在大模型与科学智能快速落地的背景下，高质量科研数据供给不足成为关键瓶颈，科学计算凭借高精度仿真与算力支撑，成为驱动科研范式升级与产业创新的核心基础设施。

当前我国科学计算已形成清晰的产业格局，核心定位是科学智能闭环中的数据生成与计算验证环节，以机理模型驱动、高精度仿真为特征，与传统超算、AI 智算在驱动模式、精度需求、应用场景上差异显著，更擅长为 AI 训练提供高可信仿真数据。产业链已覆盖上游硬件与基础软件、中游平台服务、下游八大应用场景，国内厂商在整机集成、专用一体机、仿真软件等环节加速突破，自主化进程持续推进。行业核心痛点集中在五大技术门槛：内核自主研发、大规模互联体系、软件生态适配、产业应用落地、整机能耗控制，成为制约规模化发展的关键。

报告核心数据显示，2024 年中国科学计算市场规模1040.6 亿元，预计 2029 年达2759.9 亿元，2024-2029 年复合增速21.5%；下游以高端装备、新材料、集成电路为需求主力，企业端增速快于政府端，成为增长核心动力。市场结构正从硬件主导转向 “硬件 + 服务” 双轮驱动，算力租赁等服务占比将持续提升。

未来行业将沿三大方向演进：技术上从通用算力堆叠走向软硬件协同与专用化优化，混合精度计算、一体化架构成为主流；市场上服务化、平台化供给加速普及，中小企业与科研团队获取算力门槛持续降低；应用上深度融入实体经济，与 AI 融合重构研发流程，全面赋能生物医药、新材料、高端制造等关键领域。

综上，科学计算正进入高速增长期，自主可控与场景化落地将成为行业长期发展的核心主线。

参考资料：CAICT《2026中国零售行业AI应用产业图谱》67页

报告预览

今日解读仅为行业趋势或方案提炼，若你想获取这份解读的完整参考、查看更多同行业报告和方案，可扫码加入【知识星球 - 全球行业报告厅】，星球内每日同步更新相关报告及专属解读（苹果用户请先添加星主微信：AI-F2025）。