算力产业发展方阵ＣAIＣＴ中国信通院2025年科学计算行业发展研究报告算力产业发展方阵中国信息通信研究院云计算与数字化研究所2026年5月
前言键因素正从更大的参数规模转向更高质量的数据供给:一方面。大模刑的训练。对齐与桂续洪代对高质昌、姓构化、可追溯料据集的依赖显著增强、高质量数据已成为决定模型泛化能力与可靠性的关键生产要素，另一方面.在产业与科研场景中,受实验成本高昂、周期漫长、数据敏感性与合规约束严格,以及采集标注标准不一等多重现实因素制约，高质量数据集长期处于稀缺状态:加之真实数据往往难以复盖长屋工况与复杂条件致伸“有放数据供给不足“成为科学智能规模化落地的核心瓶颈。在这种背景下。算力需求不再局限干通用训练而是进一步扩展到高精度仿真、高质量数据生成，以及“仿真训练验证”协同迭代的全流程能力。在“数据生成—模型训练—生态反馈的闭环中科学计算票承相数据牛成与计算验证职青是高质最禾研数据的重要来源，也是科研算力体系的核心支撑。面向这一趋势双精度与混合精度计算、超大规模并行与高效调度、高速互联与PBEB级教据吞吐。以及在能效与可控性约束下的系统级协同优化正本成为科学计算平台演进的共性门槛与重点布局方向。本报告首先厘清科学计算的产业边界与研究口径.系统阐释其概念内涵辨析茸与传统超算AI计算的融合演讲与本质美异并构建*技术类型X应用领域”的分类框架全射从上游础设施中平台服务到下游应用场景的产业链结构。在此基础上。报告深入剖析关键技术趋势与核心门槛量化测管
市场规模并进行前瞻性预测:同时,聚焦生物医药、高端装备、集成申路、新能源、新材料、合成生物、地球科学及低零经济等八大曲形场景进行深度案例解析。最后,报告统筹研判全球与我国的政策布局及产业布局，旨在为产业各方提供一套可对标、可验证、可落地的决策参考依据。力广业发展方限CPNA
目录科学计算研究框架与合规口径w.....1（一)科学计算的概念….1（二)科学计算与传统超算、AI计算的融合与差异4(S)o.(po)十二科学计算产业链结构与生态体系....11二、（一)上游:基础设施层(二)Jancs二中游:计算平台与服务层ced.(三)下游:应用场景层科学计算关键技术趋势与门槛…20..oC(一)传统芯片架构的局限与科学计算挑战,20（二)2科学计算算力、架构与生态的演进趋势(三)四、市场规模与增速测算《-)全瑞科华计算市场规.园中国科学计算市场规模拆分与预测万中国市场结构及增长趋势分析..中国科学计算市场前景展望五、典型应用场景.583高端装备3可匡集成电路S新能源4o41飞至3合成生物X地球料学。…-砖低空经济
六、全球科学计算产业布局43国际科学计算政策布局43我国科学计算政策布局N5全球主要企业布局力商业发展有限CPNA
图目录图１科学计算产业链生态图12图２科学计算领域主要参与企业图.13图3中国超算中心发展阶段与代表系统演进示意图.图4中国科学计算市场规模预测图图5中国科学计算市场结构......34图62024年中国科学计算各下游行业市场规模占比5图7图8主流处理器架构计算性能与灵活性对比示意图Js力产业发用行表目录表1智算与科学计算对比表表2科学计算技术门槛分析表.....................29
全球科学计算行业发展研究报告一、科学计算研究框架与合规口径（一)科学计算的概念科学智能是面向科学研究领域的新兴方向。可概为“数据生成模型训练—生态反馈”三个环节。其中，科学计算定位于数据生成阶段是高质量科研数据的重要来源和科研置力的核心专控,且通过高性能计算(HPC)樱供瑞大的算力其础并娃会高精店粉值仿直车可靠的数据输入。科学计算与模型训练和智能应用落地共同构成了科研范式的闭环，被广泛认为是继实验科学、理论科学、计算科学和数据密集型科学之后的人工智能驱动科研的“第五范式”。在这一范式中,模型驱动的仿真方法与数据驱动的学习方法双向融合:一方面，人工智能为科学研究提供了全新工具，加速知识发现:另一方面。科学研究提出的高复杂度任务与复杂的约束场景反向驱动AI技术演进，形成持续的创新牵引。当前的科学智能产业生态涵盖了底层超算/智算中心等算力基础设施、仿真软件与科研数据资源、智能算法模型，以及面向科...
