供应商变股东:存储芯片三巨头联手入股Anthropic,AI供应链的权力结构正在重组

marsbitXuất bản vào 2026-05-30Cập nhật gần nhất vào 2026-05-30

Tóm tắt

全球估值最高的人工智能公司Anthropic完成65亿美元H轮融资,估值达9650亿美元。此次融资最引人注目的是,全球仅有的三家高带宽内存(HBM)制造商——美光、三星、SK海力士——首次同时作为战略基础设施合作伙伴入股同一家AI公司。 在HBM极度紧缺(供需缺口达20%-50%,预计持续至2028年)的背景下,此举超越了单纯的财务投资,意味着Anthropic将三家核心供应商转变为利益共同体,以保障其算力扩张所需的最关键战略物资。对三巨头而言,深度绑定Anthropic能提前掌握AI模型对硬件规格的需求信号,从而主导下一代HBM的技术走向,并各自实现战略目标:SK海力士巩固其在AI推理侧的长期需求;三星在收复英伟达市场后,构建多元化客户矩阵;美光则强化其在美国本土供应链中的独特地位。 这标志AI行业竞争重心正从模型能力转向基础设施控制。供应链正通过垂直整合被重构为生态护城河,上游硬件制造商通过入股与模型层深度结合,共同定义了AI成为关键生产基础设施后的新一轮生态博弈。

美光、三星、SK海力士历史上首次联合出现在同一家AI公司的融资名单。

当地时间5月28日,Anthropic宣布完成H轮融资,总金额高达65亿美元,融资后估值达9650亿美元,正式超越上一轮估值8520亿美元的OpenAI,成为全球估值最高的人工智能公司。

这笔融资的规模本身已足够震撼。但真正让业界驻足的,是投资人名单里一个前所未有的组合:美光(Micron)、三星(Samsung)、SK海力士(SK hynix),当今全球仅有的三家高带宽内存(HBM)制造商,首次同时出现在了同一家AI公司的股东结构里。

这三家公司历来是彼此最直接的竞争对手,争夺英伟达、AMD、谷歌同一张订单,在每一代HBM的市场份额上寸土必争。而如今,它们坐到了同一张桌子前,为同一家AI公司背书。

供应链的“战略绑定”逻辑

Anthropic在官方公告中将美光、三星与SK海力士称为“战略基础设施合作伙伴”,而非普通财务投资人。三家公司的具体出资金额未被披露,但被官方单列为“战略基础设施合作伙伴”这一地位本身,已超过名单中多数跟投机构,表明这笔投资的逻辑不在财务回报,而在供应链协同。官方措辞是:这些关系将帮助Anthropic“以客户所需的速度可靠地扩展算力”。

这句话的含义,需要放在当前的行业背景下理解。

2026年,HBM已经不是一种可以随时补货的商品,它是全球人工智能军备竞赛中最稀缺的战略物资之一。三家供应商的全年产能早在2026年第一季度就已被全部预订,供需缺口估计在20%至50%之间,短缺状态预计将延续至2028年。SK海力士占有约50%的市场份额,三星与美光分别占约28%和22%。

在这种极度供给受限的环境中,谁能拿到足够的HBM,谁才能支撑起大规模AI模型的训练与推理。Anthropic这轮融资已披露包含亚马逊50亿美元及其他超大规模云服务商共计150亿美元的已承诺投资,同时锁定了亚马逊5吉瓦新算力协议、谷歌与博通的5吉瓦下一代TPU算力、以及SpaceX Colossus集群的GPU接入权。

算力供给的问题有了初步解法,但算力的核心原材料HBM依然是卡脖子环节。让存储芯片三巨头同时入股,本质上是在供应链层面构筑一道竞争壁垒:不是花钱买货,而是让上游制造商直接成为利益共同体。

三巨头为何愿意共同押注

从三家公司的角度看,这笔投资同样有其各自的战略逻辑。

SK海力士是英伟达Rubin平台HBM4的首要供应商,占比约70%,HBM收入已超过其总营收的50%,毛利率估算在55%至60%之间,约为普通DRAM的两倍。对它而言,与Anthropic深度绑定,意味着在AI推理侧建立稳定的长期需求锚点。Anthropic的算力扩张驱动云厂商采购GPU,而GPU产能的瓶颈在HBM,这条传导链条恰是海力士作为英伟达HBM4首供方控制力最强的环节。

三星在2024年至2025年间曾因HBM3E良率问题被英伟达拒绝供货,直至2026年2月才以HBM4量产重新杀回市场。此前,三星已获得AMD MI455X平台的HBM4主供资格,并在谷歌TPU订单中拿下60%以上的份额。押注Anthropic,是三星在“后英伟达时代”建立多元化客户矩阵的重要一步。

美光则是三家中体量最小、但战略价值最独特的一个。作为美国本土唯一的HBM制造商,美光享有《芯片法案》约61亿美元的补贴支持,在地缘政治日趋复杂的全球算力格局中具有无可替代的“本土属性”。其2025财年第四季度HBM年化收入运行率已达80亿美元。

对这三家公司来说,联合入股Anthropic,是一种“主动参与定义AI未来形态”的方式。AI大模型对算力的需求规格,将沿GPU到存储芯片的供应链逐层向上传导,直接影响内存架构、带宽规格和封装技术的演进方向。成为股东,意味着有机会更早掌握这些需求信号,从而主导下一代HBM的规格走向。

生态格局的底层重写

如果只看这一笔融资,很容易将其理解为一次规模异常庞大的风险投资。但当你将它放回过去18个月的AI行业脉络中,会发现一幅更大的图景。

Anthropic的年化营收从4月初的300亿美元攀升至当前的470亿美元,仅用了不到两个月,增速让业内人士直言“从未见过”。Claude已成为全球首个同时在亚马逊云、谷歌云、微软Azure三大平台上线的前沿AI模型,Claude Code的爆发式增长正在将企业级开发工具市场重新洗牌。Anthropic预计将迎来首个盈利季度,这对一家成立仅数年的AI公司而言,标志着商业模式进入了新的成熟阶段。

与此同时,整个AI产业的投资重心正在发生位移。几年前,资本主要聚焦于模型能力的竞赛;而今,决定竞争格局的关键变量越来越多地集中在基础设施层:算力、存储、网络、电力。超大规模云服务商、芯片制造商、能源公司开始直接进入AI公司的股东结构,这种“垂直整合”的趋势,本质上是供应链正在被重构为生态护城河。

从OpenAI背靠微软,到谷歌押注自研TPU,再到如今三大存储芯片商同时入股Anthropic,AI行业的竞争维度已经从“谁的模型更好”扩展为“谁能控制更完整的算力供给链”。

这场重组不是突然发生的,但它在2026年的这个时间节点显得格外清晰:AI大模型已从实验室产品演变为关键生产基础设施,与之配套的上游硬件产业链,正以入股的方式完成与模型层的深度结合。

Anthropic的H轮融资将在IPO前为公司筑起一道宽阔的护城河。但比融资规模本身更值得关注的,是这份投资人名单所揭示的产业逻辑:当存储芯片三巨头放下市场竞争,坐到同一家AI公司的股东席位上,它们实际上是在用真金白银为整个行业投下一票,AI对底层硬件的依赖,已经到了足以重塑供应链战略关系的程度。

这不是AI的终点,而是AI成为基础设施之后,新一轮生态博弈的起点。(本文首发钛媒体APP,作者 | 硅谷Tech_news,编辑 | 秦聪慧)

Câu hỏi Liên quan

QAnthropic完成H轮融资后,估值达到多少?其全球地位如何?

AAnthropic完成H轮融资后,估值达9650亿美元,超越上一轮估值8520亿美元的OpenAI,成为全球估值最高的人工智能公司。

Q首次联合出现在Anthropic融资名单的三家HBM制造商是哪三家公司?它们在HBM市场的份额分布如何?

A这三家HBM制造商是美光、三星和SK海力士。根据文章,SK海力士占有约50%的市场份额,三星与美光分别占约28%和22%。

Q为什么文章将美光、三星、SK海力士对Anthropic的投资称为“战略绑定”?此举的主要目的是什么?

A文章称此举为“战略绑定”,是因为这三家公司是Anthropic的“战略基础设施合作伙伴”,而不仅仅是财务投资者。其主要目的是在HBM这一极度稀缺的战略物资上,与AI巨头建立利益共同体,确保Anthropic能够可靠地获取足够的核心算力原材料,从而在供应链层面构筑竞争壁垒。

Q对于三家HBM制造商而言,联合入股Anthropic分别有哪些战略考量?

A对于SK海力士,这是在AI推理侧建立稳定的长期需求锚点。对于三星,这是其继HBM3E良率问题后,在“后英伟达时代”建立多元化客户矩阵、重回主流市场的重要一步。对于美光,作为美国本土唯一的HBM制造商,其投资具有地缘政治价值,且能深度参与未来AI硬件规格的定义。

Q文章指出AI产业的投资重心和竞争格局正在发生怎样的根本性变化?

A投资重心正从早期的模型能力竞赛,转向对基础设施层(算力、存储、网络、电力)的争夺。竞争格局也从“谁的模型更好”扩展为“谁能控制更完整的算力供给链”,呈现出供应链通过直接投资(垂直整合)重构为生态护城河的趋势。

Nội dung Liên quan

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

Tác giả: Jae, PANews Dù đã trải qua nhiều chu kỳ thị trường với các xu hướng khác nhau, từ blockchain hiệu suất cao, phân mảnh đến trừu tượng chuỗi và gần đây là AI Agent, Near luôn có mặt. Được đồng sáng lập bởi Illia Polosukhin, một trong những tác giả của kiến trúc AI Transformer nổi tiếng, Near có nền tảng kỹ thuật vững chắc. Điều ít người biết là Near ban đầu là một công ty khởi nghiệp AI, tập trung vào "tổng hợp chương trình" (dạy máy viết code). Tuy nhiên, họ gặp khó khăn trong việc trả lương xuyên biên giới cho các nhà phát triển toàn cầu do hạn chế của hệ thống thanh toán truyền thống và phí gas cao, tốc độ chậm của các blockchain thời kỳ đầu. Điều này buộc họ tạm dừng giấc mơ AI và tự xây dựng một blockchain riêng - Near - vào năm 2018. Sau một thời gian phát triển công nghệ phân mảnh nhưng gặp khó khăn trong việc thu hút hệ sinh thái, Near tìm thấy cơ hội mới khi làn sóng AI bùng nổ. Danh tiếng của Polosukhin với tư cách là đồng tác giả Transformer được công nhận rộng rãi, đưa Near trở lại ánh đèn sân khấu với tư cách là một dự án có "dòng máu AI" chính thống. Near hiện tập trung vào hai hướng phát triển chính: Near Intents và giao dịch riêng tư (Confidential Transactions). **Near Intents** đơn giản hóa trải nghiệm giao dịch chuỗi chéo. Thay vì thực hiện nhiều thao tác thủ công trên các chuỗi khác nhau, người dùng chỉ cần nêu ý định (ví dụ: "đổi BTC lấy ETH"), và mạng lưới "trình giải quyết" (Solver) sẽ tự động tìm đường đi tối ưu. Cơ chế này đã xử lý hơn 200 tỷ USD khối lượng giao dịch tích lũy, tạo ra hơn 34 triệu USD phí giao dịch, với TVL đạt 85 triệu USD trên 25 blockchain. Tuy nhiên, nguy cơ tập trung hóa trong mạng lưới Solver là một rủi ro tiềm ẩn. **Giao dịch riêng tư** là lợi thế cạnh tranh khác. Tính năng "Hoán đổi Bảo mật" cho phép ẩn số lượng, hướng giao dịch trước khi thanh toán, bảo vệ người dùng khỏi MEV và trượt giá. Trong 30 ngày qua, giao dịch riêng tư chiếm tới 41,63% tổng khối lượng giao dịch trên Near (~87 triệu USD trong tổng số 209 triệu USD), phản ánh nhu cầu thị trường mạnh mẽ. Tuy nhiên, tỷ lệ cao này cũng có thể thu hút sự giám sát từ các cơ quan quản lý. Tóm lại, sau hành trình đầy biến động, Near đang định vị lại mình ở giao lộ của blockchain và AI, thông qua trừu tượng hóa chuỗi, cơ chế ý định và giao dịch riêng tư. Việc liệu những nỗ lực này có giúp Near xây dựng được hào rào cạnh tranh vững chắc hay không vẫn cần được theo dõi thêm.

marsbit1 giờ trước

Near Tái Xuất Hiện Trên Sân Khấu AI: Chuyển Đổi Thành Blockchain Công Cộng Vì 'Khó Trả Lương', Agent và Quyền Riêng Tư Trở Thành Câu Chuyện Tăng Trưởng Mới

marsbit1 giờ trước

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

Bài viết này giải thích khái niệm CROPS, một thuật ngữ được Vitalik Buterin nhấn mạnh nhiều lần gần đây, liên quan đến định hướng phát triển cốt lõi của Ethereum và tương lai của trải nghiệm người dùng trong thời đại AI. CROPS là viết tắt của năm nguyên tắc: Kháng kiểm duyệt (Censorship Resistance), Kháng chiếm đoạt (Capture Resistance), Mã nguồn mở/Mở (Open Source/Openness), Quyền riêng tư (Privacy) và Bảo mật (Security). Đây không chỉ là giá trị cốt lõi của Ethereum mà còn là kim chỉ nam cho Quỹ Ethereum (EF) trong việc phân bổ nguồn lực vào các nhiệm vụ dài hạn, đảm bảo người dùng giữ được quyền kiểm soát tối thượng đối với tài sản và hành động số của họ. Bài viết chỉ ra rằng khi AI, đặc biệt là AI Agent, ngày càng đóng vai trò là "đại lý số" xử lý các tác vụ phức tạp (như giao dịch, quản lý tài sản), CROPS trở thành vấn đề sống còn. Một hệ thống AI tuân thủ CROPS cần chạy cục bộ (local) khi có thể, bảo vệ quyền riêng tư, minh bạch và trao cho người dùng quyền xác nhận cuối cùng, tránh biến thành một "hộp đen" tập trung. Giao điểm giữa "CROPS Ethereum Access Layer" và "CROPS AI" nằm ở việc giải quyết cùng một vấn đề: làm sao để người dùng truy cập các dịch vụ từ xa (như mô hình LLM hoặc dữ liệu blockchain) mà không phải hy sinh thông tin cá nhân, ý định hay quyền kiểm soát. Các giải pháp như gọi LLM từ xa thanh toán bằng ZK-proof hay đọc RPC Ethereum riêng tư là những ví dụ điển hình. Tóm lại, trong bối cảnh AI đang định hình lại tương tác kỹ thuật số, CROPS nổi lên như một khuôn khổ quan trọng đảm bảo rằng sự tiện lợi và quyền lực của công nghệ không đi kèm với cái giá phải trả là quyền tự chủ, bảo mật và quyền riêng tư của người dùng. Điều này sẽ định hướng cho sự phát triển của các lớp cơ sở hạ tầng, đặc biệt là ví tiền điện tử, trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Từ Ethereum đến "CROPS" của AI: Bộ "Biến số Chậm" mà Vitalik Liên Tục Nhấn Mạnh Rốt Cuộc Là Gì?

marsbit2 giờ trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

Một lỗ hổng nghiêm trọng trong nhóm giao dịch được bảo vệ Orchard của Zcash có thể đã cho phép kẻ tấn công tạo ra lượng ZEC giả không giới hạn mà không bị phát hiện, theo tiết lộ mới từ Zooko Wilcox, Jason McGee và nhà nghiên cứu bảo mật Taylor Hornby. Lỗ hổng được phát hiện vào ngày 29 tháng 5, được khắc phục khẩn cấp trước ngày 2 tháng 6, và đã châm ngòi cho cuộc tranh luận về cách Zcash có thể chứng minh tính toàn vẹn nguồn cung trong một hệ thống bảo vệ quyền riêng tư. Lỗi nằm trong một quy tắc được viết thủ công trong mạch Orchard, khiến nó có thể chấp nhận thông tin sai nhưng vẫn cho phép giao dịch hợp lệ. Do tính chất bảo mật của Orchard, không có cách nào để chứng minh bằng mật mã liệu lỗ hổng có bị khai thác trước khi sửa chữa hay không, gây ra lo ngại về tính toàn vẹn nguồn cung. Để giải quyết, Shielded Labs đang xem xét đề xuất nâng cấp mạng để triển khai một nhóm bảo mật mới, nhằm cho phép bất kỳ ai cũng có thể xác minh nguồn cung ZEC. Họ cũng đang đẩy nhanh công việc xác minh chính thức mạch Orchard để ngăn chặn sự cố tương tự trong tương lai. Giá ZEC đã giảm gần 45% trong bối cảnh không chắc chắn này.

bitcoinist2 giờ trước

Lỗi Zcash Có Thể Đúc Vô Hạn ZEC Mà Không Bị Phát Hiện

bitcoinist2 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

Ngày 28/5, công ty Anthropic đứng sau mô hình AI Claude đã huy động thành công 7,5 tỷ USD trong vòng tài trợ Series H, nâng định giá lên 96,5 tỷ USD, vượt mặt OpenAI. Trong bối cảnh các gã khổng lồ AI cạnh tranh khốc liệt về nền tảng tính toán, Steve Hoffman - nhà sáng lập Founder Space, được mệnh danh là "cha đỡ đầu" trong giới đầu tư mạo hiểm tại Thung lũng Silicon - đã có cuộc trò chuyện về tương lai của ngành. Hoffman nhận định, Thung lũng Silicon sẽ tiếp tục dẫn đầu trong nghiên cứu cơ bản về các mô hình lớn (foundation models), trong khi Trung Quốc sẽ chiến thắng trong việc triển khai ứng dụng và thương mại hóa, đặc biệt thống lĩnh lĩnh vực robot. Ông khuyến nghị các startup nên theo đuổi chiến lược "toàn cầu hóa ngay từ ngày đầu" (Global from Day 1) thay vì chỉ tập trung vào thị trường nội địa. Về tác động của AI, Hoffman dự đoán điểm bùng phát thực sự của các tác nhân tự trị (Autonomous Agents) - có khả năng phối hợp và xử lý các mục tiêu phức tạp - sẽ đến trong khoảng 2-4 năm tới, dẫn đến thay thế lao động trên quy mô lớn, bao gồm nhiều công việc tri thức. Giải pháp là thiết kế mô hình kinh doanh theo hướng "cộng tác người-máy" (Human-AI Collaboration) và cải cách chính sách về đào tạo lại, an sinh xã hội. Đối với các startup AI, Hoffman khuyên nên tập trung vào các lĩnh vực chuyên sâu, phức tạp, gắn với ngành cụ thể để tạo ra hàng rào phòng thủ trước các gã khổng lồ công nghệ. Tốc độ lặp lại sản phẩm nhanh chính là lợi thế cạnh tranh then chốt. Ông cũng chỉ ra cơ hội lớn trong lĩnh vực an ninh mạng và chống gian lận AI. Cuối cùng, Hoffman thẳng thắn bày tỏ quan điểm về "Web3 + AI". Ông cho rằng Web3 chủ yếu mang lại giá trị cho một nhóm người nhất định trong hệ sinh thái tiền mã hóa, nhưng không tạo ra tác động thực chất đối với thị trường đại chúng. Việc kết hợp Web3 với AI chủ yếu làm tăng thêm sự phức tạp và có thể là một cái bẫy đối với hầu hết các nhà sáng lập, thay vì một cơ hội. AI mới là công nghệ nền tảng phổ quát thực sự có khả năng chạm đến mọi ngành công nghiệp.

marsbit3 giờ trước

Steve Hoffman, 'Cha đẻ đầu tư mạo hiểm' Thung lũng Silicon: Web3 + AI có thể là một cái bẫy

marsbit3 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

Năm 2026, chi phí đầu tư cho suy luận AI của các nhà cung cấp điện toán đám mây quy mô lớn lần đầu tiên vượt quá chi phí cho huấn luyện, đánh dấu bước chuyển từ "luyện mô hình lớn" sang "sử dụng mô hình lớn". Trong thời đại suy luận, điểm nghẽn chính chuyển sang "tường bộ nhớ" (memory wall), nơi chi phí và độ trễ di chuyển dữ liệu giữa GPU và DRAM (như HBM) vượt xa bản thân tính toán. Cerebras Systems, với kiến trúc động cơ quy mô wafer (WSE), đề xuất một giải pháp triệt để: thay vì cắt một tấm wafer thành nhiều chip nhỏ, họ sử dụng gần như toàn bộ wafer làm một chip khổng lồ duy nhất. Chip WSE-3 mới nhất cung cấp băng thông bộ nhớ trên chip cực cao nhờ 44GB SRAM, lên tới 21 PB/s, cao hơn 2625 lần so với GPU B200 của NVIDIA, giúp giảm đáng kể độ trễ trong suy luận mô hình lớn. Trong kiến trúc của Cerebras, trọng số mô hình được lưu trữ bên ngoài trên MemoryX và được truyền theo từng lớp đến chip khi cần, cho phép thông lượng token nhanh hơn từ 1.5 đến 5 lần so với B200 trong các mô hình khác nhau. Nó cũng có lợi thế lớn về hiệu suất năng lượng cho kết nối trên chip. Tuy nhiên, Cerebras phải đối mặt với những thách thức: lợi thế SRAM có thể chạm trần vật lý do giới hạn thu nhỏ theo tiến trình bán dẫn, yêu cầu hệ thống làm mát chuyên dụng, băng thông I/O ra bên ngoài thấp gây khó khăn cho mở rộng quy mô lớn, và hệ sinh thái phần mềm độc quyền. Các gã khổng lồ công nghệ đang theo đuổi nhiều con đường khác để giải quyết điểm nghẽn suy luận, bao gồm tự phát triển ASIC (như TPU, Maia), tận dụng công nghệ đóng gói tiên tiến phổ biến (như SoW của TSMC), và khám phá kết nối/quang học. Áp lực thương mại cũng rất lớn, khi Cerebras phải chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ đám mây và triển khai năng lực trung tâm dữ liệu khổng lồ theo các hợp đồng. Tóm lại, cuộc đua kiến trúc suy luận AI là về sự đánh đổi: Cerebras tối ưu hóa cực độ cho độ trễ thấp trên một wafer, trong khi NVIDIA duy trì tính linh hoạt và thông lượng cao thông qua kiến trúc cụm GPU. Tương lai của cả hai hướng đi vẫn chưa được định đoạt, phụ thuộc vào sự phát triển của tải công việc và công nghệ.

marsbit3 giờ trước

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua CHIP

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua USD.AI (CHIP) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua USD.AI (CHIP) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ USD.AI (CHIP) của BạnSau khi mua USD.AI (CHIP), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch USD.AI (CHIP)Giao dịch USD.AI (CHIP) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 390Xuất bản vào 2026.04.21Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua CHIP

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của CHIP (CHIP) được trình bày dưới đây.

活动图片