Traversée de la panique de la puissance de calcul : cinq grandes tendances de la technologie IA pour le second semestre 2026

Récemment, la nouvelle selon laquelle Meta revend (et loue) de la capacité de calcul a provoqué des turbulences importantes sur le marché, avec une volatilité notable dans le secteur technologique. Le marché s’inquiète largement d’un excès de capacité de calcul, ce qui conduit à remettre en question la logique d’investissement dans le matériel IA. À ce moment charnière de divergence, Visions de Wall Street a invité le vice-directeur général du secteur valeurs mobilières Minsheng Guolian, et analyste principal des technologies outre-mer, Kong Rong, pour partager ses dernières perspectives sur l’IA et la technologie pour la seconde moitié de 2026, après des recherches sur le terrain et des échanges approfondis au sein de la chaîne industrielle.

I. Meta vend (et loue) de la capacité de calcul ≠ excès de capacité de calcul : Meta continue de construire de nouveaux centres de données. Cherchant une opportunité au cœur d’une panique excessive du marché

La plus grande secousse du secteur technologique mondial ces derniers temps provient de l’annonce de Meta de louer de la capacité de calcul à l’extérieur. Les deux inquiétudes majeures du marché — « la capacité de calcul est-elle excédentaire ? » et « Meta va-t-il renoncer aux grands modèles ? » — sont, selon nos recherches, des réactions excessives.

Pour comprendre cette affaire, commençons par remettre les faits au clair.

Auparavant, le capex (dépenses d’investissement) de Meta augmentait de manière continue et importante. Mais contrairement à Google, Amazon et Microsoft, Meta n’a pas de socle historique d’activité cloud. Dans un contexte où le capex continue de croître et les flux de trésorerie sont relativement tendus, envisager de louer une partie de la capacité de calcul à l’extérieur est tout à fait compréhensible.

Il existe un repère important : SpaceX (et xAI avant sa fusion) a aussi, en amont, constitué une large réserve de capacité de calcul. Plus tard, lors du processus d’introduction en bourse, une partie des clusters de capacité de calcul a été louée à Anthropic. La raison : avec l’essor cette année des scénarios de Coding (assistance à la programmation par IA) chez Anthropic, la capacité de calcul est devenue fortement insuffisante, et le monde entier cherche de la capacité de calcul. Cette opération a procuré à SpaceX un flux de trésorerie positif et stable, et a aussi apporté à Meta une inspiration importante.

Le chiffre le plus digne d’attention est le suivant : actuellement, le délai de retour sur investissement sur le marché nord-américain de la location de capacité de calcul est d’environ deux ans et plus, et il s’agit toujours d’une affaire très rentable. Même dans un environnement où les cartes sont relativement plus faciles à obtenir, l’effet de gains de la location de capacité de calcul reste significatif. C’est également l’une des raisons centrales pour lesquelles Meta envisage de s’y engager.

Regardons maintenant le contexte plus large : NVIDIA pousse son activité dite de « nouvelle cloud ». Une fois la demande IA montée, la capacité de calcul reste insuffisante ; il est difficile de satisfaire la demande du marché uniquement avec les CSP (fournisseurs de services cloud) existants. NVIDIA a lancé des solutions de soutien incluant « capacité de calcul + services financiers », en tant qu’infrastructure de base pour le développement de l’IA dans le monde. À l’avenir, davantage d’entreprises entreront sur le marché. C’est ce que nous avons appris pendant la période du GTC cette année — du point de vue de NVIDIA et des sociétés de GPU, elles ont aussi vu l’opportunité sur ce marché et poussent la location de capacité de calcul ainsi que la nouvelle activité cloud.

Revenons à la question : Meta va-t-il renoncer à ses grands modèles ? D’après ce que nous avons compris, le recrutement du pôle grands modèles de Meta et la publication des modèles ne semblent pas avoir été impactés. La progression des grands modèles suit l’échéancier initial. Même si les modèles de Meta ne sont pas actuellement parmi le tout premier niveau (dans le « top tier », les principaux acteurs au premier échelon sont Anthropic et OpenAI, et ces deux sociétés envisagent un IPO cette année ou sur une période à venir), la logique fondamentale de Meta consistant à lier les modèles aux produits internes, à réaliser la commercialisation et à maintenir sa compétitivité ne change pas.

Du point de vue de la dynamique concurrentielle : aux États-Unis, la compétition entre modèles est déjà en phase de convergence, se réduisant progressivement à quatre ou cinq acteurs. Mais pourquoi Meta, Google et d’autres continuent-ils à faire des modèles ? Parce que la capacité des modèles signifie la conquête des futurs points d’entrée du flux (trafic). Si Meta abandonne la construction des modèles et la capacité IA, des entreprises comme OpenAI peuvent aussi produire des produits IA similaires, ce qui implique que la valeur de l’entrée du trafic de Meta deviendrait nulle. Sur ce plan, Meta ne renoncera pas facilement à faire des modèles et à développer l’IA.

Au début, avec le marché à des niveaux élevés et des transactions relativement « surchargées », la réaction au sujet de Meta a été plus intense. Mais au regard des faits que nous avons compris et de la situation de toutes les parties dans la dynamique concurrentielle globale, le marché panique trop au sujet de la vente (location) de capacité de calcul par Meta.

Enfin, du point de vue de l’investissement : un délai de retour sur investissement de deux ans et demi signifie que plus l’investissement est important et que plus de ressources de capacité de calcul sont détenues, plus l’effet de rentabilité futur est durable. Les fournisseurs cloud ont toujours cherché à obtenir davantage de clients et à maintenir une croissance continue de l’activité en augmentant leurs capex. Nous voyons aussi que Meta a de nouveau annoncé, cette semaine, la construction au Canada d’un projet de centre de données de « cent milliards » (百亿) pour répondre à la panique du marché par un investissement réel et continu.

II. Tournant des revenus de la commercialisation IA : du « pari capex fondé sur la foi » à « voir des revenus réels »

Depuis mars de cette année, la logique centrale du trading du marché a commencé à se déplacer : elle est passée de « les grandes entreprises continuent d’augmenter leur capex » vers « la capacité de l’IA à générer des profits s’améliore ».

Au cours des plus de trois dernières années, l’indicateur le plus surveillé du marché a été le capex — tant que le capex augmente, cela signifie que la logique d’investissement pour le matériel IA est encore en place. Mais cette année, nous en sommes à la quatrième année de la vague IA : investir uniquement « par foi » dans le capex ne peut pas se poursuivre durablement.

Dès le premier trimestre, on a commencé à voir apparaître la capacité de gains d’Anthropic et d’OpenAI. À la mi-année, nous avons compris que, pour les deux réunies, le chiffre d’affaires commercial annuelisé atteint environ plus de 1000 milliards de dollars, s’approchant déjà du niveau représentant la moitié des revenus des grandes entreprises. Par exemple, les revenus annuels de Meta sont d’environ deux mille milliards de dollars : si on additionne les deux grandes entreprises de grands modèles, elles pourraient atteindre près de la moitié des revenus de ces grandes entreprises.

La validation continue de la capacité de générer des profits et de la commercialisation est la pierre angulaire la plus importante de la logique d’investissement dans le matériel IA.

Même si certains s’inquiétaient que la croissance de la commercialisation commence à ralentir, d’après ce que nous comprenons actuellement, le rythme de hausse demeure plutôt sain. En plus, nous avons vu la publication des derniers modèles (comme le nouveau modèle Fbale d’Anthropic). D’après nos propres évaluations, la capacité est très forte ; et en plus, c’est aussi effectivement relativement cher — ce qui signifie qu’il contribuera à une croissance continue des revenus (ARR), car les revenus et la commercialisation suivent essentiellement la capacité des modèles et celle des produits.

En regardant les trois trimestres suivants, nous pensons que, pour l’ensemble, les revenus de commercialisation des modèles restent dans un état relativement sain. Cet indicateur sera une des clés majeures pour l’investissement dans le matériel IA et dans l’ensemble du secteur IA : c’est aussi un indicateur important pour anticiper à l’avance le capex des grandes entreprises. Car quand les grandes entreprises investissent dans le capex, elles le font aussi parce qu’elles ont constaté que ces deux sociétés de modèles font réellement de l’argent, et qu’elles sont prêtes à continuer d’observer l’« effet de profit » afin de justifier leur capex.

III. La production en série de robots entre dans une phase réelle : du battage autour du thème au déploiement en production

En nous appuyant sur les échanges avec l’industrie à Silicon Valley et en Corée, en plus de l’itération rapide des capacités côté modèles IA, l’un des grands scénarios les plus importants à surveiller est celui des robots.

Les opportunités et les investissements liés aux robots, en tant que stratégie d’investissement thématique, ont déjà été négociés en plusieurs cycles. Mais à ce moment de l’année, la maturité des capacités IA va apporter un changement fondamental qui rend la trajectoire plus « réelle » pour les robots.

Conversion des lignes de production d’Optimus de Tesla : signal de production en série clairement visible

Les robots, représentés par Optimus de Tesla, sont progressivement entrés dans une phase de production en série. Dans l’usine de Fremont en Californie, Musk a également publié une image récemment : l’ancienne chaîne de production de voitures a été convertie en chaîne de production de robots. C’est un signal assez important : la production en série est entrée dans une phase concrète. Par ailleurs, dans l’usine du Texas, nous pouvons aussi voir qu’elle construit de nouvelles lignes de production de robots.

D’après les progrès de Tesla et d’Optimus, le calendrier de la production en série a déjà été longuement évoqué. Ce que l’on peut comprendre des informations actuelles outre-mer, c’est que : la capacité de production commence bien à augmenter, et les lignes de production ont déjà commencé à être transformées. C’est en préparation à une production en série à plus grande échelle à partir de l’année prochaine.

Approvisionnement de la chaîne industrielle : rythme de production en série plus optimiste

Un autre axe important d’observation provient de la chaîne d’approvisionnement. Lors de la conférence sur les résultats de Micron la semaine dernière, il a aussi été mentionné que le stockage et le HBM pourraient avoir des applications futures dans les robots. Tout le monde surveille le stockage : cette année au début, le secteur a aussi fortement monté, principalement parce que l’on négociait l’opportunité liée aux serveurs IA. Mais le stockage pourrait-il servir à grande échelle dans d’autres scénarios ? À l’occasion de la présentation des résultats, Micron a mentionné les robots.

Dans notre enquête en Corée, nous avons aussi pu comprendre qu’en contexte de hausse du matériel IA, Tesla prépare également certaines choses du point de vue global de la chaîne d’approvisionnement, principalement pour préparer des stocks (approvisionnement) pour la suite.

Cela signifie que, pour le rythme de production en série des robots de l’an prochain et au-delà, nous pouvons être plus optimistes. Même si auparavant on pensait que les robots n’avaient plus beaucoup révélé de nouvelles informations depuis longtemps, la réalité actuelle est plutôt la suivante : une partie des lignes et capacités de production fait l’objet de conversions, et la capacité espérée doit pouvoir augmenter à l’avenir (en particulier l’an prochain). Cela permet à l’ensemble de l’industrie mondiale des robots de passer de la phase conceptuelle « 0-1 » à une phase de déploiement « 1-10 » en production en série !

La logique d’investissement change : d’un pur thème à un déploiement en production en série

Ces dernières années, les robots étaient surtout une affaire de concept, et l’ampleur de la production en série restait limitée. Dans la seconde moitié de l’année et au-delà, cela entre progressivement dans une phase réelle de production en série. Cette opportunité pourrait passer d’un pur battage autour du thème à un investissement guidé par un déploiement concret en production en série. D’après nous, en termes de direction, c’est une orientation assez importante pour la seconde moitié de cette année.

Bien sûr, la montée en régime nécessite un certain temps, car ce n’est pas comme fabriquer des voitures : Musk a aussi mentionné sur son X que la chaîne de production globale des robots est complètement différente de celle des voitures. Mais l’avancement reste bien concret et avance.

En plus des robots, un autre axe important ressortant de nos échanges est les MLCC (condensateurs céramiques multicouches).

Le marché y prête beaucoup d’attention, mais certaines opinions estiment que c’est « le prochain stockage », tandis que d’autres pensent que par rapport au stockage, les barrières et les seuils ne seraient pas aussi élevés. Nous pensons que les MLCC, en plus d’une croissance continue des besoins d’utilisation dans les serveurs IA, verront aussi une demande se refléter dans la durée, y compris dans les robots, les satellites et d’autres domaines.

IV. Cycle super du stockage : la durabilité de la demande redéfinie par l’IA

4.1****La plus grande différence de cette fois : la durabilité de la demande apportée par l’IA, potentiellement plus longue que les cycles précédents

Ces temps-ci, le secteur du stockage pourrait connaître des hausses et des chutes brutales. Au début, l’essentiel du trading s’appuyait sur un jugement que nous avions déjà évoqué depuis l’an dernier : le stockage commence à être davantage regardé.

À ce moment-là, lors d’échanges avec des acteurs du secteur électronique et de l’industrie dans son ensemble, beaucoup pensaient que ce cycle ne serait pas différent des précédents — notamment que lorsque les sociétés de stockage entreraient en phase d’extension des capacités, l’opportunité du stockage cesserait.

Mais nous avons observé la plus grande différence de cette fois : c’est la manière dont on analyse cette opportunité IA. À mesure que l’on regarde plus loin, comme l’IA est un outil d’efficacité « de base », l’opportunité et la continuité qu’elle apporte, à ce stade, seraient plus importantes que l’Internet et que le « calcul génétique » (en réalité, « calcul dans le cloud » ou « calcul général »), et la durée serait aussi plus longue.

Cela déterminera que l’opportunité des équipements de stockage aura une durée de cycle plus longue que lors des cycles précédents. On ne peut pas dire que ce n’est plus différent, ou que ce n’est plus un « titre cyclique ». Il faut plutôt définir : à quel point ce cycle sera-t-il long ? Est-ce un super cycle, et quelle sera sa durée ?

Si l’on examine la demande actuelle du stockage — que ce soit le besoin en HBM dans les serveurs, l’itération future des capacités des modèles IA (nous avions aussi mentionné plus tôt que l’itération des capacités des modèles continue de s’accélérer : les capacités deviennent de plus en plus fortes, et on ne voit toujours pas de plafond), ainsi que la demande future multimodale et celle des agents, etc. — on voit que les volumes de données continuent d’augmenter. Si l’on a une base de jugement sur l’IA, on peut alors estimer à peu près combien de temps la demande de stockage restera durable et combien de temps elle persistera.

4.2****Jugement sur la hausse des prix du stockage : il faut équilibrer les intérêts de tous les acteurs, pas une seule société qui peut décider

Concernant les prix, nous voyons différentes opinions sur le marché : certains pensent que la hausse sera rapide, d’autres estiment qu’elle ne sera pas aussi évidente. Il est vrai que la demande soutient le rythme de la hausse. Mais pour l’instant, les hausses de prix en amont ne doivent pas être jugées uniquement sur les déclarations des entreprises ; il faut les analyser de manière globale.

Par exemple, concernant la hausse du prix du HBM, l’effet central est aussi qu’elle impacte la sortie (livraison) des serveurs IA, et donc le montant que les entreprises CSP peuvent dégager. En réalité, nous avons aussi vu les pressions actuelles : celles des fournisseurs cloud, de leurs capex et de leurs flux de trésorerie. Ainsi, nous pensons que la hausse globale du HBM suivra bien la demande du marché, mais elle doit aussi prendre en compte l’équilibre des intérêts de toutes les parties.

D’après la demande actuelle globale, elle est bien vigoureuse. La seule situation qui pourrait changer la donne serait, par exemple, si la commercialisation et l’IA connaissent une croissance encore plus non linéaire. Nous avons commencé à le dire : en additionnant Anthropic et OpenAI, leur chiffre d’affaires actuel se situe peut-être autour de plus de 1000 milliards de dollars au total (tout juste au-dessus). Si ensuite, en raison de nouveaux modèles et de produits IA de ces deux sociétés, l’IA génère une croissance non linéaire et un saut, alors le matériel en amont pourrait à nouveau tirer les prix à la hausse, voire davantage.

Sinon, à ce niveau actuel, le capex est déjà au sommet ; si l’on doit encore financer par la dette pour investir, des hausses de prix plus fortes augmenteront la pression pour l’ensemble des entreprises. Il faut donc équilibrer : est-ce un trading à court terme, ou une affaire rentable à long terme ? C’est aussi évalué en fonction du jugement global sur l’IA. Nous pensons pour la hausse globale, en particulier celle du HBM — le plus central — qu’elle s’ajustera dynamiquement selon l’évolution du marché, tout en équilibrant les intérêts de tous les acteurs ; c’est pourquoi ce n’est pas si simple : ce n’est pas une seule société qui peut le décider unilatéralement sur une dimension unique.

4.3****Jugement sur l’extension des capacités de stockage : à court terme, impossible d’ajouter beaucoup ; le déficit offre-demande persiste

Concernant l’extension des capacités, la semaine dernière, nous avons peut-être aussi vu que le gouvernement coréen a réuni deux géants du stockage — Samsung et SK hynix — pour mettre en place un plan sur 5 ans, incluant la manière dont l’investissement global sera déployé à l’avenir. Sur ce point, tout le monde s’inquiète : est-ce que l’on s’attend à une très grande vague d’extension des capacités ?

Notre point de vue est le suivant : d’après le rythme actuel de l’extension des capacités, la plupart des cas nécessitent environ deux ans ou plus ; à court terme, augmenter massivement la capacité n’est donc pas une chose facile à réaliser.

Deuxièmement, d’un point de vue plus concret des entreprises elles-mêmes et de ce qui peut se traduire dans la réalité à l’avenir, c’est aussi un point important à observer : en pratique, le calendrier d’extension qu’elles pourront réellement mener implique des plans internes détaillés à préparer l’an prochain. Par conséquent, l’ampleur de l’augmentation pourra être observée plus tard pour voir comment elle se concrétise.

En plus, tout le monde s’intéresse aussi à ceci : parmi les entreprises de stockage, celles qui influenceront vraiment le marché à l’avenir sont en fait les entreprises nationales Longsys (長鑫) et Changxin Memory (长江存储). Une fois leur introduction en bourse et leur participation à la concurrence à venir, quel impact cela aura-t-il sur l’ensemble du marché ? Ce sera probablement un axe d’attention continue par la suite : l’arrivée de nouveaux produits et les changements dans les clients du marché pourraient en découler. Mais pour l’instant, en observant ces quelques sociétés déjà cotées, le rythme actuel de l’extension des capacités suit aussi une certaine fréquence, et il faut aussi considérer la capacité réelle à mettre en œuvre ces plans.

Pour l’ensemble du marché, du point de vue de l’offre et de la demande, le déséquilibre offre-demande persistera encore pendant une longue période.

4.4****Logique d’évaluation du stockage susceptible de changer : passer de PB à PE

Du point de vue de l’investissement dans le stockage, les gens craignent que si l’opportunité ne se limite qu’à l’extension des capacités, alors l’occasion se terminerait. Nous devons souligner que : le déséquilibre offre-demande continuera d’exister. D’une part, cela vient du fait que la demande IA est durable : elle attire la demande de façon rapide et continue. D’autre part, l’offre et l’approvisionnement ont du mal à suivre le rythme de la demande. Dans ce contexte, l’opportunité du stockage ne se termine pas.

Concernant le changement de logique d’évaluation ensuite : auparavant, sur le marché du stockage, les gens échangeaient surtout la hausse des prix. Comme on l’a dit, la hausse des prix comporte de nombreux facteurs à prendre en compte, en particulier pour le HBM. Alors, si l’opportunité du stockage perdure, quelle sera sa logique ?

Nous pensons qu’il s’agit de devenir une activité plus longue et plus durable. Si le cycle s’étend plus longtemps que ce que nous imaginions, l’évaluation peut-elle passer d’une évaluation de PB à une évaluation de PE ? Dans cette série de résultats, on peut aussi voir que certains grands investisseurs outre-mer, des fonds mondiaux long terme de premier plan, commencent à allouer des ressources au stockage. Pourquoi ? Si l’on regarde le secteur du matériel IA, en termes d’évaluation PE, le stockage reste encore « bon marché ».

Bien sûr, cela doit être distingué du système d’évaluation précédent : l’idée centrale reste que la capacité bénéficiaire doit continuer de croître. Ainsi, dans une deuxième phase, le cœur reste la durabilité de la rentabilité globale du stockage et la durabilité de la demande globale.

À un horizon encore plus long, le point clé est la capacité de production : qui peut continuer à étendre ses capacités, ce qui pourrait aussi signifier une amélioration de la capacité bénéficiaire, entraînant une croissance continue de l’ensemble.

4.5****Le stockage reste dans un super cycle

En conclusion globale : le cycle du stockage de cette fois reste dans un super cycle. Même si on ne peut pas dire qu’il ne s’agit plus d’une « valeur cyclique » au sens strict, la période IA et l’opportunité IA que nous voyons cette fois pourraient la rendre plus longue que lors des cycles précédents. Cela va faire que la demande de stockage et l’opportunité du stockage seront probablement plus étirées dans le temps que lors des cycles précédents.

Dans ce contexte, à court terme, le marché peut être plus volatil en raison de certaines nouvelles sur l’extension des capacités, etc. Le cœur reste la demande : tant que la demande tient, l’opportunité du stockage perdurera. Avec la forte hausse après la cotation en ADR de Micron US, et la prochaine introduction en bourse de Longsys (Longsys Memory), l’investissement et la chaleur autour du secteur du stockage en Chine continuent. Nous restons donc très confiants quant aux capacités et à la force concurrentielle des entreprises chinoises de stockage sur la scène mondiale.

V. Les modèles grand public domestiques gagnent des parts de marché mondiales : avantage du rapport qualité-prix + trajectoire open source

5.1****Impact des modèles chinois sur le marché américain : modèles open source pour conquérir des parts

Revenons à la compétition mondiale des modèles. Les modèles américains sont effectivement puissants, mais ils sont aussi très chers. Cela fait que certaines demandes ne peuvent pas être satisfaites : il peut s’agir de certaines petites et moyennes entreprises, de sociétés startups, ou d’entreprises industrielles, qui ne disposent pas de budgets et de coûts suffisamment solides pour couvrir durablement ces modèles aussi coûteux.

Il en résulte nécessairement une partie de la demande que les modèles open source vont justement capter en prenant des parts de marché. On a aussi vu les capacités de Zhipu : elles ne se limitent pas aux discussions en Chine ; à l’échelle mondiale, les évaluations de l’industrie restent très élevées. Nous pensons donc que les modèles open source sont en train de conquérir des parts actuellement et continueront à en obtenir à l’avenir. Cela ouvre une opportunité importante pour le développement des modèles chinois.

Du point de vue de la compétition mondiale des modèles, en plus de Zhipu, il y a aussi des modèles chinois tels que Kimi, DeepSeek, Qianwen : ils suscitent aussi beaucoup d’attention. En pratique, d’après des échanges avec certaines sociétés de l’industrie, les gens ne font pas seulement de la réputation ; ils les utilisent réellement. Par ailleurs, nous avons vu plus tôt que certaines sociétés à l’étranger : leurs PDG ont aussi mentionné dans des conférences publiques que, au début, les modèles américains étaient trop chers. Ils ont donc, sur la base de l’open source (principalement, il semble que ce soit surtout des modèles chinois), développé en interne leurs produits et itéré leurs produits.

5.2****Le paysage des modèles domestiques en Chine : phase éliminatoire renforcée, compétitivité mondiale toujours très prometteuse

En Chine, on peut désormais distinguer trois grandes entreprises pour les modèles : Alibaba, Tencent et ByteDance. Les entreprises de type startup pourraient en compter environ trois à quatre, dont Zhipu, Kimi, DeepSeek, etc. À l’avenir, la configuration concurrentielle va forcément changer, avec un rétrécissement de la liste comme aux États-Unis. Ces deux dernières années, une phase éliminatoire a déjà commencé. La phase éliminatoire risque d’être encore plus intense.

Quant à la compétitivité mondiale des modèles chinois elle-même, elle reste très prometteuse : grâce à l’open source et grâce à nos équipes de talents en IA, déjà solides, nos capacités de modèles, l’itération continue et les capacités produit auront de bonnes bases. En plus, grâce à nos prix relatifs plus avantageux et à un meilleur rapport qualité-prix, les modèles chinois gagneront une plus grande reconnaissance sur l’ensemble du marché mondial.

En regardant plus long terme : au second semestre, et sur la première moitié de cette année, les principaux moteurs de l’IA pourraient venir de certains grands acteurs outre-mer. Ils ont, au début, encouragé de manière illimitée les employés et l’usage en interne. Si c’est une entreprise qui doit envisager les coûts et les gains effectifs et durables, elle calculera forcément cette équation économique : face aux modèles chinois open source qui ont du potentiel, cela deviendra forcément un choix à l’avenir.

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