Насколько сложно производить микросхемы? Одна ошибка в операции деления обошлась в 475 миллионов долларов

marsbitОпубликовано 2026-06-15Обновлено 2026-06-15

Введение

**Создание микрочипов: сложный процесс, где одна ошибка может стоить миллиардов** Чипы являются фундаментом современных технологий, от искусственного интеллекта до телекоммуникаций. Однако их разработка невероятно сложна, главным образом из-за необходимости добиться успеха с первой попытки. В отличие от программного обеспечения, чип после производства (в процессе, превращающем песок в кремниевые пластины) практически невозможно исправить. Ошибка обходится крайне дорого: например, Intel потратила 475 миллионов долларов на отзыв процессоров Pentium из-за дефекта в блоке операций с плавающей запятой. Исследования показывают, что лишь 24% проектов по созданию чипов успешны с первого раза. Ключевая причина — сложность верификации (проверки) проекта. На эту фазу сейчас приходится до 70% всего цикла разработки. Проблема в «треугольнике невозможного» верификации: высокая производительность, хорошие возможности отладки и низкая стоимость не могут быть достигнуты одновременно. Полная проверка одного ядра CPU современными методами программной симуляции заняла бы 15000 лет. Несмотря на то, что исследования в области верификации трудоемки и менее популярны, чем, например, разработка ИИ, они критически важны. Автор, исследователь из Китайской академии наук, и его команда работают над созданием ускоренной платформы верификации ENCORE на основе программируемых логических интегральных схем (FPGA), чтобы повысить ее эффективность. Параллельно с научной работой автор занимается популяризаци...

Всем привет, я Ши Кань из Института вычислительных технологий Китайской академии наук, "косой научно-технический работник". У меня более десяти лет опыта работы в области микросхем, сейчас я занимаюсь академическими исследованиями, связанными с микросхемами, в Китайской академии наук; но в то же время я также являюсь научно-популярным видеоблогером на Bilibili "Старый Ши говорит о чипах", мои зрители называют меня "Старым Ши".

Микросхемы: Краеугольный камень современного общества

Говоря о микросхемах, все, конечно же, знают их важность.

Будь то сейчас популярный искусственный интеллект, или биомедицина, автономное вождение, сетевая связь и т.д., почти все технологии современного общества, которые вы можете себе представить, зависят от микросхем — этой краеугольной технологии информационной эпохи.

Я работаю с микросхемами уже долгое время, процесс разработки микросхем на самом деле очень интересен, в основном по двум причинам.

Во-первых, применение микросхем очень широко. Как только вы войдете в эту отрасль, скорее всего, вам не придется беспокоиться о безработице, потому что многие отрасли нуждаются в технологиях микросхем.

Вторая причина, возможно, важнее: разработка микросхем — это очень сложное дело. Как инженеры по микросхемам, мы должны постоянно учиться, постоянно совершенствовать себя, чтобы справляться и встречать эту эпоху, полную возможностей и вызовов.

Тогда возникает вопрос: в чем же именно заключается сложность технологии микросхем?

Почему микросхемы такие сложные?

Выполнено: 10%//////////

Вы, возможно, знаете, что процесс изготовления микросхемы по сути является путешествием эволюции песчинки. Песок, возможно, является одним из тех веществ на этой планете, которые неисчерпаемы; но превращение низкоценного песка в высокоценную микросхему — это полностью добавленная человеческая мудрость.

Начиная с песка, нам нужно его очистить, чтобы получить кремниевую пластину. Затем, после ряда процессов, таких как литография, ионная имплантация, травление, упаковка и т.д., мы можем превратить неисчерпаемый песок в крошечную микросхему.

Итак, сказав столько и пройдя столько этапов, на самом деле производство микросхем — это лишь часть всего процесса разработки микросхем, оно не равно самой разработке микросхем.

Есть еще один очень важный этап — проектирование микросхем. Это означает выполнение проектирования схем в соответствии с требованиями и обеспечение их нормальной работы. Затем мы передаем спроектированную схему производителю микросхем для последующего производства, чтобы в конечном итоге получить физическую микросхему.

Но здесь возникает другая проблема: как гарантировать, что функции микросхемы соответствуют вашему первоначальному проекту?

Есть одна интересная маленькая история. В 1947 году очень известная женщина-программист Грейс Хоппер обнаружила, что ее компьютер не работает. После тщательной проверки и исследования она обнаружила, что в реле компьютера залетела моль. Тогда она осторожно вынула эту моль пинцетом и приклеила ее на лист бумаги.

Это, возможно, первый "баг" (жук), то есть уязвимость, обнаруженный за всю историю развития вычислительной техники.

Если предыдущий пример слишком устарел, то у нас есть еще больше примеров. Давайте задам вам математическую задачу: чему равен конечный результат этого выражения? На самом деле эта задача проста, потому что в выражении числитель и знаменатель одинаковы, их можно сократить; затем число перед знаком минус и число после него также одинаковы, поэтому вычитание одинаковых чисел должно дать ответ 0. Однако в реальных компьютерах и микросхемах результат может быть не таким.

Например, в одном из микропроцессоров Pentium компании Intel результат равен 255.00000000. Как так получилось? Оказалось, что американский ученый, занимаясь научными исследованиями, никак не мог правильно вычислить это выражение. В конце концов он обнаружил, что в блоке операций с плавающей запятой этого микропроцессора существует необнаруженная проектная уязвимость.

Не стоит недооценивать эту проектную уязвимость, ее последствия на самом деле очень серьезны. В 1990-х годах Intel потратила 475 миллионов долларов на отзыв по всему миру всех микропроцессоров Pentium с этой проблемой.

Итак, возвращаясь к первоначальному вопросу: в чем же сложность технологии микросхем?

На мой взгляд, сложность микросхем заключается в том, что они должны быть успешными с первого раза. Разработка микросхем не похожа на разработку программного обеспечения, где вы можете исправлять различные проблемы, выпуская патчи. В отличие от этого, как только микросхема завершила свой путь эволюции от песка до микросхемы, вы, возможно, уже потратили десятки тысяч, даже сотни миллионов юаней на изготовление и производство микросхемы, и ее уже сложно изменить.

Тогда возникает следующий вопрос: сколько сейчас проектов по разработке микросхем могут достичь успеха с первого раза?

Верификация микросхем: "Удушающая" проблема

Выполнено: 40%//////////

Согласно данным опроса, только 24% проектов по разработке микросхем могут достичь успеха с первого раза. То есть, 3/4 проектов из-за различных, больших и малых, необнаруженных проектных уязвимостей требуют по крайней мере еще одного цикла изготовления, что занимает много времени и денег.

Таким образом, ключевой вопрос заключается в следующем: как мы можем максимально гарантировать, что у микросхемы перед изготовлением будет как можно меньше или вообще не будет багов или проектных уязвимостей. Это направление, которым я занимался в последние годы.

Согласно тем же исследовательским данным, во всем процессе разработки микросхем, особенно с развитием искусственного интеллекта и различных высоких технологий, микросхемы становятся все более сложными. Верификация микросхем, таким образом, становится звеном, которое занимает очень высокую долю в общем цикле разработки микросхем, даже превышая половину, достигая 70% всего цикла проектирования микросхем.

Но, к сожалению, верификация микросхем — это тоже сложная задача. Здесь я привожу некоторые астрономические цифры, такие как длина окружности Земли, количество возможных звезд в Галактике или длина светового года.

В верификации микросхем также существует астрономическое число — это количество циклов, необходимое для полной верификации ядра процессора. Что означает это астрономическое число?

Если мы используем самые передовые технологии программной эмуляции для полной верификации ядра процессора, потребуется не менее 15000 лет. Используя самые передовые технологии аппаратной эмуляции, можно немного сократить это время до 30 лет. Но мы все знаем, что разработка микросхемы не может ждать 15000 лет или даже 30 лет.

Так в чем же суть проблемы? Мы действительно изучали это в последние годы. Мы обнаружили, что в верификации микросхем существует так называемый "невозможный треугольник", а именно: высокая производительность верификации, хорошие возможности отладки и низкая стоимость; и эти три критически важных для верификации микросхем фактора не могут быть удовлетворены одновременно. Для современных основных исследований или методов максимум, что можно сделать, — это выбрать два из трех, и именно это является основной причиной очень низкой эффективности верификации микросхем.

Кто-то должен делать что-то другое

Выполнено: 60%//////////

По этим причинам верификация микросхем в последнее время не получила большого развития.

В компаниях, занимающихся микросхемами, инженеры по микросхемам, возможно, больше пишут тестовые случаи, запускают регрессионную верификацию. По сути, это грязная и тяжелая работа. В академической сфере также мало ученых, занимающихся исследованиями в области верификации микросхем, особенно по сравнению с популярными областями, такими как искусственный интеллект.

Поэтому один академический авторитет сказал мне, что за то же время он мог бы опубликовать три или даже больше статей в области искусственного интеллекта, но в верификации микросхем, возможно, не опубликовал бы ни одной.

К сожалению, он был прав.

Однако кто-то должен делать что-то другое.

Поэтому в последние годы я возглавлял команду, занимающуюся исследованиями в области верификации микросхем, и с нуля построил систему исследований agile-верификации. Ядром этой исследовательской системы является платформа верификации под названием ENCORE, основанная на специальной микросхеме — программируемой пользователем вентильной матрице (FPGA). ENCORE может значительно повысить эффективность верификации, обеспечивая при этом хорошую отлаживаемость.

Для построения этой системы исследований agile-верификации, с одной стороны, нам необходимо постоянно оптимизировать на алгоритмическом уровне эффективность обнаружения уязвимостей, отладки и исправления; с другой стороны, мы также надеемся построить сквозную ускоренную платформу agile-верификации на основе программируемых логических микросхем (FPGA). На уровне применения мы хотим, чтобы эта платформа подходила как для верификации универсальных процессоров, таких как CPU или GPU, так и для верификации специализированных микросхем, таких как сейчас популярные AI-ускорители.

В последнее время мы провели много передовых исследовательских работ в этой области, включая упомянутые выше ENCORE и множество новых исследований. Мы также опубликовали результаты этих исследований на многих известных международных академических конференциях.

Позже мы также занимались некоторыми интересными работами, но поскольку они еще не опубликованы, я не буду их сейчас показывать.

Сделать так, чтобы больше людей лучше понимали микросхемы

Выполнено: 80%//////////

Но в процессе исследований я постепенно обнаружил, что эти научные или академические результаты в основном предназначены для просмотра нашим маленьким кругом тех, кто понимает только верификацию микросхем и связанные области. Тогда как мы можем сделать так, чтобы больше людей увидели нашу работу, узнали о наших исследованиях и даже приняли участие в нашей работе?

Тогда я естественным образом подумал о популяризации микросхем, что также показалось мне очень интересным. Я занимаюсь популяризацией уже четыре-пять лет, начиная с текстов, а затем перешел к созданию видео на Bilibili. Популяризация микросхем не только принесла мне много пользы, но и помогла познакомиться со многими единомышленниками, а также зрителями, которые меня любят и поддерживают.

Однако создание видео о популяризации микросхем — не простая задача, особенно сегодня, когда существует изобилие коротких видео. Один авторитетный блогер, также занимающийся популяризацией, сказал мне, что за то же время, что я делаю одно длинное видео с подробной популяризацией микросхем, он может сделать 10 или даже больше коротких видео, связанных с трендами, и их трафик может быть во много раз больше моего.

К сожалению, он тоже был прав.

Но, основываясь на этом, я считаю, что кто-то должен продолжать делать сложные вещи. Я надеюсь объединить популяризацию микросхем и верификацию микросхем — две одинаково сложные, но одинаково интересные вещи, и через видео и текст показать всем, что мы делаем, опубликованные статьи, а также открытые микросхемы, которые изучает наша большая команда.

Помимо микросхем, я также буду делиться с вами искусственным интеллектом, компьютерными технологиями и другими сложными технологиями, а также своим опытом роста, книгами, которые я прочитал, знаниями, которые я получил. Я знаю, что сам по себе я не гений и не так называемый всесторонний эксперт или гуру. Я скорее надеюсь стать вашим "гидом" и поделиться с вами своим путем.

Итак, возвращаясь к вопросу, которым я хотел поделиться сегодня: что интереснее — научные исследования микросхем или популяризация микросхем? Конечно, для меня оба одинаково интересны. Причина проста: потому что они одинаково сложны. В то же время, оба требуют от меня очень долгой и упорной настойчивости.

Многие говорят, что нам нужно делать сложные и правильные вещи. Но на самом деле проблема в том, что прежде чем что-то делать, как определить, правильно ли это? Если в глазах других дело кажется сидением на холодной скамье, грязной и тяжелой работой, будете ли вы продолжать им заниматься?

Поэтому я больше надеюсь делать сложные и долгосрочные вещи, такие как академические исследования по верификации микросхем или создание длинных видео с подробной популяризацией микросхем. Потому что если что-то сложно и требует долгосрочной настойчивости, то, скорее всего, это правильно.

Это все, чем я хотел с вами поделиться сегодня. Я — Старый Ши, спасибо всем!

Эта статья взята из публичного аккаунта WeChat: Gezhi Lundao Jiangtan , автор: Ши Кань, оригинальное название: «Насколько сложно производить микросхемы? Одна ошибка в операции деления обошлась в 475 миллионов долларов | Ши Кань»

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QПочему разработка микросхем является такой сложной задачей?

AРазработка микросхем сложна, потому что требует достижения успеха с первой попытки. В отличие от программного обеспечения, где ошибки можно исправить с помощью патчей, микросхему после производства практически невозможно изменить, а процесс её создания, от песка до готового чипа, требует огромных затрат времени и денег.

QЧто такое ошибка деления в чипах Pentium и каковы были её последствия?

AОшибка деления в чипах Pentium была обнаружена в блоке операций с плавающей запятой в 1990-х годах. Она приводила к неверным результатам вычислений. Компания Intel потратила 4,75 миллиарда долларов на отзыв всех проблемных чипов по всему миру, чтобы устранить этот дефект.

QКакой процент проектов по разработке микросхем достигает успеха с первого раза?

AСогласно данным, только 24% проектов по разработке микросхем достигают успеха с первого раза. Это означает, что около трёх четвертей проектов требуют как минимум повторного изготовления (респина) из-за различных необнаруженных проектных ошибок (багов).

QЧто такое «невозможный треугольник» в верификации микросхем?

A«Невозможный треугольник» в верификации микросхем — это три ключевых фактора: высокая производительность, хорошие возможности отладки и низкая стоимость. Одновременно достичь всех трёх целей невозможно — существующие методы позволяют максимум удовлетворить два из трёх условий, что ограничивает эффективность процесса верификации.

QКакие две сложные, но интересные задачи сочетает в своей работе автор статьи?

AАвтор статьи, Ши Кань (или «Лао Ши»), сочетает в своей работе две сложные и интересные задачи: научные исследования в области верификации микросхем и популяризацию знаний о микросхемах (научпоп). Он считает их одинаково важными, потому что обе требуют долгосрочных усилий и настойчивости.

Похожее

Энтони Скарамуччи указывает на дно Биткойна, ссылаясь на низкий RSI и апатию розничных инвесторов

Энтони Скарамуччи высказал мнение о приближении дна рынка биткойна, основываясь на низком интересе розничных инвесторов и сниженных показателях. Он по-прежнему владеет значительным количеством BTC и сохраняет бычий настрой, ожидая начала более сильного ралли в конце четвертого квартала 2026 или начале 2027 года. Его аргументы включают низкие настроения рынка, слабый спрос, низкий поисковый интерес и условия низкого индекса относительной силы (RSI). Вместе с тем отмечается, что еженедельный RSI биткойна, хотя и низок, но не обязательно находится на историческом минимуме, что требует более осторожной интерпретации. Тем не менее, текущая апатия на рынке может свидетельствовать об усталости продавцов и заниженных ожиданиях, что создает почву для потенциального роста при появлении нового импульса спроса, такого как изменение потоков ETF или возобновление институциональных покупок. Позиция Скарамуччи представляет бычью точку зрения в разделенном рынке, где некоторые трейдеры видят риски снижения, а другие — признаки наступающей фазы накопления.

bitcoinist3 мин. назад

Энтони Скарамуччи указывает на дно Биткойна, ссылаясь на низкий RSI и апатию розничных инвесторов

bitcoinist3 мин. назад

Анализ последних изменений в портфеле "золотого ребенка" фондового рынка США: 20% позиций, возможно, уже в Anthropic, 90 млрд в шорт против NVIDIA, ресурсы направляются в сектора энергетики и памяти

Леопольд Ашенбреннер, известный инвестор в ИИ, корректирует свой портфель, сокращая позиции в традиционных лидерах сектора. Он разместил короткие позиции на сумму около $9 млрд против NVIDIA, ASML и Oracle, указывая на перегретость «торговли лопатами» (поставщиков чипов и оборудования). Вместо этого его фокус смещается к инфраструктурным узким местам: энергетике, памяти, центрам обработки данных и сетям. Ключевым моментом стала недавняя эмиссия облигаций NVIDIA на $25 млрд, что, несмотря на высокую прибыльность компании, может сигнализировать о сдвиге в способах финансирования бума ИИ. Ашенбреннер также раскрыл, что примерно 20% его портфеля (около $20 млрд) инвестировано в частную компанию Anthropic, что подчеркивает его ставку на сами «шахты» (модели ИИ), а не только на инструменты. По мнению аналитиков, это не предвестник краха пузыря ИИ, а ротация капитала. Следующая волна роста ожидается у компаний, решающих физические ограничения: строителей ЦОД, поставщиков электроэнергии, памяти, а также производителей оптических компонентов (медь/волокно), необходимых для высокоскоростной передачи данных. Марвелл, поддерживаемый инвестицией NVIDIA в $1.5 млрд, рассматривается как перспективный пример такой инфраструктурной игры.

marsbit17 мин. назад

Анализ последних изменений в портфеле "золотого ребенка" фондового рынка США: 20% позиций, возможно, уже в Anthropic, 90 млрд в шорт против NVIDIA, ресурсы направляются в сектора энергетики и памяти

marsbit17 мин. назад

Футбол: Кит, собирающий ничьи, или как на Polymarket во время ЧМ проявилась предельная дивергенция прибылей и убытков

В матче Чемпионата мира по футболу 2026 года между Испанией и Кабо-Верде (0:0) на платформе прогнозов Polymarket произошло резкое перераспределение средств. Пользователь с ником fishalive, зарегистрированный незадолго до события, поставил около 400 000 долларов на контракты «Испания не выиграет» и азиатский гандикап (+2.5) в пользу Кабо-Верде. В итоге он получил прибыль около 9 миллионов долларов. Напротив, другие крупные трейдеры, сделавшие ставки на победу фаворитов (Испании, Нидерландов, Бельгии), понесли значительные убытки из-за неожиданных ничьих. Одна ставка на Бельгию составила 8.6 миллионов долларов и была полностью потеряна. Событие подчеркивает высокие риски ставок на победу фаворитов без учета вероятности ничьи. Общий оборот рынков Polymarket, связанных с чемпионатом мира, превысил 2.5 миллиарда долларов. Успех fishalive вызвал вопросы о природе сделки — точный расчет или удача, — но наглядно показал переток капитала от тех, кто недооценивает риск ничьей, к тем, кто его учитывает. Ожидается, что по мере развития турнира объемы торгов будут расти, а крупные игроки начнут активнее использовать стратегии хеджирования. Деятельность подобных платформ также сталкивается с усилением внимания регуляторов в разных странах.

Foresight News25 мин. назад

Футбол: Кит, собирающий ничьи, или как на Polymarket во время ЧМ проявилась предельная дивергенция прибылей и убытков

Foresight News25 мин. назад

ChatGPT потерял половину своей империи: за три с половиной года, от монополии к разделу рынка

Прошло три с половиной года с момента появления ChatGPT. Когда-то он был революционным явлением, самым быстрорастущим приложением в истории, достигшим 1 миллиарда пользователей. Однако сейчас его глобальная доля на рынке AI-ассистентов впервые упала ниже 50%, составив 46,4% по данным Sensor Tower на конец мая 2026 года. Лидерство больше не означает монополию. Основными конкурентами, отвоевавшими долю, стали Gemini (27,7%) от Google и Claude (10,3%) от Anthropic. Рост Gemini объясняется глубокой интеграцией в экосистему Google (поиск, почта, Android), что делает его удобным для массового пользователя. Claude завоевал популярность среди "тяжелых" пользователей благодаря сильным сторонам в обработке длинных текстов, написании кода и сложных задачах, демонстрируя высокую конверсию в платные подписки (13%). Рынок перешел от фазы удивления к фазе сравнения, монетизации и экосистемной привязки. Пользователи стали более прагматичными и готовы мигрировать к тому ассистенту, который лучше справляется с конкретной задачей. Помимо "сырой" мощности модели, на выбор теперь влияют интеграция с привычными сервисами, цена, доверие к бренду и даже этические соображения. Монетизация становится ключевой темой. Общие расходы пользователей в AI-приложениях за первое полугодие 2026 года превысили $4,2 млрд. ChatGPT экспериментирует с рекламой, которую уже видят 17% пользователей, дополняя модель подписок. Это отражает жесткую финансовую реальность: затраты на вычисления и инфраструктуру огромны (OpenAI потратила $3,7 млрд только в первом квартале 2026 года), и компаниям необходимо находить устойчивые бизнес-модели. Эпоха, когда один продукт определял всю отрасль, закончилась. ChatGPT остается крупнейшим ассистентом, но рынок поделили несколько крупных игроков. AI перестал быть диковинкой и превратился в повседневный инструмент, который оценивают по практической пользе, цене и удобству. Потеряв "половину империи", ChatGPT уступил место более зрелому и конкурентному рынку, где побеждает тот, кто лучше всего решает реальные задачи пользователей.

marsbit35 мин. назад

ChatGPT потерял половину своей империи: за три с половиной года, от монополии к разделу рынка

marsbit35 мин. назад

Прогнозные рынки становятся медвежьими: трейдеры Kalshi оценивают вероятность падения биткойна до $50 000 в 69%

Платформа прогнозных рынков Kalshi указывает на усиление медвежьих настроений среди трейдеров: в настоящее время контракты оценивают вероятность падения биткойна до $50 000 до достижения $100 000 в 69%. Эти данные отражают коллективные ожидания участников платформы на конкретный момент, а не гарантированный прогноз. Такой сценарий предполагает возможное дальнейшее снижение на фоне ужесточения макроэкономических условий или ослабления спроса на биткойн-ETF. Сигнал контрастов с оптимистичными заявлениями некоторых инвесторов о приближении дна рынка. Важно отметить, что коэффициенты на прогнозных рынках могут быстро меняться в зависимости от текущей цены и позиций трейдеров, поэтому их следует рассматривать скорее как снимок настроений, чем как самостоятельную торговую систему. Разрыв между бычьими и медвежьими нарративами подчеркивает неопределенность текущего момента, а следующими ключевыми факторами для курса BTC останутся потоки ETF, макрополитика и преодоление важных технических уровней.

bitcoinist1 ч. назад

Прогнозные рынки становятся медвежьими: трейдеры Kalshi оценивают вероятность падения биткойна до $50 000 в 69%

bitcoinist1 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Как купить CHIP

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение USD.AI (CHIP) 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 USD.AI (CHIP).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 USD.AI (CHIP)После приобретения вами USD.AI (CHIP) 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 USD.AI (CHIP)С легкостью торгуйте USD.AI (CHIP) 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.

427 просмотров всегоОпубликовано 2026.04.21Обновлено 2026.06.02

Как купить CHIP

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 CHIP (CHIP) представлены ниже.

活动图片