Xpeng dan Nio Gencar di Komputasi, Ideal Ganti Arsitektur

marsbitPublié le 2026-06-16Dernière mise à jour le 2026-06-16

Résumé

Pada 15 Juni, Li Auto memperkenalkan chip self-driving buatan sendiri, Ma He M100, yang dikembangkan khusus untuk L9 Livis generasi baru. CTO Li Auto, Xie Yan, menekankan bahwa fokusnya bukan hanya meningkatkan kecepatan, tetapi mengubah arsitektur chip secara fundamental. Di tengah tren produsen mobil yang berlomba-lomba mengembangkan chip sendiri pada tahun 2026, pesaing seperti Nio (chip Shenji NX9031), Xpeng (chip Turing), dan Huawei (MDC 810 Pro) umumnya mengandalkan angka TOPS (komputasi) sebagai senjata pemasaran utama. Namun, Li Auto memilih jalur berbeda dengan mengubah logika arsitektur dasar dari chip tersebut. Ma He M100 mengadopsi arsitektur Dynamic Data Flow, bukan arsitektur von Neumann tradisional. Pendekatan ini dirancang untuk komputasi paralel matriks berskala besar yang diperlukan untuk inferensi model AI (seperti VLA), dengan mengurangi bolak-balik data antara memori dan unit pemrosesan. Hasil klaim Li Auto adalah efisiensi komputasi efektif 3 kali lipat dibandingkan Nvidia Thor U dan penurunan latency 40%. Keberhasilan arsitektur ini mendapat pengakuan eksternal melalui penerimaan makalahnya di konferensi akademis bergengsi ISCA 2026. Namun, keunggulan 3x ini sangat tergantung pada algoritma Li Auto (VLA2.1) dan mungkin tidak berlaku untuk tugas komputasi umum. Dengan chip ini, Li Auto menyelesaikan rantai teknologi "full-stack" yang meliputi chip, compiler, sistem operasi (Star Ring OS), model AI, dan pengontrol domain, menciptakan ekosistem tertutu...

Pada 15 Juni, Ideal Motors secara rinci mengungkap detail chip swarancangnya, Mache M100, dalam konferensi pers. Ini adalah chip kecerdasan mengemudi swarancang untuk generasi baru L9 Livis. CTO Xie Yan menekankan: Tidak boleh hanya membuat chip yang lebih cepat dari sebelumnya, melainkan perlu membuat chip yang benar-benar berbeda. "Berbeda" ini merujuk pada arsitektur chip.

Di tahun 2026, ketika produsen mobil berbondong-bondong mengembangkan chip swarancang, TOPS adalah amunisi promosi yang paling sering digunakan oleh semua pihak. Nio Shenji NX9031, Xpeng Turing, Huawei MDC 810 Pro, semuanya menempatkan angka komputasi di posisi yang paling mencolok. Ideal memilih untuk mengubah dari arsitektur dasar.

Mache M100 ingin membuktikan bahwa arsitektur lebih penting daripada angka komputasi. Namun, benar atau tidaknya, masih perlu diuji oleh pasar.

01. Perbedaan Membuat Chip di Bawah Inflasi Komputasi

Mengembangkan chip swarancang telah menjadi pilihan bersama bagi produsen mobil terkemuka di dalam negeri.

Nio Shenji NX9031 adalah chip kecerdasan mengemudi kinerja tinggi 5nm pertama di dunia. Keunikannya terletak pada ISP swarancang, dengan tingkat pengenalan pejalan kaki pada kondisi cahaya rendah 1 lux di malam hari 40% lebih tinggi dibandingkan chip generik, memperkuat lapisan persepsi secara khusus.

Chip Turing Xpeng juga sangat terkustomisasi, dirancang khusus untuk model kecerdasan mengemudi besar Xpeng, dan berencana untuk diperluas ke mobil terbang dan robot.

Huawei mengambil jalan lain, menggunakan Ascend untuk MDC, menekankan keselarasan penuh antara pelatihan di cloud dan inferensi di kendaraan, "satu menit latihan di cloud, satu menit mengikuti di kendaraan".

Beberapa perusahaan ini adalah varian dari arsitektur von Neumann: unit pemrosesan pusat, data dipindahkan bolak-balik antara unit komputasi dan memori. Semakin maju proses manufakturnya, semakin cepat pemindahannya, tetapi Mache M100 ingin mengubah hal itu sendiri.

02. Mengubah Logika Dasar

Arsitektur von Neumann tidak bermasalah di era komputasi umum, tetapi inferensi model besar adalah bentuk komputasi lain. Inferensi VLM adalah paralelisme matriks skala besar, bukan menjalankan instruksi secara berurutan. Hambatan hampir seluruhnya ada pada bandwidth memori, hilangnya data yang keluar masuk memori berulang kali langsung menelan sebagian besar komputasi efektif.

Gagasan arsitektur aliran data dinamis adalah membiarkan data mengalir sepanjang grafik komputasi, tanpa perlu berulang kali disimpan kembali ke memori. Hasil yang diberikan Ideal adalah, komputasi efektif tunggal Mache M100 kira-kira 3 kali lipat dari NVIDIA Thor U, dengan penundaan ujung ke ujung turun 40%.

Seberapa dapat dipercaya angka "3 kali lipat" ini? Ada satu validasi eksternal yang bisa dijadikan referensi. Makalah arsitektur Mache M100 terpilih untuk bagian industri ISCA 2026. ISCA adalah konferensi akademik top di bidang arsitektur komputer, makalah di bagian industri melalui tinjauan sejawat, detail desain arsitektur terbuka untuk umum. Ideal adalah perusahaan mobil pertama yang terpilih sejak bagian industri ini didirikan.

Tetapi angka 3 kali lipat ini memiliki prasyaratnya. Komputasi efektif bergantung pada beban kerja spesifik. Angka 3 kali lipat yang dihasilkan pada algoritma VLA2.1 Ideal, belum tentu berlaku pada sistem lain. Mache M100 adalah chip native algoritma, chip dan model dikembangkan secara bersamaan, diadaptasi secara mendalam untuk algoritma sendiri. Paling kuat untuk menjalankan model sendiri, belum tentu untuk tugas umum.

Ini memiliki logika desain yang mirip dengan Turing Xpeng, chip FSD Tesla juga seperti ini. Perbedaannya adalah, Tesla dan Xpeng tidak melakukan perubahan paradigma di tingkat arsitektur, Mache M100 mengubah logika dasarnya. Apakah perusahaan mobil dapat membuat arsitektur baru yang dapat diandalkan untuk produksi massal, itu sendiri adalah tantangan tanpa preseden.

Dengan diluncurkannya Mache M100, Ideal telah menyelesaikan swarancang penuh tumpukan: chip, compiler, sistem operasi, algoritma AI, dan pengontrol domain. Lingkaran tertutup ini jarang terlihat di antara rekan-rekan.

Nio memiliki chip swarancang tetapi ketergantungan pada OS berbeda, Xpeng memiliki chip swarancang tetapi compiler dan OS masih memiliki ketergantungan eksternal, Huawei adalah lingkaran tertutup tetapi bukan perusahaan mobil. Makna strategis rantai Ideal ini terletak pada kemampuannya agar tidak dikendalikan rantai pasok oleh NVIDIA, data tidak keluar dari platformnya sendiri, ruang optimasi kerja sama perangkat lunak dan keras sepenuhnya mandiri.

03. Menduduki Posisi "Kecerdasan Berwujud" Terlebih Dahulu

Chip hanyalah salah satu protagonis konferensi pers. Li Xiang juga mengusulkan definisi "mobil kecerdasan berwujud empat dalam satu" dalam konferensi pers: sebuah mobil listrik, seorang pengemudi profesional, sebuah komputer AI, dan seorang asisten kehidupan.

Ini adalah lompatan yang cukup besar dari narasi merek Ideal sebelumnya.

Pada 2023, L9 menembus pasar 300-500 ribu RMB dengan "SUV keluarga besar enam kursi", dan lini produk generasi pertama mengikutinya. Masalah dengan posisi ini adalah biaya replikasinya terlalu rendah. AITO M9, Nio ES9, Zeekr 9X semuanya masuk, kulkas, TV, dan sofa besar menjadi standar industri, tidak ada yang bisa menciptakan jarak, hanya perang harga yang tersisa.

"Mobil kecerdasan berwujud" memindahkan dimensi persaingan dari konfigurasi ke kemampuan sistem. Dalam kerangka ini, kulkas dan layar belakang adalah konfigurasi dasar, titik perbedaan menjadi "sistem siapa yang bisa merasakan, berpikir, dan tumbuh". Mendefinisikan kategori itu sendiri adalah aset strategis, siapa yang mengatakannya terlebih dahulu menduduki posisi.

Ideal melengkapi narasi ini dengan rantai teknologi yang relatif lengkap. Landasan komputasi Mache M100, model kecerdasan mengemudi besar Mache VLA2.1, model dasar sisi perangkat Mache Mind-Pro dan Mind-Edge, OS Bintang (Star Ring) menghubungkan seluruh tumpukan, setiap lapisan memiliki produk yang sesuai untuk diluncurkan.

Konferensi pers mendemonstrasikan kendaraan bergerak mengikuti irama musik, simulator balap 4D, parkir dengan perintah, ini adalah pengalaman yang dapat dirasakan. Li Xiang juga mengatakan dalam konferensi pers, mengemudi otonom hanyalah "babak pertama" kecerdasan berwujud, robot humanoid umum adalah "babak kedua", tetapi jadwal dan jalur implementasi spesifik babak kedua belum jelas.

04. Perintah Militer Q4

Ada juga pernyataan kunci dalam konferensi pers, model kecerdasan mengemudi besar Mache VLA Ideal akan sepenuhnya menyamai Tesla FSD V14 pada Q4 tahun ini.

Gaya konsisten Li Xiang adalah komitmen publik, menggunakan tekanan eksternal untuk memaksa eksekusi internal. Setelah mengatakan akan menyamai FSD V14 di Q4, semua orang akan mengukur dengan tolok ukur ini di akhir tahun.

Secara rute, Ideal dan Tesla memilih struktur yang sangat mirip: ujung ke ujung + model besar VLA + terutama penglihatan murni. Huawei mengambil jalan sensor laser + fusi multi-sensor + campuran aturan dan jaringan saraf, stabil untuk implementasi rekayasa jangka pendek, kebutuhan komputasi rendah. Tetapi dalam jangka panjang, jika rute penglihatan murni + model besar akhirnya menang, sistem Huawei akan menghadapi biaya peralihan yang lebih besar. Ideal bertaruh pada keyakinan teknologi yang sama dengan Tesla, apakah penilaian ini benar sekarang, harus dilihat di akhir tahun.

Janji OTA semester kedua spesifik hingga bulan. Juli peningkatan efisiensi kecerdasan mengemudi 30%, September realisasi pertemuan di jalan sempit dan mundur memberi jalan, Desember kecepatan reaksi kendaraan dikurangi menjadi 0,2 detik. Setiap titik memiliki indikator teknis yang jelas, akan ada data untuk dibandingkan di akhir tahun.

05. Beberapa Data di Luar Konferensi Pers

Saat ini kondisi keuangan Ideal tidak mudah. Sejak Q4 2025, pendapatan Ideal turun secara tahunan, margin kotor bisnis mobil menyempit secara nyata. Sementara itu, anggaran R&D 2026 dipertahankan sekitar 12 miliar RMB, dengan bagian terkait AI sekitar 50%, pada dasarnya sama dengan 11,3 miliar RMB dan 50% bagian pada 2025. Investasi R&D tidak berkurang, tekanan profitabilitas masih ada.

Dalam hal penjualan, target Ideal untuk 2026 adalah 550 ribu unit. Pengiriman aktual 2025 adalah 406 ribu unit, pengiriran bulanan Mei 33 ribu unit, masih turun secara tahunan. L9 Livis mendapatkan lebih dari 10 ribu pemesanan tetap dalam dua minggu setelah peluncuran, kinerja pasar di atas 500 ribu RMB stabil, tetapi volume pengiriman keseluruhan masih perlu digantikan oleh pembaruan seluruh seri L dan lini produk listrik murni yang dirilis pada semester kedua.

Di tingkat chip, Mache M100 yang terikat dalam dengan algoritma sendiri adalah pilihan desain, membawa keunggulan efisiensi kerja sama perangkat lunak dan keras. Ini juga berarti, jika rute teknologi perlu disesuaikan di masa depan, biaya peralihan akan lebih tinggi daripada produsen yang menggunakan skema chip pihak ketiga. Turing Xpeng dan Shenji Nio menghadapi situasi serupa, chip FSD Tesla juga demikian, ini adalah kesamaan industri chip native algoritma swarancang.

06. Kartu Terungkap di Kuartal Ketiga

Peluncuran L9 baru, diikuti L8, titik OTA pertama Juli, efektivitas awal tindakan ini akan terlihat dalam laporan keuangan Q3.

Xie Yan mengatakan, dia perlu membuat chip yang benar-benar berbeda. Makalah arsitektur lolos tinjauan sejawat, dapat dianggap sebagai pengakuan eksternal terhadap gagasan desain ini. Tetapi dari desain ke produksi massal, hingga umpan balik nyata dalam mengemudi sehari-hari pengguna, masih ada jalan panjang. Titik OTA Juli adalah ujian pertama, menyamai FSD V14 di akhir tahun adalah ujian yang lebih kritis.

Artikel ini dari akun WeChat "Qiang Diao Next" (ID: leo89203898), penulis: Yi Xiu, editor: Xiao Bai

Questions liées

QMengapa Li Auto memilih untuk merombak arsitektur chip daripada hanya meningkatkan angka TOPS dalam mengembangkan chip M100?

ALi Auto percaya bahwa dalam era komputasi AI, khususnya untuk inferensi model besar seperti VLA, arsitektur chip yang ada menjadi hambatan karena perpindahan data yang berulang antara memori dan unit komputasi. Oleh karena itu, mereka memilih untuk mengembangkan arsitektur 'Dynamic Data Flow' yang memungkinkan data mengalir melalui grafik komputasi, mengurangi latensi dan meningkatkan efisiensi, sehingga memberikan keunggulan efektif yang lebih besar daripada sekadar meningkatkan kecepatan chip.

QApa yang dimaksud dengan 'kendaraan berbasis kecerdasan fisik' (embodied intelligent car) yang diusung oleh Li Auto, dan mengapa ini dianggap sebagai strategi baru mereka?

AKonsep 'kendaraan berbasis kecerdasan fisik' dari Li Auto didefinisikan sebagai gabungan dari mobil listrik, supir profesional, komputer AI, dan asisten kehidupan. Strategi ini menggeser fokus persaingan dari spesifikasi konfigurasi (seperti kulkas dan layar belakang) ke kemampuan sistem untuk merasakan, berpikir, dan berkembang. Dengan mendefinisikan kategori baru ini, Li Auto berusaha untuk memimpin dan mengokohkan posisinya di pasar yang semakin kompetitif, menghindari perang harga yang hanya berfokus pada konfigurasi.

QApa komitmen yang dibuat Li Auto terkait dengan model AI mengemudi otonom mereka, Maha VLA, untuk kuartal keempat tahun ini?

ALi Auto berkomitmen bahwa model AI mengemudi otonom mereka, Maha VLA, akan sepenuhnya setara dengan Tesla FSD V14 pada kuartal keempat tahun ini. Mereka juga menjadwalkan pembaruan OTA yang jelas, termasuk peningkatan efisiensi mengemudi otonom sebesar 30% pada bulan Juli, kemampuan mundur dan memberi jalan di jalan sempit pada bulan September, serta mengurangi waktu reaksi kendaraan menjadi 0,2 detik pada bulan Desember.

QApa tantangan dan keunggulan utama dari chip Maha M100 yang dikembangkan sendiri oleh Li Auto?

AKeunggulan utama Maha M100 terletak pada arsitektur 'Dynamic Data Flow' yang secara khusus dioptimalkan untuk algoritma VLA2.1 mereka, menghasilkan efisiensi komputasi yang lebih tinggi dan latensi yang lebih rendah dibandingkan dengan chip konvensional. Namun, tantangannya adalah bahwa chip ini sangat terikat dengan algoritma internal Li Auto. Jika ada perubahan besar dalam jalur teknologi di masa depan, biaya untuk beralih akan lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan solusi chip dari pihak ketiga. Selain itu, mengimplementasikan arsitektur baru ini hingga tahap produksi massal yang andal juga merupakan tantangan tanpa preseden di industri ini.

QBagaimana kondisi keuangan dan target penjualan Li Auto pada tahun 2026, berdasarkan artikel tersebut?

APada tahun 2026, Li Auto menargetkan penjualan 550.000 unit. Namun, kondisi keuangannya tidak ringan: sejak kuartal keempat 2025, pendapatan mereka turun secara tahunan dan margin keuntungan dari bisnis mobil menyempit. Meskipun demikian, anggaran penelitian dan pengembangan mereka tetap dipertahankan sekitar 12 miliar yuan, dengan sekitar 50% dialokasikan untuk AI. Pre-order untuk L9 Livis melebihi 10.000 unit dalam dua minggu, menunjukkan performa yang kuat di segmen pasar di atas 500.000 yuan, namun untuk mencapai target keseluruhan, mereka bergantung pada pembaruan seluruh seri L dan peluncuran lini produk listrik murni di paruh kedua tahun ini.

Lectures associées

Début de Warsh : le président de la Fed le plus au fait du Crypto de l'histoire apportera-t-il des surprises ou des chocs au marché ?

**Résumé :** Kevin Warsh, nouveau président de la Réserve fédérale américaine, s'apprête à tenir sa première conférence de presse monétaire. Sa nomination est historique : il est le premier président de la Fed à détenir personnellement des actifs numériques (investissements indirects dans Solana, dYdX, etc.), montrant une compréhension unique du secteur. Son dilemme est majeur : il doit faire face à une résurgence de l'inflation, qui exige une politique monétaire stricte (position "de faucon"), tout en répondant aux pressions politiques pour des baisses de taux. Parallèlement, son attitude envers les crypto-actifs diffère fondamentalement de celle de son prédécesseur. Il ne les considère pas comme de simples actifs spéculatifs, mais plutôt comme un "bon policier" pour la politique économique et une composante de la compétitivité américaine. Son impact potentiel sur le marché crypto s'articule autour de trois axes : 1. Un changement de paradigme réglementaire, passant de la prévention à l'intégration et à l'innovation. 2. Une reprixation des actifs liée aux taux d'intérêt, où sa clarté de communication pourrait réduire la prime d'incertitude. 3. Une légitimation accrue pouvant attirer les capitaux institutionnels traditionnels. Deux scénarios principaux sont envisagés pour sa première intervention : * **Scénario "Surprise"** : Un ton modéré ("de colombe") sur les taux combiné à des signaux favorables à l'innovation numérique pourrait booster le marché. * **Scénario "Choc"** : Un message excessivement restrictif sur les taux pourrait entraîner une vente généralisée des actifs risqués, y compris les cryptos. Bien qu'il ait dû vendre ses actifs crypto pour des raisons d'éthique, la compréhension intrinsèque de Warsh pour la technologie blockchain pourrait, à long terme, poser les bases d'une intégration plus structurelle des actifs numériques dans le système financier.

marsbitIl y a 50 mins

Début de Warsh : le président de la Fed le plus au fait du Crypto de l'histoire apportera-t-il des surprises ou des chocs au marché ?

marsbitIl y a 50 mins

XRP Ledger Lance le Rebranding XRPld Avec la Mise à Niveau Version 3.2.0

La version 3.2.0 du XRP Ledger (XRPL) est désormais disponible, introduisant une refonte majeure incluant le changement de nom du logiciel principal de « rippled » à « xrpld ». Cette mise à niveau se concentre principalement sur les améliorations des performances, de la sécurité et de l'évolutivité de l'infrastructure sous-jacente, plutôt que sur de nouvelles fonctionnalités utilisateur. Les principales avancées incluent des optimisations de mémoire pouvant réduire jusqu'à 40% l'utilisation de la mémoire serveur. Sur le plan de la sécurité, la modification `fixCleanup3_2_0` renforce plusieurs modules, notamment les coffres-forts à actif unique, le protocole de prêt, les échanges décentralisés et les jetons multi-usages. De nouveaux contrôles d'invariance garantissent la cohérence du registre après la suppression de comptes. Pour les développeurs, la mise à jour permet désormais de récupérer des informations sur les définitions du protocole et du serveur XRPL sans nécessiter de connexion active, facilitant ainsi la création de portefeuilles, d'explorateurs de blockchain et d'APIs. En termes d'évolutivité et de stabilité, les améliorations comprennent des tailles de bloc configurables, un stockage de base de données optimisé via nuDB, et le support optionnel de TLS/mutual TLS pour le serveur gRPC. Le port de peering par défaut est également passé du 51235 au 2459. Divers correctifs ont été apportés aux fonctions liées aux Market Makers Automatisés, aux paiements, aux séquestres de jetons et aux carnets d'ordres. Une note importante : les invariants de transaction ont été temporairement désactivés dans la v3.2.0 en raison d'un impact sur les performances, mais cela ne présente pas de risque pour la sécurité.

TheNewsCryptoIl y a 1 h

XRP Ledger Lance le Rebranding XRPld Avec la Mise à Niveau Version 3.2.0

TheNewsCryptoIl y a 1 h

L'AGI n'est pas l'arrivée, nouveau document de DeepMind : Vers l'ASI, le véritable progrès de l'IA ne fait que commencer

Si l'intelligence artificielle générale (IAG) était atteinte demain, quelle serait la prochaine étape ? Une étude de Google DeepMind suggère que l'IAG n'est pas un point final, mais une étape vers une superintelligence artificielle (ISA) dépassant les collectifs d'experts humains. L'étude distingue trois concepts : l'IAG (niveau médian humain), l'ISA (supérieure aux meilleurs collectifs humains dans presque tous les domaines) et l'IA universelle (limite théorique). Elle propose quatre voies potentielles vers l'ISA : 1. **Extension des ressources** : augmentation de la puissance de calcul, des données et des modèles. 2. **Évolution algorithmique** : améliorations incrémentales ou nouveaux paradigmes (apprentissage continu, utilisation d'outils, modèles du monde). 3. **Auto-amélioration récursive** : des IA plus performantes conçoivent la génération suivante, créant une boucle de rétroaction positive. 4. **Coordination multi-agents** : des systèmes IAG collaborant atteignent une intelligence collective supérieure. L'étude identifie six principaux goulets d'étranglement : 1. **Le mur des données** : les données humaines de haute qualité pourraient s'épuiser. 2. **Pressions économiques et ressources naturelles** : coûts énergétiques et matériels. 3. **Limites des paradigmes neuronaux actuels** : problèmes d'apprentissage continu, de raisonnement robuste, d'hallucinations. 4. **Difficulté croissante de la recherche**. 5. **Barrières à l'abstraction** : difficulté à former de nouveaux concepts fondamentaux. 6. **Régulation, gouvernance et réaction sociale**. Un défi crucial est l'évaluation des capacités de l'IA au-delà du niveau humain, nécessitant de nouveaux benchmarks. L'étude conclut que la progression vers l'ISA reste incertaine, soumise à des contraintes physiques et de ressources, et appelle à un effort de recherche interdisciplinaire pour mieux anticiper cette évolution.

marsbitIl y a 2 h

L'AGI n'est pas l'arrivée, nouveau document de DeepMind : Vers l'ASI, le véritable progrès de l'IA ne fait que commencer

marsbitIl y a 2 h

Trading

Spot
Futures

Articles tendance

Comment acheter HOUSE

Bienvenue sur HTX.com ! Nous vous permettons d'acheter Housecoin (HOUSE) de manière simple et pratique. Suivez notre guide étape par étape pour commencer votre parcours crypto.Étape 1 : Création de votre compte HTXUtilisez votre adresse e-mail ou votre numéro de téléphone pour ouvrir un compte sur HTX gratuitement. L'inscription se fait en toute simplicité et débloque toutes les fonctionnalités.Créer mon compteÉtape 2 : Choix du mode de paiement (rubrique Acheter des cryptosCarte de crédit/débit : utilisez votre carte Visa ou Mastercard pour acheter instantanément Housecoin (HOUSE).Solde :utilisez les fonds du solde de votre compte HTX pour trader en toute simplicité.Prestataire tiers :pour accroître la commodité d'utilisation, nous avons ajouté des modes de paiement populaires tels que Google Pay et Apple Pay.P2P :tradez directement avec d'autres utilisateurs sur HTX.OTC (de gré à gré) : nous offrons des services personnalisés et des taux de change compétitifs aux traders.Étape 3 : stockage de vos Housecoin (HOUSE)Après avoir acheté vos Housecoin (HOUSE), stockez-les sur votre compte HTX. Vous pouvez également les envoyer ailleurs via un transfert sur la blockchain ou les utiliser pour trader d'autres cryptos.Étape 4 : tradez des Housecoin (HOUSE)Tradez facilement Housecoin (HOUSE) sur le marché Spot de HTX. Il vous suffit d'accéder à votre compte, de sélectionner la paire de trading, d'exécuter vos trades et de les suivre en temps réel. Nous offrons une expérience conviviale aux débutants comme aux traders chevronnés.

492 vues totalesPublié le 2025.04.27Mis à jour le 2026.06.02

Comment acheter HOUSE

Discussions

Bienvenue dans la Communauté HTX. Ici, vous pouvez vous tenir informé(e) des derniers développements de la plateforme et accéder à des analyses de marché professionnelles. Les opinions des utilisateurs sur le prix de HOUSE (HOUSE) sont présentées ci-dessous.

活动图片