient un projet dont il faut prouver la qualité de son jugement.

Le contenu englobe en réalité de nombreux niveaux, bien au-delà de l'expression elle-même. Dans cette ère, il devient de plus en plus important de choisir sur quelles questions on s'exprime et quels contenus on partage — ce qu'on appelle couramment la « curation ». L'expression en soi n'est peut-être plus aussi cruciale, puisqu'une IA peut exprimer un point de vue mieux et plus fluidement que moi. Mais utiliser l'IA pour m'aider à exprimer plus rapidement mes idées me passionne : elle me permet de m'exprimer sur un plus grand nombre de sujets qui m'intéressent. Le principe fondamental reste d'augmenter son efficacité grâce à l'IA. Dans le futur, l'identité personnelle deviendra de plus en plus importante. Les êtres humains sont complexes ; c'est la combinaison de leurs différentes manifestations sur diverses plateformes sociales qui forme une image complète : 1. Twitter / X : Je l'utilise aujourd'hui pour consulter un grand nombre d'actualités, sélectionner les contenus méritant d'être vus par davantage de personnes, formuler un point de vue, puis laisser l'IA l'élargir et générer un texte complémentaire. Dans cette ère, peu de gens ont la patience de lire des textes longs ; pour moi, il est donc plus important de montrer quelles actualités je suis, quels dynamismes du secteur et quels aspects du monde m'intéressent — cela reflète mieux mon regard et ma compréhension que les mots exacts que j'emploie. En outre, cela m'aide à capter plus globalement et plus rapidement les évolutions du secteur ; les informations complémentaires ajoutées par l'IA lors de l'élargissement me permettent aussi de construire une carte mentale globale. Cela me permet aussi d'accumuler des abonnés et de gagner quelques récompenses créateurs de Musk. 2. Jike, Moments et blog personnel : Y sont partagées des opinions et réflexions plus personnelles et approfondies. 3. Blog « Dongcha » : Y sont publiés des contenus approfondis, après que j'ai sélectionné, organisé et restructuré les matériaux. Il est essentiel de construire son identité personnelle, mais il faut le faire de manière multidimensionnelle, pour créer une présentation globale et cohérente. Il n'a aucun sens de se contenter de diffuser mécaniquement des actualités sur Twitter sans avoir clairement défini ce que l'on cherche à accomplir. Au fond, il faut avant tout avoir une vision claire de son objectif ultime et comprendre comment utiliser différemment les plateformes et les outils pour atteindre des buts spécifiques.