Github Agen dengan 10 Ribu Bintang Diambil Alih OpenAI, 'Firebase untuk AI' Umumkan Seluruh Tim Bergabung

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-08-24Terakhir diperbarui pada 2026-08-24

Abstrak

OpenAI membuat gebrakan besar dengan mengakuisisi Instant, startup berbintang YC S22 yang dijuluki "Firebase era AI". Tim Instant secara resmi bergabung ke OpenAI, tak lama setelah merilis versi 1.0. Langkah strategis ini bertujuan memberikan "lapisan memori" dan "lapisan status" yang kuat untuk AI Agent. Instant adalah infrastruktur backend yang dibangun khusus untuk Agent AI, menangani database, autentikasi, sinkronisasi real-time, dan cache offline. Platform ini telah melayani 17.000+ pengembang, mendukung 400.000+ aplikasi, dan menangani 25 miliar transaksi. Kekuatan utamanya adalah menyelesaikan masalah manajemen status persisten dan konsistensi data real-time—tantangan kritis bagi Agent yang sering mengalami "amnesia" dan konflik data saat beroperasi secara bersamaan. Akuisisi ini adalah bagian dari strategi besar OpenAI untuk bertransformasi dari perusahaan model AI menjadi platform ekosistem yang lengkap. Pada 2026, OpenAI gencar mengakuisisi perusahaan infrastruktur pengembang, seperti Statsig dan Astral, untuk membangun "Apple-nya era AI"—sebuah platform terintegrasi tempat pengembang dapat membangun, menguji, dan meluncurkan aplikasi AI dengan semua alat yang dibutuhkan tersedia di satu tempat.

OpenAI membuat kejutan besar lagi!

Baru saja, perusahaan rintisan bintang YC S22, Instant, mengumumkan: seluruh tim secara resmi bergabung dengan OpenAI.

Dan sekitar seminggu yang lalu, Instant baru saja merilis versi 1.0, layanan hosting cloud akan terus berjalan hingga 31 Agustus. Sepuluh ribu pelanggan terpaksa mengucapkan selamat tinggal pada platform ini.

Tapi bagi OpenAI, niat strategis akuisisi ini sangat jelas: melengkapi Agen dengan 'Lapisan Memori'.

OpenAI Terus Bertaruh pada Agen Harness

Akuisisi ini, meskipun tampak mendadak, sebenarnya sudah disiapkan sejak dua tahun lalu.

Pada 2024, tim Instant mengumumkan telah menyelesaikan putaran pendanaan seed sebesar 3,4 juta dolar AS. Susunan investor yang mewah, bisa disebut 'pertarungan para dewa':

Investor termasuk Y Combinator dan SV Angel, serta beberapa investor malaikat ternama, seperti mantan CEO Firebase James Tamplin, pendiri bersama dan mantan presiden 'Akademi Militer Silicon Valley' YC Paul Graham, salah satu pendiri sekaligus presiden OpenAI Greg Brockman, dan mantan ilmuwan kepala Google Jeff Dean.

Saat itu, dunia masih merayakan setiap pembaruan kecil GPT-4, namun salah satu pendiri OpenAI Greg Brockman sudah bertaruh pada infrastruktur AI.

Untuk memahami mengapa OpenAI begitu bernafsu terhadap Instant, kita harus tahu dulu apa sebenarnya yang dilakukan Instant.

Dengan satu kalimat untuk merangkum: Instant adalah senjata pamungkas untuk membangun infrastruktur backend untuk Agen AI (agen cerdas) — database, otentikasi izin, sinkronisasi waktu nyata, cache offline, semua dalam satu paket.

Di kalangan pengembang inti, mereka memberinya nama yang lebih terkenal dan lebih gamblang: 'Firebase Era AI'.

Dulu, Google membeli Firebase, langsung memonopoli backend dari banyak aplikasi seluler, memungkinkan insinyur frontend mengatur penulisan dan pembacaan database yang kompleks serta sinkronisasi real-time dengan beberapa baris kode.

Dan hari ini, Instant melakukan hal yang persis sama di era AI, hanya saja kali ini, subjek yang dilayaninya bukan lagi 'pengguna manusia' tetapi 'Agen AI'.

Dalam bidang pengkodean AI, Instant menyerahkan 'rapor' yang mengagumkan:

Bintang GitHub: baru saja dengan kuat menembus batas 10.000 bintang;

Skala Pengembang: data resmi menunjukkan, telah melayani lebih dari 17.000 pengembang terdaftar secara global;

Jumlah Aplikasi: jumlah App yang dibangun di platformnya melebihi 400.000;

Volume Transaksi: telah memproses 2,5 miliar transaksi yang mencengangkan.

Ini adalah infrastruktur kelas industri yang sudah teruji berulang kali dalam lingkungan produksi dengan konkurensi dan beban tinggi.

Instant Mengungkap Titik Lemah Mematikan 'Amnesia' Agen AI

OpenAI sendiri memiliki model AI paling cerdas di dunia, bukankah mereka bisa membuat sebuah database? Mengapa harus membeli Instant dengan harga mahal?

Di sini tersembunyi titik sakit yang mematikan dalam tahap perkembangan saat ini dari Agen AI: manajemen status persisten dan konsistensi data real-time.

Sederhananya: AI saat ini menderita 'amnesia' dan 'sindrom konkurensi' yang parah.

Saat ini, batas kemampuan Agen AI berkembang dengan kecepatan yang luar biasa.

Mereka mengambil alih kalender Anda, secara otomatis mengoordinasikan waktu rapat dengan puluhan mitra.

Mereka bahkan secara otomatis membaca Issue di GitHub, menulis kode sendiri, mengirimkan PR sendiri, memperbaiki Bug sendiri.

Platform seperti EinsteinArena memungkinkan banyak Agen berkolaborasi dan bersaing di kumpulan masalah publik. Hingga pertengahan 2026, Agen telah menemukan setidaknya 12 pencapaian SOTA yang melampaui manusia atau AI sebelumnya, misalnya meningkatkan batas bawah bilangan ciuman (kissing number) 11 dimensi dari 593 menjadi 604.

Tapi ketika pengembang mendorong Agen ke produksi, mereka menabrak dinding data.

Contohnya: Agen Anda ingin menjadwalkan rapat jam 3 sore, Agen bos Anda memaksa memasukkan agenda lain, Anda sendiri secara bersamaan mengubah jam 3 menjadi 'istirahat'.

Tiga operasi, data yang sama, milidetik yang sama. Backend tidak tahan, sistem langsung crash, atau data menjadi kacau, jadwal menjadi tidak berguna.

Kecerdasan model besar setinggi apa pun, tidak bisa menyelesaikan konflik baca-tulis data dasar. Ini adalah masalah rekayasa murni.

Sebuah Agen yang benar-benar dapat berjalan di dunia nyata, harus memiliki kemampuan 'memori' dan 'kolaborasi multi-thread' yang kuat.

Ia harus bisa membaca dan menulis data secara real-time, menangani operasi konkurensi massal, menyimpan data dalam cache saat offline atau terputus jaringan, dan sesaat setelah jaringan pulih, menggunakan algoritma yang sangat kompleks (seperti algoritma CRDT) untuk menyelesaikan konflik penggabungan dengan sempurna.

Dan ini, tepatnya adalah 'pekerjaan kotor dan berat' yang telah diperjuangkan oleh tim Instant selama 4 tahun penuh.

Mereka mengemas tantangan backend yang sangat mendalam seperti sinkronisasi real-time, resolusi konflik, dan prioritas offline, menjadi SDK 'siap pakai'.

Sekarang, setiap pengembang, hanya perlu menambahkan beberapa baris kode, bisa membuat Agen AI mereka memiliki memori persistensi dan kemampuan kolaborasi real-time yang tak terbantahkan.

Bagi OpenAI, ini berarti melengkapi Agen dengan 'Lapisan Memori' (Memory Layer) dan 'Lapisan Status' (State Layer) yang paling inti.

Baik Codex yang menangani kode, berbagai Agen asli seri GPT, atau 'Alur kerja AI jangka panjang (Long-horizon workflows)' yang berjalan mandiri tanpa henti di masa depan, semuanya membutuhkan backend yang kokoh untuk mempertahankan status mereka.

OpenAI membeli kepingan terakhir yang membuat Agen benar-benar menuju 'operasi otomatis penuh'.

Kisah Instant

Kisah Instant, dimulai pada 2021.

Menurut surat perpisahan yang dirilis secara resmi, pada 2021, tim pendiri berbagi sebuah konsep tentang 'menjalankan database di browser' di blog.

Dua pendiri inti Instant, Joe Averbukh dan Stepan Parunashvili, keduanya adalah insinyur senior/kepala di Facebook dan Airbnb.

Selama bekerja di Facebook, mereka menyaksikan langsung bagaimana sebuah 'Basis Data Berbasis Grafik (Graph-based Database)' yang mendukung ekspresi izin yang kompleks, memungkinkan ribuan insinyur mempertahankan kecepatan pengembangan yang luar biasa dalam sistem yang sangat rumit.

'Mengapa tidak memberikan pengalaman ini kepada pengembang di seluruh dunia?'

Dengan ide gila para geek ini, mereka mendirikan Instant.

Tujuan mereka sangat ambisius: membuat 'penerus database grafik' untuk Firebase. Mempertahankan sensasi siap pakai yang membuat ketagihan dari Firebase, tetapi di bagian bawahnya diganti dengan struktur relasional yang lebih kuat (berbasis AWS Aurora), dan secara asli mendukung 'Prioritas Lokal (Local-first)' dan 'Kolaborasi Real-time'.

Awalnya, ini hanya sekadar ide, tetapi seiring dengan semakin banyaknya App yang mereka kembangkan sendiri, mereka merasakan dengan mendalam: mengelola status, menangani sinkronisasi, menyelesaikan konflik data, ini adalah mimpi buruk kolektif pengembang.

Kemudian, pada 2022 mereka masuk ke inkubator top Y Combinator (YC S22), membuat prototipe pertama, dan merilis 'Version 0'.

'Mengubah prototipe menjadi produk tingkat produksi adalah perjalanan yang panjang.'

Instant menulis demikian dalam surat resminya. Meskipun perjalanan ini sulit, namun penuh dengan romantisme dan kegembiraan khas para geek.

Setelah itu, untuk menyelesaikan masalah teknis, para ahli bergabung satu per satu: Daniel Woelfel bergabung dengan tim pada tahap sangat awal, berjuang keras dan menyelesaikan masalah konflik yang paling sulit dalam teknologi sinkronisasi; ketika perlu membuat TypeScript SDK benar-benar ergonomis dan membuat pengembang 'nyaman menggunakannya', Drew Harris bergabung dengan tim dan menyelesaikan tugas ini.

(Dari kanan ke kiri: Joe Averbukh, Stepan Parunashvili, Daniel Woelfel, Drew Harris)

Kontributor sumber terbuka di komunitas seperti Mark Shlick, Nikita Prokopov, Alex Reichert, semuanya bekerja sama dengan baik.

2026, Tahun Belanja Gila-gilaan!

'Pedang Pembunuh Naga' dan 'Papan Catur Besar' OpenAI

Jika Anda melebarkan pandangan, melompat keluar dari kasus tunggal Instant ini, Anda akan menemukan: Pada 2026, OpenAI telah memulai mode 'belanja gila-gilaan'.

Data tidak berbohong. Hingga tahun 2026 ini, jumlah transaksi M&A (merger dan akuisisi) OpenAI hampir menyamai total tahun lalu.

Mari kita lihat apa saja yang ada dalam daftar belanja OpenAI baru-baru ini:

Yang dibeli OpenAI, tidak ada satupun yang merupakan perusahaan pembuat model AI, tetapi ada beberapa perusahaan infrastruktur pengembang!

Ini adalah sinyal yang jelas: OpenAI sedang menyelesaikan transformasi epik — dari perusahaan 'pembuat model' menjadi perusahaan 'pembuat platform'.

Altman lebih dari siapa pun menyadari: Hanya menjual mesin, tidak bisa menjadi kerajaan. Hanya dengan menguasai chassis, transmisi, sistem kontrol, bahkan seluruh jalan tol, barulah bisa membangun hegemoni sejati.

Sekarang, OpenAI sedang membeli kembali 'infrastruktur' ini, sepotong demi sepotong, dan menyatukannya.

Bayangkan skenario di masa depan: Ketika seorang pengembang ingin membuat aplikasi AI, dia membuka OpenAI Cloud, tidak hanya bisa menggunakan model besar terkuat, tetapi juga bisa langsung menggunakan kemampuan Instant untuk membuat database Agen dengan satu klik, menggunakan kemampuan Statsig untuk memulai pengujian A/B dengan satu klik, menggunakan toolchain Astral untuk melakukan deployment dengan satu klik.

Ini adalah 'Ekosistem Apple' era AI! Ini akan menjadi parit pertahanan terbesar OpenAI.

Referensi:

https://www.getadb.com/

https://x.com/instant_db/status/2091016138100740394?s=20

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "Xin Zhi Yuan", penulis: ASI Revelation, editor: David

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QApa yang diumumkan oleh startup Instant dan apa konsekuensinya bagi pelanggan?

AStartup Instant mengumumkan bahwa seluruh tim mereka secara resmi bergabung dengan OpenAI. Konsekuensinya, layanan cloud hosting mereka akan terus beroperasi hingga 31 Agustus, setelah itu sekitar sepuluh ribu pelanggan harus berpindah dari platform tersebut.

QMengapa OpenAI tertarik untuk mengakuisisi Instant?

AOpenAI mengakuisisi Instant untuk memberikan lapisan 'memori' dan 'status' yang kokoh kepada AI Agent. Instant menyediakan infrastruktur backend yang andal untuk manajemen status persisten dan konsistensi data real-time, yang merupakan tantangan kritis bagi pengembangan Agent AI yang dapat diandalkan di dunia nyata.

QApa itu Instant dan mengapa disebut sebagai 'Firebase di era AI'?

AInstant adalah platform infrastruktur backend yang dibangun khusus untuk AI Agent. Platform ini menangani database, otentikasi, sinkronisasi real-time, dan cache offline dalam satu paket lengkap. Dijuluki 'Firebase di era AI' karena kemampuannya mempermudah pengembang dalam mengelola data kompleks untuk Agent, mirip seperti Firebase yang menyederhanakan backend untuk aplikasi seluler.

QMasalah teknis utama apa yang dipecahkan oleh Instant untuk pengembangan AI Agent?

AInstant memecahkan masalah teknis utama dalam manajemen status persisten dan konsistensi data real-time untuk AI Agent. Ini termasuk menangani konflik baca/tulis data dalam skenario konkurensi tinggi, menyinkronkan data secara real-time, dan menyelesaikan konflik penggabungan data secara mulus, terutama dalam mode offline atau dengan koneksi yang terputus-sambung.

QBagaimana strategi akuisisi OpenAI pada tahun 2026 mencerminkan perubahan arah perusahaan?

AStrategi akuisisi OpenAI pada tahun 2026, yang berfokus pada perusahaan infrastruktur pengembang seperti Instant, menunjukkan pergeseran dari perusahaan yang hanya membuat model AI menjadi perusahaan platform yang komprehensif. OpenAI bertujuan membangun ekosistem tertutup di mana pengembang dapat mengakses tidak hanya model AI terkuat, tetapi juga seluruh rangkaian alat pengembangan, deployment, dan pengujian yang terintegrasi.

Bacaan Terkait

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

**Algoritma yang Melatih Semua AI Dijatuhi "Hukuman Mati" oleh AI Itu Sendiri?** Para peneliti dari Tsinghua University dan Wharton School, University of Pennsylvania, baru-baru ini mempublikasikan penelitian yang menjawab pertanyaan terbuka selama 40 tahun dalam teori optimasi. Mereka membuktikan bahwa **gradient descent**, algoritma fundamental di balik hampir semua AI, memiliki batasan kecepatan konvergensi yang tidak dapat diatasi hanya dengan menyetel urutan *stepsize* (langkah pembelajaran). Inti penelitian ini adalah **bukti matematis yang dibangun oleh GPT-5.6 Sol Pro**. Duet peneliti Jianhao Ma dan Yuxin Chen memberikan target dan strategi tingkat tinggi kepada AI, kemudian berkolaborasi secara iteratif untuk menyempurnakan bukti tersebut. Mereka membuktikan bahwa **untuk setiap urutan *stepsize* non-negatif yang telah ditentukan sebelumnya, terdapat batas bawah kecepatan konvergensi gradient descent sebesar Ω(T^{-1.9319})**. Artinya, tidak peduli seberapa canggih urutan *stepsize* dirancang, kinerjanya tidak akan pernah melebihi batas ini jika struktur algoritmanya tidak diubah (misalnya, dengan menambahkan *momentum* seperti metode Nesterov). Bukti yang dihasilkan AI ini kemudian **diverifikasi sepenuhnya secara formal menggunakan Lean 4 theorem prover**, tanpa ada kesenjangan logika (*zero sorry, zero admit*). Penelitian ini menetapkan bahwa peningkatan kinerja maksimal memerlukan modifikasi pada struktur algoritma, bukan hanya penyesuaian *stepsize*. Temuan ini membuka kemungkinan bagi peneliti di mana saja untuk memanfaatkan AI sebagai asisten pembuktian teorema yang kuat.

marsbit20m yang lalu

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

marsbit20m yang lalu

Membongkar Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditonkan

**Ringkasan: Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditarik ke Rantai Blok** Perbincangan seputar RWA (Real World Assets) sering dimulai dengan visi sederhana: mengambil aset seperti obligasi negara, saham, atau energi, lalu mencetak token yang mewakilinya. Namun, tokenisasi hanyalah langkah awal—seperti memberi kode batang pada kontainer tanpa membangun infrastruktur pelabuhan, asuransi, atau rute pengiriman yang lengkap. Token hanyalah bukti kepemilikan yang dapat diakses, sementara DeFi (Keuangan Terdesentralisasi) menyediakan sistem operasi pasar yang sebenarnya. **Tokenisasi Hanya Kode Batang, Bukan Rantai Pasokan** Agar aset dunia nyata benar-benar berfungsi di DeFi, diperlukan enam lapisan: kepemilikan yang sah secara hukum, sumber data yang andal, aturan transfer dan penebusan yang jelas, likuiditas pasar sekunder yang dapat dieksekusi, parameter kolateral yang sesuai, serta jalur penyelesaian dan penanganan kerugian yang terpercaya. Banyak proyek RWA hanya berhenti pada lima lapisan pertama. **Empat "Jam Waktu" yang Berbeda dalam RWA** RWA beroperasi dalam beberapa sistem waktu sekaligus: blockchain menyelesaikan transaksi dalam hitungan detik, oracle memperbarui harga setiap jam atau hari, sementara bursa tradisional tutup pada malam hari dan akhir pekan. Ketidakselarasan ini menciptakan risiko "kesenjangan likuiditas" saat aset RWA yang lambat digunakan untuk mendukung kewajiban DeFi yang cepat jatuh tempo, seperti pinjaman stablecoin. Aset dengan volatilitas rendah seperti token obligasi negara bisa lebih berisiko sebagai jaminan dibanding aset kripto asli karena ketidaksesuaian waktu penyelesaian. **Likuiditas adalah Jalur Keluar, Bukan Angka TVL** Likuiditas tidak sama dengan Total Nilai Terkunci (TVL) atau janji penerbit untuk menebus aset. Likuiditas mengacu pada kemampuan untuk mengubah posisi menjadi aset penyelesaian yang dibutuhkan dalam jangka waktu yang dapat diterima, bahkan dalam kondisi tekanan pasar. Sebuah RWA memiliki tiga jalur keluar potensial: menjual ke peserta pasar lain, menebus ke penerbit, atau menggunakan aset sebagai jaminan untuk pinjaman. Model strategi harus menghitung nilai keluar dalam skenario stres, bukan nilai buku resmi. **Leverage Menciptakan Utilitas, Tetapi Juga Kerapuhan** Manfaat ekonomi sebenarnya dari RWA datang melalui leverage—kemampuan untuk menggunakan aset sebagai jaminan untuk meminjam. Namun, leverage juga menjadi titik di mana asumsi tersembunyi berubah menjadi kerugian nyata. Rasio jaminan (collateral ratio) tidak boleh hanya didasarkan pada volatilitas historis, tetapi juga harus mempertimbangkan faktor seperti keterlambatan penebusan, risiko custodian, dan konsentrasi kepemilikan. **Risiko RWA adalah Jaringan Hubungan** Risiko RWA harus dimodelkan sebagai grafik hubungan yang mencakup arus kas dasar, entitas hukum, penerbit, custodian, oracle, pasar sekunder, mekanisme penebusan, pool stablecoin, protokol pinjaman, dan modal penanggung. Kegagalan di satu node dapat dengan cepat menyebar ke seluruh sistem. Pemantauan berkelanjutan terhadap sinyal seperti antrian penebusan, kedalaman pasar, dan perilaku market maker sangat penting. **Masa Depan: Melampaui Obligasi Negara** Sementara tokenisasi obligasi negara adalah pintu masuk yang baik, batas-batas baru terletak pada aset seperti daya komputasi (GPU, sewa) dan energi. Aset-aset ini membawa set risiko yang berbeda dan membutuhkan model ekonomi yang disesuaikan. Demikian pula, tokenisasi saham dan kontrak berkelanjutan (perpetuals) akan menjadi ujian besar, menghubungkan kepemilikan saham global dengan leverage asli kripto, tetapi juga menciptakan risiko yang saling terkait tinggi. **Kesimpulan: Token Hanyalah Awal** Tanpa DeFi, tokenisasi RWA memiliki nilai terbatas—terutama dalam distribusi dan transparansi. Peluang sebenarnya muncul ketika aset ini menjadi bagian dari pasar modal yang terbuka dan dapat diprogram, di mana mereka dapat digunakan sebagai jaminan, untuk lindung nilai, dan dalam strategi terstruktur. Visi jangka panjang bukanlah "men-tokenisasi segalanya," tetapi menciptakan sistem di mana aset produktif dunia nyata dapat diakses dan dikelola oleh perangkat lunak, dengan modal yang mengalir tanpa henti dan risiko yang dikelola pada kecepatan pasar itu sendiri. **Token hanyalah kode batang. Pasar adalah mesin yang sebenarnya berjalan.**

marsbit34m yang lalu

Membongkar Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditonkan

marsbit34m yang lalu

Model Baru Anthropic Timbulkan 'Drama', Fable 5 yang Terkuat Tak Laku

Anthropic telah meluncurkan dua model Claude baru yang terdeteksi lebih awal, yakni "Marshmallow" (kemungkinan varian Opus 5.1) dan "Melon" (mirip Sonnet), dengan rencana rilis minggu depan. Model Marshmallow dilaporkan mengungguli Opus 5 dalam hal kelancaran percakapan. Namun, berita utama justru datang dari model andalan terbaru mereka, Fable 5. Meski diluncurkan dua bulan lalu sebagai model terkuat dan termahal Anthropic, adopsinya oleh perusahaan ternyata sangat rendah. Data dari platform Ramp menunjukkan Fable 5 hanya menyumbang sekitar 11% dari pengeluaran token bisnis di Anthropic, jauh di bawah saingannya, GPT-5.6 Sol dari OpenAI yang mencapai 25%. Kinerja Fable 5 juga terkesan kurang optimal dibandingkan model saudaranya, Opus 5, yang diluncurkan kemudian dengan harga separuhnya. Dalam beberapa pengujian seperti CursorBench 3.2, performa Opus 5 hampir menyamai Fable 5 dengan biaya yang jauh lebih murah. Tekanan juga datang dari model AI open source, yang pangsa penggunaan token-nya melonjak dari 11% menjadi 62% hanya dalam empat bulan, dengan biaya yang sangat rendah. Situasi ini membuat posisi Fable 5 sebagai model premium menjadi semakin sulit. Oleh karena itu, kemunculan Marshmallow dan Melon diduga sebagai respons Anthropic untuk mengisi celah dalam portofolionya: menawarkan model yang tidak hanya kuat, tetapi juga memiliki harga yang lebih kompetitif untuk adopsi skala besar oleh perusahaan.

marsbit41m yang lalu

Model Baru Anthropic Timbulkan 'Drama', Fable 5 yang Terkuat Tak Laku

marsbit41m yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli ERA

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Caldera (ERA) 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 Caldera (ERA) 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 Caldera (ERA) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Caldera (ERA) 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 Caldera (ERA)Lakukan trading Caldera (ERA) 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.

1.5k Total TayanganDipublikasikan pada 2025.07.17Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli ERA

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 ERA (ERA) disajikan di bawah ini.

活动图片