图16模型性能与计算量、数据大小、参数量的关系
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智能体管理学是交叉而非替代
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表6全国品牌便利店综合实力评分
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CPI指数变化情况（2023.12-2025.12)
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（美元计价，%）
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PPI指数变化情况（2023.12-2025.12）
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政策法规1
校园餐专项整治政策高频关键词图谱
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政策法规1
表 2便利店加盟政策与投资回报
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图4 便利店销售品种占比（%）
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表1全国连锁品牌整体情况
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2025年11-12月中央厨房/食品加工/预制半成品/冷链相关项目（部分列举）
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竞争格局1
全国便利店门店总数四川省连锁便利店竞争格局分析
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表4全国品牌便利店整体情况
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图7 四川省地区生产总值及增速变化情况（2020-2025）
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表5全国品牌便利店加盟与投资回报分析
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四川省居民人均可支配收入变化（2020-2025）
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图11 联合国全球数字和可持续贸易便利化调查评分，2025年
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图10 印度尼西亚针对其前10大出口产品进入美国市场的主要竞争者及其最新的相应关税水平
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图9 “最坏情况”贸易战对价格的影响，2025 到 2030 年
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图 8 “最坏情况”贸易战对印度尼西亚前10大农业食品下游需求部门的影响，2025年至2030年
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图6 印尼对美国的农业出口，2010年至2024年
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图7 受到美国互惠关税影响最大的五种农业食品产品
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（1）随着当前 AI 大模型的迭代以及性能的提升，其参数量的指数级上升使得大模型训练所需算力同样迅速增长。根据大模型的预训练第一性原理“Scaling Law”，在机器学习领域，特别是对于大语言模型而言，模型性能（L，模型在测试集上的交叉熵损失）与模型的参数量大小（N）、训练模型的数据大小（D）以及训练模型使用的计算量（C）之间存在一种可预测的关系。这种关系通常表现为随着这些因素的增长，模型性能会按照一定的幂律进行改善，说明当在模型训练阶段提高算力投入，模型性能会显著增长。根据《Scaling Laws for Neural Language Models》，对于每个训练 Token、每个模型参数，约需要进行 6 次浮点运算。以 GPT 系列模型为例，GPT-2 参数规模为 15 亿，GPT-3 来到了 1750 亿，GPT-4 更是约为 1.8 万亿，随着模型迭代和性能提高，参数规模以指数级级别增长，以 GPT-3 大模型训练为例，模型参数量为 1750 亿，训练 Token 数量为 3000 亿，其需要的训练总算力为175B×300B×6 = 3.15*10^23 FLOPs。
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