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      中國最大AI4S計算集群發布,6萬卡規模劍指百億美元市場

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      中國商報(記者 趙熠如)4月14日,中國最大的AI4S(AI for Science,人工智能驅動科學創新)計算集群正式發布。AI4S被視為AI三大關鍵方向之一,其市場規模有望達到百億美元級別,并成為科技強國與未來產業競爭的核心驅動力。

      AI4S為AI一大關鍵方向

      4月14日,中國最大的AI4S計算集群在國家超算互聯網核心節點投入使用。該集群由中科曙光全棧自研,達6萬卡規模,全面支撐國家超算互聯網應用。

      據悉,該集群6款核心芯片全部自主可控,可提供雙精度與半精度算力,并同時高效支撐傳統科學工程計算(高精度)與AI大模型訓練(低精度并行),解決了單一架構無法兼顧的痛點。從2026年2月的3萬卡規模集群上線,到2026年4月擴展至6萬卡規模,中科曙光實現了從萬卡級工程化突破到超大規模部署的“中國速度”。

      中科曙光高級副總裁李斌認為,未來AI最重要的兩個發展方向,一是大模型以智慧涌現的方式呈現,其基礎能力持續演化;二是AI4S,它代表著AI方法與應用能力的泛化。

      談到AI4S與大模型的關系,李斌認為,隨著大模型基礎能力的提升,特別是智能體技術的發展,未來大模型將變得更加底層化,基礎能力也會更加扎實。這不僅能極大促進AI4S的發展,降低其應用門檻,同時也能顯著提高其效率。

      從戰略角度而言,清華大學智能產業研究院助理教授李琨認為,AI4S是科技強國與未來產業競爭的核心驅動力。

      “AI4S已經超越純科研范疇,是新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力。它不僅關乎基礎科學的突破,也直接決定了新材料、新藥物、新能源等未來產業的主導權歸屬。”李琨說。

      李琨介紹了當下的全球競爭態勢:“從2025年下半年至今,美國、英國、歐盟、日本密集出臺了政策文件,普遍將AI4S上升為國家層面的戰略工程。”他認為,各個國家正圍繞著AI4S展開一場非常激烈的競速,誰先占據先機,誰就掌握了下一個科技規則的話語權。

      我國也在加緊相關領域的部署。今年《政府工作報告》明確,實施超大規模智算集群、算電協同等新基建工程,加強全國一體化算力監測調度,支持公共云發展。去年7月,北京市發布全國首個面向科學智能的專項地方政策——《北京市加快人工智能賦能科學研究高質量發展行動計劃(2025—2027年)》。上海、深圳等地也在陸續跟進。

      “我國擁有全球最完整的工業體系和最豐富的應用場景,這也是我們參與國際競爭的最大底氣。”李琨說。

      市場空間有望達百億美元級

      在AI4S的戰略價值被確立的同時,其市場空間也有望達到百億美元級別。

      中信證券研究部計算機行業首席分析師楊澤原表示:“AI4S產業處于蓬勃發展階段,未來潛力巨大。預計到2032年,全球AI4S市場規模有望達到數百億美元。”楊澤原認為,AI賦能藥物發現正迎來奇點時刻,在AI加持下藥物發現時間縮短,且AI方法使新藥發現整體POS率(成功率)提升。

      興業證券經濟與金融研究院副院長、計算機行業首席分析師蔣佳霖表示,2024年全球AI4S收入已超過200億元,其下游客戶覆蓋生物制藥、新材料、半導體設計等產值規模大、未來成長性好的領域。

      根據QYResearch數據,2025年全球AI for Science市場規模約為45.38億美元,預計2032年將達262.3億美元,年復合增長率高達28.9%。在化工、醫藥、新能源、合金、顯示、半導體六大下游行業中,AI4S合計可覆蓋的下游市場規模接近11萬億美元,當研發滲透率達到2.5%時,年產值即可突破1400億美元。

      “我認為中國的AI4S市場潛力是非常大的。”蔣佳霖表示,中國在AI4S論文發表和應用創新方面已處于全球領先位置。中國有舉國體制,“集中力量辦大事”,為未來AI4S持續發展提供了很好的制度保障。

      當前,多地正加快布局AI4S基礎設施,蔣佳霖認為,這將對地方經濟產生帶動效應。

      蔣佳霖表示,算力集群的落地是大型投資項目,其建成后將服務于科研機構、高校、企業,可以帶動產業鏈上下游協同發展,對提升經濟規模和經濟質量都有積極作用。此外,AI4S也是新質生產力的重要組成部分。

      不過,AI4S發展也面臨挑戰。

      “當前我國AI4S呈現頂層規劃引領、地方政策落地的良好態勢,但仍面臨高端算力供給不足、科學數據標準缺失、復合型人才短缺等突出短板。”李琨建議,將AI4S納入國家戰略科技力量的核心任務,統籌推進算力基礎設施建設、數據共享平臺搭建和交叉學科人才培養,并積極爭取國際標準制定的主動權。

      國家高性能計算機工程技術研究中心副主任曹振南認為,AI4S對算力的要求依然很高:“首先,AI4S需要強大的算力底座,特別是超智融合的底座;其次,算力不僅要大,還要強,并能整合數據、模型、應用、生態與環境等多方面要素;第三,需構建良好的生態環境;最后,必須打造自主可控的算力底座,包括自主軟硬件生態。”

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