Huawei Cloud Tidak Main Perang Harga Token, Zhou Yuefeng Ingin Ganti Cara Menang untuk Cloud AI

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-06Terakhir diperbarui pada 2026-06-06

Abstrak

"Di tengah pasar AI cloud yang kompetitif di Tiongkok, Huawei Cloud memilih jalan yang berbeda dengan tidak fokus pada perang harga token. Zhou Yuefeng, CEO Huawei Cloud, menegaskan bahwa strategi inti mereka bukan pada total token atau pendapatan, melainkan pada apakah setiap token benar-benar meningkatkan produktivitas." "Huawei Cloud meluncurkan sejumlah produk baru yang berfokus pada AI, seperti kluster komputasi AICS Lingqu, penyimpanan memori AMS Agentic, dan platform keamanan AgentSphere. Mereka memperkenalkan paradigma baru 'Agentic Infra', yang menggeser fokus kompetisi dari penjualan token ke penjualan produktivitas melalui agen cerdas." "Tiga perbedaan utama Huawei Cloud adalah: 1) Menggunakan perangkat keras dan lunak komputasi buatan dalam negeri (seperti Ascend dan Kunpeng), membentuk 'bidang komputasi kedua' di luar NVIDIA; 2) Berfokus pada pelanggan perusahaan dan pemerintah daripada konsumen; 3) Pendekatan ekosistem yang lebih terbuka dengan sumber terbuka." "Dengan 'Agentic Infra', Huawei Cloud menargetkan tantangan teknis dalam penerapan agen cerdas perusahaan, seperti latensi rendah, memori jangka panjang, dan keamanan. Mereka juga meluncurkan 'zona industri khusus' untuk sektor seperti kesehatan dan manufaktur cerdas, bertujuan memberikan solusi AI yang terukur." "Strategi Huawei Cloud menghindari persaingan harga langsung, dan malah bertaruh pada infrastruktur dasar untuk agen cerdas di masa depan. Zhou Yuefeng menyimpulkan bahwa mereka membangun sis...

"Saya tidak terlalu peduli berapa total Token, juga tidak terlalu peduli berapa total pendapatannya." Dalam Konferensi INSPIRE Creator Huawei Cloud 2026 yang diadakan pada 5 Juni, Zhou Yuefeng, Direktur Huawei dan CEO Huawei Cloud, untuk pertama kalinya sejak menjabat menerima wawancara media, dengan jelas dan tegas menyampaikan fokus strategis Huawei Cloud saat ini.

Ini adalah pernyataan yang jarang ditemui di pasar Cloud AI China saat ini.

Selama setengah tahun terakhir, vendor cloud seperti Alibaba Cloud dan Volcano Engine terus menekankan narasi Cloud AI, menggunakan volume panggilan Token harian dan skala pendapatan MaaS sebagai jangkar pertumbuhan baru. Bahkan vendor model besar seperti Moonshot AI, DeepSeek, dan Zhipu terus menekan harga inferensi. Kata kunci industri ini adalah volume panggilan model dan skala.

Huawei Cloud memilih cara lain untuk memasuki medan pertempuran yang penuh sesak ini. Huawei Cloud meluncurkan serangkaian produk baru terpadu yang berorientasi pada AI sejak tahun lalu: Kluster Komputasi Cerdas AICS Lingqu, Penyimpanan Memori AMS Agentic, Mesin Penjadwalan Terintegrasi CCE Volcano Next, Basis Operasi Otonom Aman AgentSphere, serta ModelArts Next, Platform Agen Cerdas Tingkat Perusahaan AgentArts (versi open source openJiuwen), dan secara kolektif mengusulkan paradigma baru "Agentic Infra".

KPI yang ditetapkan Zhou Yuefeng untuk Huawei Cloud bukanlah jumlah Token, melainkan "apakah setiap Token di belakangnya benar-benar meningkatkan produktivitas". Dalam periode jendela di mana pasokan daya komputasi lokalisasi terbatas dan model bisnis masih dibentuk ulang, Huawei Cloud menarik diri dari "persaingan peringkat kedua Cloud AI".

Tidak Bandingkan Skala Token

Zhou Yuefeng dalam pertemuan tersebut secara langka menanggapi perbedaan dengan Alibaba Cloud dan Volcano Engine secara langsung. Dia mengatakan, Huawei Cloud berbeda dengan vendor cloud lainnya, karena tiga alasan.

Pertama, jalur daya komputasi berbeda. Huawei Cloud menggunakan perangkat keras dan lunak daya komputasi yang dilokalkan sepenuhnya, sistem self-developed seperti Ascend, Kunpeng, CANN, Euler, dll. Jalur ini lebih berliku karena Huawei tidak dapat menggunakan daya komputasi orang lain; mereka harus menjadikan lokalisasi sebagai jawaban tingkat industri.

Dengan demikian, Huawei Cloud harus membangun bidang daya komputasi kedua, memberikan pilihan ekosistem lain di luar jalur daya komputasi dominan global yang terdiri dari NVIDIA + cloud publik arus utama. Huawei Cloud tidak dapat, dan juga tidak berencana, menggunakan perangkat keras "multi-nasional" untuk membandingkan skala daya komputasi dengan pesaing. Zhou Yuefeng mengatakan, "Saya tidak ingin membandingkan pendapatan, skala peringkat kedua sampai ke sekian dengan perusahaan cloud lain, tidak ada artinya."

Kedua, fokus bisnis berbeda. Vendor cloud berbasis internet secara alami bergantung pada aliran pengguna C dan ekosistem pengembang, sedangkan Huawei Cloud menempatkan pasukan utama di sektor pemerintahan, perusahaan, dan industri vital nasional. Misalnya, Huawei Hybrid Cloud telah memimpin pangsa pasar di pemerintah, keuangan, perusahaan BUMN selama bertahun-tahun, melayani lebih dari 5500 klien global.

Zhou Yuefeng menyatakan, iterasi model dan daya komputasi terlalu cepat, sangat mungkin setelah diterapkan sudah tertinggal. Jadi dia menyarankan, klien pemerintah dan perusahaan tidak membangun kluster sepuluh ribu kartu sendiri, melainkan data lokal + daya komputasi AI cloud publik jarak jauh / layanan model, dikombinasikan dengan teknologi inferensi rahasia, pelatihan rahasia, komputasi rahasia, untuk menciptakan keseimbangan antara kedaulatan data dan berbagi daya komputasi. Intinya, ini adalah mengirimkan dividen iterasi cloud publik kepada klien yang tidak dapat sepenuhnya menggunakan cloud publik.

Ketiga, strategi ekosistem berbeda. Huawei Cloud melakukan open source dengan cukup menyeluruh: Ascend CANN, sistem operasi Euler, penjadwalan CCE Volcano, toolchain ModelArts semuanya open source; platform agen cerdas AgentArts versi open source-nya, openJiuwen, memiliki kesamaan kernel lebih dari 90% dengan versi komersial.

Konferensi juga bersama-sama meluncurkan rencana "Ratusan Model, Ribuan Bentuk, Cloud Berkumpul Menang Bersama" dengan lebih dari 20 vendor model terkemuka seperti Zhipu, DeepSeek, MiniMax, Kimi, StepFun, Baidu, LongCat Meituan, iFlytek Spark, dll.

Saat daya komputasi lokalisasi masih terbatas dalam kemampuan dan pasokan, semakin luas ekosistemnya, semakin banyak pilihan modelnya, bidang daya komputasi kedua baru bisa stabil.

Agentic Infra: Memindahkan Medan Pertempuran dari Menjual Token ke Menjual Produktivitas

Jika jalur daya komputasi menentukan "apa yang tidak diperjuangkan" Huawei Cloud, maka Agentic Infra menentukan "apa yang ingin diperjuangkannya".

Zhou Yuefeng mengemukakan penilaian tentang evolusi industri AI: empat tahun lalu ber-AI adalah membeli kartu komputasi, tiga tahun lalu adalah melatih model besar, tahun ini adalah menggunakan agen cerdas. Daya komputasi dan model sedang mundur ke belakang panggung, agen cerdas maju ke depan.

Fokus persaingan Cloud AI bergeser dari throughput Token, menjadi apakah agen cerdas bisa benar-benar berjalan di dalam perusahaan.

Matriks produk Huawei Cloud juga disusun ulang sesuai penilaian ini. "Empat set" Agentic Infra: Pabrik Token Efisien, Pembelajaran Berkelanjutan, Penjadwalan Terintegrasi Umum-Cerdas, Otonomi Aman, masing-masing sesuai dengan tantangan teknis yang tidak terhindarkan saat perusahaan menerapkan agen cerdas.

AICS Lingqu menekan latensi Token kluster 100.000 kartu di bawah 10 milidetik; AMS menggunakan metode NPU langsung ke CMS untuk ruang memori tingkat PB, mengatasi hambatan memori tugas jangka panjang Agent; CCE Volcano Next meningkatkan pemanfaatan sumber daya lebih dari 30% melalui kolam bersama pelatihan-inferensi; AgentSphere menggunakan sandbox ringan untuk mencapai startup tingkat 100 milidetik, penciptaan batch puluhan ribu per menit.

ModelArts Next juga merekonstruksi cara bermain MaaS, rute modelnya mendukung tiga strategi: biaya prioritas, efek prioritas, seimbang, telah mengintegrasikan lebih dari 15 model SOTA, akurasi penjadwalan melebihi 95%, biaya panggilan rata-rata turun 20%.

Tapi taruhan diferensiasi sebenarnya Huawei Cloud adalah zona industri. Dalam konferensi ini, Huawei Cloud sekaligus meluncurkan empat zona "Pabrik Impian AI Industri": Kesehatan Cerdas, Kecerdasan Terwujud, Manufaktur Cerdas, Komputasi Ilmiah.

Di antaranya, zona Kesehatan Cerdas yang dibangun bersama Rumah Sakit Rui Jin Shanghai dengan model besar RuiPath, lebih dari 20 rumah sakit kelas tiga A, kota, kabupaten seperti Handan, Ruian, Qianxinan, Wu'an berkonsentrasi masuk, ini berarti kemampuan seperti diagnosis patologi yang sangat bergantung pada pengalaman ahli, untuk pertama kalinya dalam bentuk "layanan cloud" dikirimkan secara terukur ke rumah sakit kabupaten.

Zona Kecerdasan Terwujud meluncurkan platform pengembangan kecerdasan terwujud end-to-end global pertama CloudRobo, targetnya adalah menanggung kebutuhan alat seluruh rantai lebih dari 300 perusahaan startup kecerdasan terwujud di China.

Zhou Yuefeng menyatakan, kesehatan dan keuangan adalah industri dengan digitalisasi paling matang dan data paling kaya di China, "jika AI di industri ini saja tidak bisa berkembang, industri lain lebih sulit", dan skala untuk mengukur nilai AI di bidang ini seharusnya bukan DAU dan jumlah Token, melainkan proporsi pencegahan risiko keuangan, peningkatan efisiensi kredit, probabilitas pasien terpencil mendapatkan diagnosis akurat.

Menyambungkan petunjuk-petunjuk ini, kontur strategi Huawei Cloud menjadi jelas: menggunakan daya komputasi lokalisasi penuh + ekosistem open source sebagai dasar, menggunakan hybrid cloud + komputasi rahasia untuk mencakup pemerintah dan perusahaan, menggunakan Agentic Infra + zona industri untuk memindahkan persaingan dari "menjual Token" ke "menjual produktivitas".

Jalan ini jauh lebih lambat daripada mengejar pendapatan MaaS, dan juga lebih sulit menceritakan data year-on-year yang cantik, tetapi ia menghindari laut merah harga Cloud AI yang paling sengit saat ini, menaruh taruhan pada pasar yang belum diberi harga: setelah agen cerdas benar-benar masuk ke industri, siapa yang bisa mendapatkan posisi infrastruktur dasar.

Di jalur Cloud AI ini, Huawei Cloud hanya bisa menggunakan solusi lain. Zhou Yuefeng merangkum, "Saya tidak bisa membangun tanah hitam silikon multi-nasional." Ketika vendor cloud lain membandingkan siapa yang memiliki rasio harga-kinerja Token lebih tinggi, Huawei Cloud berjuang untuk: apakah sistem daya komputasi lokalisasi ini bisa memenuhi kebutuhan sebenarnya AI industri China di masa depan. (Penulis artikel | Zhang Shuai, Editor | Yang Lin)

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QMenurut Zhou Yuefeng, apa perbedaan utama antara Huawei Cloud dan vendor cloud lainnya di pasar AI China?

AMenurut Zhou Yuefeng, perbedaan utama ada pada tiga hal: 1) Rute daya komputasi: Huawei Cloud menggunakan perangkat lunak dan perangkat keras daya komputasi yang sepenuhnya buatan dalam negeri (Ascend, Kunpeng, dll.), membentuk pesawat daya komputasi kedua. 2) Fokus bisnis: Huawei Cloud fokus pada sektor pemerintah, perusahaan negara, dan industri penting nasional, bukan pada ekosistem pengembang dan lalu lintas pengguna umum. 3) Pendekatan ekosistem: Huawei Cloud menerapkan open source secara ekstensif dan meluncurkan inisiatif 'Ratusan Model, Ribuan Bentuk, Cloud Berkumpul untuk Menang Bersama' untuk memperluas pilihan model.

QApa itu 'Agentic Infra' yang diusulkan Huawei Cloud, dan mengapa hal ini penting bagi mereka?

A'Agentic Infra' (Infrastruktur Agen) adalah paradigma baru yang diusulkan Huawei Cloud, terdiri dari empat komponen inti: pabrik Token yang efisien, pembelajaran berkelanjutan, penjadwalan terpadu kecerdasan-komputasi, dan otonomi yang aman. Ini penting karena menggeser fokus persaingan Huawei Cloud dari penjualan Token dan skala model AI, ke penjualan produktivitas—yaitu kemampuan agen AI untuk benar-benar beroperasi dan menyelesaikan tugas kompleks di dalam perusahaan. Dengan ini, Huawei Cloud menghindari perang harga Token dan bersaing di pasar infrastruktur dasar untuk agen AI di industri.

QApa saja 'Zona Industri' yang diluncurkan Huawei Cloud dalam konferensi INSPIRE 2026, dan apa tujuannya?

AHuawei Cloud meluncurkan empat 'Zona Industri AI Dream Factory': Kecerdasan Medis, Kecerdasan Berwujud, Manufaktur Cerdas, dan Komputasi Ilmiah. Tujuannya adalah untuk menyediakan solusi AI yang sangat terspesialisasi dan mendalam untuk kebutuhan spesifik industri. Misalnya, Zona Kecerdasan Medis bekerja sama dengan Rumah Sakit Rui Ji Shanghai untuk menawarkan model besar RuiPath sebagai layanan cloud ke rumah sakit daerah, sementara Zona Kecerdasan Berwujud menyediakan platform pengembangan lengkap CloudRobo untuk perusahaan rintisan di bidang tersebut.

QMengapa Huawei Cloud tidak ingin terlibat dalam 'perang harga Token' seperti yang dilakukan beberapa vendor cloud dan model besar lainnya?

AHuawei Cloud memilih untuk tidak terlibat dalam perang harga Token karena rute daya komputasi buatan dalam negeri mereka tidak memungkinkan mereka bersaing secara langsung dalam hal skala dan harga dengan vendor yang menggunakan perangkat keras 'multi-nasional' (seperti NVIDIA). Sebaliknya, mereka fokus pada menciptakan nilai yang lebih dalam dengan mengukur keberhasilan berdasarkan peningkatan produktivitas nyata di balik setiap Token yang digunakan, terutama di sektor-sektor industri utama seperti pemerintahan, keuangan, dan kesehatan.

QApa peran ModelArts Next dalam strategi AI Huawei Cloud, dan keuntungan apa yang ditawarkannya?

AModelArts Next adalah alat rantai MaaS (Model-as-a-Service) yang direkonstruksi oleh Huawei Cloud. Perannya adalah sebagai penghubung cerdas yang mengoptimalkan pemilihan dan penggunaan model AI untuk pengguna. Keuntungan utamanya termasuk: mendukung strategi pemilihan model berdasarkan biaya, kinerja, atau keseimbangan; telah mengintegrasikan lebih dari 15 model SOTA; tingkat akurasi penjadwalan lebih dari 95%; dan rata-rata pengurangan biaya panggilan sebesar 20%. Ini membantu pengguna mendapatkan model terbaik dengan biaya yang lebih efisien.

Bacaan Terkait

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto2j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto2j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit3j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit3j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit4j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit4j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

Industri penambangan Bitcoin sedang mengalami penyesuaian struktural paling kompleks sejak kelahiran protokolnya. Meski harga Bitcoin bertahan di sekitar $61.000 dan hash rate global mendekati 1 ZH/s (hampir rekor tertinggi), profitabilitas penambang terus memburuk. Beberapa indikator—seperti biaya produksi, pendapatan dari biaya transaksi, ekspansi hash rate, dan anggaran keamanan industri—menunjukkan bahwa sektor ini beroperasi di ambang titik impas. Pengurangan hadiah blok (halving) 2028 diprediksi akan mempercepat proses konsolidasi ini. Masalah utamanya bukan hanya berasal dari penurunan subsidi blok pasca-halving, tetapi juga transisi yang belum tuntas ke model pendapatan berbasis biaya transaksi. Banyak perusahaan penambangan kini beralih dari sekadar memproduksi Bitcoin menjadi operator infrastruktur, operator energi, dan penyedia infrastruktur komputasi untuk AI/HPC. Dengan demikian, fokus kompetisi bergeser dari ekspansi hash rate menuju peningkatan model bisnis. Data menunjukkan bahwa dengan harga Bitcoin sekitar $61.000, pendapatan teoritis harian penambang seharusnya sekitar $78 juta, namun kenyataannya hanya sekitar $33 juta—terjadi selisih sekitar 136%. Pendapatan dari biaya transaksi juga rendah, hanya sekitar $220.000 per hari, jauh di bawah perkiraan historis sebesar $9,7 juta. Biaya listrik sendiri menyerap 71,5% dari total pendapatan industri pada tahun 2025. Setelah halving 2028, biaya produksi dasar Bitcoin diproyeksikan naik menjadi sekitar $93.289, yang akan mendorong konsolidasi industri ke perusahaan-perusahaan besar dengan modal kuat dan pendapatan yang terdiversifikasi. Masa depan industri ini terletak pada transformasi dari bisnis "penambangan" murni menjadi bisnis "infrastruktur", yang mengandalkan sumber pendapatan lain seperti manajemen energi dan layanan hosting komputasi AI/HPC. Bagi investor, pertanyaan kuncinya adalah perusahaan mana yang dapat berhasil bertransformasi dan membangun keunggulan kompetitif yang lebih tangguh dalam lanskap baru ini.

marsbit4j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

marsbit4j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli WAR

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

303 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.11Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli WAR

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 WAR (WAR) disajikan di bawah ini.

活动图片