Crypto conçue pour les agents IA, selon le PDG d'Alchemy
Fazen Markets Research
Expert Analysis
Paragraphe principal
Nikil Viswanathan, PDG du fournisseur d'infrastructures blockchain Alchemy, a soutenu le 25 avr. 2026 que l'architecture des blockchains publiques est intrinsèquement mieux adaptée aux agents IA autonomes qu'aux flux financiers centrés sur l'humain (Coindesk, 25 avr. 2026). Ses commentaires positionnent les primitifs crypto — monnaie programmable, contrats intelligents composables et identité sur la blockchain — comme les rails natifs du commerce machine-à-machine, et non comme de simples transactions médiées par des humains. La thèse de Viswanathan remet en question des hypothèses de longue date selon lesquelles l'expérience utilisateur est le déterminant principal de l'adoption des blockchains, et requalifie le débat autour des sémantiques natives machine, de la composabilité des transactions et de l'état vérifiable. La proposition a des implications immédiates pour les fournisseurs d'infrastructure, les fournisseurs cloud, les plateformes d'échange et les solutions de conservation, car les agents pourraient condenser le règlement, l'authentification et la découverte de contreparties en flux automatisés et permanents. Pour les investisseurs institutionnels, le virage suggéré par le PDG d'Alchemy exige une réévaluation des piles technologiques et des prestataires de services qui capteront la valeur à mesure que l'activité pilotée par des agents se développera.
Contexte
Les propos de Viswanathan s'inscrivent dans une évolution pluriannuelle où l'activité des développeurs et la conception des protocoles ont progressivement privilégié la composabilité et l'état vérifiable par machine au détriment des interfaces centrées sur l'humain. Alchemy elle-même est devenue l'une des entreprises d'infrastructure les plus en vue après avoir levé 200 millions de dollars en janvier 2022 pour une valorisation de 10,2 milliards de dollars (TechCrunch, janv. 2022), soulignant la confiance antérieure du marché dans les positions dominantes en matière d'infrastructure pour le développement Web3. La position de la société en tant que fournisseur de middleware lui donne un point de vue informé sur le comportement des développeurs : historiquement, ceux-ci se tournent vers des plateformes qui réduisent les frictions pour l'automatisation et s'intègrent facilement aux sources externes de calcul et de données. Cette dynamique développeur est le fondement de l'argument de Viswanathan selon lequel les agents IA — capables de négocier, de régler et de composer de manière autonome des transactions on-chain — représentent la prochaine phase du commerce.
L'affirmation doit être replacée dans le contexte des prévisions plus larges d'adoption de l'IA. PwC estimait en 2017 que l'IA pourrait contribuer jusqu'à 15,7 billions de dollars à l'économie mondiale d'ici 2030, un chiffre fréquemment cité dans les discussions de planification stratégique pour les entreprises technologiques et financières (rapport PwC, 2017). Que cette valeur revienne au calcul cloud, aux fournisseurs de modèles d'IA ou aux rails de transaction comme les blockchains dépendra de l'interopérabilité, de la latence et du coût du règlement atomique. En bref, un fort vent macroéconomique en faveur de l'IA ne se traduit pas automatiquement par une activité on-chain sans incitations techniques et économiques favorisant le règlement vérifiable et décentralisé.
Une comparaison pratique illustre le point : les marchés ont évolué des teneurs de marché humains aux carnets d'ordres électroniques puis au trading algorithmique et à haute fréquence au cours des trois dernières décennies. Le trading algorithmique représente désormais une majorité du volume sur de nombreux marchés d'actions développés (données historiques sur les actions US, années 2010), ce qui établit un précédent selon lequel les flux de travail natifs machine ont dominé une fois que la latence, la liquidité et la réglementation ont mûri. Si les agents IA suivent une trajectoire comparable, les rails sous-jacents importeront plus que l'UX destinée aux humains pour un sous-ensemble de transactions entièrement automatisables.
Analyse approfondie des données
L'affirmation de Viswanathan repose sur des tendances observables dans les outils développeurs, la demande d'infrastructure et la conception des transactions. La levée de fonds d'Alchemy en janv. 2022 (200 M$ pour 10,2 Md$) est un point de donnée tangible reflétant la conviction des investisseurs dans la capture d'infrastructure (TechCrunch, janv. 2022). Des métriques d'utilisation plus récentes provenant de fournisseurs de middleware montrent une hausse des volumes d'appels API et des requêtes de nœuds d'une année sur l'autre — des signaux indiquant que le trafic programmatique, plutôt que purement humain, augmente sur les registres publics (rapports d'entreprise, 2024–2026). Ces schémas de télémétrie sont cohérents avec un écosystème où des bots et des services back-end, et non seulement des portefeuilles utilisés par des utilisateurs finaux, génèrent une part significative des événements on-chain.
Côté calcul, les coûts des modèles d'IA et la disponibilité du matériel sont des contraintes pertinentes. Le coût d'exécution de modèles génératifs avancés a baissé de manière significative depuis 2023 grâce aux optimisations de modèles et à une offre de GPU plus concurrentielle, ce qui réduit le coût marginal pour qu'un agent réalise des traitements off-chain avant d'exécuter une action on-chain. Cette compression des marges crée un cas économique pour que les agents effectuent une prise de décision complexe hors chaîne puis exploitent des primitives on-chain pour le règlement, la responsabilité et la composabilité. Cette architecture hybride — inférence off-chain et règlement on-chain — correspond aux conceptions actuelles d'entreprise où fournisseurs cloud et nœuds blockchain coexistent.
Les métriques comparatives importent pour les investisseurs qui évaluent où la valeur va s'accumuler. Les fournisseurs de cloud public (MSFT, GOOGL, AWS) captent des revenus récurrents provenant des charges de travail IA, tandis que le middleware blockchain capte le trafic API et les requêtes de nœuds pour la soumission de transactions et les requêtes d'état. Les plateformes d'échange et de conservation (par ex. COIN) captent les flux associés aux on-ramps fiat et aux règlements de grande valeur. Si le commerce piloté par des agents croît de 10 à 30 % par an en volumes de transactions au cours des cinq prochaines années, le middleware et la conservation pourraient connaître une croissance des revenus disproportionnée par rapport aux marchés de tokens de protocoles décentralisés, qui sont plus volatils et moins directement liés aux revenus de traitement des transactions. Ces fourchettes de croissance sont illustratives mais ancrées dans la télémétrie actuelle des développeurs et les tendances d'utilisation du cloud (rapports sectoriels, 2024–2026).
Implications sectorielles
Infrastructure : les opérateurs de middleware et de nœuds devraient bénéficier du trafic natif agent car les agents exigeront des RPC prévisibles à faible latence et des primitives de requête plus riches. Les entreprises disposant de modèles de revenus diversifiés (frais API, SLA d'entreprise, produits de données) seront mieux positionnées que les modèles uniquement basés sur des tokens pour monétiser une augmentation régulière des appels d'origine machine. Les investisseurs devraient surveiller les entreprises qui déclarent
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