Doanh nhân từ trang trại: Sau khi chế tạo ô tô bay, lại đặt cược vào đường đua robot và tạo ra gã khổng lồ 390 tỷ USD

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-20Terakhir diperbarui pada 2026-05-20

Abstrak

Tác giả: Zen, PANews Công ty robot hình người Figure AI mới đây đã tổ chức thách thức phân loại bưu kiện "Con người vs Robot", thu hút sự chú ý toàn cầu. Đằng sau công ty này là doanh nhân kỳ cựu Brett Adcock. Xuất thân từ một trang trại ngô và đậu tương ở Illinois, Adcock đã sáng lập nền tảng tuyển dụng Vettery và bán nó với giá 110 triệu USD vào năm 2018. Sau đó, ông đồng sáng lập Archer Aviation, một công ty máy bay cất hạ cánh thẳng đứng chạy điện (eVTOL), và đưa công ty này lên sàn chứng khoán vào năm 2021. Năm 2022, Adcock thành lập Figure AI, đặt mục tiêu phát triển robot hình người đa năng có thể hoạt động trong môi trường của con người. Công ty nhanh chóng thu hút các khoản đầu tư lớn từ những tên tuổi như NVIDIA, Intel Capital, và đạt định giá 390 tỷ USD. Tuy nhiên, công ty cũng đối mặt với những chất vấn về định giá cao, lộ trình thương mại hóa và việc chấm dứt hợp tác với OpenAI. Phong cách khởi nghiệp của Adcock là chọn những thị trường rộng lớn, kém hiệu quả và đang ở bước ngoặt công nghệ, sau đó sử dụng vốn, đội ngũ kỹ thuật và một tầm nhìn táo bạo để thúc đẩy. Từ phần mềm, đến hàng không, và giờ là robot AI, ông liên tục hướng tới những vấn đề phức tạp và đầy tham vọng hơn. Dù Figure AI còn nhiều thách thức phía trước, Adcock đã khẳng định vị trí của mình trong làn sóng robot AI.

Tác giả: Zen, PANews

Công ty robot hình người Figure AI gần đây đã phát động một thử thách phân loại bưu kiện "Con người vs Robot", thu hút sự chú ý trên toàn cầu. Trong cuộc thi mà con người chiến thắng sít sao này, nhiều người đã tổng kết rằng "con người thắng hiện tại, thua tương lai". Nhận định này không phải không có cơ sở, bởi trước khi cuộc thi bắt đầu, Figure đã bắt đầu phát trực tiếp robot phân loại, và đến nay đã phát trực tiếp liên tục 7 ngày. Về khả năng làm việc không mệt mỏi và liên tục, robot vượt xa con người.

Cuộc thi phân loại phát trực tiếp này, cùng với đoạn phim quảng cáo quan trọng về robot gia đình được phát hành trước đó, cũng khiến Figure bị gán mác là thích làm màu. Nhưng không nghi ngờ gì, Figure AI đang trở thành một trong những công ty robot hình người được quan tâm nhất tại Thung lũng Silicon. Công ty mới thành lập ba năm này, sau đợt gọi vốn mới nhất, định giá đã tăng vọt lên 390 tỷ USD, với sự tham gia của các công ty và quỹ đầu tư hàng đầu như NVIDIA, Intel Capital, Salesforce, LG, Qualcomm.

Và đứng sau công ty này là doanh nhân liên tiếp Brett Adcock, xuất thân từ trang trại. Trước khi thành lập Figure, anh đã có hai lần khởi nghiệp hoàn toàn khác nhau: đầu tiên là xây dựng nền tảng tuyển dụng Vettery và bán nó với giá 110 triệu USD cho tập đoàn Adecco vào năm 2018; sau đó đồng sáng lập công ty máy bay cất hạ cánh thẳng đứng bằng điện (eVTOL) Archer Aviation và đưa công ty này lên sàn NYSE vào năm 2021.

Brett Adcock không phải là người sáng lập gắn bó lâu dài trong một ngành, mà liên tục bước vào những lĩnh vực phức tạp hơn, nặng tài sản hơn và cũng khó xác minh hơn. Và Figure là ván cược được chú ý nhất của anh cho đến nay, đồng thời đưa anh vào trung tâm của làn sóng AI robot.

Xoay quanh công ty này, vừa có những tưởng tượng lớn lao về lực lượng lao động robot phổ thông, vừa có những nghi ngờ về định giá quá cao, thương mại hóa vẫn còn sớm, rủi ro an toàn và lộ trình công nghệ. Để hiểu Figure, trước tiên cần hiểu người sáng lập này đã từng bước đi đến ngày hôm nay như thế nào.

Doanh nhân liên tiếp xuất thân từ trang trại ngô, đậu nành

Năm 1986, Brett Adcock sinh ra tại một trang trại trồng ngô và đậu nành ở miền trung Illinois. Lớn lên trong môi trường gia đình làm nông qua nhiều thế hệ này khiến Adcock đặc biệt coi trọng "làm thế nào để tạo ra giá trị cho thế giới từ con số không". Anh bắt đầu thành lập các công ty internet từ năm 16 tuổi, và khi tốt nghiệp trung học với danh hiệu thủ khoa, gia đình đã hiểu rõ rằng có lẽ anh nên rời khỏi trang trại, bước vào thế giới khởi nghiệp và kinh doanh.

Thời thơ ấu của Brett Adcock

Thời đại học, Adcock tiếp tục thử nghiệm tự phát triển nhiều loại phần mềm khác nhau, ban đầu thành lập trang web bán sản phẩm điện tử ngoài trời. Sau đó, anh tập trung năng lượng vào lĩnh vực tuyển dụng, phát triển trang web nội dung "Street of Walls" giúp người tìm việc chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn trong lĩnh vực tài chính, trang web tìm việc di động "Working App" và trang web phỏng vấn qua video. Những dự án này không thành công, giống như những thử nghiệm khởi nghiệp sớm chưa chín muồi.

Năm 2012, khi đang làm việc tại New York, Adcock một lần nữa tập trung chú ý vào thị trường tuyển dụng. Anh cùng Adam Goldstein đồng sáng lập Vettery. Ban đầu, Vettery là một nền tảng dành cho các công ty tuyển dụng bên thứ ba, nhưng mô hình này nhanh chóng bị chứng minh là thiếu tính cạnh tranh. Sau vài lần điều chỉnh, Adcock và nhóm quyết định thay đổi hướng đi, đặt người tìm việc và doanh nghiệp trực tiếp trên cùng một nền tảng, đồng thời nâng cao hiệu quả kết nối thông qua phần mềm và học máy.

Brett Adcock (phải 5) cùng đội ngũ

Sau khi nền tảng Vettery ra mắt, tăng trưởng bắt đầu tăng tốc. Adcock sau này nhớ lại rằng, số người dùng nền tảng đã tăng gấp đôi trong nhiều tuần liên tiếp. Đến năm 2017, số nhân viên của Vettery đã tăng lên 300 người, với khoảng 20.000 khách hàng, mỗi tháng thực hiện khoảng 30.000 cuộc phỏng vấn thông qua hệ thống này. Công ty này cũng thu hút sự chú ý của tập đoàn tuyển dụng lớn nhất thế giới Adecco Group và được tập đoàn này mua lại với giá 110 triệu USD vào năm 2018.

Giao dịch này cũng mang lại cho Adcock, người vừa bước qua tuổi 30, một tài sản cá nhân đáng kể. Anh bắt đầu tìm kiếm những vấn đề phức tạp hơn, chu kỳ dài hơn và cũng đòi hỏi nhiều vốn và năng lực kỹ thuật hơn, để làm việc trong lĩnh vực phần cứng và phát triển bền vững. Vì vậy, anh chuyển về phía Tây đến California, đến Thung lũng Silicon để tìm kiếm cơ hội tiếp theo.

Ba năm, biến công ty ô tô bay mới nổi thành công ty niêm yết

Adcock, người cố gắng giải quyết các vấn đề khó khăn hơn, không thể tiếp tục ném ra các ý tưởng lung tung như thời đại học và thử nghiệm với chi phí thấp. Sau nhiều cân nhắc, anh chọn tập trung vào việc giải quyết vấn đề giao thông bằng cách tiến vào không gian ba chiều. Adcock muốn thử làm ô tô bay như trong phim khoa học viễn tưởng, vì vậy máy bay cất hạ cánh thẳng đứng bằng điện (eVTOL) trở thành lựa chọn phù hợp nhất.

Năm 2018, Adcock và Adam Goldstein lại hợp tác, cùng nhau thành lập Archer Aviation. So với Vettery trước đây, Archer hoàn toàn là một thế giới khác. Nó cần một đội ngũ kỹ sư hàng đầu, nghiên cứu và phát triển phần cứng, chuỗi cung ứng, sản xuất kỹ thuật, chứng nhận hàng không, an toàn công cộng và sự kiên nhẫn lâu dài của thị trường vốn.

Việc thành lập Archer Aviation đằng sau cũng có một cơ hội rất tình cờ. Khi đó, đúng lúc gã khổng lông hàng không Pháp Airbus muốn chuyển toàn bộ hoạt động kinh doanh ô tô bay "Vahana" sang Pháp; việc hợp tác của công ty ô tô bay Kitty Hawk với Boeing dẫn đến cắt giảm chi phí, khiến một số thành viên trong đội kỹ thuật không hài lòng (Kitty Hawk sau đó giải thể vào năm 2022). Adcock nắm bắt cơ hội, thu hút một lượng lớn nhân sự từ hai dự án này, nhanh chóng thành lập một đội ngũ kỳ cựu.

Năm 2021, Adcock và đội ngũ của mình đã thực hiện chuyến bay đầu tiên thành công nguyên mẫu máy bay tự hành hai chỗ ngồi kích thước đầy đủ của Maker, hợp tác với tập đoàn ô tô khổng lồ Fiat Chrysler về chuỗi cung ứng, vật liệu composite tiên tiến cũng như kỹ thuật, thiết kế và sản xuất, đồng thời nhận được đơn hàng lớn trị giá 10 tỷ USD từ United Airlines của Mỹ. Cùng năm, Archer Aviation thông qua SPAC niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán New York, với định giá khoảng 2,7 tỷ USD. Hiện tại, vốn hóa thị trường của công ty này đạt 4,5 tỷ USD và cũng là một trong những danh mục đầu tư của quỹ Ark của bà Cathie Wood.

Brett Adcock khai trương tại NYSE

Mặc dù thời điểm tham gia thị trường khá muộn, nhưng sự trỗi dậy nhanh chóng của Archer Aviation vẫn khiến công ty này trở thành một đối thủ cạnh tranh chính trong ngành eVTOL mới nổi. Tháng 11 năm 2022, mẫu máy bay năm chỗ "Midnight" của Archer gây ấn tượng mạnh, sau khi nhận được chứng chỉ kiểu máy bay từ Cục Hàng không Liên bang Mỹ (FAA), nó sẽ trở thành sản phẩm taxi trên không đầu tiên của công ty.

Tuy nhiên, Adcock lại âm thầm rời đi không lâu sau khi công ty niêm yết. Tháng 4 năm 2022, Archer thông báo Adam Goldstein đảm nhận vị trí CEO duy nhất, Adcock không còn giữ chức đồng CEO nhưng vẫn ở lại ban giám đốc. Công ty lúc đó giải thích rằng, động thái này nhằm đơn giản hóa cấu trúc vận hành, thúc đẩy thử nghiệm bay, chứng nhận và thương mại hóa.

Nguyên nhân thực sự của việc rời đi có thể phức tạp hơn, và bên ngoài cũng không thể biết được. Nhìn vào biểu đồ cổ phiếu của công ty, lúc đó thực sự đang trong giai đoạn thấp sau khi niêm yết. Adcock sau đó từng cho biết, anh rời Archer vì có "sự không nhất quán" với ban giám đốc, đặc biệt là sau khi công ty bước vào thị trường công khai, những điều anh muốn làm khác với những điều đội ngũ muốn làm.

Có lẽ đối với anh, quản trị công ty niêm yết, lộ trình quản lý và nhịp độ thương mại hóa, có thể không còn phù hợp với một người sáng lập luôn muốn nhảy vào cuộc cách mạng công nghệ tiếp theo.

Điểm dừng khởi nghiệp? Adcock kế hoạch xây dựng Figure với tầm nhìn 30 năm

Sau khi rời Archer, Adcock nhanh chóng bước vào ván cược tiếp theo cũng mang tính khoa học viễn tưởng và hiện tại thậm chí còn lớn hơn. Năm 2022, anh thành lập Figure AI, tham gia vào lĩnh vực robot hình người phổ thông. Trong Master Plan của Figure, anh viết rằng mục tiêu của mình là xây dựng công ty này với tầm nhìn 30 năm, đầu tư thời gian và nguồn lực vào việc "tối đa hóa tác động hữu ích đối với con người".

Về cấu trúc nhân sự, Adcock áp dụng chiến lược tương tự như khi thành lập Archer. Anh nhanh chóng thành lập một đội ngũ 60 người, thành viên chủ yếu đến từ các công ty và dự án nổi tiếng như Boston Dynamics, Tesla, dự án xe tự hành của Apple, Google DeepMind.

Cho AI một cơ thể, là đề bài mà Adcock đặt ra cho Figure. Figure không làm cánh tay robot công nghiệp, cũng không phải robot dịch vụ, mà là robot hình người phổ thông có thể đi vào môi trường của con người, sử dụng công cụ của con người và hoàn thành nhiều loại nhiệm vụ khác nhau. Adcock cho rằng, thế giới vốn được thiết kế cho cơ thể con người, nếu có thể chế tạo ra những robot tương tác với thế giới theo cách tương tự, thì có thể tự động hóa một lượng lớn công việc.

Đằng sau triết lý này là nhận định của Adcock về thị trường lao động. Trong Master Plan của Figure, anh viết rằng, Mỹ có hơn 10 triệu vị trí công việc "không an toàn hoặc không được ưa chuộng", dân số già hóa sẽ làm trầm trọng thêm khó khăn của doanh nghiệp trong việc mở rộng lực lượng lao động; nếu nền kinh tế vẫn muốn tăng trưởng, thì cần nhiều năng suất hơn, và do đó cần nhiều tự động hóa hơn. Vì vậy, Figure liệt kê các lĩnh vực sản xuất, hậu cần, kho bãi, bán lẻ và gia đình là những hướng đi dài hạn.

Khi định giá của Figure tăng lên, những nghi ngờ mà Adcock phải đối mặt cũng ngày càng tập trung. Loại nghi ngờ thứ nhất đến từ khoảng cách lớn giữa thương mại hóa và định giá. Về bản chất, thị trường mua vào là một kỳ vọng tương lai xa vời. Mặc dù Figure được thị trường săn đón với định giá gần 400 tỷ USD, nhưng quy mô doanh thu và khả năng sản xuất hàng loạt vẫn còn hạn chế, dự báo doanh thu trong tương lai của nó phụ thuộc rất nhiều vào việc có thể triển khai một số lượng lớn robot trước năm 2029 hay không.

Ngoài ra, việc Figure và OpenAI "chia tay" cũng được quan tâm và gây tranh cãi không kém. Năm 2024, Figure từng hợp tác với OpenAI để phát triển mô hình AI robot thế hệ tiếp theo và nhận được sự hỗ trợ đầu tư từ OpenAI, Microsoft, NVIDIA, Jeff Bezos,... Nhưng chưa đầy một năm sau, Adcock quyết định chấm dứt hợp tác, chuyển sang phát triển mô hình nội bộ.

Theo Business Insider, Adcock sau đó cho biết, OpenAI mang lại cho Figure rất ít giá trị ngoài thương hiệu, AI robot cần một lộ trình công nghệ khác với chatbot. Anh còn nói rằng, khi OpenAI nói sẽ tự làm robot hình người, anh cho rằng sự hợp tác đã kết thúc. Bài báo đồng thời đề cập, một nhân viên kỹ thuật của OpenAI đã chia sẻ đoạn trích liên quan và cho rằng tuyên bố của anh ta là "không chính xác".

"Ưa chuộng" vấn đề khó hơn và câu chuyện lớn hơn

Nhìn lại ba mạch chính khởi nghiệp của Adcock, Vettery, Archer và Figure bề ngoài không liên quan gì đến nhau, một là nền tảng tuyển dụng, một là ô tô bay, một là robot hình người. Nhưng thực tế, chúng chia sẻ cùng một triết lý khởi nghiệp: chọn một thị trường lớn, kém hiệu quả, và điểm ngoặt công nghệ đang xuất hiện, đồng thời thúc đẩy bằng vốn, đội ngũ kỹ thuật và câu chuyện tích cực.

Ở Vettery, anh đặt cược rằng học máy có thể nâng cao hiệu quả kết nối tuyển dụng; ở Archer, anh đặt cược rằng pin, động cơ và kỹ thuật hàng không có thể mở ra giao thông hàng không đô thị; ở Figure, anh đặt cược rằng mô hình AI, phần cứng robot và năng lực sản xuất có thể hợp nhất thành một loại hình lao động mới. Cách tư duy của Adcock không xuất phát từ một sản phẩm điểm đơn lẻ, mà suy ngược từ "thế giới tương lai nên vận hành như thế nào" để xác định nên thành lập công ty gì hiện tại.

Sự nghiệp của Brett Adcock giống như một đường cong liên tục tăng gánh nặng tài sản: từ nền tảng phần mềm đến thiết bị hàng không, rồi đến robot hình người. Anh không phải là chuyên gia công nghệ gắn bó hàng chục năm trong một lĩnh vực duy nhất, anh giống một "thợ săn khởi nghiệp" hơn, đánh hơi cơ hội, tổ chức nguồn lực, tuyển dụng đội ngũ và khuếch đại câu chuyện, rồi quay lưng rời đi.

Giờ đây, đứng dưới ánh đèn sân khấu của Figure AI, anh đối mặt với những nghi ngờ cũng lớn như những tràng pháo tay. Nhưng dù kết cục thế nào, anh đã ghi tên mình vào chương đầu tiên của lịch sử thương mại robot AI.

Bacaan Terkait

Setelah Aset Ditokenisasi, Bagaimana Cara Keluarnya?

Setelah aset di-tokenisasi, masalah setengah lainnya yang belum terpecahkan adalah bagaimana cara keluar atau menebusnya dengan cepat. Artikel ini membahas tiga model arsitektur likuiditas instan untuk aset tokenisasi (RWA) dan membandingkan kekurangan serta keunggulannya. Tiga model tersebut adalah: 1. **Model Neraca (Contoh: Grove Basin):** Menyediakan likuiditas instan dari cadangan satu entitas tunggal (neraca). Cocok untuk aset seperti Treasury yang penyelesaiannya cepat, tetapi kapasitas terbatas pada satu neraca dan aksesnya terbatas. 2. **Model Brankas Khusus Aset (Contoh: Upshift Clear):** Likuiditas disediakan oleh Penyedia Likuiditas (LP) independen ke dalam brankas terpisah untuk setiap aset yang didukung. Lebih fleksibel dan memisahkan risiko, tetapi modal terisolasi per aset sehingga kurang efisien. 3. **Model Lapisan Likuiditas Bersama (Contoh: Symbiotic Liquid Lane):** Menggunakan lapisan likuiditas bersama yang didanai oleh banyak penyedia modal untuk mendukung berbagai jenis aset sekaligus. Modal digunakan secara efisien dengan tetap menghasilkan pendapatan di antara peristiwa penebusan, dan penyelesaiannya melalui pasar RFQ kompetitif. Dirancang untuk aset likuiditas lebih rendah seperti kredit privat. Kesimpulannya, untuk skala pasar yang luas, diperlukan infrastruktur likuiditas bersama yang efisien, fleksibel, dan dapat tumbuh bersama partisipasi pasar—seperti yang dituju Liquid Lane—bukan solusi terpisah untuk setiap aset atau penerbit.

链捕手16m yang lalu

Setelah Aset Ditokenisasi, Bagaimana Cara Keluarnya?

链捕手16m yang lalu

Xpeng dan Nio Gencar di Komputasi, Ideal Ganti Arsitektur

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 tertutup yang independen dari pemasok seperti Nvidia. Dalam peluncuran ini, CEO Li Xiang juga memperkenalkan visi "Mobil Cerdas Embadied" ("Four-in-One Embodied AI Car"), yang mendefinisikan mobil listrik sebagai asisten hidup yang dapat merasakan, berpikir, dan berkembang, menggeser persaingan dari sekadar fitur konfigurasi (seperti kulkas atau layar) ke kemampuan sistem. Li Auto menetapkan target ambisius untuk model self-driving Ma He VLA agar menyamai performa Tesla FSD V14 pada kuartal keempat tahun ini, dengan rincian peningkatan OTA bertahap mulai Juli hingga Desember. Di balik inovasi teknologi, tantangan finansial tetap ada. Pendapatan Li Auto turun pada Q4 2025, dengan margin yang menyempit. Namun, anggaran R&D tetap tinggi (sekitar 12 miliar yuan, 50% untuk AI). Target penjualan 2026 adalah 550.000 unit, sementara realisasi 2025 adalah 406.000 unit. Pengujian nyata akan dimulai pada kuartal ketiga dengan OTA pertama pada Juli dan peluncuran model baru. Sertifikasi akademis untuk arsitektur chip adalah langkah awal, tetapi penerimaan pasar dan kinerja dalam kondisi mengemudi sehari-hari akan menjadi penentu kesuksesan akhir.

marsbit1j yang lalu

Xpeng dan Nio Gencar di Komputasi, Ideal Ganti Arsitektur

marsbit1j yang lalu

Tahun Pertama Penerapan AI, Hanya Bilang Iya, Abai Risiko? Log Pelayaran Pengembangan Perangkat Lunak Sepenuhnya Sumber Terbuka

Tahun 2026 disebut sebagai era aplikasi AI. Kode dibuat semakin cepat, namun dengan pengawasan yang semakin sedikit saat diterapkan. Risiko dari kode yang ditulis AI sering kali tersembunyi dalam kode yang tampak benar secara sintaksis dan melewati semua pemeriksaan, tetapi dapat menyebabkan kebocoran data atau kerugian aset. Contoh nyata adalah insiden konfigurasi oracle cbETH Moonwell, di mana kesalahan semantik dalam harga melewati proses pengembangan dan pemeriksaan, mengakibatkan kerugian finansial yang signifikan. Risiko pengkodean AI telah berevolusi dari pelengkap lokal ke agen yang dapat membaca file, mengubah konfigurasi, menginstal dependensi, dan menghasilkan skrip infrastruktur, sehingga menciptakan jalur risiko yang lebih panjang dan sulit dilacak dalam rekayasa perangkat lunak. Untuk mengatasi masalah ini, Narwhal-Lab Universitas Peking meluncurkan proyek sumber terbuka **Narwhal AI Code Risks**. Proyek ini mengumpulkan dan mengkategorikan fragmen informasi risiko yang tersebar ke dalam tiga lapisan: `cases/` (peristiwa nyata), `inferred/` (sinyal awal), dan `scenarios/` (skenario risiko tipikal). Risiko diklasifikasikan menjadi 7 kategori: Rantai Pasok, Kerentanan Tingkat Kode, Konfigurasi Cloud & Infrastruktur, Risiko Agen, Risiko Domain Vertikal, Risiko Kekayaan Intelektual & Kepatuhan, serta Faktor Manusia. Tujuan proyek ini adalah untuk mengubah kasus risiko menjadi pengetahuan yang dapat digunakan kembali, membantu pengembang mengidentifikasi masalah serupa, menjadi basis sampel bagi peneliti keamanan, serta menyediakan aturan deteksi dan tolok ukur bagi vendor alat. Dengan menyediakan "log pelayaran" sumber terbuka untuk dunia perangkat lunak, proyek ini bertujuan untuk mencatat dan meneruskan pengalaman, sehingga pihak lain tidak perlu terjebak dalam perangkap yang sama.

marsbit1j yang lalu

Tahun Pertama Penerapan AI, Hanya Bilang Iya, Abai Risiko? Log Pelayaran Pengembangan Perangkat Lunak Sepenuhnya Sumber Terbuka

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli ZEN

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Horizen (ZEN) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Horizen (ZEN) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Horizen (ZEN) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Horizen (ZEN) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Horizen (ZEN)Lakukan trading Horizen (ZEN) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

206 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.12Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli ZEN

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga ZEN (ZEN) disajikan di bawah ini.

活动图片