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- 置顶
- 稳健，是 Gate 持续增长的核心动力。
真正的成长，不是顺风顺水，而是在市场低迷时依然坚定前行。我们或许能预判牛熊市的大致节奏，但绝无法精准预测它们何时到来。特别是在熊市周期，才真正考验一家交易所的实力。
Gate 今天发布了2025年第二季度的报告。作为内部人，看到这些数据我也挺惊喜的——用户规模突破3000万，现货交易量逆势环比增长14%，成为前十交易所中唯一实现双位数增长的平台，并且登顶全球第二大交易所；合约交易量屡创新高，全球化战略稳步推进。
更重要的是，稳健并不等于守成，而是在面临严峻市场的同时，还能持续创造新的增长空间。
欢迎阅读完整报告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46117 - 📢 Gate 公布最新储备金报告！
截至 2025 年 7 月 11 日：
💰 储备金总值达 105.04 亿美元
📈 总储备金率达 126.03%
✅ 覆盖用户资产超 350 种
🔼 超额储备金额环比增长 10.66%，达 21.7 亿美元
Gate 始终践行透明公开，用户资产安全有保障。
📎 详情查看：https://www.gate.com/proof-of-reserves
- 📢 Gate广场 #创作者活动第一期# 火热开启，助力 PUMP 公募上线！
Solana 爆火项目 Pump.Fun（$PUMP）现已登陆 Gate 平台开启公开发售！
参与 Gate广场创作者活动，释放内容力量，赢取奖励！
📅 活动时间：7月11日 18:00 - 7月15日 22:00（UTC+8）
🎁 活动总奖池：$500 USDT 等值代币奖励
✅ 活动一：创作广场贴文，赢取优质内容奖励
📅 活动时间：2025年7月12日 22:00 - 7月15日 22:00（UTC+8）
📌 参与方式：在 Gate 广场发布与 PUMP 项目相关的原创贴文
内容不少于 100 字
必须带上话题标签： #创作者活动第一期# #PumpFun#
🏆 奖励设置：
一等奖（1名）：$100
二等奖（2名）：$50
三等奖（10名）：$10
📋 评选维度：Gate平台相关性、内容质量、互动量（点赞+评论）等综合指标；参与认购的截图的截图、经验分享优先；
✅ 活动二：发推同步传播，赢传播力奖励
📌 参与方式：在 X（推特）上发布与 PUMP 项目相关内容
内容不少于 100 字
使用标签： #PumpFun # Gate
发布后填写登记表登记回链 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6874
🏆 奖励设置：传播影响力前 10 名用户，瓜分 $2
- 🎉【Gate 3000万纪念】晒出我的Gate时刻，解锁限量好礼！
Gate用户突破3000万！这不仅是数字，更是我们共同的故事。
还记得第一次开通账号的激动，抢购成功的喜悦，或陪伴你的Gate周边吗？
📸 参与 #我的Gate时刻# ，在Gate广场晒出你的故事，一起见证下一个3000万！
✅ 参与方式：
1️⃣ 带话题 #我的Gate时刻# ，发布包含Gate元素的照片或视频
2️⃣ 搭配你的Gate故事、祝福或感言更佳
3️⃣ 分享至Twitter（X）可参与浏览量前10额外奖励
推特回链请填表单：https://www.gate.com/questionnaire/6872
🎁 独家奖励：
🏆 创意大奖（3名）：Gate × F1红牛联名赛车模型一辆
👕 共创纪念奖（10名）: 国际米兰同款球员卫衣
🥇 参与奖（50名）：Gate 品牌抱枕
📣 分享奖（10名）：Twitter前10浏览量，送Gate × 国米小夜灯！
*海外用户红牛联名赛车折合为 $200 合约体验券，国米同款球衣折合为 $50 合约体验券，国米小夜灯折合为 $30 合约体验券，品牌抱枕折合为 $20 合约体验券发放
🧠 创意提示：不限元素内容风格，晒图带有如Gate logo、Gate色彩、周边产品、GT图案、活动纪念品、活动现场图等均可参与！
活动截止于7月25日 24:00 UTC+8
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- 🔥 Gate广场 #GateAlpha积分节# 晒单狂欢开启！
带 #Gate Alpha交易分享# ，晒出你的Alpha第三届积分节高光交易，瓜分 $100 幸运奖池！
🎁 10名幸运晒图用户 * 10 USDT
📅 7月4日 12:00 -7月20日 24:00 UTC+8
别忘了，Alpha积分节主奖池高达百万美元，快来交易 + 晒图双重赢奖！
活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/45908
据 IT 之家 6 月 15 日报道，微软目前为 AI 初学者推出了一套免费网课，该课程为期 12 周，共包含 24 节课。 据悉，该课程是对人工智能的“大起底”，微软在网课中探讨了神经网络和深度学习的相关原理及知识，可令用户知悉用于处理图像和文本的神经架构，并了解到一些“不那么流行”的人工智能方法。