决胜AI4S时代：科学计算产业链全景与国产替代机遇

1、科学计算行业基本情况

（1）行业概况

科学智能正在推动科研活动向“数据生成—模型训练—应用反馈与实验验证”相结合的闭环体系演进。其中，科学计算作为重要基础能力，主要通过高性能计算和高精度数值仿真，对复杂科学过程进行建模、模拟和验证，生成可验证、可复现、可追溯的科研与工程数据，为智能模型训练、推理分析及实验验证提供支撑。从产业研究口径看，科学计算已形成由算力基础设施、仿真软件、计算平台服务和行业应用共同构成的产业体系，是连接科学研究、工程研发与科学智能应

用的重要支撑环节。

（2）科学计算行业简介

1）底座层（科学计算）：可信数据的生成与验证

科学计算是闭环的物理底座，核心能力由高性能算力与高精度数值仿真构成。算力侧从追求通用峰值转向面向特定负载的体系化优化（专用加速器、互联与并行栈协同）；仿真侧基于机理模型（微分方程、守恒定律等）实现“可预测、可验证、可复现”的高保真模拟。其产业价值在于持续供给高质量仿真数据，为虚拟实验与理论验证提供可控基础。

2）协同层（模型训练）：数据驱动与机理约束的反馈耦合

科学智能模型在机理底座上引入AI，贯穿建模、求解、反演与验证全流程。机制上，科学计算提供可信数据源，AI则对复杂仿真进行近似替代与快速预测，推动范式从纯“模型驱动”演变为“模型—数据协同驱动”，在物理一致性约束下缓解数据稀缺并提升科研效率。

3）战略层（全球趋势）：系统级生态闭环的决胜点

全球竞争已从单点工具转向国家级系统化建设。典型如美国2025年启动的“Genesis计划”，整合算力、数据、模型与AI增强制造，形成“计算→数据→模型→实验→反馈”的硬闭环。未来科技制高点不在于算力规模的简单比拼，而在于高可信数据供给能力、智能体协同求解能力与实验制造闭环集成能力的综合较量，率先完成该链路闭环者将主导关键领域的创新迭代与产业转化效率。

（3）科学计算的细分技术方向

科学计算的九大细分技术方向（按核心方法、主要应用、典型软件/工具与关键特征归纳）

资料来源：普华有策

2、科学计算的产业链情况

科学计算产业链构建在“技术演进、供需耦合、系统协同”的深度逻辑之上，形成了清晰的三层架构。上游聚焦底层算力硬件与基础开发工具，是产业创新的源头。在后摩尔时代通用芯片性能增益放缓的背景下，以专用加速芯片为代表的架构创新成为突破算力瓶颈的关键，为中下游应用释放了更广阔的性能空间。中游作为产业链的枢纽，承担着将底层算力转化为高效行业解决方案的职能。通过对硬件资源与特定算法的二次集成与深度协同优化，中游服务商有效释放了硬件效能，实现了算力资源与复杂场景需求的精准匹配。下游应用层涵盖科研机构及各行业头部企业，是算力需求的策源地。下游不断涌现的高复杂度任务反向传导至产业链上游，驱动底层架构的迭代与中游系统服务的持续创新。

（1）与上游的关联性
上游为基础硬件、基础软件及配套设备，其质量、产能、价格及竞争格局直接影响下游的成本、交付与迭代能力。上游行业技术密集、投入大、周期长，近年国内研发与产能提升，为供应链多元化和稳健发展提供支撑。

（2）与下游的关联性
下游涵盖政府、科研机构及产业研发企业等用户，其算力需求、精度、安全与服务模式差异，引导中游产品形态及上游技术路线演进。

3、科学计算主要应用市场概况

科学计算作为前沿科技与产业创新的基础工具，主要服务于研发投入高、系统复杂度高的行业，涵盖生物医药、高端装备、新能源、新材料、集成电路、合成生物、地球科学及低空经济等领域。

共性价值体现于三方面：一是基于机理模型在虚拟环境中实现高保真模拟与数字实验，支持预测分析与设计优化；二是通过仿真与高通量计算积累可追溯、可复现的数据，减少对高成本、长周期物理实验的依赖，提升研发效率、降低试错成本；三是为科学智能提供高质量合成数据与机理特征支撑，推动“仿真—模型—验证”协同迭代，促进科研与工程向平台化、工程化能力体系演进。

（1）全球市场概览

全球科学计算市场规模稳步扩张，增长由多元需求驱动：政府部门与国家实验室持续投入超算基础设施建设，形成战略导向的基础需求；航空航天、半导体、能源化工、生物医药等研发密集型行业将科学计算作为数字化研发与系统仿真的核心支撑；同时，上云与服务化模式扩展至中小企业和科研团队，推动需求结构多元化。海外市场正从硬件集群建设向平台化、服务化供给演进。

按市场口径，科学计算为“硬件+软件+服务”综合市场，竞争聚焦全链条能力。服务器为重要增长板块；部署形态上，2025年全球本地部署占约86.5%，云端占13.5%，预计2030年云端占比温和抬升。终端用户方面，2025年企业端占73.7%、政府21.6%、高校及科研机构4.7%；预计2030年学研占比上升、企业端小幅回落，呈现“产业需求主导、科研需求回升”的双轮特征。

（2）中国市场概览

中国科学计算市场主要需求主体为政府端（科研院所、高等院校的基础设施与科研应用投入）与企业端（工业企业在研发设计、工程仿真等场景的软硬件采购与服务使用）。2025年中国科学计算市场规模为1,347.03亿元，预计2030年达突破3,000亿元，年均复合增长率约18.80%。

2025-2030年中国科学计算市场规模预测

资料来源：普华有策

科学计算市场增长主要受三方面驱动：算力性能与能效持续提升奠定供给侧基础；企业研发与工程仿真需求增强，推动科学计算从科研辅助工具向产业核心能力延伸，应用边界不断拓展；国家科技政策与项目支持提供长期稳定环境。多重因素叠加下，市场规模有望保持较快增长。

4、科学计算行业发展趋势

（1）后摩尔时代算力瓶颈凸显

理论峰值算力快速增长，但实际计算效率提升严重滞后，存在功耗墙、存储墙和并行效率墙三大约束。单纯堆叠通用算力边际收益递减，行业转向体系结构深度优化、领域专用架构及软硬件协同创新。

（2）从单一CPU/GPU架构向异构集群演进

为提升能效和吞吐，引入专用加速器、FPGA等异构单元，根据算法特征分配计算任务。但系统复杂性增加，对跨节点通信、任务调度及软件适配提出更高要求。

（3）软硬件协同重要性日益增强

硬件从以CPU为中心转向多计算单元协同，软件层面构建统一编程模型和开发工具（如OneAPI、CUDA等），实现对多样化算力的统一管理和调度。

（4）专用一体机作为补充方案发展

针对特定应用深度定制，通过软硬全栈优化实现高效计算，但在通用性上受限。行业同时探索软件定义硬件等底层创新，兼顾性能与灵活性。

（5）高精度仿真与AI协同融合

科学计算负载混合高精度（FP64）和低精度（FP16等）计算，推动架构级混合精度支持，消除跨芯片数据搬移损耗，提升“仿真—训练—验证”全流程算效。

总体趋势：后摩尔时代，行业正向多架构协同、软硬融合、系统级优化方向发展，并加速与AI技术结合，以适配新一代科学计算需求，提升整体效率与可扩展性。

5、行业壁垒

（1）内核自主研发壁垒

高性能科学计算芯片的自主可控研发门槛极高，需在体系结构、工程实现及生态建设上长期积累。新进入者虽可通过第三方IP授权缩短周期，但在指令集、微架构和工具链等核心环节仍存依赖性，自主演进受限。自主研发内核需独立完成全链条设计，投入大、风险高，但长期看有助于提升底层可控性和面向特定场景的深度优化能力，具有战略意义。

（2）软件生态壁垒

硬件性能释放高度依赖配套软件生态。全新架构若缺乏操作系统、编译器、工具链及基础算法库支持，用户开发门槛高、硬件能力难以验证。新型架构需在硬件研发阶段同步推进内核移植、驱动开发、工具链建设及应用适配，以提升平台可用性和易部署性，降低用户迁移成本。软硬件协同推进是自主算力平台规模化应用的重要前提，构成显著生态壁垒。

（3）人才壁垒

芯片及基础软件研发需集成电路、计算机体系结构、系统软件及应用算法等多学科复合型人才，且需对行业应用有深入理解。受培养周期长、专业交叉度高影响，高端人才供给有限，企业需持续投入引进和培养，客观上抬高了行业进入门槛。

（4）资金壁垒

芯片研发周期长、技术复杂度高，从设计、验证到量产推广需持续大规模资金投入，且受技术演进和市场变化影响，产业化存在不确定性。该行业呈现资金投入强度高、回报周期长的资本密集型特征，构成较高的进入壁垒。

6、行业面临的机遇与风险

（1）行业机遇

1）科学研究深入微观尺度，科学计算算力成为刚需

生命科学、材料设计、核聚变、气候模拟等前沿领域研究向更微观尺度延伸，系统复杂度和规模持续提升，实验手段在成本、周期和可扩展性方面面临约束。科学计算成为在可控成本下开展系统性分析的关键工具，构建高能效算力平台已成为支撑前沿科研的基础能力。

2）传统架构难以满足应用需求，架构创新迫在眉睫

通用架构在能效、访存带宽和通信延迟方面存在固有瓶颈，难以支撑长时原子级仿真等极端计算需求（如百微秒百万原子体系需10²¹次运算及10²³bit通信）。行业亟需通过架构级创新，发展高能效、高扩展性的定制化计算体系，以突破科研算力瓶颈。

3）国家产业政策支持力度加大

“第五范式”推动科学计算战略地位提升。2025年下半年以来，《深入实施“人工智能+”行动的意见》、“十五五”规划建议等系列政策相继出台，国家从算力供给、场景开放等方面系统性升级科学计算基础设施，为国内企业产业化落地提供有力支撑。

4）高质量数据集价值凸显，中国AI4S生态处于爆发前夕

AI4S领域处于发展初期，高质量科学数据是模型训练的核心瓶颈，而此类数据往往为各机构核心机密，难以共享。IsoDDE案例表明，优质专有数据可显著提升模型预测能力，其对隐藏药物结合位点的识别效果甚至优于AlphaFold3。具备“数据—模型—应用”闭环能力的平台型企业，有望在AI4S生态建设中占据先机。

（2）行业挑战

1）高端人才稀缺

芯片设计涉及多学科交叉，对复合型人才要求高，但国内行业起步晚、培养周期长，高端人才供给相对不足，将持续制约行业发展。

2）市场竞争激烈

国际龙头企业起步早、先发优势明显，占据主要市场空间。国内企业近年虽有进步，但在资金和技术实力方面仍有较大差距，需进一步提升竞争力。

3）国际地缘政治持续升温

国际贸易摩擦频发，冲击全球集成电路供应链安全。国内行业部分领域仍受制于外部，供应链自主保障能力亟需加强。

7、所属细分行业竞争格局及主要企业

（1）全球市场竞争格局

全球科学计算市场呈寡头垄断格局，英伟达与超威半导体（AMD）凭借综合技术实力、规模及人才优势基本分割全球市场。英伟达依托产品性能与CUDA生态护城河，领先优势持续扩大。当前竞争已从单线主导演进为“芯片设计—整机集成—软件生态—行业落地”多主体协同的立体格局，共同决定算力供给的性能上限、能效水平与自主可控边界。

（2）国内市场竞争格局

国内科学计算市场呈现多元化和快速发展特征，主要竞争者包括：

芯片设计公司，细分为三类：

GPU芯片厂商：国际巨头英伟达、AMD，国内上市公司摩尔线程、沐曦股份等；

CPU芯片厂商：国际巨头Intel、AMD，国内上市公司海光信息等；

其他技术路线（ASIC/DSA等）：国内上市公司寒武纪等。

超级计算中心：由国家及区域战略部署主导建设，采用CPU+高性能加速器异构架构，为基础科研与工业仿真提供底座式算力支撑。对标范围涵盖国内外传统超算系统、智能计算集群，以及针对特定负载的领域专用架构（如Anton系列）。

总体格局：国际企业主导、国内厂商快速追赶。随着国内企业在技术、生态与市场拓展方面持续突破，未来有望在更多领域实现国产替代与份额提升。

（3）行业内主要企业

受限于目前的计算能力，主流硬件通常每天只能在数十万个原子、数百纳秒的尺度内进行分子动力学模拟。若需要在更大的时空尺度考察分子层面的动态行为，则需要依赖高算力的超级计算机或者专用超算机器。

专注于科学计算领域超级计算机的竞争对手相对较少，因此将可用于计算平台的CPU、GPU企业纳入竞争对手进行比较。

行业内主要企业

资料来源：普华有策

《2026-2032年科学计算产业细分市场前景调研及趋势洞察报告》涵盖行业发展概况、供需数据、市场规模，产业政策/规划、相关技术、竞争格局、上游原料情况、下游主要应用市场需求规模及前景、区域结构、市场集中度、重点企业/玩家，企业占有率、行业特征、驱动因素、市场前景预测，投资策略、主要壁垒构成、相关风险等内容。同时北京普华有策信息咨询有限公司还提供市场专项调研项目、产业研究报告、产业链咨询、项目可行性研究报告、专精特新小巨人认证、市场占有率报告、十五五规划、项目后评价报告、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、国家级制造业单项冠军企业认证、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。（PHPOLICY:MJ）