科学计算研报总结
一、科学计算研究框架与合规口径
科学计算作为科学智能闭环中的“数据生成”环节，通过高性能计算（HPC）和数值仿真，为后续模型训练提供可靠数据，是科研范式的“第五范式”。其核心能力由高性能算力与高精度数值仿真构成，在算力侧强调双精度计算、超大规模并行与调度，在需求侧则注重针对特定负载的体系化优化。科学计算与模型训练共同构成科研闭环，AI模型在物理一致性约束下可替代或加速数值仿真，同时科学计算生成的高质量数据为AI训练提供可信来源。
科学计算与传统超算、AI计算的区别在于驱动逻辑、技术特征和应用重点。传统超算侧重通用算力供给，AI计算面向模型训练与推理，而科学计算以理论模型为驱动、以数值仿真为手段，通过虚拟仿真生成高质量数据，为AI训练提供“数据工厂”。
科学计算行业按技术类型可分为分子动力学（MD）、量子力学（QM）、计算流体力学（CFD）、分子对接（Docking）/自由能微扰（FEP）、电子设计自动化与计算光刻（EDA&LithographySimulation）、电磁仿真、大气与气象仿真、基因测序与生物信息仿真、其他工程仿真等；按应用领域可分为生物医药、高端装备、集成电路、新能源、新材料、合成生物、地球科学及低空经济等。
二、科学计算产业链结构与生态体系
科学计算产业链分为上游基础设施层、中游计算平台与服务层和下游应用场景层。
上游基础设施层包括基础硬件（芯片）、基础软件和其他配套设备。基础硬件方面，国外厂商在通用处理器和加速器芯片领域占据主导地位，国内厂商正快速崛起；基础软件方面，操作系统以Linux为主流，数值计算库和编译工具多由国际社区主导开发，国内同类软件尚处于起步阶段；其他配套设备包括高效电力与冷却系统等。
中游计算平台与服务层包括整机厂商、垂类算力企业、公有云算力服务商、互联网企业和第三方软件厂商。整机厂商分为系统集成型和专业自研型；垂类算力企业面向特定学科或行业提供一体化高性能计算能力；公有云算力服务商通过云平台提供按需租赁的弹性算力；互联网企业依托自建数据中心与超大规模集群能力，其内部规模化算力能力和技术生态外溢对科学计算有重要意义；第三方软件厂商提供仿真、建模与算法库等工具，是中游平台服务与下游行业应用之间最核心的软件支撑层。
下游应用场景层主要由政府与区域公共服务平台、基础科研机构以及产业研发企业构成。政府与区域公共服务平台作为区域算力资源的重要组织者，面向本地高校、科研机构与企业提供标准化算力服务；基础科研用户以科学研究为主，对计算精度、结果可解释性、可复现性与平台可靠性要求更高；产业研发用户则以降本增效为目标，更关注软硬件适配、接口兼容、交付与响应效率。
三、科学计算关键技术趋势与门槛
传统芯片架构在科学计算领域面临算法适配性低、内存墙与功耗墙、大规模并行通信效率递减等瓶颈，单纯依赖通用架构的节点堆叠与峰值算力提升已无法满足需求。
科学计算算力、架构与生态的演进趋势包括：从单一架构向异构算法/硬件集群过渡，专用一体机架构针对某一科学领域或应用场景进行一体化系统设计，软件定义硬件（SDH）架构通过改进指令集和微架构设计实现算法主导的硬件重构，面向科学智能闭环的混合负载处理，以及依托超算中心进行分层迭代升级。
科学计算的关键技术门槛包括内核自主研发、大规模互联体系、软件生态系统、产业应用和整机能耗。只有通过硬件与软件的深度协同、产学研的紧密合作，以及长期持续的研发投入，才能全面突破这些瓶颈。
四、市场规模与增速测算
2024年全球科学计算市场规模约为1893.4亿美元，约占总体科学智能市场的54%。中国科学计算市场规模2024年约1040.6亿元，预计2029年增至约2759.9亿元，2024—2029年CAGR约21.5%。中国科学计算市场结构正在从“硬件主导”转向“硬件+服务”双轮驱动，需求侧的行业分布呈现“多支柱并立、先进制造与硬科技牵引”的结构特征。
五、典型应用场景
生物医药领域，MD和Docking/FEP是核心技术方向，市场规模2024年分别为64.0亿元和81.9亿元，预计到2029年分别增长至230.8亿元和217.4亿元。
高端装备领域，科学计算市场规模2024年约243.3亿元，预计到2029年达579.8亿元，CAE、QM、MD市场规模分别占高端装备市场的60.1%、17.9%、13.3%。
集成电路领域，科学计算市场规模2024年约205.9亿元，预计到2029年达446.7亿元，CAE、QM、MD市场规模分别占集成电路市场的62.4%、14.9%、5.2%。
新能源领域，科学计算市场规模2024年约147.7亿元，预计到2029年达325.6亿元，QM、MD和CAE市场规模分别占新能源市场的46.9%、40.0%和8.2%。
新材料领域，科学计算市场规模2024年约211.4亿元，预计到2029年达642.9亿元，QM、MD和CAE市场规模分别占新材料市场的54.9%、24.1%和16.7%。
合成生物领域，科学计算市场规模2024年约44.7亿元，预计到2029年达155.5亿元，QM、MD和CAE市场规模分别占合成生物市场的45.9%、44.7%和5.5%。
地球科学领域，科学计算市场规模2024年约14.0亿元，预计到2029年达57.7亿元，CAE、QM和MD市场规模分别占地球科学市场的66.4%、10.0%和8.6%。
低空经济领域，科学计算市场规模2024年约3.8亿元，预计到2029年达29.9亿元，CAE和QM市场规模分别占低空经济市场的55.3%和5.0%。
六、全球科学计算产业布局
国际科学计算政策布局重点包括推动AI与科学研究深度融合，优化制度与基础设施支撑，强化国家战略顶层设计，加大财政投入与专项资助，以及深化国际科技合作。
我国科学计算政策布局形成“顶层设计牵引、区域协同推进、数据要素支撑、重点赛道加速突破”的系统性框架。区域布局方面，科技部统筹部署建设国家超级计算中心，地方根据产业禀赋提出推动科学计算产业发展的政策举措。数据要素支撑方面，加快构建面向科学计算的高质量数据供给与流通机制。重点赛道突破方面，密集出台相关政策文件，明确发展方向与实施路径。
全球主要企业布局包括芯片企业、整机企业、软件生态和行业落地。芯片企业包括CPU设计企业、GPU与专用加速器企业、内核创新架构企业；整机企业包括板卡与整机适配/系统集成商、异构算法集群企业、科学计算专用一体机企业、软硬件一体化自研整机企业；软件生态包括算法与软件工具企业、计算平台服务企业；行业落地包括应用落地场景赋能。
科学计算市场将持续扩容，并在“高保真数据生成—机理模型迭代—产业场景落地”的科学智能闭环中发挥决定性作用。构建新一代科学计算平台、自主算法工具链及软硬协同应用体系，是推动我国科学计算生态跨越式发展的关键。
