改寫全球科研範式 AI4S將催生萬億規模新賽道

你知道研發一款新藥，失敗率有多高嗎？約90%。燒掉10年時間、20億美元，最後換來一紙“無效”結論。這是過去所有硬科技行業最殘酷的真相。

但這一切，正在被一項底層技術改寫。它不是模式創新，不是流量生意，而是一個讓研發週期砍半、部分環節試錯成本大幅下降的新科研範式。

醫藥、材料、能源等萬億級老錢行業，正在被重新打開天花板。而這項底層技術，就是 AI for Science(AI4S)，它正從實驗室走進生產線，成爲各領域的戰略高地。

從消費 AI 到科研 AI：AI4S 開啓範式革命

很多人對 AI 的認知仍停留在通用人工智能階段：語音交互、圖像修圖、內容生成等應用，本質上解決的是信息交互與效率輔助問題。而 AI4S 則完全不同，它是人工智能向硬核科研領域的深度滲透，相當於爲科學家配備了 “超級助理”，通過大模型、大數據與超強算力，替代傳統反覆試錯的實驗模式，實現從 “經驗驅動” 到 “計算驅動” 的跨越。

傳統科研模式的痛點早已成爲行業枷鎖：一款創新藥研發動輒耗時 10 年以上，新材料的發現週期通常也長達 10-20 年，嚴重製約了產業迭代速度。AI4S 的出現，直接打破了這一困局。例如，在 AI for Science應用較廣泛的生命科學領域裏，從基因測序分析、蛋白質結構預測，到小分子藥物設計、臨牀試驗優化，AI 正在重塑整個生物醫藥產業的研發邏輯，推動創新藥產業從 “高投入、長週期” 的傳統模式，轉向 “高效率、低成本” 的智能化模式。AI 技術還將新藥研發的臨牀前週期從平均 4-6 年壓縮至 18 個月左右，極大地降低了藥企的研發成本與失敗風險，可配合臨牀檢驗與試驗協同完成研發驗證，讓創新藥能夠更快地上市惠及患者。

這些並非實驗室裏的理想假設，而是實實在在的產業突破。AI4S 的核心價值，在於讓科學發現更快、試錯成本更低、產業創新更穩。

產業鏈全景拆解：算力基座成核心勝負手

AI4S 早已不是單一技術賽道，而是國家科技競爭力的重要體現，全球主要經濟體均已重金佈局；政策加持之下，國內 AI4S 產業進入快速落地期。目前，AI4S 產業鏈可清晰劃分爲上游算力支撐、中游模型平臺、下游場景應用三大環節，價值梯度分明，競爭焦點集中。

上游是 AI4S 的 “心臟”，涵蓋算力集羣、芯片、數據與底層框架，也是技術壁壘最高、價值佔比最大的環節。當前行業普遍面臨算力不足、成本高企、模型適配性差等痛點，高密度、低能耗、高適配的算力基礎設施，成爲產業發展的關鍵瓶頸。

根據中國信通院、IDC、浪潮信息等權威數據，2026年全球AI算力需求呈現出爆發式增長的特徵，全球總算力規模預計將達到5000-6000 EFLOPS，到2030年有望躍升至20000 EFLOPS；其中，智能算力佔比將突破80%，正式超越通用算力，成爲全球算力的絕對主導，標誌着全球算力產業徹底邁入“智能算力時代”。據工信部信息通信發展司數據，截至2025年，中國智能算力規模目前已達到1590 EFLOPS，增速位於全球前列。然而，高端算力資源仍存在25%-30%的缺口，國內科研機構與企業的算力需求滿足率僅65%，公共智算中心長期滿負荷運行。算力可以說是 AI4S 的 “命門”。沒有高密度、低能耗、適配科學大模型的算力基座，一切提速都是空談。在國產算力賽道，中科曙光長期深耕大規模算力基礎設施及“超智融合”算力建設，並具備AI4S的廣泛實踐，有望爲AI4S賦能產業升級提供底層支撐。

再來看中游，即 AI4S 的 “大腦”，核心聚焦科學大模型、計算引擎與研發工具。深勢科技、晶泰科技等企業深耕垂直領域，推出藥物研發、材料模擬等專業化解決方案，連接上游算力與下游需求。基於國內化工、醫藥、新能源和半導體這四大行業的1%滲透率預測，中游市場規模約526億，以5%滲透率測算，市場規模將達千億級，空間廣闊。

下游是價值落地場景，覆蓋生物醫藥、新材料、新能源、半導體、航空航天等領域，藥企、材料廠商、能源企業成爲 AI4S 的直接受益者，通過技術升級提升產品競爭力與市場份額。例如，在生物醫藥行業，原來一款新藥的研發平均需要耗時10年、耗資10億美元，並且成功率低，不足10%。如今，有研究數據顯示，人工智能技術應用可以使藥物設計時間縮短70%、藥物設計成功率提升10倍，完全可以打破行業的“雙十”魔咒。

整體來看，AI4S 產業鏈呈現 “上游定格局、中游築生態、下游顯價值” 的特徵，現階段上游產業更具增長確定性。

從驗證期向規模化落地，十年重構科研生態

隨着技術的成熟與落地加速，AI for Science 正從科研工具升級爲產業研發的通用基礎設施，其產業價值正在全面爆發。根據 Global Info Research 的調研數據，2024 年全球AI for Science自身的市場收入已達到 33.63 億美元，而其撬動的下游生物醫藥、新材料等萬億級產業的升級空間，更是遠超自身市場規模。

從行業發展週期判斷，AI4S 正處在技術驗證期向規模化爆發期過渡的關鍵節點，短期來看，AI4S 將從標杆案例走向批量複製，生物醫藥、先進材料、新能源電池等商業化成熟度高的賽道率先放量。算力需求將持續激增，高密度智算集羣、科學大模型適配、低成本算力服務成爲剛需。未來的 5-10 年，AI4S 將徹底重構全球科研範式，AI 成爲科研活動的標配工具，傳統 “試錯式研發” 逐步退出主流。隨着 “算電協同”“超算互聯網” 等基礎設施建成，AI4S 將與實體經濟深度融合，推動高端製造、生物醫藥、雙碳能源等領域實現羣體性技術突破，成爲驅動新質生產力的核心引擎。

與此同時，行業格局也將趨於集中，具備大規模算力部署能力、成熟生態適配能力的頭部廠商將持續擴大優勢，垂直領域科學模型與行業解決方案將誕生一批專精特新企業，上下游協同將成爲常態。

隨着上游算力瓶頸的持續突破、中游模型生態的不斷完善、下游場景需求的全面釋放，AI4S的產業價值將持續爆發，一個規模可達萬億級的全新賽道已然成型。未來，無論是全球科技競爭的話語權爭奪，還是國內產業轉型升級的浪潮，AI4S都將成爲核心引擎，承載着國家科技實力提升的使命，開啓科研與產業融合發展的全新篇章。