La vision CEO crystal clear : chaque source de revenu d'Orijins, chaque type de client à viser, et le plan exact pour les contacter — ancré sur la tokenomics réelle du white paper GAIA.
Deux niveaux : ce que la société Orijins encaisse, et ce que les participants du réseau gagnent. Aucune ne repose sur la vente de données ou la publicité — contrainte du protocole.
| Source | Qui paie | Bénéficiaire | Mécanisme | Récurrence |
|---|---|---|---|---|
| Abonnement utilisateur | Utilisateur final | Orijins | Fiat, ou GAIA avec −20% de rabais | Mensuel · récurrent |
| Spread sur inférence distribuée | Nœud demandeur | Nœud fournisseur + protocole | Paiement GAIA pour compute (Proof of Useful Work) | À l'usage |
| Trésorerie token (20%) | Marché | Orijins | Appréciation + burn permanent réduit l'offre | Capital long terme |
| Subnets sectoriels | Agri / santé / éduc / énergie | Contributeurs spécialisés + protocole | Incitations propres par subnet (B2B / institutions) | Contrats récurrents |
| Compute idle monétisé | Réseau | Utilisateur-contributeur | GPU inactif loué → compense l'abonnement | À l'usage |
| Staking validateurs | Protocole (émissions) | Validateurs | Stake GAIA → récompenses ; erreurs → slashing | Continu |
| Entraînement collaboratif | Protocole (émissions) | Améliorateurs de modèle | Gradients vérifiés commit-reveal → GAIA | Par cycle |
La seule source qui rentre en fiat dès le jour 1, avant le réseau token. C'est elle qui finance la Phase 1 (rétention D30 > 60%).
Chaque requête brûle 0.001 GAIA. Plus le réseau est utilisé, plus le token se raréfie — et plus la trésorerie 20% s'apprécie.
Agriculture, santé, éducation, énergie : les institutions paient pour l'intelligence sectorielle. C'est le gros ticket récurrent.
Le principe de conservation : la somme des tokens gagnés et dépensés est toujours nulle. La valeur se transfère du consommateur au producteur — le protocole prélève la rareté via le burn.
On ne prend pas des parts d'un marché existant. On crée la catégorie « Personal Intelligence Infrastructure » — comme l'iPhone a créé le smartphone.
Chaque humain connecté à internet aujourd'hui (7 milliards en 2033). Le marché total adressable.
High performers, fondateurs, travailleurs du savoir qui ont besoin d'une IA persistante et souveraine.
Early adopters prêts à payer dès maintenant pour une infrastructure d'intelligence personnelle.
On commence par le SOM le plus chaud : ceux qui souffrent déjà de l'amnésie des IA centralisées et qui ont les moyens de payer.
Ils vivent dans les IA, perdent leur contexte chaque session. Douleur aiguë, budget tech, prescripteurs sur X/LinkedIn. Première cible.
Avocats, chercheurs, consultants, médecins. Mémoire = valeur. Sensibles à la souveraineté des données (confidentialité client/patient).
Propriétaires de GPU / Mac Studio / DGX. Ils monétisent leur hardware idle. Crucial pour bootstrapper le côté offre du réseau.
ONG agricoles, systèmes éducatifs, opérateurs santé/énergie. Gros tickets, cycles longs — à activer en Phase 4 (subnets sectoriels).
Séquence du plus chaud au plus froid. Chaque canal est aligné sur un profil client et sur la phase du white paper.
DM directs sur X & LinkedIn aux fondateurs/builders qui se plaignent publiquement de l'amnésie des IA. Angle : « une IA qui se souvient de toi, 0 cloud ». Le CEO porte le message.
Montrer l'armée d'agents IA qui opère l'infra 24/7 comme démonstration. Threads techniques, démos de mémoire persistante. Crée la catégorie avant de la vendre.
Le Discord gaia-network comme QG. Onboarder fournisseurs de compute + early adopters. Incitations généreuses pour bootstrapper l'offre GPU (mitigation du cold start).
Le « moment de vérité » : après 1 semaine, l'utilisateur dit « GAIA me comprend ». Optimiser la rétention D30 > 60% → le produit devient son propre canal d'acquisition.
Approche institutionnelle des subnets : ONG, ministères, opérateurs. Accès SMS/radio pour les 3 milliards sans smartphone (modèle M-Pesa). Phase 4.
Hypothèses illustratives basées sur un prix d'abonnement de référence ~20 $/mois et la trajectoire en 5 phases du white paper. À affiner avec les vraies données de rétention.
~2,4 M$/an
Fin Phase 3. ~10K nœuds. Revenu quasi 100% abonnements. Trésorerie token non valorisée.
~24 M$/an
Phase 4. ~100K nœuds. Abonnements + spread compute + premiers contrats B2B subnets.
~120 M$/an+
Catégorie établie. Abonnements + subnets B2B à l'échelle + appréciation forte de la trésorerie via le burn.
| Phase | Période | Objectif business | Métrique clé |
|---|---|---|---|
| Phase 1 | Mois 1-6 | Prouver la valeur pour 1 utilisateur (cash abonnement) | Rétention D30 > 60% |
| Phase 2 | Mois 6-12 | Allumer l'offre : 500 GPU providers, token sur Solana | Tokenomics validée |
| Phase 3 | Mois 12-18 | Mainnet, 4 subnets, gouvernance active | 10K nœuds |
| Phase 4 | Mois 18-36 | Subnets sectoriels B2B → gros tickets récurrents | 100K nœuds |
| Phase 5 | Année 3+ | Réseau autonome, Orijins gardien du protocole | Autonomie structurelle |
Une offre n'est pas un prix — c'est un format d'accès à la valeur, adapté à la douleur de chaque profil. On ne vend jamais la technologie : on vend la transformation. Le moment de bascule, c'est « GAIA me comprend ».
| Client | Valeur clé | Format d'offre | Accroche prête à l'emploi |
|---|---|---|---|
| Fondateurs & builders | Mémoire de projet persistante — l'IA ne perd jamais le contexte | Abonnement + démo 1 semaine | « Une IA qui se souvient de ton projet. Essaie 1 semaine. » |
| Savoir premium | Souveraineté & confidentialité — données chiffrées chez le client | Abonnement souverain | « Ton IA, zéro fuite. Tes données restent chez toi. » |
| Compute providers | Monétiser le hardware idle — Proof of Useful Work | Rémunération en GAIA (offre inversée) | « Ton GPU idle devient un revenu. Chaque watt rémunéré. » |
| Institutions B2B | Impact sectoriel mesurable — atteint les non-connectés | Contrat subnet récurrent | « Une intelligence sectorielle à impact mesurable. » |
Abonnement mensuel, fiat ou GAIA (−20%). Levier : le contributeur GPU compense intégralement son abonnement → quasi gratuit.
Pas de prix, une rémunération. « Connecte ton hardware, gagne des GAIA. » C'est toi qui paies — pour bootstrapper le réseau.
Contrats récurrents par secteur (agri, santé, éduc, énergie), engagés sur l'impact via le GAIA Abundance Index.
Règle d'or : commencer par le canal le plus chaud et le moins cher (founder-led), puis laisser le produit devenir son propre canal. La distribution suit le produit — l'app doit marcher pour 1 utilisateur (rétention D30 > 60%) avant de marcher pour 1 million.
DM directs sur X/LinkedIn aux fondateurs qui se plaignent de l'amnésie des IA. C'est toi, le CEO, qui portes le message. Cible : fondateurs & builders.
Threads techniques, démos de mémoire persistante, et l'armée d'agents IA qui opère l'infra 24/7 comme preuve vivante que GAIA fonctionne avant d'être vendue.
QG pour onboarder les compute providers et early adopters. C'est ici qu'on bootstrappe le côté offre avec des émissions généreuses.
Le « moment de vérité » à 1 semaine (« GAIA me comprend ») transforme l'utilisateur en prescripteur. Rétention → croissance organique.
Approche institutionnelle des subnets via SMS / radio / terminaux partagés pour atteindre les non-connectés. Modèle M-Pesa.
L'objectif CEO : que le revenu tourne sans intervention manuelle. Chaque maillon — acquisition, onboarding, facturation, réseau, reporting — est confié à un agent ou à un mécanisme on-chain. Toi, tu pilotes ; le système exécute.
Agents qui détectent les signaux (plaintes IA, mots-clés) sur X/LinkedIn, qualifient les leads et préparent les messages personnalisés. Le CEO valide, l'agent envoie.
Séquence in-app automatisée jusqu'au « moment de vérité » à 1 semaine. Relances et nudges déclenchés par comportement, sans intervention humaine.
Abonnements fiat/GAIA prélevés automatiquement ; le burn de 0.001 par requête et le rabais −20% s'appliquent on-chain, sans back-office.
Matching offre/demande de compute, paiement Proof of Useful Work, staking et slashing : entièrement gérés par le protocole, 24/7.
Des agents IA opèrent l'infrastructure en continu — preuve vivante et levier marketing « build in public » en même temps.
Tableau de bord automatisé : revenus, rétention D30, nœuds actifs, burn cumulé. Le CEO voit les résultats ; il n'a pas à les compiler.
Humain sur la stratégie et les décisions à fort enjeu ; machine sur l'exécution répétitive. Plus le réseau grandit, plus la part automatisée augmente — c'est ce qui rend le modèle scalable sans exploser les coûts.
Chaque inférence a un coût. Le modèle mesure la valeur qu'elle crée en quatre couches : cash immédiat, pipeline probabilisé, valeur produit, et valeur protocolaire liée au burn GAIA.
Revenu certain déjà encaissé ou directement déclenché par l'action : abonnement, paiement, facture acceptée.
Revenu attendu probabilisé : probabilité de close multipliée par l'ACV. Le cœur du ROI des escouades growth.
Impact sur l'activation et la rétention : delta d'activation et de D30 multiplié par la LTV correspondante.
Burn de 0.001 GAIA par requête, valorisé avec un coefficient de prudence, plus la valeur d'usage réseau.
ROI = ( Valeur cash + Valeur pipeline + Valeur produit + Valeur protocolaire − Coût total ) / Coût total
Coût total = modèle + compute + orchestration + retries + échecs + validation humaine. NetValue exprime le même résultat en montant net, plus lisible quand le coût est minuscule.
ROI par run individuel, publié avec tokens, latence, modèle et statut. Lecture immédiate de la marge unitaire.
Signal → Outreach → Qualif → Meeting. Le vrai niveau où l'on voit si une chaîne crée ou détruit de la marge.
Estimé en temps réel, confirmé à l'outcome, réconcilié à J+7 / J+30. Le système garde les deux pour apprendre.
Même structure, outcomes différents. Chaque escouade a son « or » à produire, donc son numérateur spécifique et son coût par outcome propre.
| Escouade | Outcome clé | Numérateur de valeur | Coût par outcome |
|---|---|---|---|
| Signal | Leads utiles | Σ P(close) × ACV sur leads utiles | Coût Signal / leads utiles |
| Outreach | Meetings | Σ P(close) × ACV sur meetings bookés | Coût Outreach / meetings |
| Qualif | Leads A validés | Pipeline réel issu des leads classés A | Coût Qualif / leads A |
| Onboarding | Activation / D30 | Δ activation × LTV + Δ D30 × LTV D30 | Coût / activation J7 · / D30 retained |
| Réseau | Jobs utiles | Revenu compute + valeur burn protocolaire | Coût réseau / jobs utiles |
| CEO Ops | Décisions utiles | Valeur estimée des décisions influencées | Coût CEO Ops / décision |
Un run déclenche clairement un résultat : email envoyé → meeting booké.
Plusieurs runs contribuent : chaque run reçoit un poids, la somme des poids vaut 1.
Activation et rétention se confirment plus tard : estimation temps réel, réconciliation J+7/J+30.
On n'améliore pas ce qu'on ne mesure pas — mais il faut mesurer les bons éléments. Ce système transforme un dashboard qui décrit en un système qui fait gagner. Chaque chiffre répond à une seule question : qu'est-ce que je change demain matin ?
| Lagging (résultat) | Leading (prédicteur) | Pourquoi |
|---|---|---|
| Revenu | Pipeline qualifié + meeting velocity | Le pipeline d'aujourd'hui est le revenu de dans 4 semaines |
| D30 | Activation J1 + time-to-first-value | Si J1 monte, D30 suit presque mécaniquement |
| Burn / usage | Requêtes utiles par utilisateur actif | L'usage profond précède la rétention |
| Croissance réseau | Nœuds nouveaux − nœuds dormants | Le net, pas le brut |
Time-to-first-value, lead-to-meeting velocity, signal-to-action lag. La vélocité bouge avant le revenu.
Chaque cohorte hebdo suivie séparément. Une moyenne cache toujours une cohorte qui meurt.
% du revenu venant des 3 plus gros comptes. Au-delà de 50%, fragilité cachée.
Qualité qui se dégrade, taux d'escalade, coût marginal qui grimpe sans gain. Un agent peut marcher en devenant non rentable.
Quel % du compute va aux bons segments. Une heure sur un mauvais segment est une heure perdue sur le bon.
Bannir les vanity metrics, méfiance des moyennes, croiser activité et résultat réel pour bloquer le reward hacking.
On prouve que GAIA comprend vite. Focus activation J1 et premier moment « GAIA me comprend ».
On prouve que les gens restent. La cohorte de juillet doit battre celle de juin à J7.
On prouve que ça scale sans fragilité. Croissance du revenu tout en diversifiant les comptes.
On lit la progression cohorte par cohorte, jamais la moyenne globale.
NetValue et coût par outcome par escouade.
On agit sur les prédicteurs avant que le résultat ne se confirme.
Une décision claire par semaine, pas dix.
Si non, on change le plan cette semaine, pas le mois prochain.
Chaque soir, une ligne : ce que j'ai vu, ce que j'ai décidé, l'effet attendu. Relu chaque lundi pour mesurer son propre taux de bonnes décisions. C'est l'outil le plus sous-estimé du fondateur — sans lui, on répète les mêmes erreurs sans le savoir.
Une surface de décision, pas un entrepôt de métriques. En moins de 3 minutes, le CEO doit voir l'état réel du revenu, du produit, du réseau, de la rentabilité IA et des alertes qui exigent une action.
D30 sous seuil cible, à traiter cette semaine.
Une dérive outreach réduit le meeting rate sous le niveau attendu.
Le segment fondateurs surperforme et mérite plus de volume.
| Escouade | KPI maître | Valeur | Tendance | Statut | Action |
|---|---|---|---|---|---|
| Signal | % leads utiles | 28% | ↗ | Vert | Maintenir le ciblage |
| Outreach | Meeting rate | 4.2% | ↘ | Rouge | Revoir messaging + timing |
| Qualif | % leads A qui avancent | 31% | → | Orange | Ajuster scoring ICP |
| Onboarding | D30 | 58% | ↘ | Orange | Réduire friction semaine 1 |
| Réseau | Success rate jobs | 96.8% | → | Vert | Monitorer la latence P95 |
| CEO Ops | Fiabilité briefing | 99% | → | Vert | Maintenir |
Signal Founder ICP, Onboarding Week-1 et Burn Monitor portent le ROI global.
L'agent Outreach long-form est trop cher pour le taux de meeting obtenu — candidat à downgrade de modèle.
Failed run cost, retries et prompts trop longs sont suivis séparément pour éviter les fuites de marge.
Lecture par coût par lead utile, coût par meeting, coût par activation J7 et coût par D30 retained user.
| KPI | Vert | Orange | Rouge |
|---|---|---|---|
| D30 | > 60% | 45–60% | < 45% |
| Meeting rate | > 8% | 5–8% | < 5% |
| Success rate jobs | > 98% | 95–98% | < 95% |
| AI cost / revenue | < 15% | 15–25% | > 25% |
| Failed run cost | < 10% | 10–15% | > 15% |
Augmenter le volume sur les fondateurs/builders qui surperforment en meeting et activation.
Réduire le coût de l'agent Outreach premium, simplifier les prompts et raccourcir la boucle de relance.
Surveiller D30, latence P95 réseau et fiabilité du briefing — trois variables qui changent la trajectoire.
Cash abonnement dès le jour 1 → offre GPU bootstrappée → subnets B2B à l'échelle. Trois leviers, une seule direction : l'usage réel crée la valeur, le burn crée la rareté.