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参数量大是大模型最突出、最早为人所关注的特点。近两年来，规模扩张是大模型企业迭代的主要路径。主流大模型的参数从百亿级逐渐迭代至数千亿，甚至万亿规模。然而，扩大参数量的瓶颈已开始显现。国内外权威专家和组织已经有大量报告表示，Scaling Law（缩放定律）开始显示出边际效益递减的现象。这意味着单纯增加计算资源、提高参数规模或数据量不再能如以往那样显著提升模型性能。

　　　　浪潮软件表示，本期业绩预减的主要原因包括：客户端资金紧张、项目招标延期以及交付验收延迟等因素导致营业收入下滑；同时，因客户资金紧张及审批流程较长，导致应收款项规模增加。尽管公司的主要客户为政府机关和大型企事业单位，信用较好且可收回性较强，但公司仍基于谨慎性原则计提了信用减值损失，进一步影响了净利润。