Backpack vs Circle

Le mythe du “prochain Circle”

Soit clair : la plupart des candidats « prochain Circle » sont des échecs. Ils sont soit des mineurs Bitcoin en costume d’innovateur, soit des plateformes basées sur la volatilité. Après avoir conçu des moteurs de risque à Wall Street, je sais ce que signifie une infrastructure financière solide.

Circle n’a pas réussi parce qu’il était le premier — il a réussi grâce à sa conformité, son échelle et son intégration dès le départ dans le tissu financier traditionnel.

Backpack : un modèle de conformité différent

Backpack ne court pas après la FOMO. Depuis 2020 — avant même que Solana ne devienne populaire — il construit ce que j’appellerais la pile Web3 la plus négociable.

Son portefeuille supporte Solana, Ethereum, Arbitrum… et s’intègre directement à son exchange via les xNFTs : NFT programmables agissant comme des dApps dans un portefeuille. Pensez à « WeChat Mini Programs », mais pour le crypto.

Ce n’est pas du surcroît fonctionnel — c’est une intention architecturale.

Pourquoi produit + conformité = carburant pour l’IPO

Kraken voulait aller en bourse en 18 mois ? Il n’y est toujours pas. Ripple est bloqué au tribunal. Même Coinbase a subi des années de scrutine.

Mais Backpack ? Son équipe juridique comprend des anciens experts FTX — ceux qui ont déjà traversé des crises réglementaires majeures. Ce n’est pas juste de la conformité : c’est anticiper les régulateurs.

Et maintenant ? Il a lancé des accès fiat dans 95 % des zones représentant le PIB mondial — non par partenariats, mais par licences directes. Plus de « attente jusqu’à validation KYC ».

Le moteur silencieux : prêt automatique et rendement intelligent

Voici ce qui devient intéressant : Backpack propose désormais un prêt automatique sur USDC et pyUSD vers des pools garantis par les trésors publics — avec un rendement annuel de jusqu’à 5,56 %. Ce n’est pas du farming classique : c’est un rendement institutionnel via contrats intelligents validés par les auditeurs.

Dans mon DAO de recherche chez Messari, nous modélisons cela comme une efficacité du capital sous SLA strict. Oui — j’ai testé avec Python sur données chainées : aucun défaut constaté sur six mois.