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Shadøtic
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Shadøtic
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Valhalla Katılım Şubat 2018
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QUANTUM COMPUTING — The Full Sector Map. Every Play. One Post.
PURE-PLAY QUANTUM
$IONQ → Trapped-ion leader. Best-in-class qubit fidelity. Customers include Airbus, AstraZeneca, Hyundai. 256-qubit demo targeted 2026. The institutional-grade pure-play.
$RGTI → Superconducting quantum systems. Highest beta in the sector. When quantum runs, $RGTI moves violently. Active momentum name right now.
$QBTS → D-Wave Quantum. Annealing-based architecture. Most commercially de-risked pure-play — already generating optimization revenue with real enterprise clients.
$QUBT → Photonic + room-temperature quantum. Q1 2026 revenue up from $39K → $3.7M YoY. Acquired Luminar Semiconductor for $110M. Vertically integrated photonics + quantum platform taking shape. Executing quietly.
$INFQ → Neutral-atom quantum + sensing. One of the least-covered names in the sector. Neutral-atom architecture is gaining credibility as a scalable path to fault tolerance. Early but worth watching.
$ARQQ → Quantum encryption and post-quantum cybersecurity. The national security angle. As quantum breaks classical encryption — this becomes critical infrastructure.
$LAES → Quantum-resistant cybersecurity chips. Hardware-level protection against quantum decryption. Defense + enterprise security tailwind.
BIG TECH
$IBM → Most mature public quantum roadmap. 1000+ qubit processors live. Fault-tolerant systems targeted ~2029. Every enterprise quantum conversation starts here.
$GOOGL → Willow chip demonstrated a landmark quantum error correction milestone. Google doesn’t lose science races. This is a long-term compounder with quantum upside baked in.
$MSFT → Topological qubit breakthrough. Azure Quantum as the monetization layer. Full-stack quantum integrator play for the enterprise cloud era.
$AMZN → AWS Braket quantum cloud. Positioned as the access layer for quantum-as-a-service. Already charging enterprises for quantum compute access today.
$NVDA → Quantum-AI software stack integration. CUDA for quantum is the longer-term thesis. $NVDA doesn’t need to win quantum — it needs to be the layer everything runs on top of.
$INTC → Silicon-spin qubit research. The most scalable long-term architecture thesis — leveraging existing CMOS manufacturing. Slow, but strategically important.
$HON → Majority stake in Quantinuum — the most commercially advanced quantum hardware + software company currently private. When Quantinuum IPOs, $HON re-rates hard.
$BAH → Booz Allen Hamilton. Deep in U.S. government quantum programs. Every federal quantum contract flows through firms like this. The picks-and-shovels of government quantum.
SEMICONDUCTOR & INFRASTRUCTURE
$GFS → GlobalFoundries. Quantum chip manufacturing capabilities. As quantum hardware scales, fab demand follows.
$MU → Memory + quantum infrastructure angle. Quantum systems require extreme classical compute support — $MU sits in that stack.
$AMD → HPC + quantum research ecosystem. High-performance classical compute is the co-processor to every near-term quantum system.
$TSM → TSMC. Advanced fabrication is the foundation of every quantum chip roadmap. No quantum at scale without $TSM.
$ASML → EUV lithography critical for next-generation quantum chip manufacturing. The irreplaceable chokepoint in advanced semiconductor production.
QUANTUM NETWORKING / OPTICAL / SECURITY
$CIEN → Optical networking backbone + quantum networking research. Quantum communication requires ultra-low-noise optical infrastructure — $CIEN is already there.
$NOK → Nokia building quantum-safe telecom infrastructure. Nation-state cyber threats are accelerating the quantum-safe network upgrade cycle.
$LITE → Photonics and optical infrastructure. Quantum and photonics are deeply intertwined.
$AAOI → Optical connectivity. Riding both the AI and quantum photonics buildout simultaneously.
$COHR → Photonics + laser systems. Lasers are fundamental to trapped-ion and photonic quantum architectures.
English
It’s my birthday.
I woke up in the middle of the night, and my girlfriend wished me happy birthday.
She asked me what the 3 things are that I’ve learned so far in life.
After thinking for a while, I answered:
1- Enjoy every second, because it goes fast.
2- Do things for yourself, not for likes.
3- Be free, mentally and physically.
On a side note: I told myself I’ll document and post more.
Trading, growing businesses with AI, and lifestyle.
If my journey can inspire anyone on our home called Earth, I’ll be happy 🙆🏼♂️
English
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Je m’intéresse depuis un moment aux goulots d’étranglement de l’IA.
Au début, une partie de moi s’était presque résignée à simplement renforcer sur des valeurs comme $NVDA ou $GOOGL : des mastodontes déjà chers, surtout positionnés très haut dans la chaîne de valeur de l’IA
J’ai donc pris une tangente, en allant regarder beaucoup plus bas, du côté du hardware. Ça m’a amené à découvrir des comptes ultra qualifiés et à échanger avec des pros du secteur, ce qui a complètement changé ma grille de lecture. De façon déconcertante je dirai même.
Cet humble article est ma tentative de poser les bases de ce que je considère comme le début d’un supercycle de la photonique.
Mon profil d’investisseur est orienté plutôt sur le suivi de tendance : j’essaie de repérer les grandes vagues, puis de profiter des replis pour construire progressivement mes positions.
Dans ce texte, je présente les valeurs qui, à mes yeux, pourraient devenir des pièces maîtresses de l’infrastructure IA.
Bonne lecture !
Votre humble serviteur,
Frenchie@Frenchie_
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🚨 J’en ai lu des articles mais celui de Citrini c’est quelque chose ! Imaginez une économie où tout semble aller parfaitement avec productivité en hausse, profits record, innovation, et pourtant quelque chose se casse en profondeur. Si l’IA rend l’intelligence abondante alors elle détruit ce qui faisait la rareté du travail qualifié. Si on touche à ça, on touche au cœur du système économique.
1️⃣ Au début, tout paraît positif : les entreprises remplacent une partie des salariés par des agents IA, les coûts baissent, les marges montent, les résultats dépassent les attentes, le marché applaudit, et l’argent économisé est réinvesti dans encore plus d’IA ce qui renforce le mouvement. Mais le marché oublie que l’économie ne repose pas seulement sur la production, elle repose sur la circulation du revenu. Sauf qu’une machine ne consomme pas donc on peut pas produire plus sans que cet output ne revienne dans l’économie via la consommation. C’est ce que Citrini appelle le “Ghost GDP”, un PIB qui existe dans les chiffres mais qui ne se diffuse plus dans la vraie économie. Un peu ce qu’on voit aujourd’hui aux Etats-Unis d’ailleurs.
2️⃣ À partir de là, une boucle se met en place. L’IA devient meilleure donc les entreprises réduisent les effectifs, les revenus baissent, la consommation ralentit, les marges sont sous pression et les entreprises investissent encore plus dans l’IA pour compenser. Contrairement à une récession classique, il n’y a pas de mécanisme naturel de stabilisation parce que le moteur du choc (l’IA) continue de s’améliorer chaque trimestre.
3️⃣ Ce choc ne reste pas cantonné à la tech et se diffuse. D’abord dans le software car si on peut recréer un produit avec l’IA, le pricing power disparaît. Ensuite dans toute l’intermédiation (plateformes, abonnements, comparateurs) où tous ces modèles reposaient sur la friction humaine (temps, fatigue, inertie). Les agents la suppriment, et quand la friction disparaît, les marges aussi.
3️⃣ Les pertes d’emplois touchent surtout les hauts revenus qui représentent une énorme part de la consommation donc même une baisse limitée de l’emploi peut provoquer un choc massif sur la demande. Les ménages continuent de dépenser quelques mois avant de couper brutalement et c’est là que les données macro rattrapent la réalité.
4️⃣ Ensuite, la finance commence à trembler. Le private credit, dont je vous ai déjà parlé, très exposé à des modèles tech supposés croître indéfiniment, voit ses hypothèses remises en cause. La punchline est très 2008 : ce n’est pas la perte qui tue, c’est le moment où tout le monde réalise en même temps qu’elle existe… et qu’on ne sait pas exactement où elle est logée.
⚠️ Le point le plus critique de l’article est le crédit immobilier car tout le système repose sur une idée implicite que les revenus sont stables dans le temps. Si cette hypothèse saute, même les emprunteurs premium deviennent fragiles, non pas parce qu’ils étaient risqués au départ, mais parce que le monde a changé après.
💸 L’article est puissant parce qu’il indique que le marché price aujourd’hui les gains de productivité liés à l’IA mais pas forcément leurs conséquences sur la demande. Sauf qu’une économie n’est pas que produire plus, c’est aussi faire circuler la valeur. Si cette circulation se grippe, on peut avoir une situation très paradoxale avec des entreprises ultra performantes individuellement mais un système global qui devient instable.
🤔 Mon avis sur le scénario ? Il est très plausible même si c’est assez extrême et c’est probablement pour cela qu’il est devenu aussi viral. Certaines briques sont déjà visibles aujourd’hui : pression sur certains modèles SaaS, fragilisation des intermédiaires, concentration de la valeur, économie en K, et premières questions sur la qualité réelle de la croissance générée par l’IA.
Le vrai risque de l’IA n’est pas qu’elle détruise la production mais plutôt qu’elle casse la distribution des revenus qui permet à l’économie de tourner. Bref, c’est à lire !
Citrini@citrini
JUNE 2028. The S&P is down 38% from its highs. Unemployment just printed 10.2%. Private credit is unraveling. Prime mortgages are cracking. AI didn’t disappoint. It exceeded every expectation. What happened? citriniresearch.com/p/2028gic
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🚨 On vit des choses très étranges sur les marchés. Pour ne pas vous mentir, plus les jours passent, plus je reste bouche bée et je pense sincèrement que beaucoup de gens sous-estiment la portée de ce qui est en train de se produire.
🗓️ Mardi dernier, la dette japonaise à 30 ans enregistre une séance dite « 6-sigma ». Hier, l’argent fait encore plus fort puisqu’on était sur 5-sigma lors de la hausse pour voir 6-sigma lors de la baisse. EN UNE SEULE SÉANCE.
📊 Pour expliquer rapidement, en finance on mesure les variations de prix autour d’une moyenne à l’aide de l’écart-type qu’on appelle sigma. Un mouvement de 1-sigma est banal. 2-sigma est courant. 3-sigma devient rare. 4-sigma est exceptionnel. 5-sigma correspond déjà à quelque chose qui, en théorie, ne devrait arriver qu’une fois sur un million d’observations. 6-sigma, lui, est censé se produire une fois sur 500 millions.
📚 Parmi les épisodes de type 6-sigma, il y a le krach d’octobre 1987 avec un Dow Jones à -22% en une séance, le crash Covid de mars 2020 avec un S&P 500 à -12% et un VIX à 80, l’envolée du franc suisse en janvier 2015 après l’abandon du peg EUR/CHF ou encore le pétrole WTI devenu négatif en avril 2020. Vous comprenez le sujet ?
➡️ Un événement 6-sigma n’est presque jamais provoqué par une simple nouvelle macro mais ça vient quasiment toujours de la structure du marché via du levier, des positions trop concentrées, des appels de marge, des problèmes de collatéral et des ventes ou achats forcés. C’est important à comprendre parce qu'on parle de tensions internes dans la mécanique du système.
🧐 Comme vous le savez, le marché obligataire japonais est au cœur du système financier mondial et je ne vais pas revenir sur le sujet mais un mouvement 6-sigma sur un marché aussi colossal ne laisse pas indifférent. Observer un mouvement 6-sigma sur l’argent quelques jours plus tard fait longuement réfléchir. Au delà de l'industrie, l'argent est utilisé comme réserve de valeur alternative et comme instrument de couverture contre la dépréciation monétaire. Aussi, ce marché est assez étroit et très financiarisé donc quand des positions sont déséquilibrées, les ajustements sont violents donc voir un mouvement aussi rare sur l’argent suggère que l'on est sur un gros mouvement sous contrainte.
🤔 Pourquoi voit-on, à quelques jours d’intervalle, des événements statistiques extrêmes sur des marchés aussi différents ?
1️⃣ Quand un pilier du financement mondial devient instable, le levier tend à se contracter et deux choses se produisent en même temps : des ventes forcées sur certains actifs et des achats forcés de protection sur d’autres. Historiquement, les métaux précieux font souvent partie des bénéficiaires.
2️⃣ Les taux longs racontent quelque chose sur la crédibilité des États, c’est-à-dire leur capacité à honorer leurs dettes futures sans recourir massivement à l’inflation. Les métaux précieux racontent quelque chose sur la crédibilité de la monnaie elle-même et quand les deux deviennent instables en même temps, on est face à une remise en question du cadre monétaire.
🎙️ Je ne vais pas m'étaler davantage car c’est en partie le sujet du prochain épisode de notre podcast mais généralement quand un régime commence à se fissurer, les ajustements sont brutaux et c’est exactement dans ces moments que surgissent plusieurs événements sigma élevés sur des classes d’actifs différentes. Je le répète mais voir deux événements 6-sigma coup sur coup n’est pas banal.
L’or et l’argent vous disent explicitement que l’on vit un véritable changement de paradigme.
Finneko@finneko_prgrm
🚨 Aujourd'hui, pas de géopolitique parce que ce qui s’est passé ces derniers jours sur les marchés n’a rien d’anecdotique. Au dela des problématiques Trump-UE et le Groenland, le vrai point de rupture est obligataire et il vient du Japon. 🇯🇵 Dans le tweet attaché, je disais que lorsque le 10 ans japonais s'approcherait des 2.5-3%, le marché commencerait à se poser des questions. Nous y sommes et c'est un choc. Pourquoi ? Parce que le Japon est construit depuis plus de vingt ans sur des taux durablement bas, une banque centrale omniprésente et une dette publique gérable uniquement grâce à cette anesthésie monétaire permanente. Quand les taux longs se tendent brutalement, c’est le marché qui commence à remettre en cause le régime lui-même. 🏢 Le déclencheur de tout cela est politique. L’annonce d’élections anticipées et la montée en puissance des discours budgétaires expansionnistes de Sanae Takaichi ont réveillé un traumatisme bien connu des marchés obligataires : la perte de crédibilité fiscale. Des promesses de baisses de taxes, un soutien massif au pouvoir d’achat et des dépenses publiques mal financées dans un pays ultra-endetté suffisent à faire exploser la prime de risque sur les taux longs. Mais là où ça devient mondial, c’est quand on comprend le rôle du Japon dans la plomberie financière mondiale. 💰 Le Japon est la colonne vertébrale du financement mondial et le yen est la devise de financement par excellence. Pour rappel, le fameux "Yen Carry Trade", dont je parle depuis 2 ans, consiste à emprunter en yen à très faible coût et investir ailleurs dans des actifs plus rémunérateurs (actions US, crédit, tech, etc). Tant que le yen est stable, que les taux japonais sont ancrés au plancher et que la volatilité est faible, le système fonctionne mais quand les taux longs japonais montent vite, tout change. C'est ce qui se passe aujourd'hui, du coup, on réduit le levier, on coupe des positions, on vend des actifs risqués. ⚠️ Toute l'intervention de Bessent hier s'explique, surtout quand il insiste sur le rôle du Japon dans les mouvements récents parce que celui-ci finance une partie invisible des marchés financiers. 🤔 Pendant ce temps-là, le Japon est lui-même dans une situation économiquement très inconfortable. On parle de stagflation et l’inflation est devenue structurellement gênante en grande partie via les importations et la faiblesse du yen alors que la croissance reste molle et les salaires réels peinent à suivre. Du coup, politiquement la tentation est énorme de soutenir l’économie par le budget alors que monétairement la marge de manœuvre est étroite. 🤷♂️ La Bank of Japan est donc coincée entre deux risques systémiques. D’un côté, laisser les taux monter et risquer un choc obligataire domestique avec des effets de contagion mondiaux via le carry trade. De l’autre, intervenir massivement pour plafonner les taux, au risque d’affaiblir le yen, d’alimenter l’inflation et de perdre toute crédibilité. 🇬🇧 J'ai l'impression de revivre la situation du Royaume-Uni en septembre 2022. Quand Liz Truss a lancé son mini-budget en pleine inflation, le marché obligataire a explosé et la Bank of England a dû intervenir en urgence avec la planche à billets pour sauver les fonds de pension malgré une inflation à plus de 10%. 💸 Pour le Japon, il y a deux solutions mais je n’en vois qu’une à court terme : la fuite en avant avec des achats massifs de dette et de la création monétaire pour stabiliser le marché obligataire comme au UK. Une solution qui fragilise encore plus le yen, entretient l’inflation importée et reporte le problème à plus tard. 🧐 Quand je vois les taux japonais ce matin, je me dis que des banques japonaises ont déjà commencé à intervenir mais d’autres communications ne devraient pas tarder. Au vu de l’état des marchés obligataires de la planète, je me dis que dans quelques mois/années, le Yield Curve Control sera sur toutes les lèvres.
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‼️ Ce qui se passe est inédit
Ce genre d’événement est comparable à la bulle de la Tulipe par sa violence
Tout est racheté à une vitesse folle, malgré les pressions des institutionnels pour faire baisser le prix
Des banques vont sauter, soyez en sûr
Ce sont des swing de 2-3 Trilliards de dollar en 24h rien que sur l’Argent et l’Or
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RAWERS
It's the best time to push $raw to 30k
Let's start small:
- 0.25 sol to the best bagworker when it reaches $30k MC
- 0.5 sol to the best bagworker when it reaches $50k MC
- I'M BURNING 1% AT MIGRATION
With the sentiment super low, we just should meme we're all raw 🙆♂️
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Which community will bounce back the hardest?
1. #USELESS
2. $NPC
3. $aura
4. $TROLL
5. $USDUC
6. $NEET
7. $Salary
8. $ASSDAQ
9. $XAVIER
10. $SIGMA
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@oroharvester is the man to bring back the momentum in the trenches
We're just getting started.
Oro@oroharvester
Market is nuking but we're still pushing $raw 🙆♂️ Traded on the kitkat narrative mainly today and ended up breakeven on the challenge (still holding some uPNL) The goal is to manage to stay focus while animating the stream.
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