Bitget Rapport Quotidien (24 novembre)｜La capitalisation totale du marché crypto remonte au-dessus de 3 000 milliards de dollars ; Michael Saylor publie "ne cédera pas", suggérant qu'il continuera d'accumuler du bitcoin ; Bloomberg : la baisse du bitcoin indique une faiblesse des actifs à risque en fin d'année, mais une dynamique de croissance possible en 2026

Seaport Research Partners estime que le marché boursier américain est confronté à une divergence évidente entre les bénéfices des entreprises et la performance des prix des actions : les bénéfices du deuxième trimestre sont solides et les analystes continuent de réviser à la hausse leurs prévisions, mais la valorisation est freinée par les inquiétudes liées aux taux d'intérêt élevés et à la pérennité des bénéfices. Les secteurs industriels et des transports pourraient présenter des opportunités de prix incorrects. Cependant, si la Fed envoie à nouveau un signal de hausse des taux, cela pourrait exercer une pression à court terme sur le marché boursier.

À l'approche des élections de mi-mandat aux États-Unis, Wall Street parie généralement sur un « Congrès divisé », avec les Démocrates reprenant la Chambre des représentants et les Républicains conservant le Sénat, estimant que cela limitera les politiques radicales et atténuera l’incertitude. Les données historiques montrent que, depuis 1950, lorsque le Congrès est divisé sous un président républicain, les actions américaines ont enregistré une hausse annuelle moyenne de 13,7 %, contre 8,3 % et 4,9 % lorsque le Congrès est contrôlé uniquement par les Républicains ou les Démocrates. Si les résultats des élections s'écartent des prévisions, le marché pourrait encore connaître une forte volatilité.

Eric Jackson, fondateur d’EMJ Capital et investisseur technologique renommé, a officiellement rejoint le comité consultatif de l’entreprise.

Du point de vue de l’ingénierie de base, la croissance de la demande d’interconnexion optique provient de l’augmentation de la fréquence et de la rigueur des échanges de données entre un plus grand nombre de nœuds de calcul : le parallélisme d’experts dans les modèles de type Mixture of Experts (MoE) nécessite la distribution et l’agrégation de données entre GPU ; la séparation entre pré-remplissage et décodage (Prefill–Decode Disaggregation) requiert le transfert du cache clé-valeur (KV Cache) ; les workflows complexes des agents intelligents augmentent la simultanéité des appels de modèles, de l’exécution d’outils et de l’accès aux données.