Thượng Nghị Sĩ Hoa Kỳ Elizabeth Warren Chất Vấn Việc OCC Xem Xét Đơn Đăng Ký Của World Liberty Financial

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-01-14Cập nhật gần nhất vào 2026-01-14

Tóm tắt

Thượng nghị sĩ Mỹ Elizabeth Warren đã kêu gọi Văn phòng Kiểm soát Tiền tệ (OCC) tạm dừng xem xét đơn xin cấp giấy phép ngân hàng của World Liberty Financial (WLFI) do lo ngại về xung đột lợi ích liên quan đến cựu Tổng thống Donald Trump. Trong thư gửi cho Bộ trưởng Jonathan Gould ngày 13/1, bà Warren nhấn mạnh việc Trump và gia đình vẫn có quan hệ tài chính với WLFI có thể đặt OCC vào thế khó xử khi giám sát một công ty có liên hệ mật thiết với tổng thống đương nhiệm. Bà cũng chỉ trích các quy định hiện hành về tiền mã hóa không đề cập đến tình huống tổng thống có lợi ích tài chính trong các doanh nghiệp này. Warren yêu cầu OCC tạm dừng xem xét đơn cho đến khi Trump hoàn toàn rút khỏi WLFI và giải quyết mọi vấn đề tài chính liên quan, đồng thời đề nghị đưa ra quyết định chính thức trước ngày 20/1.

Việc xem xét cấp giấy phép ngân hàng tiền mã hóa tại Hoa Kỳ đang bị giám sát chặt chẽ giữa những câu hỏi về quản trị và mối quan hệ chính trị. Thượng nghị sĩ Hoa Kỳ Elizabeth Warren đã thúc giục Văn phòng Kiểm soát Tiền tệ (OCC) tạm dừng xem xét đơn xin cấp giấy phép ngân hàng liên quan đến World Liberty Financial (WLFI), nêu lên những xung đột lợi ích tiềm ẩn.

Elizabeth Warren đã viết một lá thư vào ngày 13 tháng 1 gửi cho Kiểm soát viên OCC Jonathan Gould, trong đó bà lập luận rằng việc cấp giấy phép ngân hàng quốc gia cho đơn đăng ký do WLTC Holdings LLC, một thực thể liên kết với WLFI, nộp lên, trong khi Trump và gia đình ông vẫn còn có mối quan hệ tài chính với World Liberty Financial, sẽ đặt cơ quan quản lý vào một vị trí bất thường, như có thể giám sát một công ty có mối liên hệ sâu sắc với tổng thống đương nhiệm.

Trước đó, vào tháng 7 năm 2025, bà đã hỏi OCC về cách họ xử lý các tình huống mà mối quan hệ kinh doanh cá nhân có thể ảnh hưởng đến quyết định chính thức nếu họ xem xét một giấy phép liên quan đến Tổng thống Trump. Nơi mà Kiểm soát viên OCC bác bỏ mối quan ngại này như một giả thuyết, nói rằng chủ đề cụ thể này không thuộc thẩm quyền giám sát của OCC, nhưng kịch bản đó giờ đây đã trở thành hiện thực sau khi World Liberty Financial nộp đơn đăng ký chính thức, bà lưu ý trong thư.

Bà cũng viết, "Là Kiểm soát viên Tiền tệ, ông có trách nhiệm đảm bảo các doanh nghiệp và hộ gia đình được tiếp cận công bằng với các dịch vụ tài chính và hệ thống ngân hàng của chúng ta duy trì sự ổn định. Ông phải đưa ra các quyết định mang lại lợi ích cho công chúng Mỹ—chứ không phải cho túi tiền của Tổng thống Trump." Bà cảnh báo rằng tính toàn vẹn của hệ thống ngân hàng Mỹ và niềm tin của công chúng vào giám sát tài chính có thể bị tổn hại bởi một động thái như vậy.

Cuộc tranh luận về quy định tiền mã hóa ngày càng gia tăng

Với điều đó, Warren đã kết nối việc xem xét cấp giấy phép ngân hàng với quy định rộng hơn của Hoa Kỳ về tiền mã hóa. Bà cũng chỉ trích thực tế là các luật tiền mã hóa hiện hành, như Đạo luật GENIUS, không chứa bất kỳ quy định nào về các tình huống mà một tổng thống đương nhiệm có lợi ích tài chính trong một công ty tiền mã hóa. Ngay cả Quốc hội cũng không giải quyết được vấn đề này, điều làm dấy lên câu hỏi về sự công bằng, minh bạch và niềm tin của công chúng đối với hệ thống tài chính.

Warren sau đó yêu cầu OCC tạm dừng việc xem xét cho đến khi Trump hoàn toàn rút khỏi WLFI và giải quyết mọi vấn đề tài chính liên quan, và trước khi tiến hành đơn đăng ký, bà yêu cầu Kiểm soát viên đưa ra quyết định chính thức trước ngày 20 tháng 1. Tính đến thời điểm hiện tại, Văn phòng Kiểm soát Tiền tệ vẫn chưa đưa ra phản hồi chính thức.

Tin Tức Tiền Mã Hóa Nổi Bật Hôm Nay:

Monero (XMR) Thiết Lập Mức Cao Kỷ Lục 689 USD Sau Đợt Đảo Chiều Giá Kéo Dài

TagsBlockchainElizabeth WarrenThượng Nghị Sĩ

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

ctr
CitreaCTR
wstusdt
wrapped stUSDTWSTUSDT
apr
aPrioriAPR
ctx
Cryptex FinanceCTX
audio
AudiusAUDIO
comp
CompoundCOMP
mantra
MantraMANTRA
waxl
AxelarWAXL
bill
Billions NetworkBILL
pyth
PYTH (Pyth)PYTH
rune
THORChainRUNE
velodrome
Velodrome FinanceVELODROME
brev
BrevisBREV
cake
PancakeSwapCAKE
jst
JUSTJST

Câu hỏi Liên quan

QThượng nghị sĩ Elizabeth Warren đã bày tỏ mối quan ngại gì về việc xem xét cấp phép ngân hàng cho World Liberty Financial?

ABà bày tỏ lo ngại về xung đột lợi ích tiềm ẩn do cựu Tổng thống Trump và gia đình ông vẫn có quan hệ tài chính với World Liberty Financial, điều này có thể đặt cơ quan quản lý vào vị thế khó xử khi giám sát một công ty có liên hệ mật thiết với tổng thống đương nhiệm.

QElizabeth Warren đã yêu cầu Cục Quản trị Tiền tệ (OCC) làm gì với đơn xin cấp phép ngân hàng?

ABà yêu cầu OCC tạm dừng xem xét đơn đăng ký cho đến khi ông Trump hoàn toàn rút khỏi World Liberty Financial và giải quyết mọi vấn đề tài chính liên quan, đồng thời yêu cầu cung cấp một giải pháp chính thức trước ngày 20 tháng 1.

QMối liên hệ giữa việc xem xét cấp phép ngân hàng và quy định tiền điện tử được đề cập như thế nào?

AWarren chỉ ra rằng các luật tiền điện tử hiện hành như Đạo luật GENIUS không có quy định về tình huống một tổng thống đương nhiệm có lợi ích tài chính trong công ty crypto, làm dấy lên lo ngại về tính công bằng và niềm tin công chúng vào hệ thống tài chính.

QPhản ứng của OCC trước những lo ngại của Warren vào tháng 7/2025 là gì?

AKhi Warren đặt vấn đề này vào tháng 7/2025, OCC đã bác bỏ mối quan ngại và coi đó là tình huống giả định, cho rằng chủ đề này không thuộc thẩm quyền giám sát của họ.

QTheo Warren, việc cấp phép ngân hàng trong tình huống này có thể ảnh hưởng thế nào đến hệ thống ngân hàng Mỹ?

ABà cảnh báo rằng tính toàn vẹn của hệ thống ngân hàng Mỹ và niềm tin của công chúng vào giám sát tài chính có thể bị tổn hại nếu OCC đưa ra quyết định mang lại lợi ích cho túi tiền của Tổng thống Trump thay vì lợi ích công chúng.

Nội dung Liên quan

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Tuần qua, một báo cáo từ công ty nghiên cứu SemiAnalysis đã gây xôn xao ngành AI, tiết lộ thông số kỹ thuật của Rubin Ultra - phiên bản cao cấp nhất trong kiến trúc Rubin mới của NVIDIA - đã bị giảm mạnh so với kỳ vọng trước đó. Theo báo cáo, Rubin Ultra sẽ giữ nguyên hiệu suất tính toán lý thuyết đỉnh (35 PFLOPs) so với Rubin thông thường, nhưng dung lượng bộ nhớ (VRAM) bị cắt giảm nghiêm trọng, chỉ còn 192GB (8-Hi), thậm chí thấp hơn Rubin tiêu chuẩn (288GB, 12-Hi). Băng thông bộ nhớ gần như không cải thiện và mức tiêu thụ điện năng thậm chí còn tăng nhẹ. Thay vào đó, nâng cấp chính của Rubin Ultra tập trung vào khả năng mở rộng kết nối hệ thống, có thể liên kết tối đa 576 GPU thành một "siêu GPU logic" duy nhất thông qua NVLink. Nguyên nhân chính của việc giảm cấu hình được cho là do chi phí HBM (High Bandwidth Memory) tăng quá cao, ảnh hưởng đến tính kinh tế chung của hệ thống AI. Giá HBM3 đã tăng mạnh từ mức 180-220 USD (Q2/2025) lên 700-850 USD (Q2/2026). Việc điều chỉnh thiết kế giúp giảm chi phí nguyên vật liệu (BOM) cho một tủ máy từ khoảng 8 triệu USD xuống còn 6,4 triệu USD, chuyển trọng tâm đầu tư từ HBM đắt đỏ sang khả năng kết nối mở rộng. Thông tin này đã khiến thị trường lo ngại về đỉnh cao nhu cầu HBM, dẫn đến cổ phiếu của các hãng sản xuất bộ nhớ hàng đầu như SK Hynix và Samsung giảm khoảng 8%. Động thái của NVIDIA cho thấy ngay cả gã khổng lồ dẫn đầu về sức mạnh tính toán cũng đang bắt đầu tính toán kỹ lưỡng chi phí, đánh dấu sự dịch chuyển trong ngành AI từ việc "tích trữ linh kiện và tăng giá vô tội vạ" sang tối ưu hóa hiệu quả chi phí toàn hệ thống.

Odaily星球日报10 phút trước

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Odaily星球日报10 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit1 giờ trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit1 giờ trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit1 giờ trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit1 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

$BANK là gì

Ngân Hàng AI: Một Bước Đột Phá Cách Mạng Trong Tương Lai Ngành Ngân Hàng Giới thiệu Trong một thời đại được đánh dấu bởi những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ, Ngân hàng AI đứng tại giao điểm của trí tuệ nhân tạo (AI) và dịch vụ ngân hàng. Dự án đổi mới này nhằm định hình lại cảnh quan tài chính, nâng cao hiệu quả hoạt động, các biện pháp an ninh và trải nghiệm của khách hàng thông qua sức mạnh của AI. Khi chúng ta bắt đầu cuộc khám phá về Ngân hàng AI, chúng ta sẽ tìm hiểu về nội dung của dự án, động lực hoạt động của nó, bối cảnh lịch sử và những cột mốc quan trọng. Ngân Hàng AI là gì? Về bản chất, Ngân hàng AI đại diện cho một sáng kiến biến đổi nhằm tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động ngân hàng khác nhau. Dự án này tận dụng khả năng của AI để tự động hóa quy trình, cải thiện các quy trình quản lý rủi ro và nâng cao tương tác với khách hàng thông qua các dịch vụ cá nhân hóa. Mục tiêu chính của Ngân hàng AI bao gồm: Tự động hóa các chức năng ngân hàng: Bằng cách tận dụng công nghệ AI, Ngân hàng AI nhằm tự động hóa các nhiệm vụ thường nhật, giảm gánh nặng cho nhân lực và nâng cao hiệu quả. Quản lý rủi ro nâng cao: Dự án sử dụng các thuật toán AI để dự đoán và xác định rủi ro, từ đó củng cố các biện pháp an ninh chống lại gian lận và các mối đe dọa khác. Cá nhân hóa dịch vụ ngân hàng: Ngân hàng AI tập trung vào việc cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tài chính được điều chỉnh theo nhu cầu của từng khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu và hành vi của họ. Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Việc triển khai các giải pháp sử dụng AI như chatbot và trợ lý ảo nhằm cung cấp cho người dùng những tương tác giống như con người hơn, cách mạng hóa cách khách hàng tương tác với ngân hàng. Với những mục tiêu này, Ngân hàng AI định vị mình như một nhân tố quan trọng trong việc làm cho ngân hàng trở nên hiệu quả hơn, an toàn hơn và tập trung vào người dùng. Ai là người sáng tạo ra Ngân Hàng AI? Thông tin về người sáng tạo ra Ngân hàng AI vẫn chưa rõ ràng. Do đó, không có cá nhân hay tổ chức cụ thể nào được xác định trong thông tin hiện có. Sự ẩn danh xung quanh sự ra đời của dự án đặt ra nhiều câu hỏi nhưng không giảm bớt tầm nhìn và mục tiêu đầy tham vọng của nó. Ai là nhà đầu tư của Ngân Hàng AI? Tương tự như người sáng tạo của dự án, thông tin cụ thể về các nhà đầu tư hoặc các tổ chức hỗ trợ Ngân hàng AI chưa được công bố. Thiếu thông tin này, thật khó để nêu rõ sự hỗ trợ tài chính và hỗ trợ từ các tổ chức có thể thúc đẩy dự án tiến triển. Tuy nhiên, tầm quan trọng của việc có một nền tảng đầu tư vững chắc là rất quan trọng để duy trì sự phát triển trong một lĩnh vực đổi mới như vậy. Ngân Hàng AI hoạt động như thế nào? Ngân hàng AI hoạt động trên nhiều lĩnh vực đổi mới, tập trung vào những yếu tố độc đáo phân biệt nó với các khuôn khổ ngân hàng truyền thống. Dưới đây là các đặc điểm hoạt động chính: Tự động hóa: Bằng cách áp dụng các thuật toán học máy, Ngân hàng AI tự động hóa nhiều quy trình thủ công trong ngân hàng. Điều này dẫn đến việc giảm chi phí hoạt động và cho phép nhân viên chuyển hướng nỗ lực của họ vào các hoạt động chiến lược hơn. Quản lý rủi ro nâng cao: Việc tích hợp AI vào các thực hành quản lý rủi ro trang bị cho các ngân hàng các công cụ để dự đoán chính xác các mối đe dọa tiềm ẩn như gian lận, đảm bảo rằng thông tin và tài sản của khách hàng luôn được bảo vệ. Khuyến nghị tài chính được cá nhân hóa: Thông qua việc học liên tục từ các tương tác của khách hàng

Tổng lượt xem 241Xuất bản vào 2024.04.06Cập nhật vào 2024.12.03

$BANK là gì

Làm thế nào để Mua BANK

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Lorenzo Protocol (BANK) 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 Lorenzo Protocol (BANK) 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 Lorenzo Protocol (BANK) của BạnSau khi mua Lorenzo Protocol (BANK), 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 Lorenzo Protocol (BANK)Giao dịch Lorenzo Protocol (BANK) 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 1.0kXuất bản vào 2025.05.09Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua BANK

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 BANK (BANK) được trình bày dưới đây.

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow