En 2025, KiloEx a été piraté pour un montant de 7,5 M$. L'équipe a offert au pirate 750 000 $ pour restituer 90 % des fonds. Quatre jours plus tard, le pirate a restitué l'intégralité des fonds. KiloEx a tenu sa promesse et a accepté de ne pas poursuivre en justice. https://t.co/jvVddKOEAX

En 2014, Ethereum a réalisé son ICO à environ 0,31 $ par ETH. Un investissement de 100 $ à ce prix vous aurait permis d'acquérir environ 322 ETH. Aujourd'hui, ces 100 $ vaudraient plus de half a million dollars. https://t.co/32T9M82VW8

En 2021, quelqu’un a volé 611 millions de dollars à Poly Network. Moins de 24 heures plus tard, le pirate a envoyé un message sur la chaîne : « PRÊT À RENVOYER LES FONDS ! » Il a ensuite commencé à restituer l’argent volé, finissant par rendre presque tout. https://t.co/dcDTwrR5UZ

La bulle de l’IA est-elle en train de se crever ? Le Nasdaq vient de connaître son pire mois depuis plus d’un an. Il y a quelques semaines, le Nasdaq et le S&P 500 atteignaient des niveaux records. Puis est arrivé octobre. Alphabet a chuté de plus de 12 % en une seule journée après la publication de ses résultats, soit environ une demi-billion de dollars disparus. Intel et Amazon ont également baissé, malgré la croissance de leurs revenus liés à l’IA. Ce qui a effrayé les investisseurs, c’est la dépense. Alphabet maintient son investissement en capital à 195 à 205 milliards de dollars cette année, ce qui épuise sa trésorerie. Ces entreprises construisent des ordinateurs des années avant que ces ordinateurs ne génèrent suffisamment de revenus pour les financer. Le phénomène se propage au-delà des États-Unis. L’indice STAR50 chinois, qui regroupe les entreprises d’IA et de puces, a perdu environ 40 % en moins de quatre mois, soit environ 480 milliards de dollars, selon les données de début de semaine dernière. Les hausseurs ne paniquent pas. Le vétéran de Wall Street Ed Yardeni affirme qu’un ralentissement pourrait prolonger la hausse. Ce sont les bilans les plus faibles qui subissent le coup, comme les néonuages dont les coûts d’emprunt ont bondi. La question désormais est : qui peut se permettre d’attendre que l’IA rapporte ?

Quelle tâche commerciale pensez-vous que l’IA rendra considérablement plus facile au cours des trois prochaines années ? A. ventes et génération de prospects B. support client C. marketing et création de contenu D. analyse de données et prise de décision

Dans le film de 1995 Clueless, Cher choisit ses tenues grâce à un ordinateur qui mélange et associe les vêtements de son armoire. Eurie Kim de Forerunner affirme que l’industrie de la mode cherche cette armoire depuis 30 ans, et que le problème n’a jamais été un manque d’imagination. Une startup new-yorkaise appelée Alta affirme avoir créé la version la plus proche à ce jour. Le 22 octobre, elle a annoncé une levée de fonds de 20 millions de dollars en série A, menée par Forerunner Ventures, qui a anticipé le tour. Kim rejoint le conseil d’administration, et Menlo Ventures ainsi qu’Aglaé Ventures, la société familiale Arnault à l’origine de LVMH, reviennent comme investisseurs. Alta est une application qui permet de prendre une photo d’un vêtement pour obtenir une image de qualité studio de celui-ci. Elle construit votre armoire numérique à partir des vêtements que vous possédez déjà, puis vous permet d’essayer des tenues sur un avatar virtuel vous ressemblant. Elle recommande des tenues quotidiennes en fonction de votre armoire et de la météo, planifie des voyages et des listes de bagages, et suit les articles de votre liste de souhaits pour les baisses de prix. L’application est gratuite. Selon Forerunner, les utilisateurs ont généré 700 millions de tenues et 20 millions d’avatars. Alta a formé 12 modèles d’IA propres qui apprennent la mode au niveau des articles individuels et des tenues complètes. L’équipe compte 10 personnes. L’entreprise vend également ses services aux marques. Alta alimente toute l’IA de l’application Rent the Runway, et selon Fortune, les clients utilisant l’expérience de tenue d’Alta ajoutent des articles à leur panier 12 % plus souvent que ceux qui n’en utilisent pas. Gap et Zimmermann ont mené des campagnes d’essayage virtuel avec elle. La fondatrice et PDG Jenny Wang a construit le modèle sur une seule croyance : la personnalisation fonctionne lorsque l’IA anticipe ce que vous voulez avant que vous ne le sachiez. Ses anges incluent Karlie Kloss, le joueur de NFL Paris Johnson Jr. et la styliste Meredith Koop, qui a aidé à former l’IA. Les fonds seront alloués à l’infrastructure IA, au recrutement sur les volets consommateur et marque, et à la localisation de l’application pour de nouveaux marchés. Wang travaille à développer des agents IA capables de lire votre calendrier, vos préférences et vos projets de voyage pour faire les achats à votre place. Son objectif est une IA qui sait ce que vous voulez porter avant vous.

Assister à des festivals de musique en solo, c’est un comportement tellement dégénéré. Mais y aller avec la famille @allaccessio, c’est tout autre chose. C’est ça, la communauté. De l’ASOT à Dash Berlin, puis Above & Beyond 🤞, AAA montre ce que les RWA — ou, comme je les appelle, les RWE (expériences du monde réel) — et l’utilité réelle devraient ressembler à. Gagner des billets pour Dash Berlin simplement en étant détenteur ? On ne peut pas se plaindre, lol. Heureux d’être détenteur et de faire partie d’une communauté qui rassemble les gens à travers la musique et des expériences inoubliables. Plus de projets devraient faire ainsi. Prenez note.

NVIDIA vient de soutenir une startup indienne qui aide les entreprises à exécuter l’IA avec moins de puces NVIDIA elles-mêmes. Elle s’appelle SimpliSmart, basée à Bengaluru, elle a levé 14 millions de dollars en série B auprès d’Accel, avec une valorisation d’environ 100 millions de dollars. Son logiciel se situe entre les modèles d’IA et l’infrastructure informatique, et ajuste automatiquement le déploiement des modèles pour permettre aux entreprises d’atteindre le bon équilibre entre vitesse, coût et performance, sans avoir à le gérer manuellement. InVideo a réduit ses coûts de service GPU de 56 % en l’utilisant. Ses revenus ont augmenté de 14 fois en six mois. Plus de la moitié provient des États-Unis. La question évidente est : pourquoi NVIDIA investirait-elle dans un logiciel qui réduit la demande pour ses propres puces ? La réponse des fondateurs : rendre l’inférence IA moins chère et plus facile incite davantage d’entreprises à adopter l’IA dès le départ, ce qui finit par vendre davantage de GPU. NVIDIA travaille également avec SimpliSmart sur des intégrations techniques avec son propre logiciel d’inférence Dynamo, en les présentant à ses clients et partenaires. Ainsi, NVIDIA ne se contente pas d’investir : elle s’incorpore dans une startup qui concurrence directement ses propres produits d’inférence. Soit NVIDIA croit sincèrement que l’efficacité stimule davantage d’adoption, soit elle préfère contrôler le segment de l’efficacité plutôt que de laisser quelqu’un d’autre le saisir.

Plus de 300 entreprises louent désormais des GPU IA, chacune avec ses propres composants matériels, réseaux, logiciels et conditions contractuelles. Pour une équipe IA, cela signifie un projet d’approvisionnement à chaque fois qu’elle a besoin de capacité, et souvent le paiement de GPU qui restent inactifs entre les tâches. Pour les fournisseurs, cela signifie du matériel coûteux, de l’énergie et des centres de données en attente de clients. Un ancien market maker chez Citadel Securities pense que c’est un problème de trading. Jasper Zhang affirme que son expérience chez Citadel lui a montré comment la liquidité et la découverte des prix relient l’offre et la demande. Son entreprise, Hyperbolic, est basée à San Francisco. Le 27 octobre, elle a annoncé une série A1 de 30 millions de dollars dirigée par Walden Catalyst, la société fondée par Lip-Bu Tan, PDG d’Intel, et Young Sohn, ancien président de Samsung. Zhang est le PDG. Il a 31 ans et a terminé son doctorat à l’UC Berkeley en deux ans avant de rejoindre Citadel Securities. Son co-fondateur Yuchen Jin est le CTO, et l’équipe provient également de Google Cloud, Lambda, VMware, Supermicro et Point72. Le projet a commencé comme un cloud IA à accès ouvert. Vous pouvez louer des GPU H100, H200 ou B200 à l’heure, sans limite de quota ni contrat à long terme, réserver des clusters dédiés ou appeler une API d’inférence compatible OpenAI et payer au token. L’entreprise affirme que plus de 250 000 développeurs l’utilisent, y compris des équipes de Modal, Higgsfield, Daytona, HeyGen et Pika. Higgsfield indique qu’il a été transféré vers un contrat réservé à 35 % moins cher que le prix à la demande. Les nouveaux fonds serviront à en faire la couche intermédiaire entre ces 300 clouds. Forge, une plateforme de contrôle lancée en juin, standardise les clusters GPU bare-metal provenant de différents fournisseurs dans un seul tableau de bord. Flux, publié le 21 octobre, exécute des inférences sur plusieurs clouds. Kubernetes géré est entré en bêta le 13 octobre. Ensuite vient le Global Compute Grid, qui est prévu mais pas encore en ligne. Les fournisseurs et les clients pourraient acheter, vendre et revendre de la capacité GPU, avec des instances spot, une tarification dynamique et des stratégies de market-making. L’entreprise explore également des moyens de se prémunir contre les risques liés aux prix du calcul. La thèse de Zhang est que les agents IA deviendront les plus grands consommateurs de calcul, et qu’ils n’attendront pas des appels commerciaux ni ne signeront des contrats de trois ans. Ils ont besoin d’un moyen programmable pour trouver de la capacité ; l’entreprise souhaite donc que les agents puissent acquérir cette capacité dans des budgets prédéfinis. Dell Technologies Capital, General Catalyst, Vista Equity Partners, Cambium Capital et Salience Capital ont également rejoint cette levée. Le financement total s’élève à 50 millions de dollars, incluant une série A de 12 millions de dollars en décembre 2024 co-dirigée par Polychain Capital et Variant. La vision est que le calcul fonctionne comme l’électricité : vous prenez ce dont vous avez besoin et vendez ce dont vous n’avez pas besoin.

Les attentes d'inflation reprennent de la vigueur : 1 an : 4,7 % À long terme : 3,5 % Si la Fed ne peut pas réduire les taux aussi agressivement, les actifs à risque pourraient subir une pression. BTC n'est pas à l'abri des facteurs macroéconomiques https://t.co/eDIUIqaSzw