从“有算力”到“好用算力”：我国科学计算行业市场规模超千亿级别

2026-07-10 10:05

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前言：

科学计算是通过高性能硬件与数值仿真软件在虚拟环境中重建物理规律、生成高可信度数据的技术体系，在“数据生成—模型训练—生态反馈”的科学智能闭环中承担着不可替代的算力底座与数据工厂职能。当前，中国科学计算市场正迎来多重增长动能叠加的关键窗口：政策端，“十五五”规划将“提升数智化发展水平”单独成篇，国务院“人工智能+”行动明确要求加速AI驱动的科研范式变革，北京率先出台全国首部科学智能地方专项政策；需求端，企业数字化研发与工程仿真需求持续释放，推动科学计算从科研辅助工具演进为支撑产业升级的基础能力，市场规模预计2029年将达2682.85亿元，年均复合增长率约18.80%。在国产替代层面，“异算方舟”全栈平台的发布打通了“算法—代码—应用”的技术闭环，标志着国产科学计算生态正从“硬件算力领先”迈向“软件生态完善”的关键跨越。一个由政策驱动、算力支撑、国产自主与AI融合共同塑造的科学计算产业新格局正在加速成型。

1、科学计算定义及产业链

根据观研报告网发布的《中国科学计算行业发展趋势分析与未来前景研究报告（2026-2033年）》显示，科学计算是通过高性能计算硬件与数值仿真软件，在虚拟环境中重建真实科学过程、模拟物理规律并生成高可信度数据的技术体系。在“数据生成—模型训练—生态反馈”的科学智能闭环中，科学计算承担着数据生成与计算验证的核心职能，既是高质量科研数据的重要来源，也是科研算力体系的关键支撑。

科学计算产业链构建在“技术演进、供需耦合、系统协同”的深度逻辑之上，形成了清晰的三层架构。上游聚焦底层算力硬件与基础开发工具，是产业创新的源头。在后摩尔时代通用芯片性能增益放缓的背景下，以专用加速芯片为代表的架构创新成为突破算力瓶颈的关键，为中下游应用释放了更广阔的性能空间。中游作为产业链的枢纽，承担着将底层算力转化为高效行业解决方案的职能。通过对硬件资源与特定算法的二次集成与深度协同优化，中游服务商有效释放了硬件效能，实现了算力资源与复杂场景需求的精准匹配。下游应用层涵盖科研机构及各行业头部企业，是算力需求的策源地。下游不断涌现的高复杂度任务反向传导至产业链上游，驱动底层架构的迭代与中游系统服务的持续创新。

数据来源：中国信息通信研究院

科学计算与传统超算（Super Computing）、智能计算（AI Computing）既有密切联系，又在原理和侧重点上存在一定差异，其核心特征在于以理论模型为驱动、以数值仿真为手段，通过计算生成高质量数据，为智能计算提供AI训练的“数据工厂”。因此，承担模型真实化与数据生产任务的科学计算，相比传统超算以及目前大规模建设的智算中心，存在以下的技术路径差异：

传统超算VS智能计算VS科学计算

比较维度	传统超算	智能计算	科学计算
典型代表	ElCap itan、Fron tier、富岳、天河、神威	Selene	天穹、Anton2
计算驱动模式	模型驱动（基于理论方程仿真）	数据驱动（基于样本训练）	模型驱动（基于理论方程仿真）
核心目标	极高性能（峰值算力）、大系统规模	提升模型识别与预测能力	重建真实规律、生成高质量数据
典型计算任务	大规模偏微分方程（PDE）的数值求解	LLM训练、AIGC、图像/语音识别	分子动力学、量子化学计算、计算流体力学等算法
算力架构特点	追求通用性，可运行所有类型的科学计算任务	GPU/TPU矩阵加速、低精度高吞吐	面向特定算法优化的异构架构
精度要求	极高（通常双精度FP64）	低精度（INT8/FP 16/BF16）	高精度与混合精度协同
数据局部性	低（随机访问较多）	高（重复读写权重）	极高（强空间局部性特征）
通信特征	点对点，集合通信混杂	集合通信、参数同步	邻域通信、低延迟互联
软件生态	MPI、Fort ran、C++	PyTorch、Tens orFlow、 CUDA	定制化指令集及特定学科模拟软件
效率瓶颈	访存墙与通信墙	显存带宽墙	通信与存储效率墙
发展趋势	追求E级算力峰值性能	追求算力密度与低能效	追求应用效率与数据增量价值
应用领域	地球科学、核物理、气象预报、能源勘探、航空航天、国家安全、基础科学研究	AI大模型、互联网服务（搜索/推荐）、通用AI、自动驾驶、金融科技、数字医疗	生物医药（创新药研发）、材料工程、半导体/微电子、能源科学、高端工业设计

资料来源：观研天下整理

2、多重因素共同作用下，我国科学计算行业整体市场规模有望保持较快增长

我国科学计算市场的主要需求主体包括政府端与企业端两类；从投入与供给形态看，相关支出主要体现在硬件、软件及服务等方面。政府端需求主要来源于政府部门、科研院所及高等院校在科学计算基础设施建设、科研应用及相关能力提升方面的投入；企业端需求则主要体现为工业企业在研发设计、工程仿真、复杂系统分析等业务场景中，对科学计算相关软硬件产品及配套服务的采购与使用。根据中国信通院数据统计，2025年中国科学计算市场规模为1347.03亿元，预计到2029年将增至2682.85亿元，年均复合增长率约为18.80%。

数据来源：观研天下整理

从增长动因看，一方面，算力性能、能效水平及相关基础技术的持续演进，为科学计算的大规模部署和应用提供了供给侧基础；另一方面，企业数字化研发、工程仿真及科研创新需求的不断增强，推动科学计算由科研辅助工具逐步演进为支撑科技进步与产业升级的重要基础能力。随着科学计算技术从科研机构向产业端扩展、从实验验证向生产与商业场景延伸，越来越多企业开始在研发设计和复杂系统分析中引入科学计算手段，持续拓展行业应用边界。同时，国家在科技政策和科研项目层面的持续支持，为科学计算产业发展提供了稳定的外部环境和长期动力。

我国科学计算行业相关政策汇总

发布时间	发布部门	政策名称	核心内容
2026年3月	全国人民代表大会	《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》	单独成篇部署“提升数智化发展水平”：统筹算力设施建设，论证建设超大规模智算集群；全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革；面向能源、交通、制造、健康等领域建设高质量数据集；加快培育自主可控的软硬件生态
2026年	全国人大代表建议	加快工业软件创新	建议将工业软件纳入国家关键核心技术攻关，聚焦航空航天、船舶、汽车、高端装备等重点行业，推动“国产CPU+国产工业操作系统+国产工业软件”一体化攻关
2025年10月	中共中央	《关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》	明确提出“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革”
2025年8月	国务院	《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》	到2030年人工智能全面赋能高质量发展；提出加速科学发现进程，加快探索AI驱动的新型科研范式，加强智能算力统筹，加大AI领域金融和财政支持力度，发展长期资本和耐心资本
2025年8月	超算互联网相关方	七城算力中心接入国家超算互联网	国家超算互联网连接骨干节点型算力中心突破30家，提供1600+应用软件、600+热门开源大模型服务，推动算力资源全国一体化调度
2025年7月	北京市	《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）》	全国首个科学智能（AI4S）地方专项政策，从技术攻关、平台搭建到医药健康、新材料等关键领域应用作出系统部署
2025年	科技部等	“人工智能驱动的科学研究”专项部署	启动AI4S专项部署，结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题，围绕药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域布局前沿科研体系
2024—2025年	国家重点研发计划	“数学和应用研究”重点专项	2024年度拟支持46个项目、国拨经费3.70亿元；2025年度拟支持27个项目、国拨经费1.85亿元。围绕数据科学与AI数学基础、科学与工程计算方法等方向部署，涵盖存算一体矩阵计算、大模型极限理论等前沿课题
2024年	市场监管总局等七部门	《以标准提升牵引设备更新和消费品以旧换新行动方案》	明确制定工程机械电动化标准，为行业提供统一技术规范（引用自前期对话）

资料来源：观研天下整理

3、我国科学计算行业国产替代攻坚：从“有算力”到“好用算力”

不过，算法适配弱、存量代码迁移难度大、工程仿真操作门槛高等制约我国科学计算行业生态发展。

我国科学计算行业面临问题

<strong>我国科学计算行业面临问题</strong>

资料来源：观研天下整理

然而，这一困局在2026年6月迎来关键突破——中国科学院计算机网络信息中心联合中国科学技术大学、中科曙光等机构发布“异算方舟”国产计算系统软件生态全栈平台，构建了三大核心能力：九衍枢算法库汇聚16款高性能求解器，覆盖线性代数、并行计算、流体仿真、生物计算等主流场景，核心模块实测性能超10倍加速；无界BoundX代码转换大模型可智能转化CUDA代码、自动适配国产GPU环境，相较人工迁移效率大幅提升；Agent-HiReFlow自动化仿真智能体支持自然语言指令完成仿真任务，大幅降低操作门槛并提升结果可复现性。“异算方舟”打通了“算法—代码—应用”的完整技术闭环，标志着国产科学计算生态正从“硬件算力领先”迈向“软件生态完善”的关键转折期，有望助力国产算力真正从“能用”走向“好用”，为支撑AI for Science（AI4S）新范式落地、构建自主可控的科学计算生态奠定重要基础。（WYD）

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