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苹果公司的一项最新研究揭示了商业人工智能领域中一个不容忽视的问题：当AI模型的数据规模和算法复杂度超过某一临界点时，性能提升将停滞，甚至可能出现下降或崩溃现象。这一发现挑战了“数据量越大、算法越强”的传统观念，为企业的高层管理者提供了重要警示。在追求更大规模的模型时，企业需重新评估资源投入与实际收益之间的平衡，以避免不必要的成本浪费和技术风险。