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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。

这一部分源于对间接经济损失的评估存在难点。相较于直接经济损失，间接经济损失的影响在时间尺度上要长得多，会持续至重建结束、全部生产力恢复为止，这个过程可能持续数年。譬如，在东日本大地震10年后，日本内阁府每年依然在持续更新灾情报告。而目前尚未有足够有效的方法来估算这种长时间尺度的影响。

　　　　三是设了一个“终点线”，让价差合理化。即使某企业的产品在综合评分竞争中胜出，其价格还要与用量较大产品组的最低价比较，如价差超过3倍则需进一步降价才能中选。业内形象地将这条3倍线称为“熔断线”。在化学药集采中，“熔断线”是1.8倍，中成药集采采用了3倍“熔断线”，正是考虑到不同企业的中成药产品因选材不同、剂型不同、标准不同等差异，价差可能更大。