Setelah AAVE Tertembak, Apa yang Dilakukan Spark dengan Benar hingga Berhasil Menarik Dana $1,3 Miliar Secara Bertentangan dengan Tren?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-04-22Terakhir diperbarui pada 2026-04-22

Abstrak

Setelah insiden kerentanan lintas rantai Kelp DAO dan LayzerZero yang menyebabkan aset beracun rsETH membanjiri Aave, protokol pinjaman DeFi ini mengalami penarikan dana besar-besaran senilai $15,1 miliar dan kerugian sekitar $200 juta. Namun, Spark justru mencatatkan momen gemilang dengan TVL-nya meningkat $1,3 miliar dan suku bunga simpanan ETH sempat meroket hingga 130%. Kunci kesuksesan Spark terletak pada tiga faktor: keputusan strategis menghapus rsETH dari daftar asetnya tiga bulan sebelumnya berdasarkan pertimbangan risiko, sistem pertahanan berlapis termasuk batas kecepatan penyetoran/pinjaman (rate-limited caps), dan struktur modular yang mengisolasi aset berisiko. Didukung oleh cadangan stablecoin USDS dari ekosistem Sky, Spark mampu mempertahankan likuiditas bahkan selama gejolak pasar. Peristiwa ini menunjukkan pergeseran preferensi risiko dari mengejar efisiensi modal ke prioritas keamanan, dengan Spark membuktikan bahwa keputusan tata kelola risiko yang hati-hati adalah nilai jangka panjang yang lebih berkelanjutan.

Penulis: Jae, PANews

Ketika Aave mengalami penarikan dana besar-besaran senilai ratusan miliar dolar, Spark menampung likuiditas yang melimpah.

Bencana di rantai yang dipicu oleh kerentanan lintas rantai Kelp DAO dan LayzerZero telah membelah pasar pinjaman DeFi menjadi dua dunia yang jelas berbeda.

Aset "beracun" rsETH membanjiri Aave, menyebabkan kerugian sekitar $200 juta, likuiditas seluruh jaringan mengering, dan ratusan miliar dolar melarikan diri dalam kepanikan.

Namun, di tengah ketakutan yang merajalela, protokol pinjaman raksasa lainnya, Spark, justru mengalami momen kejayaannya. TVL (Total Value Locked) meningkat cepat sebesar $1,3 miliar, suku bunga simpanan ETH sempat melonjak hingga 130%, menjadi pelabuhan aman pilihan para paus untuk memindahkan aset mereka.

Sebuah peristiwa black hole telah mengkalibrasi ulang pemegang takhta besi DeFi.

Aave Terjebak Arus Penarikan Dana Berdarah, Spark Manfaatkan Momentum untuk Serap $1,3 Miliar

Jembatan lintas rantai rsETH jebol, pasar pinjaman Aave langsung dihentikan.

Peretas menggunakan rsETH yang dicetak secara ilegal untuk menggadaikan dan meminjam banyak WETH di Aave, menguras aset bersih, dan meninggalkan kolam penuh dengan pinjaman macet.

Bacaan terkait: KelpDAO Lintas Rantai Meledak, Aave Justru Jadi "Pembayar Tagihan", Industri Serukan Penilaian Ulang Risiko

Kepanikan menyebar seperti virus: dalam 3,5 hari terakhir, $151 miliar telah kabur dari Aave, total simpanan turun dari $485 miliar menjadi $307 miliar, sekitar sepertiga dana melarikan diri; utilisasi WETH di banyak rantai langsung mencapai 100%; penyimpan tidak dapat menarik dana, pelikuidasi tidak memiliki uang untuk dipinjamkan.

Operasi yang paling mencolok datang dari Sun Yuchen, yang dengan cepat menarik 65.584 ETH dari Aave, senilai sekitar $154 juta.

Perilaku "mundur terlebih dahulu" ini menciptakan efek domba di pasar. Bagi investor, tingkat pengembalian tahunan yang tinggi tidak dapat mengimbangi kepanikan atas ketidakmampuan menarik pokok.

Sementara Aave menjadi saluran keluar likuiditas bagi peretas, Spark menjadi saluran pelarian bagi pengguna.

TVL Spark justru meningkat $1,3 miliar, dengan skala total mencapai $4,74 miliar. Uang ini adalah bukti kepercayaan yang diinvestasikan pasar dengan uang sungguhan.

Karena banyaknya permintaan pinjaman yang masuk ke Spark, ditambah dengan kelangkaan likuiditas yang tinggi, suku bunga simpanan ETH di Spark mengalami lonjakan spektakuler, sempat mencapai tingkat tahunan 130%, yang secara langsung mencerminkan premium yang sangat tinggi untuk aset aman.

Spark mampu menampung gelombang permintaan ini berkat struktur ekosistemnya yang unik. Tidak seperti Aave, Spark adalah mesin pinjaman untuk ekosistem Sky, yang didukung oleh cadangan USDS yang besar. Sebagai pos pengawasan likuiditas Sky, Spark tidak hanya mengandalkan simpanan eksternal, tetapi juga dapat langsung mendapatkan pasokan stablecoin melalui jalur kredit Sky.

Cadangan likuiditas "tingkat bank sentral" ini memungkinkannya untuk selalu menjaga saluran penarikan tetap terbuka bahkan selama gejolak pasar.

Singkirkan Keangkuhan TVL, Spark Turunkan rsETH Secara Bertentangan dengan Tren

Spark lolos dari lubang besar rsETH, berkat pilihan yang bertentangan dengan tren 3 bulan lalu.

Hari yang sama, nasib berbeda. Pada 29 Januari, dua platform pinjaman memiliki logika yang berlawanan dalam menangani token restaking likuiditas (LRT).

Aave mengerahkan semua upaya. Protokol secara resmi meluncurkan rsETH E-Mode, memungkinkan pengguna melakukan pinjaman leverage dengan rasio jaminan (LTV) tinggi 93%. Tujuan Aave adalah dengan menarik aliran rsETH yang diantisipasi sebesar $10 miliar, memulihkan utilisasi WETH dan mengejar TVL serta pendapatan.

Spark mundur dengan hati-hati. Protokol, melalui operasi governance Spell, menghentikan pasokan baru rsETH dan secara bertahap menghapusnya dari daftar aset.

Langkah Spark ini pernah menimbukan ketidakpuasan yang besar dari pengguna leverage siklus ETH, yang sering menggunakan aset jaminan seperti stETH atau rsETH secara berulang untuk mengambil selisih suku bunga, penurunan Spark memaksa mereka untuk memigrasi posisi, yang sebagian besar mengalir ke Aave dengan kebijakan yang lebih longgar dan suku bunga yang lebih rendah.

Saat itu, komunitas mempertanyakan tim Spark yang "terlalu konservatif" atau "meninggalkan pertumbuhan". Tidak ada yang menyangka bahwa langkah ini mungkin menyelamatkan seluruh protokol di kemudian hari.

Setelahnya, Kepala Strategi Spark, monetsupply.eth, dalam ulasannya menunjukan, keputusan menurunkan rsETH didasarkan pada mekanisme ketat yang berorientasi pada keamanan.

  1. Biaya Marjinal vs Pendapatan Marjinal: Jika biaya mempertahankan suatu aset melebihi pendapatan yang disesuaikan risiko yang dibawanya ke protokol, aset tersebut akan dibersihkan;
  2. Konsentrasi Paparan Risiko: Utilisasi rsETH di Spark sangat rendah, hampir didominasi oleh alamat dompet yang sama, risiko sulit didiversifikasi;
  3. Penelitian Preferensi Pengguna: Satu-satunya pengguna paus rsETH menyatakan kesediaan untuk bermigrasi secara aktif ke jaminan yang lebih matang seperti wstETH atau weETH, memberikan peluang bagi protokol untuk membersihkan aset dengan lancar.

Transparansi dan disiplin dalam pengambilan keputusan "tidak mengejar TVL secara membabi buta" inilah yang membuat Spark terhindar dari semua potensi kerugian yang mungkin timbul dari pemanfaatan rsETH oleh peretas.

Sistem Pengendalian Risiko Multi-Lapis: Batas Kecepatan + Penyangga Suku Bunga + Arsitektur Isolasi

PANews berpendapat, bahkan jika rsETH tidak diturunkan, arsitektur Spark sudah cukup untuk menahan risiko semacam ini. Dibandingkan dengan Aave yang mengejar efisiensi modal dengan mengorbankan redundansi keamanan, Spark membangun sistem pertahanan berlapis yang mendalam.

Spark menerapkan Batas Kecepatan Penyimpanan dan Peminjaman yang Ketat (Rate-Limited Caps), yaitu jumlah dana yang disimpan dan dipinjam dalam waktu tetap meningkat secara bertahap. Bahkan jika rsETH masih belum diturunkan, penyerang tidak dapat menyetorkan jaminan sebesar $290 juta sekaligus seperti di Aave. Desain ini secara paksa membatasi skala paparan risiko maksimum dari satu peristiwa, menekan kerugian secara keras dalam batas yang dapat ditanggung.

Spark secara konsisten mempertahankan batas suku bunga yang relatif tinggi. Dalam kondisi pasar yang stabil, suku bunga pinjaman yang lebih tinggi memang dapat menghentikan orang yang meminjam berlebihan (mahal jadi tidak pinjam), di sisi lain menarik lebih banyak orang untuk menyimpan uang (penyimpan mendapatkan lebih banyak). Hasilnya adalah kolam selalu memiliki likuiditas, tidak "habis dipinjam" yang menyebabkan orang tidak dapat menarik uang. Terutama saat pasar anjlok, tidak akan terjadi penarikan massal karena likuiditas mengering.

Ketika utilisasi kolam dana naik, kemiringan kurva suku bunga Spark akan lebih curam dibandingkan Aave, ini menghasilkan dua konsekuensi yang signifikan:

  • Leverage Paksa Turun: Biaya bunga yang mahal akan memaksa peminjam secara aktif mencari likuiditas untuk melunasi pinjaman.

  • Menarik Tambahan Likuiditas: Tingkat pengembalian tahunan simpanan yang tinggi akan dengan cepat menarik modal arbitrase eksternal masuk, sehingga membuka simpul utilisasi 100% yang mati.

Arsitektur isolasi modular Spark memiliki kontrollabilitas yang kuat dalam manajemen risiko. Dalam menangani aset sintetis berisiko tinggi seperti USDe, Spark juga mengambil sikap hati-hati, mengisolasinya dalam vault risiko primer tertentu, memastikan bahwa bahkan jika suatu aset tertentu bermasalah, tidak akan berdampak pada kolam pinjaman utama di platform.

Migrasi likuiditas besar-besaran dari Aave ke Spark menandakan peralihan preferensi risiko dana dari mengejar pendapatan ke stabilitas yang aman.

Arus keluar ratusan miliar dolar dari Aave membunyikan alarm bagi semua protokol yang mengejar efisiensi modal tinggi. Dalam kondisi di mana margin keamanan dikorbankan, risiko terkait eksternal sekecil apa pun berpotensi berkembang menjadi kesulitan global bagi protokol.

Dan kebangkitan Spark membuktikan bahwa dalam lingkungan pasar yang tidak pasti, keputusan tata kelola risiko yang hati-hati serta pelaksanaan strategi "prioritas risiko" yang matang, adalah parit pertahanan yang lebih bernilai jangka panjang.

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QApa yang menyebabkan AAVE mengalami penarikan likuiditas besar-besaran senilai $15.1 miliar?

AAAVE mengalami penarikan likuiditas besar-besaran karena serangan hacker yang memanfaatkan aset 'beracun' rsETH. Peretas menggunakan rsETH yang dicetak secara ilegal sebagai jaminan di AAVE untuk meminjam sejumlah besar WETH, mengakibatkan kerugian sekitar $200 juta dan memicu kepanikan di antara para deposan.

QMengapa Spark Protocol justru mengalami peningkatan TVL sebesar $1.3 miliar di tengah krisis ini?

ASpark Protocol mengalami peningkatan TVL karena dianggap sebagai 'safe haven' atau tempat yang aman oleh investor. Protokol ini memiliki struktur ekosistem unik yang didukung oleh cadangan USDS dari ekosistem Sky, serta kebijakan manajemen risiko yang ketat seperti penarikan rsETH sebelumnya, sehingga mampu menjaga saluran penarikan tetap terbuka selama gejolak pasar.

QKeputusan strategis apa yang dibuat Spark sebelumnya sehingga terhindar dari kerugian akibat rsETH?

ASpark membuat keputusan strategis dengan menghapus rsETH dari daftar asetnya melalui operasi governance Spell tiga bulan sebelum insiden. Keputusan ini didasarkan pada evaluasi biaya marginal versus manfaat, konsentrasi eksposur risiko, dan preferensi pengguna, yang terbukti menghindarkan protokol dari potensi kerugian.

QApa saja mekanisme pengendalian risiko multi-layer yang diterapkan oleh Spark Protocol?

ASpark menerapkan mekanisme pengendalian risiko multi-layer yang meliputi: Batas Kecepatan Penyimpanan dan Peminjaman (Rate-Limited Caps) untuk membatasi paparan risiko, suku bunga yang lebih tinggi untuk menarik likuiditas dan mencegah likuidasi, serta arsitektur modular terisolasi yang mengkarantina aset berisiko tinggi seperti USDe untuk mencegah kontaminasi silang.

QBagaimana insiden ini memengaruhi preferensi risiko investor di pasar DeFi menurut artikel?

AInsiden ini menyebabkan pergeseran preferensi risiko investor dari mengejar imbal hasil tinggi ke prioritas keamanan dan stabilitas. Migrasi likuiditas dari AAVE ke Spark menunjukkan bahwa keputusan tata kelola risiko yang prudent dan eksekusi strategi 'risk-first' menjadi nilai jangka panjang yang lebih dihargai di lingkungan pasar yang tidak pasti.

Bacaan Terkait

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

Dalam bidang transfer learning, sumber data biasanya berupa gambar, teks, atau audio. Namun, penelitian "Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)" menunjukkan bahwa **noise acak yang tidak memiliki makna semantik**—dihasilkan dari distribusi Gaussian—juga dapat meningkatkan performa model dalam skenario semi-supervised dengan sedikit data berlabel. Metode ini menggunakan **Kerangka Adaptasi Noise (Noise Adaptation Framework, NAF)**. NAF membuat struktur kategori diskriminatif dalam domain noise acak, lalu mentransfer **struktur** ini ke data target nyata untuk memberikan batas klasifikasi yang lebih jelas. Model memproyeksikan domain noise dan target ke ruang representasi bersama dan menyelaraskannya pada tingkat kategori. Dalam eksperimen, dengan hanya 4 sampel berlabel per kelas, NAF meningkatkan akurasi secara signifikan dibandingkan baseline ERM pada dataset seperti CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), dan lainnya. Peningkatan juga terlihat pada dataset skala besar seperti ImageNet-1K dan tugas klasifikasi teks. Kunci keberhasilan ini bukanlah sifat acak noise itu sendiri, melainkan **struktur kategori yang dapat dipisahkan** yang dibentuknya dalam ruang representasi. Eksperimen ablasi menunjukkan bahwa jika semua noise dikompresi menjadi satu titik (tanpa struktur), kinerja justru menurun drastis. Sebaliknya, memperlebar jarak antara pusat kategori noise meningkatkan akurasi. Penelitian ini menawarkan perspektif baru: dalam transfer learning, pengetahuan yang dapat ditransfer bisa berupa **cara data diorganisasikan dalam ruang representasi**, bukan hanya konten semantiknya. Ini membuka kemungkinan untuk skenario di mana data sumber asli tidak tersedia karena masalah privasi, hak cipta, atau keterbatasan akses. Noise sintetis dapat menjadi alternatif sumber daya yang efektif dan rendah biaya.

marsbit4m yang lalu

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

marsbit4m yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

Artikel berjudul "Operator Teleprompter Gedung Putih Dapatkan Lebih dari $100.000 dengan Informasi Orang Dalam" mengungkap kasus insider trading di pasar prediksi oleh Gabriel Perez, asisten teknis dan operator teleprompter untuk mantan Presiden AS Donald Trump. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, menggunakan informasi orang dalam ini untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidato di platform prediksi Kalshi. Dalam sekitar tiga bulan, ia mendapat untung lebih dari $100.000. Namun, platform Kalshi mendeteksi aktivitas mencurigakan, membekukan dana sekitar $90.000, dan melaporkannya ke CFTC. Akibatnya, Perez diberhentikan sementara tanpa gaji oleh Trump. Meski mengembalikan keuntungan dan berjanji tidak mengulangi pelanggaran, ia tidak menghadapi tuntutan pidana karena dianggap tidak membocorkan informasi rahasia negara. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" terhadap manipulasi, di mana orang dalam atau pembicara sendiri dapat dengan mudah mempengaruhi hasil. Insiden serupa sebelumnya melibatkan tentara dan insinyur Google. Sebagai tanggapan, platform seperti Kalshi mulai memperketat aturan, termasuk mengharuskan pengguna mengungkapkan tempat kerja. Artikel menyimpulkan bahwa meskipun pembersihan perdagangan orang dalam membuat pasar prediksi lebih patuh, hal itu juga menjauhkannya dari tujuan awalnya sebagai pengejawantahan kebijaksanaan kolektif, menjadikannya lebih mirip kasino biasa.

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Sebuah staf Gedung Putih yang bertugas mengoperasikan teleprompter (penyusun teks pidato) untuk mantan Presiden AS Donald Trump, Gabriel Perez, telah diduga melakukan perdagangan orang dalam (insider trading) di pasar prediksi. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, dilaporkan memanfaatkan informasi non-publik tersebut untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidatonya di platform prediksi Kalshi. Dalam kurun waktu sekitar tiga bulan, ia dikabarkan memperoleh keuntungan lebih dari $100,000. Kalshi kemudian mendeteksi aktivitas transaksi yang tidak biasa dan membekukan lebih dari $90,000 di akun Perez sebelum melaporkan kasus ini kepada Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Atas insiden tersebut, Perez diberhentikan sementara dari tugasnya tanpa gaji oleh Trump. Berbeda dengan dua kasus insider trading sebelumnya di pasar prediksi yang melibatkan seorang tentara dan insinyur Google, Perez tidak menghadapi tuntutan pidana. CFTC dikabarkan sedang dalam proses penyelesaian damai yang mewajibkannya mengembalikan keuntungannya dan berhenti melakukan transaksi serupa. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" (mention markets) terhadap manipulasi, di mana individu dengan informasi orang dalam atau bahkan pembicara itu sendiri dapat dengan mudah memengaruhi hasilnya. Beberapa contoh, seperti CEO Coinbase yang dengan sengaja menyebut semua opsi taruhan dalam sebuah konferensi, mengilustrasikan masalah ini. Menanggapi hal tersebut, Kalshi telah memperketat kebijakan dengan mewajibkan pengguna mengungkapkan tempat kerja mereka untuk mencegah penyalahgunaan informasi orang dalam. Insiden Perez menandai langkah lain dalam pembersihan perdagangan orang dalam di industri pasar prediksi, sekaligus mempertanyakan keandalan pasar tersebut sebagai cerminan kebijaksanaan kolektif.

Odaily星球日报1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Odaily星球日报1j yang lalu

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI Di Texas, AS, proyek kampus besar pertama OpenAI "Stargate" dibangun di atas lahan bekas penambangan Bitcoin oleh Crusoe, perusahaan yang awalnya memanfaatkan gas alam terbuang untuk menambang kripto. Ini mencerminkan tren transformasi besar: infrastruktur dan sumber daya dari era Crypto kini dialirkan ke industri AI. Pilar utama transformasi ini adalah: 1. **Tambang ke Pusat Data AI:** Perusahaan penambangan seperti Bitdeer, CoreWeave (dulunya Atlantic Crypto), TeraWulf, dan Hut 8 menjual atau mengalihkan kapasitas pusat data mereka yang sudah memiliki akses listrik, lahan, dan izin ke perusahaan AI seperti Anthropic dan AWS. Kontrak jangka panjang bernilai miliaran dolar ini lebih menguntungkan dibandingkan pendapatan menambang Bitcoin yang menurun. 2. **Talenta Crypto ke Startup AI:** Mantan eksekutif dan insinyur Crypto membawa keahlian mereka ke bidang AI. Contohnya, Alex Atallah (co-founder OpenSea) mendirikan OpenRouter, sebuah platform agregator untuk ratusan model AI. Burkay Gur (eks Coinbase) mendirikan Fal.ai, infrastruktur untuk inferensi media generatif. 3. **Modal Crypto Mendanai AI:** Kekayaan yang terakumulasi dari pasar Crypto digunakan untuk membiayai ekosistem AI. Jed McCaleb (pendiri Ripple/Stellar) mendanai Voltage Park, penyewa GPU skala besar. Venture capital Crypto seperti Paradigm berinvestasi dalam startup AI seperti Nous Research (pengembang model Hermes). Bahkan investasi awal SBF (FTX) di Anthropic dan Anysphere (penghasil Cursor) menunjukkan aliran modal ini. Intinya, industri Crypto tidak menghilang, tetapi aset-aset berharganya—infrastruktur listrik/pusat data, talenta teknis, dan modal—ditempatkan kembali untuk membangun fondasi industri AI berikutnya.

链捕手1j yang lalu

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

链捕手1j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli AAVE

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Aave Protocol (AAVE) 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 Aave Protocol (AAVE) 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 Aave Protocol (AAVE) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Aave Protocol (AAVE) 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 Aave Protocol (AAVE)Lakukan trading Aave Protocol (AAVE) 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.

524 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.11Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli AAVE

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 AAVE (AAVE) disajikan di bawah ini.

活动图片