Как китайские AI-модели «экспортируют» электроэнергию с помощью токенов?

比推Опубликовано 2026-02-26Обновлено 2026-02-26

Введение

Китайские AI-модели, такие как MiniMax M2.5, Kimi K2.5 и GLM-5, занимают 61% потребления токенов на платформе OpenRouter, обогнав западные аналоги. Это стало возможным благодаря низкой стоимости токенов (в 17 раз дешевле, чем у Claude) и росту популярности инструментов вроде OpenClaw, которые резко увеличили спрос на вычисления. Фактически, токены стали цифровым производным электричества: запросы от разработчиков из США и Европы обрабатываются в китайских дата-центрах, где дешёвая электроэнергия (на 40% ниже, чем в США) преобразуется в вычислительные услуги. Это напоминает майнинг биткоинов, но с ключевым отличием: токены несут практическую ценность (код, анализ, переводы), а их «экспорт» обходит традиционные торговые барьеры. Китай использует преимущества дешёвой энергии, алгоритмической эффективности (например, MoE-архитектура DeepSeek) и жёсткой конкуренции между местными компаниями. Однако будущее такой модели зависит от ограничений доступа к чипам и вопросов цифрового суверенитета. Токен-война между Китаем и Западом становится новым фронтом технологического соперничества, где победа определит влияние на глобальную цифровую экономику.

Автор: Чёрный Лобстер, Deep Tide TechFlow

Оригинальное название: Экспорт токенов: продажа китайской электроэнергии всему миру


Летом 1858 года медный кабель проложили по дну Атлантического океана, соединив Лондон и Нью-Йорк.

Значение этого события никогда не заключалось в скорости передачи, а в структуре власти: кто проложил подводный кабель, тот мог получать прибыль от потока информации. Британская империя с помощью этой глобальной телеграфной сети держала в своих руках разведданные из колоний, цены на хлопок и новости о войнах.

Мощь империи заключалась не только в флоте, но и в том кабеле.

Спустя более ста шестидесяти лет эта логика возрождается неожиданным образом.

В 2026 году китайские большие модели тихо захватывают мировой рынок разработчиков. Согласно последним данным OpenRouter, на китайские модели приходится 61% потребления токенов в топ-10 моделей платформы, а первые три места полностью заняты китайскими моделями. API-запросы разработчиков из Сан-Франциско, Берлина и Сингапура ежедневно пересекают подводные оптоволоконные кабели Тихого океана, достигая китайских центров обработки данных, где потребляются вычислительные мощности, расходуется электроэнергия, и результат передаётся обратно.

Электроэнергия никогда не покидала китайскую энергосеть, но её стоимость была доставлена через границу посредством токенов.

Великое переселение AI-моделей

24 февраля 2026 года OpenRouter опубликовал еженедельные данные: общее потребление токенов в топ-10 моделях платформы составило около 8,7 триллионов, из которых на китайские модели пришлось 5,3 триллиона, или 61%. MiniMax M2.5 с 2,45 триллионами токенов занял первое место, за ним следуют Kimi K2.5 и Zhipu GLM-5 — все три из Китая.

Последние данные на 26 февраля

Это не случайность, всё началось с одной искры.

В начале этого года появился OpenClaw — инструмент с открытым исходным кодом, который заставил ИИ по-настоящему «работать». Он может напрямую управлять компьютером, выполнять команды и параллельно обрабатывать сложные рабочие процессы. За несколько недель количество звёзд на GitHub превысило 210 тысяч.

Финансовый работник Джон немедленно установил OpenClaw и подключил API Anthropic, чтобы автоматически отслеживать информацию о фондовом рынке и своевременно сообщать торговые сигналы. Спустя несколько часов он с изумлением смотрел на остаток на счете: несколько десятков долларов исчезли.

Такова новая реальность, которую принёс OpenClaw. Раньше общение с ИИ в виде диалога потребляло несколько тысяч токенов, и стоимость была незначительной. После подключения OpenClaw ИИ запускает десятки подзадач в фоновом режиме, многократно обращается к контексту, циклически итератирует — потребление токенов растёт не линейно, а экспоненциально. Счёт растёт как машина с открытым капотом, стрелка топливного бака падает, и остановиться невозможно.

В сообществе разработчиков тут же распространился «гениальный совет»: использовать OAuth-токены для прямого подключения подписочных аккаунтов Anthropic или Google к OpenClaw, превратить месячную подписку с «безлимитным» лимитом в бесплатное топливо для AI Agent. Этим методом воспользовались многие разработчики.

Последовали ответные меры со стороны компаний.

19 февраля Anthropic обновил соглашение, прямо запретив использование учётных данных подписки Claude в сторонних инструментах, таких как OpenClaw. Для подключения функций Claude необходимо использовать платный API-канал. Google же массово заблокировал подписочные аккаунты, подключённые к Antigravity и Gemini AI Ultra через OpenClaw.

«Народ долго страдал от Цинь» (идиома о всеобщем недовольстве — прим. пер.). Джон немедленно перешёл на китайские большие модели.

На OpenRouter китайская большая модель MiniMax M2.5 набрала 80,2% в задачах программной инженерии, в то время как Claude Opus 4.6 — 80,8%, разница практически незаметна. Но цена кардинально отличается: первые стоят 0,3 доллара за миллион токенов на входе, вторые — 5 долларов, разница примерно в 17 раз.

Джон переключился. Рабочий процесс продолжил работать, а счёт сократился на порядок. Такое переселение происходит одновременно по всему миру.

COO OpenRouter Крис Кларк直言不讳地说, что китайские модели с открытым исходным кодом смогли занять значительную долю рынка, потому что их доля异常 высока в рабочих процессах агентов, запускаемых американскими разработчиками.

Экспорт электроэнергии

Чтобы понять суть экспорта токенов, необходимо сначала разобраться в структуре себестоимости одного токена.

Он кажется лёгким: один токен примерно равен 0,75 английского слова, обычный диалог с ИИ потребляет всего несколько тысяч токенов. Но когда эти токены накапливаются триллионами, лежащая behind них физическая реальность становится тяжёлой.

Разобрав себестоимость токена,核心 остаются только две составляющие: вычислительные мощности и электроэнергия.

Вычислительные мощности — это амортизация GPU. Вы покупаете NVIDIA H100 примерно за тридцать тысяч долларов, его срок службы, пересчитанный на каждый вывод, составляет стоимость амортизации. Электроэнергия — это топливо для непрерывной работы центра обработки данных. При полной нагрузке один GPU потребляет около 700 Вт, плюс затраты на систему охлаждения, счёт за электроэнергию крупного AI-дата-центра может легко превышать сотни миллионов долларов в год.

Теперь нарисуйте этот физический процесс на карте.

Разработчик из США в Сан-Франциско отправляет API-запрос. Данные отправляются из Калифорнии, via подводные оптоволоконные кабели Тихого океана достигают центра обработки данных в Китае, кластер GPU начинает работать, электроэнергия из китайской энергосети поступает к этим чипам, вывод завершается, результат передаётся обратно. Весь процесс, возможно, занимает всего одну-две секунды.

Электроэнергия никогда не покидала китайскую энергосеть, но стоимость электроэнергии, через токены, была доставлена через границу.

Здесь есть удивительный момент, недостижимый для обычной торговли: у токенов нет физической формы, им не нужно проходить таможню, на них не накладываются пошлины, и они даже не входят ни в одну действующую статистику торговли. Китай экспортирует огромное количество услуг по вычислениям и электроэнергии, но в официальных данных по товарной торговле это почти невидимо.

Токены стали производным электроэнергии, экспорт токенов по сути является экспортом электроэнергии.

Этому также способствуют относительно низкие цены на электроэнергию в Китае, комплексная цена на электроэнергию примерно на 40% ниже, чем в США. Это разница в затратах на физическом уровне, которую конкурентам нелегко скопировать.

Кроме того, китайские большие AI-модели также имеют преимущества в алгоритмах и «внутренней конкуренции» (内卷).

Архитектура MoE DeepSeek V3 активирует только часть параметров при выводе, независимые тесты показывают, что её стоимость вывода примерно в 36 раз ниже, чем у GPT-4o. MiniMax M2.5 также активирует только 10B из общих 229B параметров.

Самый верхний уровень — это внутренняя конкуренция: Alibaba, ByteDance, Baidu, Tencent, Moonshot AI, Zhipu, MiniMax... более десятка компаний на одной трассе топчут друг друга, цены давно упали ниже разумной прибыли, работа в убыток ради узнаваемости уже стала отраслевой нормой.

При ближайшем рассмотрении это похоже на экспорт китайского производства: использование преимуществ цепочки поставок и внутренней конкуренции в отрасли для резкого снижения цены токенов.

От биткойна к токену

До токенов был ещё один экспорт электроэнергии.

Примерно в 2015 году управляющие электростанций в Сычуани, Юньнани и Синьцзяне начали принимать странных гостей.

Эти люди арендовали заброшенные заводские помещения, заполняли их плотными рядами машин, которые работали 24 часа в сутки. Машины ничего не производили, а лишь непрерывно решали математическую задачу, и occasionally из этой бесконечной задачи вычислялся один биткойн.

Это была первая форма экспорта электроэнергии: дешёвая гидро- и ветровая электроэнергия via хеширование майнингового оборудования конвертировалась в глобально обращающийся цифровой актив, который затем на биржах превращался в доллары.

Электроэнергия не пересекала никаких границ, но её стоимость,载体 биткойна, текла на global рынок.

В те годы на китайские вычислительные мощности приходилось более 70% global算力 для майнинга биткойнов. Китайская гидро- и угольная электроэнергия таким окольным путём участвовала в глобальном перераспределении капитала.

В 2021 году всё это резко прекратилось. Регуляторный молот обрушился, майнеры разбежались,算力 переместилась в Казахстан, Техас (США) и Канаду.

Но сама эта логика никогда не исчезала, она лишь ждала новую оболочку, пока не появился ChatGPT, началась битва больших моделей, бывшие биткойн-фермы превратились в центры обработки данных для ИИ, майнеры — в вычислительные GPU, производившийся биткойн — в токены. Неизменной осталась только электроэнергия.

Экспорт биткойна и экспорт токенов схожи по底层逻辑, но токены в настоящее время имеют большую коммерческую ценность.

Майнинг на оборудовании — это чисто математический расчёт, производимый биткойн является финансовым активом, его стоимость происходит от дефицитности и рыночного консенсуса и никак не связана с «тем, что было вычислено». Сами вычислительные мощности непроизводительны, больше похожи на побочный продукт механизма доверия.

Вывод больших моделей другой. GPU потребляют электроэнергию и производят реальные когнитивные услуги: код, анализ, перевод, креатив. Стоимость токена напрямую происходит от его полезности для пользователя. Это более глубокое внедрение: как только рабочий процесс разработчика начинает зависеть от определённой модели, стоимость переключения со временем будет экспоненциально расти.

Конечно, есть ещё одно ключевое отличие: майнинг биткойнов был изгнан из Китая, а экспорт токенов主动选择全球开发者.

Война токенов

Тот подводный кабель, проложенный в 1858 году, олицетворял суверенитет Британской империи над информационными магистралями. Кто владеет инфраструктурой, тот определяет правила игры.

Экспорт токенов — это также необъявленная война, полная препятствий.

Суверенитет данных — первая стена. API-запрос американского разработчика обрабатывается через китайский центр обработки данных, данные физически проходят через Китай. Для индивидуальных разработчиков и небольших приложений это не проблема, но когда речь идёт о конфиденциальных корпоративных данных, финансовой информации, государственном compliance, это серьёзный недостаток. Именно поэтому проникновение китайских моделей наиболее высоко в инструментах разработки и личных приложениях, а в核心 системах предприятий они практически отсутствуют.

Эмбарго на чипы — вторая стена. Развитие ИИ в Китае сталкивается с экспортным контролем высокопроизводительных GPU NVIDIA. Архитектура MoE и оптимизация алгоритмов могут лишь частично компенсировать это disadvantage, потолок依然存在.

Но текущие препятствия — лишь пролог, формируется更大的 поле битвы.

Токены и AI-модели уже стали новым стратегическим измерением博弈 между Китаем и США, не уступающим полупроводникам, интернету XX века,甚至更接近更古老的比喻: космическая гонка.

В 1957 году СССР запустил «Спутник-1», США были потрясены и немедленно запустили программу «Аполлон», вложив ресурсы, эквивалентные сегодня сотням миллиардов долларов, чтобы не проиграть в космической гонке.

Логика гонки ИИ поразительно похожа, но её интенсивность намного превзойдёт космическую гонку. Космос — это всё же физическое пространство, ordinary люди не чувствуют, а ИИ проникает в капилляры экономики, behind каждой строки кода, каждого контракта, каждой системы государственных решений может работать большая модель какой-либо страны. Чья модель станет вариантом по умолчанию для инфраструктуры global разработчиков, тот невидимо получит структурное влияние на global цифровую экономику.

Именно это по-настоящему беспокоит Вашингтон в экспорте китайских токенов.

Когда кодовая база разработчика, рабочие процессы агента, продуктовая логика построены вокруг API определённой китайской модели, стоимость миграции будет экспоненциально расти со временем. Тогда, даже если США примут законы об ограничениях, разработчики будут抵制 ногами, как сегодня программистам не抛弃 GitHub.

Сегодняшний экспорт токенов, возможно, лишь начало этой долгой博弈. Китайские большие модели не заявляют о желании что-либо颠覆лять, они лишь по более низким ценам доставляют услуги в руки каждого разработчика в мире, у которого есть API Key.

На этот раз кабель прокладывают команды инженеров, пишущих код в Ханчжоу, Пекине, Шанхае, и кластеры GPU, работающие круглосуточно в какой-нибудь южной провинции.

У этой гонки нет обратного отсчёта, она идёт 24 часа в сутки, единица измерения — токен, поле битвы — терминал каждого разработчика.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Группа общения比推 TG:https://t.me/BitPushCommunity

Подписка比推 TG: https://t.me/bitpush

Оригинальная ссылка:https://www.bitpush.news/articles/7614803

Связанные с этим вопросы

QКак китайские AI-модели экспортируют электроэнергию через токены?

AКитайские AI-модели, такие как MiniMax M2.5 и Kimi K2.5, обрабатывают API-запросы от разработчиков по всему миру через платформы вроде OpenRouter. Вычисления происходят в дата-центрах Китая, где потребляется местная электроэнергия. Хотя физически электричество не пересекает границы, его стоимость передаётся через токены — единицы обработки данных, которые оплачиваются зарубежными пользователями. Это создает виртуальный экспорт энергетических ресурсов без таможенных барьеров.

QПочему глобальные разработчики выбирают китайские AI-модели?

AКлючевые причины — цена и эффективность. Китайские модели (например, MiniMax M2.5) показывают результаты, сопоставимые с западными аналогами (как Claude Opus), но стоят в 17 раз дешевле. Также повлиял запрет западных компаний (Anthropic, Google) на использование подписок в инструментах типа OpenClaw, что подтолкнуло разработчиков искать альтернативы. Низкая стоимость китайского электричества и оптимизированные алгоритмы (например, MoE-архитектура DeepSeek) делают их предложение конкурентоспособным.

QВ чём сходство между майнингом биткоинов и экспортом токенов AI?

AОба процесса используют китайскую электроэнергию для создания цифровых ценностей, экспортируемых глобально. Майнинг биткоинов (до 2021 года) преобразовывал дешёвое электричество в криптовалюту, которую продавали на международных рынках. Теперь AI-модели конвертируют энергию в токены — вычислительные услуги (код, анализ, переводы), потребляемые разработчиками worldwide. Разница в том, что токены имеют практическую пользу, а не спекулятивную ценность, и их экспорт добровольно выбирается рынком, а не запрещается регуляторами.

QКакие вызовы и ограничения существуют для китайских AI-моделей на global рынке?

AГлавные препятствия: 1) Суверенитет данных — компании и госструктуры избегают моделям из-за рисков утечки информации через китайские дата-центры. 2) Экспортные ограничения на чипы (например, GPU NVIDIA) — затрудняют развитие высокоуровневых AI-систем. 3) Геополитическая конкуренция — США и другие страны могут вводить санкции или законы против китайских AI-услуг. Однако низкая цена и интеграция в рабочие процессы разработчиков усложняют полное вытеснение китайских моделей.

QКак токены становятся инструментом геополитического влияния в AI-гонке?

AТокены — это новая форма цифрового влияния, аналогичная контролю над инфраструктурой (как海底 кабели XIX века). Если китайские AI-модели станут стандартом для разработчиков глобально, Китай получит структурный контроль над цифровой экономикой: от кода до правительственных решений. Миграция на другие модели со временем станет дорогой и сложной, усиливая зависимость. Это беспокоит Вашингтон, так как напоминает космическую гонку XX века, но с проникновением в повседневные технологии.

Похожее

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit41 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit41 мин. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit1 ч. назад

OpenAI больше не зарабатывает на самых дорогих моделях

В статье говорится о том, что OpenAI скорректировала цены на свои модели ИИ. Флагманская модель GPT-5.6Luna подешевела на 80%, а Terra — на 20%. Но главное не в этом, а в смене стратегии. OpenAI впервые рекомендует клиентам использовать не самую мощную и дорогую модель для всех задач, а подбирать модель под конкретную задачу. Например, для сложного планирования можно использовать Sol, а для рутинного выполнения — более дешевую Luna. Аналогичные шаги предприняла и Anthropic, выпустив более доступную модель Claude Opus 5. Это говорит о том, что индустрия переходит от гонки за "самым умным" ИИ к созданию "массовых" решений. Флагманские модели остаются для демонстрации технологического лидерства, а основную прибыль приносят более дешевые и эффективные модели для повседневного использования. OpenAI также отмечает, что снижение цен стало возможным благодаря тому, что сами модели ИИ теперь участвуют в оптимизации своего собственного кода и процессов, создавая цикл ускоренного снижения затрат. Ключевая мысль: бизнес-модель смещается от продажи "интеллекта" к продаже "потребления" (API-вызовов). Цель — стать неотъемлемой частью бизнес-процессов, как электричество, делая миграцию на другую платформу слишком дорогой. Будущее ИИ — не в громких флагманских релизах, а в повсеместной и невидимой интеграции.

marsbit1 ч. назад

OpenAI больше не зарабатывает на самых дорогих моделях

marsbit1 ч. назад

Предполагаемая 4-я волна атак на Coldcard уносит 389 биткоинов: Галактики Торн

Пользователям аппаратных кошельков Coldcard угрожает новая волна скоординированных краж биткойнов, произошедшая всего через несколько дней после первой атаки в четверг. Алекс Торн, глава исследований Galaxy, сообщил в понедельник о 218 транзакциях, затронувших 462 потенциальных адреса жертв, в результате чего было перемещено около 388,9 BTC. Торн отметил, что активность составляла в среднем 13,8 переводов на блок, что примерно в 45 раз выше обычного уровня. Большинство средств переводились на новые уникальные адреса, а не в один центральный кошелек. Часть средств уже была перемещена на адреса второго уровня. Исследователь заявил, что эти транзакции, вероятно, направлены против пользователей Coldcard, так как соответствуют характеру уязвимых неделимых выходов транзакций (UTXO) кошелька. В мемпуле также находятся ожидающие подтверждения похожие транзакции. Пострадавшие пользователи, контролирующие ключи, могут попытаться опередить злоумышленников, отправив конфликтующую транзакцию с более высокой комиссией для перевода средств на безопасный кошелек. Данные инциденты связаны с ранее необнаруженным недостатком в прошивке Coldcard, из-за которого некоторые устройства генерировали сиды кошельков с меньшей энтропией. По последним оценкам, затронуто более 1100 кошельков, а сумма украденных средств достигла 90 миллионов долларов.

cointelegraph1 ч. назад

Предполагаемая 4-я волна атак на Coldcard уносит 389 биткоинов: Галактики Торн

cointelegraph1 ч. назад

Обязательно ли ФРС повысит ставки в сентябре? Как это повлияет на криптовалюты и фондовый рынок?

За последнюю неделю рыночные ожидания повышения ставки ФРС в сентябре резко выросли с менее чем 50% до более чем 80%, что оказало давление на криптовалюты и связанные с ними акции. Ключевой причиной стал рост цен на нефть из-за эскалации геополитической напряженности вокруг Ормузского пролива, что усилило опасения по поводу инфляции. На июльском заседании ФРС сохранила ставку, но расклад голосов 9-3 в пользу сохранения показал усиление позиций сторонников ужесточения политики. Следующим важным ориентиром станут данные по инфляции (CPI) за июль, публикация которых 12 августа может существенно скорректировать ожидания. Для крипторынка, в частности для Bitcoin, усиление ожиданий повышения ставок создает краткосрочное давление, поскольку активы, не приносящие доход, становятся менее привлекательными. Однако исторически Bitcoin демонстрировал устойчивость, когда траектория повышения ставок уже была учтена рынком. Решающим фактором часто является не сам факт повышения, а изменение ожиданий относительно будущего цикла монетарной политики. Акции компаний, связанных с криптоиндустрией, такие как Coinbase и MicroStrategy, обычно демонстрируют более высокую волатильность в ответ на изменение ожиданий по ставкам. Для рынка акций в целом, особенно для технологического сектора с высокими оценками, рост стоимости заимствований может увеличить давление на мультипликаторы. Это совпадает с сезоном отчетности, когда инвесторы начали более пристально оценивать, приводят ли высокие капитальные затраты компаний на ИИ к реальному росту выручки и денежных потоков. Если ФРС повысит ставки в сентябре, толерантность рынка к "историям роста" за счет "сжигания денег" может снизиться, что усилит волатильность.

marsbit1 ч. назад

Обязательно ли ФРС повысит ставки в сентябре? Как это повлияет на криптовалюты и фондовый рынок?

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片