We didn't build another data centre company. We built the world's first full-stack neo-cloud. Distributed. Sovereign. Responsible. @Hivenet @Policloud @DataFactory = Antimatter ⚛️ A thread 🧵

Le mois dernier, Larry Fink nous expliquait que la puissance de calcul allait devenir une nouvelle classe d’actifs. À peine sept jours plus tard, le CME, l’un des plus grands marchés de dérivés au monde, annonçait le lancement du premier marché à terme sur le compute. Encore sept jours de plus, et c’était au tour de l’ICE, propriétaire du New York Stock Exchange, de préparer ses propres contrats futures sur la puissance de calcul. Voilà ce à quoi nous assistons : La naissance d'une nouvelle classe d’actifs. Cela arrive une fois tous les 40 ou 50 ans. Une fois dans une carrière au maximum et notre génération en voit deux en moins de 20 ans : Bitcoin, et la puissance de calcul. Petit aveu, dans la liste des GPU éligibles comme référence publiée par l’ICE, on retrouve les RTX 5090 de Nvidia. C’est exactement ce qui équipe nos PoliCloud chez Antimatter💪. Donc oui, je suis biaisé, et je vis ça de l’intérieur avec nos équipes, avec beaucoup d’excitation. Pourquoi c’est énorme ? Parce qu’à chaque fois qu’une ressource stratégique passe du statut de dépense d’exploitation à celui de sous-jacent négociable, la même histoire se répète. Le pétrole l’a vécu en 1983. Avant, pour s’exposer au baril, il fallait acheter des actions Exxon, qui n’étaient qu’un proxy imparfait, le baril lui-même restait inaccessible. Le jour où le NYMEX lance le future sur le WTI, les choses ont radicalement changé. Les producteurs peuvent verrouiller leurs revenus futurs, leur coût du capital devient plus lisible, et n’importe qui peut désormais s’exposer au pétrole. Et, à mon sens, c’est exactement ce qu’il va se passer avec la puissance de calcul. CoreWeave a déjà décroché 8,5 milliards de financement adossés à ses GPU et à des revenus déjà contractualisés, mais il faut convaincre, dossier par dossier, et surtout, CoreWeave est un acteur iconique du secteur, donc c’est bien plus accessible pour lui que pour tous les compétiteurs. Mais demain, avec un marché liquide, ça devient réplicable pour toute l’industrie, le banquier ne finance plus une promesse commerciale mais un actif dont le prix futur devient observable et qui peut être couvert. Et c’est à mon sens aussi ce qui pourrait contribuer à débloquer les trillions d’allocation institutionnelle dont l’IA a besoin. Goldman, pour ne citer qu’eux, parle de 7 600 milliards de capex d’ici 2031. Et soyons un peu taquins. Quand Fink annonce la naissance de cette classe d’actifs, BlackRock a déjà des dizaines de milliards d’exposition dessus, via le rachat d’Aligned Data Centers autour de 40 milliards. Donc il ne prédit pas un futur, il revalorise son propre inventaire, et le rend investissable pour aspirer le capital qui n’a pas encore mis un pied dans le secteur. Pour les plus anciens, on pourrait se dire que ça a aussi un arrière-goût de déjà-vu, et qui ne s’était pas très bien terminé. Enron avait lancé un marché à terme sur la bande passante télécom à la fin des années 90, même narratif, et ça s’est fini dans le sang et les larmes. Sauf que cette fois, la standardisation du sous-jacent et les chambres de compensation, ce qui manquait justement, sont en train d’être réunies. Bref, tout tend à croire que dans le monde qui se présente à nous, content ou pas content, le sommet du capitalisme ne se définit plus par la possession du dollar, mais par la capacité à disposer de puissance de calcul. Je dois vous dire que c’est l’un des sujets qui m’obsèdent le plus en ce moment, et je vous livre les détails de ma lecture de la situation dans cette vidéo.

So proud of our accomplishment: in just a few weeks of the existence of Antimatter we closed a deal worth $782M USD, in just Policloud revenues. Paving the highway to our first billion.

Great to a headline in Hong Kong! 🇭🇰

At $0.05 per million inference tokens on RTX series vs $0.13 on H100 series. 61% cheaper per inference token. 2× the TFLOPS of the previous standard. Deployed at the edge. In your jurisdiction. This is what responsible AI infrastructure looks like.

Antimatter is 3 things in one: ⚛️ @Hivenet — the distributed intelligence layer. Orchestrates idle GPU/CPU across the network. The brain. ⚛️ @Policloud — sovereign edge hardware. Containerised. Waterless. Deployed in 5 months on existing power. The muscle. ⚛️ @DataFactory — 1 GW of flexible power infrastructure. The Energy.

Training gets all the headlines. But inference is where AI actually lives. Every query. Every API call. Every real-time decision. Inference needs compute that is fast, close to the user, and cheap enough to run at volume. Centralized hyperscalers were never designed for that. We are. It is our DNA

The AI infrastructure race has a dirty secret. Every major model you use today runs on centralized campuses consuming entire power grids — in jurisdictions that may not be yours. That is not sustainable. That is not sovereign. And for inference at scale, it is not efficient.

Data Factory est maintenant gravé de façon permanente dans la blockchain Bitcoin ! La nuit dernière, une de nos machines à Rockdale a trouvé un bloc.. #944010 Ce qui rend cela cool, c'est que nous venions tout juste d'achever la migration de notre hashrate vers un nouveau type de pool à la fin de la semaine dernière, après plusieurs semaines de tests et de configuration. Alors ok, trouver un bloc aussi rapidement après la transition signifie que nous avons été particulièrement chanceux ! Nous avons migré vers OCEAN, propulsé par le protocole DATUM, ce qui change la façon dont nos machines se connectent à Bitcoin. En termes simples, au lieu de s'appuyer sur un modèle de pool FPPS traditionnel avec un intermédiaire entre le mineur et le réseau, DATUM permet au mineur de se connecter beaucoup plus directement au réseau Bitcoin lui-même. Cela présente deux avantages majeurs. - Premièrement, cela peut améliorer la production d'environ 2 à 5 %. - Deuxièmement, cela nous permet de recevoir des bitcoins vierges, intacts : les bitcoins vont directement de la récompense de bloc à notre portefeuille, sans aucun intermédiaire. Dans le modèle traditionnel, le flux passe par des intermédiaires : blockchain -> pool -> portefeuille. Avec DATUM, il est beaucoup plus proche de : blockchain -> notre portefeuille. Sur une production annuelle d'environ 100 BTC, c'est loin d'être marginal. Pour marquer ces étapes, nous prévoyons de placer une plaque sur chaque machine qui trouve un bloc sur site surtout en sachant que de nombreuses machines peuvent fonctionner pendant toute leur durée de vie sans jamais trouver de nonce valide et remporter un bloc 🍀 L'aventure continue. De bonnes et grosses nouvelles bientôt ;) Et bravo à notre CEO sur place Guillaume GOUALARD à l'oeuvre sur toute la gestion de nos sites !

Most cloud storage is a one-way door. Files go in. Someone else controls what happens next. Store with Hivenet keeps your files encrypted and distributed. You decide what stays local and what doesn't.

Pourquoi le prix du Bitcoin ne dépend pas du prix de minage 1. Comparaison avec les matières premières Dans l'industrie minière classique (ex: l'or), l'offre est élastique au prix. Si le cours descend sous le coût d'extraction, les mines ferment, la production diminue, l'offre se raréfie et le prix finit par remonter après un délai industriel (environ 6 ans). À l'inverse, si le prix explose, de nouvelles mines ouvrent, augmentant l'offre. 2. L'inélastique de l'offre de Bitcoin L'émission de Bitcoin est régie par le protocole et non par le marché. Que le prix soit à 1 000 $ ou 100 000 $, l'algorithme impose la création d'un bloc environ toutes les 10 minutes. L'offre est donc inélastique au prix. La variable d'ajustement n'est pas la quantité produite, mais la difficulté de minage. 3. Le mécanisme d'ajustement de la difficulté Tous les 2016 blocs (environ 15 jours), le réseau recalcule la difficulté : Si de nombreux mineurs débranchent leurs machines (baisse du Hashrate), le temps de bloc s'allonge. Le protocole abaisse alors la difficulté pour que les mineurs restants produisent à nouveau un bloc en 10 minutes avec moins d'énergie. Ce mécanisme garantit qu'il n'y a pas de coût de production fixe agissant comme un support : le coût de production s'adapte à la baisse pour suivre le prix et maintenir le réseau fonctionnel. 4. Réfutation de l'indicateur "coût de minage" L'idée que les mineurs vendent leurs stocks au plus bas pour couvrir leurs frais est jugée erronée. Un mineur rationnel coupe ses machines si le coût électrique dépasse le prix spot (quitte à acquérir des BTC autant les acheter directement sur le marché pour moins chère). De plus, les stratégies de couverture (options, contrats d'énergie fixes) rendent le coût de production réel opaque et variable d'un acteur à l'autre. L'indicateur visuel qui semble montrer un rebond sur le coût de minage est un biais a posteriori : le coût de minage "colle" au prix en marché baissier car il s'ajuste après coup. 5. Facteurs réels influençant le prix * Interne : Les halvings (division par deux de l'émission), bien que leur impact s'amenuise avec le temps. * Externe : L'augmentation de la masse monétaire des monnaies fiat (dévaluation du dollar/euro par l'impression monétaire). Conclusion : La volatilité est inhérente au système. Pour l'investisseur, la règle d'or reste un horizon de temps supérieur à 4 ou 5 ans, période sur laquelle Bitcoin a historiquement toujours été rentable, quel que soit le point d'entrée.

IA et immortalité : la fin du vieillissement ? 1. Reprogrammation cellulaire et facteurs de Yamanaka Le 28 janvier 2026, David Sinclair (Harvard) a annoncé des progrès dans le rajeunissement cellulaire, promettant de récupérer jusqu’à 75 % des fonctions perdues dans certains tissus (comme le nerf optique). * Mécanisme : Utilisation des facteurs de Yamanaka pour rétablir les méthylations de l'ADN, avec des effets positifs sur les mitochondries et les télomères. * Limites : Le risque de cancer associé à ces traitements n'est pas encore écarté. De plus, 25 % des dégradations (accumulation de déchets, autophagie défaillante) ne sont pas résolues par cette seule méthode. 2. Le défi de la matrice extracellulaire (MEC) Le rajeunissement des cellules est insuffisant si la structure qui les supporte, la matrice extracellulaire, reste dégradée. * Composition : La MEC est constituée de protéines inertes (collagène, élastine) et de glycoprotéines. * Glication : Avec le temps, le sucre consommé crée des "pontages" (comme le glucosépane) qui rigidifient les tissus, provoquant l'artérioscopie et le vieillissement des organes. * Complexité : Contrairement aux cellules, la MEC n'a pas d'ADN reprogrammable. Sa réparation nécessite des "outils" biologiques externes, comme des enzymes capables de briser les pontages de glication sans endommager les fibres de collagène. 3. L'Intelligence Artificielle comme catalyseur L'IA transforme la recherche biologique d'une science expérimentale en une science prédictive. * Conception de protéines : Des modèles comme ProteinMPNN ou RF Diffusion permettent de simuler et de concevoir des enzymes artificielles spécifiques pour le nettoyage de la MEC. * Résolution du repliement : AlphaFold (Google) a levé le "fardeau de la connaissance" en permettant de prédire la structure des protéines, accélérant des décennies de recherche. * Analyse multihomique : L'IA est capable de modéliser les interactions complexes entre le génome, l'épigénome, le microbiote et l'inflammation systémique, une équation insoluble pour l'esprit humain. 4. Nouvelles pistes technologiques Plusieurs innovations émergent pour traiter les causes matérielles du vieillissement : * Sénolytiques : Molécules ciblant les "cellules zombies" qui sécrètent des substances inflammatoires et dégradent leur environnement. * Électroécriture (MEW) : Impression 3D microscopique servant d'échafaudage pour guider la reconstruction de tissus sains. * Jumeaux numériques (Digital Twins) : Modélisation intégrative du patient pour simuler les effets d'un traitement avant son application réelle. 5. Approche systémique du rajeunissement Le rajeunissement ne sera pas une "pilule miracle", mais une maintenance préventive multicouche intervenant sur quatre fronts : * Logiciel : Réinitialisation épigénétique des cellules. * Matériel : Réparation des dommages à l'ADN et des composants cellulaires. * Structure : Nettoyage et renouvellement de la matrice extracellulaire. * Régulation : Restauration du microbiote et de l'homéostasie (communication entre organes sans bruit inflammatoire). Conclusion : L'IA permet de synthétiser des décennies de données inexploitées pour créer des traitements opérationnels. La transition vers une ingénierie de la maintenance biologique laisse entrevoir des avancées majeures d'ici 2030-2040.

Most companies can't answer this question: where is your data - and who holds the keys? Our CEO, @DavidGurle, sat down with City 4 VIP to explain why data sovereignty shouldn't be considered as a compliance checkbox. And why the hyperscale model has a built-in trap door. Full interview in the link below ⤵️ city4vip.com/data-new-luxury…

MERCI pour ce score exceptionnel - le meilleur pour toutes les villes françaises de de 30 000 habitants ! - qui ne me confère que des DEVOIRS. Dans une ville aussi importante et contrastée que Cannes (taux de pauvreté de sept points supérieur à la moyenne nationale, revenu median inférieur à toutes les moyennes locales comme française, etc, mais aussi ville internationale et avec des quartiers huppés comme pauvres), face cette fois-ci à une liste d’union de la gauche et au RN, ce résultat est la preuve qu’une proposition politique solide sur ses principes, porteuse de concret mais aussi d’idées et de personnalités nouvelles, venant du terrain, peut l’emporter. Portons la voix d’une droite INDÉPENDANTE et GAGNANTE POUR LA FRANCE.

J’écoute @davidlisnard a son meeting de campagne . Il y a une hauteur de vue et un bilan local qui ferait tellement de bien au pays !

L’IA : La corde pour pendre le capitalisme financier ? C’est l’ironie suprême du marché actuel. Ce que Frédéric Bastiat appelait "ce que l’on ne voit pas" est en train de rattraper les géants de la finance. Le crédit privé est en train de financer l'infrastructure même qui va pulvériser la rentabilité de ses propres clients. Explications. 1ère étape - Le piège des sociétés "Light Asset" Depuis Bâle III, les banques traditionnelles ont déserté le financement des entreprises de services (logiciels, conseil) car elles manquent de collatéral tangible (immobilier, acier). Le relais a été pris par le crédit privé (Blackstone, KKR, Apollo). Un marché de 1 700 milliards de dollars. 2e étape - L'illusion de la croissance perpétuelle Ces prêts massifs, contractés vers 2021, reposaient sur une hypothèse : la facturation infinie du temps humain. On valorisait des boîtes à 12 fois leur EBITDA en pensant que pour produire plus, il faudrait toujours plus de consultants ou de développeur. Erreur fatale. 3e étape - La commoditisation par l’IA L’IA générative transforme le savoir-faire humain en une "commodity", comme le cuivre ou le pétrole. Quand une tâche est automatisable votre multiple de valorisation s’évapore. On appelle ça l’EBITDA fantôme. Le marché commence à réaliser que le logiciel n'est plus un actif protégé, mais un service bientôt inclus ou gratuit. 4e étape - Le retour de manivelle de 2026 Pourquoi maintenant ? Parce que les prêts de 2021 arrivent à échéance. Les entreprises se retrouvent prises en étau : - Chute brutale des revenus (concurrence de l’IA). - Charges d’intérêts au plafond (dettes à taux variables). La dette ne finance plus la croissance, elle accélère la faillite. 5e étape - Le syndrome de la Reine Rouge Pour survivre, les fonds de Private Equity injectent massivement des agents IA dans leurs portefeuilles. C’est une course contre la montre : automatiser plus vite que l’effondrement des prix pour maintenir les marges. Mais la vitesse de la Big Tech est supérieure. À l'arrivée : Les chiffres qui font mal - 25 à 35 % du crédit privé est exposé au risque IA. - 600 milliards de dollars en danger de non-remboursement. - Taux de défaut projeté : 13 % (contre 4 % pour les obligations classiques). Conclusion : Le capital finance sa propre destruction. Les hyperscalers (Amazon, Microsoft, Google) injectent 650 milliards dans l'infra IA pour effondrer les prix partout ailleurs. En février 2026, les rois du crédit privé ont déjà perdu 10 % en une séance. Le marché ne croit plus aux business modèles fragiles. Nous ne sommes pas face à une simple crise, mais à une reconfiguration brutale du tissu économique. L’humain est chassé des secteurs de services comme les pompistes l’ont été des stations-service.

I love this video! ❤️

🇷🇸 "Heu... Je suis sans mots… C’est surréaliste. 4h de jeu, presque 2h du matin. L’intensité devait être énorme pour avoir une chance. Sinner m’avait battu 5 fois, je lui ai dit que je devais changer de numéro. Immense respect à lui" Djokovic

Digital independence is not about isolation. It’s about being able to keep operating when policy, pricing, or access assumptions change. We laid out the forces driving that shift. buff.ly/bC18VTB