目前網路高品質資料枯竭，AI領域面臨「資料牆」。對於AI大模型公司來說，現在的挑戰是找到新的資料來源或可持續的替代品。根據權威研究公司EpochAI的前瞻性分析，至2028年，網路上的所有高品質文本資料或將被悉數採擷，而機器學習所依賴的高品質語言資料集，其枯竭的時間點甚至可能提前至2026年。

這「數據牆」的預言，無疑在AI產業內投下了一片陰影，成為限制其快速發展的重大瓶頸。

然而，面對這看似絕望的局面，部分科學家卻抱持著更樂觀、更寬廣的視角。他們認為，斷言「人工智慧模型正步入資料枯竭的絕境」過於悲觀且片面。在語言模型的細分領域內，仍有一片未被充分探索的資料藍海，蘊藏著豐富的差異化訊息，等待著被挖掘利用，以驅動更精準、客製化的模型建構。

為了跨越「數據牆」的障礙，AI界正積極探索多種創新路徑。其中，合成數據作為潛力巨大的解決方案，正逐漸進入人們的視野。這類資料由機器智慧生成，理論上具備無限供應的能力，為解決訓練資料稀缺問題提供了全新的想法。

然而，合成資料的應用亦非毫無風險，其潛在的「模型崩潰」危機不容忽視——即當機器學習模型在由AI生成的可能存在偏差的資料集上訓練時，可能會導致模型對現實的誤解與扭曲。

因此，在利用合成數據等創新手段的同時，AI領域仍需保持審慎態度，加強數據品質的監控與評估，確保數據的多樣性與真實性，從而有效避免「模型崩潰」的風險，推動AI技術健康、穩健地發展。