Doktor Kelahiran 95-an Beralih ke Model Dunia, FaceMind Mengumpulkan Dana Ratusan Juta Yuan

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-26Terakhir diperbarui pada 2026-06-26

Abstrak

Perusahaan AI dunia, FaceMind, yang didirikan oleh Lu Hongyuan (doktor kelahiran 1995), baru saja mengamankan pendanaan puluhan juta yuan dalam putaran Pre-A. Investasi ini dipimpin oleh Xinglian Capital, dengan investor lama 360 melakukan investasi tambahan yang signifikan. FaceMind awalnya berfokus pada pengembangan model multimodal untuk perangkat tepi, tetapi kemudian beralih ke model dunia yang lebih mendasar. Pendirinya, Lu Hongyuan, seorang peneliti dengan rekam jejak akademis yang kuat di bidang NLP, mendorong tim untuk menangani masalah mendasar dalam model bahasa besar, seperti ketidakstabilan dalam menangani kata-kata frekuensi rendah. Karya penelitian tim, termasuk makalah "Adam's Law" yang terkait dengan efisiensi pembelajaran kalimat, bahkan mendapat perhatian dari Anthropic. Kini, perusahaan mengembangkan sistem model dunia berfitur arsitektur efisien dan berulang, yang dirancang untuk meningkatkan kemampuan prediksi jangka panjang dan pemahaman lingkungan dalam skenario seperti GUI Agent dan robotika fisik. Produk awal mereka, "Diedie Club" (aplikasi komentar AI real-time), berfungsi sebagai validasi kemampuan model dunia mereka dalam memahami antarmuka pengguna. Investor memuji tim karena visi teknis yang mendalam, kemampuan eksekusi yang kuat, dan kecepatan iterasi yang mengesankan. FaceMind berencana untuk terus mengembangkan model dunia dan memvalidasinya di berbagai skenario, menargetkan kolaborasi dengan produsen robot, platform konten, serta penyedi...

Dikutip dari 36Kr, perusahaan model dunia FaceMind baru-baru ini menyelesaikan putaran pendanaan Pre-A senilai puluhan juta yuan. Investor utamanya adalah Xinglian Capital, dengan investor lama 360 melakukan investasi tambahan yang melebihi jumlah sebelumnya.

Diketahui, putaran pendanaan baru FaceMind sedang dalam proses, dengan penasihat keuangan seperti Shendu Capital bertindak sebagai FA. Saat ini, beberapa lembaga investasi telah menyatakan minat untuk berinvestasi.

Ini adalah perusahaan AI yang masih muda. Pimpinannya adalah Lu Hongyuan, kelahiran 1995-an, yang mendirikan FaceMind saat masih berkuliah. Dalam dua tahun terakhir, perusahaan beralih dari pengembangan model multimodal sisi perangkat, perlahan beralih ke model dunia yang lebih mendasar.

Saat AI memasuki layar, perangkat lunak, dan robot, memahami dunia sedang menjadi misi berikutnya.

Dipimpin oleh Doktor Kelahiran 95-an

Tim Model Dunia Mulai Muncul

Kisah FaceMind dimulai dari Lu Hongyuan.

Pendiri kelahiran 1995-an ini menyelesaikan gelar S1 dan S2 di Imperial College London, dan meraih gelar doktor dari Laboratorium Pemrosesan Bahasa Alami Universitas Hong Kong, di bawah bimbingan Profesor Lin Wei, dengan fokus penelitian jangka panjang pada pemrosesan bahasa alami dan mekanisme dasar model besar. Selama masa doktoralnya, ia menghasilkan 14 makalah sebagai penulis pertama/penulis korespondensi di konferensi terkemuka, dengan beberapa makalah menjadi acuan utama di bidangnya.

Pada tahun 2023, FaceMind didirikan, awalnya menargetkan pengembangan dan penerapan model multimodal sisi perangkat.

Yang menarik perhatian publik adalah diskusi sebelumnya tentang "Ma Jiaqi Membuat Model Besar Tergelincir". Saat itu, ada model besar yang dapat menyebutkan riwayat terkait Ma Jiaqi dengan akurat, tetapi tidak dapat secara konsisten menghasilkan tiga kata "Ma Jiaqi". Sebuah nama biasa secara tidak sengaja mengungkap masalah mendasar dalam pemrosesan bahasa oleh model besar: sebelum teks masuk ke model, terlebih dahulu dipotong menjadi token; ketika model menghadapi kata frekuensi rendah, nama asing, atau kata bahasa minoritas, pemahaman dan generasi bisa menjadi tidak stabil.

Tim Lu Hongyuan lebih awal memperhatikan masalah ini. Pada tahun 2025, mereka menerbitkan makalah terkait SLoW, membahas bagaimana kata frekuensi rendah memengaruhi kinerja penerjemahan model besar; pada tahun 2026, hasil makalah mereka Adam’s Law lebih lanjut mendorong masalah ke tingkat kalimat — makna yang sama, semakin tinggi frekuensi dan semakin umum ekspresinya, semakin mudah diproses dan dipelajari oleh model.

Yang lebih mengejutkan, teknologi terkait makalah ini diadopsi oleh Anthropic, dan dipuji serta dibagikan oleh seorang investor Anthropic di platform X. Penilaian seorang peneliti muda kelahiran 1995-an dari Tiongkok tentang hukum dasar model besar, dengan demikian, dilihat oleh lebih banyak orang.

Mengikuti garis ini, FaceMind mulai memindahkan fokus ke model dunia.

Secara sederhana, model bahasa besar mahir memprediksi teks berikutnya, sedangkan model dunia harus memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya dalam suatu lingkungan. Dalam konteks layar, GUI Agent (Agen Antarmuka Pengguna Grafis) harus memahami halaman web, dokumen, tombol, dan niat pengguna; dalam bidang robotika, itu berarti memahami ruang, gerakan, dan hasil tugas.

Sistem model dunia yang dikembangkan sendiri oleh FaceMind, tepatnya dikembangkan seputar arah ini. Perusahaan berupaya meningkatkan stabilitas model dalam prediksi jangka panjang, pemahaman layar, dan tugas-tugas fisik melalui arsitektur model yang efisien dalam parameter dan iterasi berulang.

DieDieShe (mungkin nama produk atau platform) adalah tempat verifikasi awal kemampuan ini. Secara sekilas, ini adalah produk komentar AI yang dapat menghasilkan komentar interaktif secara real-time berdasarkan konten halaman web, dokumen, video, atau permainan yang sedang dilihat pengguna. Lebih mendalam, untuk menyelesaikan tugas, GUI Agent harus memahami layar, struktur halaman, menentukan posisi tombol, dan memprediksi hasil setelah klik. Setiap kali halaman berpindah, masukan umpan balik, dan penyelesaian tugas, semuanya membentuk data model dunia yang sangat padat.

Ini juga peluang yang ingin diraih FaceMind: model dunia sedang menjadi pintu masuk dasar AI yang baru.

Xinglian Capital dan 360 Melangkah

Medan Pertempuran Terpanas untuk Kecerdasan Fisik

Pendanaan terbaru mulai terungkap.

Baru-baru ini, FaceMind mengumumkan telah menyelesaikan pendanaan putaran Pre-A senilai puluhan juta yuan. Pendanaan ini tidak hanya melibatkan investor baru Xinglian Capital, tetapi juga menerima investasi tambahan yang melebihi jumlah sebelumnya dari investor lama 360.

Xiang Qiqi, mantan kepala investasi Grup 360, mengatakan "Dr. Lu adalah salah satu peneliti AI muda terbaik yang pernah saya temui."

Menurutnya, fokus Lu Hongyuan bukan pada optimasi lokal, melainkan pada prinsip dasar dan inovasi arsitektur model. Saat industri masih mendiskusikan konsep model dunia, FaceMind sudah melatih model dunia dari nol, dan mencapai hasil tingkat SOTA di berbagai benchmark industri. Setelah itu, Adam's Law mendapat perhatian dan verifikasi dari produsen model terkemuka di luar negeri, Anthropic. Arsitektur Loop yang terbaru diusulkan tim lebih lanjut mengeksplorasi masalah pelatihan jangka panjang model dunia.

"Kecepatan iterasi luar biasa. Sebelum setiap komunikasi, saya akan melihat laporan teknis dan makalah terbaru yang mereka rilis," kata Xiang Qiqi dengan perasaan, benar-benar merasakan apa artinya "satu investasi, belajar seumur hidup".

Mitra Xinglian Capital, Li Wenjue, mengatakan bahwa ciri paling menonjol tim FaceMind adalah kombinasi kemampuan penelitian yang solid dan kemampuan implementasi teknik yang kompleks. Anggota inti tim telah lama mendalami teknologi dasar kecerdasan buatan, tidak hanya mampu membentuk penilaian independen terhadap arah terdepan, tetapi juga cepat memvalidasi hasil penelitian dalam skenario nyata.

"Kami optimis terhadap tim dengan kepadatan talenta tinggi, penilaian teknologi yang visioner, dan kemampuan eksekusi yang kuat." Menurutnya, Lu Hongyuan memiliki kombinasi rasa ingin tahu peneliti muda dan kemampuan bertindak seorang pengusaha, mampu memimpin tim untuk terus menghadapi masalah dengan tingkat kesulitan tinggi, dan mengubah penilaian teknologi menjadi arah pengembangan yang jelas. Sifat pendiri dan kohesi tim ini adalah alasan penting Xinglian Capital memutuskan untuk berinvestasi.

Dalam setahun terakhir, model dunia menjadi kata kunci baru di industri AI. Di tengah keramaian, perbedaan pendapat juga muncul: kompetisi tahap berikutnya, apakah akan terus bergantung pada data dan parameter yang lebih besar, atau melalui arsitektur baru untuk meningkatkan efisiensi pemanfaatan data terbatas oleh model?

FaceMind memilih yang terakhir.

Menurut penjelasan, karakteristik inti model yang dikembangkan sendiri perusahaan ini adalah iterasi berulang dan efisiensi parameter. Secara sederhana, model ini berusaha membuat model, dalam skala parameter yang sama, memperoleh kemampuan prediksi jangka panjang dan deduksi lingkungan yang lebih kuat. Perusahaan mengungkapkan bahwa kinerja model skala 1B mereka telah setara dengan model kuat sejenis internasional, dengan peningkatan efisiensi parameter.

Saat ini, FaceMind telah mulai memvalidasi kemampuan model ini dalam beberapa skenario. Data menunjukkan bahwa kemampuan model dunia mereka telah divalidasi dalam lingkungan fisik simulasi, lingkungan GUI Agent, dan lingkungan lengan robot fisik. Untuk hilir, perusahaan berencana menyediakan kemampuan lengkap, mulai dari validasi skenario, pelatihan model, penyebaran arsitektur, hingga layanan inferensi dan optimasi berkelanjutan, untuk mitra seperti produsen robot, platform konten, produsen chip, dan penyedia layanan cloud.

Menurut Lu Hongyuan, peluang model dunia akan terbuka seiring dengan GUI Agent dan kecerdasan fisik. Saat itu, model akan bersaing dalam hal kemampuan memahami tugas, memprediksi perubahan, dan menyelesaikan tindakan dengan stabil. Setelah pendanaan selesai, FaceMind akan terus berinvestasi dalam pengembangan model dunia dan validasi multi-skenario.

Sebuah perusahaan muda, sedang berusaha masuk ke meja permainan infrastruktur AI generasi berikutnya.

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "投资界AI", penulis: Wang Lu

Pertanyaan Terkait

QSiapa pendiri FaceMind dan apa latar belakang akademiknya?

APendiri FaceMind adalah Lu Hongyuan (Lu Hong Yuan). Ia adalah seorang doktor kelahiran tahun 1995. Ia menyelesaikan gelar S1 dan S2 di Imperial College London, dan gelar doktor di Laboratorium Pemrosesan Bahasa Alami Universitas Cina Hong Kong, di bawah bimbingan Profesor Lin Wei.

QInvestor apa saja yang berpartisipasi dalam pendanaan Pre-A round FaceMind?

ADalam pendanaan Pre-A round ini, FaceMind mendapat investasi dari Xinglian Capital sebagai investor baru, serta investasi tambahan (over-subscribed) dari investor lama yaitu 360.

QApa yang dimaksud dengan 'model dunia' (world model) menurut artikel ini?

AMenurut artikel, model dunia bertujuan untuk memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya di sebuah lingkungan. Jika model bahasa besar (LLM) pandai memprediksi kata atau teks berikutnya, model dunia perlu memahami dan memprediksi urutan peristiwa, seperti di antarmuka pengguna grafis (GUI Agent) yang memahami halaman web, tombol, dan intensi pengguna, atau dalam robot yang memahami ruang, tindakan, dan hasil tugas.

QProduk apa yang digunakan FaceMind sebagai 'lapangan uji awal' untuk kemampuan model dunianya?

AProduk awal yang digunakan sebagai lapangan uji adalah 'Diedie Club' (DieDie She), sebuah produk komentar AI langsung (AI弹幕) yang dapat menghasilkan komentar interaktif secara real-time berdasarkan konten yang sedang dilihat pengguna, seperti halaman web, dokumen, video, atau game.

QMenurut artikel, apa keunggulan utama tim FaceMind yang disebutkan oleh investor?

AInvestor menyoroti bahwa tim FaceMind memiliki kombinasi kemampuan penelitian yang solid dan kemampuan rekayasa teknis yang kuat untuk menerapkan teknologi dalam skenario nyata. Pendiri Lu Hongyuan dipuji karena fokusnya pada inovasi arsitektur dan prinsip dasar model, bukan hanya optimasi lokal, serta memiliki kecepatan iterasi yang mengesankan dalam penelitian dan pengembangan.

Bacaan Terkait

Harga Bitcoin Menyentuh Level Terendah dalam 20 Bulan, Investor "Bull" Terbesar Sudah Rugi 15 Miliar Dolar

Harga Bitcoin menyentuh level terendah dalam 20 bulan terakhir, jatuh di bawah $60,000 pada 25 Juni. Aset kripta utama lainnya seperti ETH dan SOL juga terkoreksi tajam. Lebih dari $1 miliar posisi leverage dilikuidasi dalam 24 jam, dengan mayoritas adalah posisi long. Indeks Fear & Greed turun ke 15, menandakan sentimen "ketakutan ekstrem". Pilar utama bull run sebelumnya—yaitu strategi pembelian berkelanjutan oleh perusahaan seperti Strategy (MSTR) dan aliran dana institusional melalui ETF spot AS—sedang melemah secara bersamaan. Strategy, pemegang Bitcoin korporat terbesar, kini mencatat kerugian mengambang lebih dari $14,6 miliar. Produk pendanaan terbarunya, STRC, telah anjlok 25% dari nilai nominalnya, mengancam kemampuan perusahaan untuk terus mengumpulkan dana dan membeli Bitcoin. Sementara itu, ETF spot Bitcoin AS mengalami arus keluar bersih besar-besaran, dengan sekitar $2,8-3,5 miliar mengalir keluar sepanjang Juni. Lingkungan makro yang ketat dengan inflasi tinggi dan penundaan ekspektasi pemotongan suku bunga AS semakin menekan aset berisiko seperti kripto. Modal institusional juga tampak beralih ke sektor AI. Faktor jangka pendek, termasuk kadaluarsa opsi Bitcoin senilai sekitar $10 miliar pada 26 Juni, diperkirakan akan terus memicu volatilitas. Analis memperingatkan bahwa ujian sesungguhnya bagi pasar mungkin datang pada awal Juli setelah likuidasi kontak berjangka kuartalan dan penurunan leverage.

Foresight News6m yang lalu

Harga Bitcoin Menyentuh Level Terendah dalam 20 Bulan, Investor "Bull" Terbesar Sudah Rugi 15 Miliar Dolar

Foresight News6m yang lalu

STRC Tembus di Bawah 80 Dolar, Masih Bisakah Investor Beli di Titik Terendah?

STRC, saham preferen Strategos yang ditargetkan pada nilai nominal $100, telah jatuh di bawah $80, menawarkan yield dividen tersirat yang tampak tinggi sekitar 13-15%. Artikel ini menganalisis apakah ini peluang beli atau perangkap. Poin utamanya: Diskon ini bukan hanya karena likuiditas, tetapi mencerminkan keraguan pasar tentang kemampuan model pembiayaan Strategos. Strategos mengandalkan siklus "menerbitkan sekuritas -> membeli BTC" untuk tumbuh. STRC, sebagai lapisan pendanaan berbiaya tinggi yang membutuhkan pembayaran dividen tunai, menjadi titik tekanan jika siklus ini melambat. Alasan utama STRC melemah: 1. Tekanan pada harga BTC dan premium saham MSTR, mengurangi efisiensi pendanaan. 2. Mekanisme penerbitan STRC terhambat saat harga jauh di bawah nominal. 3. Kompetisi dari produk pendapatan serupa (seperti SATA) menarik likuiditas. 4. Sinyal risiko: Strategos menjual sedikit BTC (32 BTC) untuk mendanai dividen, mempertanyakan komitmen "hanya beli, tidak jual". STRC bukan skema Ponzi karena didukung aset BTC nyata, tetapi memiliki risiko "Ponisifikasi" jika dividennya semakin bergantung pada penjualan BTC atau penerbitan sekuritas baru. "Ledakan" atau kegagalan bagi STRC lebih mungkin berupa keruntuhan bertahap dalam kepercayaan dan kemampuan pendanaan, dipicu oleh kombinasi: BTC turun dalam, diskon STRC yang dalam berlanjut, tekanan biaya dividen tunai, dan penjualan BTC menjadi rutin untuk membayar dividen. Kesimpulan: STRC bukan aset pendapatan tetap bebas risiko. Ini adalah taruhan pada apakah model perbendaharaan BTC Strategos dapat bertahan dalam pasar bearish. Membelinya adalah spekulasi pada pemulihan harga menuju $100 dan keberlanjutan narasi pendanaan Strategos, sambil menerima risiko dividen tertunda atau harga diskon yang berkepanjangan.

marsbit20m yang lalu

STRC Tembus di Bawah 80 Dolar, Masih Bisakah Investor Beli di Titik Terendah?

marsbit20m yang lalu

Mengapa Proyek Kripto Sering Berganti Nama?

Penulis: Gu Yu, ChainCatcher Di dunia bisnis tradisional, aset merek adalah garis hidup perusahaan. Mengganti nama secara sering hampir setara dengan menghancurkan pertahanan bisnis secara sukarela. Namun, di dunia kripto, aturannya seringkali berkebalikan. Menurut statistik RootData, lebih dari 16% proyek kripto pernah mengganti nama, termasuk banyak proyek terkenal. Artikel ini membahas alasan umum di balik fenomena ini: 1. **Loyalitas merek kripto yang rendah:** Pengguna awal banyak proyek kripto seringkali adalah investor, pemburu airdrop, atau pedagang naratif, bukan konsumen setia. Loyalitas mereka lebih terikat pada potensi keuntungan daripada pengalaman produk. Nama lama yang dikaitkan dengan penurunan harga, narasi usang, atau kontroversi bisa menjadi beban, bukan aset. 2. **Strategi pemasaran dan penyesuaian:** Beberapa pergantian nama merupakan penyesuaian strategis yang sah saat cakupan bisnis berkembang melampaui nama awal (contoh: Matic Network menjadi Polygon). Namun, banyak juga yang bertujuan "menumpang" pada tren panas pasar (seperti AI, RWA) untuk mendapatkan perhatian dan modal segar. Pergantian nama juga bisa menjadi alat hubungan masyarakat untuk memutus hubungan dengan masa lalu setelah peretasan, kerugian, atau kegagalan yang merusak kepercayaan. 3. **Ruang abu-abu "ganti nama dan ganti token":** Yang perlu diwaspadai adalah ketika pergantian nama disertai migrasi token. Ini bisa menjadi kesempatan untuk "mereset" likuiditas dan grafik harga lama, menciptakan kesan segar. Dalam proses ini, seringkali terjadi perubahan pada tokenomics yang tidak menguntungkan pemegang token lama, seperti pengenceran melalui penambahan pasokan untuk insentif baru. **Kesimpulan:** Masalah sebenarnya bukan pada pergantian nama itu sendiri, melainkan pada motif di baliknya. Pergantian nama untuk memperluas visi strategis dengan produk nyata dapat positif. Namun, jika tujuannya adalah melarikan diri dari sejarah kegagalan, menggeser narasi usang, atau mereset grafik harga dan likuiditas untuk permainan lama yang sama, maka itu adalah tanda bahaya. Ketika sebuah proyek mengganti nama, pertanyaan kritisnya adalah: Apa kemampuan atau strategi baru yang nyata? Apakah tokenomics berubah? Sejarah lama apa yang paling ingin mereka lupakan?

marsbit26m yang lalu

Mengapa Proyek Kripto Sering Berganti Nama?

marsbit26m yang lalu

Triliun Rupiah Pintu Masuk Dana Pensiun? ETF Reinvestment Dividen Bitcoin Franklin Templeton Punya Plafon Jual

**Artikel Inti (Ringkasan dalam Bahasa Indonesia):** Franklin Templeton mengajukan dua ETF baru yang dirancang untuk membawa Bitcoin ke investasi tradisional melalui mekanisme "konfigurasi default" dan rencana reinvestasi dividen (DRIP). Produk ini, yaitu Franklin US Equity Bitcoin Reinvestment Index ETF dan Franklin US Equity Innovation Sector Bitcoin Reinvestment Index ETF, akan berinvestasi di ETF Bitcoin spot, futures, dan opsi. Dengan alokasi awal 95% saham dan 5% Bitcoin, dividen dari bagian saham akan digunakan secara otomatis untuk membeli Bitcoin. Namun, terdapat batasan: porsi Bitcoin akan dijual kembali jika melebihi 5% (diturunkan ke 4,5%) selama rebalancing triwulanan, dengan batas keras maksimal 20% dari aset dana. Desain ini berarti dalam pasar bullish, dana justru menjadi penjual Bitcoin yang terprogram, berpotensi menciptakan tekanan jual. Artikel ini mengkritik dampak langsungnya yang kecil terhadap permintaan Bitcoin. Dengan yield dividen rendah (sekitar 1% atau 0,5%), daya beli tahunan untuk Bitcoin sangat minimal dibandingkan volume pasar harian. Target utama produk ini adalah penasihat keuangan, memungkinkan mereka mengalokasikan Bitcoin kepada klien secara tidak langsung dan "patuh regulasi", dengan menampilkannya sebagai produk ekuitas AS biasa. Kesimpulannya, meski mekanisme "default" yang memanfaatkan inersia investor berpotensi membuka akses besar seperti dana pensiun 401(k) di masa depan (terutama setelah perubahan regulasi AS baru-baru ini), dalam jangka pendek, aliran dana masuk dari produk ini diperkirakan sangat terbatas, dan desainnya justru bisa menjadi sumber tekanan jual pasif jika Bitcoin naik signifikan.

Foresight News29m yang lalu

Triliun Rupiah Pintu Masuk Dana Pensiun? ETF Reinvestment Dividen Bitcoin Franklin Templeton Punya Plafon Jual

Foresight News29m yang lalu

Mengapa Proyek Kripto Sering Ganti Nama?

Mengapa proyek kripto sering mengganti nama? Di dunia bisnis tradisional, mengganti merek sama dengan menghancurkan asetnya. Namun, di ekosistem kripto, statistik menunjukkan lebih dari 16% proyek pernah mengubah namanya, termasuk nama-nama besar seperti Matic (Polygon), Elrond (MultiversX), dan lainnya. Ada beberapa alasan di balik tren ini. Pertama, loyalitas pengguna di kripto rendah karena pengguna terutama adalah investor atau pencari keuntungan jangka pendek. Nama lama yang dikaitkan dengan kinerja buruk atau kerugian bisa menjadi beban. Kedua, pergantian nama bisa menjadi strategi pemasaran untuk menyegarkan narasi, menyesuaikan dengan konsep pasar yang sedang tren (seperti AI, RWA), atau menjauhi citra negatif setelah insiden seperti peretasan. Ketiga, perubahan yang lebih berbahaya adalah ketika pergantian nama disertai dengan migrasi token. Hal ini dapat digunakan untuk me-reset grafik harga lama, memberikan peluang baru bagi proyek dan pembuat pasar, dan terkadang digunakan untuk menyembunyikan perubahan tokenomics seperti pengenceran melalui penambahan pasokan. Masalah utamanya bukan pada pergantian nama itu sendiri, melainkan jika itu dilakukan untuk melarikan diri dari sejarah: melupakan kegagalan narasi, harga yang terpuruk, atau kepercayaan yang hilang. Saat sebuah proyek mengumumkan perubahan nama, pertanyaan kritis adalah: apakah ada peningkatan kemampuan nyata di baliknya, apakah tokenomics berubah, dan sejarah apa yang coba mereka tinggalkan? Pergantian nama bisa menjadi awal baru yang sah, tetapi juga bisa sekadar permainan lama dengan kemasan baru.

链捕手34m yang lalu

Mengapa Proyek Kripto Sering Ganti Nama?

链捕手34m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片