Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Развитие искусственного интеллекта вызывает огромный спрос на электроэнергию, мировой рынок борется за покупку трансформаторов из Китая
Местные новости Mars Finance 13 апреля: в последнее время производственные предприятия трансформаторов в различных регионах страны работают на полную мощность, за рубежом заказы продолжают поступать в большом объеме, а у некоторых предприятий производственные планы уже расписаны до 2027 года. Согласно данным, электропотребление сверхмасштабного центра данных AI превысило 1 гигаватт (1 гигаватт равен 1 миллиарду ватт), что соответствует пиковому летнему потреблению электроэнергии среднего города. Кроме того, крупные модели AI ускоренно переходят от стадии «обучения» к стадии «вывода», что означает, что их энергопотребление переходит от разовых затрат к постоянным расходам. Профессор Дин Чжаохао из факультета электротехники и электроники Северо-Китайского электротехнического университета отметил: «Ранее обучение модели было разовым процессом. Сейчас во всех отраслях используют большие модели, и энергопотребление естественно растет. Энергопотребление на стадии ‘вывода’ больших моделей становится все более заметным, и потребность в электроэнергии для AI-центров увеличивается все больше». (Экономическая газета)