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.
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,
🚨 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 !
🚨 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.
‼️ 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
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 🙆♂️
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.