The Waged Worker Driven to Poverty by AI Subscriptions

marsbitXuất bản vào 2026-05-12Cập nhật gần nhất vào 2026-05-12

Tóm tắt

"AI Membership: The Hidden Cost Pushing Workers Toward 'Poverty'" The widespread corporate push for AI adoption is creating a hidden financial burden for employees. Companies, from giants like Alibaba to small firms, are mandating AI use, often tying token consumption to KPIs, but frequently refuse to cover the costs. Workers are forced to pay for subscriptions out of pocket to stay competitive and avoid being replaced. Front-end developer Long Shen spends up to 2000 RMB monthly on tools like Cursor and ChatGPT Plus, seeing it as a necessary 3% salary investment to handle 90% of his coding tasks. While it boosted his performance and led to promotions, he now faces idle time at work, pretending to be busy. Designer Peng Peng navigates strict company firewalls by using personal devices and accounts for AI image generation tools like Midjourney, spending hundreds monthly without reimbursement, while her boss demands faster, more numerous revisions. The pressure creates workplace anxiety and suspicion. Programmer Li Huahua, after a friend's experience of raised KPIs following AI success, fears being branded a "traitor" for using it yet worries about falling behind if she doesn't. The dynamic allows management to demand results without understanding the tools or covering expenses, treating employees like AI "agents." While some, like entrepreneur Jin Tu, find high value in paid AI, building entire systems and winning competitions, for most, it's a trap. Free tools like Kimi an...

Author: Tian Mi

Knowing how to use AI has already become a hard requirement in the workplace.

Rules like "Token consumption counts towards KPI" have trickled down from giants like Alibaba and ByteDance, with even small factories of a few dozen employees following the trend and issuing notices forcing everyone to embrace AI.

No one can clearly calculate how much efficiency has actually increased. But workers' wallets have definitely shrunk first.

Not all companies are like Alibaba, providing Token quotas as a free office benefit. More bosses only inspect the results, without reimbursing the costs. To avoid falling behind or being laid off, workers can only dig into their own pockets, topping up subscriptions one after another.

AI memberships have become the most hidden assassin in the workplace.

The Wallet Can't Take It Anymore

Before mid-April, another account in Long Shen's AI toolkit was running dry.

Long Shen is a front-end programmer at a major e-commerce company, hired as a campus recruit in 2024, among the company's first batch of "AI-native employees." From day one, he tried using AI to assist with coding. Last year, he started paying for AI tools.

His first payment went to Cursor, the hottest AI programming tool in the developer circle. Its regular monthly fee is $20 on the official website, but an annual subscription can bring it down to $16 per month.

This $16 doesn't buy unlimited use, but a monthly resetting quota pool. Cursor charges based on actual Token consumption. A few long-context conversations for complex requirements can deplete the $16 equivalent of calls in just days.

The money is spent for work, but there's nowhere to claim reimbursement. At the major tech company where he works, the slogan "AI boosts efficiency" is shouted from the rooftops. Internal emails are full of grand declarations about "intelligent transformation." But when it comes to implementation, no one mentions how Token quotas will be allocated or how much can be reimbursed monthly. Workers can only pay out of pocket.

Long Shen skillfully opens Xianyu (a second-hand marketplace app) and types "Cursor" into the search bar. The page pops up with a bunch of items: "White accounts," "Quick-finished accounts," "Exclusive accounts." Like an underground rendezvous, he clicks a link, and the seller replies instantly: "Brand new exclusive account. If banned within 30 days, refunded proportionally."

Behind these links are mostly shared accounts from grey areas or dubious recharge quotas. Long Shen sometimes wonders: Could these accounts be topped up with stolen overseas credit cards?

He hasn't completely ruled out topping up directly on the official website. But when work gets busy, Token consumption flows like water. To ensure output, his "arsenal" extends far beyond Cursor. ChatGPT Plus, Midjourney, various API interfaces—spending an average of over a thousand yuan per month is common. In his highest-spending month, he shelled out a full 2000 yuan on various AI tools.

Paying to work—you save where you can. Hesitating for a moment, Long Shen still risks account suspension and clicks "Purchase."

Image|Some of Long Shen's payment records

The expense stings a bit, but he's done the math in his head: spending an extra 1000 yuan a month, which is only about 3% of his monthly salary, can help complete 80% to 90% of his coding tasks. That cost-performance ratio leaves no room for hesitation.

After paying, Long Shen's work style changed completely. He once took on a graphics-related project. This field has a high barrier to entry for most front-end engineers, who rarely touch it. He started with almost zero knowledge but didn't explain much to his manager. He just dove in using AI for three months.

"The manager doesn't read code; he just sees if the page runs and functions correctly." The project eventually launched successfully, and Long Shen earned his manager's recognition. Only after everything stabilized did he go back and slowly fill in the foundational knowledge.

The company actually provides a free internal programming tool. Long Shen tried it for a while but never found it comfortable. That tool only integrates domestic models, lacking top-tier core capabilities, making it feel restricted everywhere. After struggling for a bit, he completely abandoned it and continued paying for external tools himself.

He also tried promoting Cursor within his department. But after colleagues exhausted their free quotas, no one was willing to continue paying.

A colleague nearly 40 years old only hurriedly approached him this year when the company forced all employees to "all in AI," asking, "How do you use this thing? Teach me."

Not everyone spends as willingly as Long Shen.

"Sometimes I really think it'd be nice if there was no AI." Peng Peng calculates recharge amounts while navigating guerilla warfare between the company's AI ban and her manager's demands.

She works in design for a car company's R&D department. Company confidentiality rules are extremely strict; all external AI websites are directly blocked. Accessing them from a work computer shows "cannot connect."

Last August, after her manager encountered ChatGPT, things changed. Once he saw AI-generated images, he categorized all materials downloaded from Pinterest and Instagram as "second-hand goods"—those images were already circulating online, making them prone to duplication.

The manager felt AI images had a built-in futuristic feel, perfectly matching the need for avant-garde, eye-catching design. In meetings, he started directly requesting AI-generated images, his tone implying it was as simple as clicking a finger.

Caught in the middle, Peng Peng could only log into AI image generation tools on her personal devices, save the images, email them to herself, then transfer them to her work computer for editing. This convoluted, time-consuming workflow was her only option.

She gradually subscribed to Midjourney, Jiemeng, and Keling memberships, slowly learning each tool's quirks. The most commonly used are Doubao and Midjourney: Doubao is free and easy to use, good for simple color changes and basic adjustments, but its aesthetics are flat; Midjourney has strong image texture, best for high-quality renderings, but it's particularly hard to control—changing one detail often ruins the whole image.

One month, she spent five or six hundred yuan across several accounts. She tried mentioning reimbursement to her manager, who only replied, "There's no budget for that."

The money comes out of her own pocket, but the workload keeps increasing. After tasting the sweetness of AI-generated images, the manager's appetite grew. Before, there was a two-day buffer for design revisions; now he thinks AI should double efficiency, expecting new versions of today's requested changes by tomorrow morning. Produce 10 images, and he'll ask for 20.

"But people aren't AI, let alone machines." Peng Peng complains verbally, but she knows her manager only cares about results, not the process or how much you spend behind the scenes.

She sometimes thinks: Edison invented the electric light, but people didn't have easier evenings; they just got more work to do at night.

Once, the manager wanted a render with a specific material texture. Peng Peng fed the requirements into the AI repeatedly, generating over thirty images, none perfectly meeting the standard.

Finally, she simply turned off the AI, opened Photoshop, painstakingly stitched and color-corrected parts of several images for over two hours before daring to submit the final version.

The Membership Assassin, Disrupting the Workplace

Li Huahua has been getting increasingly paranoid lately.

Initially, the emergence of AI didn't pressure her. She works as a programmer at a state-owned enterprise with strict confidentiality rules restricting external tool use. She simply saw AI as someone else's business, unrelated to her.

Until late one night recently, a friend suddenly complained to her. Working in a private company, her friend secretly subscribed to an AI membership this month to boost efficiency. After achieving results, she excitedly reported to the boss, who not only didn't praise her but directly raised the department's KPI. Now everyone has to do at least the work of two people.

After hearing her friend's grievance, Li Huahua was silent for a long time before blurting out, "Aren't you exactly the kind of 'code traitor' people talk about online? Just caring about your own credit, screwing over the whole department."

Her friend, somewhat annoyed, retorted, "Well, you go use it now too."

Hanging up, Li Huahua couldn't sleep well all night. The next day, she spent the whole day researching how to subscribe to Codex's membership.

But after subscribing, she felt even more uneasy. Her friend's experience was like a mirror. Using AI to boost efficiency might not be a good thing; perhaps one day she herself would be used as an efficiency example. Then, KPI would definitely be raised, and some staff might even be optimized out. And she had already received low performance ratings for two consecutive months recently due to poor relations with her manager.

"When not using it, I'm afraid of being left behind; after using it, I worry everyone else is using it too. I always feel危机四伏 (crisis lurks everywhere), but I don't know where the crisis actually comes from."

Image|After using AI, Li Huahua always feels危机四伏 (crisis lurks everywhere)

Since then, she started secretly observing colleagues. Whenever someone's work pace suddenly quickened, she couldn't help but guess: Did this person also secretly subscribe to an AI membership? She never asked anyone, and of course, no one would tell the truth if asked.

While Li Huahua fears layoffs, Long Shen's company has begun recruiting AI talent on a large scale this year.

Long Shen was briefly involved in recruitment, receiving resumes until his head ached daily. The company explicitly requires candidates to have AI project experience and practical case studies. Yet those sitting in the interviewer seats are veteran engineers with ten or twenty years of experience. Their entire understanding of AI might just be letting their kids chat with Doubao about Ultraman.

After AI boosted his efficiency, Long Shen had more time to think, only to realize the company was actually letting amateurs guide experts.

But for management, this isn't a problem at all. They hold big meetings, give presentations, decompose KPIs layer by layer, letting engineers below摸索 (explore), produce, and report. They themselves neither need to learn nor pay for memberships.

"They treat us like Agents," Long Shen says helplessly. "Just give orders,消耗 (consume) us, they don't need to do anything themselves."

AI indeed saved him time, but that time eventually turned into another form of隐形劳动 (invisible labor)—performing the appearance of working hard.

Now he can basically finish a day's work in one morning. To prevent his manager from seeing him idle and assigning new tasks, he sits at his workstation, pretending to be busy. Company computers have monitoring; he doesn't even dare connect for side gigs. Often having nothing to do but unable to leave.

This empty feeling is particularly uncomfortable, his mind involuntarily wandering: Should I invest in stocks? Buy gold? Will I just keep working like this until optimized out at 35?

He clearly knows AI's红利期 (golden period) is fading fast. In 2024, he could still leverage AI to stand out and gain recognition. By 2026, when the whole company uses AI, individuals can no longer build an advantage with it.

It's like during school years: when everyone goes to cram school, efficiency rises for all, homework increases accordingly, yet no one gets to leave school earlier.

At another major tech company, programmer Zhang Mu finds himself in the窘境 (predicament) of being "AI-praised to death" by his manager.

One day, the department's big boss suddenly posted the March Token consumption ranking in the work group chat, announcing that regularization, KPI, and promotions would all reference Token usage. Those using little might be replaced.

Zhang Mu莫名其妙 (inexplicably) became the top-ranked. The boss publicly praised him, asking him to share his efficient AI usage experience after the holiday. He instantly felt头皮发麻 (his scalp tingling with fear): over half of his Tokens were actually spent on organizing personal data, taking notes—things unrelated to work.

This简直把他架在了火上 (literally put him on the grill). He had to硬着头皮 (grit his teeth) and prepare the分享 (sharing), but始终不敢 (never dared) to reveal the truly efficient methods. Those were his核心优势 (core advantages),摸索 (figured out) over several weeks. "Now I always feel离被取代越来越近 (getting closer to being replaced). Once shared, I lose all competitiveness."

This pressure is spreading from within companies to the entire industry. Before, people could勉强凑合 (barely manage) with free tools like Doubao and Kimi, chatting, editing materials, handling daily work.

But this退路 (escape route) is rapidly narrowing. Kimi started charging last September, at a minimum of 39 yuan per month; Doubao also posted a付费页面 (payment page) on the App Store this May, with Standard at 68 yuan, Enhanced at 200 yuan, and Professional at 500 yuan.

The era of the "free little assistant" is ending at a肉眼可见的速度 (visible pace). Want to use it? Pay up.

Can't Stop Now

Before starting his business, Jin Tu never imagined he'd spend so much on AI.

He worked for years in content within brand marketing. Like most, he used Doubao and Kimi to chat, edit copy, look up info, basically handling daily work.

Until one day, he saw a friend conversing with AI directly within a code editor and realized AI could generate documents locally, saving version after version, without反复翻找 (repeatedly searching) and copying-pasting in chat boxes.

Trying it back home, he instantly打开新世界 (opened a new world).

Since then, he started using AI for more creative and systematic tasks. He wanted to organize all his past WeChat public account articles into a knowledge base for AI, but WeChat反爬严格 (has strict anti-crawling), preventing direct scraping. He told Codex the需求 (requirement). In just 2 minutes and 25 seconds, it customized a browser plugin for him. Open any public account article, click the plugin, and一键导出 (one-click export) it as a local MD document.

Later, he built himself a私人知识库工作流 (private knowledge base workflow). Articles, excerpts, long-form insights刷到 (encountered)平时 (in daily life),随手丢进去 (tossed in casually), and AI automatically organizes them into systematic notes, even attaching its own analysis and comments.

Most震撼他的 (stunning to him) was his personal website, built from scratch entirely by AI; he本人一行代码都没写 (didn't write a single line of code himself). The site has now迭代 (iterated) 577 versions, with数千个访问 (thousands of visits). For each update, he just throws a sentence to AI: "Okay, proceed." AI automatically checks, modifies,提交 (commits), and generates a detailed运行日志 (operation log).

Image|The website Jin Tu designed with AI

Relying on this site, Jin Tu achieved a good ranking in an AI entrepreneurship competition and even secured local government创业扶持资源 (startup support resources).

To maintain this整套工具链 (entire toolchain), he spends considerable money monthly on AI memberships, but he finds it非常值 (very worthwhile). He quotes an AI entrepreneur: "Our $200-per-month top-tier Claude membership is equivalent to hiring a million-yuan-annual-salary development engineer for the team."

"Paying money lets you use真正的 AI (real AI)." In his view, most unwilling to pay only接触到了 (encounter)阉割 (castrated),打了折扣的 AI (discounted AI). Using "real AI" is like buying a good bag; you feel it's different from ordinary bags, but can't quite pinpoint why.

Currently, he has planned his next step. Soon, he will head to Hangzhou to创业 (start his business).

Peng Peng still occasionally subscribes to AI memberships.

Her manager特意夸 (specifically praised) her for getting better at using AI, telling her to继续保持 (keep it up). Peng Peng feels五味杂陈 (mixed emotions) inside. Half of what AI generates不完全属于她 (doesn't completely belong to her). The inspiration is hers, but the功劳 (credit) for the final image easily gets assigned to AI. For designers, the recognition when a方案最终被选中 (plan is finally chosen) is too important.

Is the manager truly satisfied with her idea or AI's idea? She始终说不清 (has never been able to clarify).

Li Huahua's "悬着的心" (anxious heart) has finally死了 (died) recently.

Even her department head, nearly fifty, recently started大谈 (talking big about) AI efficiency in meetings. Though暂时还没提到 (it hasn't been mentioned yet) "one person doing the work of two," Li Huahua knows that direction isn't far off. She now goes to work daily, secretly keeping her membership, secretly using it, waiting for that day to arrive.

Long Shen still buys accounts on Xianyu. With AI's assistance, he got promoted three times within a year and a half of joining, received the company's A-grade performance rating last year, and got a 9-month year-end bonus.

And this才是 (is exactly) where AI truly excels. It gives you甜头 (sweet rewards) bit by bit,蚕食 (erodes) your work rhythm, making you心甘情愿地 (willingly) hand over money and gradually become依赖 (dependent).

After writing tens of thousands of lines of code with AI, Long Shen finds he can't leave it now.

"It's impossible for me to review all the tens of thousands of lines of code written by AI before taking over. Once this循环 (cycle) starts, it's hard to退出 (exit)."

What he faces now is早已不是 (no longer) a question of掏不掏钱 (paying or not), but a formed技术依赖 (technical dependency). Maintenance work can only continue with AI; the cost of stopping is far greater than continuing to pay.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the main conflict faced by office workers regarding AI tools according to the article?

AThe main conflict is that while companies increasingly demand employees to use AI tools to improve efficiency, many do not provide budgets or reimbursements for the necessary paid subscriptions. This forces workers to pay for these tools out of their own pockets, creating a hidden financial burden dubbed the 'AI membership assassin'.

QHow did Long Shen, the front-end programmer, justify his monthly spending on AI tools?

ALong Shen justified his spending by calculating that the cost (around 1000 RMB per month, roughly 3% of his salary) allowed him to complete 80% to 90% of his coding tasks. He considered this a worthwhile investment for the significant boost in productivity and his career advancement, which included multiple promotions and a high-performance bonus.

QWhat dilemma did designer Peng Peng face when using AI for work?

APeng Peng faced a dilemma where her company's strict security policies banned external AI tools, yet her manager began demanding AI-generated images. She had to use her personal devices and accounts to generate images, paying for subscriptions herself without reimbursement. This increased her workload and personal expense while blurring the line between her creative input and the AI's output.

QWhat negative workplace dynamic did the introduction of AI tools create, as illustrated by Li Huahua's story?

AThe introduction of AI tools created an atmosphere of suspicion and silent competition. When one employee used AI to improve performance, it often led management to raise the entire department's KPIs. This forced others to secretly adopt paid AI tools to keep up, fearing being outperformed or replaced, while also worrying that revealing their efficient methods would eliminate their competitive edge.

QAccording to the article, what is the 'real power' of AI that makes workers dependent on it?

AThe 'real power' of AI, as described in the article, is its ability to create a cycle of technical dependency. It provides immediate efficiency gains and career benefits (like promotions and bonuses), making workers reliant on it to maintain their workflow and manage complex projects (e.g., maintaining thousands of lines of AI-generated code). The cost and effort of stopping its use become far greater than the cost of continuing to pay for subscriptions, locking users into the cycle.

Nội dung Liên quan

Nhờ việc tung xúc xắc, chìa khóa Bitcoin được lưu trữ offline, nhưng không phải ai cũng muốn làm điều này

Cảm biến từ cuộc tranh cãi gần đây xung quanh lỗ hổng trong ví phần cứng Coldcard, bài viết thảo luận về phương pháp tạo seed (cụm từ khôi phục) cho ví Bitcoin bằng cách xúc xắc vật lý. Mỗi lần xúc xắc công bằng cung cấp khoảng 2,6 bit entropy (thước đo tính ngẫu nhiên). Để đạt mức entropy an toàn cho một seed 12 từ (128 bit), cần khoảng 50 lần xúc xắc; Coldcard khuyến nghị 99 lần để đạt mức bảo mật cao hơn. Lợi thế chính của phương pháp này là tách biệt hoàn toàn với bất kỳ lỗi phần cứng hoặc phần mềm nào trong trình tạo số ngẫu nhiên của thiết bị, từ đó bảo vệ seed chính của ví. Tuy nhiên, bài viết cảnh báo rằng trong sự cố Coldcard, các chức năng phụ khác của thiết bị (như tạo ví giấy, khóa đa chữ ký, mật mã phiên USB) vẫn có thể bị ảnh hưởng nếu chúng dựa vào trình tạo số lỗi, ngay cả khi seed chính được tạo an toàn bằng xúc xắc. Nhược điểm lớn của việc dùng xúc xắc là quá trình thủ công, dễ xảy ra sai sót, tốn thời gian và không thực tế cho đa số người dùng mới. Người dùng có thể ghi chép sai, sử dụng xúc xắc gian lận, hoặc để lộ chuỗi kết quả. Do đó, mặc dù có nền tảng toán học vững chắc, phương pháp này đòi hỏi sự tỉ mỉ cao và không phải là giải pháp khả thi cho việc áp dụng Bitcoin rộng rãi. Bài viết kết luận rằng mục tiêu dài hạn vẫn là phát triển phần cứng/phần mềm tạo số ngẫu nhiên mạnh mẽ và đáng tin cậy, trong khi vẫn giữ phương pháp thủ công như một tùy chọn cho người dùng có kinh nghiệm. Cuối cùng, bài viết đưa ra khuyến nghị cho chủ sở hữu Coldcard: cập nhật firmware, kiểm tra các chức năng phụ đã sử dụng và xem xét các biện pháp bảo mật bổ sung như ví đa chữ ký kết hợp nhiều nhà sản xuất để giảm thiểu rủi ro từ một điểm yếu đơn lẻ.

cryptonews.ru2 giờ trước

Nhờ việc tung xúc xắc, chìa khóa Bitcoin được lưu trữ offline, nhưng không phải ai cũng muốn làm điều này

cryptonews.ru2 giờ trước

Michael Saylor tuyên bố, bản cập nhật Bitcoin mà ông phản đối đã không thể được thông qua!

Michael Saylor tuyên bố rằng về mặt toán học, BIP-110 không thể đạt ngưỡng hỗ trợ 55% từ các tình nguyện viên trong chu kỳ điều chỉnh độ khó khai thác Bitcoin hiện tại. Dữ liệu của ông cho thấy, trong tổng số 946 khối được tạo ra tính đến khối 960.561, chỉ 24 khối chứa tín hiệu ủng hộ BIP-110 trong trường phiên bản tiêu đề khối. Tất cả các tín hiệu này đều đến từ thợ đào DATUM chia sẻ phần thưởng thông qua nhóm khai thác OCEAN, và không có tín hiệu nào từ các thợ đào bên ngoài OCEAN. Saylor nhấn mạnh rằng trong tình huống này, BIP-110 sẽ không đạt được mức hỗ trợ tự nguyện 55% trong chu kỳ xem xét, và các tín hiệu hiện tại không thể được coi là sự đồng thuận chung của các thợ đào. BIP-110 là một đề xuất nhằm gây khó khăn cho việc thêm ảnh, văn bản hoặc các loại dữ liệu lớn khác vào mạng Bitcoin, ngoài giao dịch chuyển tiền. Người ủng hộ cho rằng Bitcoin chỉ nên được dùng để chuyển tiền và không nên làm tắc nghẽn mạng bằng dữ liệu không cần thiết. Tuy nhiên, Michael Saylor phản đối BIP-110. Ông lập luận rằng mạng Bitcoin không nên quyết định giao dịch nào là cần thiết, luật lệ không nên thay đổi theo ý muốn của một số ít người, và tỷ lệ hỗ trợ cao có thể không phản ánh đúng sự ủng hộ thực sự của thợ đào do một phần mềm tự động hóa quá trình báo hiệu.

cryptonews.ru3 giờ trước

Michael Saylor tuyên bố, bản cập nhật Bitcoin mà ông phản đối đã không thể được thông qua!

cryptonews.ru3 giờ trước

Số lượng bình luận tiêu cực về Bitcoin đạt mức cao nhất lịch sử: Điều này có nghĩa là gì?

Công ty phân tích tiền mã hóa Santiment thông báo rằng tình cảm tiêu cực đối với Bitcoin trên mạng xã hội đã đạt mức cao kỷ lục. Tỷ lệ bình luận tích cực/tiêu cực về Bitcoin trên các nền tảng như X, Reddit, Telegram đã giảm xuống mức thấp nhất kể từ khi công ty triển khai hệ thống giám sát hiện đại. Một lỗ hổng bảo mật trong phần sụn của ví cứng Coldcard được xác định là nguyên nhân chính gây lo ngại, làm dấy lên nghi ngờ về tính an toàn của phương pháp lưu trữ lạnh vốn được coi là an toàn nhất. Santiment lưu ý rằng, khác với các cuộc khủng hoảng lớn trước đây như sự sụp đổ của FTX hay Mt. Gox, cuộc thảo luận lần này tập trung vào rủi ro bảo mật phần cứng và ví lạnh nói chung, thay vì chỉ trích các sàn giao dịch tập trung. Theo dữ liệu, hiện chỉ có 0,58 bình luận tích cực cho mỗi bình luận tiêu cực về Bitcoin, cho thấy "nỗi sợ hãi" đang áp đảo "lòng tham" ở mức đáng kể. Mặc dù dữ liệu chỉ trong một ngày, mức độ hoảng loạn hiện tại được đánh giá là cao hơn cả đỉnh lo ngại về chiến tranh đầu năm và các cuộc khủng hoảng tiền mã hóa lớn trong quá khứ.

cryptonews.ru4 giờ trước

Số lượng bình luận tiêu cực về Bitcoin đạt mức cao nhất lịch sử: Điều này có nghĩa là gì?

cryptonews.ru4 giờ trước

SUI đang đứng trước ngưỡng cửa đột phá mới khi 'phe bò' nhắm mục tiêu tăng lên 20 USD

Ngày 1/8, mạng Sui đã mở khóa khoảng 13,72 triệu token SUI, trị giá khoảng 9,9 triệu USD, tương đương 0,34% nguồn cung lưu thông. Số token này được phân bổ cho quỹ dự trữ cộng đồng, người tham gia sớm và kho bạc của Mysten Labs. Khác với hình thức mở khóa ồ ạt, Sui áp dụng cơ chế giải phóng từ từ hàng ngày nhằm giảm áp lực bán. Nhà giao dịch nổi tiếng CryptoPatel nhận định vùng giá hiện tại của SUI (khoảng 0,68 USD) là khu vực tích lũy với mục tiêu dài hạn lần lượt là 5, 10 và 20 USD. Tuy nhiên, giá token đã giảm hơn 5% trong những phiên gần đây, và tâm lý thị trường ngắn hạn đang trở nên thận trọng. Về mặt cơ bản, mạng Sui ghi nhận một số phát triển tích cực: Quỹ đầu tư Mubadala Capital của Abu Dhabi đã phát hành phiên bản token hóa quỹ thị trường tư nhân trị giá 75 triệu USD trên nền tảng Sui, hướng đến các nhà đầu tư tổ chức. Ngoài ra, mạng thử nghiệm Hashi cho phép sử dụng Bitcoin làm tài sản thế chấp đã ra mắt, cùng với việc triển khai chuyển khoản ổn định miễn phí trong mạng. Việc giảm giá gần đây được cho là chủ yếu do áp lực từ đợt mở khóa token và điều kiện thị trường chung, không phải từ sự cố nào của chính giao thức Sui.

cryptonews.ru4 giờ trước

SUI đang đứng trước ngưỡng cửa đột phá mới khi 'phe bò' nhắm mục tiêu tăng lên 20 USD

cryptonews.ru4 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua T

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Threshold Network Token (T) 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 Threshold Network Token (T) 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 Threshold Network Token (T) của BạnSau khi mua Threshold Network Token (T), 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 Threshold Network Token (T)Giao dịch Threshold Network Token (T) 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 627Xuất bản vào 2024.12.13Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua T

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 T (T) được trình bày dưới đây.

活动图片