Debate: Korean Workers Fear Unemployment, While Musk Envisions a Society 'Without Work'?

marsbitXuất bản vào 2026-08-03Cập nhật gần nhất vào 2026-08-03

Tóm tắt

While South Korean auto workers fear job losses from robotics, Elon Musk envisions a future where AI and robots render most work optional. This article explores the growing tension between immediate anxieties over automation and long-term visions of a post-work society. The piece begins with recent strikes at Hyundai's Korean plants, where unions, amid standard wage negotiations, also sought job guarantees against advancing robotics—specifically mentioning Boston Dynamics' Atlas. This reflects how anxiety about technological displacement is emerging even before robots are fully capable of replacing skilled labor on assembly lines. The author argues that while current robotics still struggle with the nuanced, experiential knowledge of veteran workers, the *perception* of imminent replacement is fueling social conflict prematurely. This modern "Luddite" sentiment is compared to the 19th-century English textile workers who smashed machines. Historically, Luddites weren't simply anti-technology; they were protesting the rapid devaluation of their skills and the unequal distribution of productivity gains. Similarly, today's workers ask who will bear the cost of transition and share in the new wealth created by machines. In contrast, figures like Elon Musk propose an optimistic endpoint: with AI and robotics driving extreme abundance, the link between work and survival could break. He suggests concepts like "Universal High Income" could allow society to share the technological b...

Over 200 years ago, British textile workers took up hammers to smash machines. More than two centuries later, similar sentiments have emerged in a South Korean automobile factory.

In July of this year, the union at Hyundai Motor's South Korean operations launched a series of partial strikes. On the surface, this appears to be a familiar labor-management negotiation: wage increases, performance bonuses, and retirement age were all among the union's demands. However, this year, an issue with a distinctly contemporary feel was added—job security in the age of AI and robotics. As early as the strike vote stage in June, the Hyundai Motor union proposed seeking employment guarantees concerning advanced robotics technology. Korean media subsequently linked this demand to Hyundai Motor Group's planned introduction of Boston Dynamics' Atlas humanoid robots. Ultimately, over 86% of the approximately 40,000 union members voted in favor of striking.

Therefore, simply summarizing this incident as "Hyundai workers protesting robots taking their jobs" is not entirely accurate. The actual strikes in July were primarily triggered by the breakdown of negotiations over wages and other labor-management issues; robots were not the sole or even the most direct catalyst for this round of strikes. However, another fact is equally noteworthy: robots have officially entered the union's negotiation purview. Even before they have been deployed on a large scale on Hyundai's production lines, they have already prompted tens of thousands of industrial workers to start contemplating a question that once seemed quite distant—what happens to people?

This scene easily evokes the "Luddite movement" during the British Industrial Revolution two centuries ago. But what is truly worth discussing today may no longer be "whether humans are about to start smashing machines again," but rather a more subtle misalignment: robots may still be a long way from truly replacing large numbers of skilled industrial workers, yet social conflicts surrounding robot replacement have already emerged prematurely.

And just as this anxiety appears early, a recent interview with Elon Musk coincidentally presents an almost diametrically opposite vision of the future. In a latest interview published by The Economist, Musk once again discussed the long-term outcome of AI and robotics: digital AI will take on an increasing amount of cognitive labor, while robots become the physical-world execution end for AI. Following this trajectory, eventually, almost all necessary work could potentially be performed by machines.

While Hyundai Motor workers worry about Atlas taking away some jobs on the production line, Musk imagines a day when the vast majority of work no longer requires human completion.

The real point of divergence thus becomes clear: the issue may not only be whether robots will replace labor, but also how humanity understands "losing work." Today's society is still built on a solid chain—work generates income, income supports consumption and life, therefore losing work inherently means losing economic security.

What Musk describes is a different scenario: when AI and robots push the productive capacity for goods and services to a sufficiently high level, society enters a state of "extreme abundance," where the cost of supplying food, housing, transportation, healthcare, and a multitude of services continuously declines. People no longer necessarily have to sell their labor to obtain means of subsistence, and work gradually transforms from a means of survival into a personal choice.

This is also the context for his repeated proposals in recent years for "Universal High Income." AI and robots create immense productivity, with the technological dividend ultimately translating into universal prosperity. Robots "taking jobs" might even become a prerequisite for humanity to break free from the necessity of "having to work to live."

Thus, Luddism sees the unemployment risk behind machines, while Musk sees the potential for freedom behind machines; Hyundai Motor workers hope to protect their jobs before robots enter the factory, while Musk anticipates robots ultimately eliminating the very necessity of "having to work." These two seemingly contradictory logics also sharpen the same question: as machines create increasing wealth, who ultimately shares in this wealth?

Robots Aren't Skilled Workers Yet, But Unemployment Anxiety Has Arrived First

The concerns of Hyundai Motor workers are not hard to understand. The Hyundai Motor Group has publicly displayed an aggressive robotics strategy, and Boston Dynamics' Atlas is also continuously progressing from lab demonstrations towards industrial operations. Against this industrial backdrop, an automobile worker seeing Atlas lifting, walking, and handling components, and then seeing companies continuously emphasize AI, smart manufacturing, and automation, will naturally ask: five years from now, will the person standing next to this production line still be me?

Social media has further compressed this anxiety into a highly transmissible logical chain: companies buy robots, robots enter factories, human workers are laid off. An advance in a robot's capability, a procurement plan, or an experimental video can quickly be combined into a story of "a certain profession's countdown." Long-term technological trends are folded into an imminent reality, so the imagination of robot replacement outpaces the robots themselves.

The problem is, real industrial production is far from that simple. Automobile manufacturing is already one of the most automated industries globally. Highly standardized processes like welding, painting, stamping, and material handling have been covered by industrial robots for decades. What humanoid robots today truly need to conquer are precisely the areas traditional automation has never fully resolved: flexible assembly, harness operation, cross-station mobility, temporary anomaly handling, and the vast array of subtle and complex variations between different parts and working conditions.

The most valuable aspect of a skilled industrial worker is far from merely having two arms. How to install a part when it has slight dimensional variation, what a change in feel during tightening signifies, where to check first when a machine makes a certain sound, how to compensate in the next step after a slight deviation in the previous process—these experiences formed over years constitute the immense tacit knowledge in industrial production. They are rarely fully written into SOPs, yet they determine whether a production line can truly operate stably.

This is precisely one of the hardest barriers for current robots to cross. Being able to pick up a part in a demo environment is a completely different engineering problem from being able to perform the same action stably thousands of times over eight consecutive hours; being able to complete an assembly once does not mean being able to meet the yield rate, cycle time, safety requirements, and costly downtime risks demanded by a real production line. For many robotics companies, the journey from "can do" to "can do stably long-term" remains a lengthy path to industrialization.

Therefore, from the perspective of current technological reality, the notion that "tens of thousands of automobile workers will immediately be replaced by humanoid robots" is clearly an oversimplification. A more realistic situation today might be this: the long-term possibilities of technology are being prematurely realized in public discourse, and people are beginning to feel uneasy about that future even before robots truly possess comprehensive replacement capabilities.

But this does not mean the anxieties of the Hyundai Motor workers in South Korea are meaningless. On the contrary, when a technology has the potential to redefine production relations, the fermentation of social sentiment often precedes the technology's large-scale maturity. This prematurely emerging anxiety may not be accurately predicting tomorrow, but it likely already poses a question that will eventually need to be answered seriously.

Re-understanding Luddism: What They Feared Was Never Just a Machine

"Luddism" is often used as a slightly pejorative term today. People who reject new technology are labeled Luddites; those who express concerns about AI or robots are also easily categorized as conservative or anti-technology. Over time, Luddism has almost become synonymous with "technological backlash."

But the historical Luddite movement was far more complex than this label suggests. During the rapid mechanization of the British textile industry in the early 19th century, many participants in the Luddite movement were themselves skilled artisans with years of training. Machines did not bring only higher production efficiency; they simultaneously disrupted existing skill systems, wage structures, and labor relations. Once-scarce craftsmanship could rapidly depreciate, low-skilled laborers could enter production with the help of machines, the bargaining power of skilled workers declined, and the livelihoods of some were directly impacted. Machines ultimately became the most tangible object of their anger.

Looking back more than 200 years later, we of course know that machines did not destroy human society. The Industrial Revolution ultimately created an economic scale far larger than the handicraft era and gave rise to many professions that did not exist before. Therefore, judging the Luddites from today's perspective seems easy: they overestimated the threat posed by machines and underestimated the capacity of technological progress to create new opportunities.

Yet this "hindsight correctness" overlooks a very important issue. Standing before a worker in 1811, he did not know how much the global economy would grow in 100 or even 200 years, nor did he know when new occupations would emerge. What he could feel was that his wages were falling, his skills were depreciating, and his next job was uncertain. The overall benefits brought by technological progress typically take a long time to diffuse, but the costs incurred by technological substitution can be concentrated on a specific group of people in a very short time.

Today's Hyundai Motor workers facing Atlas are essentially in a similar position. Robotics companies might tell them automation can improve efficiency, economists might explain that new technologies ultimately create new jobs, tech companies might depict a future where humans are freed from repetitive labor—these assertions may all hold true. But the questions workers truly care about are more concrete: when will my position disappear? How much will the skills I've accumulated over 20 years be worth in five years? Will part of the productivity gains the company achieves through robots become benefits for employees? If industrial transformation indeed incurs costs, why should those costs first fall upon those being replaced?

Therefore, understanding the re-emergence of Luddite sentiment in the robotics era as some people fearing new technology again is an overly simplistic and labeled view. Textile workers 200 years ago and automobile workers today are essentially asking the same question: after machines create greater efficiency, who ultimately shares in that efficiency?

The Hardest Part Is Never the Endgame, But How to Get There

What Musk describes is a society where "work becomes optional." According to his estimation, by around 2036, the productivity brought by AI and robots may already be so high that "money" itself becomes less important than it is today, and people will no longer necessarily have to work for survival; labor will become more of a choice.

Such an endgame is certainly attractive enough, but it carries an extremely important implicit condition: the immense productivity created by robots and the resulting material abundance it brings must ultimately be shareable by the entire society.

Some do not believe in this viewpoint. As the renowned scholar Zhang Xiaoyu states in "Technology and Civilization: Our Era and Future," "If slave laborers benefited from technological progress, it was only because the development of productivity brought about by technological progress turned past luxuries into today's mass consumer goods."

If machines belong to a few companies, computing power is concentrated in a few enterprises, data and capital are likewise concentrated in a few entities, and the goods and services created by robots are still distributed entirely dependent on the existing income system, then continuously increasing production efficiency will not automatically grant each individual more wealth.

After all, during the last wave of the internet boom, the term "techno-elite" had already become a label for Silicon Valley entrepreneurs.

This is also why Musk ultimately had to propose "Universal High Income." In a sense, he appears to stand at the other extreme of Luddism, yet still needs to answer the question posed by the Luddite movement two centuries ago—how should the wealth created by machines be distributed.

What is truly complex may not be the distant endgame Musk depicts. If one day robots can indeed perform the vast majority of necessary labor, society might already have formed new income systems, security frameworks, and social contracts matching that reality. The stage most prone to conflict is actually the intermediate phase leading to that future—the "painful transition period" many foresee—which is happening today.

Robots won't suddenly jump from replacing 0% of jobs to replacing 100% in a single day. A more likely scenario is that they first replace 5%, then 10%; some highly standardized positions diminish first, certain skills begin to depreciate, some people become direct beneficiaries of the productivity红利 (dividend) through AI and robots, while others bear the costs of transition first. The worst-case scenario is that companies achieve higher profits, but retraining systems for workers are not yet mature; new jobs are emerging, but not necessarily in the places where people lost their old jobs.

Technological capabilities usually improve along a continuous curve, but social institutions do not automatically upgrade in sync with technology. This is why Michael Burry, the investor原型 (prototype) for "The Big Short," in response to Musk's views on AI, robots, and Universal High Income, left that impactful statement: "Before that happens, there will be a revolution."

Whether this statement is overly pessimistic is certainly debatable, but it at least accurately points out the process most easily glossed over in Musk-style futurism: how exactly do we navigate the several decades from today's society, which relies on labor for income, to that future society where work is optional?

The anxiety of Hyundai Motor workers occurs precisely at the very beginning of this long transitional path.

Wood Straightened by the Ink Line: Technology Also Needs Its Own "Rules and Frameworks"

Therefore, the "Luddism" reappearing in the robotics era need not be simply mocked. Smashing machines certainly cannot halt the industrial revolution; history has long proven that when a technology can continuously improve production efficiency and reduce costs, it is ultimately difficult to exclude from society through resistance. The same holds for today's humanoid robots; as long as costs continue to fall, reliability improves, and return on investment gradually becomes viable, their entry into factories, warehouses, commercial services, and even household life will become a long-term industrial trend.

But acknowledging the irreversibility of the trend does not mean society can only sit back and let technology determine everything. The industrial civilization of the past two centuries has never consisted solely of advancements in engines, electricity, computers, and robots. The eight-hour workday, minimum wage, occupational safety, labor contracts, social insurance, product liability, and various industrial standards are also part of the institutional legacy created by the Industrial Revolution. Many rules were initially seen as restrictions on efficiency but ultimately formed the foundation upon which technology could enter society on a large scale.

The development measures, management measures, and industry guidelines increasingly emerging today around artificial intelligence, robotics, data, security, and ethics are precisely part of the process of rediscovering boundaries in this new round of technological revolution. As robots truly enter production and daily life, these rules will become increasingly concrete: what kind of labor-management consultation should precede robots entering production lines, how should productivity gains from automation be distributed, who bears the retraining costs for those displaced by technological substitution, how is liability determined after a robot causes a safety incident, which high-risk scenarios must retain human-in-the-loop—these questions will ultimately become part of robot industrialization.

They may not seem as exciting as robots running, doing backflips, or completing a complex operation, but they are likely to determine whether robots can truly pass through the final gate between technological demonstration and industrial application.

"Wood is straightened by the ink line; metal is sharpened on the whetstone." The ink line may seem to restrict the direction of the wood, yet it also allows it to ultimately become a pillar. Norms are similar for technology. Genuinely mature technological optimism does not require pretending that technology creates no problems. The more a society believes robots can ultimately create immense productivity, the more it should place discussions about benefit distribution, employment transition, safety liability, and human dignity on the table for early debate, before that productivity is released on a massive scale.

So perhaps the anxiety of the Hyundai Motor workers in South Korea has indeed arrived somewhat early. Today's humanoid robots are still a considerable engineering distance away from becoming a truly reliable automobile worker capable of long-term substitution for a skilled human worker. But discussions about how society should face them once they truly enter factories are not early at all.

They should perhaps start even earlier.

This article is from the WeChat public account "AI Wu Zao," author: Peng Kunfang

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the main conflict highlighted in the article between Korean auto workers and Elon Musk's vision?

AThe article highlights a fundamental conflict between immediate anxiety and long-term optimism regarding technological disruption. Korean auto workers at Hyundai are anxious about robots potentially taking their jobs in the near future, seeking employment guarantees. In contrast, Elon Musk envisions a distant future where AI and robots create such material abundance that work becomes optional, necessitating concepts like 'Universal High Income.'

QWhy does the article argue that comparing the Hyundai workers' concerns to 'Luddism' is an oversimplification?

AThe article argues it's an oversimplification because the original Luddites and modern workers are not merely 'anti-technology.' Their core concern is the same: who benefits from the increased productivity created by machines? They fear that the costs of technological transition (job loss, skill devaluation) will be borne by workers, while the profits and efficiency gains are captured by capital owners, without a fair redistribution mechanism.

QWhat key technical challenge does the article identify for humanoid robots like Boston Dynamics' Atlas to fully replace skilled auto workers?

AThe key challenge is mastering the vast amount of 'tacit knowledge' possessed by skilled workers. This includes handling part tolerances, interpreting sensory feedback (sound, touch) during assembly, compensating for variations, and managing unforeseen anomalies. Moving from a one-time demonstration to performing these complex, judgment-based tasks reliably for thousands of cycles under real production pressure and safety constraints remains a significant engineering hurdle.

QAccording to the article, what is the 'most difficult' part of reaching Elon Musk's vision of a post-work society?

AThe most difficult part is the transitional period or 'growing pains.' The article states that the hardest phase is not the distant endpoint where work is optional, but the decades-long middle stage where robots incrementally replace 5%, then 10% of jobs. Conflict may arise if social institutions (retraining, income support, new labor contracts) fail to evolve synchronously with technological capabilities, leaving displaced workers to bear the costs while benefits are concentrated.

QWhat historical parallel does the article draw to suggest that regulations and social frameworks are necessary for the robotics revolution?

AThe article draws a parallel to the Industrial Revolution, which produced not just engines and machines but also crucial social and institutional frameworks like the eight-hour workday, minimum wage, workplace safety standards, and social insurance. Similarly, for robots to be widely integrated, society needs to proactively establish rules for fair benefit sharing, retraining responsibilities, safety liability, and ethical deployment, forming the necessary 'guardrails' for sustainable technological adoption.

Nội dung Liên quan

ZachXBT từ chối theo dõi vụ hack Coldcard trị giá 88 triệu đô la

Chuyên gia điều tra blockchain nổi tiếng ZachXBT tuyên bố sẽ không theo dõi hoặc điều tra vụ hack Coldcard với thiệt hại 88 triệu USD. Ông cho biết sẽ tập trung vào các hệ sinh thái coi trọng công việc của mình và nhấn mạnh rằng những người ủng hộ quan điểm "tối đa hóa" Bitcoin không phải là nhà tài trợ hay người ủng hộ các cuộc điều tra của ông. Vụ hack bắt nguồn từ lỗ hổng trong phần mềm cốt lõi (firmware) của ví phần cứng Coldcard Mk3 từ nhà sản xuất Coinkite (Canada). Lỗi này khiến một số ví tạo ra "seed" (hạt giống) bằng bộ tạo số ngẫu nhiên phần mềm thay vì chip chuyên dụng, làm cho seed có thể bị đoán được. Đợt tấn công đầu tiên diễn ra vào ngày 30/7, với khoảng 594 BTC (tương đương 38 triệu USD) bị rút từ gần 500 địa chỉ không hoạt động. Tính đến ngày 2/8, tổng cộng 1.367 BTC (khoảng 88,6 triệu USD) đã bị đánh cắp từ 4.585 địa chỉ qua nhiều đợt tấn công. Tốc độ và độ chính xác của các vụ trộm khiến nhiều người nghi ngờ có sự hỗ trợ của các công cụ tự động hóa, có thể là AI. Cách xử lý hậu quả của Coinkite cũng gây tranh cãi riêng. Công ty đã gửi email cảnh báo đến tất cả địa chỉ email khách hàng mà họ tìm thấy, bao gồm cả những địa chỉ từ năm 2019. Điều này mâu thuẫn với tuyên bố trước đó của CEO Rodolfo Novak rằng công ty xóa dữ liệu khách hàng sau 90 ngày và cung cấp tùy chọn mua hàng ẩn danh. Coinkite sau đó thừa nhận họ lưu trữ email mua hàng vô thời hạn và không có chính sách xóa dữ liệu này. Vụ việc còn trở nên kịch tính hơn khi một đề nghị rửa tiền táo tợn được đăng trực tiếp trên blockchain Bitcoin, nhắm vào kẻ tấn công. Với việc các chuyên gia như ZachXBT rút lui, gánh nặng theo dõi số tiền bị đánh cắp phần lớn đổ dồn vào các công ty như Galaxy Research. Lỗi phần mềm này được cho là có từ bản cập nhật tháng 3/2021, nghĩa là bất kỳ seed nào được tạo trong hơn 4 năm qua trên các thiết bị Mk3 chưa cập nhật firmware vẫn có thể bị tổn thương.

cryptonews.ru4 phút trước

ZachXBT từ chối theo dõi vụ hack Coldcard trị giá 88 triệu đô la

cryptonews.ru4 phút trước

Trí Nguyên gỡ tên chuyên gia khoa học trưởng La Kiếm Lam

Công ty Agibot (Trí Nguyên) thay đổi nhân sự cấp cao: nhà khoa học chính Luo Jianlan có thể đã rời đi. Trang web chính thức của Agibot mới đây đã cập nhật danh sách đội ngũ hợp tác, và tên của Luo Jianlan - nguyên Giám đốc khoa học, Phó chủ tịch cấp cao kiêm đối tác - đã bị loại bỏ. Trước đó, vào tháng 9/2025, ông vẫn xuất hiện với chức vụ này. Trang cá nhân của Luo Jianlan hiện chỉ ghi nhận danh nghĩa trợ lý giáo sư tại Shanghai Innovation and Creativity College mà không còn đề cập đến Agibot, phần giới thiệu trên X cũng tương tự. Nếu những thay đổi này phản ánh việc điều chỉnh chức vụ, rất có thể Luo Jianlan đã rời Agibot. Thời điểm này khá nhạy cảm khi công ty vừa xác nhận vào ngày 24/7/2026 rằng đã khởi động quy trình lên sàn chứng khoán Hồng Kông. Tuy nhiên, cho đến nay, cả Agibot và Luo Jianlan đều chưa chính thức công bố thông tin nhân sự này. Luo Jianlan gia nhập Agibot vào tháng 4/2025 với tư cách Giám đốc khoa học, đảm nhiệm việc thành lập "Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ Thể hiện" của công ty. Sau đó, ông được thăng chức thành đối tác, Phó chủ tác cấp cao kiêm Giám đốc khoa học. Nếu tin đồn rời đi là thật, thời gian ông làm việc tại Agibot khoảng 1 năm 4 tháng. Đáng chú ý, ngay tuần trước, ông vẫn còn đăng bài trên X để quảng bá công việc về VLA tại Agibot. Luo Jianlan (sinh năm 1993) có thành tích học thuật ấn tượng: tiến sĩ tại UC Berkeley, từng làm việc tại Google X, DeepMind và là nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Berkeley (BAIR). Ông là tác giả chính của các dự án như SERL và HIL-SERL. Trong thời gian tại Agibot, ông tham gia xây dựng các hướng nghiên cứu chính về học tăng cường trên robot thật, huấn luyện hậu kỳ trực tuyến và mô hình thế giới, nhằm mục tiêu biến quá trình triển khai robot thành điểm khởi đầu cho việc học tiếp theo.

marsbit8 phút trước

Trí Nguyên gỡ tên chuyên gia khoa học trưởng La Kiếm Lam

marsbit8 phút trước

Vào tháng 8, sẽ có 1,28 tỷ USD tiền mã hóa được mở khóa

Tháng 8 sẽ chứng kiến đợt mở khóa token quy mô lớn trên thị trường tiền mã hóa, với tổng giá trị lên tới gần 1,282 tỷ USD, theo dữ liệu từ Tokenomist. Các đợt mở khóa một lần trị giá trên 10 triệu USD bao gồm $HYPE, $YZY, $PROVE, $KAITO, H, $ENA, $ZRO, CONX và $AVAX. Các đợt mở khóa theo lịch trình tuyến tính (linear unlocks) trong tháng với giá trị trên 10 triệu USD dự kiến cho các token RAIN, SOL, CC, TRUMP, DOGE, WLD, ASTER, ZEC, MORPHO, TAO, $AVAX và PUMP. Ngay trong tuần này (3-9/8), 172 triệu $ENA (15,36 triệu USD), 32,09 triệu OPN (1,56 triệu USD), 208 triệu $PROVE (34,96 triệu USD) và 165 triệu MOVE (1,24 triệu USD) sẽ được mở khóa. Đáng chú ý, đợt mở khóa $PROVE là lớn nhất, với lượng token được phát hành tức thời vượt hơn 100% nguồn cung đang lưu hành, có khả năng gây áp lực bán đáng kể và biến động giá mạnh. Nhìn chung, việc mở khóa token được coi là một bước phát triển tự nhiên của dự án, cho phép các nhà đầu tư ban đầu, thành viên đội ngũ và người tham gia hệ sinh thái tiếp cận tài sản trước đó bị hạn chế. Tuy nhiên, các nhà đầu tư đang theo dõi sát sao các sự kiện sắp tới vì chúng có thể tác động đến thanh khoản, hoạt động giao dịch và biến động giá ngắn hạn, đặc biệt khi quy mô gia tăng nguồn cung sắp diễn ra là một trong những sự kiện đáng chú ý nhất thời gian gần đây.

cryptonews.ru11 phút trước

Vào tháng 8, sẽ có 1,28 tỷ USD tiền mã hóa được mở khóa

cryptonews.ru11 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua CAP

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Cap (CAP) 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 Cap (CAP) 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 Cap (CAP) của BạnSau khi mua Cap (CAP), 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 Cap (CAP)Giao dịch Cap (CAP) 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 476Xuất bản vào 2026.06.26Cập nhật vào 2026.06.26

Làm thế nào để Mua CAP

Làm thế nào để Mua ANSEM

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua The Black Bull (ANSEM) 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 The Black Bull (ANSEM) 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 The Black Bull (ANSEM) của BạnSau khi mua The Black Bull (ANSEM), 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 The Black Bull (ANSEM)Giao dịch The Black Bull (ANSEM) 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 468Xuất bản vào 2026.07.01Cập nhật vào 2026.07.01

Làm thế nào để Mua ANSEM

Làm thế nào để Mua DATA

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua DATA Network (DATA) 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 DATA Network (DATA) 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 DATA Network (DATA) của BạnSau khi mua DATA Network (DATA), 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 DATA Network (DATA)Giao dịch DATA Network (DATA) 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 432Xuất bản vào 2026.07.01Cập nhật vào 2026.07.01

Làm thế nào để Mua DATA

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 M (M) được trình bày dưới đây.

活动图片