En 2026, l’approche du marché crypto concernant la valorisation des récits liés à l’IA connaît une profonde scission. D’un côté, la lumière se porte sur la couche de puissance de calcul et les plateformes d’agents ; de l’autre, le segment autrefois en vogue de l’infrastructure informationnelle voit ses deux projets phares—Kaito et Arkham—confrontés à une divergence marquée entre le prix des tokens et l’utilité des produits.
Les deux projets cherchent à transformer « l’information » en actifs échangeables sur la blockchain, mais leurs trajectoires sont fondamentalement distinctes. Kaito construit un marché de l’attention, en tokenisant l’influence sociale et l’impact du contenu. Arkham développe un marché de l’intelligence, transformant les adresses on-chain et les comportements des entités en produits de données vérifiables. L’un vise à valoriser « l’attention », l’autre à valoriser « la vérité ».
Au 28 mai 2026, selon les données de marché de Gate, KAITO est coté à 0,4688 $ et ARKM à 0,14115 $, avec une baisse d’environ 78 % pour les deux tokens sur l’année écoulée. Cette similitude dans la performance des prix masque une différence fondamentale dans la pérennité de leurs modèles économiques.
Deux définitions distinctes des actifs informationnels
Le produit central de Kaito est une plateforme d’agrégation et de recherche d’informations crypto pilotée par l’IA. Son token KAITO a été lancé initialement via le mécanisme de points « Yaps »—les utilisateurs accumulaient des points Yaps en créant du contenu et en participant à la communauté, échangeables ensuite contre des récompenses en tokens. Toutefois, ce mécanisme a subi un choc structurel en janvier 2026. Nikita Bier, responsable produit chez X (anciennement Twitter), a annoncé une révision de la politique API, interdisant explicitement toute application incitant les utilisateurs à publier sur X, invoquant la prolifération du spam généré par l’IA. Kaito a rapidement fermé le produit Yaps, entraînant une chute d’environ 17 % du prix du token en quelques heures. Depuis, Kaito s’est orienté vers le modèle « Kaito Studio », axé sur des partenariats directs avec des créateurs de qualité et une distribution de contenu cross-plateforme.
Arkham a adopté une approche radicalement différente. Son moteur Ultra AI relie les adresses on-chain à des entités réelles, offrant une analyse d’intelligence de niveau institutionnel via des outils comme Profiler et Visualizer. Par ailleurs, Intel Exchange a instauré un marché décentralisé de l’intelligence, où les utilisateurs peuvent acheter ou vendre des résultats d’analyse on-chain, des tags d’adresses et des rapports de suivi de vulnérabilités en utilisant les tokens ARKM. Il s’agit là d’une tentative directe de monétisation de « l’intelligence ».
Les deux projets partagent l’objectif de sortir l’information du statut de bien public gratuit pour l’intégrer dans la structure de valorisation de l’économie crypto. Pourtant, leurs ancrages de valeur sont totalement différents—une distinction qui s’est accentuée après le bouleversement de la politique de la plateforme X début 2026.
De la résonance narrative à des trajectoires divergentes
Début 2024, la fusion de l’IA et de la crypto a atteint son apogée narrative, et Kaito comme Arkham ont attiré une attention significative du marché. Kaito a rapidement construit sa base d’utilisateurs et sa présence communautaire via le système de points Yaps, devenant un nœud central du graphe social crypto. Arkham, de son côté, s’est imposé comme le « FBI on-chain » grâce à des révélations d’intelligence marquantes—suivi des activités on-chain du groupe Lazarus et traçage en temps réel des fonds issus de l’exploit KelpDAO.
Janvier 2026 a marqué un tournant décisif. L’interdiction par X des applications InfoFi via l’API a frappé de plein fouet le modèle de l’économie de l’attention, qui reposait sur le mécanisme « post-to-earn ». La fermeture de Yaps par Kaito n’a pas été qu’un ajustement produit : elle a révélé la fragilité structurelle des actifs d’attention, dont la création de valeur dépend entièrement des règles et permissions des plateformes externes.
Parallèlement, l’utilisation d’Arkham et ses citations dans l’industrie ont continué de croître. L’accélération de l’adoption institutionnelle de la crypto—avec Strategy détenant 843 738 BTC, l’activité on-chain de BlackRock IBIT, et les mouvements de portefeuilles des fonds souverains—a généré une demande constante pour des analyses d’intelligence à haute fréquence et forte valeur ajoutée. La divergence entre les deux trajectoires, d’abord subtile, est devenue manifeste.
Différences de durabilité entre deux modèles économiques
Pour clarifier les distinctions, comparons les deux modèles selon quatre dimensions clés.
Unités de valeur fondamentales
L’ancrage de valeur de Kaito est l’influence sociale et l’engagement sur le contenu. Après la fermeture du mécanisme Yaps, la capture de valeur s’appuie davantage sur des partenariats de marque et du marketing KOL. Arkham s’ancre sur le tagging d’adresses on-chain et les rapports d’analyse comportementale, qui sont vérifiables.
Facteurs de demande
La demande de Kaito est stimulée par les besoins marketing des projets et la monétisation des KOL. Celle d’Arkham provient de la conformité institutionnelle, de la gestion des risques de trading, des enquêtes médiatiques et du suivi de la sécurité—des besoins moins sensibles aux cycles de marché.
Caractéristiques du côté offre
Le côté offre de l’économie de l’attention—le contenu généré par les utilisateurs—présente un coût marginal très faible et une substituabilité élevée. Celui de l’économie de l’intelligence dépend de l’analyse professionnelle et des moteurs IA ; Ultra AI d’Arkham est développé depuis plus de trois ans, constituant une barrière technique à l’entrée.
Logique de consommation/circulation des tokens
La circulation de KAITO repose principalement sur des incitations et de la distribution, sans scénarios de consommation durable. ARKM est utilisé comme pouvoir d’achat au sein d’Intel Exchange, offrant un cas d’usage fondamental au token.
D’un point de vue numérique : selon les données de marché de Gate, au 28 mai 2026, la hausse sur 90 jours du prix ARKM était de 32,95 %, avec un volume d’échange sur 24 heures de 3,4364 millions $. KAITO affichait une hausse sur 90 jours de 38,34 %, avec un volume d’échange sur 24 heures de 66 400 $. La différence marquée dans l’activité de trading reflète la profondeur variable de participation du marché pour ces deux actifs.
Que débat le marché ?
Les discussions autour de ces deux trajectoires se sont cristallisées en trois points de vue représentatifs.
Le premier estime que, malgré le revers politique de X, le pivot de Kaito Studio—distribution de contenu cross-plateforme et collaboration avec des créateurs majeurs—pourrait ouvrir un nouveau canal de croissance. Les partisans soulignent que le marché crypto est fondamentalement guidé par la narration, et que les outils capables de capturer et quantifier précisément l’attention conservent une valeur unique.
Le deuxième soutient que la monétisation de l’intelligence est le seul modèle économique durable. Les services d’Arkham—association d’adresses, suivi de fonds illicites, divulgation des portefeuilles institutionnels—répondent à des besoins réels. La valeur des informations sur les routes de blanchiment du groupe Lazarus en Corée du Nord ou sur les flux de fonds DeFi post-attaque reste pertinente, quel que soit le sentiment de marché.
Le troisième point de vue met l’accent sur un phénomène singulier : le prix du token ARKM a chuté d’environ 97 % par rapport à son sommet historique d’environ 4 $, alors que l’utilisation du produit continue d’augmenter. Ce « décalage entre la valeur du produit et celle du token » révèle le dilemme central de l’économie de l’intelligence—la majorité de la valeur créée par le produit est captée à l’extérieur (par les médias, analystes, institutions), sans parvenir à revenir efficacement vers les détenteurs de tokens.
Analyse d’impact sectoriel : l’InfoFi passe du concept à la divergence
La scission entre Kaito et Arkham a eu trois impacts majeurs sur le secteur InfoFi.
Premièrement, elle a accéléré la confirmation de l’assetisation de l’information. Qu’il s’agisse d’attention ou d’intelligence, les deux ont validé le principe que le marché crypto est prêt à payer pour de « l’information utile ». Cela apporte une validation de marché aux futurs projets d’infrastructure informationnelle.
Deuxièmement, elle a mis en lumière les faiblesses du design économique des tokens. Les deux modèles font face au même défi : comment convertir efficacement la valeur du produit en valeur pour le token ? L’économie de l’attention a perdu son principal canal de distribution de tokens après la fermeture de Yaps, tandis que la capture de valeur dans l’économie de l’intelligence reste trop indirecte.
Troisièmement, elle a favorisé une intégration plus poussée de l’IA et de l’analyse on-chain. Ultra AI d’Arkham illustre le potentiel de l’IA pour le clustering d’adresses, l’identification d’entités et la prédiction comportementale. Cette orientation attire davantage de participants et élargit le marché de l’analyse intelligente on-chain.
Conclusion
Les histoires de Kaito et Arkham constituent, en réalité, une préhistoire évolutive de l’infrastructure informationnelle crypto. Attention et intelligence semblent représenter des dimensions de valeur distinctes, mais elles répondent toutes deux à la même question : à l’ère de la surcharge informationnelle, quelle information mérite d’être valorisée, et selon quels critères ?
Du point de vue de la durabilité des modèles économiques, les économies de l’intelligence fondées sur une « demande réelle vérifiable » disposent d’une assise plus stable que celles de l’attention alimentées par le « battage social »—notamment après que les changements de politique de X ont mis en évidence le risque de dépendance plateforme des actifs d’attention. Cela ne signifie pas que l’attention est dénuée de valeur : elle brille en période de marché haussier et s’efface en période baissière. L’intelligence, quant à elle, s’apparente davantage à une infrastructure centrale—discrète, stable, mais indispensable.
Le test ultime pour les deux modèles n’est pas de savoir quel produit est le plus nécessaire, mais qui parviendra à résoudre en premier la boucle de valeur de l’économie des tokens. Celui qui saura canaliser efficacement et durablement la valeur incrémentale du produit vers les détenteurs de tokens bénéficiera d’un avantage durable dans le marathon InfoFi. D’ici là, l’écart entre prix et technologie demeure la note de bas de page la plus authentique—et la plus impitoyable—pour ce secteur.
