这种生产率的提升，表面上，是产业分工不断细化、专注程度不断加深的必然成果。
但仔细考虑一下，却会发现，隐藏在“规模越大效益越高，产品越专成本越低”之下的实质，是这种策略能节约人力资源，而非其他的任何因素。
集约化的生产，一家年产上千万吨钢材的巨型钢铁企业，制造成本和产品质量会比十家百万吨的钢铁企业更优，这是不言自明的事实。
但原因究竟是什么呢，是因为前者的高炉、热处理和冷轧流水线，都比后者更先进吗；
一般而言，情况确乎如此，但考察大规模制造体系与中等规模制造体系的单位成本，前者却未必会比后者更低，甚或有时候，情况还恰恰相反。
再比如汽车制造业，更大规模的企业，单一车型的产量远超小企业的同类产品，均摊到每辆汽车上的可变成本也更低，同样的，这一优势的取得，本质上也并不是更大的生产规模，而是因此而节约出来的设计、研发等其他成本。
在资产主义社会中，大规模企业之所以能压制中小企业，根本原因是掌控前者的资本规模更大，在经济博弈中占据优势地位。
除此之外，才是单位成本上的优势，这主要靠节约人力成本来实现。
想一想也不难理解，制造汽车，从内到外的总体设计方案，不论生产处多少一模一样的拷贝，车型研发的成本也只需支付一次。
钢铁企业亦然，不论从选矿到冷轧的生产线制造出多少钢材，这套生产线的研发、设计与建造成本，也只需要支付一次，哪怕后期还有大量的维护支持工作，大企业雇佣一支专业团队，也比十家小企业雇佣十支团队更廉价。
经济的秘诀是集中，这句话，本质上指的是劳动力。
这一大趋势，在人工智能横扫业界的今天，正在被无情颠覆。
今天的联邦生产体系，其中的企业，不论大小，都已觉察到生产过程的变迁，意识到原本需要雇佣专业人士才能进行的工作，正在被AI所替代，与分身乏术、断然无法在两家企业都做全职的人相比，AI的优势简直就无法抗拒。
人工智能体系，是只要采购算力和拷贝，就能任意召唤、驱使的“神灯之仆”。
在AI加持下，联邦的产业领域正呈现这样一种特性，生产的成本、效益，与生产规模之间的联系越来越弱，传统的“大而专”企业，在长距离运输成本和可靠性劣化的大趋势下，越来越举步维艰，即便制造再多产品，也很难将其顺利运送到客户手中，并从上游厂商采购到足够的原材料。
与之相比，曾经落后的“小而全”、“大而全”企业，则越来越流行起来。