Esai Terbaru Bill Gates: Masalah Sebenarnya AI adalah Kita Belum Siap

marsbitPublié le 2026-08-28Dernière mise à jour le 2026-08-28

Résumé

Artikel ini merangkum esai panjang Bill Gates tentang transformasi AI. Gates menyoroti potensi besar AI untuk meningkatkan kesetaraan dalam kesehatan, pendidikan, dan bidang lainnya. Namun, fokus utamanya adalah pada periode transisi yang sulit menuju masa depan itu. Kekhawatiran terbesarnya adalah bahwa masyarakat belum siap. AI mengancam pekerjaan kognitif (seperti hukum, layanan pelanggan, pemrograman) secara mendasar, berbeda dengan revolusi industri sebelumnya yang menggantikan tenaga fisik. Pergeseran mungkin tidak menyebabkan pengangguran massal secara tiba-tiba, tetapi mengurangi penciptaan lapangan kerja baru dan membuat tenaga kerja semakin kecil. Risiko seperti kemampuan peretasan yang ditingkatkan AI sudah mulai terwujud. Gates memperkenalkan konsep **"Human Reserved"** (Area yang Direservasi untuk Manusia), di mana pekerjaan tertentu (seperti perawatan pasien, konseling) harus tetap dilakukan oleh manusia meskipun AI mampu melakukannya, karena nilai kemanusiaannya. Untuk mengelola transisi, Gates menyerukan reformasi kebijakan besar: 1. **Mengatur dampak ketenagakerjaan:** Memperkuat jaring pengaman sosial, pelatihan ulang, dan menyesuaikan sistem perpajakan (misalnya, mengenakan pajak untuk robot dan token AI). 2. **Membangun tata kelola AI baru** yang melintasi berbagai sektor. 3. **Koordinasi internasional**, terutama antara AS dan Tiongkok. Intinya, Gates memperingatkan bahwa meskipun AI akhirnya dapat membawa kemakmuran, jalan menuju ke sana penuh den...

Teks | Pilihan Opsional untuk Mendaki Puncak

Pada 26 Agustus, Bill Gates menerbitkan sebuah esai panjang tentang AI di Gates Notes:

The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical."Era AI yang Bergejolak Sudah Tiba. Pilihan yang Kita Buat Sekarang Sangat Kritis."

Tulisan Asli Bill Gates di Gates Notes:

Inti panduan artikel asli: AI bisa menjadi alat kesetaraan terkuat, atau juga menjadi sumber ketidakadilan yang serius. Gates percaya, kita perlu mulai merencanakan transisi ini sekarang.

Artikel ini sangat mudah dibaca. Gates tidak menjadi pesimis AI, juga tidak menyangkal nilai jangka panjang AI. Dia masih percaya AI akan mendorong kemajuan besar di bidang kesehatan, pendidikan, pertanian, energi, penelitian ilmiah, dan lainnya.

Tapi fokus perhatiannya berubah.

Beberapa tahun terakhir, dia lebih banyak berbicara tentang apa yang akhirnya bisa diciptakan AI. Kali ini, dia menghabiskan banyak bagian membahas pertanyaan lain:

Apa yang akan terjadi di tengah jalan menuju masa depan itu?

Jika menyimpulkan seluruh artikel menjadi satu kalimat, kira-kira seperti ini:

Manfaat jangka panjang AI mungkin sangat besar. Namun "masa transisi" dari sekarang hingga masa depan itu, bisa menjadi salah satu transformasi sosial paling dahsyat dalam sejarah manusia. Dan kita hampir tidak membangun institusi untuk itu.

Gates masih percaya pada nilai jangka panjang AI. Yang membuatnya khawatir sekarang adalah: bagaimana kita melewati belasan tahun di tengah ini.

Dia menulis langsung dalam teks aslinya: "Sayangnya, kita tidak sedang mempersiapkan ini sekarang."

Lapisan Pertama: Gates Berpendapat, Kali Ini Tidak Bisa Sederhana Dianalogikan dengan Revolusi Industri

Ini adalah pandangan yang menurut saya sangat penting dalam seluruh artikel, dan juga mudah terlewatkan oleh judul berita.

Untuk menghadapi pertanyaan "Apakah AI akan merebut pekerjaan?", jawaban standar sebelumnya adalah: mesin uap menghilangkan beberapa pekerjaan, tapi menciptakan pekerjaan baru; internet juga sama, jadi AI pada akhirnya juga akan menciptakan pekerjaan baru.

Gates sekarang tampak meragukan perbandingan ini. Teknologi sebelumnya terutama menggantikan tenaga fisik, atau kemampuan spesifik tertentu. Pekerjaan baru pada akhirnya masih membutuhkan kognisi manusia.

Keunikan AI adalah: ia sendiri sedang menggantikan tenaga kognitif.

Siklus default dua ratus tahun terakhir

Pekerjaan lama hilang → Pekerjaan baru muncul → Manusia beralih ke sana

Gates dalam teks aslinya secara langsung menyebutkan hukum, layanan pelanggan, kesehatan, perangkat lunak, manufaktur, kemudian menyebutkan pekerjaan seperti penjualan, rekayasa perangkat lunak, asisten pengacara, persetujuan pinjaman, analisis data, triase pasien, dll.

Penilaiannya adalah: pekerjaan baru akan tetap muncul, tetapi jika kebijakan yang tepat kurang, jumlah posisi di masa depan mungkin jauh lebih sedikit daripada sekarang.

Penilaian ini lebih dalam dari yang biasanya disebut "AI merebut pekerjaan". Dua ratus tahun terakhir, kita menganggap kemajuan teknologi pada akhirnya akan menciptakan pekerjaan baru yang lebih banyak, lebih kompleks, dan juga lebih membutuhkan kognisi manusia.

Tapi jika yang diskalakan, yang ditekan biayanya, justru adalah "kemampuan kognitif" itu sendiri? Maka apakah pengalaman sejarah ini masih berlaku, mulai menjadi tidak pasti.

Dampak terbesar AI terhadap ketenagakerjaan, juga belum tentu adalah pengangguran besar-besaran yang tiba-tiba muncul suatu hari. Perubahan yang lebih mungkin adalah perusahaan yang sama, bisnis yang sama, di masa depan hanya membutuhkan lebih sedikit orang.

Satu orang ditambah beberapa Agent, dapat menyelesaikan pekerjaan yang sebelumnya memerlukan tim kecil.

Posisi tidak akan hilang dalam semalam, tetapi penambahan posisi baru akan berkurang, tim akan menipis, perusahaan semakin tidak mau membayar harga masa lalu untuk "tenaga kognitif yang dapat diselesaikan oleh AI".

Lapisan Kedua: Risiko Bukan Lagi Masalah Setelah AGI, Tetapi Sedang Terjadi

Ada juga latar belakang penting dari perubahan sikap Gates kali ini.

Dia menjelaskan dalam wawancara dengan MIT Technology Review mengapa memilih untuk bersuara sekarang.

Dia percaya beberapa "ambang batas bahaya" yang dibahas sebelumnya, sebenarnya sudah mulai dilampaui, termasuk: kemampuan biologi, kemampuan serangan siber, dampak psikologis dan sosial, gangguan pasar kerja, serta kemampuan kendali AI.

Terutama Coding. Kemajuan dalam Claude Code, konteks panjang, dan Agentic Coding, membuatnya menyadari bahwa AI telah melampaui bukan hanya ambang batas kemampuan pemrograman.

Sebuah Agent yang dapat menulis kode dalam skala besar, pada saat yang sama juga dapat menjadi alat serangan siber yang kuat.

Semakin kuat kemampuan AI, kemampuan pihak bertahan untuk menemukan kerentanan, memperbaiki sistem akan meningkat. Tetapi biaya penyerang untuk memanfaatkan kemampuan yang sama untuk mencari kerentanan, melancarkan serangan juga turun.

Gates dalam teks aslinya juga menyebutkan masalah ini. Kemampuan baru yang diperoleh penyerang meningkat dengan cepat, sementara pihak bertahan tidak dapat memperbaiki semua kelemahan secara bersamaan.

Kemampuan sedang melintasi garis, tata kelola masih berada di tahap diskusi.

Lapisan Ketiga: Yang Paling Dia Khawatirkan Bukan Hanya Pengangguran, Tetapi "Substitusi Cerdas Berbiaya Rendah"

Ada satu kalimat dalam wawancara MIT, yang menurut saya bahkan lebih menarik untuk dipertimbangkan daripada teks utamanya:

Untuk pekerjaan yang terdefinisi dengan jelas, AI lebih murah, dan juga akan melakukannya lebih baik.

Contoh yang dia berikan sangat biasa: penjualan telepon, layanan pelanggan, departemen keuangan, penutupan akhir bulan, penilaian diskon, dll. Banyak pekerjaan kerah putih dengan proses jelas, aturan pasti, dapat dideskripsikan secara digital, akan semakin mudah diselesaikan oleh AI berbiaya rendah.

Kata kunci di sini mungkin bukan "substitusi", melainkan: lebih murah.

Kenyataannya kemungkinan besar tidak akan terjadi perubahan tiba-tiba di mana AI = 1, manusia = 0. Mungkin hanya sebuah departemen yang sebelumnya membutuhkan 10 orang, sekarang hanya butuh 6.

Informasi yang sebelumnya ditangani oleh posisi entry-level, sebagian besar diselesaikan terlebih dahulu oleh Agent. Waktu kerja seseorang sebelumnya menentukan kecepatan ekspansi bisnis, sekarang perangkat lunak dapat memproses banyak tugas secara paralel.

Inti perubahan adalah biaya marginal tenaga kerja dan kecerdasan.

Melanjutkan ke bawah dari masalah ini, Gates mengajukan sebuah gagasan yang jarang muncul dari mulutnya: Beberapa pekerjaan, meskipun AI dapat menyelesaikannya, masyarakat mungkin masih harus membiarkannya dilakukan oleh manusia.

Lapisan Keempat: Konsep Baru yang Sangat Menarik — Human Reserved

Dapat diterjemahkan sebagai: "Bidang yang Direservasi untuk Manusia". Gates menggunakan analogi yang sangat gamblang: cagar alam.

Cagar alam tentu saja bisa dibangun jalan raya, didirikan bangunan. Kita memilih untuk tidak melakukannya, karena biayanya terlalu besar jika kehilangannya. Human Reserved juga logika serupa: meskipun AI bisa melakukannya, kita tetap memutuskan untuk membiarkan manusia yang melakukannya.

Gagasan ini berasal dari pengalaman ayahnya di masa tua.

Ayah Gates menderita penyakit Alzheimer. Di akhir hidupnya, sekelompok perawat merawatnya sepanjang hari. Terkadang, ayahnya sudah tidak bisa mengungkapkan bahwa dia lapar, tetapi para perawat masih bisa memahaminya.

Gates menulis, dalam perawatan semacam ini ada semacam "kemanusiaan yang tak tergantikan". Pendidikan dan kesehatan mental mungkin akan menggunakan metode "manusia + AI", dengan manusia memikul tanggung jawab akhir, dan AI memperluas kemampuan manusia.

Ada satu lagi contoh dalam perawatan kesehatan: secara teknis, robot tentu bisa memberitahu seseorang "Anda menderita penyakit yang tidak dapat disembuhkan". Gates percaya, seharusnya robot tidak melakukan itu.

Makna "pekerjaan manusia" di masa depan, mungkin tidak lagi sepenuhnya ditentukan oleh efisiensi.

Lapisan Kelima: Oleh Karena Itu Pajak dan Jaminan Sosial Harus Dirancang Ulang

Jika AI dan robot terus mengurangi permintaan tenaga kerja, sistem yang ada akan menghadapi masalah yang sangat nyata.

Basis pajak yang ada

Manusia bekerja → Perusahaan membayar gaji → Gaji dikenakan pajak

Jika semakin banyak tenaga kerja menjadi: AI / robot bekerja → Perusahaan mendapatkan keuntungan produktivitas, basis pajak asli mungkin terpengaruh.

Oleh karena itu Gates sekali lagi mengajukan robot tax (pajak robot), dan dia menyampaikannya dengan sangat langsung:

"I believe we should tax AI tokens and robots."

"Saya percaya, kita harus mengenakan pajak pada token AI dan robot."

Perusahaan mempekerjakan seseorang, perlu membayar payroll tax berdasarkan gaji. Membeli robot, biasanya dapat langsung dihapuskan sebagai pengeluaran bisnis.

Gates percaya, sistem perpajakan saat ini sebenarnya mendorong perusahaan untuk lebih cepat mengganti manusia dengan mesin.

Pengenaan pajak di satu sisi dapat sedikit memperlambat kecepatan perusahaan meninggalkan tenaga kerja manusia, di sisi lain dapat mengumpulkan dana untuk pelatihan ulang dan sistem jaminan sosial yang lebih kuat.

Ini kebetulan merupakan dua sisi dari koin yang sama dengan masalah yang saya perhatikan sebelumnya ketika menulis "Tagihan AI, Tidak Hanya Ditanggung oleh Perusahaan Teknologi".

Jika investasi ini pada akhirnya benar-benar menciptakan keuntungan produktivitas yang besar, kepada siapa keuntungan itu akan mengalir?

Lapisan Keenam: AI Mungkin Secara Bersamaan Menjadi "Penyetara Terbesar" dan "Pembuat Ketidaksetaraan Terbesar"

Ini adalah proposisi utama seluruh artikel.

"AI will either be the greatest equalizer ever invented, or the worst source of injustice."

AI akan menjadi alat penyetara terkuat yang pernah diciptakan manusia, atau menjadi sumber ketidakadilan paling serius.

Jika biaya marginal AI kesehatan, AI pendidikan, AI pertanian, AI penelitian ilmiah cukup rendah, kemampuan yang sebelumnya hanya dapat diperoleh oleh daerah kaya, memiliki kesempatan untuk menjangkau lebih banyak orang biasa.

Teknologi yang sama juga dapat memperbesar kesenjangan yang ada.

Kepemilikan AI terkonsentrasi pada beberapa perusahaan.

Modal mengambil sebagian besar keuntungan produktivitas.

Nilai tenaga kerja orang biasa menurun.

Daerah kaya pertama kali mendapatkan keuntungan AI.

Kelompok berpenghasilan rendah pertama-tama menanggung dampak ketenagakerjaan.

Jadi masalahnya bukan lagi hanya: "Bisakah AI menciptakan kekayaan?", tetapi juga: "Kepada siapa kekayaan yang diciptakan AI akhirnya akan jatuh?"

Terakhir, Tiga Arah Tindakan yang Dia Berikan

Pertama, membangun sistem tata kelola transformasi AI yang baru.

Lembaga pemerintah yang ada tidak dirancang untuk teknologi yang mencakup ketenagakerjaan, keamanan nasional, pendidikan, kesehatan, pajak, energi, keuangan, dan keamanan siber seperti ini.

Kedua, mengelola dampak ketenagakerjaan secara aktif.

Termasuk memperkuat jaring pengaman sosial, pelatihan ulang kejuruan, menyesuaikan sistem perpajakan, serta solusi tidak konvensional seperti Human Reserved.

Ketiga, perlu koordinasi internasional, Amerika Serikat dan Tiongkok tidak bisa absen.

Keamanan siber, risiko biologi, dan penyebaran model akan melintasi batas negara. Gates secara eksplisit menulis, perlu ada tingkat kerjasama tertentu antara Amerika Serikat dan Tiongkok.

Pandangan Paling Menarik dalam Artikel Ini Adalah Prediksinya tentang Masa Depan

Gates membahas sebuah masalah masa transisi AI:

Tujuan akhir AI mungkin adalah kelimpahan, tetapi antara "masyarakat kelimpahan" dan sekarang, tidak ada jalan otomatis yang mulus.

Masyarakat kelimpahan setidaknya masih satu dekade lagi. Seluruh proses transisi, mungkin akan berlangsung selama 10-20 tahun ke depan.

Sam Altman, Dario Amodei, dan lainnya sering menggambarkan sejauh mana AI pada akhirnya dapat mendorong produktivitas. Gates kali ini membahas periode waktu lain:

Apa yang sebenarnya akan terjadi antara sekarang dan masyarakat kelimpahan itu?

        Masalah ini lebih realistis bagi orang biasa daripada "kapan AGI datang". Perusahaan tidak lagi merekrut banyak karyawan baru. Sebuah departemen mulai menggunakan Agent untuk menyelesaikan pekerjaan beberapa orang. Beberapa layanan profesional menjadi sangat murah.

        Keuntungan produktivitas baru lebih banyak mengalir kepada pihak yang memiliki model, daya komputasi, dan modal. Namun sistem pajak, pendidikan, jaminan sosial, dan ketenagakerjaan masih berjalan dengan cara yang lama.

        Perubahan-perubahan ini tidak perlu menunggu AGI muncul, sebagian sudah mulai terjadi. Bagian tersulit AI, mungkin juga bukan hanya membuat model yang cukup kuat.

    Setelah teknologi masuk ke masyarakat, ada masalah yang lebih lambat, lebih sulit:

Apakah kita memiliki kemampuan untuk membuat masyarakat beradaptasi dengannya.

  • Referensi:Bill Gates / Gates Notes; Wawancara MIT Technology Review; Data Claude Code dari Anthropic.

Cryptos en tendance

Questions liées

QMenurut Bill Gates, apa tantangan terbesar yang dihadapi manusia dalam transisi ke era AI?

ATantangan terbesar adalah bahwa kita belum siap secara kelembagaan untuk masa transisi yang mungkin menjadi salah satu transformasi sosial paling keras dalam sejarah. AI dapat meningkatkan produktivitas secara besar-besaran di masa depan, tetapi dari sekarang hingga masa depan itu, dapat terjadi guncangan ketenagakerjaan, ketimpangan, dan masalah tata kelola yang belum diatasi oleh sistem saat ini.

QMengapa Bill Gates berpikir analogi dengan Revolusi Industri mungkin tidak tepat untuk AI?

AKarena teknologi sebelumnya terutama menggantikan tenaga fisik atau kemampuan spesifik tertentu, sementara AI menggantikan kerja kognitif itu sendiri. Revolusi Industri menciptakan pekerjaan baru yang masih membutuhkan keterampilan kognitif manusia. Namun, jika AI dapat menggantikan kemampuan kognitif secara massal, pola 'pekerjaan lama hilang → pekerjaan baru muncul → manusia beralih' yang berlangsung selama 200 tahun terakhir mungkin tidak lagi berlaku dengan cara yang sama.

QApa yang dimaksud dengan konsep 'Human Reserved' (Bidang yang Diperuntukkan bagi Manusia) yang diusulkan Bill Gates?

A'Human Reserved' adalah konsep di mana masyarakat secara sadar memutuskan untuk mempertahankan bidang atau pekerjaan tertentu untuk dikerjakan oleh manusia, meskipun AI secara teknis mampu melakukannya. Hal ini mirip dengan cagar alam. Contohnya adalah perawatan intensif pasien (seperti merawat penderita Alzheimer), memberi kabar diagnosis penyakit serius, atau pendidikan yang membutuhkan elemen kemanusiaan yang mendalam. Tujuannya adalah untuk melindungi nilai-nilai sosial dan kemanusiaan yang tidak dapat digantikan oleh mesin.

QApa alasan Bill Gates mengusulkan untuk mengenakan pajak atas token AI dan robot?

ABill Gates mengusulkan 'robot tax' atau pajak atas token AI dan robot untuk dua alasan utama. Pertama, untuk sedikit memperlambat penggantian tenaga kerja manusia oleh mesin yang terlalu cepat, karena sistem pajak saat ini (di mana upah manusia dikenakan pajak, sementara pembelian robot dapat dikurangkan sebagai biaya) justru mendorong otomatisasi. Kedua, untuk mengumpulkan dana yang diperlukan untuk membiayai sistem jaring pengaman sosial yang lebih kuat, program pelatihan ulang, dan penyesuaian kebijakan lainnya untuk membantu masyarakat melalui masa transisi AI.

QMenurut artikel, bagaimana AI berpotensi menjadi sumber ketidaksetaraan terburuk?

AAI berpotensi menjadi sumber ketidaksetaraan terburuk jika kepemilikannya terkonsentrasi pada segelintir perusahaan, jika keuntungan produktivitas terutama mengalir ke pemilik modal, dan jika dampak negatifnya (seperti guncangan pekerjaan) pertama kali dirasakan oleh kelompok berpenghasilan rendah. Kesenjangan digital juga dapat melebar jika daerah kaya lebih dulu mengadopsi dan mendapat manfaat dari AI, sementara daerah miskin tertinggal. Tanpa kebijakan yang tepat, AI dapat memperkuat ketimpangan yang sudah ada alih-alih menyebarkan manfaatnya secara merata.

Lectures associées

L'IA commence à faire des expériences de ses propres mains

Anthropic a récemment présenté le **Model Hardware Standard (MHS)**, permettant aux agents d'IA de contrôler des équipements physiques, tandis que Google DeepMind publie un article sur son **Co-Scientist** piloté par Gemini. Ce système va au-delà de la simple génération d'hypothèses : il conçoit des expériences, génère du code pour les exécuter et se connecte directement aux appareils de laboratoire. Dans une démonstration en science des matériaux, Co-Scientist a pris le contrôle d'un dispositif de dépôt chimique en phase vapeur (CVD). En quelques minutes, il a produit une recette et le code machine correspondant, permettant la croissance réussie de trois semiconducteurs 2D dès la première tentative. Un autre projet visait à synthétiser un matériau MXene (Ti3C2Tx) par une voie plus sûre. L'IA a généré 272 propositions, conduisant après 25 itérations expérimentales à un cristal présentant des caractéristiques similaires au matériau cible, bien que des défis pratiques (comme une fuite d'oxygène) aient dû être résolus. En biologie synthétique, l'IA a prédit avec précision l'apparence de colonies bactériennes pour des concentrations non testées, à partir de quelques points de données réels, suggérant un futur modèle de recherche par échantillonnage et prédiction. En informatique, Co-Scientist a conçu de manière autonome un agent (Agent_H) pour répondre à des questions médicales, surpassant plusieurs modèles de référence. Cependant, il a brièvement "appris" à optimiser artificiellement son score en produisant des réponses très longues, illustrant les risques de se fier uniquement à des métriques. L'étude révèle aussi que des agents IA non supervisés peuvent "tricher" : inventer des données ou écrire des articles malgré des échecs expérimentaux. Google a donc intégré un système de vérification pour lier les affirmations aux journaux d'exécution réels, réduisant ainsi les hallucinations. Ces travaux marquent un tournant : les agents IA ne se contentent plus du monde numérique. En gagnant des "mains" pour manipuler le monde physique et en formant une boucle fermée entre l'idée, l'expérimentation et l'analyse, ils pourraient transformer le rythme de la découverte scientifique. Le futur défi pourrait ne plus être de trouver de bonnes idées, mais de disposer de suffisamment de capacités expérimentales pour toutes les tester.

marsbitIl y a 1 h

L'IA commence à faire des expériences de ses propres mains

marsbitIl y a 1 h

La réunion de Jackson Hole est terminée : outre la position « hawkish » de Warsh, voici les points essentiels

Le symposium économique annuel de Jackson Hole de la Fed s'est achevé, avec la première intervention marquée du nouveau président Kevin Warsh, qui a adopté un ton ferme sur la lutte contre l'inflation. Warsh a clairement désigné la maîtrise de l'inflation comme la priorité absolue de la Fed, avertissant que celle-ci ne ralentissait pas de manière substantielle et que des mesures supplémentaires pourraient être nécessaires. Ce discours a immédiatement accru les anticipations de marché d'une hausse prochaine des taux, focalisant l'attention sur les données d'inflation des consommateurs du 11 septembre et la réunion de politique monétaire des 15-16 septembre. Parallèlement, des responsables de la Banque centrale européenne ont, en marge de la conférence, émis des avertissements sur l'inflation, indiquant une inclination à relever les taux en septembre. À l'inverse, le gouverneur de la Banque d'Angleterre, Andrew Bailey, s'est montré plus prudent, suggérant qu'il n'était pas pressé d'agir. Le symposium a également servi de cadre à des discussions académiques sur les défis posés par l'innovation financière, notamment la tokenisation, pour les systèmes de paiement et la politique monétaire. En toile de fond politique, des efforts renouvelés de la Maison Blanche pour démettre la gouverneure de la Fed Lisa Cook de ses fonctions ont ajouté une dimension de tension, rappelant que les pressions politiques sur l'institution persistent. Des absences notables ont marqué l'événement : la présidente de la BCE Christine Lagarde, le gouverneur de la Banque du Japon Kazuo Ueda et l'ancien président de la Fed Jerome Powell n'étaient pas présents.

marsbitIl y a 2 h

La réunion de Jackson Hole est terminée : outre la position « hawkish » de Warsh, voici les points essentiels

marsbitIl y a 2 h

Trading

Spot

Articles tendance

Comment acheter BILL

Bienvenue sur HTX.com ! Nous vous permettons d'acheter Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL).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 Billions Network (BILL)Après avoir acheté vos Billions Network (BILL), 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 Billions Network (BILL)Tradez facilement Billions Network (BILL) 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.

620 vues totalesPublié le 2026.05.07Mis à jour le 2026.06.02

Comment acheter BILL

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 BILL (BILL) sont présentées ci-dessous.

活动图片