La vérité économique : l’IA soutient seule la croissance, les cryptomonnaies deviennent des actifs politiques

Si vous avez lu mes précédents articles sur la dynamique macroéconomique, vous avez peut-être déjà entrevu la tendance. Dans cet article, je vais vous dévoiler l’état réel de l’économie actuelle : le seul moteur de croissance du PIB est l’intelligence artificielle (AI) ; tous les autres domaines — marché du travail, finances des ménages, accessibilité, accès aux actifs — sont en déclin ; et tout le monde attend un « point d’inflexion du cycle », alors qu’il n’existe tout simplement plus de « cycle ».

La vérité est la suivante :

· Le marché n’est plus guidé par les fondamentaux

· Les dépenses d’investissement en AI sont le seul pilier évitant une récession technique

· Une vague de liquidité arrivera en 2026, et le consensus du marché n’a même pas commencé à l’intégrer dans les prix

· L’écart de richesse est devenu une contrainte macroéconomique poussant à des ajustements politiques

· Le véritable goulot d’étranglement de l’AI n’est pas le GPU, mais l’énergie

· Les crypto-monnaies deviennent la seule classe d’actifs avec un véritable potentiel de hausse pour les jeunes générations, ce qui leur confère une signification politique

Ne sous-estimez pas le risque de cette transformation, au risque de manquer une opportunité majeure.

Décorrélation entre dynamique de marché et fondamentaux

Les fluctuations de prix du mois dernier n’ont été soutenues par aucune nouvelle donnée économique, mais ont été déclenchées par un changement de position de la Fed.

La probabilité de baisse des taux a oscillé mécaniquement de 80%→30%→80% sous l’effet des déclarations de certains responsables de la Fed. Ce phénomène illustre la caractéristique centrale du marché actuel : l’influence des flux de capitaux systémiques dépasse largement celle des opinions macroéconomiques actives.

Voici quelques preuves au niveau de la microstructure :

1) Les fonds à objectif de volatilité réduisent mécaniquement leur effet de levier lors des pics de volatilité, et l’augmentent lorsque la volatilité baisse.

Ces fonds ne se soucient pas de « l’économie », car ils ajustent leur exposition uniquement en fonction d’une variable : le niveau de volatilité du marché.

Lorsque la volatilité augmente, ils réduisent le risque → ils vendent ; lorsque la volatilité baisse, ils augmentent le risque → ils achètent. Cela conduit à des ventes automatiques lors des périodes de faiblesse du marché et à des achats automatiques lors des périodes de force, amplifiant ainsi la volatilité dans les deux sens.

2) Les Commodity Trading Advisors (CTA) basculent mécaniquement entre positions longues et courtes à des niveaux de tendance prédéfinis, générant ainsi des flux forcés.

Les CTA suivent des règles de tendance strictes, sans aucune « opinion » subjective, exécutant mécaniquement : achat lors du franchissement d’un certain seuil, vente lors de la rupture d’un certain niveau.

Lorsque suffisamment de CTA atteignent le même seuil au même moment, même sans changement des fondamentaux, cela peut déclencher des achats ou ventes massifs coordonnés, capables de faire bouger un indice entier pendant plusieurs jours consécutifs.

3) Les fenêtres de rachat d’actions restent la principale source de demande nette en actions.

Les rachats d’actions par les entreprises sont le plus grand acheteur net du marché actions, dépassant les particuliers, les hedge funds et les fonds de pension.

Pendant les périodes d’ouverture des fenêtres de rachat, les entreprises injectent chaque semaine des milliards de dollars sur le marché, ce qui entraîne :

· Une dynamique haussière intrinsèque lors des saisons de rachat

· Un affaiblissement marqué du marché lorsque la fenêtre se ferme

· La création d’une demande structurelle indépendante des données macroéconomiques

C’est la raison principale pour laquelle, même en cas de sentiment de marché morose, les actions peuvent continuer à monter.

4) L’inversion de la courbe de volatilité (VIX) reflète un déséquilibre de couverture à court terme, et non de la « panique ».

Normalement, la volatilité à long terme (VIX 3 mois) est supérieure à la volatilité à court terme (VIX 1 mois). Lorsque cette relation s’inverse, on pense souvent que « la panique monte », mais aujourd’hui ce phénomène est principalement dû à :

· La demande de couverture à court terme

· Les ajustements de position des market makers d’options

· Les flux de capitaux vers les options hebdomadaires

· Les stratégies systématiques de couverture en fin de mois

Cela signifie : une envolée du VIX ≠ panique, mais résulte des flux de couverture.

Cette distinction est cruciale : la volatilité est aujourd’hui dictée par le comportement de trading, et non par une logique narrative.

L’environnement de marché actuel est plus sensible à l’émotion et aux flux de capitaux : les données économiques sont devenues des indicateurs retardés des prix des actifs, tandis que la communication de la Fed est le principal déclencheur de volatilité. La liquidité, la structure des positions et le ton politique remplacent les fondamentaux dans le processus de découverte des prix.

L’AI, clé pour éviter une récession généralisée

L’AI est devenue le stabilisateur macroéconomique : elle remplace efficacement la demande cyclique d’embauche, soutient la rentabilité des entreprises et maintient la croissance du PIB, même si les fondamentaux du marché du travail sont faibles.

Cela signifie que l’économie américaine dépend bien plus des dépenses d’investissement en AI que ce que les décideurs politiques admettent publiquement.

· L’intelligence artificielle réduit la demande de main-d’œuvre pour le tiers le moins qualifié et le plus facilement remplaçable du marché du travail. C’est généralement là que les récessions cycliques se manifestent en premier.

· L’augmentation de la productivité masque la détérioration généralisée du marché du travail. La production reste stable car les machines absorbent les tâches autrefois effectuées par la main-d’œuvre peu qualifiée.

· Moins d’employés, marges bénéficiaires accrues pour les entreprises, tandis que les ménages supportent le fardeau socio-économique. Cela entraîne un transfert des revenus du travail vers le capital — une dynamique typique de récession.

· Les investissements en capital liés à l’AI maintiennent artificiellement la résilience du PIB. Sans ces dépenses, les chiffres globaux du PIB seraient nettement plus faibles.

Les régulateurs et décideurs politiques devront soutenir les investissements en AI via des politiques industrielles, l’expansion du crédit ou des incitations stratégiques, car l’alternative serait la récession.

L’écart de richesse est devenu une contrainte macroéconomique

La déclaration de Mike Green selon laquelle « le seuil de pauvreté ≈ 130 000 - 150 000 dollars » a suscité de vives réactions, ce qui montre à quel point ce problème fait écho.

La vérité fondamentale est la suivante :

· Le coût de l’éducation des enfants dépasse le loyer / le crédit immobilier

· Le logement est structurellement devenu inabordable

· La génération du baby-boom détient la majorité des actifs

· Les jeunes générations n’ont que des revenus, sans accumulation de capital

· L’inflation des actifs élargit chaque année l’écart de richesse

L’écart de richesse forcera des ajustements de la politique budgétaire, de la régulation et des interventions sur les marchés d’actifs. Les crypto-monnaies, en tant qu’outil permettant aux jeunes générations de participer à la croissance du capital, prendront une importance politique croissante, ce qui amènera les décideurs à ajuster leur position.

Le goulot d’étranglement de la montée en puissance de l’AI est l’énergie, pas la puissance de calcul

L’énergie deviendra le nouveau cœur du récit : le développement à grande échelle de l’économie AI dépend de l’expansion simultanée des infrastructures énergétiques.

Les débats sur les GPU négligent le véritable goulot d’étranglement : l’approvisionnement en électricité, la capacité du réseau, la construction de centrales nucléaires et à gaz naturel, les infrastructures de refroidissement, le cuivre et les minéraux critiques, ainsi que les contraintes de localisation des data centers.

L’énergie devient le facteur limitant du développement de l’AI. Au cours de la prochaine décennie, le secteur de l’énergie (en particulier le nucléaire, le gaz naturel et la modernisation du réseau) sera l’un des axes d’investissement et de politique les plus fortement « levierisés ».

Émergence d’une économie à deux vitesses, écart qui se creuse

L’économie américaine se divise en deux grands pôles : le secteur AI, tiré par le capital, et le secteur traditionnel, dépendant du travail, avec très peu de recoupements et des structures d’incitation de plus en plus divergentes.

L’économie AI continue de s’étendre :

· Haute productivité

· Marges bénéficiaires élevées

· Faible dépendance à la main-d’œuvre

· Protection stratégique

· Attire les flux de capitaux

L’économie réelle continue de se contracter :

· Faible capacité d’absorption de la main-d’œuvre

· Forte pression sur les consommateurs

· Baisse de la liquidité

· Concentration des actifs

· Pression inflationniste

Au cours de la prochaine décennie, les entreprises les plus précieuses seront celles capables de concilier ou de tirer parti de cette divergence structurelle.

Perspectives d’avenir

· L’AI bénéficiera d’un soutien politique, car l’alternative serait la récession

· La liquidité pilotée par le Trésor remplacera le quantitative easing (QE) comme principal canal de politique

· Les crypto-monnaies deviendront une classe d’actifs politique liée à l’équité intergénérationnelle

· Le véritable goulot d’étranglement de l’AI est l’énergie, pas la puissance de calcul

· Au cours des 12 à 18 prochains mois, le marché restera guidé par l’émotion et les flux de capitaux