За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbitОпубликовано 2026-06-20Обновлено 2026-06-20

Введение

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

Компания, определившая прошлое ИИ, теряет тех, кто должен был определять его будущее.

18 июня ключевой автор статьи о Transformer, сопредседатель проекта Gemini в Google, Ноам Шазер, объявил в X о своем уходе из Google и присоединении к OpenAI, которая уже подала в SEC заявку на секретное IPO. Он был одним из восьми равноправных авторов статьи 2017 года "Attention is All You Need", заложившей техническую основу современных больших языковых моделей. Сэм Альтман тут же прокомментировал репостом: "Ноам был одним из тех, с кем я больше всего хотел работать с первого дня основания OpenAI. Потребовалось всего десять лет."

Спустя 48 часов, 19 июня, лауреат Нобелевской премии по химии 2024 года, ключевой руководитель проекта AlphaFold Джон Джампер объявил об уходе из Google DeepMind, где проработал почти девять лет, и присоединился к Anthropic.

Почти одновременный уход двух топовых талантов уже достаточно потряс мир ИИ. А если растянуть временную шкалу, становится видна более четкая тенденция. 19 мая бывший сооснователь OpenAI Андрей Карпати объявил о присоединении к команде предобучения в Anthropic. Хотя он никогда не работал в Google, его выбор также говорит об одном: лучшие таланты концентрируются в OpenAI и Anthropic, а Google становится главным донором в этой реорганизации кадров.

Три ухода — не единичные случаи, а тренд

Джампер — не рядовой исследователь. В 2024 году за руководство проектом AlphaFold, который с помощью ИИ предсказывает трехмерную структуру белков за рекордно короткое время, решив задачу, мучившую биологов пятьдесят лет, он вместе с Демисом Хассабисом и Дэвидом Бейкером получил Нобелевскую премию по химии.

Джон Джампер (слева) и Демис Хассабис на совместном фото. Кадр перекликается с сообщениями об уходе Джампера из Google DeepMind и переходе в Anthropic. Источник: businessinsider.com (необходима проверка авторских прав)

Шазер же — ключевая фигура в современной истории развития ИИ. Он присоединился к Google в 2000 году, в 2017 году стал соавтором статьи "Attention is All You Need", предложившей архитектуру Transformer — техническую основу всех современных больших языковых моделей. В 2021 году, после того как Google отказался выпускать разработанный им совместно с Дэниелом Де Фрейтасом чат-бот с ИИ, он ушел и в 2022 году основал Character.AI. Спустя три года Google вернул его обратно за примерно 2,7 миллиарда долларов, назначив сопредседателем проекта Gemini. Однако, не прошло и двух лет после возвращения, он снова решил уйти, на этот раз в OpenAI.

Ноам Шазер с другим руководителем в области ИИ на фото, перекликающемся с сообщениями об его уходе из Google и присоединении к OpenAI. Источник: techcrunch.com (необходима проверка авторских прав)

А выбор Карпати дополнительно подтверждает более широкую тенденцию. В мае 2026 года этот сооснователь OpenAI, завершив свой образовательный стартап Eureka Labs, объявил о присоединении к команде предобучения в Anthropic, где будет отвечать за "наделение Claude основными знаниями и способностями посредством масштабных тренировочных запусков". Он никогда не работал в Google, но его направление само по себе показывает, куда сейчас концентрируются лучшие таланты.

Портрет Андрея Карпати, соответствующий сообщениям о его присоединении к команде предобучения в Anthropic. Источник: bloomberg.com (необходима проверка авторских прав)

Если взглянуть шире, эта тенденция миграции талантов проявилась уже давно. После слияния Google Brain и DeepMind в апреле 2023 года множество ключевых исследователей ушли в OpenAI, Anthropic и xAI. Отслеживание принадлежности авторов передовых статей по ИИ на ArXiv показывает, что все больше профилей ведущих исследователей в графе учреждения меняют "Google" на "OpenAI" или "Anthropic".

OpenAI и Anthropic собирают у себя самый влиятельный кадровый состав в области ИИ. А Google становится главным источником этой миграции талантов.

Несовпадение миссий

Это самое фундаментальное расхождение, его важность превышает зарплату и вычислительные мощности.

Почти 80% выручки материнской компании Google, Alphabet, поступает от рекламного бизнеса. Это означает, что любые инвестиции в сферу ИИ в конечном итоге должны отвечать на продукто-ориентированный вопрос: как это будет служить рекламному бизнесу.

Шазер вскоре после возвращения в 2024 году обнаружил, что базовая логика Google не изменилась. Фундаментальное ограничение, с которым он столкнулся в Gemini — необходимость догнать ChatGPT — в рамках приоритетной архитектуры рекламного бизнеса всегда было сдерживаемой задачей. Цель заключалась не в том, чтобы заново определить границы возможностей ИИ, а в том, чтобы удержать долю на рекламном рынке.

Для сравнения, устав OpenAI четко определяет в качестве основной миссии создание ОИИ (общего искусственного интеллекта) на благо всего человечества. Anthropic с момента основания строилась вокруг безопасности ИИ, зарегистрирована как компания общественной пользы (PBC) и юридически обязана уравновешивать интересы акционеров и общества. В этих двух компаниях ведущим исследователям не нужно отвечать на вопросы вроде "как помочь рекламному отделу увеличить доход". Они могут сосредоточиться на одной цели: как непрерывно расширять границы возможностей моделей.

Несколько исследователей, перешедших из Google в эти две организации, в последующих интервью неоднократно упоминали одно и то же слово — "фокус". В Google ключевые показатели эффективности — это кликабельность в поиске, конверсия рекламы и продолжительность просмотра на YouTube. В Anthropic ключевой показатель — это производительность Claude в процессе предобучения и дообучения. Для таких ученых, как Джампер, посвятивших девять лет академической и профессиональной карьеры проблеме сворачивания белков, такая высокая степень сосредоточенности обладает неоспоримой притягательностью. В Anthropic "ИИ для науки" — не периферийный проект, а одно из ключевых исследовательских направлений.

Миссия — это движущая сила, а капитал — тянущая. Что касается мотивации в виде вознаграждения, Google находится в структурно невыгодном положении.

OpenAI уже подала в 2026 году заявку на секретное IPO в SEC, Anthropic также находится в очереди на подготовку к IPO. Сотрудники обеих компаний владеют большим количеством акций, которые могут быть реализованы на открытом рынке. То, что Джампер и Шазер выбрали для присоединения момент непосредственно перед этим окном возможностей, не случайно. Для сравнения, рыночная капитализация Google уже превышает два триллиона долларов, пространство для удвоения цены акций в краткосрочной перспективе ограничено, а взрывной потенциал опционов на акции как стимула по меньшей мере на порядок ниже.

Более того, стоит обратить внимание на совершенно разную логику оценки рынком капитала этих двух типов компаний. Утекший аудиторский отчет OpenAI показывает, что ее чистый убыток по GAAP в 2025 году составил примерно 38,5–39 миллиардов долларов (включая около 30 миллиардов неденежных конверсионных расходов), операционный убыток увеличился с 8,78 миллиарда долларов в 2024 году примерно до 20,9 миллиарда долларов, однако реакция рынка капитала оставалась положительной. За тот же период выручка OpenAI выросла с 3,7 миллиарда до 13,07 миллиарда долларов, то есть на 253%. В первом квартале 2026 года выручка компании составила 5,7 миллиарда долларов, операционные расходы — 3,7 миллиарда. Инвесторы готовы платить за стратегию "покупать рост ценой убытков".

В то время как в Google инвестиции аналогичного масштаба в ИИ вызывают на рынке капитала вопрос: "Как это повлияет на маржу прибыли?" Аналогичные масштабные инвестиции в сферу ИИ в OpenAI называют стратегическими вложениями, а в Google — расширением центров затрат.

С точки зрения ведущего исследователя логика, стоящая за этим выбором, не так уж сложна. С одной стороны — компания на пороге IPO, акции которой через пару лет могут стоить девятизначные суммы, и где все сотрудники сфокусированы на оптимизации возможностей модели. С другой — зрелый гигант с капитализацией в два триллиона, где работа исследователя должна постоянно координироваться с квартальными целями отделов рекламы и поиска.

Слияние DeepMind порождает новую центробежную силу

В апреле 2023 года Google Brain и DeepMind объединились в Google DeepMind под единым руководством Демиса Хассабиса. Официальной риторикой тогда было "концентрация сил". Но спустя три года, оглядываясь назад, видно, что реальный эффект от слияния вызывает явные споры.

Слияние не смогло кардинально решить проблему перераспределения влияния при превращении результатов исследований в продукты.

Фундаментальные исследовательские результаты DeepMind должны были внедряться через продуктовые команды, у которых были свои собственные графики и приоритеты. Gemini — яркий пример: Шазер был назначен сопредседателем, но график выпуска продукта и пути коммерциализации по-прежнему сильно зависели от отделов поиска и облачных услуг. Это резко контрастирует с моделью OpenAI, где вся команда работает над одной общей ключевой продуктовой целью.

Слияние также вызвало напряженность в плане культурной идентичности. Google Brain был больше ориентирован на инжиниринг и коммерческое внедрение, DeepMind — на фундаментальную науку и долгосрочные исследования. После слияния культура, ориентированная на долгосрочные исследования, оказалась под угрозой размывания под давлением необходимости "соответствовать продуктовой дорожной карте".

Один бывший исследователь Google написал в X: "Когда от нас потребовали согласовать направления исследований с продуктовой дорожной картой, я понял, что пора уходить."

Уход Джампера можно расценивать как заявление о направлении развития культуры после слияния. Он проработал в DeepMind почти девять лет, пережив период независимых исследований, этап интеграции после слияния и текущую фазу растущего давления в сторону продуктовизации. Когда исследовательская среда все чаще требовала согласования с ключевыми показателями эффективности поисковой системы, уход стал просчитанным, но несложным решением.

Более глубокая проблема в том, что после возвращения Шазера прошло меньше двух лет, а темпы выпуска AI-продуктов существенно не ускорились. Gemini сократила разрыв в возможностях с ChatGPT, но так и не стала лидером в своей нише. Он публично не выражал недовольства, его заявление в X было стандартным профессиональным жестом, но сам факт его действий говорит о многом.

Перегруппировка кадровой карты становится необратимой

Эта утечка талантов уже давно перестала быть просто вопросом смены работы несколькими людьми.

Google может вернуть ведущих исследователей, но не может изменить самое фундаментальное: ее основная бизнес-модель — реклама, ИИ — это инструмент, а не конечная миссия. Деньги могут вернуть человека, но деньги не могут заставить Google перестать быть Google. Это означает, что утечка не прекратится, это структурная тенденция, а не несколько единичных случаев ухода.

А с другой стороны, OpenAI и Anthropic успешно идут своим путем. OpenAI собирает у себя сильнейших специалистов в исследованиях больших языковых моделей, а Anthropic объединяет безопасность ИИ и научные приложения, у обеих компаний четкие границы и свои "рвы". Google застрял посередине: у него нет продуктовой взрывной силы OpenAI, ни дифференциации бренда Anthropic в области безопасности.

То, что действительно необратимо склонило чашу весов в пользу талантов, — это окно возможностей для IPO. Когда ведущий исследователь может за год-два получить через опционы на акции состояние в девять или даже десять цифр, никакая система вознаграждений зрелого гиганта не может конкурировать на том же уровне. 2026 год, возможно, запомнится не тем, что какая-то возможность ИИ совершила прорыв, а тем, что кадровая карта в этом году прошла структурную перегруппировку. В этом раунде конкуренции плотность талантов определяет возможности модели, возможности модели определяют долю рынка, а доля рынка определяет список победителей.

У Google все еще есть шанс переломить ситуацию. У нее одна из крупнейших в мире инфраструктур вычислительных мощностей, огромнейшие запасы пользовательских данных и постоянное лидерство по количеству публикаций академических статей по ИИ. Но все эти преимущества основаны на одном условии: у вас должно быть достаточно талантливых людей, чтобы использовать их. А Google как раз теряет именно этих людей.

Возможно, это самый тихий кризис за всю историю Google: никаких крупных продуктовых провалов, никаких серьезных регуляторных штрафов, никаких финансовых скандалов. Просто самые умные люди, один за другим, выбирают уйти. В сфере ИИ настоящий "ров" — это никогда не данные, не вычислительные мощности и даже не сама архитектура модели. Это те люди, которые готовы остаться и день за днем расширять технологические границы. И Google начинает понимать, что удержать этих людей гораздо сложнее, чем обучить модель с триллионом параметров. (Эта статья впервые опубликована в приложении Titanium Media, автор | AGI-Signal, редактор | Цинь Цунхуэй)

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакие две ключевые фигуры покинули Google в течение 72 часов в июне 2026 года и куда они перешли?

AТрансформер архитектуры Noam Shazeer покинул Google и присоединился к OpenAI, а лауреат Нобелевской премии по химии, руководитель проекта AlphaFold Джон Джампер покинул Google DeepMind и присоединился к Anthropic.

QВ чём, по мнению статьи, заключается основная причина оттока ведущих AI-специалистов из Google?

AОсновная причина — несовпадение миссий. Ядро бизнеса Google — реклама, поэтому AI-разработка рассматривается как инструмент для её обслуживания. В OpenAI и Anthropic миссия сфокусирована непосредственно на развитии AI и AGI, что даёт исследователям больше свободы и концентрации на фундаментальных задачах.

QКакой структурный шаг внутри Google, согласно статье, создал новую центробежную силу и способствовал уходу исследователей?

AСлияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, которое, несмотря на официальную цель «объединения сил», на практике усилило давление на исследователей с целью согласования их работы с продуктовыми дорожными картами и коммерческими приоритетами компании, что привело к эрозии культуры долгосрочных исследований.

QПочему предстоящие IPO OpenAI и Anthropic являются важным фактором в перетягивании кадров, согласно анализу статьи?

AIPO OpenAI и Anthropic создают беспрецедентное окно возможностей для сотрудников, владеющих акциями этих компаний, получить значительное финансовое вознаграждение (девятизначные суммы). Это делает пакеты компенсаций, предлагаемые уже зрелым гигантом вроде Google, структурно менее конкурентоспособными на этом этапе.

QКаковы, по мнению автора, ключевые активы Google, которые остаются у компании, несмотря на отток талантов?

AGoogle по-прежнему обладает одними из крупнейших в мире вычислительных инфраструктур, огромными запасами пользовательских данных и сохраняет лидирующие позиции по количеству публикуемых научных статей в области AI.

Похожее

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit29 мин. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit29 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

Интелл CEO Чэнь Лиу впервые выступил в подкасте, поставив цель увеличить доходность компании в 10 раз за 5-10 лет. Основные стратегические направления включают инвестиции в передовые технологии упаковки (EMIB), стеклянные подложки и новые материалы, такие как нитрид галлия (GaN), карбид кремния (SiC), фосфид индия (InP) и синтетические алмазы, для преодоления физических ограничений традиционного масштабирования процессоров. Он отметил, что всплеск спроса на ИИ-агентов и задачи логического вывода увеличил значимость CPU, изменив соотношение CPU/GPU в серверах с 1:8 до 1:4 и ниже. Лиу подчеркнул важность восстановления баланса, фокуса на продуктах и клиентах, а также стратегической ценности внутреннего американского производства для безопасности цепочек поставок. Ключевыми показателями для фаундри-бизнеса названы выход годных изделий и время цикла. Совместный проект с Илоном Маском Terafab направлен на решение проблемы отставания инфраструктуры полупроводников от роста потребностей ИИ. Лиу считает, что истинный потенциал Intel, выходящий за рамки традиционного рынка ПК, начнет реализовываться в период 2030-2032 годов в таких областях, как периферийные вычисления, физический ИИ и ИИ-агенты, благодаря интеграции технологий XPU, передовой упаковки и фаундри-услуг.

marsbit34 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

marsbit34 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit37 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit37 мин. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

За кулисами результатов ведущих ИИ-моделей, таких как GPT и Gemini, часто стоит один и тот же «составитель заданий» — китайский исследователь Чэнь Вэньху. Будучи доцентом Университета Ватерлоо и основателем лаборатории TIGERLab, он разработал ключевые оценочные эталоны MMLU-Pro, MMMU и MMMU-Pro, которые стали общим языком для сравнения способностей моделей. Чэнь Вэньху сосредоточился на создании более сложных и устойчивых тестов, когда предыдущие эталоны, такие как MMLU, перестали эффективно различать передовые модели, достигшие почти идеальных результатов. MMLU-Pro, с его 12032 вопросами, расширенными вариантами ответов и акцентом на рассуждения, снизил точность моделей на 16–33% и уменьшил зависимость от угадывания. MMMU и MMMU-Pro, в свою очередь, оценивают мультимодальное понимание, требуя от моделей анализа изображений, таблиц, схем и текста в контексте профессиональных знаний, что выявило значительные ограничения даже у самых мощных моделей. Исследования Чэнь Вэньху в области сложных вопросно-ответных систем и его опыт работы в Google DeepMind над Gemini позволили ему глубоко понять слабые места в оценке ИИ. Его лаборатория также занимается разработкой моделей, таких как UniVideo и Vamba, что помогает создавать более точные и релевантные тесты. Сегодня, работая в лаборатории суперинтеллекта Meta, Чэнь Вэньху продолжает влиять на развитие ИИ через улучшение данных для предобучения и систем оценки, оставаясь ключевой, но менее заметной фигурой в этой быстроразвивающейся области.

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

marsbit2 ч. назад

Письмо основателям от сооснователей Alliance: К моменту продажи Cursor за 600 миллиардов долларов

Автор статьи, опираясь на пример успешной продажи компании Cursor за 600 миллиардов долларов, обращается к начинающим предпринимателям. Он развеивает иллюзию, что все великие возможности уже исчерпаны. На примере Cursor, Stripe, Figma, Shopify и других компаний показано, что их путь начинался не в «мейнстриме», а с неочевидного для других убеждения в будущем тренде — будь то переход бизнеса онлайн, облачный дизайн или самостоятельная коммерция для малого бизнеса. Ключ к успеху — не в поиске абсолютно новой идеи, а в глубоком понимании рынка, выявлении реальных «горящих» проблем пользователей, которые игнорируют крупные игроки, и создании решения, дающего десятикратное улучшение. Важно не просто создать продукт, но и продумать каналы его распространения, часто начиная с ручной, кропотливой работы по привлечению первых преданных пользователей. История успеха — это всегда годы упорной работы, адаптации и устойчивости в условиях неопределенности, когда другие уже сдались. Итоговый совет: найдите свой технологический цикл, погрузитесь в рынок, найдите острую проблему, создайте простой вход в продукт, завоюйте свои каналы распространения и никогда не сдавайтесь.

marsbit2 ч. назад

Письмо основателям от сооснователей Alliance: К моменту продажи Cursor за 600 миллиардов долларов

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.5k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.3k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.8k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片