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2.在"设置DD辅助功能DD微信麻将辅助工具"里.点击"开启".
3.打开工具加微信【添加图中微信】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启".(好多人就是这一步忘记做了)
亲 ，这款游戏原来确实可以开挂，详细开挂教程
1、起手看牌 炒股就看金麒麟分析师研报 ，权威，专业 ，及时 ，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 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 。
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