9-Month Valuation Leap: The Capital Logic Behind Manus' Multi-Billion Dollar Acquisition

比推Publicado em 2025-12-30Última atualização em 2025-12-30

Resumo

Meta has acquired AI startup Manus for several billion dollars, marking its third-largest acquisition after WhatsApp and Scale AI. Founded by Xiao Hong, a graduate of Huazhong University of Science and Technology, Manus launched its product in March and was acquired just nine months later. The company, which began in Wuhan, initially faced criticism for being a "shell" product built on existing AI models rather than developing its own. A pivotal move occurred in July when Manus relocated from China to Singapore, downsizing from 120 to 40 core employees to facilitate the acquisition amid geopolitical complexities. The deal was negotiated in just 10 days, reflecting Meta's urgency to strengthen its AI product portfolio against competitors like OpenAI and Google. Manus had achieved $125 million in annual recurring revenue with a global subscription-based user base, presenting Meta with a validated business model. Investors, including Sequoia China, Tencent, and ZhenFund, saw returns of tens of times on their initial investments. Xiao Hong will now serve as a VP at Meta, reporting directly to Mark Zuckerberg. The acquisition underscores a broader trend of Chinese entrepreneurs achieving global success, though often through strategic relocations to navigate regulatory challenges.

Author: Wawa, Deep Tide TechFlow

Original Title: From Wuhan to Silicon Valley, Manus Creates Multi-Billion Dollar Acquisition in 9 Months


Today's biggest news in the AI circle: Meta acquires Manus for billions of dollars.

This is Meta's third-largest acquisition in history, only behind WhatsApp and Scale AI, and even more expensive than the acquisition of Instagram back in the day.

Looking at Manus' timeline, the product was only launched in March this year and was acquired in December. From release to sale, it took only 9 months.

Founder Xiao Hong, from Ji'an, Jiangxi, graduated from Huazhong University of Science and Technology and started his business in Wuhan. His first product was the WeChat public account formatting tool Yiban, which was sold. The second product was the enterprise WeChat CRM tool Weiban, which was also sold. The third product was the browser AI plugin Monica, which wasn't sold but was criticized.

Criticized for what? For being a shell.

At that time, the industry consensus was that only companies building large models had a future, and those building applications on top of others' models were just shells with no technical substance.

When Manus first became popular in March this year, co-founder Ji Yichao responded to a netizen's question on social media: "We have used Claude and also fine-tuned different versions of Qwen (Qianwen) models."

That is, using others' large models and building the application layer themselves.

So what?

Now it's worth billions of dollars.

Last year, ByteDance executives flew to Hong Kong specifically to meet Xiao Hong, offering $30 million to acquire the company. Xiao Hong didn't sell.

Looking back now, the difference between $30 million and billions is not just a year's time, it's:

A product was delivered.

Additionally, we think the most interesting part of this story is not the ending, but the process.

In July this year, Manus made a decision: to move the company from China to Singapore. Out of the 120-person team, only 40 core technical staff were retained to move together, and the rest were all laid off. The Beijing office was closed, and the Wuhan office was also closed.

At the time, many people criticized them for "running away" ("润"了).

Now it seems this step was necessary. It's almost impossible for a Chinese company to be acquired by a US tech giant and get approval in the current environment. Changing the registration location removed the obstacle.

The negotiation took only 10 days.

ZhenFund partner Liu Yuan said it was so fast they initially doubted if it was a fake offer.

10 days to close a multi-billion dollar deal—how desperate was Meta be?

Looking at the background. This year, Meta's capital expenditure on AI exceeded $70 billion, but most of it was spent on infrastructure, with few usable products to show. OpenAI has ChatGPT, Google has Gemini, what does Meta have?

Llama is open-source, anyone can use it. Meta needed a competitive application-layer product, and Manus happened to be ready-made.

Annualized revenue of $125 million, built from zero in 8 months, global users, subscription-based, proven viable.

This isn't acquiring a team; it's acquiring a:

Validated business model.

Interestingly, Manus' investor list includes Sequoia China, Tencent, and ZhenFund. When this money was invested, the valuation was tens of millions of dollars. Now exiting, the return is tens of times.

So you see, Chinese VCs invested in a Chinese company, the company moved to Singapore, got acquired by a US company, and Chinese VCs made money from the US company.

This chain is even more Agent than Manus' product.

After the acquisition, Xiao Hong will become a Vice President at Meta. An entrepreneur who started in Wuhan making WeChat public account formatting tools is now going to Silicon Valley to report to Zuckerberg.

ZhenFund's Liu Yuan said: "The era for this generation of young Chinese entrepreneurs has arrived."

This statement might only be half right.

The era has indeed arrived, but the way it arrived was by moving the company away.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

BitPush TG Discussion Group:https://t.me/BitPushCommunity

BitPush TG Subscription: https://t.me/bitpush

Original link:https://www.bitpush.news/articles/7599087

Perguntas relacionadas

QWhat was the acquisition price of Manus by Meta, and how does it rank in Meta's acquisition history?

AMeta acquired Manus for several billion dollars, making it Meta's third-largest acquisition in history, behind WhatsApp and Scale AI, and more expensive than the Instagram acquisition.

QWho is the founder of Manus, and what were his previous entrepreneurial ventures?

AThe founder of Manus is Xiao Hong, from Ji'an, Jiangxi, a graduate of Huazhong University of Science and Technology. His previous ventures include a WeChat public account formatting tool called Yiban, which was sold, and an enterprise WeChat CRM tool called Weiban, which was also sold.

QWhy did Manus relocate its company from China to Singapore in July, and what was the outcome of this move?

AManus relocated from China to Singapore to facilitate its acquisition by Meta, as a Chinese company being acquired by a U.S. tech giant would have been nearly impossible to approve under current regulations. This move allowed the deal to proceed smoothly, with negotiations completed in just 10 days.

QWhat was Manus's business model and financial performance prior to the acquisition?

AManus had an annualized revenue of $125 million, achieved from zero in just 8 months, with a global user base and a subscription-based model that was proven successful.

QWhich venture capital firms invested in Manus, and what was the return on their investment?

AManus's investors included Sequoia China, Tencent, and ZhenFund. They invested at a valuation of tens of millions of dollars and achieved a return of dozens of times upon exit with the acquisition by Meta.

Leituras Relacionadas

Morning Post | Trump Media Group Releases Q1 Financial Report; Top Three DeFi Applications Return Nearly $100 Million in Revenue to Token Holders in 30 Days; Michael Saylor Shares Bitcoin Tracker Info Again

**Title: Daily Briefing | Trump Media Group Releases Q1 Report; Top 3 DeFi Apps Return Nearly $100M to Token Holders; Michael Saylor Signals Potential Bitcoin Buy** **Summary:** Key developments in the past 24 hours include: * **Economic Outlook:** Goldman Sachs has pushed back its forecast for the next two Federal Reserve interest rate cuts to December 2026 and March 2027, citing persistent inflationary pressures from energy costs. This delayed timeline is expected to tighten liquidity flow into risk assets, including cryptocurrencies. * **DeFi & Revenue:** Data from DefiLlama shows that three leading DeFi applications—Hyperliquid, Pump.fun, and EdgeX—collectively distributed $96.3 million in revenue to their token holders over the last 30 days. This trend highlights a shift in the crypto community's focus towards real protocol earnings and sustainable economic models. * **Corporate Bitcoin Moves:** Michael Saylor, founder of MicroStrategy (note: referred to as 'Strategy' in the text, likely a typographical error), has signaled potential upcoming Bitcoin purchases by posting a "Bitcoin Tracker" update, following a pattern that typically precedes the company's official disclosure of new acquisitions. * **Market Integrity:** Prediction market platform Polymarket announced updates to address platform issues, including identifying and banning clusters of accounts involved in "ghost-fill" activities and implementing measures to prevent bulk account creation. * **Regulation:** The Bank of England Governor warned that stablecoin regulation could lead to tensions between US and international regulators. In South Korea, the National Tax Service has launched a pilot program to entrust seized virtual assets to private custody firms for management. * **Meme Token Trends:** GMGN data lists the top trending meme tokens on Ethereum (e.g., HEX, SHIB), Solana (e.g., FWOG, TROLL), and Base (e.g., SKITTEN, PEPE) over the past day. **Financial Note:** Trump Media & Technology Group reported a Q1 loss of approximately $4 billion, primarily attributed to unrealized losses on its Bitcoin and other digital asset holdings.

链捕手Há 15m

Morning Post | Trump Media Group Releases Q1 Financial Report; Top Three DeFi Applications Return Nearly $100 Million in Revenue to Token Holders in 30 Days; Michael Saylor Shares Bitcoin Tracker Info Again

链捕手Há 15m

Telegram Takes Direct Control of TON, Social Traffic Rewrites the Public Chain Narrative

Telegram founder Pavel Durov announced that Telegram will replace the TON Foundation as the core driver and largest validator of The Open Network (TON). Key initiatives include a sixfold reduction in transaction fees, performance upgrades, and improved developer tools within the next few weeks. This marks a strategic shift from Telegram merely providing user access to deeply integrating TON into its platform's core infrastructure. The goal is to transform Telegram's massive social traffic into sustainable on-chain activity. While viral mini-apps like Notcoin have demonstrated Telegram's ability to drive user adoption, TON aims to support frequent, low-value transactions inherent to social platforms—such as tipping, in-app payments, and game rewards. Ultra-low fees and sub-second finality (0.6 seconds) are crucial to making blockchain interactions seamless and nearly invisible within the Telegram user experience. However, Telegram's increased central role raises questions about network decentralization. Durov argues that Telegram's participation will attract more large validators, thereby enhancing decentralization. TON also offers high annual staking rewards (18.8%), aiming to retain capital within its ecosystem. The fundamental challenge for TON is no longer leveraging Telegram's user base, but becoming an indispensable, seamless infrastructure layer for Telegram's everyday applications—moving from an adjacent chain to an embedded utility.

marsbitHá 17m

Telegram Takes Direct Control of TON, Social Traffic Rewrites the Public Chain Narrative

marsbitHá 17m

OpenAI Post-Training Engineer Weng Jiayi Proposes a New Paradigm Hypothesis for Agentic AI

OpenAI engineer Weng Jiayi's "Heuristic Learning" experiments propose a new paradigm for Agentic AI, suggesting that intelligent agents can improve not just by training neural networks, but also by autonomously writing and refining code based on environmental feedback. In the experiment, a coding agent (powered by Codex) was tasked with developing and maintaining a programmatic strategy for the Atari game Breakout. Starting from a basic prompt, the agent iteratively wrote code, ran the game, analyzed logs and video replays to identify failures, and then modified the code. Through this engineering loop of "code-run-debug-update," it evolved a pure Python heuristic strategy that achieved a perfect score of 864 in Breakout and performed competitively with deep reinforcement learning (RL) algorithms in MuJoCo control tasks like Ant and HalfCheetah. This approach, termed Heuristic Learning (HL), contrasts with Deep RL. In HL, experience is captured in readable, modifiable code, tests, logs, and configurations—a software system—rather than being encoded solely into opaque neural network weights. This offers potential advantages in explainability, auditability for safety-critical applications, easier integration of regression tests to combat catastrophic forgetting, and more efficient sample use in early learning stages, as demonstrated in broader tests on 57 Atari games. However, the blog acknowledges clear limitations. Programmatic strategies struggle with tasks requiring long-horizon planning or complex perception (e.g., Montezuma's Revenge), areas where neural networks excel. The future vision is a hybrid architecture: specialized neural networks for fast perception (System 1), HL systems for rules, safety, and local recovery (also System 1), and LLM agents providing high-level feedback and learning from the HL system's data (System 2). The core proposition is that in the era of capable coding agents, a significant portion of an AI's learned experience could be maintained as an auditable, evolving software system.

marsbitHá 1h

OpenAI Post-Training Engineer Weng Jiayi Proposes a New Paradigm Hypothesis for Agentic AI

marsbitHá 1h

Your Claude Will Dream Tonight, Don't Disturb It

This article explores the recent phenomenon of AI companies increasingly using anthropomorphic language—like "thinking," "memory," "hallucination," and now "dreaming"—to describe machine learning processes. Focusing on Anthropic's newly announced "Dreaming" feature for its Claude Agent platform, the piece explains that this function is essentially an automated, offline batch processing of an agent's operational logs. It analyzes past task sessions to identify patterns, optimize future actions, and consolidate learnings into a persistent memory system, akin to a form of reinforcement learning and self-correction. The article draws parallels to similar features in other AI agent systems like Hermes Agent and OpenClaw, which also implement mechanisms for reviewing historical data, extracting reusable "skills," and strengthening long-term memory. It notes a key difference from human dreaming: these AI "dreams" still consume computational resources and user tokens. Further context is provided by discussing the technical challenges of managing AI "memory" or context, highlighting the computational expense of large context windows and innovations like Subquadratic's new model claiming drastically longer contexts. The core critique argues that this strategic use of human-centric vocabulary does more than market products; it subtly reshapes user perception. By framing algorithms with terms associated with consciousness, companies blur the line between tool and autonomous entity. This linguistic shift can influence user expectations, tolerance for errors, and even perceptions of responsibility when systems fail, potentially diverting scrutiny from the companies and engineers behind the technology. The article concludes by speculating that terms like "daydreaming" for predictive task simulation might be next, continuing this trend of embedding the idea of an "inner life" into computational processes.

marsbitHá 1h

Your Claude Will Dream Tonight, Don't Disturb It

marsbitHá 1h

Trading

Spot
Futuros

Artigos em Destaque

O que é DOGE M

Doge Matrix ($doge m): A Nova Raça de Criptomoeda Orientada pela Comunidade Introdução No panorama em constante evolução das criptomoedas, novos projetos surgem constantemente, cada um visando captar o interesse de investidores e entusiastas. Um dos mais recentes entrantes neste domínio é o Doge Matrix, representado pelo símbolo de ticker $doge m. Este projeto atraiu atenção graças às suas raízes na popular cultura de memes em torno do Dogecoin, estabelecendo o seu lugar dentro do espaço web3. Este artigo visa fornecer uma análise abrangente do Doge Matrix, cobrindo a sua visão geral, criador, investidores, funcionalidade, cronologia e aspetos notáveis. O que é o Doge Matrix ($doge m)? O Doge Matrix é um projeto de criptomoeda orientado pela comunidade que aparentemente se baseia no apelo generalizado do Dogecoin, uma moeda digital conhecida pelo seu mascote Shiba Inu e pelas suas origens em memes. Embora os objetivos gerais do Doge Matrix não estejam extensivamente definidos, caracteriza-se por um compromisso em aproveitar o envolvimento e o apoio da comunidade. Ao contrário das criptomoedas tradicionais que muitas vezes enfatizam a utilidade ou o valor intrínseco através de tecnologias subjacentes, o Doge Matrix posiciona-se dentro de um espaço que abraça o fenómeno cultural das criptomoedas, apelando particularmente àqueles que se identificam com a ética dos ativos baseados em memes. Aproveitando as forças da comunidade Dogecoin, o Doge Matrix opera como parte de um ecossistema mais amplo, convidando à participação e ao envolvimento de utilizadores que partilham um interesse pela criptomoeda e pelo espaço digital. Quem é o Criador do Doge Matrix ($doge m)? A identidade do criador do Doge Matrix permanece desconhecida. Esta falta de transparência não é uma ocorrência incomum no espaço das criptomoedas, onde alguns projetos são lançados sem revelar as identidades dos seus fundadores. A ausência de informação sobre a equipa fundadora pode levantar questões entre potenciais investidores sobre a responsabilidade e a direção do projeto. Quem são os Investidores do Doge Matrix ($doge m)? Atualmente, não há informações disponíveis publicamente que detalhem os investidores ou as fundações de investimento que apoiam o Doge Matrix. O projeto parece depender principalmente do apoio da comunidade em vez de investimento institucional. Este modelo alinha-se com a natureza orientada pela comunidade da iniciativa, promovendo um ambiente onde a direção do projeto é moldada pelos seus participantes em vez de ser ditada por um pequeno grupo de financiadores. Como Funciona o Doge Matrix ($doge m)? Os detalhes sobre os mecanismos operacionais do Doge Matrix são um tanto vagos, refletindo uma tendência mais ampla de projetos no espaço das moedas meme, onde funcionalidades inovadoras nem sempre são claramente articuladas. No entanto, o Doge Matrix parece ser projetado para aproveitar o ecossistema existente de criptomoedas, incentivando a participação dos utilizadores enquanto se liga às referências culturais familiares associadas ao Dogecoin. As suas características potencialmente únicas derivam das interações da comunidade em vez de avanços tecnológicos, enfatizando experiências partilhadas e colaboração entre os detentores de tokens. Embora as inovações exatas não tenham sido explicitamente delineadas, o projeto parece criar um espaço onde os membros da comunidade podem interagir, partilhar ideias e impulsionar o potencial do projeto para a frente. Cronologia do Doge Matrix ($doge m) Refletir sobre a cronologia do projeto revela eventos notáveis que definiram a sua jornada até agora: 25 de Novembro de 2024: O Doge Matrix alcançou o seu valor máximo histórico, marcando um marco significativo na sua história inicial. 1 de Janeiro de 2025: Por outro lado, o Doge Matrix atingiu o seu valor mínimo histórico, ilustrando a volatilidade frequentemente associada às criptomoedas, especialmente nas fases iniciais do ciclo de vida de um projeto. Em Curso: O projeto continua a ser ativamente negociado e apoiado pela sua comunidade, embora marcos ou objetivos futuros específicos ainda não tenham sido divulgados. Pontos Chave Sobre o Doge Matrix ($doge m) Foco na Comunidade No coração do Doge Matrix está um compromisso com o envolvimento da comunidade. O projeto prospera na premissa de colaboração e objetivos partilhados entre os seus membros, enfatizando a importância do esforço coletivo. Ao contrário de projetos centralizados que muitas vezes têm uma estrutura de liderança definida, o Doge Matrix apresenta atualmente uma abordagem mais fluida à governança, onde a voz de cada membro da comunidade importa. Volatilidade O mercado de criptomoedas é notório pela sua volatilidade, e o Doge Matrix não é exceção. A sua história de preços reflete flutuações significativas entre valores altos e baixos, o que é típico de muitas novas criptomoedas, mas sublinha os riscos associados ao investimento em tokens emergentes. Falta de Informação Detalhada Uma das características mais marcantes do Doge Matrix é a escassez de informação detalhada sobre os seus fundamentos tecnológicos e mecanismos operacionais. Esta ambiguidade exige que potenciais investidores realizem uma diligência prévia minuciosa antes de se envolverem com o projeto. Conclusão Em resumo, o Doge Matrix ($doge m) ilustra uma nova onda de projetos de criptomoeda que dependem fortemente do envolvimento da comunidade e da relevância cultural. Embora falte em certos pormenores—como liderança clara, objetivos definidos e funcionalidade detalhada—o projeto conseguiu gerar interesse dentro da comunidade cripto, aproveitando o apelo estabelecido da cultura de memes. Como em qualquer investimento no espaço das criptomoedas, compreender os riscos inerentes e realizar uma pesquisa abrangente é essencial para potenciais participantes. O Doge Matrix serve como um lembrete da natureza dinâmica, por vezes imprevisível, da indústria cripto, marcada por uma evolução constante e entusiasmo por iniciativas orientadas pela comunidade.

434 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.02.03

O que é DOGE M

O que é $M

Compreender o Mantis ($M): Uma Nova Era na Interoperabilidade entre Cadeias No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, novos projetos esforçam-se por oferecer soluções inovadoras destinadas a melhorar a experiência do utilizador e expandir as possibilidades funcionais dentro do ecossistema financeiro descentralizado. Um desses projetos que está a ganhar atenção é o Mantis ($M), um protocolo pioneiro fundado nos princípios da interoperabilidade entre cadeias e liquidações baseadas em intenções. Este artigo explora os aspetos essenciais do Mantis, incluindo a sua funcionalidade central, criadores, apoio ao investimento, características inovadoras e marcos críticos. O que é o Mantis ($M)? O Mantis é descrito como um protocolo de liquidação de intenções multi-domínio que simplifica as interações entre cadeias, permitindo que os utilizadores executem transações financeiras complexas em várias plataformas de blockchain de forma contínua. O protocolo opera através de três camadas principais: Expressão de Intenção: Os utilizadores podem articular os seus objetivos de transação utilizando linguagem natural facilitada pelo DISE LLM, um modelo avançado de linguagem de IA. Por exemplo, um utilizador pode expressar o desejo de trocar Ethereum (ETH) por Solana (SOL) com uma tolerância de slippage específica de 1%. Execução: Esta camada utiliza uma rede de solucionadores que competem para satisfazer as intenções dos utilizadores. As transações são executadas utilizando mecanismos como Coincidência de Vontades (CoWs) e Leilões de Fluxo de Ordens (OFAs), que garantem que as exigências dos utilizadores sejam atendidas de forma otimizada. Liquidação: Aproveitando o protocolo de Comunicação Inter-Blockchain (IBC), o Mantis permite transações atómicas entre cadeias, permitindo que os utilizadores operem em várias cadeias suportadas, incluindo Ethereum, Solana e Cosmos. O Mantis é projetado para introduzir geração de rendimento nativa para ativos inativos, utilizando provas criptográficas para manter a integridade das transações ao longo de todo o processo. Criadores e Equipa de Desenvolvimento O Mantis foi concebido pela Composable Foundation, uma organização orientada para a pesquisa notável pela sua ênfase em soluções de interoperabilidade de blockchain. Esta fundação colabora com instituições académicas de prestígio, incluindo a Universidade de Harvard e a Universidade de Lisboa, contribuindo para extensos esforços de pesquisa e desenvolvimento que informam a arquitetura e funcionalidade do Mantis. O compromisso da Composable Foundation em fomentar a inovação no espaço da blockchain posiciona o Mantis como uma solução robusta para a crescente demanda por interoperabilidade entre várias redes de blockchain. Investidores e Apoio Embora detalhes específicos sobre investidores individuais não tenham sido divulgados publicamente, o Mantis conta com um apoio substancial de várias entidades, incluindo: Subsídios de ecossistemas de cadeias habilitadas para IBC, que apoiam o crescimento e integração do protocolo dentro dos ecossistemas de finanças descentralizadas. Parcerias estratégicas com fornecedores de infraestrutura que melhoram as capacidades de rede do Mantis e as estratégias de implementação. Financiamento através do tesouro da Composable Foundation, garantindo apoio financeiro sustentado para o desenvolvimento contínuo e custos operacionais. Esses esforços colaborativos refletem um consenso entre as partes interessadas sobre a importância de melhorar a funcionalidade entre cadeias e o potencial utilitário das inovações infraestruturais do Mantis. Inovações Chave O Mantis distingue-se através de várias inovações pioneiras que melhoram a sua funcionalidade e utilidade: Intenções Agnósticas em Relação à Cadeia: Os utilizadores podem iniciar transações a partir de qualquer cadeia suportada enquanto liquidam em outra. Esta flexibilidade empodera os utilizadores, promovendo uma maior interação entre diferentes plataformas. Interface Potenciada por IA: A integração do DISE LLM permite que os utilizadores realizem operações DeFi complexas utilizando linguagem natural, simplificando assim as interações e tornando a tecnologia blockchain acessível a um público mais amplo. Captura de MEV Inter-Domínio: O Mantis cria um mercado interno para valor máximo extraível (MEV) através de competições entre solucionadores. Esta abordagem inovadora permite uma maior eficiência e extração de valor em transações complexas. Camada de Liquidação Modular: O protocolo suporta vários métodos de verificação, incluindo provas de conhecimento nulo e rollups otimistas, proporcionando uma estrutura versátil que pode adaptar-se a tecnologias de blockchain emergentes. Cronologia Histórica O desenvolvimento do Mantis é marcado por vários marcos críticos que traçam a sua trajetória e crescimento: | Ano | Marco | |————|————————————————————————| | 2022 | Desenvolvimento do conceito inicial dentro da divisão de pesquisa da Composable Foundation. | | Q3 2024 | Lançamento da testnet com capacidades de ponte entre Solana e Ethereum. | | Q1 2025 | Evento de Geração de Token (TGE) antecipado juntamente com o lançamento da mainnet. | | Q2 2025 | Integração esperada do DISE LLM e expansão das capacidades entre cadeias. | | 2025 H2 | Apoio planeado para mais de 15 cadeias através de mais atualizações do IBC. | Esta cronologia delineia a evolução do Mantis, desde discussões conceituais até à implementação ativa e fases de crescimento futuro. Estratégia de Crescimento do Ecossistema A estratégia do Mantis para o crescimento do ecossistema inclui várias iniciativas destinadas a incentivar a participação dos utilizadores e o envolvimento dos desenvolvedores: Sistema de Créditos: Os utilizadores podem ganhar créditos do protocolo ao fornecer liquidez e participar em programas de referência. Esses créditos são resgatáveis por incentivos no futuro, promovendo uma comunidade de utilizadores robusta. Kit de Desenvolvimento de Software Modular (SDK): Este kit de ferramentas capacita os desenvolvedores a criar aplicações baseadas em modelos orientados por intenções utilizando a infraestrutura do Mantis, promovendo assim a inovação dentro do seu ecossistema. Modelo de Governança: À medida que o protocolo amadurece, os detentores de tokens $M terão voz na governança do protocolo, permitindo-lhes votar em atualizações e alterações propostas, aumentando assim o envolvimento da comunidade e a descentralização. O Mantis representa um avanço significativo no domínio da arquitetura entre cadeias. Ao integrar de forma contínua algoritmos avançados de IA com uma estrutura de liquidação robusta, o Mantis procura abordar os problemas de fragmentação dentro de ecossistemas multi-cadeia. A sua abordagem inovadora prioriza a melhoria das experiências dos utilizadores, enquanto adere aos princípios fundamentais de descentralização e segurança, estabelecendo um novo padrão para a futura interoperabilidade das tecnologias blockchain. À medida que o Mantis continua a sua jornada de crescimento e implementação, promete ser um projeto a observar de perto no competitivo panorama do Web3 e das finanças descentralizadas. Com o seu foco em ultrapassar fronteiras e elevar o envolvimento dos utilizadores, o Mantis está posicionado para ser uma parte integral dos desenvolvimentos futuros no espaço das criptomoedas.

78 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.03.18

O que é $M

Como comprar M

Bem-vindo à HTX.com!Tornámos a compra de MemeCore (M) simples e conveniente.Segue o nosso guia passo a passo para iniciar a tua jornada no mundo das criptos.Passo 1: cria a tua conta HTXUtiliza o teu e-mail ou número de telefone para te inscreveres numa conta gratuita na HTX.Desfruta de um processo de inscrição sem complicações e desbloqueia todas as funcionalidades.Obter a minha contaPasso 2: vai para Comprar Cripto e escolhe o teu método de pagamentoCartão de crédito/débito: usa o teu visa ou mastercard para comprar MemeCore (M) instantaneamente.Saldo: usa os fundos da tua conta HTX para transacionar sem problemas.Terceiros: adicionamos métodos de pagamento populares, como Google Pay e Apple Pay, para aumentar a conveniência.P2P: transaciona diretamente com outros utilizadores na HTX.Mercado de balcão (OTC): oferecemos serviços personalizados e taxas de câmbio competitivas para os traders.Passo 3: armazena teu MemeCore (M)Depois de comprar o teu MemeCore (M), armazena-o na tua conta HTX.Alternativamente, podes enviá-lo para outro lugar através de transferência blockchain ou usá-lo para transacionar outras criptomoedas.Passo 4: transaciona MemeCore (M)Transaciona facilmente MemeCore (M) no mercado à vista da HTX.Acede simplesmente à tua conta, seleciona o teu par de trading, executa as tuas transações e monitoriza em tempo real.Oferecemos uma experiência de fácil utilização tanto para principiantes como para traders experientes.

587 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.07.02

Como comprar M

Discussões

Bem-vindo à Comunidade HTX. Aqui, pode manter-se informado sobre os mais recentes desenvolvimentos da plataforma e obter acesso a análises profissionais de mercado. As opiniões dos utilizadores sobre o preço de M (M) são apresentadas abaixo.

活动图片