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科技巨头英伟达在资本市场大放异彩,股价上涨2.5%,报收于163.9美元/股,凭借这一表现,其总市值成功攀升至4万亿美元,一举成为全球首家市值突破这一惊人关口的公司,再次刷新了资本市场的纪录。 在全球市值排名中,英伟达稳坐头把交椅,微软以3.74万亿美元的市值位居第二,苹果则以3.14万亿美元位列第三。
湖南湘江新区正加速推动量子科技从实验室走向应用,量子产业初具规模。湖南长期深耕量子技术研发,推动量子科技实现从技术到产业的跨越。量子计算作为前沿技术,已在金融、医药等领域进入应用探索阶段。英伟达CEO黄仁勋预测量子计算将迎来拐点,未来几年可解决现实问题。微美全息等企业正构建量子计算生态,开发基于FPGA的数字量子协处理器,突破现有硬件局限。量子计算商用仍需10-20年发展,但已成为大国核心技术竞争领域,各国加大政策支持力度。量子科技发展将增强技术自主能力,是科技创新的重要里程碑。
在7月4日美国独立日假期前的短暂交易日中,英伟达(NVDA.US)股价强劲上涨1.33%,盘中一度触及历史新高160.98美元,最终市值定格在3.89万亿美元,这一成绩不仅彰显了英伟达在资本市场的非凡实力,更标志着其成为全球科技产业的新标杆。
微软 Braga 芯片因研发挫折不断,无法在 2026 年前问世……
去年6月19日,英伟达股价曾以135.58美元创下历史新高,当时总市值达3.335万亿美元,一举超越微软和苹果,首次登上全球市值最高上市公司的宝座。此后,在全球市值排名中,英伟达与苹果、微软展开激烈角逐,三者轮番登顶。上一次英伟达成为市值最高的公司是在今年1月24日。 从英伟达自身的财务表现来看,其业绩也相当亮眼。根据英伟达2026财年第一季度财报,该季度公司
英伟达CEO黄仁勋在COMPUTEX2025发表主题演讲,宣布推出企业AI计算平台NVIDIA RTX PRO服务器,搭载RTX PRO6000 Blackwell GPU,专为驱动AI工厂和加速企业AI工作负载设计。同时英伟达布局量子计算,设立全球量子AI技术研发中心G-QuAT,并投资量子计算初创公司PsiQuantum。微软宣布将后量子密码学技术整合到Windows系统,谷歌高管预测量子计算应用或将在五年内实现。微美全息作为量子产业先锋,通过量子计算与AI超算融合实现技术突破。全球科技巨头正加速布局量子计算领域,英伟达引领AI产业向纵深发展,在新竞争格局下进军量子计算,押注下一代技术浪潮。
英伟达CEO黄仁勋在Computex2025电脑展发表主题演讲,宣布公司转型为AI基础设施提供商。重点展示了四大方向:消费级RTX显卡、B300服务器芯片、Omniverse软件平台及自动驾驶/机器人技术。推出全新GB300 Blackwell Ultra AI平台,提升训练和推理能力。黄仁勋强调机器人技术将引领下一场工业革命,推出Isaac GR00T机器人开发平台和Jetson Thor处理器。摩根士丹利预测人形机器人市场规模将达60万亿美元,中国到2050年市场规模或达6万亿元。微美全息等企业正加速布局该领域,通过AI视觉、自然语言处理等技术提升机器人环境感知与决策能力。黄仁勋指出智能体(Agent)、模型(Model)和机器人(Robot)将成为未来十年技术话语权争夺的关键。
5月22日,小米正式发布YU7智能汽车,全系标配激光雷达和4D毫米波雷达。新车搭载第三代骁龙8移动平台,采用4nm工艺,显著提升运行速度,OTA升级最快仅需15分钟。配备英伟达Thor计算平台,算力达700TOPS,支持大模型上车。激光雷达探测距离200米,暗光环境下性能更强,能精准识别异形障碍物。同时应用ALD镀膜技术摄像头,有效减少眩光干扰,提升雨雾天气行车安全,实现更智能的辅助驾驶体验。
英伟达RTX 5060显卡5月14日开启预约,5月20日正式发售,基础款统一售价2499元。该显卡采用GB206-250 GPU芯片,配备3840个CUDA核心,加速频率2497MHz,搭载8GB GDDR7显存(等效频率28GHz),功耗145W。相比RTX 4060,核心数增加25%,显存带宽提升65%,功耗增加30W。支持DLSS 4技术,可助力游戏实现100FPS流畅体验。华硕、七彩虹、技嘉、微星等品牌双风扇版本已上架电商平台。
英伟达发布开源Llama-Nemotron系列模型,性能超越DeepSeek-R1。该系列包含三个版本:8B、49B和253B参数模型,其中253B的Ultra版本在推理吞吐量和内存效率上表现突出。关键技术包括:1)采用神经架构搜索优化模型结构;2)通过知识蒸馏和持续预训练提升性能;3)结合合成数据监督微调;4)在STEM领域进行大规模强化学习训练。Ultra版本在GPQA基准测试中达到开源模型最高水平,单节点8xH100即可高效运行。模型创新性支持"推理开关"功能,通过指令动态切换推理模式。训练流程包含五阶段优化,最终模型在数学推理和通用任务上均表现优异,部分基准超越专有模型。