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Rubin将完全重塑AI经济学为英伟达带来持续优势。此外英伟达的产能领先地位将使其成为低成本生产商也是目前为止在训练和推理方面大规模运行AI最经济的平台。关于谷歌我们认为它面临着终极创新者困境因为其搜索功能与广告收入紧密相关。如果谷歌将其广告模式转向类似聊天机器人的体验其处理搜索查询的成本将增加100倍。另一种选择是将其商业模式转向更综合的购物体验。但这需要的不仅仅是向用户提供10个蓝色链接。相反它需要与用户和广告商建立新的信任契约而谷歌目前并不具备这种能力即使Gemini最近取得了成功。尽管ChatGPT受到批评但我们估计OpenAI正在通过强调可信信息而非推送广告来颠覆当今的在线体验。关键是AI时代的两个早期催化剂——英伟达和OpenAI在我们看来仍处于强势地位。尽管许多事情都可能发生变化但当GB300开始大规模采用时围绕这两家公司的当前叙述可能会发生改变。为什么张量处理单元无法打破英伟达的AI工厂护城河我们认为张量处理单元的核心问题不在于它们是否是好芯片——它们确实是好芯片。在我们看来问题在于它们对AI下一阶段的广泛架构适应性在这一阶段前沿规模的工作负载越来越依赖通信和带宽需要能够扩展到非常大的集群而不会在自身协调开销下崩溃的系统。在我们的评估中张量处理单元是在带宽昂贵且难以提供的时代设计的这种设计中心在模型规模扩大和工作负载多样化时就会显现出来。张量处理单元适用于低带宽AI并在搜索等生产环境中证明了其有效性。它们可以很好地进行某些训练并与重要的早期里程碑相关联。但随着模型变得更大工作变得更分散我们的研究表明张量处理单元设计在扩展和架构内可用带宽量方面遇到实际约束。在我们看来这是张量处理单元方法未成为整个行业广泛复制蓝图的关键原因。我们认为领先的前沿工作越来越需要为高带宽和规模优化的架构——这种系统设计能够实现GPU工厂在那里可以连接大量加速器并保持生产性利用。当我们谈论AI工厂的要求时我们强调三个关键因素近线性二分带宽增长、最小集合退化和持续的实际利用率约50%。在我们看来围绕更高带宽、可扩展互连设计的架构更符合这些要求。我们的前提是张量处理单元仍然是具有拓扑结构的单供应商架构有效地形成了荚舱——作为单一系统呈现的紧耦合单元。这种方法在当时是优雅的并呼应了旨在解决我们如何连接一切问题的其他历史设计。但我们认为限制出现在两个地方它不能以前沿工作负载日益需要的方式扩展它不能为最通信密集型、前沿级模型开发提供所需的净带宽。这些都不会使张量处理单元变得无关紧要。在我们看来张量处理单元仍然极其有用和有吸引力——特别是对于更有界的工作负载——但有用性不等同于成为下一代AI工厂的主导基础。在我们的框架中它绝对不是会侵蚀英伟达护城河的平台。为什么英伟达保持其护城河而Gemini不会杀死OpenAI我们相信最近张量处理单元的热情与其说是英伟达结构性转变不如说是因为产能受限、需求超过供应每个超大规模计算提供商都在稀缺条件下运营。在这种环境中买家和建设者将使用任何他们能获得的可信计算——这种动态正在放大张量处理单元以及其他替代方案的可用性和能力。CoWoS是门控因素。我们的研究目前指向的最大约束是封装产能。CoWoS晶圆上芯片基板上是台积电的封装技术它将晶片从晶圆上取下并将它们集成到基板上以便它们可以通过非常高速的通信连接。在我们看来这对依赖芯片间快速移动和跨复杂多芯片架构的现代AI系统来说是基础性的。关键点是当CoWoS产能紧张时它会约束先进AI加速器的输出无论需求有多强。总CoWoS产能随时间大幅扩展英伟达锁定了超过60%的产量。与此同时随着英伟达通过架构步骤的转换——从GB200到GB300然后到Rubin——以及交换和整体系统设计的改进领先平台的计算和系统效率得到提高。在我们看来市场应该将这些趋势结合起来看待——即产能增加但每个系统的性能也在提高这加强了能够确保产量并在经验曲线上移动最快的供应商的经济学。在这种情况下领先供应商显然是英伟达。我们认为英伟达有效地预购并确保了有意义的CoWoS产能。因此即使馅饼扩大英伟达也有能力在讨论的规划期内保持重要份额——预计到2027年它仍持有所述市场的约61%。对于AI芯片我们估计英伟达将保持接近约80%的市场份额。当我们谈论低成本生产、学习曲线以及为什么优势正在转回英伟达时我们相信低成本生产商框架是关键的但它经常被误解并且没有得到严格应用。在我们看来成为低成本生产商在规模市场中一直很重要——细微差别在于人们是否指单位成本、交付价格或经济利润结构。从这个角度来看谷歌作为AI芯片当前低成本生产商的地位随着堆栈的转移以及张量处理单元/专用集成电路供应链经济学变得更加清晰而变得越来越脆弱。我们的研究与相关分析一致表明谷歌在其AI堆栈的部分享有有意义的成本优势并通过积极接近市场来依赖这一地位。谷歌可以用低成本产能轰炸AI因为当你能推动更低的单位成本时你可以向市场推送更多供应并在价格和可用性上对竞争对手施压。但我们相信这种优势高度依赖于底层性能曲线和硬件供应链的经济学——两者都在移动。我们认为英伟达一个被低估的结构性优势是当主要部署在极端规模上运行基础设施时创建的学习循环。在我们看来大规模Blackwell部署——特别是X.ai正在推动的那种推向极限推出——充当一个强制功能暴露错误、收紧系统性能并加速弹性。英伟达从中学习然后在其客户群中传播这些学习这转化为竞争对手难以匹配的上市时间优势除非英伟达在运营上出现失误。如相关分析师指出的Gemini 3已经证明了缩放定律仍然有效。我们的研究表明如果缩放继续得到回报那么市场的重心就转向无论谁能在规模上每美元、每瓦特和每单位时间提供最多的训练和推理工作。这就是英伟达路线图定位重新确立其主导地位的地方因为GB300与GB200插槽兼容。从Hopper到Blackwell的差异不是微不足道的。我们之前报告过由于新的冷却要求、机架密度和过渡的整体复杂性基于GB200的机架可靠性较低。但早期报告表明基于GB300的新云配置表现异常良好从基于GB200的基础设施升级摩擦很低。这种兼容性加速了部署速度并提高了客户留在英伟达升级路径而不是绕道进入架构分叉的概率。经济学有利于英伟达。我们认为张量处理单元/专用集成电路堆栈的经济学经常被忽视。一个关键约束是如果很大一部分价值归供应商例如作为谷歌专用集成电路合作伙伴的博通那么低成本生产商声明就变得更加复杂。相关分析师估计在规模上谷歌300亿美元张量处理单元收入中大约150亿美元归博通这消耗了利润池的主要份额。这种动态对谷歌随时间的行为施加压力。即使张量处理单元单位经济学在孤立情况下看起来有吸引力供应商利润结构也可能侵蚀持续削弱市场的能力——特别是随着英伟达每系统性能的提高。我们相信路线图含义是GB300将重置成本曲线Rubin再次扩展它英伟达和张量处理单元/专用集成电路替代方案之间的空间急剧增加。在我们看来这并不会使张量处理单元变得无关紧要它使它们变得情境化。随着英伟达平台在规模上成为更低成本的Token生产商替代方案被迫进入更窄的通道或使用你拥有的策略。大语言模型之战我们的研究表明竞争战斗正在向堆栈上层移动。尽管对模型能力的快速改进感到兴奋——我们相信随着AI工厂的增长更大、更完整的模型将继续出现——我们的一个关键战略前提是仅凭模型质量不会成为持久的差异化因素。在我们看来重心转向软件生态系统、围绕模型包装的服务以及可靠且经济地操作这些模型的能力。如上所述即使谷歌今天可以声称成本优势期我们相信英伟达的平台学习、插槽升级路径和性能路线图——结合张量处理单元供应链中嵌入的利润现实——在接下来的两个周期以及可能更长时间内将低成本生产商优势转回英伟达。Gemini用户增长叙述错失了真正的设置谷歌的创新者困境我们相信可以公平地说Gemini 3对AI对话产生了有意义的影响特别是在加强缩放定律保持完整方面。但我们也相信一些广泛流传的图表——特别是那些暗示ChatGPT趋于平稳而Gemini爆炸式增长的图表——如果被用作持久竞争优势或最重要经济因素的代理可能会产生误导。我们认为用户增长图表容易被过度解释因为它们将非常不同的分销机制压缩成一条线。一个产品可能由于捆绑、默认设置、集成点或放置而在月活跃用户中显得爆炸性增长而另一个可能显得平稳即使使用质量、货币化和生态系统亲和力仍然很强。更重要的因素在我们看来是Alphabet的经济重心仍然是广告——特别是搜索和相关广告属性。如下所示谷歌从广告中产生巨额营业利润营业利润率非常大。云虽然在绝对美元方面有意义并且盈利能力有所提高但相对于搜索驱动的营业利润规模仍然很小。即使在不断上升的营业利润率水平下云业务与与广告机器相关的数千亿营业利润和现金产生相比仍然很小。这创造了经典的创新者困境。谷歌可以说拥有世界上最好的技术市场以搜索的形式——非凡的查询量、无与伦比的广告货币化模型和加强盈利能力的高效计算基础。系统有效并且在大规模上有效。在我们看来困境是谷歌如何从那个主导模型迁移到更完整的东西而不破坏使其首先占主导地位的利润引擎。数据表明挑战不在于谷歌是否能构建强大的AI模型——它显然可以。挑战在于它是否能以保持经济学的方式发展搜索的产品和商业模式同时向新的交互范式移动。参与度而不仅仅是月活跃用户为什么用户分钟改变了AI广告的经济学我们相信较早的月活跃用户图表讲述了一个不完整的故事如果用于推断领导力或货币化能力可能会产生误导。更有指导意义的观点是参与度。具体而言SimilarWeb数据显示网络上的用户分钟——因为花费的时间是使用强度、依赖性和最终可货币化机会的更好代理。ChatGPT的领先地位在用户分钟中更清楚地显示出来。ChatGPT在用户分钟方面保持有意义的领先即使Gemini正在快速增长。图表还显示其他参与者的快速增长但在我们看来竞争现实仍然集中主要是ChatGPT和Gemini之间用户注意力大部分的两马竞赛。关键指标不仅是谁在增长而是谁在捕获时间。我们相信当你叠加谷歌的经济模型时含义变得更加尖锐。谷歌的利润引擎建立在与搜索行为相关的广告货币化上——高容量、低边际成本和良好优化的转换漏斗。那台机器依赖于高效地服务大量广告机会。但如果交互模型转向ChatGPT风格的体验——更丰富的答案、更长的会话和更计算密集的响应——成本结构就会发生戏剧性变化。我们的研究表明助手风格模型中每单位参与都比经典搜索模型在物质上更计算密集。上面提到的观点是对于可比的用户分钟助手模型可以消耗约10倍的计算资源为最终用户生成实质上更丰富的输出。在我们看来这是为什么将AI助手交互模型与广告资助的商业模式合并不是微不足道的核心在经典搜索中广告被服务到低成本查询/响应序列中在助手主导的体验中相同的用户注意力需要更高的计算这增加了每次可货币化交互的成本。因此尽管AI原生界面可能创造更引人注目的产品但它也有将广告交付经济学从高利润机器转变为更重成本模型的风险——除非货币化机制发展以补偿。为什么谷歌将只是颠覆自己不是一个随意的决定搜索的单位经济学正在改变我们相信一个常见的重复句——谷歌将只是颠覆自己——忽略了最重要的约束即搜索的经济学对谷歌是独特有利的从经典搜索转向助手风格交互模型改变了单位经济学可能破坏利润引擎。搜索是极端规模、超优化的计算业务。我们的研究表明搜索的成本是几分之一分。这个结果是几十年排名系统精炼、极端规模和高度优化的基础设施堆栈的产品。在我们看来这可能是世界上最便宜的大规模计算服务也是全球规模上运营最好的服务之一。利润结构是护城河——很难放弃。重点是每次搜索的收入约为搜索本身总成本的5到10倍。这是谷歌建立的非凡商业模式的核心——超低单位成本与每次交互提取高价值的货币化引擎配对。在我们看来你不会随意颠覆具有这些经济学的模型——不是因为你缺乏远见而是因为替代方案必须清除一个非常高的经济门槛。工作负载特征很简单——这就是优势。我们的研究表明搜索查询的性质支持这些经济学每天大约80亿到90亿次搜索数十亿活跃用户查询通常非常短通常两到三个词三分之二的搜索导致点击每次访问约1到1.5次查询。这是高容量、低复杂性的工作负载。它针对速度、效率和货币化进行了优化——不是为了生成丰富推理的输出。将搜索转向助手会使模型崩溃除非货币化改变。我们的核心声明是如果谷歌将这种超便宜的交互转换为OpenAI风格的体验——更丰富的响应、更长的会话、每次交互更高的计算——成本结构急剧上升。如果每次搜索成本增加一个数量级而货币化机制仍留在旧广告模式中经济学就会压缩商业模式可能会破裂。关键是谷歌绝对可以创新但数据表明自我颠覆是经济手术。现有搜索机器围绕简单和利润进行了优化。在没有新货币化模型的情况下转向计算密集型助手行为有崩溃资助转换的发动机的风险。每次会话成本是谷歌自我颠覆的经济触发线。当你建模每次会话成本而不是查看顶线用户计数时关于谷歌是否能颠覆自己的辩论变得更加清楚。如所示经典谷歌搜索的经济学围绕每次交互极低成本和非常高利润的货币化进行工程设计。助手风格会话颠倒了那个等式。谷歌搜索每次会话几分钱每次查询高利润广告。我们的研究表明谷歌搜索每次交互的成本在大约0.2到0.5的范围内因为每次会话的查询很低每次会话的结果成本仍然是不到几分钱。货币化模型也与这种结构紧密耦合因为谷歌通过每次查询的广告进行货币化低成本强广告收益的组合产生非常高的利润。在我们看来这就是为什么谷歌搜索一直是如此持久的商业模式。它是一个高度优化、低成本的服务在大规模上高效货币化。ChatGPT风格会话具有根本不同的成本结构。ChatGPT每次交互的成本要高得多会话模式不同每次会话有5到10次查询而不是短暂、轻量级的搜索交互。当你乘以这些因素时每次会话的成本变得显著更高——我们认为比谷歌搜索高约100倍。重要的是关键不是ChatGPT效率低下。声明是ChatGPT已经是效率领导者之一——然而底层交互范式在每次会话上仍然更计算密集。我们相信这是谷歌不能简单地将搜索翻转到ChatGPT样模型而不破坏利润稳定性的核心原因。10%-20%/60%-70%问题收入集中使这成为生存问题。我们的研究表明搜索中经济上最有价值的部分是产品和商业搜索——只有约10%到20%的查询但负责约60%到70%的搜索收入。在我们看来这种集中正是使转换如此困难的原因。具体而言这部分是谷歌最需要保护的馅饼它也是最有可能在AI助手向上游移动到更高意图工作流程时被争夺的部分。货币化如何工作的深刻转变从付费被看到到付费被准确表示我们相信这是整个研究报告中最重要的想法之一。模型从低成本广告和向用户投掷的蓝色链接转向更高价值、更高成本的信息经济其中信任和准确表示是产品。在我们看来这有两个直接含义品牌对信息质量变得远比链接放置更敏感货币化从为可见性付费向为经过验证、可信、高保真表示付费迁移——一种不同的商业结构具有不同的经济模型。谷歌的混合模式会发生什么谷歌目前的方法——提供用户可以更深入进入AI模式的混合路径——既聪明又有用。在理想世界中谷歌更愿意缓慢引入助手风格体验将它们作为独立业务进行围栏并以溢价定价。但关键是现实约束策略因为谷歌必须保护商业搜索数字。虽然谷歌希望在顶部分层更高价值服务并向广告商收取实质上更多费用但挑战者可能更容易进入更高成本、更高信任的服务而不需要保护遗留利润结构。我们相信这是OpenAI的优势。这种紧张关系使混合模型看起来不像稳定的最终状态更像是过渡策略——一个最终必须向一种经济模型或另一种解决的骑墙派。搜索的未来是收入模型不匹配——最高价值的部分处于风险中我们相信搜索的未来的核心问题不是模型质量。问题是收入模型不匹配。传统搜索是一个广告资助的机器优化为提供低成本发现——有效地向用户投掷10个蓝色链接——其中货币化与放置和点击相关而不与交付信息的内在质量和可信度相关。随着搜索变得以答案为中心和以信任为中心我们的研究表明谷歌利润池的很大一部分变得暴露。少量查询驱动大部分金钱——在信任方面很容易失去。在这项研究中我们试图提出一个集中收入点我们相信这是关键约10%到15%的查询是商业/产品意图该部分贡献了约65%到75%的搜索收入。在我们看来这是业务中最容易受到信任侵蚀的部分。如果用户开始相信答案是为广告商而不是买家优化的价值主张就会迅速降级——而那小部分正是买家对质量、排名完整性和信心最敏感的地方。风险是谷歌可以保留大部分总搜索量但仍然失去经济上决定性的部分90%的搜索但不是支付账单的部分。生成式AI答案成本高几个数量级——规模使它无情。我们的研究表明用生成式AI生成答案至少比经典、高度优化的搜索查询贵一个数量级——根据体验设计可能是两到三个数量级。在谷歌的规模上即使向AI重型会话的适度混合转变也可能对利润产生超大影响。我们相信这既成为时机问题又成为战略问题。换句话说随着使用模式的迁移转换开始影响利润公司必须管理两个相反力量之间的微妙平衡保护当前利润防止高信任、高价值查询泄漏到其他平台。从消费者角度来看有一个优势即用户可以越来越多地在低成本传统搜索和更高质量、更高信任的答案引擎之间选择。但这种选择性增加了竞争压力。信任和权威成为新的转换成本。因为谷歌的搜索份额如此高度提升它只能从这里下降因为竞争轴正在转移。在经典搜索中如果结果不好用户只是细化查询并继续。在助手驱动的搜索中随着用户为始终返回更高质量结果、具有记忆的引擎建立亲和力信任成为护城河。赢得那种信任的平台可以拉动最高价值会话的不成比例份额。关键点是即使谷歌的模型质量很强商业模型激励是不同的。为什么这是一个不同的商业模式而不仅仅是更好的UI在我们看来未来状态不是更智能的广告。它是一个不同的价值链其中品牌需要被准确表示、适当比较并基于适合度而不是谁买了顶部位置来浮出水面。这项研究的前提捕捉了差异——复杂、高意图请求可以在一分钟内通过排名选项和行动计划得到满足而不是更长、更迭代的搜索过程。我们的研究表明这种高质量商业搜索体验正是份额可以迁移的地方——它是移动的最经济有意义的部分。OpenAI的结构优势通过订阅和API的一致激励我们相信OpenAI具有植根于其收入模型的结构激励优势用户付费通常通过订阅因为他们重视体验质量开发者和企业通过直接货币化使用的API付费。这种激励系统与广告资助的搜索根本不同在后者买家不是用户品牌为放置付费。在我们看来这为助手平台创造了更直接的质量到收入联系。在品牌方面我们的研究表明新兴玩法是面向买家的API由可信信息支持设计在答案引擎中得分良好。这是与经典搜索引擎优化和付费链接不同的营销和分销模型。SEO没有死——但它正在滑坡我们相信正确的框架是SEO没有死但随着时间推移会变得不那么重要。随着答案引擎通过信任和结构化供应商信息调解发现和排名经典SEO机制的重要性下降。可能结果正面分化我们的观点是市场以一种对谷歌来说在绝对条件下仍然可以看起来好的方式分化同时在战略上具有颠覆性谷歌保持一般搜索量的大份额OpenAI和其他在高价值、高信任商业意图中获得份额。谷歌将为那个高价值部分而激烈战斗但我们的研究表明它需要在模型层之上进行大量工作API、软件能力、界面设计和周围的服务堆栈使供应商和用户能够从平台中提取真正的效用。关键是搜索的未来是激励和经济学的重构。在最有价值的市场部分将信任、表示质量和货币化结合起来的平台具有优势。重新审视先发优势辩论为什么OpenAI的领先地位看起来持久——为什么企业是真正的奖品我们相信在这个部分的上下文中结束是有用的在较早的Breaking Analysis中我们提出了谷歌可能颠覆OpenAI先发优势的合理场景。该场景不是非理性的——它植根于谷歌深厚的技术阵容、其分销和它可以将模型力量转化为产品和平台领导力的假设。但上面的图片——OpenAI可能保持其领导力——反映了我们的研究今天表明的——维持OpenAI领先的条件正在加强而不是削弱。模型将在顶部收敛——所以不要过度关注最佳模型我们的观点是市场过度专注于模型到模型的比较。现实是领先实验室都将生产非常高质量的大语言模型。谷歌的模型很强。Anthropic的Claude围绕编码定位。Gemini在许多任务中展示了能力Grok移动很快。重点不是这些中的任何一个都是坏的。我们相信持久分化正在从原始模型质量转向周围的软件堆栈应用程序接口和开发者表面积应用程序和工作流程成为企业使用默认平台的能力。OpenAI的结构优势平台、API和可能计算分配优先级我们的研究表明OpenAI在几个领域保持领导力最佳API最佳应用程序在用户中的整体领先地位以及新兴企业动力。我们也相信OpenAI与英伟达的密切关系很重要。我们的论点是如果英伟达仍然是前沿计算的关键供应商如果OpenAI与该生态系统紧密耦合那么OpenAI定位接受相对于竞争对手的优先分配——特别是相对于那些叙述依赖于英伟达被取代的竞争对手。在我们看来这种分配动态加强了能力时间和上市时间。企业混合正在转变。在我们看来这个部分最重要的数据点是消费者使用和企业采用之间描述的混合转变。我们注意到从去年大约70/30用户/企业到今年底约60/40的移动。我们相信这是一个有意义的信号因为企业增长往往比消费者新奇性更粘性和更平台定义。我们的研究表明随着组织学习如何策划和提高其数据质量、使数据可发现并可被AI系统使用以及操作化可靠浮出可信信息的工作流程企业采用将增加。在我们看来企业数据准备旅程是将AI模型转变为企业系统的东西——这就是平台优势复合的地方。谷歌有优势——但软件和企业定位仍然是问题。我们相信谷歌有优势将仍然是一个强大的竞争对手。但我们的前提是OpenAI更有可能出现为企业AI中的高质量软件和平台玩家而不是谷歌后者——尽管技术上强大——不被广泛认为是企业AI软件领导者。我们的观点是这很重要因为竞争的下一阶段不是谁有最好的模型演示而是谁拥有工作流程和集成结构。领导力不被保证——但现在是真实的。我们的研究表明OpenAI目前在平台动力方面领先一英里。这并不意味着领先是不可攻破的。OpenAI可能爆炸或竞争对手可能找到优越方法。但截至目前我们相信最可能的结果是继续领导因为最重要的因素——平台、开发者采用、企业混合转变和访问稀缺计算——目前在OpenAI的有利方面排列。结论这项Breaking Analysis的两个大结论是英伟达的护城河看起来因产量、经验曲线效应和多年端到端系统工作而得到加强OpenAI的领先地位看起来因平台执行和企业拉动而得到加强——在模型质量是表格赌注的竞争环境中真正的战斗是围绕模型包装的软件和服务。关键是早期的谷歌颠覆OpenAI场景是合理的。但数据和平台动态表明OpenAI的先发优势正在演变成更持久的东西——特别是随着企业成为重心。OpenAI与英伟达的关系是有意义的。虽然英伟达像以前的英特尔公司一样将试图保持竞争环境平等但现在它将支持竞争力较弱的新兴平台如新云玩家和如OpenAI这样的模型构建者。QAQ1英伟达GB300相比之前的产品有什么优势AGB300是英伟达Blackwell架构的升级版本与GB200完全兼容可以实现无摩擦升级。早期报告显示GB300在新云环境中表现出色冷却要求和可靠性问题得到了显著改善。该产品将重置AI计算的成本曲线使英伟达在规模化AI训练和推理方面保持成本优势。Q2为什么谷歌很难将搜索转换为AI助手模式A谷歌面临创新者困境因为其搜索业务与广告收入紧密绑定。传统搜索成本极低几分之一分但AI助手式交互成本高出约100倍。如果谷歌将搜索转为ChatGPT式体验在保持现有广告模式的情况下每次搜索的成本将大幅上升可能破坏现有的高利润商业模式。Q3OpenAI相比谷歌有哪些竞争优势AOpenAI的主要优势包括订阅和API收入模式与用户利益一致不依赖广告拥有最佳的API和应用程序在平台开发者采用方面领先企业客户占比从30%增长到40%显示更强的商业粘性与英伟达关系密切在稀缺的计算资源分配上可能获得优先权。