AI4S全球竞速：这一次，中国不能再错过

6万张国产加速卡构建AI算力基石，AI for Science如何重塑大国科技竞争格局？

撰文：周冰

4月14日，中科曙光正式推出基于6万张国产加速卡的AI for Science计算集群。这一“算力巨无霸”的亮相，不仅刷新了国内AI算力设施的规模纪录，更在算力自主创新的关键路径上实现了实质性突破。它为AI for Science（人工智能驱动的科学研究，简称AI4S）的规模化应用提供了底层支撑，直接关系到国家在科技竞争中的自主能力与战略安全。当前，全球主要经济体已将AI4S视为核心战略领域，其竞争本质是科研范式主导权与未来产业制高点的争夺。

全球战略布局加速，AI4S已成必争之地

AI4S的变革性潜力已形成全球共识。这并非局限于实验室的技术演进，而是一场决定未来数十年科技产业格局的战略竞赛。

2025年底，美国启动“创世纪计划”，投资5000亿美元建设名为“星际之门”的AI基础设施，旨在将人工智能深度整合进基础科学研究全流程，以巩固其全球领导地位。欧盟紧随其后，发布覆盖全境的AI科学战略，计划构建统一的科学AI服务平台，目标定位全球AI科研枢纽。

中国对此做出了系统性响应。从科技部专项部署，到“人工智能+科学技术”被列为国家优先行动，再到“十五五”规划明确“以人工智能引领科研范式变革”，政策导向清晰且连贯。北京、上海、浙江等地配套政策的密集出台，进一步形成了从中央到地方的协同推进网络。一场围绕AI4S基础设施、人才与生态的全球竞赛，已进入关键阶段。

全栈自主可控，打造国家级AI科研基础设施

在这场竞赛中，算力自主是根本前提。过去，国内AI4S研究常受限于算力资源获取难度、软件生态依赖及工具链短板。要实现从参与到主导的转变，必须建立自主可控的完整技术栈。

曙光此次发布的AI4S计算集群，正是对这一需求的直接回应。6万张加速卡的规模提供了充沛的算力供给，但其核心价值在于实现了从硬件（加速卡、互联）、系统软件到上层平台的全栈自研。这确保了关键科研任务能在安全、可控的底层环境中运行。

强大的硬件需配以易用的软件生态才能释放价值。为此，曙光同步推出了科学大模型一站式开发平台OneScience。该平台预集成主流科学模型与数据集，并通过国家超算互联网提供服务，显著降低了科研人员的工具使用门槛。这实质上构建了一个覆盖“算力供给、数据调取、模型训练、模拟验证”的线上科研环境，为大规模协同创新提供了平台基础。

从技术突破到科研赋能，关键在于规模化应用

技术的价值最终通过实际科研产出验证。目前，该计算集群已支撑多个国家级重大科研项目取得突破：昌平实验室将蛋白质折叠模拟效率提升数个数量级，加速了药物发现流程；中科院计算所的材料筛选模型，将传统耗时数年的工作压缩至数天。此外，集群在超大体系模拟方面表现卓越，成功完成了414.7亿原子模拟、全脑860亿神经元模拟及万亿网格湍流模拟等标杆性任务。这些成果不仅证明了集群的可靠性能，更为新材料、生命科学、流体力学等前沿领域提供了全新的研究工具。

世界科学中心的转移往往与技术范式变革同步。AI4S正带来一次以“数据智能”为核心的科研范式革命。它不单纯依赖传统实验规模，而是通过融合高性能计算、大数据与AI模型，开辟效率更高的发现路径。把握此次范式变革机遇，让AI成为科研创新的基础性工具，是中国科技界面临的核心任务，也是提升国家综合科技实力的关键所在。

参考资料

聚焦“十五五”规划建议 | 以人工智能引领科研范式变革_政策解读_中国政府网 https://www.gov.cn/zhengce/202511/content_7049042.htm

美启动“星际之门” 投资5000亿美元建设AI基础设施----中国科学院网信工作网 https://ecas.cas.cn/xxkw/kbcd/201115_146644/ml/xxhzlyzc/202502/t20250221_5047736.html

新材料创制缩至4小时！深圳打造高效协同“AI科学家团队”_央广网 https://sz.cnr.cn/wqyq/20260123/t20260123_527503667.shtml

冰山融化时：传统药企的AI诺亚方舟何在？ https://www.phirda.com/artilce_41724.html?module=trackingCodeGenerator