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导读：整套2026科学计算与AI4S基础设施白皮书完整归档科研五代演进脉络、国内外政策落地时序、算力数据分层观测、市场统计台账全部原生记录，所有内容均取自多方联合调研整理材料，仅平铺实地采集客观记录，不录入产业落地改造方案文字。
调研将人类科研发展划分为五层递进范式，从基础实验观测起步，依次延伸理论推演、通用高性能仿真、大数据挖掘，最终进入AI自主科学发现阶段，文档将第五范式统一命名为AI4S科学智能。
前五类范式各有清晰边界局限，实验手段难以观测微观尺度，理论模型难以适配复杂耦合系统，通用超算能耗与通信开销偏高，单纯大数据无法自主提出科学假设，AI4S补齐上述空白环节。
整套科学智能运行闭环分为三段固定流转环节，分别是科学计算生成数据、垂类模型训练、科研场景反馈迭代，三者循环往复形成完整自主科研链路。
科学计算在链路里承担数据供给职能，依托分子动力学、量子力学仿真，复现实体实验无法捕捉微观原子、分子运动轨迹，产出标准化训练素材。
调研显示AI4S垂类模型和通用大模型存在明确区分，通用大模型侧重开放式文本生成，科学智能模型只针对制药、材料等产业固定量化难题输出精准数值结论。
垂类模型参数量普遍控制在亿级区间，远低于万亿级通用大模型，单台搭配少量GPU的服务器即可完成完整训练流程，算力投入门槛更低。
数据显示当前行业三大核心要素发展不均衡，算力、模型层面阻碍有限，高质量端到端数据集是当前行业最突出的客观制约点。
算力层面，AI4S模型训练硬件需求可控，但支撑模型的大规模分子仿真计算量极大，百万原子体系长时模拟会产生天文级运算需求。
传统通用CPU、GPU架构执行专业科学算法时效率偏低，内存带宽、节点通信延迟会拉长完整仿真周期，专用超算成为配套硬件解决方案。
全球多国已推出针对性专用算力设备，美国主打生物分子仿真机型，日本研发分子动力学定制芯片，欧洲布局AI优化超算集群，国内推出天穹系列专用计算整机。
专用超算依靠定制芯片、三维互联架构、专属软件栈三层协同优化，对比通用设备大幅降低存储读写延迟，压缩并行运算等待时长。
数据层面的制约源自多重客观现状，企业研发数据多以纸质、单机文件分散存储，跨主体数据互通难度高，核心配方、靶点资料对外披露意愿极低。
端到端数据集要求完整覆盖微观机理到产业实测全链条信息，文档记录主流搭建路径分为两步，先验证单套数据闭环可行性，再批量扩充多品类样本。
搭建一套完整临床前候选化合物相关数据需要数亿元投入，单家机构难以承担长期规模化建设开支，相关素材构建带有强公共属性。
文档整理国内外配套政策落地时间线，国外2025年相继发布国家级AI科研专项规划，将科学数据划定为国家战略资产，配套专属算力平台建设计划。
国内2025至2026年连续出台多份顶层文件，明确人工智能与生物医药、新材料融合发展要求，划定2027年阶段性建设量化指标。
市场统计台账完整留存全球与国内AI4S规模记录，全球市场2020年基数三百七十八亿美元，国内同期统计数值九十八亿美元，区间增长幅度可观。
国内科学计算市场2025年统计规模一千三百四十七亿元，高端装备、新材料、集成电路、医药、新能源五类领域占据九成以上市场需求份额。
从仿真工具分类来看，计算机辅助工程类工具需求占比最高，其次为量子力学、分子动力学相关计算软件，三类工具支撑绝大多数工业研发仿真任务。
生物医药场景里长时分子仿真是高频刚需，传统通用算力完成毫秒级生理现象模拟需要百万年级别运算时长，专用设备可将周期压缩至数天区间。
新材料领域存在跨尺度计算难点，空间、时间维度数值跨度可达二十个数量级，现有E级通用超算性能和实际需求存在量级差距。
行业落地场景覆盖多元实体赛道，新药靶点挖掘、新型电解液配方筛选、航空气动仿真、先进芯片光刻模拟均有完整算力使用记录。
来源:互联网
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