Selon le rapport de CoinDesk et les statistiques de Crunchbase, au premier trimestre 2026, le volume total des investissements en capital-risque mondiaux se rapproche des 300 milliards de dollars, dont les sociétés liées à l’IA captent à elles seules environ 242 milliards de dollars, soit près de 80 % des parts mondiales de capital-risque. Ce ratio est largement supérieur aux 55 % enregistrés au même trimestre en 2025, ce qui montre que l’IA est passée de « l’un des thèmes du capital-risque » à « presque tout le capital-risque ». En parallèle, Gartner estime également que les dépenses mondiales liées à l’IA en 2026 atteindront 2,52 trillions de dollars, un niveau record sur l’ensemble des années.

Une seule société domine l’IA ; les autres secteurs sont contraints de se repositionner

Auparavant, les fonds de capital-risque misent généralement sur plusieurs secteurs à la fois, comme l’IA, SaaS, la fintech, les réseaux de consommation, le crypto, etc., en répartissant leurs paris. Mais les flux de capitaux du T1 2026 montrent que cette structure a été brisée. Les trois segments qui absorbent l’immense majorité des financements sont : la couche des modèles d’IA (OpenAI, Anthropic, xAI), l’infrastructure d’IA (cloud, GPU, centres de données) et les applications d’IA (Cursor, Perplexity, etc.). Cela entraîne une révision à la baisse des valorisations de pure equity pour crypto, SaaS et fintech dans la plupart des cas.

Ce précédent historique de concentration des capitaux, le plus proche, correspond à la bulle Internet de 1999 et à la vague SPAC de 2020–2021. Mais cette fois-ci, « un seul thème » représente 80 % du capital-risque mondial — une première dans l’histoire. Une récente interview de Jensen Huang a aussi indiqué que le cycle des dépenses en capital dans l’IA ne fait que commencer, et que les valorisations au niveau de l’infrastructure auront du mal à se stabiliser à court terme.

Les acteurs crypto passent de l’« co-pilot » d’IA aux « agents » autonomes

CoinDesk compile les stratégies de réponse des acteurs crypto ; le mot-clé est « du co-pilot à l’agent ». En 2024–2025, la plupart des nouvelles startups crypto voient leurs fonctionnalités d’IA rester cantonnées à des assistants de type conversationnel ou à des recommandations de trading. Mais à partir du T1 2026, les projets de tête accélèrent une intégration profonde des modèles d’IA dans des contrats on-chain, des oracles et des couches de permissions de portefeuille, permettant à l’IA de surveiller les conditions, d’exécuter des transactions et d’ajuster des positions de manière autonome sur un marché actif 7×24, sans intervention humaine.

Cette voie, la finance traditionnelle ne peut pas la suivre rapidement : le marché américain est limité par des horaires de trading, tandis que les intermédiaires filtrent à chaque étape. En revanche, le marché crypto est par nature always-on et programmable. Les événements comme le fait qu’Alcoa vende ses usines d’aluminium en veille à NYDIG pour en faire des fermes minières BTC, ou la conversion d’Anthropic en offre entreprise à tarification à l’usage, peuvent être vus comme des pratiques commerciales concrètes découlant de cette logique de redistribution des capitaux.

Reconfiguration interne des parts du capital-risque crypto

En interne, pour 2025, sur chaque dollar de capital-risque investi dans le crypto, 0,40 dollar va à des projets « IA × crypto », contre 0,18 dollar l’année précédente, soit un doublement. Cela signifie que l’espace d’investissement pour la DeFi traditionnelle, les L1/L2, les NFT, GameFi, se trouve lui aussi comprimé. Pour les investisseurs, le plafond des valorisations pour du crypto pur reposant sur un récit pur est en train de baisser. Il faut intégrer des récits de « deuxième couche » — agents IA, couche de données, puissance de calcul ou conformité réglementaire — afin d’atteindre des multiples de valorisation comparables à ceux de 2021.

La prochaine étape : la consolidation des infrastructures

En extrapolant à partir des données du T1, la consolidation à venir pourrait suivre trois directions : d’abord, des fusions-acquisitions croisées entre la puissance de calcul de l’IA et des actifs énergétiques liés à l’extraction crypto ; ensuite, la transformation des fonds crypto en fonds hybrides « IA × crypto », en faisant porter l’effet de levier sur les positions on-chain que les agents peuvent opérer ; enfin, l’intégration directe entre les plateformes CEX et les agents IA, afin de réduire les coûts de travail humains liés au KYC, à l’exécution des ordres et au règlement/compensation. Une stratégie VC consistant uniquement à parier sur un nouveau L1 ou un nouveau meme, dans un environnement où l’IA aspire la liquidité, voit le ratio risque-rendement se dégrader structurellement.

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