Compte à rebours de Money Frontier 2026 : 7 jours avant le sommet, les temps forts en avant-première

Money Frontier 2026 (du 27 au 28 juillet, à l’hôtel Grand Hyatt de Hong Kong) réunira des entreprises de premier plan du secteur, des plateformes influentes, des investisseurs, des chercheurs en politiques publiques et des opérateurs de terrain pour partager des observations réelles et des retours d’expérience concrets issus des marchés, des produits et de l’industrie.

Le sommet ne débattra pas de grandes tendances macro autour de Web3 et d’IA, mais se concentrera davantage sur les changements spécifiques qui se produisent déjà et qui sont en train de remodeler l’industrie, afin d’aider les participants à mieux comprendre la nouvelle structure du marché, à saisir comment les opportunités se forment, où les risques se cachent, et à bâtir des jugements actionnables.

Lorsque les marchés publics et les marchés crypto accélèrent leur convergence, pourquoi les prix des capitaux deviennent-ils au contraire moins uniformes ? Quand les opportunités traditionnelles à forte rentabilité se raréfient progressivement, où les investisseurs peuvent-ils encore chercher des occasions dont le risque est contrôlable ? Lorsque les poids lourds de l’IA sont difficiles à impliquer ou affichent des valorisations trop élevées, les investisseurs particuliers ont-ils vraiment manqué cette vague ?

P R O G R A M M E E T F A I T S M A R Q U A N T S À L A U N E

Point fort 1 : actualités les plus récentes sur la réglementation

Réserve stratégique de Bitcoin des États-Unis : quelle sera la prochaine étape ?

Le Bitcoin Policy Institute, qui s’implique depuis longtemps dans la recherche et les initiatives liées aux politiques américaines relatives au Bitcoin, partagera les avancées les plus récentes concernant la réserve stratégique de Bitcoin des États-Unis et les politiques associées. L’organisme mène depuis longtemps des études sur le Bitcoin auprès des décideurs et des initiatives de politique publique, et publie continuellement des recherches portant sur la réserve stratégique.

Ce qu’il faut surveiller ne se limite pas à savoir si le projet de loi sur le Bitcoin sera adopté : la réserve stratégique sera-t-elle mise en œuvre via quelles voies institutionnelles, d’où proviendront les actifs, comment le Congrès et l’exécutif coordonneront leurs actions, et comment ces changements de politique pourraient affecter l’allocation des institutions, la liquidité du marché et les politiques d’actifs numériques des autres pays. Cette présentation aidera les participants à dépasser le simple titre de l’actualité, à comprendre le rythme réel de l’avancement des politiques, les obstacles clés et leurs impacts potentiels sur le marché.

Des membres du Parlement de Hong Kong partageront également leur vision de l’avenir du développement des actifs numériques à Hong Kong.

Point fort 2 : comprendre la nouvelle structure des marchés

À mesure que DeFi et CeFi continuent de se développer, des sociétés de trésorerie d’actifs numériques (DAT), la RWA, la tokenisation des actifs et de nouvelles plateformes d’émission d’actifs accélèrent la connexion entre les marchés publics et les marchés crypto.

Mais la connexion ne mène pas à une unification du marché : elle amplifie au contraire la segmentation de la liquidité. En raison de différences entre les plateformes en matière de coût des fonds, conditions d’accès, règles de collatéral, mécanismes de rachat, horaires de négociation et juridictions, un même actif peut générer des taux d’intérêt, des prix et des niveaux de liquidité différents selon la plateforme, et entre les marchés financiers traditionnels et les marchés d’actifs numériques.

La Banque des règlements internationaux souligne que la RWA et la tokenisation pourraient aggraver la fragmentation du marché et faire grimper le coût du financement ; les recherches de la Réserve fédérale montrent également qu’il existe encore des frictions de tarification entre les marchés des monnaies numériques et les marchés financiers traditionnels, ainsi qu’une segmentation du marché.

Ainsi, l’allocation des capitaux ne consiste plus seulement à choisir une plateforme et comparer les rendements affichés : elle consiste à identifier les frictions entre marchés et leurs frontières, à comprendre la structure des différents types de produits, à évaluer si l’écart de prix provient de l’accès au marché, de la liquidité, du crédit, de l’effet de levier et des subventions, ou s’il s’agit de risques pas encore clairement identifiés, puis à gérer le coût des fonds, le rachat, la garde, le risque de contrepartie, les risques liés aux smart contracts et à la réglementation.

Le 27 juillet, les fondateurs et PDG de plusieurs protocoles de premier plan, dont Ethena et Spark (MakerDAO), décomposeront en profondeur la structure de leurs produits, les sources de rendement et les mécanismes de fonctionnement des plateformes. Strive CEO et président du conseil proposera également, autour de nouveaux produits de crédit basés sur le Bitcoin comme STRC et SATA, un partage portant sur la structure des produits, la logique de rendement et les risques potentiels.

Plusieurs cadres supérieurs chevronnés de la finance traditionnelle et de l’industrie des actifs numériques apporteront, chacun depuis une perspective de marché et de métier différente, des observations de première ligne et des jugements uniques.

Point fort 3 : quand l’IA fait de chacun une cible “attaquable”

À mesure que l’IA passe du concept à la réalité, les problèmes de sécurité ne concernent plus seulement les grandes institutions, les plateformes d’échange ou les personnes très fortunées.

L’identité, les comptes, les actifs, les historiques de communication et les relations sociales peuvent devenir des points d’entrée pour l’attaque. Face à des méthodes d’attaque plus faibles en coût, plus industrialisées et hautement personnalisées, les habitudes de sécurité traditionnelles restent-elles efficaces ?

Le sommet abordera comment l’IA modifie le ciblage des attaquants, l’obtention d’informations et la mise en œuvre des attaques, ainsi que la manière dont les individus et les institutions doivent réexaminer l’authentification, la conservation des actifs, les autorisations des appareils et les processus de sécurité internes.

La question centrale ne se résume pas à “l’IA est-elle dangereuse”, mais plutôt : lorsque le coût d’attaque baisse rapidement, comment augmenter le coût pour l’attaquant ?

Point fort 4 : trouver des opportunités et une trajectoire de croissance dans la vague de l’IA

Vous craignez d’avoir déjà manqué la vague de l’IA ? En réalité, ce n’est peut-être pas le cas. Les meilleurs points d’entrée pour investir dans l’IA ne se situent peut-être pas avant les percées technologiques, mais au moment où la technologie a été validée par le marché et où le démarrage d’une croissance rapide commence à révéler des goulots d’étranglement de l’industrie.

Pour la plupart des investisseurs, les opportunités ne proviennent pas forcément du fait d’anticiper le prochain usage de l’IA. Consacrer énormément de temps et d’argent pour évaluer une technologie encore non validée implique souvent d’assumer un risque pour lequel on ne dispose pas réellement d’avantage.

Une voie plus réaliste consiste à attendre que la technologie ou la tendance soit validée par le marché, puis à chercher les goulots d’étranglement révélés durant la phase d’expansion rapide. Lorsque la demande augmente rapidement, des ressources clés comme les GPU, la mémoire, les centres de données et l’électricité ne peuvent généralement pas s’étendre simultanément, ce qui entraîne un déséquilibre offre-demande.

Plutôt que de prédire qui deviendra le prochain gagnant, les maillons qui ont déjà été validés par une demande réelle mais sont contraints par la capacité d’offre peuvent offrir aux investisseurs particuliers des éléments de décision plus clairs et une voie de participation plus directe.

Quels manques ne sont que des mésalignements de cycle temporaires ? Quels goulots d’étranglement pourraient durer plusieurs années ? Quels actifs, bien qu’ils se trouvent dans la chaîne de l’industrie de l’IA, ne peuvent pas réellement bénéficier de la croissance du secteur ? Et comment identifier les maillons clés qui disposent d’un pouvoir de fixation des prix, de barrières à l’augmentation de capacité et d’une demande réelle de clients ?

Vous obtiendrez les réponses à ces questions dans l’agenda du 27 juillet.

Plusieurs investisseurs connus, dont des personnes comme Starry Sky, partageront leurs expériences d’investissement et leurs cadres de jugement dans le marché primaire des technologies de pointe ; Xian Dao continuera également d’apporter le “Second Life Practical Handbook”, en expliquant comment transformer ses jugements sur les nouvelles tendances en choix personnels actionnables et en pratique.

Deuxième journée : de GPU à électricité, déconstruction complète de la chaîne de valeur des infrastructures de calcul IA

Point fort 1 : les puces domestiques accélèrent leur entrée dans les centres de calcul intelligents, une nouvelle fenêtre industrielle s’ouvre

Avec l’accélération du déploiement des inférences des grands modèles et des applications industrielles basées sur l’IA, la concurrence sur les capacités de calcul domestiques ne se limite plus à une seule voie technique. Comment les GPU généraux domestiques peuvent-ils aller plus loin pour entrer dans les centres de calcul intelligents et dans des scénarios de besoins réels ? Comment tirer parti des avantages de la chaîne industrielle chinoise pour déstabiliser et transformer le paysage du marché dominé par les géants étrangers des GPU ? Les ASIC optimisés pour des tâches spécifiques d’IA peuvent-ils, eux aussi, réaliser une nouvelle percée en termes de performances, d’efficacité énergétique, de coûts et de déploiement à grande échelle ? Le sommet invitera des représentants de la filière de Moore Threads, ainsi que le Dr Yang Zuoxing, fondateur de la société d’ingénierie et de recherche en ASIC IA domestiques Zhenji Electronics, qui s’est aussi engagé sur le développement à long terme d’ASIC IA domestiques et a lancé la marque interne “Shenmu”. Ils partageront, à partir de différentes trajecties techniques, les avancées en R&D des puces domestiques de calcul intelligent, les pratiques de déploiement et les orientations de l’industrialisation, afin d’observer ensemble les nouvelles opportunités que la scène locale des capacités de calcul est en train d’ouvrir.

Point fort 2 : les grands modèles open source domestiques abaissent la barrière à l’innovation, l’Agent passe vers des applications réelles

Avec l’arrivée de grands modèles open source hautes performances comme ChatGLM 5.2 et Kimi K3, de plus en plus d’entreprises peuvent obtenir directement des capacités de modèle proches du niveau de pointe. Le modèle n’est plus une ressource exclusive réservée à quelques grandes sociétés ; le centre de gravité de la compétition dans l’industrie de l’IA commence à se déplacer de “qui peut entraîner le plus grand modèle” vers “qui peut construire de vrais produits et systèmes utilisables à partir du modèle”.

Cela ouvre aussi une nouvelle fenêtre de développement pour l’Agent. Lorsque la capacité du modèle devient une capacité fondamentale appelable, comment les entreprises peuvent-elles connecter davantage les données, les outils et les processus métiers ? Quels Agents sont déjà sortis du stade des démos conceptuelles pour entrer dans des environnements de production réels ? Quelles applications disposent d’une demande continue, de capacités de monétisation et de possibilités de réplication à grande échelle ? Comment boucler la boucle entre la capacité du modèle, le coût du calcul et le modèle économique ?

Le sommet traitera, via des sujets tels que “l’ère des vagues d’agents : remodelage complet de l’évolution technologique vers une nouvelle ère industrielle”, et “du modèle à l’agent : déploiement des applications natives IA, chemins de l’augmentation de puissance et de la capitalisation”, invitera des intervenants de Tencent Cloud, BytePlus Hong Kong et KUAI.CLOUD, ainsi que des invités d’entreprises de création d’IA et d’institutions d’investissement. Ils partageront des cas concrets et des directions de développement des Agents, en observant, sous différents angles tels que l’évolution technologique, le déploiement produit, le support en calcul et les chemins de commercialisation, comment les grands modèles open source domestiques créent une nouvelle génération d’écosystèmes d’applications IA.

Point fort 3 : du déploiement des centres de données à l’étranger à l’AI Factory, les capacités d’ingénierie deviennent la barrière centrale

Un centre de données IA n’est pas simplement une installation de GPU ajoutés dans un centre de données traditionnel. Avec l’augmentation continue de la densité de puissance par baie, l’alimentation et la distribution d’énergie, la climatisation/refroidissement, l’interconnexion réseau, le déploiement des équipements et les systèmes de maintenance doivent être redessinés. La capacité à organiser la terre, l’électricité, les équipements et les capacités d’exploitation en un système stable, efficace et durablement extensible est en train de devenir la véritable barrière d’ingénierie de l’industrie du calcul.

L’export des centres de données vers l’étranger pose aussi des problèmes réels plus complexes : comment choisir des parcs et des conditions d’électricité adaptés aux charges de travail IA ? Comment contrôler les cycles de construction et les coûts de livraison ? Quelles différences existent entre les marchés en termes d’infrastructures, de chaînes d’approvisionnement et d’environnement d’exploitation ? Quels ajustements doivent faire les centres de données traditionnels pour évoluer réellement vers une “AI Factory” destinée à l’entraînement et à l’inférence IA ?

Autour de sujets comme “exportation des centres de données à l’étranger” et “au-delà des centres de données traditionnels : l’essor de l’AI Factory et du calcul intelligent”, des entreprises telles que canaan, XinKe Intelligent, Skyward Digital, JDK Capital, Goodvision AI, ainsi que des intervenants industriels dont des responsables de groupes de travail spécifiques du comité présidentiel coréen directement rattaché à la stratégie nationale d’intelligence artificielle, s’appuieront sur des retours d’expérience de projets de première ligne pour démêler les points clés dans la planification, la construction, l’exportation et l’exploitation des centres de données, et discuter de ce qui peut être répliqué, ainsi que des risques techniques et de construction les plus faciles à négliger. L’agenda mettra aussi l’accent sur des maillons clés tels que la fiabilité de l’alimentation, la densité de puissance des baies, les systèmes de refroidissement, l’interconnexion réseau et les capacités d’exploitation.

Point fort 4 : de POW à AI, les limites de valeur des ressources électriques sont redéfinies

Si les GPU déterminent la performance du calcul, et si les centres de données déterminent la manière dont le calcul est porté, alors l’électricité constitue la contrainte de ressources la plus fondamentale, au niveau le plus bas de l’ensemble du système de calcul. Avec la hausse continue des besoins en calcul IA, les centres de données IA et les POW se disputent les mêmes ressources rares : une électricité stable et avantageuse en termes de prix, des lieux adaptés au déploiement d’équipements à forte densité, et des contrats d’électricité capables d’enclencher des coûts sur le long terme.

Dans ce contexte, l’électricité ne constitue plus seulement un coût opérationnel pour les centres de données : elle peut aussi devenir un actif stratégique nécessitant une configuration indépendante, une exploitation distincte et une réévaluation. Les charges de calcul de différents types peuvent-elles basculer de manière flexible selon la demande du marché ? Les infrastructures POW existantes peuvent-elles supporter davantage le calcul IA ? Comment augmenter la valeur du calcul créée par chaque mégawatt de ressource électrique ? Quelles nouvelles formes d’actifs et quels modèles économiques pourraient émerger autour de l’électricité, de l’aménagement des parcs et de la planification de la charge ?

Le sommet traitera, via des sujets tels que “de POW à AI” et “que résout POW ? quel est le prochain problème ?”, en partant des expériences de l’écosystème actuel du calcul, pour étendre la discussion vers l’efficacité de l’allocation des ressources électriques, l’élasticité du rendement et les opportunités futures. Les mécanismes actuels de services de calcul IA ou de distribution de Tokens peuvent-ils, à l’image des pools de minage qui répartissent la capacité de calcul, permettre une organisation efficiente, transparente et scalable des ressources ? Il reste encore à valider par l’industrie. KuPool abordera, depuis les problèmes déjà résolus par POW, les nouveaux défis que l’industrie du calcul devra affronter à l’étape suivante : alors que les puces et les modèles continuent d’itérer, les facteurs déterminant la frontière d’expansion du secteur ne sont peut-être pas uniquement les ressources électriques elles-mêmes, mais aussi les capacités d’organisation, de planification et de transaction du calcul.

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