Subventions → Facturation par Token → Réduction de prix, OpenAI déclenche la guerre des prix, un tournant dans l'économie du Token est-il imminent ?

marsbitPubblicato 2026-06-11Pubblicato ultima volta 2026-06-11

Introduzione

La monétisation de l'IA générative est à un tournant critique, avec une possible guerre des prix sur les coûts des *tokens*. Le *Wall Street Journal* rapporte qu'OpenAI envisage de baisser drastiquement ses tarifs pour concurrencer Anthropic, dont l'outil Claude Code gagne en popularité. Cette décision intervient alors que les deux entreprises, préparant leurs introductions en bourse, subissent déjà des pertes de milliards de dollars dues aux coûts de calcul. La facturation à l'usage a exposé la réalité des dépenses des entreprises. Chez Uber, le budget annuel de *tokens* a été épuisé en quatre mois. Une étude montre que seulement 18 cents de chaque dollar dépensé en *tokens* génèrent une valeur tangible, le reste étant absorbé par la correction d'erreurs et des frictions opérationnelles. Une bataille tarifaire risquerait de réduire davantage les marges déjà négatives des deux leaders. Les analystes sont divisés : certains voient une étape vers des dépenses globales plus élevées grâce à l'IA agentique, d'autres craignent un réveil brutal sur la soutenabilité des coûts. Une nouvelle ère pourrait émerger, avec une tarification différenciée basée sur la valeur et la rareté des modèles, plutôt que sur la simple consommation de *tokens*. Dans ce contexte, le modèle chinois DeepSeek, aux tarifs très compétitifs, connaît une adoption croissante aux États-Unis, devenant un acteur inattendu dans ce paysage en évolution.

Lorsque la guerre des prix sur les Tokens fait rage, sur quoi l'industrie de l'IA compte-t-elle pour gagner de l'argent ? Toute la logique d'évaluation de la commercialisation de l'IA est arrivée à un moment où elle doit être réécrite. La période de la concurrence sur le « rapport qualité-prix » et la « rareté » est peut-être arrivée. Pour OpenAI, « la situation se détériore davantage », selon des analyses selon lesquelles « si OpenAI commence à décliner, cela pourrait entraîner la chute de Nvidia, Oracle, Coreweave et autres. »

Le récit de la commercialisation de l'IA générative fait face à son examen de conscience le plus profond depuis trois ans. Des subventions pour attirer les utilisateurs et des abonnements mensuels masquant les coûts, à la facturation par Token qui déclenche une crise des factures pour les entreprises, l'industrie de l'IA a effectué un triple saut commercial en trois ans - et une guerre des prix potentielle pourrait réduire à néant toute cette logique de monétisation.

Selon le Wall Street Journal, OpenAI envisage de réduire considérablement les frais de Token facturés aux utilisateurs pour attirer des clients entreprises face au concurrent Anthropic. Selon des sources informées, cette initiative est en partie une tentative de « prendre l'avantage », OpenAI anticipant qu'Anthropic prendra des mesures de réduction de prix similaires. Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a récemment reconnu lors d'un événement que le coût d'utilisation de l'IA était devenu « un énorme problème », et a déclaré qu'il « aiderait les gens à obtenir plus de valeur pour moins d'argent. »

Le timing de cette nouvelle est particulièrement sensible. OpenAI a soumis en secret sa demande d'introduction en bourse cette semaine, et Anthropic est également en phase de préparation finale pour son entrée en bourse. Parallèlement, l'indice de dépenses en Tokens LLM de Bloomberg Silicon Data a baissé pendant sept séances consécutives, la plus longue série de baisses depuis janvier de cette année, reflétant l'anxiété profonde du marché quant à la soutenabilité des factures d'IA. Le rapport affirme clairement que la guerre des prix érodera directement les marges bénéficiaires des deux entreprises - et toutes deux perdent déjà des dizaines de milliards de dollars en raison de la puissance de calcul massive requise par les systèmes d'IA.

Le cœur de cette discussion n'est plus seulement une décision de baisser les prix, mais une question plus fondamentale : lorsque le récit « plus on consomme de Tokens, mieux c'est » arrive à son terme, qui racontera et comment racontera-t-on la prochaine histoire de commercialisation de l'industrie de l'IA.

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Trois phases initiales : de la subvention forfaitaire mensuelle à la facture par Token

La commercialisation de l'IA générative a connu trois évolutions distinctes en seulement trois ans.

Première phase, les abonnements forfaitaires mensuels et annuels établissent le ton de l'industrie. En février 2023, OpenAI a lancé ChatGPT Plus à 19,99 dollars par mois, créant un précédent pour le paiement des modèles de grande envergure auprès des consommateurs ; Baidu, Alibaba et Tencent ont suivi, faisant des abonnements forfaitaires mensuels la norme pour les modèles commerciaux de base.

Deuxième phase, la guerre des subventions éclate. Pour augmenter l'ARR (Revenu Récurrent Annuel), ancrage central de l'évaluation du financement, les fournisseurs se sont tournés vers des subventions massives : Google a offert gratuitement Gemini Advanced pendant 15 mois aux étudiants, OpenAI a lancé une adhésion Team à 1 dollar pour le premier mois, ByteDance Doubao est entré sur le marché avec un prix « inférieur de 99,3% au prix du secteur », et Baidu a annoncé que ses modèles principaux seraient gratuits. L'essence des subventions est d'échanger des pertes contre de la croissance - selon des rapports, Microsoft perd en moyenne plus de 20 dollars par utilisateur et par mois avec le modèle d'abonnement GitHub Copilot, certaines pertes mensuelles pour les utilisateurs intensifs atteignant 80 dollars.

Troisième phase, le passage obligatoire à la facturation à l'usage. Le 1er juin 2026, Microsoft a annoncé que tous les plans GitHub Copilot passaient officiellement à une facturation basée sur l'utilisation des Tokens, transformant directement l'abonnement mensuel de 19 dollars en un crédit équivalent en Tokens. Ce changement a mis sur la table le coût réel longtemps masqué par l'abonnement - selon des calculs d'utilisateurs de la communauté Reddit, une seule session de programmation avec un agent intelligent peut consommer 30 à 40 dollars de Tokens, épuisant ainsi le forfait mensuel en une seule utilisation.

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Factures incontrôlables : lorsque les Tokens coûtent plus cher que les humains

La mise en œuvre de la facturation à l'usage par Token a révélé la véritable nature des dépenses en IA des entreprises.

Les chiffres sur les factures du côté des entreprises sont alarmants. Le directeur des opérations d'Uber, Andrew Macdonald, a déclaré publiquement en mai 2026 qu'entre la croissance de la consommation de Tokens et l'amélioration substantielle des produits, « cette ligne n'existe pas encore », et a inventé un terme pour l'occasion : « tokenmaxxing » (maximisation des Tokens), décrivant les employés exécutant des tâches sans valeur pour gonfler leur utilisation.

Des données plus directes : Uber a épuisé son budget annuel de Tokens en seulement les quatre premiers mois de 2026 ; Salesforce prévoit de payer environ 3 milliards de dollars à Anthropic sur l'année.

La propre documentation développeur d'Anthropic montre que le coût moyen pour un développeur utilisant Claude Code est d'environ 13 dollars par jour ouvrable, 90% des utilisateurs ayant un coût journalier inférieur à 30 dollars - ce qui signifie qu'une équipe de 10 développeurs pourrait coûter plus de 75 600 dollars par an en frais de Tokens seulement.

Le retour sur investissement est également préoccupant. Après avoir agrégé les données de 2444 entreprises, la plateforme de données d'entreprise Entelligence.AI a constaté que pour chaque dollar investi dans les frais de Tokens d'IA, seulement 18 cents généraient une valeur réelle atteignant les utilisateurs ; 44 cents étaient utilisés pour corriger les bugs introduits par l'IA elle-même, 27 cents pour la reprise de travaux, et 11 cents pour les frictions liées à la révision.

Face aux factures incontrôlables, les entreprises ont commencé à prendre des mesures de contrôle. Amazon a arrêté ses classements internes d'utilisation de l'IA, demandant aux employés de « ne pas utiliser l'IA pour utiliser l'IA » ; Microsoft prévoit de supprimer progressivement les abonnements Claude Code pour certains employés de services produits clés. Goldman Sachs souligne que pour certaines entreprises, les dépenses en Tokens d'IA représentent déjà 10% de leurs coûts totaux en personnel, et cette proportion pourrait augmenter au cours des prochains trimestres. Il ne s'agit pas d'une disparition de la demande, mais de la fin de l'ère de la dépense brutale en IA.

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Quatrième acte : la guerre des prix est déclarée, OpenAI envisage une forte baisse des prix

C'est dans ce contexte que la mèche de la guerre des prix a été allumée.

Selon le Wall Street Journal, la réflexion d'Altman sur la baisse des prix est directement déclenchée par la pression de rattraper Anthropic. Les revenus d'Anthropic ont récemment fortement augmenté, son outil de programmation Claude Code est devenu populaire parmi les ingénieurs logiciels, et la valorisation de cette startup de cinq ans a même dépassé celle d'OpenAI pour la première fois.

Cependant, le coût de cette guerre des prix sera exceptionnellement lourd. Une baisse significative des prix comprimera davantage les marges bénéficiaires déjà négatives des deux entreprises, et l'espace offert par le paysage concurrentiel est extrêmement limité.

Et le risque fondamental identifié de longue date par les investisseurs est que les produits d'OpenAI et d'Anthropic sont hautement substituables, les clients pouvant facilement passer de l'un à l'autre - ce qui signifie que même si une baisse de prix retient les clients à court terme, elle ne construit pas de véritable fossé concurrentiel, elle ne fait que retarder la perte de parts de marché.

Cette impasse se transmet également vers l'extérieur via le cycle financier entre les géants du cloud computing et les laboratoires d'IA.

Selon des documents d'entreprise compilés par The Information, OpenAI et Anthropic représentent ensemble plus de la moitié des engagements futurs de services cloud d'environ 2000 milliards de dollars de Microsoft, Oracle, Google et Amazon. Si une baisse des prix entraîne une révision à la baisse des attentes de revenus, cette chaîne de transmission sera mise sous pression dans les deux sens.

L'expert américain en neurosciences et intelligence artificielle Gary Marcus a déclaré : « Cela expose davantage la fragilité d'OpenAI et montre à quel point la situation difficile à laquelle elle est confrontée est grave. Si OpenAI commence à décliner, cela pourrait entraîner la chute de Nvidia, Oracle, Coreweave et d'autres entreprises. La situation se détériore rapidement. »

Les divergences haussières et baissières s'affrontent ouvertement à Wall Street. L'analyste TMT de JPMorgan, Mark Schilsky, estime que l'actuelle anxiété sur les factures n'est qu'un « ralentisseur minimal sur la voie de dépenses plus élevées » : si le prix moyen par million de Tokens baisse, mais que le taux de pénétration payante de l'IA dans les entreprises américaines continue d'augmenter, le volume total de Tokens utilisés augmentera mathématiquement de manière significative ; De plus, l'IA agentielle (agentic AI) pousse la consommation de Tokens par tâche à plusieurs fois celle des modes traditionnels de questions-réponses, ce qui devrait entraîner des dépenses totales à long terme nettement supérieures aux niveaux actuels.

L'analyste semi-conducteurs de Goldman Sachs, Jim Covello, adopte une position plus pessimiste, estimant que la prospérité actuelle de la chaîne d'approvisionnement dirige presque toute la valeur vers les entreprises de semi-conducteurs, un phénomène « sans précédent et non durable dans l'histoire », et qu'une fois que les entreprises seront confrontées au vrai prix de la facturation à l'usage, les flux de capital qui soutiennent les achats de GPU et la formation des modèles risquent de s'inverser.

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Cinquième acte : la prochaine histoire de l'économie du Token ?

Après la guerre des prix, le prochain chapitre de la commercialisation de l'industrie de l'IA n'est pas encore écrit, mais ses contours émergent.

Un rapport de Citadel Securities fournit un cadre directionnel : tarification échelonnée et fixation des prix basée sur la rareté. Sa logique centrale est que l'IA de pointe intensive en inférence ne disparaîtra pas, mais se concentrera de plus en plus dans les grandes entreprises capables de supporter les coûts de calcul ; pour la grande majorité des entreprises, des modèles plus simples pourraient être le chemin le plus productif avant que les contraintes physiques ne s'atténuent. Cela signifie que l'utilisation de l'IA se dirigera vers une stratification - les tâches à haute valeur ajoutée et complexes continueront d'utiliser des modèles de pointe, tandis que les tâches quotidiennes et par lots se tourneront vers des modèles bon marché ou locaux.

JPMorgan, quant à lui, porte un jugement relativement optimiste : même si le prix unitaire du Token baisse, la popularisation de l'IA agentielle (agentic AI) multipliera la consommation de Tokens par tâche - les données actuelles montrent qu'après l'agentification des processus métier, la consommation de Tokens par tâche peut être multipliée par 3,5 - le volume total des dépenses devrait donc continuer à augmenter, et l'actuelle anxiété sur les factures n'est peut-être qu'un « ralentisseur minimal sur la voie de dépenses plus élevées ».

Le directeur des revenus de Nebius, Marc Boroditsky, a proposé le concept de « valuemaxxing », prônant que l'industrie passe de la maximisation de la consommation de Tokens à faire en sorte que chaque Token produise une réelle valeur. Cette orientation devient progressivement un consensus de l'industrie - mais la véritable mise en œuvre commerciale nécessite toujours que les laboratoires d'IA trouvent un système de tarification qui reflète à la fois les coûts réels et soit acceptable pour les clients entreprises, et c'est précisément la proposition centrale que tous les débats actuels n'ont pas encore résolue.

Cependant, dans cette guerre des prix, la variable la plus négligée est peut-être les modèles chinois.

Selon les données de juin de la plateforme américaine de gestion des dépenses d'entreprise Ramp, DeepSeek est en tête de la croissance des abonnements aux logiciels d'entreprise aux États-Unis. L'économiste en chef de Ramp, Ara Kharazian, souligne particulièrement qu'il ne s'agit pas d'un déploiement local de modèles open source, mais que « les entreprises envoient et reçoivent des données directement via DeepSeek », une utilisation connectée et payante réelle - il admet « ne pas avoir anticipé que les entreprises américaines utiliseraient DeepSeek ». Selon des estimations tierces, le prix moyen de l'API DeepSeek V4-Pro est d'environ un dixième de celui de GPT-5.5, et environ un onzième de celui de Claude Opus 4.7.

Alors qu'OpenAI et Anthropic, ces deux tigres, se battent, le bénéficiaire final pourrait être ce joueur qui a déjà inscrit la « tarification inclusive » dans son ADN et n'a pas besoin de justifier sa rentabilité auprès des investisseurs de son introduction en bourse. Ce n'est peut-être pas la fin la plus populaire de cette guerre des prix, mais cela devient une réalité de plus en plus difficile à ignorer.

Cet article provient du compte WeChat « 硬AI », auteur : Xu Chao

Domande pertinenti

QQuel est le dilemme auquel est confronté l'OpenAI concernant la tarification des tokens, et quelles en sont les implications potentielles ?

AOpenAI envisage de baisser considérablement le prix de ses tokens pour concurrencer Anthropic et attirer les clients d'entreprise. Cependant, cette guerre des prix risque de réduire davantage ses marges bénéficiaires, déjà négatives en raison des coûts de calcul élevés. Cette situation pourrait également menacer l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, y compris des sociétés comme Nvidia, Oracle et Coreweave, si OpenAI connaît un déclin.

QQuelles sont les trois étapes de la commercialisation de l'IA générative décrites dans l'article, et en quoi consiste la phase actuelle ?

ALes trois étapes sont : 1) Les abonnements mensuels/annuels (comme ChatGPT Plus), 2) La guerre des subventions (offres gratuites ou à prix réduit pour la croissance), et 3) La facturation basée sur la consommation de tokens. La phase actuelle, qui déclenche des inquiétudes, est le passage forcé à la facturation à l'usage, révélant le vrai coût de l'IA pour les entreprises et provoquant une crise de facturation.

QPourquoi les dépenses en tokens d'IA deviennent-elles incontrôlables pour les entreprises, selon l'article ?

ALes dépenses deviennent incontrôlables car la facturation à l'usage révèle des coûts cachés. Les employés peuvent surutiliser l'IA pour des tâches sans valeur ('tokenmaxxing'). Les données montrent que pour 1$ dépensé en tokens, seulement 18 cents génèrent une valeur réelle pour l'utilisateur final, le reste étant gaspillé en correction de bugs, retravail et frictions administratives. Des entreprises comme Uber ont épuisé leur budget annuel en quelques mois.

QQuel est le rôle potentiel des modèles chinois, comme DeepSeek, dans cette guerre des prix selon l'article ?

AL'article suggère que les modèles chinois comme DeepSeek pourraient être les grands gagnants inattendus de la guerre des prix entre OpenAI et Anthropic. DeepSeek, dont les prix sont environ dix fois inférieurs, connaît une adoption croissante par les entreprises américaines. N'étant pas soumis à la même pression des investisseurs en vue d'une introduction en bourse, il peut maintenir une tarification basse et perturber le marché.

QQuelles sont les perspectives d'avenir pour l'économie des tokens après une éventuelle guerre des prix ?

AL'avenir pourrait évoluer vers une tarification stratifiée et basée sur la rareté. Les modèles de pointe coûteux seraient réservés aux tâches complexes des grandes entreprises, tandis que des modèles plus simples et moins chers (ou locaux) seraient utilisés pour les tâches quotidiennes. Le concept de 'valuemaxxing' (maximiser la valeur par token) émerge, prônant une focalisation sur la productivité réelle plutôt que sur la simple consommation de tokens, mais un modèle commercial durable reste à définir.

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Ray Dalio, founder of Bridgewater Associates, warns investors against excessive concentration in AI stocks. He argues the current market, dominated by a few AI giants, mirrors historical patterns where revolutionary new technologies lead to high risk, volatility, and uncertainty. While acknowledging AI's transformative potential, Dalio emphasizes that most investors fail at this stage of the cycle by over-concentrating in a handful of leading companies. He cites inherent risks: companies cannot accurately forecast investment needs or external shocks (e.g., monetary policy, geopolitics, taxes), face potential disruption from future technologies and international competition (notably from China), and experience significant price swings. Dalio's core advice is diversification, calling it his "Holy Grail of Investing." He presents a mathematical case that a well-diversified portfolio of 15-20 uncorrelated, good bets offers a superior risk-adjusted return compared to a concentrated position. Dalio also offers a cautious outlook, suggesting U.S. stocks may deliver real returns of -5% to -10% over the next 5-10 years based on valuation and bubble indicators. He concludes that in the face of high uncertainty, the prudent strategy is not to avoid betting entirely, but to avoid large, concentrated bets where one lacks sufficient informational edge. Instead, investors should build a strategically balanced, diversified portfolio.

marsbit12 min fa

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Google TPU Shipments Revised Up by 50%

Recent industry research indicates a significant upward revision in the shipments of Google's TPU (Tensor Processing Unit) chips. Previous expectations for 2027 were set at around 10 million units, but new estimates now point to 15 million units, a 50% increase. This substantial boost directly translates to higher demand across the entire supporting supply chain. Google's TPU clusters utilize a standardized all-optical interconnect architecture. Consequently, key hardware components are deeply integrated and scaled in fixed ratios with the chips. The 15 million TPU target will drive corresponding demand increases for NPO optical engines (roughly a 1:1 match), 1.6T optical modules, OCS optical switches, high-end server power supplies, fiber optics & MPO connectors, and liquid cooling solutions. Among these, liquid cooling is highlighted as the sector experiencing the most significant transformation and offering the most stable potential for excess returns. As next-generation TPU chips reach power levels where traditional air cooling is insufficient, liquid cooling becomes essential. 2026 is forecasted as the first year of substantial adoption for Google's liquid cooling solutions. This shift, coupled with delivery and capacity bottlenecks faced by incumbent overseas manufacturers, is creating a prime window for domestic Chinese suppliers to enter and secure Google's core supply chain. The market size for Google-specific liquid cooling is projected to potentially triple from a baseline of hundreds of billions to around 300 billion units by 2028. The logic for the fiber optic sector is also being rewritten. Once considered a cyclical commodity tied to telecom operator procurement, fiber is now a strategic and scarce resource for AI Data Centers (AIDC). A severe supply-demand imbalance, driven by the long lead time for preform production (18-24 months) and surging demand from cloud giants, is supporting strong performance. Chinese fiber manufacturers are well-positioned to capture a significant share of global AIDC demand, with exports potentially reaching 200-300 million core kilometers in 2026. Overall, the investment focus within the AI computing industry is shifting from pure "chip performance speculation" towards the more certain incremental growth in computing infrastructure and its supporting ecosystem. The upward revision in Google TPU shipments, along with the potential for further doubling by 2028, is seen as solidifying performance visibility for the entire supporting supply chain over the next two years.

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What Wall Street Really Wants After the Crypto Story Recedes

The tide of speculative crypto narratives has receded, revealing Wall Street's true objective: building a controlled, yield-generating, and compliant financial pipeline on distributed ledgers. They are migrating core functions onto blockchains, not for decentralization, but for efficiency and new revenue streams. Key developments include BlackRock's BUIDL fund, a tokenized treasury fund acting as a foundational reserve asset, and the rise of Securitize, which is going public and partnering with the NYSE to build a 24/7 digital securities trading and settlement system. This signals a major shift of securities clearing to blockchain technology. To make volatile assets like Bitcoin palatable for institutional investors, firms like BlackRock and Goldman Sachs are creating "covered call" ETFs (e.g., BITA). These products systematically sell options on Bitcoin holdings, transforming price volatility into stable monthly income, effectively repackaging crypto as a yield-bearing asset. Stablecoins are being positioned not as speculative tools but as efficient payment rails. Companies like Stripe and Mastercard are integrating them for instant, low-cost merchant settlements and cross-border card payments, respectively. Critically, new legislation like the GENIUS Act shapes them as non-interest-bearing, heavily regulated extensions of the US dollar system. In summary, Wall Street is quietly constructing a parallel, blockchain-based financial infrastructure featuring tokenized traditional assets, structured crypto yields, and programmable dollar pipelines—all under its control and fully integrated with existing regulatory and credit frameworks.

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