Когда трафик ИИ превышает человеческий, как доказать, что вы настоящий человек?

Foresight NewsОпубликовано 2026-06-11Обновлено 2026-06-11

Введение

С развитием ИИ, таких как ChatGPT, трафик, генерируемый ботами, превысил человеческий. Это угрожает бизнес-моделям интернета, основанным на рекламе и внимании пользователей. В ответ сайты блокируют ИИ-краулеров, но продвинутые агенты обходят защиту. Традиционные капчи устарели, так как ИИ теперь превосходит людей в распознавании образов. Новый фокус — поведенческая биометрия, анализирующая уникальные человеческие паттерны: движения курсора, ритм печати, манеру прокрутки. Такие системы, разрабатываемые IBM и BioCatch, могут идентифицировать пользователя и даже обнаруживать мошенничество. Возникает ключевой вопрос: кто будет контролировать эти биометрические данные? Существуют два основных подхода. Первый — централизованный, как World (ранее Worldcoin), использующий сканирование радужной оболочки для верификации, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности. Второй — децентрализованный, основанный на криптографии с нулевым разглашением (например, идеи Виталика Бутерина), позволяющий доказать, что вы человек, не раскрывая личных данных. Однако эта система уязвима для экономических манипуляций, таких как аренда идентичностей в бедных регионах. Несмотря на риски, криптографический путь считается предпочтительным, так как он защищает приватность, в отличие от централизованных систем, которые навсегда закрепляют биометрические данные пользователя за корпорациями.


Автор: Vaidik Mandloi

Перевод: Luffy, Foresight News


Запущенный в конце 2022 года ChatGPT к настоящему времени породил целую огромную экосистему ИИ-агентов. В настоящее время совокупный сетевой трафик, генерируемый такими программами, уже превышает трафик всех пользователей-людей в мире. Поведение ИИ-агентов в интернете кардинально отличается от человеческого: они не просматривают рекламу, не кликают по ссылкам, не совершают покупки в сети, а лишь собирают данные из сети для выполнения задач, покидая сеть сразу после их завершения.


Изначальная архитектура и бизнес-логика интернета были построены вокруг поведения и привычек людей. Однако сегодня подавляющее большинство сетевой активности исходит не от реальных людей, что доставляет серьёзные проблемы многим веб-сайтам. В настоящее время уже 2,5 миллиона сайтов начали блокировать программы-краулеры ИИ, из-за чего такие платформы, как Perplexity, оказались втянуты в судебные разбирательства. Провайдер облачных услуг Cloudflare даже построил «лабиринт-ловушку», создавая бесконечные страницы-циклы с бессмысленным текстом, сгенерированным ИИ, чтобы поймать в ловушку различные краулеры данных.


Однако часть продвинутых ИИ-агентов уже способна обходить подобные защитные меры. Перед лицом усиливающегося противостояния «человек-машина» вся отрасль начала активно разрабатывать более надёжный механизм верификации реальной человеческой личности. Эта система должна точно определять, является ли оператор по ту сторону экрана человеком: при реальном управлении возникают паузы, ошибки при наборе текста, движение курсора также обладает мельчайшей дрожью, характерной для человеческой нервной системы. В данной статье анализируются причины, стоящие за этими изменениями, две основные технологические концепции, а также выбор, с которым столкнутся люди: принять централизованный биометрический мониторинг или использовать криптографическую технологию доказательства с нулевым разглашением для анонимной верификации человека.


ИИ подрывает бизнес-модель интернета


Корень проблемы, по которой сайты начали массово блокировать ИИ-программы, заключается в том, что ИИ одновременно с двух сторон пробил коммерческую основу, на которой зиждется интернет. Логика прибыли традиционного интернета построена на внимании пользователя: пользователь посещает страницы, просматривает рекламу, и издатель контента получает доход. Если поручить ИИ совершать покупки в интернете, он просканирует пять тысяч сайтов за раз, в то время как обычный человек обычно просматривает лишь четыре-пять страниц.



Скорость чтения ИИ намного превышает человеческую, за считанные минуты он может сравнить цены по всей сети и даже совершить покупку напрямую, причём весь процесс не генерирует никаких просмотров рекламы. Это означает, что сайты несут затраты на работу серверов, не получая при этом никакого дохода.


В то же время поиск с помощью ИИ постоянно отводит трафик от веб-сайтов. После того как Google добавил блок интеллектуальных сводок ИИ в верхней части результатов поиска, лишь 8% пользователей стали кликать и переходить на исходные веб-страницы, в результате поток трафика, получаемый крупными контент-сайтами от Google, упал на 33%. Всего за год с момента запуска этой функции ежемесячная аудитория превысила 1 миллиард пользователей, а объём поисковых запросов на платформе удваивался каждый квартал с момента её запуска.


Вероятно, многие помнят образовательную платформу Chegg. Изначально она специализировалась на вопросах и ответах по домашним заданиям, используя преимущество поискового рейтинга, но теперь официально закрыла блок вопросов и ответов, объяснив причину краха влиянием ChatGPT. Создатели контента оказались в тисках: с одной стороны, краулеры бесцеремонно собирают контент с их сайтов, с другой — сводки ИИ перехватывают трафик ещё до того, как пользователь достигнет сайта.


Разрыв в данных ещё более поразителен: краулер OpenAI сканирует 400 страниц данных, прежде чем привести один переход на сайт-партнёр; у Anthropic это соотношение достигает 38 000:1. Эти компании бесплатно используют общедоступные данные всей сети для обучения своих ИИ-моделей, а затем используют готовые продукты для отвода трафика, который изначально принадлежал веб-сайтам.


В любой другой отрасли подобное хищническое поведение по сбору данных давно вызвало бы бесчисленные судебные иски, но в области ИИ такие компании получают оценки в триллионы долларов.


Ваше тело — новый пароль


За последние 25 лет интернет в основном полагался на CAPTCHA для различения людей и машин. Людям требовалось распознавать дорожные знаки, вводить искажённые символы. Этот механизм работал, потому что в прошлом способность машин распознавать изображения была намного слабее человеческой.


Сегодня ситуация кардинально изменилась. Симуляционный рейтинг ИИ-агента OpenAI, способного управлять программами, в системе проверки «человек-машина» Google значительно превышает человеческий, он может точно кликать по интерфейсу, копировать и вставлять содержимое; фотографии, сгенерированные ИИ, способны обмануть системы верификации личности, а дипфейк-видеозвонки даже используются преступниками для совершения банковских переводов. Исходная предпосылка традиционных методов проверки — что возможности машин слабее человеческих — больше не существует.


Сейчас отрасль может сосредоточиться только на областях, которые ИИ пока не может воспроизвести. Физические поведенческие характеристики человека при взаимодействии с электронными устройствами, то есть технология поведенческой биометрии. Такие компании, как IBM и BioCatch, разрабатывают соответствующие системы. Эти технологии не только проверяют личность при входе в систему, но и постоянно отслеживают состояние пользователя во время использования, собирая данные о скорости движения курсора, способе прокрутки страницы, ритме набора текста, силе нажатия клавиш, привычках редактирования текста, угле наклона телефона и т.д., при этом гироскоп телефона записывает соответствующую информацию в течение всего сеанса.



Система также может распознавать такие детали, как ведущая рука пользователя, траектория движения пальцев. IBM достаточно собрать данные об использовании всего восемь раз, чтобы создать уникальный поведенческий профиль пользователя, а затем в реальном времени сравнивать каждое действие с эталонными данными.


Технология BioCatch может даже распознавать сценарии онлайн-мошенничества. Когда жертва произносит логин и пароль по телефону под диктовку мошенника, панический, прерывистый ритм набора текста будет точно захвачен системой. Всего за один год эта система помогла 257 банкам выявить около 2 миллионов счетов, используемых для отмывания денег. Сейчас ЕС также начал пилотные испытания технологии распознавания походки. С момента начала эры ИИ-агентов прошло всего три года, а пограничники ЕС уже начали собирать данные о походке людей.




Соответствующие исследования также включают эффект Струпа: когда слово «синий» написано зелёным шрифтом, человеческий мозг замедляет реакцию из-за конфликта между смыслом слова и видимым цветом, но на ИИ это никак не влияет. Исследования показали, что это когнитивное вмешательство напрямую отражается на поведении при наборе текста. Платформе даже не нужно задавать специальные тестовые вопросы — только по ритму нажатия клавиш можно определить, является ли оператор человеком; в привычках набора текста скрыты уникальные особенности обработки информации человеческим мозгом.


Ранее сетевое отслеживание в основном записывало поведение пользователя при просмотре, кликах, покупках; пользователь мог избежать этого, блокируя файлы cookie, используя VPN, отключая геолокацию. Но поведенческая биометрия собирает инстинктивные характеристики человеческого тела: способ движения курсора, ритм набора текста сложно изменить намеренно.


Поведенческие характеристики каждого человека уникальны, как отпечатки пальцев. В отличие от паролей и ключей, этот биометрический профиль нельзя заменить или сбросить. Как только эта технология получит широкое распространение, все крупные платформы будут вынуждены адаптироваться. Уже сейчас технология синтеза голоса может идеально имитировать человека во время звонка, а технология видео-дипфейков быстро следует за ней. Если это будущее, то возникает ключевой вопрос: кто в конечном итоге будет контролировать эти данные о человеческом теле?


Кто будет контролировать систему верификации человека


В настоящее время в отрасли сформировались два лагеря, исследующие варианты верификации человеческой личности.


Первый — это World Сэма Алтмана (ранее Worldcoin). Пользователю необходимо подойти к сферическому устройству для сканирования радужной оболочки глаза, устройство собирает информацию о радужке и генерирует криптографическое подтверждение, доказывая, что пользователь — уникальная человеческая личность. На данный момент 18 миллионов человек в 160 странах мира прошли регистрацию радужной оболочки. В апреле 2026 года World заключил партнёрские соглашения по проверке пользователей с приложением для знакомств Tinder, платформой видеоконференций Zoom, поставщиком услуг электронной подписи DocuSign; также совместно с Coinbase был выпущен инструмент AgentKit, позволяющий пользователям привязать своих ИИ-агентов к верифицированной личности, чтобы платформа могла подтвердить, что за агентом стоит реальный человек, не раскрывая личную информацию пользователя.



Однако технология сканирования радужной оболочки запрещена во многих странах. Основная причина сопротивления заключается в том, что люди не понимают, какие риски несёт санкционированный сбор биометрических данных. Расследование MIT Technology Review также выявило, что World без получения действующего разрешения, помимо сбора данных о радужной оболочке, тайно собирал данные о множестве жизненных показателей человека, таких как частота сердечных сокращений, дыхание.


Второй тип — это доказательство с нулевым разглашением на основе криптографии, позволяющее доказать, что вы человек, не раскрывая свою реальную личность, местоположение или внешность. Виталик Бутерин предложил эту концепцию ещё в 2023 году. Он считал, что если не удастся создать децентрализованную систему человеческой идентичности, интернет в конечном итоге придёт к централизованному контролю над идентичностью. Как только право на проверку личности окажется в руках корпораций или правительств, механизм слежения укоренится в основе сети.


Ранее уже предпринимались масштабные попытки внедрения децентрализованной системы человеческой идентичности, которые в конечном итоге провалились. Idena была одним из первых публичных блокчейн-проектов, продвигающих концепцию «один человек — одна идентичность», но всего за два года после запуска 23 учреждения контролировали 40% всех сетевых аккаунтов и 48% вознаграждений. Операторские команды аккаунтов из Индии, России и других стран нанимали обычных людей для «аренды» их личности за вознаграждение менее одного доллара в час, получая при этом прибыль до 55 раз выше. Исследователи также обнаружили, что даже детские идентификационные данные использовались в качестве подставных аккаунтов.


Виталик ранее предвидел подобные риски. Он заявил, что для системы верификации человеческой личности самой дешёвой атакой будут не дипфейки или хакерские технологии высокого уровня, а оплата людям из регионов с низкими доходами за «аренду» их личности. Любая система верификации человеческой личности требует финансовой поддержки: устройства для сканирования радужной оболочки, узлы верификации в блокчейне требуют постоянных затрат.


Но как только идентификационные данные получают экономическую ценность, возникает чёрный рынок аренды личности. В реальном мире с огромным разрывом в уровне благосостояния сильные мира сего всегда будут контролировать такие рынки.


«Попытка навязать правило «один человек — один голос» в системе с реальными экономическими стимулами в конечном итоге повторит судьбу соответствующих социальных экспериментов двадцатого века».


Объективно говоря, оба пути развития имеют явные недостатки. Централизованное решение может быть реализовано в крупных масштабах, но биометрические данные пользователей окажутся в руках компаний, которые уже склонны к чрезмерному сбору информации и сами извлекают выгоду из ситуации с распространением ботов. Криптографический путь теоретически может защитить приватность, но не может избежать проблемы экономического неравенства в реальном мире, в конечном итоге предоставляя лазейки для теневой индустрии.


Если бы мне пришлось делать ставку, я всё равно поставил бы на криптографическое решение. Потому что технология поведенческой биометрии и централизованное сканирование радужной оболочки навсегда записывают информацию о вашем теле, а право собственности на эту информацию принадлежит тому, кто развернул эту систему. Как только они получат ваши данные, вы не сможете их удалить или перенести; эти данные будут заблокированы в компании, которая их собрала.


Даже зная, что доказательство с нулевым разглашением может быть обойдено, его всё равно стоит разрабатывать, потому что такое доказательство позволяет подтвердить, что вы человек, не раскрывая дополнительной информации. Напротив, если отказаться от этого пути, в будущем при посещении любого сайта наша физическая поведенческая информация будет сохраняться. Сегодня эта централизованная схема со свойствами слежения внедряется гораздо быстрее, чем технологический криптографический путь.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакова основная причина того, что многие сайты начали блокировать программы-боты ИИ?

AОсновная причина в том, что поведение ИИ, такое как сбор данных без просмотра рекламы или совершения покупок, разрушает традиционную бизнес-модель интернета, которая основана на привлечении и монетизации человеческого внимания. Сайты несут затраты на обслуживание, но не получают дохода от трафика, генерируемого ИИ.

QКакие два основных подхода исследуются для проверки того, что пользователь является человеком, а не ИИ?

AПервый подход — централизованный, использующий биометрические данные, такие как сканирование радужной оболочки глаза (например, Worldcoin) или поведенческую биометрию (движение курсора, ритм набора текста). Второй подход — децентрализованный, основанный на криптографических технологиях, таких как доказательство с нулевым разглашением, которое позволяет подтвердить, что пользователь человек, не раскрывая личных данных.

QПочему традиционные системы CAPTCHA становятся неэффективными в эпоху ИИ?

AСистемы CAPTCHA были разработаны в предположении, что машины хуже распознают искажённые изображения или текст, чем люди. Однако современные продвинутые ИИ, такие как модели OpenAI, теперь превосходят людей в решении этих задач, что делает традиционные CAPTCHA ненадёжными для различения человека и машины.

QКакие риски связаны с централизованными системами проверки личности, использующими биометрию, такими как Worldcoin?

AОсновные риски включают: чрезмерный сбор и хранение конфиденциальных биометрических данных (радужная оболочка, поведенческие паттерны) одной компанией, что создаёт угрозу приватности; невозможность для пользователя удалить или перенести эти данные; а также потенциальное использование данных для слежки. Некоторые страны уже запретили сбор таких данных из-за этих опасений.

QКакой главный вызов стоит перед децентрализованными системами проверки личности, основанными на криптографии?

AГлавный вызов — экономический дисбаланс в реальном мире. Если проверка личности (например, через доказательство с нулевым разглашением) связана с экономической выгодой, возникает чёрный рынок, где люди из бедных регионов сдают в аренду свои личные данные или аккаунты за небольшие деньги. Это позволяет богатым игрокам или организациям контролировать множество «человеческих» идентичностей, подрывая принцип «один человек — один голос/аккаунт».

Похожее

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

**Почему AI-агенты для покупок не получили широкого распространения?** Идея о том, что AI-агент с кошельком может полностью заменить человека в совершении покупок, кажется простой, но содержит логические изъяны. Она смешивает два ключевых аспекта шопинга: **информационный поиск** (сбор, фильтрация, сравнение) и **ценностную оценку** (субъективное суждение о качестве, уместности, доверии к продавцу). Машинный поиск данных успешно автоматизируется. Однако ценностная оценка, особенно **определение потребностей** (что важно для меня и почему), остается прерогативой человека. Исследования показывают, что предпочтения нестабильны и формируются в процессе выбора, поэтому взаимодействие с AI должно быть итеративным, а не разовым. Критическое разграничение — является ли сам процесс выбора **рутиной или удовольствием**. * **Стандартные товары** (бумага, батарейки): выбор не имеет ценности, идеальны для полной автоматизации. * **Товары для удовольствия** (вино, книги, одежда): сам выбор — часть наслаждения. Здесь AI должен выступать как помощник, сужая опции для финального решения человека. Схема **«дать AI кошелек»** решает лишь самую простую проблему — проведение платежа, и только в сценарии, где AI обладает полной автономией. Отраслевые решения (Stripe, Mastercard, Google, Visa) уже разделяют **авторизацию** и **хранение средств**, предоставляя AI ограниченные, одноразовые платежные токены, а не полный контроль над кошельком. Истинные сценарии для автономных AI-кошельков лежат не в розничной торговле, а в **B2B-закупках** и **межмашинных расчетах (M2M)**, где процессы стандартизированы, а решения лишены субъективизма. Таким образом, главными препятствиями для повсеместного внедрения AI2C-покупок являются не технологии платежей, а: 1. **Недостаток достоверных данных** (фальшивые отзывы, поддельные товары), без которых любая автоматизация опасна. 2. **Принципиальная невозможность автоматизировать определение человеческих потребностей и ценностей**. Итог: будущее AI в шопинге — не в полном замещении, а в усилении. AI должен взять на себя утомительный поиск и анализ, оставляя человеку ключевые права: **определять критерии выбора** и **получать удовольствие от самого акта выбора**. Платформам следует сосредоточиться на улучшении именно этого опыта.

Foresight News1 ч. назад

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

Foresight News1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

Популярный трейдер Doctor Profit закрыл все короткие позиции по биткойну после девяти месяцев успешного шортинга и начал покупать на уровне около $64 000, заявив, что фундаментальные изменения — такие как возможное принятие закона CLARITY и институциональный спрос — могут привести к досрочному достижению дна рыночного цикла. Тем временем, аналитик on-chain gumsays отмечает, что бычье расхождение на недельном графике биткойна длится уже 147 дней, что близко к 161 дню перед минимумом 2022 года. Однако исследователь циклов Джейк Пахор указывает, что три ключевых условия для рыночного дна, наблюдавшихся с 2014 года, пока не выполнены: с момента пика октября 2025 года прошло лишь 9 месяцев (вместо типичных 12), индекс страха CSH ни разу не опускался ниже 20, а цена не пробивала реализованную цену (~$53 000). Рынок разделён: одни считают, что институциональный спрос через ETF и регулирование изменили правила игры, другие ждут классических сигналов капитуляции. Стратегия Пахора отражает этот раскол — он продолжает периодические покупки, но сохраняет крупный капитал для более низких цен, если историческая модель повторится.

marsbit1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

marsbit1 ч. назад

Опытный трейдер рассказывает: Как торговать на ошибочных ожиданиях рынка?

Опытный трейдер делится историей успешной сделки, построенной на торговле против ошибочных рыночных ожиданий. В основе его метода — анализ не самих данных (например, слабого CPI), а того, как рынок *ожидает*, что эти данные повлияют на цены, и проверка, остаётся ли этот механизм влияния (функция реакции) в силе. На примере сделки с Nasdaq (NQ) он показывает: после слабых данных CPI рынок ожидал общего снижения ставок и роста акций, особенно технологических. Однако долгосрочные реальные ставки (10-30 лет) достигли многолетних максимумов, отказавшись подтверждать этот сценарий. Это означало, что «дешёвых» долгосрочных денег для роста дорогих tech-акций не будет. Рост NQ на фоне слабого CPI стал ошибочным定价ованием. Трейдер выявил несоответствие: рынок предполагал цепочку «слабый CPI → смягчение политики → падение долгосрочных ставок → рост оценки NQ», но ключевое звено (падение долгосрочных ставок) не сработало. Это создало возможность для short-позиций по NQ, наиболее уязвимому к дорогим долгосрочным деньгам индексу. В статье изложена структура для поиска подобных возможностей: 1. Определить текущую рыночную причинно-следственную цепочку. 2. Найти в ней ключевую переменную с «правом вето». 3. Проверить, отказывается ли эта переменная подтверждать цепочку. 4. Дождаться, пока цена по инерции продолжит двигаться по старому сценарию. 5. Выбрать наиболее чистый актив для выражения этой ошибки. 6. Заранее определить условия для выхода (опровержение гипотезы или реализация логики). Главный вывод: альфа часто возникает не из-за информпреимущества, а из-за разницы в функциях реакции. Когда макрорежим меняется, рынок может по привычке реагировать на данные по-старому, создавая ошибку в цене. Ключевой вопрос: «На какую причинно-следственную цепочку опирается первая рыночная реакция, и остаётся ли она справедливой сегодня?».

marsbit1 ч. назад

Опытный трейдер рассказывает: Как торговать на ошибочных ожиданиях рынка?

marsbit1 ч. назад

Тезис: Взаимосвязь хеджирования между казначейскими облигациями США и фондовым рынком перестала работать, BTC как рискованный актив испытывает двойное давление

За последние 20 лет хеджирующая связь между падением госдолга США и ростом фондового рынка (и наоборот) полностью нарушилась. Теперь оба актива падают синхронно, что устраняет последний «амортизатор» в инвестиционных портфелях. Биткоин, находящийся на самом дальнем конце кривой рискованных активов, испытывает двойное давление. Механизм, при котором облигации служили страховкой во время падения акций, перестал работать примерно в 2020 году. Корреляция между индексом S&P 500 и доходностью 10-летних казначейских облигаций достигла -0.69, самого низкого уровня с 1996 года, что свидетельствует о беспрецедентной синхронности их колебаний за 30 лет. Ключевая причина — изменение доминирующего фактора на рынках. Когда ведущую роль играет рост экономики, акции и облигации движутся в противоположных направлениях. Однако с 2022 года доминирующим фактором стала инфляция, которая вредит обоим классам активов одновременно. Важна не столько абсолютная величина инфляции, сколько её волатильность. Инвесторы теперь стремятся к безопасности без риска дюрации (чувствительности к изменению процентных ставок), предпочитая наличные доллары и краткосрочные казначейские обязательства. Спрос на длинный конец кривой доходностей падает на фоне растущего госдолга США и сокращения иностранного спроса, например, со стороны японских инвесторов. В результате доходность 30-летних облигаций впервые с 2007 года превысила 5%. Для биткоина это создаёт сложную ситуацию. Он демонстрирует высокую чувствительность к макроусловиям, таким как рост реальной доходности, усиление доллара и ужесточение финансовых условий. Падение рынка облигаций одномоментно лишает его ключевых опор. Более высокая безрисковая доходность повышает альтернативную стоимость владения активом, не приносящим выплат, а снижение аппетита к риску на фондовом рынке сокращает приток капитала. Таким образом, условия, которые в долгосрочной перспективе укрепляют логику биткоина как актива с фиксированным предложением, в краткосрочной перспективе оказывают на него давление. Пока волатильность инфляции не снизится, а доминирующим риском снова не станет замедление роста, старая хеджирующая модель не восстановится. До тех пор биткоин будет торговаться на рынке, где самый глубокий класс активов в мире больше не поглощает шоки, удаляя страховочную поддержку из-под всех рискованных активов, и в первую очередь — из-под тех, что не выплачивают доход в процессе ожидания.

marsbit1 ч. назад

Тезис: Взаимосвязь хеджирования между казначейскими облигациями США и фондовым рынком перестала работать, BTC как рискованный актив испытывает двойное давление

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

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 AI (AI) представлены ниже.

活动图片