Ano ang Bitget Compute Perpetuals? Isang Bagong Paraan para I-trade ang AI Infrastructure

Ang artificial intelligence ay maaaring tumakbo sa software, pero sa likod ng bawat model ay may isang bagay na pisikal: ang computing power. Ang pag-train ng malalaking AI model, ang paghawak ng milyon-milyong inference request, at ang pagpapalawak ng mga AI data center ay lahat umaasa sa mga high-performance GPU tulad ng H100 at B200 ng NVIDIA. Habang lumalaki ang demand para sa mga chip na ito, ang mga rental price nito ay unti-unting nagiging isang market signal mismo, na sumasalamin kung gaano kakaunti o kasagana ang AI computing capacity sa anumang partikular na sandali.

Dinadala ng Bitget ang market na ito direkta sa mga trader sa pamamagitan ng H100USDT at B200USDT Pre-Market Compute Perpetuals, na nagbibigay-daan sa mga gumagamit na mag-trade ng mga pagbabago sa GPU rental price nang hindi kinakailangang bumili ng hardware o pumirma ng cloud contract. Nagbubukas ito ng bagong paraan para makakuha ng exposure sa AI boom, hindi sa pamamagitan ng isang AI token o NVIDIA stock, kundi sa pamamagitan ng gastos ng infrastructure na nagpapatakbo mismo sa AI.

Sa gabay na ito, matututunan natin kung ano ang Bitget Compute Perpetuals, paano gumagana ang H100 at B200 GPU rental price, ano ang mga salik na nagpapagalaw ng compute price, paano mag-trade nito sa Bitget, at ang mga mahalagang risk na dapat maunawaan ng mga baguhan bago magsimula.

Mga Mahalagang Punto

• Nagbibigay-daan ang Bitget Compute Perpetuals sa mga gumagamit na direktang mag-trade ng GPU rental price, na ginagawang isang 24/7 tradable market ang gastos ng AI computing power.

• Sinusubaybayan ng H100USDT at B200USDT ang mga price movement na may kaugnayan sa NVIDIA H100 at B200 GPU computing capacity, kung saan ang rental price ay sinusukat sa USD kada GPU-hour.

• Ang mga trader ay hindi bumibili ng GPU o nagrenta ng cloud server. Kumukuha sila ng long o short position depende sa kung inaasahan nilang tataas o bababa ang GPU rental price.

• Ang Bitget Compute Perpetuals ay settled sa USDT at kasalukuyang sumusuporta sa leverage na hanggang 10x, na ginagawang naaabot ang AI infrastructure sa pamamagitan ng isang pamilyar na crypto perpetual format.

• Ang compute price ay maaaring magbago kasabay ng demand para sa AI training at inference, GPU supply, cloud capacity, pagpapalawak ng data center, at paglabas ng mga bagong chip, habang ang leverage, funding, liquidity, at volatility ay mananatiling mahahalagang risk.

Ano ang Bitget Compute Perpetuals?

Ang Bitget Compute Perpetuals ay mga derivative contract na nagbibigay-daan sa mga trader na kumuha ng position sa mga pagbabago sa GPU computing rental price. Sa kabila ng hindi pagsubaybay sa isang cryptocurrency o stock price ng isang kumpanya, ang mga contract na ito ay nakatuon sa gastos ng pag-access sa high-performance computing power na ginagamit sa pag-train at pagpapatakbo ng mga AI model.

Kasalukuyang nag-aalok ang Bitget ng dalawang Pre-Market Compute Perpetuals:

• H100USDT: Sinusubaybayan ang mga price movement na may kaugnayan sa NVIDIA H100 GPU rental capacity.

• B200USDT: Sinusubaybayan ang mga price movement na may kaugnayan sa NVIDIA Blackwell B200 GPU rental capacity.

Ang pangunahing punto ay hindi bumibili ang mga trader ng isang H100 o B200 GPU. Hindi rin sila nagrenta ng computing capacity mula sa isang cloud provider. Sa kabilang banda, nag-trade sila ng financial contract na ang price ay konektado sa standardized na GPU rental-price benchmark.

Dahil perpetual ang mga contract na ito, wala silang fixed monthly expiration na karaniwang matatagpuan sa traditional futures. Maaaring kumuha ang mga trader ng long position kung inaasahan nilang tataas ang GPU rental price o short position kung inaasahan nilang bababa ang price, na nagbibigay sa kanila ng direktang paraan para ipahayag ang kanilang pananaw sa supply at demand ng AI computing power.

Para sa mga gumagamit ng Bitget, dala nito ang isang bagong uri ng underlying asset sa isang pamilyar na crypto trading format. Sa kabila ng pag-trade lamang sa mga kumpanya at token na nauugnay sa AI, ang Compute Perpetuals ay nagbibigay ng exposure sa isang bagay na mas malapit sa pangunahing resource ng industriya: ang price ng compute mismo.

Pag-unawa sa GPU Compute at Rental Price

Bago maunawaan ang Compute Perpetuals, makakatulong na malaman kung ano ang ibig sabihin ng GPU compute. Ang GPU, o graphics processing unit, ay isang computer chip na dinisenyo para hawakan ang maraming kalkulasyon nang sabay-sabay. Bagama't ang mga GPU ay orihinal na ginawa para sa graphics, ang mga makapangyarihang model tulad ng H100 at B200 ng NVIDIA ay malawakan na ginagamit para sa pag-train ng mga AI model at pagpapatakbo ng mga AI application.

Ang pagbili ng mga high-end GPU na ito ay maaaring magastos, kaya't mas pinipili ng maraming kumpanya na magrenta ng GPU computing power mula sa mga cloud provider at data center. Ang halagang binabayaran nila para ma-access ang computing power na ito ay kilala bilang GPU rental price.

Ang GPU rental price ay karaniwang nakasaad sa USD kada GPU-hour. Ang GPU-hour ay ang paggamit ng isang GPU sa loob ng isang oras. Halimbawa, kung ang isang H100 ay nagkakahalaga ng $2.50 kada GPU-hour, ang paggamit ng isang H100 sa loob ng 10 oras ay katumbas ng humigit-kumulang $25 sa GPU rental cost bago pa man ang iba pang service charge.

Tulad ng mga tiket sa eroplano, ang GPU rental price ay maaaring magbago depende sa supply at demand. Kabilang sa mga pangunahing salik ang:

• AI demand: Mas maraming AI training at inference ang maaaring magpataas ng demand para sa GPU capacity.

• GPU availability: Limitadong supply ng H100 o B200 ang maaaring magtulak sa rental price na tumaas.

• Cloud capacity: Ang mga bagong data center at GPU cluster ay maaaring magdagdag ng supply at magbawas ng shortage.

• Location and rental terms: Maaaring magkaiba ang price sa iba't ibang provider, rehiyon, at haba ng kontrata.

• New GPU generations: Ang mas bagong chip ay maaaring maglipat ng demand palayo sa mas lumang model at maapektuhan ang rental price nito.

Dahil malaki ang pagkakaiba ng GPU price sa iba't ibang provider, pinagsasama at pinag-standardize ng GPU rental-price index ang market data sa isang karaniwang benchmark. Nagpapadali ang mga index na ito na makita kung tumataas o bumababa ang kabuuang gastos ng AI computing power, at nagbibigay ito ng price reference sa likod ng mga produkto tulad ng Bitget Compute Perpetuals.

Ano ang Sinusubaybayan ng H100 at B200 Rental Price Index?

Ang GPU rental price ay maaaring magkaiba nang malaki sa iba't ibang cloud provider, rehiyon, hardware configuration, at termino ng kontrata. Para gawing mas madaling ikumpara ang mga price na ito, gumagamit ang market ng standardized na GPU rental-price index bilang reference benchmark.

Ang H100USDT at B200USDT Compute Perpetuals ng Bitget ay tumutukoy sa mga rental-price index na inilathala ng Silicon Data:

• H100 Rental Price Index: Sinusubaybayan ang standardized na hourly rental cost ng NVIDIA H100 GPU computing capacity.

• B200 Rental Price Index: Sinusubaybayan ang standardized na hourly rental cost ng NVIDIA Blackwell B200 GPU computing capacity.

Kinokolekta ng Silicon Data ang pricing data mula sa iba't ibang segment ng GPU rental market at pinag-standardize ang mga obserbasyon para isaalang-alang ang mga pagkakaiba sa mga salik tulad ng GPU specification, rental terms, geographic location, at machine configuration. Tinutulungan ng prosesong ito na i-convert ang mga nakakalat na market price sa isang mas pare-parehong benchmark.

Kaya nga, nagsisilbing reference ang mga index para sa mga pagbabago sa gastos ng AI computing power. Ang pataas na H100 index ay nangangahulugan na tumataas ang standardized na H100 rental cost, habang ang pababang index ay nangangahulugan na bumababa ang mga gastos na ito.

Paano Gumagana ang Bitget Compute Perpetuals?

Ginagawang isang pamilyar na perpetual trading format ng Bitget Compute Perpetuals ang mga pagbabago sa GPU rental price. Sa kabila ng pagbili ng computing hardware o pagbayad para gumamit ng cloud capacity, nagbubukas ang mga trader ng position batay sa kung inaasahan nilang tataas o bababa ang price ng H100 o B200 compute.

Ang dalawang available na Pre-Market Compute Perpetuals ay:

Maaaring kumuha ang mga trader ng long position kung inaasahan nilang tataas ang GPU rental price o short position kung inaasahan nilang bababa ang price. Halimbawa, ang isang trader na umaasang lalakas ang demand para sa H100 computing capacity ay maaaring go long sa H100USDT. Kung tumaas ang H100 rental price, maaaring kumita ng value ang position; kung bumaba ito, maaari itong mawalan ng value.

Hindi tulad ng traditional futures contract na may fixed expiration date, ang perpetual contract ay dinisenyo na manatiling bukas hangga't napapanatili ng trader ang sapat na margin at hindi isinasara o naliliquidate ang position. Ang funding mechanism ay tumutulong na panatilihing aligned ang perpetual market sa kanyang underlying reference price.

Ang settlement ay financial sa halip na pisikal. Ang mga kita at lugi ay settled sa USDT, kaya ang pag-trade ng H100USDT o B200USDT ay hindi nagreresulta sa pagmamay-ari, paghahatid, o access sa isang aktwal na GPU. Nagbibigay-daan ito sa mga trader na makakuha ng exposure sa AI compute pricing gamit ang parehong uri ng interface at trading mechanics na karaniwang gamit sa crypto perpetual futures.

Paano Mag-trade ng Bitget Compute Perpetuals

Ang pag-trade ng Bitget Compute Perpetuals ay sumusunod sa isang proseso na kahalintulad sa iba pang perpetual futures sa Bitget. Ang pangunahing pagkakaiba ay ang underlying market: sa kabila ng pag-trade sa price ng isang cryptocurrency, kumukuha ang mga gumagamit ng position sa mga pagbabago sa H100 o B200 GPU rental price.

Hakbang 1: Buksan ang TradFi Section

Buksan ang aplikasyon ng Bitget at i-tap ang TradFi sa bottom navigation bar para ma-access ang mga available na TradFi market, kasama ang Compute Perpetuals.

Hakbang 2: Pumili ng Compute Perpetual

Piliin ang market na tumutugma sa GPU rental price na nais mong i-trade:

• H100USDT: Exposure sa NVIDIA H100 GPU rental price.

• B200USDT: Exposure sa NVIDIA B200 GPU rental price.

Bago magbukas ng position, suriin ang kasalukuyang price, contract specifications, funding rate, at available na market liquidity.

Hakbang 3: Magdesisyon Kung Go Long o Go Short

Ang iyong position ay depende sa iyong pananaw sa underlying compute market.

• Go long kung inaasahan mong tataas ang GPU rental price.

• Go short kung inaasahan mong bababa ang GPU rental price.

Halimbawa, ang isang trader na umaasang lalakas ang AI training demand at limitado ang availability ng H100 ay maaaring isaalang-alang ang isang long H100USDT position. Kung papasok ang bagong GPU capacity sa market at inaasahang bababa ang rental price, maaaring kumuha ng short position ang trader sa kabilang banda.

Hakbang 4: Piliin ang Iyong Leverage at Position Size

Kasalukuyang sinusuportahan ng Bitget Compute Perpetuals ang leverage na hanggang 10x. Nagbibigay-daan ang leverage sa mga trader na makakuha ng mas malaking market exposure gamit ang mas maliit na margin, pero pinapalaki din nito ang potensyal na kita at potensyal na lugi.

Kaya, ang pagpili ng angkop na position size ay kasing-importante ng paghula sa direksyon ng market.

Hakbang 5: Pumili ng Order Type

Piliin kung paano mo nais pasukin ang market. Kabilang sa mga karaniwang order type ang:

• Market order: Naisasagawa sa pinakamainam na available na market price.

• Limit order: Naisasagawa lamang sa napili mong price o mas mataas pa.

Ilagay ang halaga na nais mong i-trade, suriin ang mga detalye ng order, at buksan ang position.

Hakbang 6: Bantayan at Pamahalaan ang Position

Kapag bukas na ang trade, bantayan ang mga salik tulad ng:

• Entry at kasalukuyang market price

• Position size at margin

• Unrealized profit o loss

• Liquidation price

• Funding rate at funding cost

• Mga pagbabago sa GPU supply at AI compute demand

Kasalukuyang gumagamit ang H100USDT at B200USDT Compute Perpetuals ng Bitget ng walong-oras na agwat ng funding settlement. Kaya, dapat isaalang-alang ng mga trader na may hawak na position sa mas mahabang panahon ang funding cost bukod sa price movement.

Dahil gumagamit ng leverage ang Compute Perpetuals at sumusubaybay sa isang medyo bagong underlying market, dapat manatiling bahagi ng bawat trade ang risk management. Ang stop-loss order, katamtamang position sizing, at maingat na paggamit ng leverage ay makakatulong na limitahan ang exposure kapag biglang gumalaw ang market.

Halimbawa ng Isang Compute Perpetual Trade

Sabihin nating umaasa ang isang trader na tataas ang demand para sa NVIDIA H100 computing power habang lumalawak ang model training at inference ng mas marami pang AI company. Kasalukuyang nagkakahalaga ang H100 compute ng $2.50 kada GPU-hour, at naniniwala ang trader na tataas ang rental price.

Nagbukas ang trader ng long H100USDT position sa Bitget na may $100 na margin at 5x leverage, na nagbibigay sa kanila ng $500 na market exposure.

• Entry price: $2.50 kada GPU-hour

• Position: Long H100USDT

• Margin: $100

• Leverage: 5x

• Halaga ng position: $500

• Tumaas ang H100 price sa: $2.75 kada GPU-hour

• Pagtaas ng price: 10%

• Tinatayang kita: $50, bago ang trading fee at funding cost

Dahil tumaas ng 10% ang underlying price, ang $500 position ay maaaring kumita ng humigit-kumulang $50. Kung ihahambing sa $100 margin ng trader, ito ay katumbas ng 50% na kita bago ang mga fee at funding.

Gumagana rin ang parehong leverage sa kabaligtarang direksyon. Kung bumaba ang H100 compute ng 10% sa halip, mawawalan ang position ng humigit-kumulang $50. Ito ang dahilan kung bakit pinalalaki ng leverage ang parehong kita at lugi.

Maaari din kumuha ang mga trader ng short H100USDT position kapag inaasahan nilang bababa ang compute rental price. Sa kasong ito, ang pagbaba ng underlying price ay maaaring magbunga ng kita, habang ang pagtaas nito ay magreresulta sa lugi.

Hindi kailanman kinakailangan ng trader na bumili o magrenta ng aktwal na H100 GPU. Nagbibigay-daan ang Bitget Compute Perpetuals na maging long o short trading position ang isang pananaw sa market tungkol sa AI compute price.

Compute Perpetuals Kumpara sa NVIDIA Stock at AI Token

Nagbibigay ang Compute Perpetuals sa mga trader ng exposure sa ibang bahagi ng AI market. Sinasalamin ng NVIDIA stock ang performance at valuation ng NVIDIA bilang kumpanya, habang ang mga AI token ay naiimpluwensyahan ng indibidwal na project fundamentals, tokenomics, crypto liquidity, at market sentiment. Ang Compute Perpetuals ay mas direktang nakatuon sa price ng GPU computing capacity.

Maaaring may kaugnayan ang mga market na ito, pero hindi ito nangangahulugang sabay silang gagalaw. Halimbawa, ang mas malakas na AI demand ay maaaring magpataas ng H100 rental price dahil nagiging kakaunti ang available na compute. Kasabay nito, maaaring tumugon ang NVIDIA stock sa mga inaasahang earnings, margin, valuation, o mas malawak na kondisyon ng equity market.

Ganito rin ang mangyayari sa mga AI token, na maaaring tumaas o bumaba dahil sa balita na partikular sa project o crypto market sentiment kahit hindi nagbabago ang GPU rental price.

Ang pagkakaibang ito ang dahilan kung bakit naiiba ang Bitget Compute Perpetuals. Sa kabila ng pag-trade ng isang AI company o isang crypto asset na may temang AI, maaaring kumuha ang mga trader ng mas direktang position sa gastos ng computing infrastructure na nagpapatakbo ng AI.

Ano ang Nakaka-apekto sa GPU Compute Price?

Gumagalaw ang GPU compute price ayon sa balanse sa pagitan ng demand para sa AI computing power at ang supply ng available na GPU capacity. Kapag mas mabilis lumaki ang demand para sa high-performance GPU kaysa sa available na supply, maaaring tumaas ang rental price. Kapag pumasok ang bagong capacity sa market o bumagal ang demand, maaaring bumaba ang price.

Maraming salik ang maaaring mag-impluwensya sa balanse na ito:

• AI training demand: Ang paggawa ng mas malaki at mas advanced na AI model ay nangangailangan ng malaking computing power, na maaaring magpataas ng demand para sa mga GPU tulad ng H100 at B200.

• AI inference demand: Ang pagpapatakbo ng mga AI application para sa milyon-milyong gumagamit ay nangangailangan din ng compute. Habang lumalaki ang mga AI service, ang inference ay maaaring maging isang malaking pinagmumulan ng GPU demand.

• GPU supply: Ang limitadong availability ng high-end GPU ay maaaring panatilihing mataas ang rental price, habang ang tumaas na produksyon at mas malawak na deployment ay maaaring magdagdag ng supply.

• Cloud and data-center expansion: Ang mga bagong GPU cluster at data center ay maaaring magpataas ng available na compute capacity at magpagaan ng shortage.

• New chip generations: Ang pagdating ng mas bagong GPU ay maaaring maglipat ng demand sa pagitan ng mga model. Halimbawa, ang mas malawak na adopsyon ng mas bagong Blackwell GPU ay maaaring maapektuhan ang demand para sa umiiral na H100 capacity.

• AI capital spending: Ang mas malaking investment ng mga technology company, cloud provider, at AI lab ay maaaring magpataas ng demand para sa compute infrastructure.

• Infrastructure constraints: Ang kuryente, cooling, networking, at available na data-center space ay maaaring maglimita kung gaano kabilis magkakaroon ng bagong GPU capacity.

Maaaring magtulungan ang mga salik na ito. Ang malakas na AI demand ay hindi awtomatikong nangangahulugan na tataas ang rental price kung mabilis din lumalawak ang GPU supply. Gayundin, kahit katamtamang paglago ng demand ay maaaring magtulak sa price na tumaas kapag masikip ang available na capacity.

Para sa mga trader, nangangahulugan ito na ang pag-unawa sa Compute Perpetuals ay nangangailangan ng pagtingin sa higit pa sa mga crypto chart. Ang mga pag-unlad sa AI model, cloud infrastructure, GPU supply, at data-center investment ay maaaring lahat mag-impluwensya sa mga inaasahan para sa H100 at B200 rental price.

Para Saan Ginagamit ang Compute Perpetuals?

Maaaring magsilbi ang Compute Perpetuals sa iba't ibang layunin, depende sa pananaw ng trader sa AI infrastructure market. Ang pangunahing benepisyo nito ay nagbibigay ito ng paraan para mag-trade ng mga pagbabago sa GPU rental price nang hindi kinakailangang magmay-ari ng hardware o pumasok sa isang cloud-computing contract.

Kabilang sa mga karaniwang paggamit ang:

• Trading AI compute trends: Maaaring go long ang mga trader kapag inaasahan nilang tataas ang demand para sa H100 o B200 computing capacity, o go short kapag inaasahan nilang bababa ang rental price.

• Gaining direct AI infrastructure exposure: Sa kabila ng pag-asa lamang sa NVIDIA stock o mga token na may kaugnayan sa AI, maaaring kumuha ang mga trader ng position sa gastos ng computing power na ginagamit para patakbuhin ang AI.

• Diversifying trading opportunities: Ang GPU rental price ay hinihimok ng mga salik tulad ng AI workload, chip availability, cloud capacity, at data-center investment, na nagbibigay sa mga trader ng exposure sa ibang set ng market driver.

• Managing compute-related price risk: Ang mga AI company, GPU cloud operator, data center, at iba pang kalahok sa industriya ay maaaring gumamit ng compute-linked derivatives para tulungang pamahalaan ang exposure sa nagbabagong GPU rental cost o revenue.

• Exploring relative-value opportunities: Maaaring ikumpara ng mga propesyonal na trader ang mga galaw sa GPU rental price, NVIDIA stock, AI token, at iba pang market na may kaugnayan sa AI para matukoy ang mga pagkakaiba sa pricing at market expectations.

Binabalot ng Bitget ang umuusbong na market na ito sa isang pamilyar na crypto-native format na may USDT settlement, 24/7 trading, long at short position, at leverage. Ginagawa nitong posible na gawing tradable position ang isang pananaw sa AI infrastructure demand nang hindi direktang nakikilahok sa pisikal na GPU rental market.

Mga Risk sa Pag-trade ng Compute Perpetuals

Nagbibigay ang Compute Perpetuals ng bagong paraan para i-trade ang AI infrastructure, pero dala rin nito ang mga risk na naiiba sa mas established na crypto, stock, at commodity market. Dapat maunawaan ng mga trader ang perpetual contract at ang underlying GPU rental market bago magbukas ng position.

Kabilang sa mga mahalagang risk ang:

• Leverage risk: Kasalukuyang sinusuportahan ng Bitget Compute Perpetuals ang leverage na hanggang 10x. Ang leverage ay maaaring magpataas ng potensyal na return, pero pinapalaki din nito ang lugi kapag gumalaw ang market laban sa isang position.

• Liquidation risk: Kung binabawasan ng lugi ang margin ng trader sa mas mababa sa kinakailangang level, maaaring maliquidate ang leveraged position.

• Funding costs: Gumagamit ang perpetual contract ng funding payment para tulungang panatilihing aligned ang market price sa kanilang reference price. Kasalukuyang nag-settle ang funding ng H100USDT at B200USDT bawat walong oras, na maaaring makaapekto sa gastos ng paghawak ng isang position.

• Liquidity risk: Ang GPU compute ay medyo bagong financial market pa rin. Ang trading depth ay maaaring mas mababa kaysa sa mga mature na market tulad ng Bitcoin, mga pangunahing stock, o commodities, na maaaring humantong sa mas malawak na spread at mas malaking price volatility.

• Index and pricing risk: Ang real-world na GPU rental price ay nagkakaiba sa iba't ibang provider, rehiyon, hardware configuration, at termino ng kontrata. Ang standardized na index ay tumutulong na makagawa ng karaniwang benchmark, pero maaaring hindi ito perpektong kumakatawan sa bawat indibidwal na rental market.

• Pre-Market volatility: Kasalukuyang inaalok ang H100USDT at B200USDT bilang Pre-Market Compute Perpetuals. Maaaring maging volatile ang price, at maaaring i-adjust ng Bitget ang mga leverage limit, margin requirement, o iba pang parameter kapag nagbago ang kondisyon ng market.

Maaari ding tumugon ang compute price sa mga pag-unlad sa labas ng traditional crypto market, kabilang ang AI demand, paglabas ng bagong GPU, cloud capacity, at data-center investment. Kaya, dapat bantayan ng mga trader ang kontrata mismo at ang mas malawak na AI infrastructure market kapag namamahala ng isang position.

Ang Buod

Hindi na limitado sa mga AI token o technology stock ang AI trading. Sa Bitget Compute Perpetuals, maaari na ngayong kumuha ang mga trader ng position sa isang bagay na mas malapit sa makina ng AI economy: ang gastos ng computing power mismo. Ginagawang 24/7 tradable market ng H100USDT at B200USDT ang mga galaw ng rental price ng NVIDIA H100 at B200 GPU, nang hindi kinakailangang bumili ng GPU o pumirma ng cloud-computing contract ang mga gumagamit.

Para sa mga gumagamit ng Bitget, nagbubukas ito ng bagong paraan para i-trade ang paglago ng AI infrastructure. Kung inaasahan ng trader na magtutulak ang pataas na AI demand sa compute price na tumaas, o kung lumalawak na GPU supply ang magbababa nito, nagbibigay ang Compute Perpetuals ng flexibility para ipahayag ang pananaw na iyon sa pamamagitan ng long o short position, USDT settlement, at leverage na hanggang 10x.

Ang compute ay nananatiling umuusbong na asset class, at may malaking risk ang leveraged trading. Pero habang lumalaki ang kahalagahan ng GPU pricing sa AI economy, dinadala ng Bitget ang bagong market na ito direkta sa mga crypto trader, na ginagawang tradable opportunity ang gastos ng AI infrastructure.

Kailangan ng AI ang mga GPU, at gumagalaw ang GPU price. Sumali sa Bitget at gawing tradable opportunity ang galaw na iyon gamit ang Compute Perpetuals.

Disclaimer: Ang artikulong ito ay para sa layuning impormasyon lamang at hindi bumubuo ng financial advice. Kasangkot sa Compute Perpetuals ang leverage at malaking risk, na maaaring magpalaki ng kita at lugi. Ang availability ng produkto at kondisyon ng trading ay maaaring magkaiba depende sa market at jurisdiction. Laging suriin ang pinakabagong impormasyon ng Bitget at mag-trade ayon sa iyong sariling risk tolerance.