Тысячи людей по всему миру продают свои личности для обучения ИИ, но какова цена?

marsbitОпубликовано 2026-03-23Обновлено 2026-03-23

Введение

В мире тысячи людей продают свои голоса, лица и личные данные для обучения ИИ через такие приложения, как Kled AI и Silencio, получая оплату в долларах, что особенно выгодно в странах с низкими доходами. Хотя это помогает им покрывать расходы, эксперты предупреждают о рисках: нестабильность, отсутствие карьерного роста, потенциальное использование данных для глубоких подделок и мошенничества, а также невозможность отозвать разрешение. Примеры из ЮАР, Индии и США показывают, как люди, продавшие свои данные, позже сталкиваются с нежелательным использованием их образов, например, в рекламе медицинских товаров. ИИ-компании получают ценные данные, но пользователи остаются без защиты и перспектив.

Автор: The Guardian

Компиляция: Deep Tide TechFlow

Введение от Deep Tide: Это расследование раскрывает быстрорастущую серую индустрию: тысячи людей по всему миру зарабатывают на оплату обучения ИИ, продавая свои голоса, лица, записи разговоров и повседневные видео.

Это не общее обсуждение споров о конфиденциальности, а расследование с реальными людьми, реальными суммами и реальными последствиями — актер, продавший свое лицо, позже увидел «себя» в Instagram, рекламирующим непонятные медицинские продукты, а в комментариях люди оценивали его «внешность».

Когда жажда данных ИИ-компаний сочетается с глобальным экономическим разрывом, это создает неравноценную сделку.

Полный текст:

Одним утром прошлого года Джейкобус Луу, живущий в Кейптауне, Южная Африка, как обычно вышел на прогулку, кормя чаек по пути. Но на этот раз он записал несколько видео — снимая свои шаги и вид с тротуара. Это видео принесло ему 14 долларов, что примерно в 10 раз больше минимальной заработной платы в стране и эквивалентно полунедельным расходам на еду для этого 27-летнего молодого человека.

Это было задание «городской навигации», которое Луу выполнил в Kled AI. Kled AI — это приложение, которое платит пользователям за загрузку фотографий, видео и других данных для обучения моделей ИИ. Всего за несколько недель Луу заработал 50 долларов, загружая фотографии и видео из повседневной жизни.

За тысячи миль, в Ранчи, Индия, 22-летний студент Сахил Тингга регулярно зарабатывает на Silencio — приложении, которое краудсорсит аудиоданные для обучения ИИ, получая доступ к микрофону его телефона и собирая фоновый шум в ресторанах или на оживленных перекрестках. Он также загружает записи своего голоса. Сахил специально отправляется в уникальные места, например, в вестибюли отелей, еще не отмеченные на карте Silencio. Он зарабатывает этим более 100 долларов в месяц, чего хватает на все расходы на питание.

В Чикаго 18-летний ученик сварщика Рамелио Хилл продал свои личные записи телефонных разговоров с друзьями и семьей Neon Mobile — платформе для обучения диалоговому ИИ, которая платит 0,50 доллара за минуту — и заработал несколько сотен долларов. Для Хилла расчет прост: он считает, что технологические компании уже и так владеют большим количеством его личных данных, так почему бы и ему не получить свою долю.

Эти «гиг-работники по обучению ИИ» — загрузка окружающих сцен, собственных фотографий, видео и аудио — находятся на передовой новой глобальной золотой лихорадки данных. Поскольку жажда Кремниевой долины к качественным человеческим данным превышает то, что можно собрать из открытого интернета, возникла процветающая индустрия рынков данных, восполняющая этот пробел. От Кейптауна до Чикаго тысячи людей микролицензируют свои биометрические идентичности и личные данные для следующего поколения ИИ.

Но у этой новой гиг-экономики есть своя цена. За несколько долларов эти тренировщики снабжают топливом отрасль, которая в конечном итоге может сделать их навыки устаревшими, одновременно подвергая себя будущим рискам глубоких подделок, кражи личных данных и цифровой эксплуатации — и они только начинают это осознавать.

Поддержание работы шестеренок ИИ

Языковые модели ИИ, такие как ChatGPT и Gemini, требуют огромного количества учебных материалов для постоянного совершенствования, но они сталкиваются с нехваткой данных. Самые используемые источники обучающих данных — C4, RefinedWeb и Dolma — занимают четверть самых качественных наборов данных в сети и теперь ограничивают использование своих данных генеративными ИИ-компаниями для обучения моделей. Исследователи估计, ИИ-компании исчерпают доступные свежие высококачественные тексты уже к 2026 году. Хотя некоторые лаборатории уже начали обучать модели с помощью синтетических данных, сгенерированных самим ИИ, этот рекурсивный процесс приводит к тому, что вывод моделей заполняется ошибочным «мусором», что, в свою очередь, вызывает коллапс.

Именно здесь вступают в игру такие приложения, как Kled AI и Silencio. На этих рынках данных миллионы людей продают свои личные данные для питания и обучения ИИ. Помимо Kled AI, Silencio и Neon Mobile, у тренировщиков ИИ есть множество вариантов: Luel AI, поддерживаемый известным инкубатором Y-Combinator, получает многоязычные диалоговые материалы по цене около 0,15 доллара за минуту; ElevenLabs позволяет создать цифровой клон своего голоса и предоставить его другим для использования по базовой ставке 0,02 доллара за минуту.

Профессор экономики Лондонского королевского колледжа Буке Клейн Тисселинк говорит, что гиг-работа по обучению ИИ — это новая категория занятости, которая будет значительно расти.

ИИ-компании знают, что оплата людям за лицензирование данных помогает избежать споров об авторских правах, которые могут возникнуть при полной зависимости от сканирования веб-контента, говорит Тисселинк. Исследователь ИИ Вениамин Веселовский добавляет, что этим компаниям также нужны качественные данные для моделирования нового, улучшенного поведения систем. «На данный момент человеческие данные являются золотым стандартом для выборки извне распределения модели», — добавляет Веселовский.

Люди, приводящие эти машины в движение — особенно в развивающихся странах — часто нуждаются в этих деньгах и почти не имеют выбора. Для многих гиг-работников по обучению ИИ занятие этой работой является прагматичным ответом на экономический разрыв. В странах с высоким уровнем безработицы и обесцениванием национальной валюты заработок в долларах часто оказывается стабильнее и выгоднее, чем местная работа. Некоторым трудно найти работу начального уровня, и они вынуждены заниматься обучением ИИ ради средств к существованию. Даже в более богатых странах рост стоимости жизни делает продажу себя логичным финансовым выбором.

Тренировщик ИИ из Кейптауна Луу хорошо осознает цену конфиденциальности. Хотя доход нестабилен и недостаточен для покрытия всех его ежемесячных расходов, он готов принять эти условия, чтобы заработать. Годы страданий от неврологического заболевания не позволяли ему найти работу, но деньги, заработанные на рынках данных ИИ (включая Kled AI), позволили ему накопить 500 долларов и записаться на курс обучения спа-терапии, чтобы стать массажистом.

«Как южноафриканцу, получать доллары ценнее, чем думают другие», — говорит Луу.

Профессор интернет-географии Оксфордского университета и автор книги «Кормление машины» Марк Грэм признает, что для individuals в развивающихся странах эти деньги могут иметь практическое значение в краткосрочной перспективе, но он предупреждает, что «структурно эта работа нестабильна, не имеет карьерного роста и фактически является тупиком».

Грэм добавляет, что рынки данных ИИ полагаются на «гонку на понижение заработной платы» и «временный спрос на человеческие данные». Как только этот спрос сместится, «у работников не будет никаких гарантий, передаваемых навыков или safety net».

Грэм говорит, что единственными победителями являются «платформы Северного полушария, которые захватывают всю долговременную ценность».

Полная авторизация

Тренировщик ИИ Хилл из Чикаго испытывает смешанные чувства по поводу продажи своих личных телефонных разговоров Neon Mobile. Около 11 часов разговоров принесли ему 200 долларов, но он говорит, что приложение часто отключалось, задерживало выплаты. «Neon всегда казался мне подозрительным, но я продолжал использовать его, чтобы заработать дополнительные карманные деньги на оплату счетов», — говорит Хилл.

Теперь он пересматривает, были ли эти деньги такими уж легкими. В сентябре прошлого года Neon Mobile отключился через несколько недель после запуска, после того как TechCrunch обнаружила уязвимость безопасности, позволяющую любому получить доступ к номерам телефонов пользователей, записям разговоров и их расшифровкам. Хилл говорит, что Neon Mobile никогда не уведомлял его об этом, и теперь он беспокоится, что его голос может быть misuse в сети.

Исследовательница конфиденциальности данных Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, Дженнифер Кинг обеспокоена тем, что рынки данных ИИ не проясняют, как и где будут использоваться данные пользователей. Она добавляет, что, не понимая своих прав и не имея возможности их обсудить, «потребители рискуют тем, что их данные будут повторно использованы способами, которые им не нравятся, которые они не понимают или не ожидали, причем практически без каких-либо средств правовой защиты».

Когда тренировщики ИИ делятся данными на Neon Mobile и Kled AI, они предоставляют полную лицензию (глобальную, эксклюзивную, безотзывную, передаваемую и бесплатную от роялти), позволяющую платформе продавать, использовать, публично демонстрировать и хранить их изображение, и даже создавать на его основе производные работы.

Основатель Kled AI Ави Патель заявляет, что соглашение о данных его компании ограничивает использование целями обучения и исследований ИИ. «Вся бизнес-модель зависит от доверия пользователей. Если участники считают, что их данные могут быть misuse, платформа не сможет работать». Он говорит, что компания проверяет покупателей наборов данных перед продажей, избегая сотрудничества с организациями «с сомнительными намерениями», такими как порноиндустрия, и «государственными учреждениями», которые, по их мнению, могут использовать данные способами, противоречащими этому доверию.

Neon Mobile не ответил на запрос о комментарии.

Профессор права Лондонского городского университета Святого Георгия Энрико Бонадио указывает, что условия этих соглашений позволяют платформе и ее клиентам «делать практически все, что угодно, с этим материалом, навсегда, без дополнительной оплаты, и у участников нет практического способа отозвать согласие или пересмотреть условия».

Более тревожные риски включают: использование данных тренировщиков для создания дипфейков и冒充 личности. Хотя рынки данных заявляют, что удаляют идентифицирующую информацию (такую как имена и местоположения) из данных перед продажей, биометрические закономерности по своей сути трудно поддаются meaningful анонимизации, добавляет Бонадио.

Сожаление продавца

Даже если тренировщикам ИИ удастся договориться о более детальных условиях защиты использования данных, они все равно могут пожалеть об этом. В 2024 году актер из Нью-Йорка Адам Кой продал свое изображение за 1000 долларов компании Captions — программному обеспечению для редактирования видео с ИИ, теперь переименованному в Mirage. Его соглашение stipulates, что его личность не будет использоваться в политических целях, для рекламы алкоголя, табака или порнографии, и что лицензия действительна в течение одного года.

Captions не ответила на запрос о комментарии.

Вскоре друзья Адама начали присылать ему видео, которые они нашли в сети, где использовались его лицо и голос, с миллионами просмотров. В одном из видео в Instagram AI-копия Адама представлялась «вагинальным доктором», продвигая недоказанные медицинские добавки для беременных и postpartum женщин.

«Мне было неловко объяснять это другим», — говорит Кой.

«Комментарии были странными, потому что они оценивали мою внешность, но это был вовсе не я», — добавляет Кой. «В то время, когда я принимал это решение (продать изображение), я думал, что большинство моделей все равно будут сканировать данные и изображения в сети, так что лучше получить за это плату».

Кой говорит, что с тех пор он не брал никаких гиг-работ по данным ИИ. Он сказал, что рассмотрит возможность сделать это снова, только если какая-то компания предложит существенное вознаграждение.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто такое «AI-тренировочные гиг-работы» и почему они стали популярны?

AЭто новая форма заработка, при которой люди по всему миру продают свои биометрические данные (голос, лицо, видео повседневной жизни, записи разговоров) для обучения ИИ-моделей. Популярность обусловлена экономической необходимостью, особенно в развивающихся странах, где оплата в долларах значительно превышать местные доходы, а также растущим спросом со стороны ИИ-компаний на качественные данные.

QКакие риски и последствия для продавцов своих данных описываются в статье?

AРиски включают: использование данных для создания дипфейков и мошенничества, утечки конфиденциальной информации (как в случае с Neon Mobile), цифровую эксплуатацию, отсутствие контроля над дальнейшим использованием проданных данных (как в истории с актером Adam Coy, чье лицо использовали для рекламы сомнительных медицинских товаров), а также отсутствие перспектив трудоустройства и transferable skills в будущем.

QПочему ИИ-компании готовы платить за данные людей?

AКомпании сталкиваются с нехваткой качественных данных для обучения своих моделей, так как традиционные источники (открытый интернет) истощаются или ограничивают использование. Платя людям, они получают легальный доступ к уникальным, качественным данным, избегая проблем с авторскими правами, и могут точно моделировать нужное поведение ИИ.

QКак экономическое неравенство связано с развитием этого рынка данных?

AЭкономическое неравенство между странами является ключевым фактором. Для людей из стран с высокой безработицей и слабой местной валютой (как ЮАР или Индия в статье) даже небольшие выплаты в долларах становятся существенным источником дохода, покрывающим базовые потребности. Это создает условия для неравноценного обмена, где компании из развитых стран получают ценные данные, а продавцы — временный и нестабильный заработок без долгосрочных гарантий.

QКакие юридические и этические проблемы поднимает практика продажи личных данных для ИИ?

AПроблемы включают: неясность условий использования данных для продавцов, невозможность отозвать согласие или пересмотреть условия после продажи (из-за безотзывных лицензий), трудности с реальной анонимизацией биометрических данных, риск использования данных в целях, не одобренных продавцом (например, в политической рекламе или для продвижения запрещенных товаров), а также отсутствие эффективных механизмов защиты прав и компенсаций в случае злоупотреблений.

Похожее

После трёх кварталов падения: получится ли у крипторынка стабилизироваться в третьем квартале?

Криптовалютный рынок пережил худший квартал с 2022 года, общая капитализация упала на 12,6% до $2,1 трлн, а дневные объемы торгов снизились на 20,9%. Впервые за три года сократилась и капитализация стейблкоинов. Основные факторы спада — отток средств из биткоин-ETF, распродажа биткоинов корпоративным казначейством Strategy и ужесточение монетарной политики ФРС. Второй квартал завершился чистым оттоком $46,7 млрд из ETF, при этом в июне отток достиг рекордных $45 млрд. Ключевым событием третьего квартала станет заседание ФРС 28–29 июля. Мягкий сигнал может поддержать биткоин в диапазоне $68 000–84 000 и вернуть приток в ETF, тогда как жесткая риторика способна сместить торговый диапазон к $50 000–56 000. Законодательная неопределенность также давит на рынок: прогресс по закону CLARITY Act, определяющему регуляторные границы, замедлился, и вероятность его принятия в 2026 году упала до 40–45%. Несмотря на общий спад, два сегмента показали рост: объемы на рынках предсказаний выросли на 48,7%, а торговля токенизированными коллекционными предметами увеличилась на 143%. Сектор RWA продолжает стабильно развиваться, достигнув $28,1 млрд. Рынок, вероятно, миновал фазу острой распродажи, но для устойчивого восстановления необходимы ясность от ФРС и регуляторный прогресс.

marsbit12 ч. назад

После трёх кварталов падения: получится ли у крипторынка стабилизироваться в третьем квартале?

marsbit12 ч. назад

BIT Торговые часы: BTC по-прежнему под давлением 200 EMA на недельном графике, после отскока возможен перезапуск нисходящего движения; секторы хранения данных и полупроводников, выросшие ночью, начали падение в вечерней сессии

**Краткий обзор рынка: BTC под давлением, коррекция на рынке акций, внимание к данным и событиям** Рынок криптовалют демонстрирует осторожное восстановление. Bitcoin торгуется около $66 000, сталкиваясь со значительным сопротивлением в районе $68 000, где сосредоточены объемные "застрявшие" позиции. Ключевые технические уровни — 200-недельная скользящая средняя (~$63 333) и 200-недельная EMA (~$68 328). Аналитики отмечают низкую ликвидность, характерную для летнего периода. На фондовом рынке после сильного роста во вторник наблюдается коррекция. Фьючерсы на основные индексы США снижаются. Акции полупроводниковой и памяти, которые резко выросли накануне, падают в ночных торгах. Исключением стал SMCI, который вырос более чем на 15% после оптимистичного прогноза. На общий настрой негативно влияют рост цен на нефть (более $91 за баррель Brent) и доходности государственных облигаций США (10-летние — около 4,64%), что возрождает инфляционные опасения. Азиатские рынки показали нестабильную динамику. Индекс KOSPI в Корее вырос на 0,74%, а японский Nikkei 225 снизился на 0,18%. Основной риск для региона — ослабление японской иены до минимумов с 1986 года, что повышает вероятность вмешательства властей. **Ключевые события для наблюдения:** * **24 июля:** Финансовые отчеты Alphabet (Google), Tesla, IBM. Событие AMD, посвященное ИИ. * **25 июля:** Решение по процентной ставке ЕЦБ и пресс-конференция Кристин Лагард. Финансовые отчеты Intel, American Airlines, Honeywell и других. Данные по числу первичных заявок на пособие по безработице в США.

marsbit13 ч. назад

BIT Торговые часы: BTC по-прежнему под давлением 200 EMA на недельном графике, после отскока возможен перезапуск нисходящего движения; секторы хранения данных и полупроводников, выросшие ночью, начали падение в вечерней сессии

marsbit13 ч. назад

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

Бывший председатель CFTC и президент Circle Хит Тарберт, публично пропагандируя долгосрочное видение компании для инвесторов на фоне падения акций на 70% с пиковых значений, сам активно распродавал свои акции CRCL. С момента IPO Circle он по плану 10b5-1 продал более 360 тысяч акций, выручив около 30 миллионов долларов, и при этом ни разу не докупал акции на открытом рынке. Эта разница между его публичными заявлениями и личными действиями вызвала критику. Карьера Тарберта демонстрирует классическое использование «вращающейся двери» между регулирующими органами и частным сектором. Уйдя с поста председателя CFTC в 2021 году, через 27 дней он занял должность главного юрисконсульта в маркет-мейкере Citadel Securities, который в тот момент находился под пристальным вниманием из-за скандала с акциями GameStop. Позже, уже работая в Citadel, Тарберт выступал за расширение полномочий CFTC на крипторынок, в то время как его работодатель планировал выход на этот рынок. В 2023 году Тарберт присоединился к Circle, где его опыт и связи сыграли ключевую роль в успешном проведении IPO компании в 2025 году. Однако его последующие массовые продажи акций, совпавшие с падением котировок и его же призывами к долгосрочным инвестициям, ставят под сомнение искренность его уверенности в будущем компании. Критики видят в его карьере образец превращения регуляторного опыта и политических связей в личную выгоду, в то время как риски несут обычные инвесторы, верящие его нарративам.

marsbit13 ч. назад

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

marsbit13 ч. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

**Аналитический обзор Gate Research Institute: Волна "уолл-стритизации" криптофинансовых продуктов — конкуренция или интеграция?** Создание биткоина в 2009 году было ответом на финансовый кризис и стремлением построить децентрализованную систему без доверенных посредников. Однако к 2026 году значительная часть биткоинов (около 7,14%) хранится через ETF таких гигантов, как BlackRock. Это символизирует глубокую интеграцию традиционных финансов (TradFi) и крипторынка. С появлением биткоин-ETF, фьючерсов, RWA (токенизированных реальных активов) и государственных облигаций на блокчейне, традиционные институты получают всё больше влияния на выпуск, ценообразование, кастодию и дистрибуцию криптоактивов. Однако это не одностороннее поглощение, а взаимодополняющая конвергенция. Криптосфера приносит TradFi глобальную 24/7 ликвидность и программируемость, а TradFi предоставляет криптосфере регулируемые каналы, институциональное доверие и массовый доступ. Яркий пример — две противоположные, но ведущие к одной цели траектории: * **Путь А:** Криптобиржи, такие как Gate, начинают с токенизированных акций и CFD, а затем напрямую подключаются к инфраструктуре традиционных брокеров, предлагая реальную торговлю акциями США, Гонконга и Кореи за стейблкоины. * **Путь Б:** Традиционные брокеры, такие как Robinhood, интегрируют криптоактивы, а затем создают собственные Layer 2 для токенизации своих акций, стремясь к круглосуточной торговле. Обе стратегии нацелены на создание **универсального финансового аккаунта будущего** — единой точки доступа к акциям, криптовалютам, ETF, токенизированным облигациям и другим активам. Ключевой конкурентной борьбой становится не между CEX и брокерами, а между этими "супераккаунтами". Параллельно, слой RWA и токенизированных гособлигаций растёт даже на медвежьем рынке, становясь "прослойкой" для объединения капиталов. Хотя этот рынок (около $150 млрд токенизированных казначейских облигаций) ещё мал по сравнению с традиционным ($30 трлн), он демонстрирует устойчивый структурный тренд, привлекающий крупнейшие финансовые институты (JPMorgan, DTCC и др.). **Вывод:** "Уолл-стритизация" — это не поражение идеалов децентрализации, а формирование новой гибридной модели. Децентрализованные протоколы продолжают работать на базовом уровне, в то время как на уровне приложений и пользовательского опыта формируется более эффективный, глобальный и свободный объединённый рынок капитала, где активы TradFi и DeFi торгуются бок о бок в одном интерфейсе. Уолл-стрит не завоевала криптосферу, а криптосфера не обошла Уолл-стрит — они совместно строят новые финансовые рельсы.

marsbit13 ч. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

marsbit13 ч. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

Стандард энд Пурс (S&P Dow Jones Indices) совместно с Pantera Capital запускает индекс S&P Pantera Digital Asset Index. Новый индекс включает 18 токенов, но исключает биткоин, XRP и мем-токены. Критерием отбора послужила «финансовая жизнеспособность», по аналогии с S&P 500: протокол должен демонстрировать положительный доход в течение нескольких кварталов и распределять стоимость среди держателей токенов. Это первое применение фундаментального подхода к оценке криптоактивов со стороны крупнейшего в мире провайдера индексов. В первую пятерку активов вошли Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) и Hyperliquid (HYPE). Pantera отмечает, что совокупный годовой доход всех протоколов индекса превышает $30 млрд. Биткоин был исключен по трем причинам: он рассматривается как монетарный актив, доступный через отдельные ETF; он не генерирует доход протокола; а смешивание его в индексе с доходными активами затрудняет фундаментальный анализ для институциональных инвесторов. Пока индекс является эталонным, но Pantera ведет переговоры о создании на его основе ETF и других инвестиционных продуктов. Компания также отмечает значительный разрыв на рынке: многие институциональные инвесторы готовы к аллокации в криптоактивы, но им не хватает структурированных продуктов, фокусирующихся на активах с реальной экономической деятельностью.

marsbit13 ч. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

marsbit13 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить PEOPLE

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 ConstitutionDAO (PEOPLE).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 ConstitutionDAO (PEOPLE)После приобретения вами ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 ConstitutionDAO (PEOPLE)С легкостью торгуйте ConstitutionDAO (PEOPLE) 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.

843 просмотров всегоОпубликовано 2024.04.12Обновлено 2026.06.02

Как купить PEOPLE

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 PEOPLE (PEOPLE) представлены ниже.

活动图片