Bitget App
Trading lebih cerdas
Beli kriptoPasarTradingFuturesStocksEarnInstitusiAI & Lainnya
Perusahaan treasury Bitcoin, BTCS S.A., bekerja sama dengan QCP dan meningkatkan kepemilikan Bitcoin menjadi 137 unit

Perusahaan treasury Bitcoin, BTCS S.A., bekerja sama dengan QCP dan meningkatkan kepemilikan Bitcoin menjadi 137 unit

金色财经金色财经2025/12/21 11:57
Tampilkan aslinya

Jinse Finance melaporkan bahwa perusahaan treasury Bitcoin asal Polandia, BTCS S.A., mengumumkan telah menjalin kerja sama dengan penyedia solusi aset digital asal Singapura, QCP Group. Kerja sama ini bertujuan untuk memanfaatkan instrumen keuangan seperti struktur opsi yang dijamin tunai dan kerangka akumulasi untuk mendorong strategi treasury Bitcoin mereka dari kepemilikan pasif menjadi lebih aktif. Diketahui bahwa BTCS S.A. telah menambah kepemilikan sebanyak 21,684 BTC, sehingga total kepemilikan Bitcoin mereka saat ini meningkat menjadi 137 BTC.

0
0

Disclaimer: Konten pada artikel ini hanya merefleksikan opini penulis dan tidak mewakili platform ini dengan kapasitas apa pun. Artikel ini tidak dimaksudkan sebagai referensi untuk membuat keputusan investasi.

PoolX: Raih Token Baru
APR hingga 12%. Selalu aktif, selalu dapat airdrop.
Kunci sekarang!

Kamu mungkin juga menyukai

Laporan: Microsoft akan mengimplementasikan chip AI buatannya sendiri secara besar-besaran tahun depan, dengan target meningkatkan efisiensi inferensi sebesar 40%.

Microsoft berencana untuk mulai menerapkan chip Maia 300 generasi baru dengan skala gigawatt tahun depan. Diperkirakan produksi token per megawatt chip ini 40% lebih tinggi dibandingkan sistem GPU utama. Microsoft akan memprioritaskan penggunaan chip buatan sendiri untuk mendukung layanan AI internal, daripada menyewakan daya komputasi ke pihak luar. Langkah ini bertujuan untuk mengurangi ketergantungan pada GPU Nvidia, menurunkan biaya inferensi, serta meningkatkan margin keuntungan bisnis AI.

华尔街见闻•2026/10/12 13:56
Laporan: Microsoft akan mengimplementasikan chip AI buatannya sendiri secara besar-besaran tahun depan, dengan target meningkatkan efisiensi inferensi sebesar 40%.