算力重构+数据爆发驱动科学智能行业需求释放 市场呈“平台级竞争”特征

前言：

科学智能（AI4S）是人工智能与科学研究双向融合的新范式，正从“辅助计算工具”向“自主科学发现引擎”跃迁，其发展已历经概念验证、基础设施构建，正全面迈入产业渗透阶段。当前，全球主要经济体已围绕AI4S展开战略竞速，中国凭借北京、上海等地专项政策的率先布局、全球最大规模的AI算力基础设施建设以及生命科学、材料、能源等下游场景的深度应用，正成为这一赛道的重要引领者。数据显示，全球科学智能市场以超60%的年均复合增长率快速扩张，中国市场规模预计将由2025年的499亿美元增长至2030年的约6083亿美元。在“算力—平台—模型—应用—生态”全链路技术栈加速成型、平台级竞争格局日益清晰的背景下，科学智能正从早期多场景探索阶段向重点应用领域深化发展，有望成为支撑中国科技创新与产业升级的重要基础能力。

1、科学智能定义及产业链图解

根据观研报告网发布的《中国科学智能行业发展趋势研究与未来投资分析报告（2026-2033年）》显示，科学智能（AI4S）是指面向科学研究的人工智能创新与人工智能驱动的科学研究的总和，体现了人工智能与科学研究的双向促进与深度融合。科学智能的发展历程可划分为三个核心阶段：

科学智能行业发展历程

资料来源：观研天下整理

2、科学智能行业向纵深演进，催生出巨大的结构性市场机会

科学智能向纵深演进，正对底层计算架构提出根本性挑战，并催生出巨大的结构性市场机会。在分子动力学、量子化学等典型科学计算场景中，算法的高维、多体、强耦合特性，使得传统冯·诺伊曼架构的CPU和通用GPU在应对这类重载任务时，暴露出严重的“存储墙”“通信墙”及计算单元利用率低下等固有问题。这直接使用户陷入算力昂贵、能耗巨大、研发周期漫长的三重困境，严重阻碍了AI4S在产业端的规模化落地。

而破解这一困局的关键，在于算力与数据的螺旋协同：高质量的领域数据集是模型迭代的决定性生产要素，算力生成数据、数据反哺模型，随着应用生态铺开，市场对兼具极致算效与特定算法优化的前沿算力底座需求呈爆发式增长。这一趋势正驱动下游顶尖科研机构与头部企业的IT资本开支发生结构性转移，从以往堆砌通用算力集群，加速转向采购能直击物理科学痛点、缩短研发周期、降低总体拥有成本的专用算力架构与全栈解决方案。这种需求侧的质变，为具备底层架构重构能力的硬科技企业打开了确定性的增量市场。

数据显示，全球科学智能市场在2025至2029年将处于快速扩张阶段，年均复合增长率约61.4%。其中，生命科学与生物领域将受益于AI在药物研发和基因研究中的深化应用，高端制造领域则受工业智能化和复杂工程仿真需求推动，新能源、化工及新材料亦在“双碳”目标和产业升级驱动下具备较大增长潜力，共同构成市场发展的重要方向。

数据来源：观研天下整理

3、下游需求市场应用驱动，我国科学智能行业市场规模不断扩大

在生命科学与生物医药领域，科学智能已成为渗透率最高的应用场景，能够在靶点识别、化合物筛选、晶型预测等核心环节大幅替代传统人工流程，显著加速药物研发并降低成本。数据显示，AI每年将为制药行业创造超过3500亿美元的价值；2025年第一季度，中国创新药License-out交易达41起、总金额369.29亿美元，AI在其中贡献的价值日益凸显。天鹜科技等企业已推出自然语言驱动的全流程蛋白质研发平台，着力打通“AI出想法、人工做实验”之间的断层。

在材料科学领域，科学智能正将研发模式从“偶然试错”转向“AI主动设计”，深度原理Mira平台已通过40项实验性质预测验证，钙钛矿、固态电池、半导体材料、合金材料、隔热材料等方向均已开启科学智能范式渗透，志特新材更通过该技术开发出成本仅为气凝胶三分之一、性能达到其两倍的超级隔热材料。

而在能源与核能等数据极度稀缺的行业中，科学智能同样展现出破局潜力——中国科学院近代物理研究所正推动AI for ADANES核能技术路线，构建“数据+物理模型+专家经验”三重驱动的新范式；该技术亦被应用于火箭发动机设计等极端工况下的复杂动力组件研发，有效缩短了研发周期。

根据数据，我国科学智能市场将保持快速增长，市场规模预计由2025年的499亿美元增长至2030年的约6083.00亿美元。整体来看，中国科学智能市场正由早期多场景探索阶段逐步向重点应用领域深化发展，未来有望成为支撑科技创新和产业升级的重要基础能力。

数据来源：观研天下整理

4、我国科学智能市场呈现“平台级竞争”特征，算力基础设施是核心底座

竞争方面，自2025年以来，美国、英国、欧盟、日本密集出台政策文件，普遍将科学智能上升为国家战略工程；在国内，北京市于2025年率先发布全国首部科学智能（AI4S）地方政策，上海、深圳等地陆续跟进。具体来看，2025年7月，北京出台了全国首个科学智能领域的专项政策《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025-2027年）》。这份计划清晰地画出了路线图，从技术攻关、平台搭建到医药健康、新材料等关键领域的应用，为“AI+科学”的深度融合铺平了道路。

当前，我国科学智能市场呈现“平台级竞争”特征，算力基础设施是核心底座：阿里云以26%的市场份额领跑中国高校科研机构AI4S云市场，服务超80%的211院校和科研机构，已构建“算力—平台—模型—应用—生态”全链路技术栈；中科曙光于2026年4月发布中国最大科学智能计算集群（6万卡规模），凭借全栈自研能力和国家队背景成为关键算力提供方。在区域层面，北京聚集超2500家AI企业，核心产业规模超4500亿元，拥有241款备案大模型，均为全国第一，并推动北京科学智能研究院联合深势科技发布全球首个全流程AI科研平台“玻尔科学空间站”，注册用户已超450万；上海则启动实施科学智能“百团百项”工程，2026年7月发布“Golab物质科学智能研发工厂”，跑通国内领先的“AI计算-自动实验-数据回流-模型自进化”干湿闭环全流程。在垂直应用层面，一批企业已在材料、生命科学、能源等领域形成差异化优势

我国科学智能行业相关企业及简介

资料来源：观研天下整理（WYD）