你知道研发一款新药，失败率有多高吗？约90%。烧掉10年时间、20亿美元，最后换来一纸“无效”结论。这是过去所有硬科技行业最残酷的真相。
但这一切，正在被一项底层技术改写。它不是模式创新，不是流量生意，而是一个让研发周期砍半、部分环节试错成本大幅下降的新科研范式。
医药、材料、能源等万亿级老钱行业，正在被重新打开天花板。而这项底层技术，就是 AI for Science(AI4S)，它正从实验室走进生产线，成为各领域的战略高地。
从消费 AI 到科研 AI：AI4S 开启范式革命
很多人对 AI 的认知仍停留在通用人工智能阶段：语音交互、图像修图、内容生成等应用，本质上解决的是信息交互与效率辅助问题。而 AI4S 则完全不同，它是人工智能向硬核科研领域的深度渗透，相当于为科学家配备了 “超级助理”，通过大模型、大数据与超强算力，替代传统反复试错的实验模式，实现从 “经验驱动” 到 “计算驱动” 的跨越。
传统科研模式的痛点早已成为行业枷锁：一款创新药研发动辄耗时 10 年以上，新材料的发现周期通常也长达 10-20 年，严重制约了产业迭代速度。AI4S 的出现，直接打破了这一困局。例如，在 AI for Science应用较广泛的生命科学领域里，从基因测序分析、蛋白质结构预测，到小分子药物设计、临床试验优化，AI 正在重塑整个生物医药产业的研发逻辑，推动创新药产业从 “高投入、长周期” 的传统模式，转向 “高效率、低成本” 的智能化模式。AI 技术还将新药研发的临床前周期从平均 4-6 年压缩至 18 个月左右，极大地降低了药企的研发成本与失败风险，可配合临床检验与试验协同完成研发验证，让创新药能够更快地上市惠及患者。
这些并非实验室里的理想假设，而是实实在在的产业突破。AI4S 的核心价值，在于让科学发现更快、试错成本更低、产业创新更稳。
产业链全景拆解：算力基座成核心胜负手
AI4S 早已不是单一技术赛道，而是国家科技竞争力的重要体现，全球主要经济体均已重金布局；政策加持之下，国内 AI4S 产业进入快速落地期。目前，AI4S 产业链可清晰划分为上游算力支撑、中游模型平台、下游场景应用三大环节，价值梯度分明，竞争焦点集中。
上游是 AI4S 的 “心脏”，涵盖算力集群、芯片、数据与底层框架，也是技术壁垒最高、价值占比最大的环节。当前行业普遍面临算力不足、成本高企、模型适配性差等痛点，高密度、低能耗、高适配的算力基础设施，成为产业发展的关键瓶颈。
根据中国信通院、IDC、浪潮信息等权威数据，2026年全球AI算力需求呈现出爆发式增长的特征，全球总算力规模预计将达到5000-6000 EFLOPS，到2030年有望跃升至20000 EFLOPS；其中，智能算力占比将突破80%，正式超越通用算力，成为全球算力的绝对主导，标志着全球算力产业彻底迈入“智能算力时代”。据工信部信息通信发展司数据，截至2025年，中国智能算力规模目前已达到1590 EFLOPS，增速位于全球前列。然而，高端算力资源仍存在25%-30%的缺口，国内科研机构与企业的算力需求满足率仅65%，公共智算中心长期满负荷运行。算力可以说是 AI4S 的 “命门”。没有高密度、低能耗、适配科学大模型的算力基座，一切提速都是空谈。在国产算力赛道，中科曙光长期深耕大规模算力基础设施及“超智融合”算力建设，并具备AI4S的广泛实践，有望为AI4S赋能产业升级提供底层支撑。
再来看中游，即 AI4S 的 “大脑”，核心聚焦科学大模型、计算引擎与研发工具。深势科技、晶泰科技等企业深耕垂直领域，推出药物研发、材料模拟等专业化解决方案，连接上游算力与下游需求。基于国内化工、医药、新能源和半导体这四大行业的1%渗透率预测，中游市场规模约526亿，以5%渗透率测算，市场规模将达千亿级，空间广阔。
下游是价值落地场景，覆盖生物医药、新材料、新能源、半导体、航空航天等领域，药企、材料厂商、能源企业成为 AI4S 的直接受益者，通过技术升级提升产品竞争力与市场份额。例如，在生物医药行业，原来一款新药的研发平均需要耗时10年、耗资10亿美元，并且成功率低，不足10%。如今，有研究数据显示，人工智能技术应用可以使药物设计时间缩短70%、药物设计成功率提升10倍，完全可以打破行业的“双十”魔咒。
整体来看，AI4S 产业链呈现 “上游定格局、中游筑生态、下游显价值” 的特征，现阶段上游产业更具增长确定性。
从验证期向规模化落地，十年重构科研生态
随着技术的成熟与落地加速，AI for Science 正从科研工具升级为产业研发的通用基础设施，其产业价值正在全面爆发。根据 Global Info Research 的调研数据，2024 年全球AI for Science自身的市场收入已达到 33.63 亿美元，而其撬动的下游生物医药、新材料等万亿级产业的升级空间，更是远超自身市场规模。
从行业发展周期判断，AI4S 正处在技术验证期向规模化爆发期过渡的关键节点，短期来看，AI4S 将从标杆案例走向批量复制，生物医药、先进材料、新能源电池等商业化成熟度高的赛道率先放量。算力需求将持续激增，高密度智算集群、科学大模型适配、低成本算力服务成为刚需。未来的 5-10 年，AI4S 将彻底重构全球科研范式，AI 成为科研活动的标配工具，传统 “试错式研发” 逐步退出主流。随着 “算电协同”“超算互联网” 等基础设施建成，AI4S 将与实体经济深度融合，推动高端制造、生物医药、双碳能源等领域实现群体性技术突破，成为驱动新质生产力的核心引擎。
与此同时，行业格局也将趋于集中，具备大规模算力部署能力、成熟生态适配能力的头部厂商将持续扩大优势，垂直领域科学模型与行业解决方案将诞生一批专精特新企业，上下游协同将成为常态。
随着上游算力瓶颈的持续突破、中游模型生态的不断完善、下游场景需求的全面释放，AI4S的产业价值将持续爆发，一个规模可达万亿级的全新赛道已然成型。未来，无论是全球科技竞争的话语权争夺，还是国内产业转型升级的浪潮，AI4S都将成为核心引擎，承载着国家科技实力提升的使命，开启科研与产业融合发展的全新篇章。
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