Dasar
Spot
Perdagangkan kripto dengan bebas
Perdagangan Margin
Perbesar keuntungan Anda dengan leverage
Konversi & Investasi Otomatis
0 Fees
Perdagangkan dalam ukuran berapa pun tanpa biaya dan tanpa slippage
ETF
Dapatkan eksposur ke posisi leverage dengan mudah
Perdagangan Pre-Market
Perdagangkan token baru sebelum listing
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Launchpad
Jadi yang pertama untuk proyek token besar berikutnya
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Simple Earn
Dapatkan bunga dengan token yang menganggur
Investasi Otomatis
Investasi otomatis secara teratur
Investasi Ganda
Keuntungan dari volatilitas pasar
Soft Staking
Dapatkan hadiah dengan staking fleksibel
Pinjaman Kripto
0 Fees
Menjaminkan satu kripto untuk meminjam kripto lainnya
Pusat Peminjaman
Hub Peminjaman Terpadu
Huang Renxun: Orang-orang yang memprediksi AI akan menghilangkan dokter radiologi, kesimpulannya benar-benar tepat, tetapi arahnya justru sebaliknya
Berita dari CoinWorld, menurut pemantauan 1M AI News, dalam wawancara khusus di podcast All-In, Jensen Huang menceritakan sebuah kasus yang bertentangan dengan intuisi: sepuluh tahun yang lalu, salah satu ilmuwan terkemuka di bidang AI meramalkan bahwa penglihatan komputer akan mengeliminasi radiolog, dan menyebutnya sebagai “profesi yang paling tidak disarankan untuk masuk”. Sepuluh tahun kemudian, penglihatan komputer telah terintegrasi 100% ke dalam semua platform pencitraan radiologi, tetapi jumlah radiolog justru meningkat dan permintaan pun terus naik. Dia menjelaskan logikanya: tugas radiolog adalah membaca gambar, tetapi tujuan utamanya adalah membantu diagnosis. Setelah AI mempercepat proses membaca gambar, rumah sakit dapat melayani lebih banyak pasien dan memproses lebih banyak scan, “rumah sakit juga ingin menghasilkan uang, lebih banyak scan berarti pendapatan lebih, jadi mereka membutuhkan lebih banyak radiolog.” Dia berpendapat bahwa pola ini akan terulang di berbagai industri: AI mengubah lapisan tugas pekerjaan, bukan tujuan di balik pekerjaan tersebut. Peningkatan produktivitas yang dihasilkan akan menciptakan lebih banyak pekerjaan, bukan menghilangkan pekerjaan.