玩家必备教程“微信连接炸|金花房卡怎么购买”获取房卡教程-知乎

小夏 33 2025-09-07 08:54:24

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购买步骤:2025年09月01日 12时45分57秒
1:打开微信 ,添加客服 ,进入游戏中心或卡贝大厅
2:搜索“斗牛房卡购买联系方式”,选择合适的购买方式以及套餐。
3:如果选择微信官方渠道,按照提示完成支付 ,支付成功后,房卡将自动添加到你的账户中 。
4:如果选择第三方平台,按照平台的提示完成购买流程 ,确认平台的信誉和性。
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  记者丨骆轶琪

  编辑丨张伟贤

  被视为是英伟达“劲敌 ”的博通,再度收获傲人业绩 。

  当地时间9月4日,博通发布2025财年第三财季财报显示 ,期内实现营业收入159.52亿美元 ,同比增长22%,略高于上一个财年给出的158亿美元收入指引;调整后的净利润为107.02亿美元,同比增长30.15%。

  其中AI业务依然实现了高速增长 ,在该财季实现营收52亿美元,同比增长63%,略高于上一个财季给出的51亿美元收入指引。高速成长的业绩 ,支撑博通在当地时间9月5日开盘股价一度超过14%涨幅 。

  不同于英伟达主推GPU芯片及解决方案,博通为代表的厂商则是依靠帮助云服务商设计ASIC定制化芯片而受到关注。相比之下,英伟达立足于推出通用加速计算芯片 ,ASIC则是针对云服务商的特定AI推理需求而进行定制化设计,由于这类芯片与云厂商的业务协同性更高而备受欢迎。

  不过多名业内人士对21世纪经济报道记者指出,GPU与ASIC芯片定位不同 ,因此将在很长一段时间内将共同发展,携手在AI大模型浪潮下持续跃进 。

  当然英伟达也关注到了ASIC芯片市场的机会,其同业AMD也在此前业绩会上谈到在同步发展ASIC芯片业务。在全球持续推进AI基础设施建设过程中 ,AI芯片市场之争料将持续。

  博通狂飙

  博通的业绩和股价持续“共进”背后 ,是AI推理需求的牵引 。

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  在业绩沟通会上,博通总裁兼首席执行官陈福阳(Hock Tan)指出,第三财季营收创历史新高 ,得益于定制AI加速器、网络和VMware业务的持续强劲增长 。“受益于我们的客户继续大力投资,预计人工智能半导体收入的增长将加速,到第四财季至62亿美元 ,由此将实现连续11个季度增长。 ”此外,公司预计第四季度营收约为174亿美元。

  陈福阳在此前第一财季财报沟通会上就提到,彼时有三个超大规模客户各自计划在2027年底前将集群规模提升到100万个XPU ,彼此之间也在竞争 。预计这三个超大规模客户将在2027财年带来600亿至900亿美元的可服务潜在市场(SAM)。这一趋势在后续财季中得到了延续。

  第三财季,博通XPU业务已占AI整体收入的65% 。来自三大客户的定制AI加速器需求持续增长。此外,此前提到的多位潜在客户 ,在该季度内也得到了一定落实。

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  陈福阳指出,博通已经收到新一家用户下达的价值100亿美元的XPU芯片新订单,有望推动公司2026财年AI业绩超过此前预期 。随后有市场消息指出 ,这个大订单来源可能是OpenAI ,不过并未得到博通的官方证实。

  受益于ASIC芯片需求的厂商不仅有博通,Marvell与前者多种业务接近,同样受益于此轮定制化芯片设计需求。

  Marvell在几天前发布的2026财年第二财季财报显示 ,期内实现营业收入20.06亿美元,同比增长58%,其中数据中心部分实现收入14.91亿美元 ,同比增长69%,同样受益于定制化XPU芯片和附加产品、光电互连产品组合驱动 。

  目前普遍行业观点认为,ASIC芯片主要针对AI推理需求市场 ,随着AI应用需求持续扩大化,其市场空间有望超过AI训练市场。

  TrendForce集邦咨询资深研究副总经理郭祚荣此前就向21世纪经济报道记者分析,“AI训练的参数量很大 ,且不是一个固定形态。这部分市场需求主要在GPU芯片,是英伟达的强项,他们会根据用户的程式设计符合最终用途的产品 。”他进一步指出 ,但在AI推理市场 ,反而ASIC芯片更具优势,因为已经将设计固化,可以根据既有训练好的资料快速分析认证 ,且其更为省电 。“英伟达在AI推理芯片领域并没有形成绝对壁垒,北美四大云服务厂商都有自己的专用ASIC芯片,用于各自细分需求 ,例如Meta聚焦社群算法调优 、谷歌强化搜索引擎能力等。”

  ASIC畅旺

  从市场层面来看,ASIC芯片受到关注是源于,一方面 ,市场苦英伟达在GPU市场占据霸主地位久矣,其以CUDA软件生态+NVLink连接生态,以相对封闭的态度牢牢把控GPU市场;另一方面 ,ASIC芯片的特殊定位依然可以帮助云服务商完善垂直细分需求。虽然目前ASIC芯片大盘体量有限,但有望随着AI应用需求持续攀升而进一步扩大市场 。

  从一个侧面可以看出云厂商目前的选择,他们依然一面在购买英伟达的GPU芯片 ,另一面持续推进内部自研AI芯片迭代 ,只是由于各自定位差异,以及相关芯片连接生态的成熟度等因素影响,而各自步伐有所不同。

  典型如谷歌 ,就持续在推进自研TPU芯片的迭代。此前则有市场消息称,OpenAI也对谷歌的自研TPU芯片有兴趣,同样是对英伟达接近于“独占 ”GPU市场的地位有所忌惮 。

  当然对于GPU与ASIC芯片之间的发展关系 ,业界普遍认为二者将立足各自优势,并行发展以应对差异化AI基础设施需求。

  英伟达其实已经关注到ASIC芯片市场的机会,今年5月 ,其发布NVIDIA NVLink Fusion。据称,NVLink Fusion为云服务商提供了便捷,后者可以使用自定义ASIC、NVIDIA机架级系统和NVIDIA端到端网络平台 ,将AI工厂扩展到数百万个GPU 。该平台支持高达800Gb/s的吞吐量。首批生态合作伙伴包括联发科、Marvell等。

  在国内市场,同样存在GPU与ASIC芯片并存发展局面 。在GPU赛道的典型参与者主要包括海光信息 、沐曦股份、天数智芯、壁仞科技 、摩尔线程等;定位ASIC芯片市场的玩家则有华为海思 、寒武纪以及百度生态链企业昆仑芯、阿里生态企业平头哥等。

  不过显然,随着ASIC芯片青睐者越来越多 ,该市场的整体容量也有望持续增加 ,从容量层面与GPU市场有望进一步缩小差距。

  DIGITIMES分析师陈辰妃就对21世纪经济报道记者指出,预计在2023~2028年间,高端云端AI加速器出货量CAGR(年复合增长率)方面 ,GPU为50%、AI ASIC为52% 。因此预计到2028年以前,AI ASIC出货数会将超过GPU 。

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