AIDD有望成为继Coding之后AI大模型最重要的垂直应用之一，正从传统虚拟筛选的降本工具升级为需求引擎，产业瓶颈由“搜索效率”转向“可执行的物理验证通量”。
生成式AI扩大可设计空间，湿实验从成本项转为数据引擎，实验通量与高质量数据成为模型迭代的核心约束。
由此，瓶颈不再停留在模型端，而是向DNA合成、蛋白生产、实验验证、测序与自动化等物理环节外溢，临床前CRO或成下一受限环节。
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