2026年中国AI4S科研智算基础设施市场研究-沙利文

一、中国AI4S科研智算基础设施行业发展综述AI4S科研智算基础设施行业的定义与核心要素AI4S科研智算基础设施行业的发展演化路径二、中国AI4S科研智算基础设施产业全景分析AI4S科研智算基础设施产业链全景图谱AI4S科研智算基础设施供给侧分析AI4S科研智算基础设施需求侧分析AI4S科研智算基础设施产业发展趋势分析三、中国AI4S科研智算基础设施关键能力与应用分析AI4S科研智算基础设施关键技术分析AI4S科研智算基础设施典型应用场景分析四、中国AI4S科研智算基础设施行业竞争格局分析AI4S科研智算基础设施行业厂商竞争壁垒AI4S科研智算基础设施行业竞争评价指标AI4S科研智算基础设施综合竞争力表现分析AI4S科研智算基础设施优秀厂商代表FROSTSULLIVAN沙沙利文章节一AI4S科研智算基础设施行业发展综述FROSTSULLIVAN沙利文3•定义与核心要素•AI4S科研智算基础设施是指面向高校、科研院所及科研平台等AI4S应用场景，为科学研究、工程仿真、科学大模型训练与推理提供的综合计算底座，涵盖计算、存储、网络、软件平台、调度系统和科研应用工具链AI4S科研智算基础设施市场定义智能算力集群高性能并行存储吐访问、快速读写与持续高速互连网络全栈软件平台算力调度环节，支撑AI4SAI4S科研智算基础设施是指面向高校、科研院所及科研平台等AI4S应用场景，提供科研智算基础设施产品、系统建设及相关投入的市场与产业集合。它并非单一算力中心，而是集计算、存储、网络、软件平台、调度系统及科研应用工具链于一体的综合计算底座。在本次研究中，行业统计范围涵盖智算集群、AI服务器、存储、网络、液冷等基础设施产品及系统建设投入。AI4S科研智算基础设施为科学智能研究与应用提供核心算力底座与配套支撑，是推动科研算力平台化建设和AI4S规模化落地的重要基础。智能算力集群构成AI4S科研智算基础设施的核心承载层，为大模型训练、科学计算与复杂仿真提供必要的计算能力。其核心价值在于支持长周期、高负载、海量并行的科研任务，实现科学计算、工程仿真和AI模型训练的高效执行，成为科研智算基础设施高速互连网络支撑科研任务中大规模节点间的高效通信与协同计算，是保证分布式计算和大规模并行训练效率的关键环节。通过低时延、高带宽、可靠的数据传输通道，科研任务可以实现跨机柜、跨节点的快速梯度同步、参数更新与数据交换，从而提高高性能并行存储系统为科研任务提供海量数据的高吞吐访问和快速读写能力，满足数据密集型科学研究的存储需求。其作用包括保障大规模实验数据、模拟数据及训练样本的实时读写效率，同时支持数据持久化和持续供给，为AI4S科研任务提供稳定的数全栈软件平台打通数据、模型、工具与算力调度环节，实现科研任务从开发、运行到交付的闭环管理。通过统一的调度系统和科研应用工具链，科研人员能够高效调用算力资源、管理数据流和模型训练过程，实现任务自动化、可复现和可扩展，为科研智FROSTSULLIVAN沙利文4•发展演化路径•AI4S科研智算基础设施的演进主线，是计算资源从通用供给走向科研场景适配，基础设施能力由单点算力、分散集群逐步升级为算力、数据、模型、工具链和科研流程协同的一体化科研生产系统2015-20182019-20212022-20232024-20252026至今AI4S科研智算基础设施发展演化2015-20182019-20212022-20232024-20252026至今云化阶段云化阶段□市场变化云计算、数据中心和高校信息化建设加速，科□市场影响□市场变化科研算力集群化阶段科研算力集群化阶段□市场影响市场需求升级为“建设科研算力平台”，算力调度、AI4S从算法和课题探索进入科研平台建设阶段，市场边界开□市场变化AI4S从算法和课题探索进入科研平台建设阶段，市场边界开“东数西算”等算力基础设施工程推进全国算力统筹；“人工智能驱动的科□市场影响市场需求转向“科研全流程能力建设”，平台工具、□市场变化市场需求转向“科研全流程能力建设”，平台工具、科研流程平台化阶段AI4S在高校科研机构中由概念验证进入真实科研任务，应用科研流程平台化阶段□市场影响建设阶段建设阶段□市场变化科学大模型训练、复杂系统模拟、自动化实验和科研Agent逐步模落地阶段，AI4S建设向校院级、区域级和国家级科□市场影响AI4S科研智算基础设施成为独立的科研新基建市场，竞争重章节二AI4S科研智算基础设施产业全景分析FROSTSULLIVAN沙利文5•供给侧分析：异构算力设备成熟，推动AI4S具备规模化计算基础•异构算力技术迭代推动AI4S基础设施由单点算力突破、集群协同成熟走向系统级集成能力提升，并在千TFLOPS单芯片、300PFLOPS超节点及万卡级集群建设驱动下，形成规模化科研智算基础设施能力底座供给侧分析：异构算力设备成熟5,120TFLOPS国产AI芯片突破千TFLOPS300PFLOPS异构算力技术的持续迭代正在系统性重塑AI4S科研智算基础设施的能力边界，其发展路径可归纳为三个递进阶段：首先是单点算力能力成熟，CPU通过高带宽内存与并行计算能力提升，GPU/NPU实现多精度计算与科学计算加速，AI加速卡进一步覆盖特定算子与模型任务，使科学大模型训练、高通量推理及复杂科学计算具备基础硬件支撑；以海光为例，其“x86CPU+DCU”异构计算体系一方面延续成熟x86软件生态，另一方面依托DCU的双精度、单精度、半精度及整型计算能力，并通过DTK5,120TFLOPS国产AI芯片突破千TFLOPS300PFLOPS超节点算力突破300PFLOPS42个万卡集群建设进入规模阶段兼顾传统科学计算与AI训练推理需求。其次是集群协同能力成熟，高带宽显存、NVLink/NVSwitch、InfiniBand/RDMA及DPU等技术的发展，使多卡、多节点与多机柜之间实现低时延、高带宽通信，并通过网络与存储卸载机制提升有效算力释放效率；最后是系统级集成能力成熟，在异构算力、并行存储、高速互连、智能调度及数据亲和性优化的协同作用下，AI4S基础设施从分散GPU资源集群升级为可持续运行的科研计算系统。伴随单芯片千TFLOPS级能力突破、超节点300PFLOPS级算力集群形成以及万卡级集群规模化部署加速推进，AI超节点算力突破300PFLOPS42个万卡集群建设进入规模阶段单点算力突破集群协同突破单点算力突破集群协同突破章节三AI4S科研智算基础设施关键能力与应用分析FROSTSULLIVAN沙利文6•关键技术分析：算力架构能力分析•AI4S算力架构能力是多组件形成的系统协同能力。具备异构架构设计、全精度/混合精度支持、多卡互连和有效算力释放能力的厂商，更能支撑科学大模型训练、高精度仿真、复杂系统模拟和长周期并行计算算力架构存储系统调度平台DPU/智能网卡GPU/NPU高速互连异构算力AI4S算力架构能力，是指厂商围绕科学大模型训练、高精度仿真、复杂系统模拟和长周期并行计算等AI4S任务，完成CPU、GPU/NPU、DPU/智能网卡、AI加速卡、高速互连、存储和调度平台协同设计的能力。与通用AI训练集群不同，AI4S基础设施既要支持低精度、高吞吐的大模型训练和推理，也要支持FP32/FP64高精度科学计算，并能够在长周期、多用户、多任务环境下保持稳定运行。中国市场中，AI4S算力架构正在形成多条技术路线：中科曙光代表“超智融合”系统路线，强调自主芯片、高速互连、调度平台和科学工具链一体化；华为代表国产NPU生态路线，依托昇腾、鲲鹏、CANN和MindSpore支撑AI训练推理和私有化部署；海光则更多从国产核心处理器底座切入，通过与服务器整机、操作系统、数据库、云平台及AI软件厂商持续适配，向上支撑国浪潮信息、新华三、联想等厂商则通过开放GPU服务器、HGX/OAM模组、IB/RoCE网络和智能网卡扩展能力，服务高校和科研机构快速建设AI训练集群。整体来看，厂商竞争已经从单点硬件供给，转向异构架构设计、系统调优、软件生态适配和有效算力释全精度与混合精度DPU全精度与混合精度DPU卸载能力异构调度多卡互连与集群扩展章节三AI4S科研智算基础设施关键能力与应用分析FROSTSULLIVAN沙利文7•系统级工程能力分析•AI4S系统级工程能力将算力设备、高速网络、存储系统、液冷、电力、机房空间、调度平台和运维系统整合为可长期运行、可持续服务、多任务并发、可复用扩展的科研基础设施供配电供配电液冷散热机房空间智能运维高速网络存储系统AI4S项目需要将算力设备、高速网络、存储系统、液冷、电力、机房空间、调度平台和运维系统整合为一个能够长期运行的科研基础设施。其核心评价标准包括大规模集群交付经验、网络拓扑设计、供配电与散热方案、系统调试能力、故障恢复能力和长周期稳定运行能力。对于科学大模型训练、高精度仿真、复杂系统模拟和多用户科研任务而言，任何一个环节出现短板，都会导致算力闲置、通信等待、数据IO阻塞、任中国市场中，具备优势的厂商需要提供覆盖算力集群、网络存储、液冷供电、调度平台和智能运维的综合方案。中科曙光以曙光8000为代表构建十万卡级超智融合AI集群，并作为国家超算互联网核心节点主机系统运行。系统通过GridView7.0统一管理大规模异构资源，结合ScaleFabric高速互连、ParaStor并行存储和浸没相变液冷，实现算、存、网、冷、管协同；支持每秒万次级作业调度，并通过数字孪生开展故障预测与自愈，系统可用性设计目标为99.99%，PUE最低达到1.04，体现出其在大规模AI4S集群交付、调度和绿色运维上的系统能力。浪潮信息则体现模块化和液冷数据中心工程能力，其液冷方案可在既有机房中部署液冷服务器，液冷整机柜可通过预安装、预调试实现5—7天快速部署；华为、腾讯、阿里云等厂商也分别在AI制冷优化、T-Block供配电架构、全浸没液冷和AI能效管理等方面形成工程经大规模集群交付系统调试优化大规模集群交付系统调试优化转故障修复与运维行供电与散热FROSTSULLIVAN沙利文8•AI4S国产化能力，是指全栈技术体系中的自主可控与国产替代能力。该能力决定AI4S基础设施在科研机构、公共算力平台及战略产业场景中的供应链安全性、长期可持续扩展能力与政策适配能力CPUCPUGPU/NPUDPU/网卡存储设备•国产化稳步推进，部分环节性能接近国际主流水平系统软件层操作系统调度系统容器平台网络协议•国产化覆盖度提升，生态适配与兼容性持续增强AI与科学计算软件层AI框架科学计算算子库工具链•国产化能力快速发展，核心软件生态逐步完善底层硬件层AI4S国产化能力正在从“单点替代”走向“全栈体系构建”，但整体仍处于分层推进阶段。从硬件层看，国产CPU、GPU/NPU及服务器体系已初步具备规模化应用能力；从软件层看，操作系统与调度平台逐步成熟；从AI框架层看，已形成MindSpore、PaddlePaddle等自主体系，但在科学计算软件与国际生态核心能力拆解核心能力拆解科研适配能力科研适配能力国产替代深度软件生态成熟度供应链安全能力FROSTSULLIVAN沙利文9•应用场景总览：AI4S科研智算优先落地于高计算密度科研领域•AI4S优先落地于数据规模大、模型复杂、计算周期长、仿真精度高和实验试错成本高的科研领域，重点服务生命科学、材料科学、地球科学、物理与量子科学、工程仿真、化学与能源科学等高计算密度场景 材料科学与新材料研发DFT计算接口、材料数据库、并 典型任务：全球天气预报、台风路径预测、 材料科学与新材料研发DFT计算接口、材料数据库、并 典型任务：全球天气预报、台风路径预测、 工程仿真与先进制造7天文与空间科学设施要求：PB级观测数据存储、批量图像/ 生命科学与医药研发 化学与能源科学典型任务：化学反应预测、逆合成路线设