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        3：如果选择微信官方渠道
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        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 。
        5：成功后 ，你可以在游戏中使用房卡进行游戏
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4.在购买和使用斗牛房卡购买联系方式时
，需要注意以下几点：
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
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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。

　　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
。

　　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 。