5. 生成式AI如何優化高成本實驗的數據缺口？

生成式 AI 正成為解決高成本實驗數據缺口的關鍵。根據勞倫斯柏克萊國家實驗室研究，透過 GAN 等模型重建高解析科學影像，能有效填補稀有或昂貴實驗中的資料空白。這類技術不僅降低實體測試成本，更能在 HPC 算力支援下，模擬複雜的物理與生物機制。產業趨勢正從追求「視覺真實」轉向「科學準確」，確保生成數據符合物理定律。隨著高效能低成本模型的出現，企業能以更具經濟效益的方式突破研發瓶頸，加速科學發現並優化 R&D 策略。