# Artikel Terkait Masa depan

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "Masa depan", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

CEO Coinbase Armstrong: "Pada era kecerdasan buatan, nilai mata uang kripto akan semakin meningkat!" Inilah detailnya

CEO Coinbase Brian Armstrong menyatakan bahwa pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) tidak akan mengurangi pentingnya sektor kripto. Sebaliknya, aset digital akan memainkan peran yang jauh lebih besar di era baru ini. Armstrong menekankan bahwa AI dan kripto bukanlah teknologi yang bersaing, melainkan infrastruktur yang saling melengkapi. Menurutnya, teknologi kripto adalah infrastruktur universal seperti listrik atau internet, dan akan menjadi alat fundamental untuk transaksi keuangan oleh sistem AI di masa depan. Kebutuhan akan aset digital akan meningkat, terutama dengan meluasnya agen otonom AI. Sistem keuangan tradisional dianggap tidak sepenuhnya dapat beradaptasi dengan teknologi baru ini. Agen AI tidak dapat membuka rekening bank atau menunggu transfer uang internasional selesai, sehingga kripto menawarkan keunggulan signifikan sebagai sistem pembayaran real-time yang dapat diprogram. Di masa depan, agen AI tidak hanya akan melakukan pembayaran tetapi juga dapat menjalankan berbagai operasi ekonomi secara mandiri, seperti manajemen dana, transaksi investasi, perdagangan, konsultasi keuangan, dan penggalangan modal. Dalam skenario ini, teknologi blockchain dan kripto akan membentuk infrastruktur dasar yang memungkinkan sistem AI melakukan transaksi keuangan yang aman dan lancar. Banyak perusahaan teknologi saat ini mengeksplorasi skenario di mana AI dan blockchain dapat digunakan bersama. Integrasi keuangan terdesentralisasi (DeFi), kontrak pintar, dan aplikasi tokenisasi dengan sistem berbasis AI dianggap sebagai salah satu arah pengembangan terpenting di sektor ini.

cryptonews.ru2 hari yang lalu 10:56

CEO Coinbase Armstrong: "Pada era kecerdasan buatan, nilai mata uang kripto akan semakin meningkat!" Inilah detailnya

cryptonews.ru2 hari yang lalu 10:56

Wawancara Era AI, Revolusi Industri, dan Peradaban Masa Depan - Zhang Dingwen: Masa Depan Bukan Milik Pengejar

AI menjawab: - Artikel ini mewawancarai pengusaha Zhang Dingwen tentang pandangannya mengenai inovasi bisnis di era AI. - Fokus utamanya bukanlah mengejar "angin pundi" jangka pendek, tetapi mengidentifikasi dan memposisikan diri pada arah evolusi jangka panjang sebuah era. - Dia percaya bahwa peluang bisnis yang sebenarnya berasal dari perubahan dalam cara manusia terhubung dengan dunia digital, dan melihat potensi perangkat wearable sebagai pintu masuk atau "entri" baru untuk layanan dan ekosistem digital. - Perusahaan seharusnya tidak hanya fokus pada produk atau keuntungan, tetapi membangun kepercayaan dan menciptakan nilai yang tahan lama. - Dia membedakan antara perusahaan "sukses" dan "hebat", di mana perusahaan hebat tidak hanya menjawab kebutuhan pasar, tetapi membentuk cara hidup baru dan berpartisipasi dalam membangun aturan untuk peradaban masa depan. - Bisnis pada akhirnya bersaing dalam pemahaman dan definisi masa depan. Visi dan kemampuan untuk terus belajar lebih penting daripada sekadar kecepatan eksekusi.

marsbit07/21 08:45

Wawancara Era AI, Revolusi Industri, dan Peradaban Masa Depan - Zhang Dingwen: Masa Depan Bukan Milik Pengejar

marsbit07/21 08:45

Memahami Rantai Industri Stablecoin dalam Satu Artikel: Keuntungan Sebenarnya Tidak Berada di Sisi Penerbitan

Stabil kripto sering kali hanya dikaitkan dengan emiten seperti Tether dan Circle. Namun, ekosistem penuh mencakup lima rantai nilai utama: penerbitan, on/off-ramp (pertukaran dengan uang fiat), transfer on-chain, pembayaran, dan peningkatan aset (yield). Alur nilai dijelaskan melalui contoh $1000: ditukar ke stablecoin, digunakan untuk transfer lintas batas, pembayaran merchant, dan akhirnya disimpan untuk menghasilkan yield. Meskipun penerbitan didominasi raksasa dengan skala besar, peluang sebenarnya tersebar di hilir. * **Penerbitan:** Model bisnisnya berkembang melampaui pendapatan bunga cadangan, mencakup biaya pembayaran, *Issuance-as-a-Service* (IaaS), dan stablecoin regional. Contoh: Circle berbagi pendapatan bunga dengan mitra seperti Coinbase untuk mendorong adopsi USDC. * **On/Off-Ramp:** Layanan seperti MoonPay menghasilkan dari biaya transaksi, tetapi persaingan ketat mendorong konsolidasi dan integrasi vertikal ke hilir. * **Transfer On-Chain:** Nilai tidak terletak pada transfer itu sendiri (murah), tetapi pada pertukaran ujung ke ujung, kepatuhan, dan manajemen hubungan kerja. Platform seperti Rise menghasilkan dari biaya langganan SaaS dan pengelolaan risiko, bukan dari transfer. * **Pembayaran:** Inti profitabilitas adalah infrastruktur penerbitan dan penyelesaian kartu (seperti Rain), yang memungkinkan penyelesaian real-time dengan USDC dan meningkatkan efisiensi modal, bukan hanya biaya transaksi kartu. * **Peningkatan Aset (Yield):** Telah berkembang menjadi industri manajemen aset on-chain yang kompleks. Peminjam (seperti Aave), pengelola risiko (seperti Steakhouse), dan produk RWA (seperti Ondo) menawarkan berbagai model pendapatan berdasarkan manajemen, kinerja, dan distribusi. Kesimpulannya, kunci sukses bukan hanya penerbitan, tetapi menguasai infrastruktur di seluruh rantai nilai, terutama yang terintegrasi dengan sistem keuangan tradisional (seperti penyelesaian pembayaran dan kepatuhan). Tren masa depan mencakup adopsi stablecoin mata uang lokal dan integrasi yang lebih dalam dengan infrastruktur keuangan yang mapan. Nilai industri bergeser ke hilir menuju lapisan penyelesaian dan integrasi regulasi.

Foresight News07/17 03:42

Memahami Rantai Industri Stablecoin dalam Satu Artikel: Keuntungan Sebenarnya Tidak Berada di Sisi Penerbitan

Foresight News07/17 03:42

Altman Kembali ke Stanford untuk Mengakui Kesalahan: Outsource Pikiran ke AI, Otak Satu Generasi Sedang Menyusut

Semua orang mengira AI akan memaksa sistem pendidikan berubah drastis, tapi ChatGPT sudah dirilis selama tiga setengah tahun, dan sistem pendidikan hampir tidak berubah. CEO OpenAI Sam Altman kembali ke almamaternya Stanford, mengakui bahwa dia salah prediksi. Dia mengira sistem pendidikan akan mereformasi diri dengan cepat setelah siswa mulai menyontek dengan AI, tetapi nyatanya tidak. Dia mengkhawatirkan jika sistem pendidikan tetap mengajar dan mengevaluasi siswa dengan metode lama di era pra-AGI, seperti menghafal, jawaban standar, dan ujian tertutup, hal itu tidak hanya membuat metode tersebut usang, tetapi juga menyebabkan "kemampuan berpikir" manusia menyusut. Outsourcing pemikiran ke AI akan melemahkan "otot" berpikir kritis, seperti otot yang tidak digunakan. Riset menunjukkan bahwa setelah ChatGPT masuk, nilai ujian turun signifikan. Analisis dari UC Berkeley terhadap lebih dari 500.000 sampel nilai menemukan bahwa nilai tugas untuk mata kuliah menulis dan pemrograman naik, tetapi nilai ujian tidak berubah. Ini karena siswa "mengalihdayakan" pekerjaan mereka, bukan benar-benar belajar. Pertanyaan besarnya adalah: mengapa revolusi pendidikan yang dijanjikan AI belum datang? Jawabannya terletak pada inersia sistem. Alat bisa diperbarui dengan cepat, tetapi aturan dan lembaga butuh waktu lama untuk berubah. AI tutor pribadi yang murah dan efektif secara teoritis sudah tersedia, tetapi sistem pendidikan lambat beradaptasi. Lalu, apa yang harus diajarkan? Altman berpendapat bahwa meskipun mesin bisa melakukan sesuatu dengan lebih baik, manusia tetap perlu mempelajarinya secara langsung. Menulis dan pemrograman, misalnya, bukan hanya tentang hasil akhir, tetapi tentang melatih proses berpikir dan logika. Tujuan pendidikan harus bergeser dari mengingat pengetahuan menjadi mengajukan pertanyaan yang lebih baik, serta menguji penilaian, kreativitas, dan kemampuan lintas disiplin. Kekhawatiran terbesar Altman adalah jika sistem evaluasi lama terus digunakan untuk mengukur kemampuan siswa di era AI, hasilnya menjadi tidak bermakna. Hal yang lebih penting daripada bergantung pada AI adalah kemampuan untuk memverifikasi dan menilai output AI. Jika tren ini berlanjut, suatu generasi berisiko kehilangan kemampuan berpikir mandiri.

marsbit07/16 08:22

Altman Kembali ke Stanford untuk Mengakui Kesalahan: Outsource Pikiran ke AI, Otak Satu Generasi Sedang Menyusut

marsbit07/16 08:22

Pendiri Real Vision: Kita Hidup di Era Pertumbuhan Eksponensial

**Era Pertumbuhan Eksponensial: Saatnya untuk Memahami dan Beradaptasi** Otak manusia secara alami berpikir linear, tetapi kita sekarang memasuki era yang didorong oleh pertumbuhan eksponensial. Fenomena ini, yang pertama kali dijelaskan pada tahun 2021, ternyata jauh lebih besar dari yang diperkirakan. Dua kekuatan utama mendorong percepatan ini: 1. **Ekspansi Likuiditas Global**: Nilai uang terus menurun. Untuk mempertahankan daya beli, aset perlu menghasilkan sekitar 11% per tahun, didorong oleh ekspansi gabungan dari bank sentral, departemen keuangan, dan kredit perbankan di seluruh dunia. 2. **Konvergensi Teknologi Eksponensial**: Lima kurva teknologi—Kecerdasan Buatan (AI), Robotika, Energi Terbarukan (terutama surya & penyimpanan), Bioteknologi, dan Jaringan Blockchain—tidak lagi berkembang secara terpisah. Mereka sekarang saling memperkuat, menciptakan **pertumbuhan eksponensial ganda**, di mana laju pertumbuhannya sendiri semakin cepat. **AI & Tenaga Kerja Buatan**: AI dan robot mengatasi keterbatasan tenaga kerja akibat penuaan populasi, menciptakan "penawaran tenaga kerja buatan" dan mendorong deflasi biaya. **Energi sebagai Fondasi**: Ledakan komputasi AI membutuhkan energi yang sangat besar. Di sinilah tenaga surya, yang mengikuti **Hukum Wright** (biaya turun 20%+ setiap kali kapasitas global berlipat ganda), menjadi pengubah permainan. China memimpin dalam ekspansi ini. Energi murah mendukung komputasi yang murah, yang kemudian meningkatkan AI untuk mengoptimalkan jaringan energi—sebuah siklus umpan balik yang positif. **Peran Kripto**: Selain terkait dengan siklus likuiditas global, blockchain kini memiliki kebutuhan mendasar baru: menjadi infrastruktur keuangan untuk ekonomi AI masa depan, di mana miliaran agen otonom akan membutuhkan penyelesaian transaksi instan dan tanpa kepercayaan. **Bagaimana Menghadapinya?** Intinya bukan lagi "bagaimana menyelamatkan pekerjaan saya dari mesin," tetapi **"bagaimana memiliki bagian dari aset yang mendukung mesin-mesin ini."** Nilai akan mengalir kepada pemilik infrastruktur dan alat produktif. Konsep seperti **"Universal Basic Fairness"**—di mana publik secara langsung memiliki aset produktif—muncul sebagai solusi. Kita sedang dalam perjalanan menuju **"Singularitas Ekonomi"** (kira-kira 2030-2032), di mana model ekonomi tradisional mungkin tidak lagi berlaku. Data yang terukur menunjukkan bahwa ini bukanlah gelembung, tetapi realitas baru: **Era Pertumbuhan Eksponensial.**

Foresight News07/15 09:42

Pendiri Real Vision: Kita Hidup di Era Pertumbuhan Eksponensial

Foresight News07/15 09:42

Pemenang Nobel Hassabis Menggegerkan: Dampak AGI Akan 10 Kali Lipat Revolusi Industri

Demis Hassabis, peraih Nobel dan kepala DeepMind, menyatakan bahwa Kecerdasan Buatan Umum (AGI) kemungkinan akan terwujud dalam beberapa tahun ke depan. Ia menggambarkan dampak AGI sebagai "10 kali skala dan 10 kali kecepatan" Revolusi Industri, sehingga dapat membawa era kelimpahan baru di mana sumber daya bukan lagi hambatan bagi kemajuan manusia. AGI diharapkan dapat mempercepat pengembangan obat-obatan, energi bersih, dan material canggih. Namun, Hassabis memperingatkan tentang risiko yang menyertainya, seperti ancaman keamanan siber, bio, dan nuklir. Untuk mengatasi hal ini, ia mengusulkan pembentukan "Badan Standar AI Terdepan" yang menyerupai FINRA, yang akan mengevaluasi model "kelas terdepan" sebelum dirilis, dengan periode tinjauan sukarela 30 hari. Badan ini juga dapat mengoordinasikan perlambatan pengembangan jika diperlukan. Hassabis menekankan bahwa meski tantangan teknis dapat diatasi, manusia masih akan menghadapi pertanyaan ekonomi dan filosofis yang kompleks di era pasca-kelangkaan, seperti model ekonomi baru, nilai-nilai, dan makna kehidupan. Ia menyerukan kolaborasi global untuk memastikan AGI dikembangkan secara bertanggung jawab, sehingga dapat membawa masa depan yang makmur bagi seluruh umat manusia.

marsbit07/15 03:37

Pemenang Nobel Hassabis Menggegerkan: Dampak AGI Akan 10 Kali Lipat Revolusi Industri

marsbit07/15 03:37

Masalah Teori String yang Terjebak Setengah Tahun, Claude Selesaikan dalam Semalam, Profesor Universitas Tokyo Hingga Hapus Tweet

Masalah teori string yang telah mentok selama setengah tahun berhasil dipecahkan Claude dalam semalam! Profesor Yuji Tachikawa dari Universitas Tokyo, yang meneliti teori medan kuantum dan teori string, terkesan mendalam oleh kemampuan Claude Fable. Tanpa harapan, ia memberikan catatan penelitiannya yang mandek kepada AI pada 12 Juli. AI tidak hanya memberikan wawasan berharga untuk memecahkan masalah, tetapi juga secara mandiri menggunakan SymPy untuk menulis kode dan memverifikasi hasil prediksinya. Profesor Tachikawa menyatakan AI tampaknya benar-benar memahami teori string dan memiliki intuisi. Dalam kasus lain, ahli genetika Stanford Euan Ashley meminta Claude menganalisis genomnya sendiri. Hanya dalam 30 menit dan dengan biaya sekitar $5, AI berhasil mengidentifikasi gen risiko Alzheimer dan variasi gen yang memengaruhi metabolisme obat—tugas yang pernah membutuhkan tim 31 orang selama 9 bulan. Kedua contoh ini menunjukkan AI telah melampaui peran sebagai sekadar alat dan mulai berfungsi sebagai rekan kolaboratif dalam penelitian ilmiah, menandakan dimulainya era baru di mana sains dapat berkembang dengan cara yang tak terduga.

marsbit07/14 13:57

Masalah Teori String yang Terjebak Setengah Tahun, Claude Selesaikan dalam Semalam, Profesor Universitas Tokyo Hingga Hapus Tweet

marsbit07/14 13:57

Percakapan Vitalik dan Aya di Hong Kong: Ekosistem Ethereum Masuk ke Masa Depan Multi-Noda

Dalam dua bulan terakhir, ekosistem Ethereum mengalami transformasi signifikan menuju masa depan multi-node. Ethereum Foundation (EF) melakukan restrukturisasi organisasi, berfokus pada nilai inti CROPS (Anti-sensor/Penangkapan, Sumber Terbuka, Privasi, Keamanan) dengan filosofi "longevity over breadth". EF kini diposisikan sebagai satu node dengan tujuan jelas, bukan sebagai pusat tunggal. Organisasi independen baru bermunculan: Ethlabs (R&D nirlaba), Ethereum Institutional (pintu masuk adopsi institusional), dan Etherealize (penghubung dengan Wall Street). Perkembangan ini mencerminkan pembagian tanggung jawab yang lebih jelas dalam ekosistem. Dalam dialog di ETH HK Hub, Ketua EF Aya Miyaguchi menekankan "Walk-away Test" – sistem harus tetap berjalan tanpa EF. Vitalik Buterin membedakan pengembangan protokol inti (memerlukan koordinasi jangka panjang) dan pengembangan L2 (lebih seperti pasar bebas). Hong Kong muncul sebagai simpul koordinasi penting di Asia, menghubungkan pembangun, institusi, dan pembuat kebijakan. Perubahan utama bukan tentang pergantian organisasi, tetapi peralihan menuju ekosistem yang lebih tangguh dengan banyak node independen yang berkolaborasi, di mana EF yang lebih fokus justru mendorong lebih banyak partisipasi dan inovasi dari seluruh komunitas.

marsbit07/13 02:58

Percakapan Vitalik dan Aya di Hong Kong: Ekosistem Ethereum Masuk ke Masa Depan Multi-Noda

marsbit07/13 02:58

Baru Saja, Futurolog Utama OpenAI Mengundurkan Diri, Pernah Dicap Keledai Bodoh oleh Musk

Baru-baru ini, Joshua Achiam, Chief Futurist OpenAI, mengumumkan pengunduran dirinya dari perusahaan setelah 9 tahun bekerja. Posisinya berada di persimpangan tim keamanan dan kebijakan AI OpenAI, bertugas meneliti risiko dan peluang yang mungkin dibawa oleh perkembangan AI. Ia bergabung sebagai magang pada 2017, kemudian memimpin tim Mission Alignment yang bertanggung jawab menjaga misi awal OpenAI: memastikan AGI (Artificial General Intelligence) menguntungkan seluruh umat manusia. Dalam pengumumannya di X, Achiam menyebut keputusannya telah dipikirkan matang dan bukan akibat peristiwa tertentu. Ia menggambarkan sembilan tahun terakhir sebagai dekade dengan perubahan yang luar biasa cepat, dari AI yang belum bisa benar-benar bercakap hingga kini mampu memecahkan masalah sains terdepan. Meski meninggalkan OpenAI, Achiam tetap optimis tentang masa depan dan berkomitmen untuk terus berkontribusi pada terwujudnya AGI yang aman. Salah satu momen terkenal dalam karirnya adalah pada 2018, ketika ia menginterupsi pidato perpisahan Elon Musk dan menyinggung potensi risiko keamanan jika Musk mengembangkan AGI di Tesla, yang menyebabkan Musk memanggilnya "jackass". Insiden ini justru menjadi semacam legenda di internal OpenAI. Kepergian Achiam menambah daftar panjang profesional keamanan dan kebijakan AI yang meninggalkan OpenAI belakangan ini, seperti Jan Leike (Superalignment) dan Miles Brundage. Sementara itu, OpenAI sendiri tengah berupaya mempererat kolaborasi antara peneliti AI dan tim kebijakan, termasuk dengan merekrut mantan penasihat AI Gedung Putih, Dean Ball. Achiam menyinggung dalam suratnya bahwa misi untuk mencapai AGI yang aman kini juga dapat didorong di luar "tembok lab," menunjukkan kemungkinan babak baru dalam perjalanan karir dan komitmennya.

marsbit07/08 04:03

Baru Saja, Futurolog Utama OpenAI Mengundurkan Diri, Pernah Dicap Keledai Bodoh oleh Musk

marsbit07/08 04:03

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

Pendiri 58 Tongcheng (situs rakyat): Saya Percaya Setengah dengan Pernyataan "Model Bahasa Besar Menelan Segalanya". Banyak orang berbicara tentang "model besar adalah segalanya", tetapi penulis tidak sepenuhnya percaya. Pernyataan "menelan segalanya" sering kali muncul karena pemahaman terbatas tentang masa depan. Internet pun disebutkan akan menelan segalanya, namun kenyataannya tidak. Penulis lebih setuju melihat model bahasa besar sebagai fondasi penting, seperti jaringan tulang punggung internet atau pembangkit listrik. Tanpa fondasi ini, dunia tidak bisa berkembang. Namun, setelah fondasi terbentuk, hal yang menarik justru terjadi di atasnya. Seperti listrik: setelah ditemukan, aplikasi pertamanya adalah bola lampu. Tapi kemudian muncul berbagai peralatan seperti mesin cuci, TV, dan penyedot debu. Listrik adalah dasar, tetapi peralatan spesifik itulah yang benar-benar mengubah dunia. Demikian pula, model bahasa besar menyediakan kecerdasan dasar, tetapi kecerdasan ini harus dimasukkan ke dalam "mesin" atau "alat" yang ditujukan untuk skenario spesifik agar dapat berfungsi dan mengubah dunia. Claude Code untuk menulis kode, Claude Design untuk desain, VoiceDrop untuk menulis artikel — meski menggunakan model dasar yang sama, mereka menyelesaikan masalah yang berbeda. Hanya memiliki listrik atau air tidak cukup untuk mencuci pakaian tanpa mesin cuci. Kecerdasan itu bagus, tetapi sebagian besar hal di dunia memerlukan kombinasi berbagai elemen untuk bekerja. Model bahasa besar mungkin bisa menggantikan banyak hal di bidang perangkat lunak, tetapi tidak banyak skenario yang hanya membutuhkan satu elemen. Saat ini, selain model besar, diperlukan lapisan seperti "Harness" untuk menghubungkannya dengan kode dan membentuk sesuatu yang benar-benar bisa digunakan. Lapisan antarmuka ini membantu memasukkan kecerdasan, seperti listrik atau air, ke dalam aplikasi spesifik, mengubahnya menjadi mesin yang memecahkan masalah konkret. Penulis mengakui bahwa ada logika tertentu di balik "menelan segalanya", terutama terkait perangkat lunak yang ada saat ini. Banyak perangkat lunak, seperti CRM, sistem informasi rumah sakit (HIS), dan berbagai sistem lainnya, dibangun dari aturan, formulir, alur kerja yang tetap. Lapisan ini memang mungkin banyak "ditelan" oleh model bahasa besar karena terdiri dari instruksi jelas yang dapat dieksekusi komputer — sesuatu yang sangat dikuasai model bahasa besar. Namun, di lapisan ini, selain perangkat lunak, ada banyak hal lain: informasi pelanggan, kemampuan eksekusi (seperti memesan tiket pesawat), kepercayaan, dan banyak hal di dunia fisik. Ini tidak akan ditelan. Setelah "menelan" lapisan perangkat lunak lama, justru terbuka ruang yang lebih besar untuk perangkat lunak baru di atasnya. Perangkat lunak baru kemungkinan akan memiliki antarmuka yang lebih "mengalir", tidak terlalu kaku dengan aturan. Jika bagian aturan diserahkan kepada AI, seperti yang dilakukan Salesforce dengan CRM-nya, maka imajinasi dan kemungkinan baru akan terbuka — bagian yang saat ini belum kita lihat. Kesalahan umum adalah, ketika teknologi baru datang, karena kita belum melihat jalan yang lebih besar di depannya, kita hanya fokus pada apa yang ada di depan mata. Penulis mengingatkan bahwa pada 2004, banyak yang mengira internet hampir berakhir dan perusahaan seperti Sina, Sohu, NetEase akan memonopoli segalanya. Beberapa tahun kemudian, segalanya berubah drastis. Kesimpulannya, model besar itu penting — ia adalah fondasi dan titik fokus utama saat ini. Namun, begitu menjadi sesuatu yang stabil dan dapat disediakan secara berkelanjutan, dibutuhkan berbagai "mesin" dan "alat" di atasnya untuk memecahkan masalah spesifik. Lapisan tebal itulah — di mana dan bagaimana ia digunakan — yang akan menjadi arus utama gelombang kedua. "Menelan segalanya" adalah istilah yang tidak tepat. Yang penting adalah menemukan peluang di area yang "ditelan"nya.

marsbit07/07 13:57

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

marsbit07/07 13:57

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow