Hyperliquid sous le feu : Jeff Yan démonte le FUD sur les revenus du protocole

La semaine a été électrique pour Hyperliquid. Alors que des critiques pointent un modèle trop orienté revenus, Jeff Yan répond point par point. Selon lui, la priorité reste la stabilité et l’exécution pendant les chocs de marché, pas l’optimisation du revenu protocolaire. Sa défense s’appuie sur des éléments on-chain et sur la transparence des mécanismes de gestion du risque.
FUD sur les revenus : la riposte de Jeff Yan
Sur X , Jeff Yan rejette l’idée d’un protocole obsédé par ses revenus. Il rappelle que lors des secousses des 10 et 11 octobre, la plateforme a fonctionné normalement, publié ses données de liquidations et conservé un niveau de risque maîtrisé pour les utilisateurs.
Il insiste aussi sur un point, Hyperliquid ne prélève pas de frais de liquidation, ce qui enlève tout aléa d’incitation. En clair, le design vise la robustesse d’abord, la performance économique ensuite.
Le fondateur met en avant une métrique simple, la traçabilité. Chaque événement de marché laisse une empreinte on-chain, consultable et auditable. Selon lui, c’est cette granularité qui nourrit des comparaisons hâtives avec des bourses centralisées où les métriques publiques restent agrégées.
Le débat s’est enflammé, mais il illustre surtout un clivage de méthode, données ouvertes et instantanées d’un côté, tableaux de bord filtrés de l’autre.
Liquidations record : CEX sous-déclarent ? le débat s’enflamme
Dans le sillage du krach, Jeff Yan avance que certaines CEX sous-déclarent les liquidations, parfois « jusqu’à x100 » selon la cadence de publication. L’argument repose sur une observation technique, les carnets liquident par salves, alors que certains systèmes ne remontent qu’un événement par seconde, quelle que soit l’intensité. Résultat, les comparaisons brutes avec les DEX perps deviennent trompeuses si l’on ne tient pas compte des méthodes de reporting.
Cette controverse a suivi de près l’activation de l’ADL sur Hyperliquid, un mécanisme d’auto-délevérage présenté comme ultime filet de sécurité. Des analyses spécialisées notent que l’ADL du 11 octobre a marqué une première en mode full-margin depuis plus de deux ans d’exploitation, tout en évitant des bad debts. Là encore, la plateforme met en avant la publication en temps réel des liquidations, quitte à exposer des chiffres que d’autres préfèrent lisser.
Modèle de risque : ADL, fonds d’assurance et « zéro bad debt »
Hyperliquid défend une architecture prévisible du risque. L’ADL n’est pas un levier de profit, c’est un disjoncteur destiné à protéger la solvabilité du système lors des stress extrêmes. Les équipes assurent avoir traversé le pic de volatilité sans dette résiduelle, avec un fonds d’assurance mobilisable et des règles d’intervention déterministes.
La philosophie tient en deux axes, rendre l’ADL rare et limité, et publier suffisamment de données pour que la communauté suive la chaîne de décisions.
Le débat reste ouvert sur la meilleure répartition des coûts et des gains en période de stress. Certains acteurs jugent les ADL de Hyperliquid agressifs. D’autres saluent une honnêteté qui expose la réalité du marché plutôt que de la masquer derrière des agrégats.
Au fond, l’enjeu dépasse un protocole. Il interroge la norme de transparence attendue sur les dérivés crypto, qu’ils soient centralisés ou décentralisés.
Enjeux marché : transparence on-chain, régulation et prochaine étape
Hyperliquid capte une part de marché croissante sur les perps on-chain. La visibilité attire les critiques, mais aussi les allocations. Les investisseurs liront trois marqueurs dans les prochaines semaines, la stabilité en régime chahuté, la qualité du reporting en temps réel et l’évolution des revenus nets du protocole sans dégradation de l’expérience utilisateur.
Reste une dimension sensible, la régulation. Les frontières entre on-chain et front-end restent surveillées. Hyperliquid bloque son interface aux États-Unis, tout en conservant une exécution on-chain. Le curseur bougera avec les décisions des régulateurs.
Source : Jeff Yan sur X
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