Mercato crypto in calo mentre l’AI attira miliardi: Anthropic da record, Coinbase in rosso e l’ombra del quantum

La fotografia di queste settimane è un taglio netto, quasi brutale: da una parte l’AI che drena capitali come una calamita e riscrive le priorità dell’investimento globale, dall’altra la crypto che torna a muoversi come un asset di rischio, soffre un selloff, vede scendere l’open interest e si ritrova a spiegare perché, nel mezzo della corsa all’automazione, dovrebbe restare centrale. Nel quadro raccontato dai numeri, Anthropic diventa il simbolo del nuovo ciclo, con un round Serie G da 27,5 miliardi di euro e una valutazione post-money a 348,5 miliardi di euro. Nello stesso frame, Bitcoin scivola sotto 60,5 mila euro, Ethereum resta vicino a 1.743 euro, e il mercato deve metabolizzare una realtà scomoda: l’attenzione istituzionale sta cambiando bersaglio. Il punto non è “AI contro crypto” come tifo. Il punto è capire perché i flussi si stiano muovendo in modo così asimmetrico e cosa succede quando due narrative, entrambe nate per disintermediare e accelerare, finiscono per competere sugli stessi capitali, sulla stessa infrastruttura e, in prospettiva, sugli stessi rischi sistemici. Qui entra anche il terzo elemento, quello che rende la storia più densa: il quantum computing, che nel racconto appare come una minaccia potenziale in grado di comprimere i tempi di attacco crittografico “in minuti”, obbligando le chain a pianificare una transizione post-quantum. In altre parole, mentre l’AI attira miliardi e assorbe capacità industriale, la crypto deve anche correre per aggiornare le sue fondamenta.

Anthropic e la Serie G: 27,5 miliardi, valutazione 348,5 miliardi e la logica della “frontier AI”

Il salto di Anthropic è presentato come un evento di mercato che segna un’epoca. La raccolta Serie G da 27,5 miliardi di euro porta la valutazione a 348,5 miliardi di euro, raddoppiando rispetto ai 167,8 miliardi di euro associati alla Serie F dell’anno precedente, in cui erano stati raccolti 11,9 miliardi di euro. Questo movimento non è solo una cifra: è la dichiarazione che la “frontier AI” viene trattata come infrastruttura strategica, una corsa in cui contano ricerca, talento, compute e una capacità di prodotto che regga la pressione di competitor come OpenAI e Google DeepMind. Nel testo, gli investitori citati delineano bene la natura del round: fondi e attori che ragionano su scala quasi sovrana, come GIC, insieme a nomi come Coatue, D.E. Shaw Ventures, Dragoneer, Founders Fund, ICONIQ e MGX. L’effetto è un messaggio implicito al mercato: l’AI non è più una scommessa “da venture classico”, è un’allocazione che somiglia a una scelta industriale, dove i capitali servono a costruire vantaggi difendibili. La metrica che dà sostanza alla valutazione è la traiettoria dei ricavi. Anthropic viene descritta con ricavi annualizzati di 12,8 miliardi di euro, con crescita a tripla cifra negli ultimi tre anni. L’assistente Claude viene stimato a 2,3 miliardi di euro l’anno. Anche qui il dettaglio pesa perché racconta che non si tratta solo di “futuro”, ma di una macchina commerciale già in funzione, alimentata da enterprise e da un posizionamento che insiste su sicurezza e protocolli rigorosi.

Claude Opus 4.6 e la spinta enterprise: finanza e legale come target naturale

Nel racconto, Anthropic non punta solo ad “avere il modello più forte”, ma a diventare credibile dove i budget sono più grandi e dove gli errori costano di più: finanza e servizi legali. Il riferimento a Claude Opus 4.6 come modello orientato a quei settori si inserisce in una tendenza chiara: la frontier AI non vive solo di demo spettacolari, vive di contratti dove contano governance, audit, tracciabilità e, soprattutto, la capacità di offrire un prodotto che non spaventi compliance e risk management. È qui che la parola sicurezza smette di essere marketing e diventa differenziazione. Nel testo, Anthropic enfatizza protocolli rigorosi per clienti enterprise e governativi. Questo posizionamento è rilevante perché il mercato sta iniziando a distinguere tra “AI per consumatori” e “AI per infrastrutture critiche”. E in quella seconda fascia la competizione non si gioca solo sulla qualità del modello, ma su come il modello viene messo in produzione, su quali garanzie offre e su come si difende da un contesto in cui gli attacchi informativi, le fughe di dati e le pressioni geopolitiche non sono un’eccezione.

Il funding come arma: ricerca, prodotto e infrastrutture nella guerra dei competitor

I 27,5 miliardi di euro non sono descritti come capitale “di comodo”. Servono per ricerca, sviluppo prodotto e infrastrutture, cioè per i tre colli di bottiglia della corsa AI. La ricerca mantiene il vantaggio tecnico, il prodotto trasforma la ricerca in ricavi ricorrenti, l’infrastruttura consente di scalare e di difendersi quando la domanda esplode o quando il mercato cambia direzione. Questa triplice destinazione spiega anche perché l’AI oggi venga letta come un settore che assorbe capitali a livelli che, fino a poco tempo fa, sembravano riservati a energia, difesa o telecomunicazioni. Nel testo viene citato che il round di Anthropic è il secondo più grande investimento venture dopo i 36,7 miliardi di euro raccolti da OpenAI nel 2025. È un parallelismo che costruisce un’idea: il baricentro della tecnologia si sta spostando su poche piattaforme capaci di raccogliere cifre da “stato”.

Bitcoin sotto 60,5 mila euro e la crypto che torna correlata al rischio

Mentre Anthropic sale, la crypto viene mostrata in fase di debolezza. Bitcoin scende del 2,5% e resta sotto 60,5 mila euro, con segnali che parlano di raffreddamento: liquidazioni rapide che superano 73,4 milioni di euro in un’ora e arrivano a oltre 256,8 milioni di euro in 24 ore, e un open interest su Bitcoin che viene indicato in calo verso 41,3 miliardi di euro. Il testo lega questo quadro a un contesto macro e a dinamiche di mercato tipiche dei cicli risk-on/risk-off. La crypto appare di nuovo come un asset che si muove insieme al sentiment sulle equities tech, non come un “porto separato”. E se questa correlazione si rafforza proprio mentre l’AI assorbe capitali e produce narrativa, la domanda implicita diventa scomoda: nel breve periodo, quanta attenzione resta per la crypto, se gli investitori istituzionali ritengono che il moltiplicatore di crescita sia altrove?

Ethereum a 1.743 euro e la sensazione di un mercato che aspetta segnali

Ethereum si colloca vicino a 1.743 euro, in un’area che nel testo non viene raccontata come “rimbalzo”, ma come stabilizzazione fragile in mezzo alla volatilità. La differenza, rispetto a Bitcoin, è che Ethereum porta con sé una seconda narrativa, più tecnica e più strategica: la capacità di aggiornarsi, di inseguire roadmap e di promettere difese future, anche contro minacce che oggi sembrano premature, come il quantum. Questo elemento è cruciale perché sposta la discussione dal prezzo al protocollo. Se Bitcoin è descritto come asset che aggiorna raramente, Ethereum viene presentato come chain che pianifica una transizione, prova a ridurre l’esposizione e costruisce una postura “proattiva”. Nel mercato, questa postura può diventare un vantaggio reputazionale, soprattutto quando il discorso post-quantum diventa una lente di valutazione.

Coinbase: perdita da 611,6 milioni, ricavi 1,65 miliardi e il peso del ciclo

Dentro questo quadro, Coinbase rappresenta l’impatto del ciclo sulla finanza “crypto-native”. Nel testo, Coinbase registra una perdita di 611,6 milioni di euro nel quarto trimestre, con ricavi a 1,65 miliardi di euro in calo del 20%. Allo stesso tempo, viene citato un volume di trading annuale a 4,77 trilioni di euro, un numero enorme che però non basta a cancellare la percezione di fragilità quando il mercato si raffredda e i ricavi si comprimono. Questa combinazione racconta una verità che spesso viene rimossa nella narrativa bull: gli intermediari crypto vivono di volumi e di volatilità, e quando la volatilità si sposta, o quando gli utenti si ritirano, il conto arriva. Coinbase diventa così un termometro del ciclo e, in parallelo, un indicatore di come la crypto, per competere con l’AI sul piano dell’attenzione e dei capitali, debba dimostrare non solo crescita, ma resilienza dei modelli di business.

Standard Chartered taglia i target: 91,7 mila euro a fine anno, ma prima un rischio di discesa

Il testo inserisce anche un elemento di previsione che funge da mappa psicologica per chi guarda i prezzi: Standard Chartered riduce il forecast e parla di un rischio di breve termine più debole, con Bitcoin verso 45,8 mila euro a breve e Ethereum verso 1.283 euro, pur mantenendo un target di fine anno con Bitcoin a 91,7 mila euro ed Ethereum a 3.667 euro, insieme a target anche per Solana, BNB e altri. Questa struttura di target racconta la natura bifronte del momento: nel breve, la pressione è reale; nel medio-lungo, la banca lascia spazio a una ripresa. Il dettaglio importante non è indovinare il numero, ma capire l’implicazione: quando una previsione esplicita un rischio di discesa e, contemporaneamente, mantiene un obiettivo alto, segnala un mercato che può attraversare una fase di “pulizia” prima di ritrovare un trend.

ETF, vendite istituzionali e la percezione di una domanda che si raffredda

Nel testo compare anche il tema degli ETF Bitcoin e delle vendite che riducono holding, con un calo indicato attorno al 25%. È una narrativa potente perché tocca il cuore della tesi “istituzionale”: l’idea che l’adozione passi da strumenti regolamentati e da flussi continui. Se invece i flussi si indeboliscono, o se gli istituzionali vendono per gestire perdite e rischio, la crypto perde una parte della sua spinta psicologica. In parallelo, vengono citate “perdite irrealizzate” e dinamiche di uscita che suggeriscono una gestione tattica, più che una convinzione ideologica. Questo è uno dei punti in cui la crypto appare più vulnerabile nella competizione narrativa con l’AI: l’AI, oggi, viene letta come “capex inevitabile” e “software che sostituisce software”; la crypto, invece, torna a essere “asset di rischio” che richiede pazienza e storytelling.

Quantum computing: chiavi crypto “in minuti” e la corsa alla sicurezza post-quantum

Il segmento quantum del testo introduce una minaccia che, anche quando non è immediata, cambia la percezione della sicurezza di lungo periodo. Si parla di una capacità futura di rompere chiavi crypto in tempi rapidissimi e di una stima che colloca un computer quantum “rilevante” entro 2031, con la conseguenza che le chain devono pianificare una transizione. Qui emerge un dato che colpisce perché rende concreto il problema: viene indicato che una quota significativa di chiavi non sarebbe protetta da hash e che una migrazione per Bitcoin potrebbe richiedere un anno, con un rischio teorico su vecchie coin e su chiavi pubbliche esposte. Nel racconto, Ethereum punta a sicurezza post-quantum entro 2029, proprio per anticipare la finestra di rischio. Il valore di questo pezzo non è solo tecnico, è strategico: se l’AI accelera la ricerca matematica e la capacità di attacco, allora “post-quantum” tende a diventare “post-AI” prima di quanto il mercato voglia ammettere. E la crypto, in quel contesto, si gioca la credibilità non sui meme, ma sulla velocità con cui adotta standard e transizioni senza distruggere UX, liquidità e interoperabilità.

Optimism, ZK e Succinct: il tentativo di rendere i ritiri rapidi e la DeFi più “pronta” per istituzionali

Nel testo, una parte della crypto prova a raccontare un’evoluzione concreta: Optimism integra prove ZK con Succinct per accelerare i ritiri e ridurre la frizione del passaggio da layer 2 a layer 1. Il punto operativo è semplice e potente: eliminare attese di giorni e trasformare un processo lungo in un’esperienza più compatibile con capitali istituzionali. Questa narrativa è importante perché sposta la crypto dal prezzo all’infrastruttura. In un ciclo debole, i progetti che mostrano miglioramenti tangibili provano a costruire la prossima domanda. L’idea implicita è che, se la crypto vuole competere con l’AI come tecnologia trasformativa, deve ridurre i suoi attriti storici, soprattutto quelli che rendono difficile l’adozione su larga scala.

Taurus e Blockdaemon: staking istituzionale come prodotto “compliance-first”

Sempre nel testo, Taurus e Blockdaemon potenziano lo staking istituzionale. Qui la parola chiave è custody e la capacità di offrire staking su PoS con un profilo di rischio più accettabile per banche e grandi operatori. Taurus viene collegata a un ecosistema bancario e Blockdaemon viene descritta come infrastruttura multi-protocollo. È un passaggio che racconta un’evoluzione silenziosa: la crypto tenta di diventare “servizio finanziario” con standard simili alla finanza tradizionale, includendo risk e compliance, per non restare confinata al retail. Anche qui, la tensione è evidente: mentre l’AI raccoglie miliardi per infrastrutture, la crypto cerca di rendersi investibile in modo “istituzionale” proprio nel momento in cui i prezzi oscillano e l’enforcement regolatorio diventa tema politico.

Binance, RLUSD e XRP Ledger: stablecoin e integrazioni come leva di liquidità

Il testo cita anche l’integrazione di Ripple USD su XRP Ledger da parte di Binance, con un riferimento alla crescita della capitalizzazione. In questo tipo di notizia, il punto non è solo l’asset specifico, ma la tendenza: le stablecoin restano uno dei pochi segmenti dove la crypto continua a produrre utilità percepita, perché riducono frizione nei trasferimenti e alimentano liquidità cross-chain.

In un mercato in calo, la liquidità diventa una religione. Ecco perché queste integrazioni vengono trattate come segnali: se la speculazione cala, la crypto tenta di reggersi su pagamenti, settlement e strumenti che possono sopravvivere anche quando l’hype sparisce.

World Liberty, World Swap e il forex: la crypto prova a entrare nel “trillion-dollar market”

Nel testo compare anche il lancio di World Swap per forex, costruito su USD1. È una narrativa tipica del ciclo: la promessa di collegare conti bancari e carte, ridurre fee e affrontare un mercato gigantesco come il forex. Questa promessa, però, vive in un contesto in cui la fiducia è fragile e l’enforcement regolatorio è sotto i riflettori, soprattutto quando i collegamenti politici entrano in gioco. Ed è qui che il racconto si complica: la crypto non compete solo con l’AI, compete anche con la percezione pubblica di frodi, conflitti e favoritismi.

Elizabeth Warren, SEC e l’enforcement “debole”: quando la politica entra nel grafico

Il testo descrive una critica frontale di Elizabeth Warren verso la SEC, accusata di indebolire la protezione degli investitori e di mostrare un enforcement ridotto, con attenzione alle vicende legate a firme crypto e legami politici. L’elemento più importante non è il singolo caso, ma la conseguenza: quando l’enforcement viene percepito come selettivo, la crypto perde credibilità proprio nel momento in cui vorrebbe attrarre capitale serio.

Questa percezione è un moltiplicatore di volatilità. Perché in un mercato già in calo, la fiducia istituzionale è la prima cosa che si ritira. E quando la fiducia si ritira, anche la narrativa dell’adozione rallenta.

Trove, influencer e stablecoin: la lezione sporca del retail

Il testo include anche il caso Trove, con rimborsi in stablecoin dopo il crollo di una ICO e un token che perde il 99%. È un frammento che pesa perché mostra come la crypto, quando entra nel mondo influencer e retail, porti ancora rischi strutturali di asimmetria informativa e dinamiche di liquidità fragile. In un ciclo debole, storie così diventano tossiche: alimentano diffidenza e spingono i capitali verso settori percepiti come più “produttivi”, come l’AI.

Jim Bianco e l’idea che l’AI superi internet: perché i capitali inseguono la produttività

Nel testo, Jim Bianco prevede che l’AI superi internet per impatto, e questa frase funziona come una spiegazione politica dei flussi. L’AI viene presentata come tecnologia che riduce costi, accelera sviluppo, schiaccia tempi e mette sotto pressione modelli SaaS tradizionali. In questa cornice, gli investitori vedono l’AI come una leva di produttività che può riscrivere i margini in molti settori. La crypto, invece, fatica a raccontarsi con la stessa immediatezza, soprattutto quando i prezzi scendono.

Ed è qui che la storia torna all’inizio: Anthropic raccoglie capitali record perché il mercato scommette che l’AI diventi infrastruttura, mentre la crypto attraversa un periodo in cui deve dimostrare di saper essere infrastruttura anche senza bull market.

Il punto di contatto finale: AI che accelera la ricerca, crypto che deve accelerare la sicurezza

La chiusura naturale di questo quadro non è un verdetto, ma un incastro: l’AI accelera la matematica, il compute, l’automazione e, potenzialmente, anche la capacità di attacco; la crypto, se vuole restare credibile, deve accelerare la sua transizione verso standard post-quantum, ridurre attriti di user experience e dimostrare che l’utilità sopravvive al prezzo. Nel frattempo, i capitali seguono ciò che appare più inevitabile nel breve: l’AI come nuova piattaforma industriale.