SNPS

新思科技价格

SNPS
¥3,018.74
-¥4.03(-0.13%)

*页面数据最近更新时间:2026-04-14 23:33 (UTC+8)

至 2026-04-14 23:33,新思科技 (SNPS) 股票价格报 ¥3,018.74,总市值 ¥5776.28亿,市盈率 54.56,股息率 0.00%。 当日股票价格在 ¥3,011.00 至 ¥3,096.00 之间波动,当前价格较日内低点高 0.25%,较日内高点低 2.49%,成交量 125.23万。 过去 52 周,SNPS 股票价格区间为 ¥2,708.49 至 ¥4,692.45,当前价格距 52 周高点 -35.66%。

SNPS 关键数据

昨日收盘价¥3,007.94
市值¥5776.28亿
成交量125.23万
市盈率54.56
股息收益率 (TTM)0.00%
摊薄每股收益 (TTM)6.87
净利润 (财年)¥95.91亿
营收 (财年)¥507.90亿
下次财报日期2026-05-27
每股收益预测3.17
营收预测¥161.96亿
流通股数1.92亿
Beta 值 (1 年)1.148

SNPS 简介

Synopsys, Inc. 提供用于设计和测试集成电路的电子设计自动化软件产品。公司提供 Fusion Design Platform 平台,用于数字设计实现解决方案;提供 Verification Continuum Platform 平台,用于虚拟原型、静态与形式验证、仿真、仿真执行(emulation)、基于现场可编程门阵列(FPGA)的原型开发以及调试解决方案;并提供用于执行特定功能的 FPGA 设计产品。公司还为 USB、PCI Express、DDR、以太网、SATA、MIPI、HDMI 和蓝牙低功耗应用提供知识产权(IP)解决方案;提供模拟 IP,包括数据转换器和音频编解码器;以及片上系统(SoC)基础设施 IP、数据通路与构建模块 IP、验证 IP 产品,并包括数学与浮点组件,以及 Arm AMBA 互连结构和外围设备。 此外,公司还提供逻辑库和嵌入式存储器;用于嵌入式应用的可配置处理器内核以及面向应用的指令集处理器工具;用于音频、传感器和数据融合功能的 IP 子系统;以及安全 IP 解决方案。进一步,公司提供 Platform Architect 方案,用于 SoC 架构分析与优化;提供虚拟原型解决方案;以及基于 HAPS 的 FPGA 原型开发系统,同时还提供一系列用于光学系统和光子器件设计的工具。 此外,公司还提供安全测试、托管服务、项目及专业服务,以及培训,帮助其客户检测并修复安全漏洞,以及软件开发生命周期中的缺陷,并提供制造解决方案。公司服务于电子、金融服务、汽车、医疗、能源和工业等领域。公司成立于 1986 年,总部位于美国加利福尼亚州的山景城(Mountain View)。
所属板块技术
所属行业软件 - 基础设施
CEOSassine Ghazi
总部Sunnyvale,CA,US
员工人数 (财年)2.80万
年均收入 (1 年)¥181.39万
员工人均净利润¥34.25万

新思科技 (SNPS) FAQ

新思科技 (SNPS) 今天的股价是多少?

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新思科技 (SNPS) 当前报价 ¥3,018.74,24 小时变动 -0.13%。52 周交易区间为 ¥2,708.49–¥4,692.45。

新思科技 (SNPS) 的 52 周最高价和最低价是多少?

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新思科技 (SNPS) 的市盈率 (P/E) 是多少?说明了什么?

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新思科技 (SNPS) 的市值是多少?

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新思科技 (SNPS) 最近一季的每股收益 (EPS) 是多少?

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新思科技 (SNPS) 现在该买入还是卖出?

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哪些因素会影响 新思科技 (SNPS) 的股价?

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如何购买 新思科技 (SNPS) 股票?

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风险提示

股票市场具有高风险和价格波动性。您的投资价值可能会增加或减少,且您可能无法收回全部投资金额。过往表现并非未来业绩的可靠指标。在做出任何投资决策之前,您应仔细评估自身的投资经验、财务状况、投资目标和风险承受能力,并自行进行研究。如有需要,请咨询独立的财务顾问。

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04-12 02:45
转一篇#英伟达# 的文章,英伟达已经不是一家公司而是一个AI帝国。 很多人还在把 NVIDIA 当成一家卖芯片的公司,但我越来越觉得,这种理解已经落后了。当我把这张投资版图拆开来看,一个更清晰的逻辑开始浮现:——这不是投资,这是在“布控整个 AI 需求链”。如果只看表面,你会觉得这是分散投资,但如果把所有节点连起来,会发现它们全部指向同一个终点:GPU 需求。 (1)先看最底层。$英特尔 INTC$ $新思科技 SNPS$ 这是芯片设计与制造能力,本质是确保整个半导体生态不会成为瓶颈。你可以理解为:就算未来竞争加剧,基础设计能力依然在体系内。 (2)再往上一层,是网络与光互联。$Lumentum LITE$ $COHR $MRVL 这些公司解决的是同一个问题——数据如何在 AI 集群之间高速流动。没有这一层,再强的 GPU 也会被带宽拖死。换句话说,这一层决定的是“算力能不能真正被用出来”。 (3)然后是最关键的一层——算力分发。$CRWV $NBIS 以及Nscale、Lambda 这一类 GPU 云厂商,本质是把 NVIDIA 的 GPU 变成“可租赁资源”,而不是一次性卖出去的硬件。这一步非常关键,因为它改变了商业模式:从卖设备 → 变成持续收租的生态。 (4)接下来是模型层。OpenAI、xAI、Mistral、Cohere、Perplexity 这一层才是“吃算力”的真正黑洞。所有模型公司,本质上都是 GPU 的最大消耗者。你会发现一个有意思的结构:NVIDIA 投的不是“一个赢家”,而是“所有可能成为赢家的人”。无论谁赢,GPU 都会被消耗。 (5)再往上,是应用与前沿场景。自动驾驶(Wayve)机器人(Figure AI)AI 制药($LLY、$RXRX)甚至核聚变(Commonwealth Fusion)这些看起来很分散,但本质只有一个:——它们会把 AI 从“软件”变成“现实世界需求”。一旦 AI 进入物理世界,算力需求不再是线性增长,而是指数级放大。这也是为什么 NVIDIA 的布局里会出现“看似不相关”的赛道。因为它押的不是行业,而是“需求爆发点”。 所以现在回到一个更核心的问题:为什么 NVIDIA 要投这么广?因为它在做一件非常少公司能做到的事——同时控制供给侧(芯片 + 网络 + 算力)同时布局需求侧(模型 + 应用 + 场景)这意味着什么? 意味着它不只是参与 AI 周期,而是在“放大 AI 周期”。很多人把 AI 看成一场竞赛,但 NVIDIA 的打法更像是:——不下注谁赢,而是确保每个人都必须用我的筹码。 当你从这个角度再看这张图,就会发现一个更深层的结构:每一笔投资,都在强化一个闭环:投资 → 需求增长 → GPU 消耗 → 收入提升 → 再投资这才是真正的飞轮。
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