लेखक: TinTinLand ? 2026 की शुरुआत में, जब उद्योग OpenClaw की "श्रिम्प फार्मिंग गाइड" को एक सुपर-पावरफुल वर्क असिस्टेंट के रूप में उपयोग करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहा था, छंटनी की एक लहरलेखक: TinTinLand ? 2026 की शुरुआत में, जब उद्योग OpenClaw की "श्रिम्प फार्मिंग गाइड" को एक सुपर-पावरफुल वर्क असिस्टेंट के रूप में उपयोग करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहा था, छंटनी की एक लहर

तकनीकी कल्पना या "करियर किलर"? AI छंटनी की लहर पर गहन चिंतन।

2026/03/28 08:08
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लेखक: TinTinLand

🦞 2026 की शुरुआत में, जब उद्योग OpenClaw की "झींगा पालन गाइड" को एक अत्यधिक शक्तिशाली कार्य सहायक के रूप में उपयोग करने की होड़ में था, उत्तरी अमेरिका से एशिया में फैली छंटनी की लहर कभी नहीं रुकी। व्यवसाय की कठोर वास्तविकताओं का सामना करते हुए, यह लॉबस्टर "पंजा" अंततः सहयोगियों तक पहुंच गया, जिससे कई युवाओं के करियर के सपने टूट गए। तो, क्या AI तेजी से करियर परिवर्तन के लिए एक उत्प्रेरक है, या करियर की आकांक्षाओं को दबा देने वाला एक अदृश्य जल्लाद है?

तकनीकी कल्पना या करियर किलर? AI छंटनी की लहर पर गहन विचार।

Meta ने छंटनी के नए दौर की घोषणा की, और Crypto ने भी इसका अनुसरण किया।

सिर्फ दो सप्ताह पहले, Meta, एक टेक दिग्गज जिसने पिछले साल $200.966 बिलियन का वार्षिक राजस्व अर्जित किया, ने बड़े पैमाने पर छंटनी के एक और दौर की योजना की घोषणा की, जो कंपनी की कुल कार्यबल के 20% या उससे अधिक को प्रभावित करेगी। 19 मार्च को, Crypto.com ने भी छंटनी की योजनाओं की घोषणा की, जिसमें दुनिया भर में लगभग 180 कर्मचारियों को प्रभावित करने की उम्मीद है, जो इसकी कुल कार्यबल का 12% है। पिछले तीन या चार वर्षों में छंटनी के तीसरे दौर के रूप में, इस बार दिया गया कारण बाजार में मंदी नहीं है, बल्कि "AI प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगों का पुनर्गठन" है... विदेशी दिग्गजों ने क्रमिक रूप से छंटनी की योजनाओं की घोषणा की है, लेकिन मूल कारण अब कठिन आर्थिक बाजार के कारण "मजबूर कदम" नहीं है, बल्कि उत्पादकता में सुधार के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों की तैनाती से अधिक उत्पन्न होता है।

💁🏻 संयोग से, एक Tech Insider रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक टेक उद्योग ने 2026 की पहली तिमाही में 45,363 छंटनी की पुष्टि की, जिसमें लगभग 9,238 पद स्पष्ट रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वचालन के लिए जिम्मेदार थे, जो 20.4% है। चिंताजनक रूप से, यह छंटनी प्रवृत्ति तेज हो रही है, और वर्ष के लिए छंटनी की कुल संख्या 260,000 से अधिक हो सकती है। नीचे डेटा में सूचीबद्ध कुछ प्रमुख कंपनियों में छंटनी का सारांश है 👇

@Block 4,000 से अधिक कर्मचारियों की छंटनी की योजना बना रहा है, जो इसकी कार्यबल का लगभग 50% है।

@Gemini ने अपने कर्मचारियों का लगभग 30% छंटनी कर दी है और उत्पादकता में सुधार के लिए AI उपकरण तैनात कर रहा है।

@cryptocom ने अपने एंटरप्राइज-स्तर के AI परिवर्तन को आगे बढ़ाने के लिए अपने कर्मचारियों का 12% छंटनी कर दिया है।

भुगतान कंपनी Atlassian ने घोषणा की कि वह 1,600 कर्मचारियों की छंटनी करेगी, जो इसकी वैश्विक कार्यबल का 10% है।

PIPLabs, @StoryProtocol के डेवलपर, ने अपने कर्मचारियों का लगभग 10% छंटनी कर दिया और AI बौद्धिक संपदा बुनियादी ढांचे पर अपना ध्यान केंद्रित कर रहा है।

OPLabs संचालन को सुव्यवस्थित करने और समन्वय लागत को कम करने के लिए 20 कर्मचारियों की छंटनी करेगा।

- @AlgoFoundation अपने कर्मचारियों का 25% छंटनी करेगा।

Meta बड़े पैमाने पर छंटनी की योजना बना रहा है, जो संभावित रूप से इसकी कार्यबल के 20%+ को प्रभावित कर सकता है।

- @krakenfx_ZH लगभग 400 कर्मचारियों की छंटनी की जाएगी, जो कार्यबल का 15% है, और एक नेतृत्व पुनर्गठन लागू किया जाएगा।

- @Consensys अपनी कार्यबल का 20% छंटनी कर रहा है, वृहद आर्थिक वातावरण और नियामक अनिश्चितता का हवाला देते हुए।

🥽 इनमें से, Block, भुगतान सेवाओं में विशेषज्ञता वाली एक फिनटेक कंपनी, ने फरवरी की शुरुआत में घोषणा की कि वह लगभग 4,000 कर्मचारियों की छंटनी करेगी, अपनी कुल कार्यबल को 10,000 से अधिक से घटाकर 6,000 से कम कर देगी, जो लगभग 40% की गिरावट है। इसने AI-संबंधित उद्योग में सबसे बड़ी एकल छंटनी का रिकॉर्ड बनाया, जिससे टेक पेशेवरों में चिंता पैदा हुई। "जब चीजें इस बिंदु पर स्पष्ट हो जाती हैं, तो यह प्रतिरोध की लपटें जलाती है," Block के एक वरिष्ठ कार्यकारी ने कहा। Block ने स्पष्ट स्पष्टीकरण दिया: छंटनी लाभ की कमी के कारण नहीं थी, बल्कि इसलिए कि AI का मतलब था कि कंपनी को अब इतने सारे लोगों की आवश्यकता नहीं थी।

AI द्वारा लाया गया करियर संकट एक तत्काल वास्तविकता है जो "सब कुछ हो रहा है।"

🔭 यह दृष्टिकोण Salesforce के छंटनी तर्क के समान है, जहां उन्होंने दोहराए जाने वाले कार्यों से जनशक्ति को मुक्त करने और इसे AI-संबंधित व्यवसायों को आवंटित करने का उल्लेख किया। Block ने इस कार्रवाई को और अधिक पूरी तरह से लिया है, सीधे AI के साथ बड़ी संख्या में बुनियादी पदों को प्रतिस्थापित करते हुए, कंपनी को "AI-केंद्रित" एक दुबले संगठन में बदल दिया। वैश्विक टेक उद्योग में यह बड़े पैमाने पर छंटनी एक महत्वपूर्ण संकेत भेजती है: AI न केवल मानव जीवन में एक सहायक बन रहा है, बल्कि मानव पेशेवर अस्तित्व के लिए एक चुनौती भी है।

💬 AI प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास द्वारा लाई गई कॉर्पोरेट दिग्गजों के बीच छंटनी की लहर अनिवार्य रूप से याद दिलाती है कि @mattshumer_ ने सोशल मीडिया पोस्ट में क्या उल्लेख किया:

👨🏻‍💻 छंटनी की लहर का विश्लेषण: AI वास्तव में किसे प्रतिस्थापित कर रहा है?

🤖 निर्विवाद रूप से, AI प्रौद्योगिकी का तेजी से विकास एक व्यापक FOMO (Fear of Missing Out) मानसिकता को बढ़ावा दे रहा है । छंटनी, तकनीकी प्रगति के लिए एक "विलंबित सुधार" के रूप में, हमें फिर से जांचने के लिए मजबूर कर रहा है कि कैसे व्यक्ति, कार्यबल में मुख्य अभिनेताओं के रूप में, करियर विकल्प और संक्रमण करते हैं। पेशेवर सोचने लगे हैं कि क्या उनकी नौकरियां दूसरों के साथ विलय हो जाएंगी, और क्या बुनियादी असेंबली लाइन का काम अब भर्ती के लिए एक व्यवहार्य विकल्प नहीं है।

🫥 उत्तरी अमेरिकी टेक दिग्गज Meta को उदाहरण के रूप में लेते हुए, 2025 की नौकरी पुनर्गठन और अनुकूलन सूची में मेटावर्स के बहु-आयामी लेआउट से सुपर AI में सफलता की ओर बढ़ने की आवश्यकता का उल्लेख किया गया, जो सुपर मॉडल प्रशिक्षण, क्रॉस-मोडल फ्यूजन, और बड़े मॉडल आर्किटेक्चर पुनरावृत्ति जैसी प्रमुख क्षमताओं को और मजबूत करता है। परिणामस्वरूप, निम्नलिखित तीन व्यवसाय लाइनों को समायोजित किया गया:

जिस प्रकार का काम LLM में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, वह अत्यधिक प्रतिस्थापन योग्य नौकरियों को पतन की कगार पर मजबूर कर रहा है।

🧗 Meta एकमात्र कंपनी नहीं है जो प्रतीत होने वाली यथार्थवादी छंटनी को लागू कर रही है। Amazon, Microsoft, Pinterest, Fiverr, और विभिन्न उद्योगों में अन्य बड़ी और छोटी कंपनियां मानव दक्षता और उत्पादकता में सुधार के लिए इष्टतम मार्गों की खोज कर रही हैं, और पारंपरिक रूप से अप्रचलित नौकरियों को चरणबद्ध तरीके से समाप्त कर रही हैं, विशेष रूप से जूनियर कोडिंग, मानव संसाधन, और ग्राहक सेवा जैसे क्षेत्रों में—ऐसे पद जो AI प्रतिस्थापन के लिए अत्यधिक संवेदनशील हैं। तो, क्या आप जानते हैं कि आपकी अपनी नौकरी भी धीरे-धीरे AI लहर में एक खड्ड की ओर बढ़ रही है?

📊 5 मार्च को, अमेरिकी AI सुरक्षा कंपनी Anthropic ने आधिकारिक तौर पर एक शोध रिपोर्ट जारी की जिसका शीर्षक "Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence" था। यह रिपोर्ट अब अनुमान नहीं लगाती कि AI सिद्धांत में क्या कर सकता है, बल्कि सीधे कार्य परिदृश्यों में लाखों वास्तविक AI संवादों का विश्लेषण करती है ताकि यह देखा जा सके कि AI वास्तव में क्या कर रहा है।

🃏 रिपोर्ट में "अवलोकन एक्सपोजर इंडेक्स" के आधार पर व्यावसायिक रैंकिंग की एक सूची का उल्लेख है। इनमें से, AI से सबसे अधिक प्रभावित व्यवसायों में "कंप्यूटर प्रोग्रामर," "ग्राहक सेवा प्रतिनिधि," "डेटा प्रविष्टि क्लर्क," और "बाजार अनुसंधान विश्लेषक और विपणन विशेषज्ञ" शामिल हैं, जो इंटरनेट प्रौद्योगिकी उद्योग से निकटता से संबंधित हैं और बड़ी संख्या में कर्मचारियों वाले हैं।

🌪️ इन व्यवसायों के लिए एक प्रमुख अवलोकन बिंदु जो AI द्वारा प्रतिस्थापित किए जा सकते हैं, यह है कि उनके कार्य अत्यधिक मौखिक या डेटा-संरचित हैं, स्पष्ट परिचालन सीमाओं के साथ और शारीरिक धारणा, भावनात्मक संचार, या ऑन-साइट निर्णय लेने पर कम निर्भरता है। यह AI प्रौद्योगिकी मॉडल की क्षमताओं के साथ अच्छी तरह से संरेखित होता है— LLM स्पष्ट रूप से परिभाषित नियमों के साथ पाठ और डेटा प्रसंस्करण कार्यों को संभालने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। हालांकि, जो व्यवसाय शारीरिक हेरफेर, वास्तविक समय धारणा, और पारस्परिक संपर्क पर निर्भर करते हैं अभी तक AI द्वारा पूरी तरह से "लक्षित" नहीं हैं।

वित्त, मीडिया, रसद – AI से प्रभावित व्यवसायों की संख्या उम्मीदों से अधिक हो सकती है।

🌐 जूनियर और इंटरमीडिएट कंप्यूटर प्रोग्रामर जैसे व्यवसायों के अलावा, जो एक बार "उच्च-भुगतान नौकरियों" की सूची में सबसे ऊपर थे, भले ही आप टेक उद्योग में न हों, आप अनिवार्य रूप से इस तकनीकी लहर में बह रहे हैं। यदि आपकी नौकरी में निम्नलिखित में से एक विशेषता है, तो AI छंटनी कार्यक्रम जल्द ही इस खंड तक पहुंच सकता है:

💰 ठोस रूप से कहें तो, उदाहरण के लिए, Kingdee की AI वित्तीय प्रणाली स्वचालित रूप से 85% लेखांकन प्रसंस्करण पूरा कर सकती है, और बिग फोर लेखा फर्मों ने पहले से ही RPA के साथ 30% बुनियादी लेखापरीक्षा पदों को प्रतिस्थापित कर दिया है। इसलिए, बुनियादी लेखाकारों/कर क्लर्कों/बुककीपरों द्वारा किए गए वाउचर प्रविष्टि, चालान सत्यापन और समाधान, और निश्चित-टेम्पलेट कर दाखिल करने जैसे कार्यों को धीरे-धीरे AI द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा और अधिक तेज़ी से निष्पादित किया जाएगा। इसी तरह, Tableau AI स्वचालित रूप से 70% नियमित रिपोर्ट उत्पन्न कर सकता है, अप्रत्यक्ष रूप से जूनियर डेटा विश्लेषकों/डेटा क्लीनर के काम को AI द्वारा स्वचालित सफाई, लेबलिंग, और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए तेजी से प्रतिस्थापन की ओर ले जाता है।

🎨 यहां तक ​​कि सामग्री निर्माण और रचनात्मक निष्पादन पद जो उच्च स्तर की रचनात्मकता की मांग करते हैं और कच्चे कलात्मक कौशल का आकलन करते हैं, ByteDance के "Lingxi," Jimeng AI, और Midjourney जैसे ग्राफिक और वीडियो उपकरणों के तेजी से उदय के कारण एक नए संकट का सामना कर रहे हैं। बुनियादी कॉपीराइटिंग/SEO संपादन/उत्पाद विवरण संपादन पदों के लिए प्रतिस्थापन दर 82% तक पहुंच गई है, और टेम्पलेटेड पोस्टर और फ़्लायर्स जैसे बुनियादी दृश्य पहचान निर्माण के लिए प्रतिस्थापन दर, जो आमतौर पर ग्राफिक डिजाइनरों द्वारा संभाली जाती है, भी लगभग 70% है। कोई भी पद जिसमें गहरी सहानुभूति की आवश्यकता नहीं है और एक मजबूत संरचित, मानकीकृत प्रकृति है, धीरे-धीरे AI द्वारा प्रतिस्थापित होने की संभावना है, और यह प्रतिस्थापन पहले से ही चल रहा है।

🦾 Tesla के Gigafactory उत्पादन कार्यशाला में, स्वचालन दर 95% तक पहुंच गई है, और असेंबली लाइन और बुनियादी गुणवत्ता निरीक्षण पदों की मांग कम हो गई है। Foxconn की "लाइट्स-आउट फैक्ट्री" 0.02mm की वेल्डिंग सटीकता प्राप्त करने के लिए रोबोटिक आर्म्स और AI विज़न तकनीक का उपयोग करती है, और मानकीकृत भाग असेंबली, दोहराव वेल्डिंग, उपस्थिति/आयामी गुणवत्ता निरीक्षण, और सरल सामग्री हैंडलिंग जैसी प्रक्रियाओं को तेजी से लागू करती है। इन पारंपरिक उद्योगों के लिए, जटिल निर्णय लेने के अलावा, जो भाग AI द्वारा निष्पादित किए जा सकते हैं, वे पारंपरिक मैनुअल श्रम की तुलना में बहुत अधिक लागत-प्रभावशीलता रिटर्न प्राप्त कर सकते हैं, जो भविष्य की नौकरी समायोजन और कर्मियों अनुकूलन के लिए भी एक महत्वपूर्ण दिशा है।

🧳 आत्म-मूल्य को पुनर्निर्मित करना और AI द्वारा लाए गए "करियर मोहभंग" से खुद को बचाना

🎫 Anthropic की शोध रिपोर्ट एक कम स्पष्ट आंकड़ा भी प्रकट करती है: 22 से 25 वर्ष की आयु के बीच उच्च AI एक्सपोजर पदों के लिए भर्ती दर 14% गिर गई है। AI लहर द्वारा लाए गए करियर परिवर्तन और संकट का सामना करते हुए, हाथीदांत टॉवर छोड़ने और कार्यबल में प्रवेश करने के बाद युवा लोग जो पहला सबक सीखते हैं वह अक्सर अपने करियर में "प्रतिस्थापन योग्य" होने की निराशा होती है—किसी को मजबूर नहीं किया जा रहा है, लेकिन दरवाजे अब नए लोगों के लिए खुले नहीं हैं। इससे पहले कि हमें वरिष्ठ कर्मचारी बनने और "AI से बेहतर प्रदर्शन" के अपने करियर लक्ष्य को प्राप्त करने का मौका मिले, शायद हमें सोचना चाहिए कि आने वाले वर्षों के करियर लाभांश के लिए टिकट सुरक्षित करने के लिए वर्तमान तकनीकी सोच का लाभ कैसे उठाया जाए।

⭐️ स्वचालन के उच्चतम जोखिमों का सामना करने वाला समूह वास्तव में वह समूह है जो AI से कम से कम परिचित है।

इसलिए, हमें जो अधिक करने की आवश्यकता है वह AI से परिचित होना, AI में महारत हासिल करना, और पेशेवर क्षेत्रों और नौकरी बाजार के अवसरों में अपरिवर्तनीय तकनीकी कौशल जमा करना है।

भावनात्मक और पारस्परिक अंतर्दृष्टि: AI के पास एल्गोरिदम हैं, लेकिन मनुष्यों के पास गर्मजोशी है।

AIGC विभिन्न उत्पादन प्रक्रियाओं में भाषा का अनुकरण करने में सक्षम हो सकता है, लेकिन यह अभी भी मानव भावनाओं को वास्तव में समझ नहीं सकता है। यह मानकीकृत संचार स्क्रिप्ट उत्पन्न कर सकता है, लेकिन यह जटिल पारस्परिक परिदृश्यों को संभाल नहीं सकता है। "सहानुभूति, सुनना, और परिप्रेक्ष्य-लेना" की आवश्यकता वाली नौकरियों पर विचार किया जाना चाहिए। जबकि मनोवैज्ञानिक परामर्श, उच्च-स्तरीय बिक्री, और पेशेवर स्वास्थ्य देखभाल जैसे क्षेत्रों में परामर्श रिकॉर्ड व्यवस्थित करने और बुनियादी सुझाव उत्पन्न करने के लिए AI उपकरणों का उपयोग किया जा सकता है, मानव तत्व—सहानुभूतिपूर्वक संवाद करने और गहरा मार्गदर्शन प्रदान करने की क्षमता—ग्राहकों के साथ एक मजबूत बंधन विकसित करने और प्रभावी संचार कौशल विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

विभेदित सोच और अभिव्यक्ति, मानव रचनात्मकता का पूर्ण उपयोग करना।

🏌️‍♂️ इंटरनेट प्रौद्योगिकी उद्योग में अधिक से अधिक ऑपरेटर AI के खतरे को गहराई से महसूस कर रहे हैं। हालांकि, ChatGPT, Jimeng AI, और अन्य समान उपकरण जो सबसे बड़ा लाभ लाते हैं, वह अभी भी प्रारंभिक ड्राफ्ट को जल्दी से उत्पन्न करने, मांग पर छवियां बनाने, और विभिन्न प्लेटफार्मों के अनुकूल होने की क्षमता है—एक प्रक्रिया जिसमें जटिल रचनात्मक समायोजन शामिल हैं। मनुष्य, व्यापक उद्योग केस रिसर्च और ऑन-साइट इवेंट ऑर्गनाइजेशन और निष्पादन के माध्यम से, अभी भी ऑपरेशनल SOPs और पद्धतिगत अंतर्दृष्टि जमा कर सकते हैं, आधुनिक श्रमिकों के "भावनात्मक मूल्य" को पूरा करते हुए और अधिक विभेदित रचनात्मक विचार उत्पन्न करते हैं जो AI अनुमान नहीं लगा सकता है।

उच्च-स्तरीय रणनीतिक योजना की ओर बढ़ना, मुख्य निर्णय लेना अभी भी लोगों के पास है।

🗺️ वर्तमान में, AI तकनीक ने डेटा प्रोसेसिंग और ट्रेंड एनालिसिस में उल्लेखनीय क्षमताओं का प्रदर्शन किया है। जबकि AI नए बाजारों में विस्तार करने वाली कंपनियों के लिए ट्रेंड भविष्यवाणियां और सुझाव प्रदान कर सकता है, निर्णय लेने वाली संस्था को अभी भी कंपनी की रणनीति, बाजार के वातावरण और टीम की क्षमताओं पर विचार करने और जोखिम उठाने के लिए मनुष्यों की आवश्यकता होती है। डेटा और अनुभव के आधार पर ध्वनि रणनीतिक निर्णय लेना एक वास्तविक आवश्यकता बन रहा है, जो रणनीतिक परामर्श को करियर संक्रमण और गहन नौकरी की तलाश के लिए एक सार्थक विकल्प बनाता है।

हम 🐾 युग के इस सूक्ष्म जगत में "AI सहयोगी सहजीवन" की बारीकी को कैसे संरेखित कर सकते हैं?

🎙️ AI युग में छंटनी की लहर वर्तमान विकास का केवल एक सूक्ष्म जगत है। मानव पेशेवर मूल्य का मुख्य अभिविन्यास यह रहता है कि कुशलता से "AI के साथ सह-अस्तित्व" कैसे किया जाए। शायद यह संकट खुद उन्मूलन के बारे में नहीं है, बल्कि पुनर्निर्माण और विभेदन के बारे में है, जिसमें नौकरी के पदों की रचनात्मकता और प्रतिस्थापन क्षमता एक साथ हो रही है।

🎞️ यह उन लोगों को समाप्त करता है जो केवल दोहराए जाने वाले कार्य करते हैं और उन लोगों को पुरस्कृत करता है जो AI का उपयोग कर सकते हैं और मुख्य दक्षताओं के मालिक हैं। जो "करियर हानि" में पड़ते हैं, वे अक्सर वे होते हैं जो बदलने के लिए अनिच्छुक होते हैं और पुराने कौशल से चिपके रहते हैं। AI एक नौकरी किलर नहीं हो सकता है, बल्कि एक दक्षता एम्पलीफायर है। AI से परिचित होना, AI में महारत हासिल करना, और अपनी ऊर्जा को उन क्षेत्रों पर केंद्रित करना जहां AI प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है, सबसे अच्छी रणनीति हो सकती है। सक्रिय रूप से बदलाव को गले लगाना और उस बदलाव के भीतर मूल्य को फिर से आकार देना मुख्य सिद्धांत है।

☕️ "यदि आप वर्तमान में अपने कंप्यूटर के सामने हैं और आपके काम में मीटिंग नोट्स लेना, दस्तावेज़ लिखना, या PPT प्रस्तुतियाँ बनाना शामिल है, तो आपको सावधान रहना शुरू करना चाहिए।"

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