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title: "AMD 跟英伟达 “掰手腕”，Helios 够格吗？"
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description: "对外销售的商用 GPU 市场目前主要是$英伟达(NVDA.US) 和 $AMD(AMD.US) 两家。MI300 时代 AMD 因为缺少系统级方案（所谓系统，核心就是互连方案）几乎没有吃到 AI 算力的红利。但是现在 Helios 来了，那么：1）AMD 是否真正具备了与英伟达同台掰手腕的能力？2）在互连方案的竞争与迭代中，到底有哪些产业链逻辑变化，谁受益谁吃亏？我们将从互连的角度来研究这一问题..."
datetime: "2026-09-15T10:46:13.000Z"
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author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin.md)"
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# AMD 跟英伟达 “掰手腕”，Helios 够格吗？

对外销售的商用 GPU 市场目前主要是$英伟达(NVDA.US) 和 $AMD(AMD.US) 两家。MI300 时代 AMD 因为缺少系统级方案（所谓系统，核心就是互连方案）几乎没有吃到 AI 算力的红利。但是现在 Helios 来了，那么：

**1）AMD 是否真正具备了与英伟达同台掰手腕的能力？**

**2）在互连方案的竞争与迭代中，到底有哪些产业链逻辑变化，谁受益谁吃亏？**

我们将从互连的角度来研究这一问题。关于AI互联的基础信息，请参考上篇[基础梳理](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/43798848?channel=OWSN00110)。

**正文如下：**

我们从比较英伟达和AMD组网方案差异开始：

**一、软实力之争：生态位对战**

**1.1 Scale-Up：英伟达的黄金标杆 vs 众人抱团取暖**

**英伟达：黄金标杆的封闭生态。**NVLink 与 CUDA、NCCL 软件栈深度绑定，延迟、带宽性能一流，但价格昂贵，且采用封闭生态基本等于被英伟达绑死。为缓解客户顾虑，英伟达 2025 年推出 NVLink Fusion，向第三方 CPU、xPU 部分开放，把 NVLink 转为半开放标准，便于非英伟达芯片接入其芯片域。

**AMD：抱团对抗英伟达**。UALink，以AMD为主的同盟，来对标NVLink的Scale-Up协议，以Infinity Fabric（早先为CPU间通信协议，目前延伸为GPU间互连）为核心。

后续开源 IF，并提供灵活 I/O 通道支持不同标准，以此推动下一代开放标准 UALink，联盟成员包括 AMD、ALAB、AWS、Google、Meta等。

**联盟声量大，缺乏硬件很尴尬。**由于原生UALink标准的交换芯片仍在 ALAB 与 Marvell 处推进研发与量产，目前Helios方案的Scale-Up协议走的其实是UALoE（UALink over Ethernet），也就是架在以太网上的UALink来过渡。

从下表可见，UALoE 的带宽已与 NVLink 6 持平。尽管延迟未披露，但海豚君认为难以匹敌 NVLink：UALoE 底层仍是以太网，数据传递时需在两套标准之间反复封装、解封，叠加以太网本身的转发开销。

**1.2 Scale-Out: IB太贵又封闭，以太网胜**

Scale-Out层格局相对清晰，竞争主要在英伟达主导的 InfiniBand 与开放生态的以太网之间展开，英伟达核心硬件是 Quantum交换机、ConnectX 网卡与 BlueField DPU。

**如今市场的天平已明显偏向以太网。**它本身就具备强兼容性、庞大生态、更低成本与更强扩展性；而随着各厂商纷纷加入以太网阵营（AMD 即为超以太网联盟UEC 的成员）持续补齐性能短板，与 IB的差距不断收窄。英伟达自己后续也扩展了以太网产品线，主要引入了Spectrum交换机，搭配网卡/DPU。

**二、组网方案：Helios，迟到的“错位”追赶**

组网方案的竞赛，除了协议标准的生态站位，更是硬件按照协议一起组网之后，方案的部署规模与用户接受度。

这里我们重点拿3P市场上两家GPU玩家的组网方案，AMD Helios 和英伟达GB300 NVL72来做对比。

先来看代际差异：AMD的**Helios 形态基本参照 GB300 NVL72，实际上市时竞对是GB的换代方案Vera Rubin机架。显然，Helios是在用竞对上一代的架构，打下一代的产品。因此比较时，海豚君重点拿Helios来比较GB300，再看Vera Rubin主要更新了哪些地方。**

**2.1 AMD：默默无闻的MI300时代**

在Helios（MI450平台）之前，AMD以卖芯片MI300为主，GPU之间仅有简单的板内直连方案，缺少可以把几十个GPU直接互联的、像英伟达NV Switch一样的Scale-Up交换芯片。

短板很明显：GPU仅板内直连时，8 个GPU之间是直连的，但超过8张卡的GPU之间互联，就得跳出直连网络，走Scale-Out网络，带宽、延迟同步劣化。

这就是海豚君上篇说的，同一个办公室的同工种同事互传文件，八人之内可以做到两两互传。超过八个，就得走你传我，我再传他人，一直传到最终的人。

英伟达GB机架内，计算托盘（办公区）与交换托盘（调度室）组成机架（办公楼），用下图对比：可以看到机架正面，9 块交换托盘并非集中置于机架顶部或底部，而是夹在 18 块计算托盘中间。

相当于把调度室设在中间楼层，一个人要传资料的时候，只需要把资料放在中间调度层，调度解析之后，直接一键直投到目的收件人。72人范围内无阻沟通。

当下无论是训练还是推理，数万亿参数+MoE混合专家背景下，**到底能集合多少GPU算力是核心竞争点**。这直接导致AMD在MI300时代，与英伟达的GB方案完全没法打，尤其是在训练上差距过大。

MI300 打GH还是GB，都无还手之力。因此，AMD直到出了对标英伟达GB300的Helios（MI450平台）机架方案，才算是有了上牌桌的可能。

除了CUDA生态上的强悍，海豚君这里重点说一下，英伟达组网上的一大杀手锏——用NVLink串起的GPU Scale-Up互联。

**2.2 英伟达GB300关键差异——NVLink为核心的 GPU Scale-Up**

英伟达在处理GPU互联时，为了打开互联片数的限制，直接在GPU之间引入了基于NVLink协议的交换芯片，同样命名为NVSwitch。

交换芯片的作用是，把18个计算托盘、每计算托盘内的4颗Blackwell GPU，全部通过NVSwitch连接起来。这72个GPU需要交换信息的时候，都各自把信息投给NVSwitch芯片，由这个交换芯片再一站转给另外一个GPU。

具体来看，一个英伟达GB300的结构，一共是18个计算托盘（72颗GPU，）上面10个、下面9个，中间夹着9个交换托盘（18颗NVSwitch 5交换芯片）。

每颗GPU引出18条链路，分别接入18颗NVLink 5的交换芯片。单GPU聚合双向带宽1.8TB/s；每颗NVSwitch 72端口，接满全部GPU，**实现任意两颗GPU间单跳互通，无阻塞全互连。**

两个GPU之间，无论有多近，其实并不直接互联，而是先走托盘基盘，到托盘边沿的连接器，接上托盘背面的铜线再进入交换托盘（物理路径上是这样实现的：GPU → 托盘走线→托盘连接器 → 背板连接器 → 铜缆 → 交换托盘连接器 → 飞线 → NVSwitch ASIC）。

此外，单个托盘内有两个CPU，而CPU-GPU是用英伟达专属的NVLink C2C（通用方案往往走PCIe），双向带宽900GB/s。

**2.3 AMD抄作业：抄了什么？像不像？**

Helios在组网灵魂上与英伟达的GB300相似。引入了交换机来连接18个托盘里的72颗GPU，整机架6个交换托盘、12颗Switch ASIC，同样走铜缆背板。由于连接的交换机端口更多，单 GPU双向速度 3.6TB/s， 是GB300的两倍。

但方案实际落地上差异还是比较大：

**a. 协议标准：**GPU的Scale-Up确实引入了交换机，但协议标准，正如前文所说，不是自己严格意义上的UALink，而是走在以太网的UALoE。

**b. 交换机硬件：**第三方交换机标品。硬件上，用的是$博通(AVGO.US) 的交换机产品——Tomahawk 6，这个交换机属于标准品，普遍用途是Scale-Out，端口非常多，在Helios用于Scale-Up的时候，端口有剩余。

Helios单交换托盘 4 组连接器共 864 条通道、2 颗 TH6 各占 432 条，而单 TH6可用 512 条，**约16%的交换容量因此闲置，而英伟达是全部接满的。**

此外，由于在托盘内受制于较弱的SerDes能力，加装了以太网Retimer。**同时拉高了成本、功耗与组装难度**。

**c. 2倍的铜缆用量：一共是10,368根铜缆，**足足为英伟达两倍。差异来自于英伟达SerDes可以在同一对DP上同时收发。

**d. 交换介质：铜飞线还在。**连接器-Switch段保留了GB300设计中的飞线，增加了成本与维护风险。

**e. CPU配比低，CPU与GPU再次引入飞线连接：**每个计算托盘配1颗Venice CPU、4颗MI455X GPU。CPU与GPU 配比由英伟达的 1:2 降为 1:4（核数比也是更低的）。

GPU因为距离CPU比较远，是通过飞线连接Venice CPU与Vulcano网卡，而不是英伟达的NVLink C2C的连接方式。

从下图的协议带宽看，海豚君推测AMD中CPU配比下降是因英伟达自研了NVLink C2C (1.8TB/s)，CPU以及它所带的内存被纳入 GPU 一致性访问域，需要更高的配比支撑传输；而AMD的CPU-GPU走IF（仅256GB/s），CPU 可能只负责控制与调度，一颗即可覆盖4颗GPU。

**2.4 Helios真正的同台竞品：Vera Rubin到底迭代了什么？**

飞线是易耗品，容易坏，修起来比较麻烦。Vera Rubin主要的更新就是取消了飞线，交换芯片升级到了36颗NVLink6，把GPU之间的传输带宽拉到了3.6 TB/s；此外把CPU-GPU间NVLink C2C带宽翻倍至1.8TB/s。

关键是飞线是如何取消的呢？

GB300方案中，计算托盘以一块高度集成的PCB板为核心，GPU、CPU、LPDDR同板。信号出柜的路径是CPU→GPU→NIC网卡→OSFP（出柜接口）→Leaf交换机。其中，从NIC网卡到OSFP**这一段走飞线（左图中蓝色虚线），是最容易故障的线路。**

Vera Rubin的解法是将**板卡模块化**，如CPU和GPU组成计算模块，CX-9紧挨OSFP出口排列，一起做成独立网络通信模块Orchid。

几个独立功能的模块加上一块竖在中间的 PCB 中板，模块之间不再用线缆，而靠板与板连接器盲插对接（右图红色箭头）。**易于维护、便于组装。**

**这样经过盲插对接后，全程是PCB走线。**

PCB 上的长距离传输比飞线更易衰减，英伟达因此在配备高速 SerDes 之外，同步升级了 PCB 的材料、层数与面积。

可以看到，英伟达NVL72从GB系列到Vera Rubin，GPU连接方式不变，主要是模块化+PCB板+连接器，来取代飞线，**降低组装时间，且容易维护**。

而Helios是抄英伟达上一代的设计，通过高成本堆料的方式，拉高了可比参数值，但由于组件非定制、设计等各方面问题，实际成本更高。而同台竞技的是英伟达改良后的Vera Rubin产品。

**2.5 Scale-Out：没核心差异**

该层级的组网方式较为简单，主要是硬件数量以及带宽的升级。我们结合前文Scale-Up的比较分析整理了方案的整体差异比对表。浅红底色的是AMD相较于英伟达落后的部分。

**2.6 英伟达的下一代：Rubin Ultra又是一次大变革？**

英伟达这边，Vera Rubin的下一代——Rubin Ultra 代际已经酝酿中**，可能首次用光跨柜做Scale-Up。**

目前，有两种机架形态——Kyber机架 vs传统Oberon机架，在同时考虑中。

**a. Kyber 机架（NVL144，见下图左侧）：形态重构**

计算托盘改为刀片状（Blade），垂直安装在上下两块大型PCB中板的一侧。单刀片集成 4 颗 Rubin Ultra GPU 与 2 颗 Vera CPU，整机柜分 2 个 全功能模块（Canister），各含 18 块刀片，合计 36 块刀片、144 颗 GPU。

PCB中板另一侧交换芯片同步加量：每块交换刀片含 6 颗 NV Link 7 交换芯片，每机架 12 块，合计 72 颗。GPU 经 2 块 PCB 中板（每个 Canister一块）以全互连方式连至各交换刀片。这侧中板另插入管理模块。

**b. Oberon 机架（上图右侧）：沿用横置托盘**

①机架内：布局由 Vera Rubin时，9个交换托盘在中间，上面放10个GPU托盘，下面放8个GPU托盘的10+9+8。

新方案改为 9+18+9。18 个计算托盘等分两组分布于机柜顶部与底部，NVLink 交换托盘翻倍至 18 个、单托盘高度压缩至 0.75U。**目的是缩短最远计算托盘与最远交换托盘的间距，以保证铜背板上 NVLink 信号的链路驱动能力。**

**② 跨机架，用光互联拉高Scale-Up上限：**8 个各装 72 颗GPU 的机架，首次引入**Scale-Up CPO**，做到8个机柜之间Load/Store内存语义的全互联，而非RDMA消息语义的Scale-Out。

**三、小结：理论上了牌桌，实际万年备胎**

整体而言，在最核心的带宽指标上，Helios无论Scale-Up还是Scale-Out都已基本追平英伟达的机架方案，单 GPU 双向 3.6TB/s 的 Scale-Up 带宽与 Vera Rubin 相当，Scale-Out 侧同样是 800G 网卡。**对于下游客户而言，AMD已具备成为替代方案的基本资格。**

但理论带宽追平并非全部。AMD 的差距集中在工程实现与自研全栈，沿用**GB机架的落后设计直接推高了单机架的物料成本。**

基于海豚君测算，两家厂商的单机架网络物理层的成本（外采口径），即便在英伟达 Scale-Out 侧计入了较为激进的 CPO 预期、从而抬高其成本的前提下，AMD 方案仍接近英伟达的两倍。

这一差距主要来自 Scale-Up 侧：翻倍的铜缆数、外采的交换芯片与Retimer占到了Helios Scale-Up网络成本的60%。

作为追赶者，AMD 面向客户显然会采取相对更低的定价（不考虑存储容量差异），而**上文分析的差距将完全反映在其组网方案的毛利上。**

Helios由于第三方组件使用较多，即使同样卖机架，它真正留存体内的收入是GPU（Instinct MI455X）+CPU（EPYC Venice）+网卡（Pensando Vulcano）的收入，其他多是低毛利转售业务。

回到机柜级组网竞争，AMD受制于原生UALink道阻且长以及组网上的跟进者策略，而英伟达的机架方案仍在快速迭代，其下一代机架方案物理形态或将发生变化。

**AMD的方案与英伟达差距仍然明显。**但在目前算力供给紧缺的情形下，这仍是AMD向上的出货周期，公司公开表示 2027 年的需求量已超出最初预期，将继续扩产。

**四、产业链梳理：柜内模块化——板代线；柜外GPU加量——光代铜**

从目前在部署以及拿到订单的下游来看，Vera Rubin 规模发货8 月启动，且已拿到所有主要超大规模客户、AI 云厂商和系统 OEM 的采购订单，市场普遍预期4Q26放量。

Helios 7月下旬量产，首批发货在9月末。规模商业化落后约一个季度，大规模放量或要等到27上半年。

产业链上，AMD的公开信息较少，但前文可见两家机架的硬件规格已经接近（同为3.6TB/s、200G SerDes、铜缆背板加多层PCB），而后文将看到相关环节的竞争格局相对集中。

在基板、PCB、液冷、电源环节，供应链重合度高；差距主要是：①在交换芯片上AMD用的博通交换芯片；②整机组装环节，英伟达用鸿海、广达等，而AMD用Sanmina、Celestica与HPE等偏美链组装厂。

以下，海豚君主要从机架方案对比、迭代中，梳理网络互联供应商的价值变化。

**4.1 方案迭代几家欢喜几家愁？**

**a. AMD链：Helios使AMD从单板8卡推到跨板72卡，交换托盘和Scale-Up层是最直接的增量。**

**博通**供应交换托盘的以太网Retimer、交换芯片；$安费诺(APH.US) 提供从连接器到铜缆的整体方案，两者是直接受益标的。

长期来看，UALink原生芯片将由$迈威尔科技(MRVL.US) **、**$Astera Labs(ALAB.US) 供应，是对博通交换芯片的替代逻辑。另外，海豚君后续要看的谷歌方案，OCS交换机在设计初衷上就是博通脊交换机的一种替代。

**b. 英伟达链：铜退，PCB & 光进，连接结构升级**

英伟达的机柜连接方案发生了以下两点关键变动：

一是取消了计算托盘与交换托盘的飞线；

二是PCB板的面积、强度都得到了提升。

物理成本测算参考下表，Vera Rubin方案的整体网络连接成本达到了GB方案的1.8倍左右，但同期单卡带宽翻倍，折算下来，单位带宽的网络成本反而下降约10%。

**连接：安费诺Amphenol多空交错。**飞线（无源铜缆）取消显然对Amphenol利空。但利好是：计算托盘内连接器的ASP相对更高，且接口数增量明显，一定程度上实现了对冲。背板铜缆方案（含连接器）仍然是Amphenol主供，整体安费诺偏中性。

**PCB板存在量价齐升的逻辑**。量上由更大的组网规模推动机架数量，价上是PCB板的技术升级迭代带来的层数与材料升级。在更长期视角下，Kyber机架将用PCB中板替代机柜内铜缆连接，继续利好PCB厂商，利空机柜铜连接。

**4.2 连接产业链价值分配，谁高谁低？**

我们按单机架物料测算，把全部网络物料归并为四个环节，价值量由高到低为：**光连接（光模块以及光器件）>交换>铜连接（铜缆以及连接器）>PCB & ABF。**

**1) 光连接：非技术主导的供需错配涨价，持续性存疑**

我们已经对单机柜价值量最高的光连接板块进行了深度覆盖，具体内容请参见[技术演进](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/41423680)、[产业链梳理](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin/post/42139974)。此处补充光纤光缆产业链。

**涨价来自供需错配。**需求侧是AI集群规模扩张驱动的结构性量升；供给侧瓶颈在最上游的**光纤预制棒**——超高纯石英玻璃实心棒，决定光纤的光学DNA，用来拉制裸纤，再给裸纤套上“外衣”，就变成大家熟悉的光纤。

光纤预制棒，价值量最大、贡献了产业链近70%利润，对设备与工艺要求最高。

成熟产能由$康宁(GLW.US) 、藤仓、$长飞光纤光缆(06869.HK) 等头部厂商主导，产能大部分不外售；存量玩家扩产谨慎，叠加18–24个月的扩产周期，供给较为刚性，缺口沿链向下传导，推动近一年的整体涨价。

**涨价持续性存疑。**尽管此前普遍认为预制棒存在制造壁垒，但从新进玩家的扩产情况来看，大族激光（扩产2000吨）、合盛硅业（扩产3200吨）等已开始激进布局预制棒产能，预计27年下半年的产能落地。另一方面，调研指出国内竞争已经加剧，截至6月数据，G.657.A现货价环比微升，G.652.D环比持平。新技术HCF（空心光纤，长飞光纤领先）目前仍处于商业化早期阶段（累计交付约占全年光纤需求的0.02%），相较CPO这类确定性极强的技术，其推动产业更新的逻辑更弱、涉及环节也更少。

这种技术壁垒有一些但不强的行业，需要考察垂直一体化能力。海豚君建议**关注具备预制棒自有产能或全链条垂直整合的龙头企业，如长飞光纤，康宁，**$亨通光电(600487.SH) **等，有望在产能出清阶段以议价能力与成本优势胜出。**

**2) 交换：Scale-Up 走向自研，Scale-Out仍以采购为主**

**\- Scale-Up层面，行业整体趋势是自研交换托盘内的交换芯片**。这是为了与对应自研协议协同的理想解决方案，采取通用交换芯片的劣势已在前文方案对比中体现。

**\- Scale-Out层面则多采购。**在我们下一篇对CSP连接方案的行业深度中会看到，尽管CSP在各个环节开启自研，但是高端交换芯片上仍以博通、Marvell、英伟达方案为主，可见SerDes IP、协议协同设计与软件栈形成的壁垒较为稳固。

**交换芯片是交换机产业链中技术壁垒与价值量最高的环节。**根据Bernstein测算**，交换芯片在整个交换机模组中的价值量高达30%**，也因此形成了高度集中的竞争格局。市场约70%的份额由博通主导，Marvell与英伟达分别占据约15%与10%。

交换芯片的毛利率约50-70%，领先地位的品牌交换机厂商（Arista、Cisco、英伟达）毛利水平超60%，显著高于白牌ODM交换机的10%-20%。因此建议选择高端芯片与品牌交换机享受定价权的厂商：博通、Marvell、$思科(CSCO.US) 、NVIDIA、$Arista Networks(ANET.US) 。

**3) 铜连接**

英伟达与AMD的背板铜连接以DAC为主，其受限的物理距离极限并不适用于跨机架的Scale-Up连接方案。而AEC或将延长铜缆的生命周期，我们将在AWS（AEC的主要采用方）的产业链中讨论这一部分。

**4) PCB & ABF**

**a. PCB/HDI：材料卡在日系，价值落在高层板**

PCB/HDI 的核心是覆铜板（CCL）：CCL 约占 PCB 成本的 30%，而 CCL 自身成本又高度集中在三种上游材料——铜箔约 40%、树脂与玻纤布各约 25%。

PCB 厂商的成本与议价能力，由上游两种高端材料决定：玻纤布与铜箔。

VR 代际把 NVLink 飞线全部换成 PCB 走线，板上长距离传输要求极低的介电损耗（Dk 决定时延、Df 决定损耗）与极光滑的铜箔表面。因此这一代必须采用 **Low Dk/Df 玻纤布**与 **HVLP（高频超低粗糙度）铜箔。**这两种材料的供应较为集中：

\- 三代低介电玻纤布由日东纺与 AGC 垄断；二代布（性能次于三代布）国产替代进行中，但主要出货仍依赖日东纺、AGC、台玻；

\- HVLP4/5 级别（级别越高，性能愈佳）铜箔中，三井金属份额超过 80%。

制造端，市场普遍预期Rubin Ultra 背板达 78 层或以上，其供应商胜宏科技已具备 70 层以上量产能力、100 层以上技术储备，深南电路量产 68 层、储备 120 层。

上游虽紧，但产业链各环节的毛利基本稳定在30–40%，说明涨价或许能够沿链传导，上游并未独占增量。

建议关注具备高层板量产能力的龙头：$胜宏科技(02476.HK) 、$深南电路(002916.SZ) 。

**b. ABF载板：日台垄断**

AI加速器所用ABF (中文：味之素堆积膜) 载板层数更少，但由于其需要在高温环境下保持稳定性，制造工艺要求更为苛刻。

目前，该市场集中度较高，前三大玩家 (Ibiden揖斐电, Unimicron欣兴电子, SEMCO三星电机) 占据超50%的市场份额。

**上游材料方面基本被日本厂商垄断。**

\- T-glass（低CTE玻璃纤维）：日东纺以近90%的全球份额基本垄断。

\- ABF增层膜：味之素市占率95–98%，月产能超200万平方米，2026年二季度已满产，新产能要到2030–2032年才逐步落地，短期供给刚性。

AI DC互联上的核心资产，海豚君整理如下：

后续对比谷歌、AWS与华为等大厂的组网方案差异后，海豚君会挑出产业链上的核心资产，逐一跟踪，敬请关注！

<此处结束>

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