Rapport hebdomadaire IOSG｜À l’ère des super applications crypto, les infrastructures de données sont-elles prêtes ?

Chainfeeds Guide :

Sous la triple résonance de la frénésie des Meme coins, de l’explosion des blockchains hautes performances et de la commercialisation de l’IA, la filière des données on-chain connaît un tournant structurel. L’itération de la vitesse de transaction, des dimensions de données et des signaux exécutables fait que les graphiques visibles ne sont plus l’avantage concurrentiel central ; la véritable barrière défensive se déplace désormais vers les signaux exécutables qui aident les utilisateurs à gagner de l’argent et vers la capacité fondamentale de gestion des données sous-jacentes qui soutient l’ensemble.

Source de l’article :

Auteur de l’article :

IOSG Ventures

Opinion :

IOSG Ventures : Lors du précédent cycle, la croissance des transactions on-chain reposait principalement sur l’itération de l’infrastructure, mais à l’entrée du nouveau cycle, alors que les couches fondamentales mûrissent progressivement, des super-applications représentées par Pump.fun deviennent de nouveaux moteurs de croissance. Ces applications, grâce à un mécanisme d’émission unifié et à une conception de liquidité, créent des scénarios de trading équitables, primitifs et riches en opportunités de gains rapides, modifiant de manière significative les attentes de rendement et les habitudes de trading des utilisateurs. Parallèlement, les exigences du marché envers l’environnement de trading augmentent rapidement : moins de friction, confirmation plus rapide, liquidité plus profonde. Les plateformes de trading ont massivement migré d’Ethereum vers des blockchains hautes performances telles que Solana, Base et des Layer2 Rollup, avec des volumes de transactions désormais plus de 10 fois supérieurs à ceux du cycle précédent. Par exemple, sur les 30 derniers jours, Solana a enregistré une moyenne quotidienne de plus de 1200 TPS, avec plus de 100 millions de transactions par jour, et les données du registre s’étendent à une vitesse de 80 à 95 To par an. Au second semestre de cette année, Solana prévoit de réduire le temps de confirmation à 150 ms via Alpenglow, tandis que la nouvelle génération de blockchain MegaETH vise un temps de bloc en temps réel de 10 ms. Cependant, l’infrastructure de données en aval dépend encore largement du traitement par lots ETL, ce qui entraîne des retards notables. Par exemple, chez Dune, les événements d’interaction de contrats Solana accusent généralement un retard de 5 minutes, et les données agrégées au niveau protocole peuvent nécessiter jusqu’à 1 heure d’attente, ce qui est totalement déconnecté de la vitesse de confirmation on-chain de l’ordre de la centaine de millisecondes, et ne répond pas aux besoins du trading haute fréquence. Ce problème de latence pousse les plateformes de données à explorer des architectures de streaming en temps réel et des capacités de décodage plus puissantes. Lors de la frénésie de trading des Meme coins, la sensibilité du marché à la vitesse a été portée à son paroxysme : le cœur de la compétition pour les traders n’est plus seulement l’avantage cognitif, mais l’efficacité d’exécution à l’échelle de la milliseconde. Sur le marché primaire à tarification Bonding Curve, le prix du token augmente de façon exponentielle avec la demande d’achat ; un retard d’une minute peut multiplier le coût d’entrée par plusieurs fois. Des études montrent que les joueurs les plus rentables sont généralement prêts à payer 10 % de slippage pour être parmi les trois premiers à entrer dans un bloc. Cet effet de richesse stimule l’itération continue des outils de trading : de la configuration manuelle du slippage et du gas à l’ère Uniswap, à l’exécution automatisée des bots snipers BananaGun, puis à la notification en temps réel de l’ouverture de pool par PepeBoost, jusqu’à GMGN qui fusionne données de marché multidimensionnelles, chandeliers et exécution de trading en un terminal intégré, surnommé le Bloomberg Terminal du trading Meme. À mesure que le seuil d’accès aux outils baisse, la frontière de la compétition se déplace vers la donnée elle-même : celui qui capte le signal le plus rapidement peut prendre l’avantage sur un marché en perpétuel changement. Le succès de Pump.fun illustre parfaitement cette logique, avec des revenus cumulés dépassant 700 millions de dollars, soit près du double du leader grand public du cycle précédent, OpenSea. La vitesse est passée d’une option à une question de vie ou de mort, devenant le principal mécanisme de répartition des profits sur le marché des Meme coins. La nature des Memecoins est la financiarisation de l’attention, le récit et le trafic étant les moteurs de leur prix. Les chandeliers ne montrent que la surface, tandis que le véritable avantage de trading provient de l’intégration de données multidimensionnelles : sentiment off-chain, positions on-chain et leur cartographie précise. Aujourd’hui, les outils d’aide au trading connectent « on-chain × off-chain » pour former une boucle fermée. Par exemple, XHunt peut analyser quels KOL s’intéressent à un token donné, 6551 DEX intègre Twitter, site officiel et données de trading pour générer des rapports AI en temps réel. Les indicateurs de sentiment sont également quantifiés : Cookie.fun superpose le sentiment du marché sur les graphiques de prix, faisant du sentiment off-chain un nouvel indicateur technique. Plus en profondeur, il s’agit de l’analyse des « données sous-marines », c’est-à-dire déduire les intentions invisibles à partir des transactions publiques du registre : flux de capitaux, accumulation par les whales, opérations de comptes secondaires de KOL, concentration des jetons, etc. GMGN associe ainsi les étiquettes smart money, adresses VC, portefeuilles de développeurs, comptes de front-running et comptes sociaux, aidant les utilisateurs à éviter les risques et à trouver de l’Alpha dans des marchés à la seconde. L’ouverture du registre crypto en fait une version open source des données de flux d’ordres, offrant un immense espace pour l’extraction en temps réel. Avec l’évolution de la compétition, la problématique des données on-chain passe de la visualisation à l’exécution : le véritable avantage réside dans la capacité à percevoir les forces motrices sous-jacentes, constituant la barrière centrale des traders.