Dialogue avec le cofondateur d'AIUSD : du trillion de dollars investis sur des stratégies éprouvées depuis des années au marché économique de l'AGI, la première « monnaie » conçue pour l'intelligence artificielle
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Dialogue avec le cofondateur d'AIUSD : du trillion de dollars investis sur des stratégies éprouvées depuis des années au marché économique de l'AGI, la première « monnaie » conçue pour l'intelligence artificielle
Découvrons ensemble la forme concrète de la finance Post-AGI, ainsi que les avantages compétitifs clés d'AIUSD et son parcours d'évolution précis dans le cadre de la vision centrale « Intelligence financière pilotée par l'IA ».
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : TechFlow
On saura vite si c'est un âne ou un cheval une fois qu'on l'aura mis à l'épreuve.
Au cours des dix dernières années, l'industrie de la cryptographie a accompli une transition du « papier blanc théorique » aux performances réelles sur chaîne, et le marché privilégie désormais les projets capables de démontrer des résultats concrets dans des applications pratiques.
Le 19 novembre 2025, une plateforme monétaire Agentic AI conçue dès son origine autour d'opérations réelles a annoncé avoir levé près de dix millions de dollars lors d'un tour de financement pré-amorçage, avec le soutien de plusieurs institutions d'investissement de premier plan de la Silicon Valley, notamment des investisseurs institutionnels précoces de projets phares tels qu'Anthropic, le fonds Scout de Sequoia Capital aux États-Unis, le fonds Scout d'a16z, ainsi que des cadres dirigeants de l'équipe AI de Tesla FSD.
Ce projet s'appelle AIUSD : il vise à permettre aux humains comme aux IA d'« parler à l'argent » en langage naturel, le système comprenant alors l'intention, décomposant la tâche, puis gérant automatiquement les actifs, le routage et le règlement des transactions entre toutes les principales blockchains, bourses centralisées et stablecoins majeurs. Il ambitionne ainsi de rendre véritablement « universel » la blockchain et de propulser la finance mondiale vers une ère véritablement « intelligente ».
À l'occasion de cette annonce de financement,TechFlow a mené un entretien approfondi avec Yao Meng et Bill Sun, cofondateurs du projet AIUSD.
Évoquant la performance de l'IA dans le secteur financier, et plus particulièrement dans le domaine spécialisé de la crypto, l'une des discussions a porté sur la récente compétition de trading opposant les six principaux modèles d'IA au monde. À ce sujet,les deux intervenants ont rapidement souligné un problème fondamental dans cette course : « les IA ne disposent pas d'un environnement d'exécution complet », et ils ont exprimé leur enthousiasme à l'idée de faire participer AIUSD à une telle épreuve. Yao a déclaré :
L'agent d'AIUSD ne se contente pas d'émettre des opinions ; il est directement connecté à la liquidité réelle, aux frais de financement, aux chemins d'exécution multi-venues et au système de compensation. Si une telle compétition autorisait à l'avenir l'exécution réelle, nous serions très heureux d'y participer.
La confiance d'AIUSD dans ses capacités opérationnelles provient de multiples facteurs.Bill a affirmé avec enthousiasme que le moment présent constituait une « fenêtre rare » pour le lancement réussi d'AIUSD :
D'une part, l'IA passe d'une phase où elle « sait discuter » à une phase où elle « peut exécuter », tandis que les infrastructures Crypto atteignent enfin une certaine maturité ;
D'autre part, le moteur interne d'AIUSD pour les frais de financement, le moteur d'exécution de microstructure et le système de routage multi-scénarios fonctionnent en opérations réelles depuis plus de deux ans, avec un volume annuelisé de transactions atteignant environ 1 000 milliards de dollars. Le rendement annualisé moyen des stratégies clés dépasse 20 %, le ratio de Sharpe est d'environ 22, sans aucune baisse mensuelle observée jusqu'à présent. En outre, nous avons également mis en place des cadres solides de gestion des risques, de conformité et d'automatisation des contrôles, garantissant ainsi un système capable de gérer de véritables flux financiers.
Face à la montée en puissance imminente d'AIUSD, Yao a partagé une vision plus claire de ses plans :
AIUSD a déjà franchi avec succès l'étape du passage de 0 à 1 : le 0 consistait à prouver la faisabilité technique, le 1 était de transformer cela en une couche de compte accessible à tous, où l'utilisateur parle et le système gère seul le routage et le règlement. Actuellement, AIUSD se trouve à un tournant, passant de 1 à 10. À l'avenir, nous nous efforcerons de livrer cette même infrastructure de manière stable à un écosystème C端 plus large ainsi qu'aux développeurs.
Dans cet article, plongeons-nous avec ces deux vétérans de Wall Street / de la scène crypto pour explorer la forme concrète de la finance Post-AGI, ainsi que les avantages concurrentiels clés et les voies spécifiques d'évolution d'AIUSD sous sa vision centrale d’« intelligence financière pilotée par l'IA ».
AIUSD : une « monnaie » facile à comprendre et à utiliser aussi bien par les humains que par les IA
TechFlow : Merci pour votre temps. Pour commencer, pourriez-vous vous présenter brièvement ?
Yao :
Bonjour à tous, je suis Yao, ravi d’échanger avec vous.
En 2011, j'ai intégré le monde des cryptomonnaies, alors que j'étais encore étudiant. J'ai commencé par le minage, puis me suis progressivement impliqué dans divers projets blockchain et la construction précoce d’échanges. Depuis plus de dix ans, j'ai vécu de plein fouet l'évolution du secteur : par exemple, l'effondrement massif du 19 mai 2021, où nous avons vu nos positions liquider d’un coup pour 50 millions de dollars, entraînant la ruine de nombreux investisseurs ; ou encore le krach du 11 octobre dernier, où notre entreprise a été l’une des premières grandes institutions à vendre massivement ; ou encore les élections présidentielles de l’année dernière, où j’avais fortement misé sur Dogecoin, représentant à un moment donné 20 % des positions Dogecoin sur le marché grâce à notre stratégie d’arbitrage interne, générant un rendement annualisé pouvant atteindre 200 %, un résultat exceptionnel pour une stratégie delta-neutre.
Au fil des années, j’ai toujours été centré sur le trading, allant de l’arbitrage et des systèmes haute fréquence aux services de custody institutionnelle et aux stratégies quantitatives.Aujourd’hui, en lançant AIUSD, je souhaite reconditionner les capacités systémiques accumulées durant toutes ces années afin de créer une infrastructure de stablecoin utilisable naturellement par les humains comme par les IA.
Bill Sun :
Bonjour à tous, je suis Bill (Qingyun) Sun, ravi d’échanger avec vous.
J’ai fait mes études de licence et doctorat en mathématiques à Stanford. En 2014, au début de mon doctorat, le deep learning commençait tout juste à prendre de l’ampleur. J’avais alors une idée obsessionnelle : comprendre précisément quelle structure mathématique se cachait derrière ces modèles, et voir s’ils pouvaient tenir la route dans des environnements réels et complexes comme celui de la finance. Dès le départ, mes recherches se sont concentrées simultanément sur deux axes : d’un côté les lois fondamentales du deep learning, de l’autre les applications pratiques dans le domaine financier.
En 2016, j’ai travaillé chez Google Brain sur le traitement du langage naturel (NLP), à une époque antérieure même à l’apparition du nom « Transformer ». Nous expérimentions des architectures d’attention pour la compréhension de texte et les questions-réponses, ajustant constamment la structure du modèle et testant différentes tâches. Ce travail, qui fut plus tard synthétisé et baptisé Transformer par la communauté, m’a permis d’être parmi les pionniers explorant très tôt cette voie.
C’est aussi à cette période que j’ai observé systématiquement plusieurs phénomènes : premièrement, différentes tâches peuvent partager une même architecture d’attention, dont la capacité de généralisation est plus forte que prévu ; deuxièmement, à mesure que la taille du modèle et des données augmente, les performances augmentent selon une loi quasi logarithmique – ce que l’on appelle aujourd’hui les « Scaling Laws », découvertes progressivement à travers d’innombrables expériences.
De retour à Stanford, j’ai poursuivi mes recherches sur la structure mathématique du deep learning avec deux mentors : David Donoho, membre de deux académies américaines et lauréat du prix Gauss, figure emblématique de la statistique en grande dimension et de la compression parcimonieuse ; et Stephen Boyd, membre de l’Académie nationale d’ingénierie, chercheur de renommée mondiale en optimisation et fondateur/directeur du BlackRock AI Lab. Tous deux ne se limitent pas à la théorie mais s’impliquent profondément dans l’industrie financière quantitative : David Donoho a travaillé chez Renaissance Technologies, Stephen Boyd a construit et dirigé le laboratoire d’intelligence artificielle de BlackRock. Travailler avec eux m’a très tôt sensibilisé aux problèmes réellement importants dans les marchés réels, et aux caractéristiques des modèles capables de survivre au-delà des articles scientifiques.
Pendant mon doctorat, j’ai également effectué des recherches quantitatives chez Citadel et Point72 Cubist, appliquant des concepts de deep learning et d’apprentissage par renforcement au trading d’actions et de contrats à terme. Après mon diplôme, je me suis installé à Wall Street, devenant gestionnaire de fonds chez Millennium WorldQuant, gérant un portefeuille important d’arbitrage statistique sur actions américaines.
J’ai aussi abordé tôt la crypto, vers 2015. À Stanford, j’ai suivi le cours de cryptographie de Dan Boneh, et participé au Stanford Bitcoin Lab avec Balaji et Lily Liu, étudiant les micro-paiements Lightning, les premières conceptions de contrats intelligents Ethereum, ou encore les mécanismes de confidentialité de Zcash et Monero. Personnellement, j’ai aussi expérimenté l’optimisation des frais Bitcoin et tenté précocement de générer des stablecoins via le prêt sur chaîne.
Personnellement, ce qui me convainc le plus dans l’application de la crypto à l’IA, c’est l’économie agente. Depuis l’an dernier, j’ai commencé à participer en tant que cofondateur et Chief Scientist au projet PIN AI, cherchant à construire une économie agente davantage orientée vers l’autonomie des données consommateurs et la personnalisation vocale + recommandation par IA, transformant les intentions humaines en actions réalisées par IA.
Au fil de ces dix dernières années, je ressens de plus en plus fortement que la frontière entre l’IA, la crypto et la finance traditionnelle disparaît rapidement. La finance traditionnelle apporte une efficacité éprouvée et des systèmes de contrôle des risques, la crypto redéfinit les infrastructures de base, et l’IA transforme le tout en un système véritablement « intelligent ». Ces trois couches superposées réécrivent fondamentalement la logique sous-jacente de la finance mondiale.
AIUSD est né dans ce contexte, fruit d’une longue réflexion. Je veux créer une « monnaie » naturelle pour les humains, mais aussi native pour les agents intelligents, capable de gérer automatiquement le routage, le règlement et la gestion des risques dans un environnement multichaîne et multi-marché. En résumé, grâce à cette nouvelle forme monétaire, je souhaite faire passer la finance mondiale d’un stade « automatisé » à un stade véritablement « intelligent ».
TechFlow : Vous êtes tous deux des participants très précoces dans la crypto. Pourriez-vous expliquer pourquoi vous avez voulu fonder un projet combinant IA et crypto comme AIUSD ? Quel problème souhaitez-vous résoudre ?
Yao :
J’ai 14 ans d’expérience dans ce secteur, et ma sensation la plus forte est la suivante : bien que la blockchain ait créé un effet de richesse considérable, elle n’a pas encore réalisé le principe d’« universalité ».
Le seuil d’utilisation de ce secteur est trop élevé. Je n’ai pas besoin d’argent personnellement, mais je veux que tout le monde puisse utiliser les cryptomonnaies. Si c’était mon héritage, j’en serais fier. Malgré cela, après toutes ces années, les utilisateurs actifs sur chaîne restent principalement des chasseurs d’airdrops et des joueurs, plutôt que des utilisateurs grand public bénéficiant d’applications accessibles. Ma question constante est : comment permettre à des personnes ordinaires, comme vos parents âgés de 50 ans, d’utiliser la cryptographie aussi facilement qu’ils utilisent WeChat ou Taobao ?
Nous devrions partir du portefeuille pour repenser entièrement l’expérience de trading en cryptographie. Mais malheureusement, après 14 ans dans le secteur, il n’existe toujours pas sur le marché de portefeuille multichaîne offrant un trading en un clic. C’est regrettable. La raison est simple : dans l’écosystème crypto, seules les bourses génèrent des profits significatifs, donc toutes les ressources y convergent. Le portefeuille, pourtant entrée principale, n’a jamais eu de bon produit.
Par exemple : je veux acheter un jeton sur BSC, mais mes fonds sont sur Solana. Je dois d’abord convertir SOL pour payer le gaz, puis BNB pour payer le gaz sur l’autre chaîne, effectuer un transfert inter-chaînes, ponte d’actifs, calculer le glissement… Tout cela nécessite de changer de portefeuille, attendre les confirmations, gérer les frais. Pour un utilisateur ordinaire, c’est presque « inutilisable ». Imaginez que vos utilisateurs ne soient pas des docteurs ou masters de Stanford, mais des chauffeurs de taxi : pourquoi devraient-ils subir une telle complexité ? Cela empêche le produit de s’intégrer vraiment à la vie quotidienne.
L’arrivée de l’IA apporte un tournant. L’IA excelle naturellement à comprendre les intentions, prendre des décisions et automatiser des processus complexes. AIUSD utilise justement l’IA pour masquer toute cette complexité, permettant l’automatisation complète du multichaîne, du routage, du règlement et de la distribution des revenus.
Autrement dit, le cœur d’AIUSD est une couche de portefeuille unifiée, permettant aux utilisateurs humains ou IA d’effectuer des opérations financières sans frais de gaz ni obstacles inter-chaînes.
Nous pensons que l’IA sera le mode d’interaction principal de la prochaine génération : l’argent de demain ne sera pas manipulé manuellement par des humains, mais compris directement par une IA qui trouvera automatiquement le meilleur chemin, effectuera le règlement, générera des revenus, voire gérera les risques. Ainsi, le problème que veut résoudre AIUSD est en réalité de « rendre l’argent natif pour l’IA ». Vous n’avez pas besoin de comprendre dix blockchains ou vingt normes de jetons ; il vous suffit de dire à une IA : « envoie mille dollars à un ami », « achète du BTC et place-le dans un placement sûr », etc., et l’IA gère automatiquement le routage, la transaction et le règlement.
Nous disons souvent qu’AIUSD veut être « One AI to rule them all » : une infrastructure unique permettant à tous les humains et agents intelligents d’utiliser les fonds naturellement.
Personne n’a besoin de devenir expert en blockchain. Un simple mot suffit pour que le système prenne tout en charge. C’est la direction que nous avons crue dès le départ : rendre un système financier complexe appelable par une seule instruction en langage naturel.
Ce projet prolonge simplement ce que nous faisons depuis longtemps : rendre le fonctionnement du capital programmable, vérifiable et réutilisable. Avant, c’étaient des robots HFT ; maintenant, ce sont des agents IA. La logique fondamentale reste inchangée, seulement plus intelligente et plus abstraite.
Bill Sun :
Je suis entré dans la crypto en 2015, traversant ces dix dernières années exactement pendant la transformation du secteur, passant d’une phase conceptuelle à une infrastructure mature. Au fil du chemin, j’ai deux jugements très clairs.
Tout d’abord, je pense que les stablecoins et les RWA seront les points d’entrée clés pour que la liquidité du monde réel intègre vraiment la chaîne. Quelle que soit la volatilité du marché, la demande pour ces deux catégories d’actifs est la plus stable et la plus proche des activités économiques réelles.
Ensuite, je pense que pour que l’argent sur chaîne devienne vraiment pratique, il faut absolument abstraire toute la complexité des opérations. Pour les utilisateurs ordinaires et les institutions, gérer des adresses, choisir une chaîne, modifier le RPC ne devrait jamais constituer une barrière à l’entrée.
Je crois fermement que les stablecoins deviendront un citoyen de première classe dans le monde blockchain. Aujourd’hui, les stablecoins sont encore des « citoyens de second rang » sous les actifs ERC-20, tandis que les jetons de gaz comme ETH, SOL, BNB sont les citoyens de première classe. Mais cela devrait s’inverser à l’avenir : quand un utilisateur détient USDC ou USDT, il ne devrait pas savoir sur quelle chaîne ils se trouvent, tout comme lorsqu’on transfère des dollars entre Chase, Interactive Brokers ou Robinhood, on ne se soucie jamais du système sous-jacent.
La structure multichaîne actuelle ressemble un peu à plusieurs pays religieux indépendants et fermés, où les ponts inter-chaînes sont complexes et à haut risque. L’un des objectifs majeurs d’AIUSD est précisément d’abstraire cette fragmentation, afin que l’usage de l’argent sur chaîne devienne aussi naturel que dans le monde réel.
De point de vue IA, j’ai toujours senti que le secteur manquait d’une monnaie véritablement Machine-Native. Elle doit pouvoir effectuer des micro-paiements, être exécutée précisément via API ou Function Call, et idéalement permettre au modèle de générer un DSL déterministe, exprimant uniformément les flux financiers au niveau du code. C’est précisément pourquoi nous avons combiné deux choses :
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Au niveau Crypto, unifier les multichaînes, les multiples pools et actifs dans une expérience unique de « monnaie » ;
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Au niveau IA, faire de l’argent un objet directement compréhensible et appelable par les machines.
Finalement, je souhaite qu’AIUSD ne soit pas seulement un stablecoin de type M0, mais un système d’actifs intelligents doté de caractéristiques M2 : inactif, il rapporte des intérêts comme un marché monétaire ; utilisé, il permet l’effet de levier, la couverture ou l’échange au comptant, intégrant dans le backend du stablecoin les capacités essentielles d’Interactive Brokers et des fonds monétaires. Ainsi, il devient amical à la fois pour les humains et pour les agents intelligents, pouvant naturellement devenir l’actif sous-jacent de la prochaine génération de systèmes financiers.
Un moment rare pour qu’AIUSD atteigne le grand public
TechFlow : AIUSD repose sur trois mots-clés : Crypto, IA et stablecoin. Vous êtes tous deux actifs à Wall Street. Comment les institutions traditionnelles, représentées par Wall Street, perçoivent-elles actuellement le potentiel de ces trois domaines ?
Yao :
Franchement, Wall Street adopte actuellement des attitudes très différenciées vis-à-vis de ces trois directions.
L’infrastructure de base de la crypto, comme la custody, le règlement, les réseaux de compensation de stablecoins, n’est plus considérée comme un « gadget rebelle », mais comme un nouveau canal financier. De plus en plus de fonds étudient désormais « comment rendre leur efficacité financière aussi rapide que celle de la chaîne ».
L’IA représente un autre aspect : Wall Street utilise déjà fortement l’IA dans la quantification et la gestion des risques, surtout pour la génération de stratégies, le nettoyage des données et la reconnaissance des émotions. Mais on constate que l’IA peut analyser, sans pouvoir exécuter directement des mouvements de fonds — une lacune majeure.
Le stablecoin est le pont reliant les deux. C’est l’énergie qui permet à l’IA d’exécuter des transactions, et l’unité de règlement du monde crypto. Ces cinq dernières années, USDT et USDC ont démontré la valeur existentielle du « dollar sur chaîne ». Dans les cinq prochaines années, le marché aura besoin d’un « argent plus intelligent », capable de comprendre les stratégies, les rendements, les risques, et pouvant être orchestré.
Ainsi, du point de vue des vétérans de Wall Street, ces trois secteurs ne sont pas indépendants, mais forment une chaîne d’évolution : l’IA est le côté demande, la crypto l’infrastructure, le stablecoin la couche intermédiaire. AIUSD vise à fusionner ces trois couches en une seule.
Bill Sun :
Mon expérience chez WorldQuant, Citadel, Point72 Cubist et Millennium m’a familiarisé avec la culture de Wall Street, priorisant la conformité. Ces deux dernières années, avec l’approbation des ETF Bitcoin et Ethereum, et les avancées réglementaires sur les stablecoins (y compris le soi-disant Genius Act), un signal très clair a été envoyé : les institutions traditionnelles peuvent désormais entrer sur le marché.
Dès que les institutions peuvent entrer réellement, elles entraînent souvent une nouvelle liquidité géométrique — un phénomène facilement négligé dans la structure du marché crypto, mais ayant un impact profond.
Dans ce contexte, les stablecoins et les systèmes de custody conformes (comme Coinbase Custody ; côté offshore, CEFFU) transforment progressivement le « dollar sur chaîne » en une couche de règlement fiable et régulée. Je prévois l’émergence de nouveaux stablecoins institutionnels, provenant peut-être de grandes entreprises Internet, groupes de paiement, voire d’échanges offshore. Le paysage passera progressivement d’un oligopole dominé par quelques acteurs à une phase de concurrence et coopération entre multiples entités. Cette évolution fera du dollar sur chaîne un réseau de règlement ouvert, plutôt qu’un produit de quelques entreprises.
L’application de l’IA au trading enregistre encore Wall Street à un stade où elle « assiste l’humain dans l’efficacité du trading et de la recherche ». Avant de créer mon entreprise en 2023, j’ai mené une petite expérience : seul avec un système d’analyse IA, je me suis concentré uniquement sur les actions liées à l’IA, à la fintech et à la crypto, obtenant un rendement d’environ 880 % sur un an. Bien sûr, c’était une stratégie à haute volatilité, mais elle a prouvé une chose : l’IA fait une analyse approfondie, l’humain prend la décision de portfolio management (PM), cette combinaison s’avère bien plus efficace que ce que j’imaginais.
Cette expérience m’a incité à envisager sérieusement : cette capacité pourrait-elle devenir un produit permettant aux petits investisseurs d’accéder aux outils institutionnels de recherche et de décision ?
Les changements réglementaires favorisent aussi un autre développement : l’ouverture des stocks tokenisés. Le trading boursier américain évolue progressivement d’un système à heures d’ouverture étendues vers un système véritablement 7×24, et les investisseurs non américains verront leurs transactions progressivement migrer des courtiers vers la chaîne. Les actions tokenisées deviendront un connecteur conforme reliant les marchés financiers traditionnels au monde blockchain.
TechFlow : Votre équipe s’est spécialisée depuis longtemps dans le domaine des Agents de Trading LLM. AIUSD a connu un long processus de R&D avant son lancement officiel. Pensez-vous que le moment actuel est idéal pour lancer AIUSD ? Quelles préparations avez-vous faites pour mieux introduire AIUSD sur le marché ?
Yao :
Je pense que c’est un excellent moment, et nous nous sommes préparés pendant de nombreuses années pour cette étape.
Le moteur de stratégie, le système de trading et le cadre de gestion des risques derrière AIUSD proviennent tous de notre pile technologique développée pour le trading haute fréquence et l’arbitrage. Ces deux dernières années, nous avons fait fonctionner en interne le prototype d’AIUSD, atteignant sans communication externe un volume de transactions annualisé dépassant 1 000 milliards de dollars. Par ailleurs, nous collaborons étroitement avec CEFFU, écosystème Binance, pour intégrer custody institutionnel et canal de rendement MirrorX. Nous avons aussi mis en place un cadre complet de risque, conformité et contrôle, avec surveillance des flux, gestion multisignature et limites, tous aux standards institutionnels.
C’est pourquoi nous avons confiance. Maintenant, c’est le moment pour AIUSD de véritablement atteindre le grand public et l’économie des agents intelligents.
Bill Sun :
Oui, c’est effectivement une fenêtre rare.
D’une part, l’IA passe de « savoir parler » à « pouvoir exécuter » : de plus en plus d’agents ont besoin de gérer autonomement des comptes, passer des ordres, payer, compenser, mais le secteur ne dispose pas encore d’une infrastructure de compte et de règlement unifiée, extensible et suffisamment sécurisée. AIUSD comble parfaitement ce vide.
D’autre part, les infrastructures Crypto atteignent enfin la maturité : le règlement des stablecoins est standardisé, le routage inter-chaînes devient fiable, les systèmes de custody institutionnels sont complets, et les marchés de liquidité s’approfondissent. Dans un tel environnement, nous pouvons concilier sécurité, efficacité et conformité, sans avoir à choisir parmi les trois.
Nous avons traduit notre pile technologique accumulée pendant dix ans en trading quantitatif et gestion des risques en une couche de compte sans barrière. Comme mentionné par Yao, nos moteurs internes de frais de financement, d’exécution de microstructure et de routage multi-scénarios fonctionnent en opérations réelles depuis plus de deux ans, avec un volume de transactions annualisé de 1 000 milliards de dollars. Nous avons également mis en place les composantes de gestion des risques, de conformité et d’automatisation du contrôle, assurant un système véritablement capable de supporter des fonds, et non un simple démo.
En résumé, nous ne faisons pas simplement « brancher un modèle à une bourse », mais nous empaquetons « les capacités d’exécution et de règlement de niveau bourse » en une couche de compte directement utilisable par les humains et les IA.
Conçu pour les opérations réelles : boucle fermée « intention → stratégie → exécution » pilotée par l’IA
TechFlow : En tant que premier produit phare destiné aux utilisateurs grand public, quels sont les avantages différenciants d’AIUSD par rapport aux autres plateformes de trading IA ? Quelle caractéristique d’AIUSD pensez-vous attirer le plus les utilisateurs C端 ?
Yao :
La différence majeure est la suivante : AIUSD n’est pas une plateforme de stratégie, mais une couche de compte.
Beaucoup de prétendues plateformes de trading IA ne font qu’autoriser les utilisateurs à choisir un modèle, une stratégie, et passer un ordre, mais la correspondance reste centralisée, les fonds isolés, et l’IA n’est qu’un conseiller.
AIUSD fait exactement l’inverse : nous construisons une couche d’« abstraction de compte + règlement intelligent ». Dès qu’un utilisateur détient AIUSD, toutes les liquidités et les routages de rendement pour le spot, les contrats, le staking, les paiements inter-chaînes sont automatiquement gérés.
AIUSD ne cherche pas à créer une « plateforme de trading plus intelligente », mais à permettre à toutes les plateformes d’être plus intelligentes dans leur règlement et leur fluidité grâce à lui.
Bill Sun :
Oui, nous pouvons illustrer concrètement ce que nous faisons par quelques exemples.
Premièrement, chez AIUSD, le langage naturel est une commande : l’utilisateur n’a plus besoin de cliquer sur des boutons, changer de chaîne ou calculer le gaz. Par exemple, s’il dit : « Achète un peu d’ETH avec 1000 AIUSD, place le reste en rendement sûr », le système décompose automatiquement cette phrase en une série d’opérations de transaction, de routage et de règlement, exécutées en arrière-plan. Pour l’utilisateur, ce n’est qu’une phrase ; pour le système, c’est une tâche complète au niveau de la microstructure.
Deuxièmement, chez AIUSD, rentabilité et sécurité sont garanties simultanément : AIUSD lui-même est indexé 1:1 sur USDT, tandis que le rendement est porté par la couche sAIUSD, issu de stratégies de frais de financement delta-neutres. Cette stratégie fonctionne en opérations réelles depuis deux ans et demi sans aucune baisse mensuelle. Cette structure rend la stabilité et la rentabilité non exclusives.
Un autre point crucial : AIUSD offre une expérience de portefeuille véritablement unifiée : l’utilisateur n’a pas à se soucier de la chaîne, ni à changer de portefeuille, ni à utiliser des ponts ou apprendre la syntaxe inter-chaînes. Inter-chaînes, spot, perpétuels, paiements — tout s’effectue dans une sémantique de compte unique. C’est précisément la structure Machine-Native que nous défendons : l’argent est unifié, l’exécution est unifiée, l’expérience est donc naturellement unifiée.
Dans ce modèle, l’utilisateur n’est pas passif en « choisissant une stratégie » ; il possède plutôt une sorte d’« argent » qui pense, exécute et gère. Derrière cela, une équipe financière IA entière l’accompagne : un analyste chargé de la recherche approfondie, un trader exécutant les ordres et la microstructure, et un gestionnaire de patrimoine supervisant les positions et allocations.
Nous appelons cette expérience « Vibe Trader » ou « Vibe Coding » : l’utilisateur exprime son intention par sémantique et sentiment, et l’IA réalise une boucle fermée complète « intention → stratégie → exécution », transformant tout le processus en une interaction financière extrêmement naturelle.
TechFlow : « Stablecoin utilisable par l’IA » est un concept clé du produit AIUSD. Pourquoi est-il important de réaliser un trading de stablecoin piloté par l’IA ? Quelles innovations cela libérera-t-il pour la finance sur chaîne ?
Yao :
Parce que les exécutants des activités financières de la prochaine génération ne seront pas nécessairement des humains.
Les agents IA détiendront des actifs, feront des transactions, régleront les gains, réinvestiront. Mais les systèmes de stablecoins actuels sont conçus pour les humains, pas pour les agents intelligents. Ce que veut faire AIUSD, c’est mettre à jour le stablecoin en une « monnaie native pour l’IA ».
Bill Sun :
Nous pensons que cela ouvrira plusieurs nouvelles possibilités :
Premièrement, l’IA peut gérer activement les flux de trésorerie. Par exemple, elle peut basculer automatiquement d’AIUSD à sAIUSD selon la volatilité du marché, puis revenir au compte de liquidité.
Deuxièmement, les agents intelligents peuvent former un réseau financier autonome. Par exemple, un agent peut embaucher un autre pour l’analyse de données et lui payer une rémunération, le tout en boucle fermée sur chaîne.
Troisièmement, cela fera passer la finance d’un stade « humain passant la commande » à un stade « exécution d’intention ». L’utilisateur exprime un objectif, et l’IA utilise AIUSD pour chercher le chemin, exécuter et régler.
À long terme, AIUSD n’est pas seulement un stablecoin, mais le « centre de règlement » de tout l’écosystème financier IA.
TechFlow : Récemment, la compétition de trading entre les six principaux modèles d’IA au monde a suscité de vastes discussions. Quelle est votre opinion sur cette confrontation réelle ? Si AIUSD y participait, performerais-je mieux ?
Yao :
Mon regard sur cette compétition est un peu différent. Pour moi, la qualité du modèle est secondaire ; l’essentiel est que l’on limite les capacités de l’IA à « produire un jugement », sans lui offrir un environnement d’exécution complet.Le système d’AIUSD est justement l’inverse : conçu dès le départ pour les opérations réelles.
L’agent d’AIUSD ne donne pas seulement une opinion ; il est directement connecté à la liquidité réelle, aux frais de financement, aux chemins d’exécution multi-venues et au système de compensation. Notre moteur interne d’exécution et de routage fonctionne en opérations réelles depuis plus de deux ans, avec un volume annualisé de transactions au niveau du trillion, tous les gains provenant d’écarts d’efficacité structurelle de la trésorerie, et non de paris spéculatifs.
Donc, si une telle compétition autorisait à l’avenir l’exécution réelle, je serais très heureux d’y participer, car c’est là que l’on peut vraiment montrer un « système financier IA », et non seulement un « modèle IA ».
Bill Sun :
Je pense que cette compétition montre bien un fait : les modèles peuvent désormais lire les signaux du marché et élaborer leur propre logique de trading, progrès le plus visible de l’IA dans la finance ces dernières années.
Mais ma première réaction a été que ce type de compétition reste séparé par un fossé fondamental du trading réel. Dans cette course, les IA sont « capables de penser mais pas d’agir » : elles ne peuvent pas déplacer des fonds inter-chaînes, passer de vrais ordres ou se connecter à un système de compensation. Elles restent donc au stade du paper trading.
Dans les marchés réels, la difficulté n’a jamais été de prédire les tendances, mais bien dans l’exécution, la gestion des risques, les chemins de trésorerie, le règlement — toute l’infrastructure du trading. Si la compétition évoluait vers un « IA + exécution réelle », son sens serait complètement différent. Ce serait alors tester si un système peut survivre sur un marché réel, et non comparer quel modèle sort des probabilités plus belles.
TechFlow : À ce jour, quelles réalisations clés AIUSD a-t-il obtenues en termes de données ?
Yao :
Nous avons fait fonctionner la chaîne d’exécution et de règlement en conditions réelles pendant plus de deux ans : la pile stratégique de base a atteint un volume de transactions annualisé de l’ordre du trillion de dollars, non pas une embelliture de volume cumulé, mais une échelle d’exécution réelle, reproductible, backtestable et auditée. La combinaison centrale des stratégies de frais de financement et de microstructure affiche un Sharpe historique d’environ 22, sans aucune baisse mensuelle depuis 2,5 ans. En termes de stabilité, AIUSD maintient une réserve 1:1 en USDT, les rendements de sAIUSD étant générés au niveau du staking, les deux registres étant séparés, règlement et intérêts ne s’interférant pas. Par ailleurs, nous sommes étroitement intégrés côté custody avec CEFFU.
Le ressenti produit devient de plus en plus fluide : la décomposition des intentions en langage naturel couvre désormais les transferts inter-chaînes, les micro-paiements, les instructions combinées spot/perpétuels. L’utilisateur gère ses collatéraux dans un seul compte, sans avoir à transporter des actifs entre différentes venues. Pour moi, la vraie réussite n’est pas un beau chiffre, mais que ce système n’ait jamais failli aux moments les plus difficiles du marché.
Bill Sun :
Ce que nous construisons aujourd’hui découle initialement d’Alpha.dev, une plateforme IA fournissant actualités, analyses émotionnelles et signaux de trading en crypto, comptant aujourd’hui environ 3,5 millions d’util
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