如果要評選2026年最“矛盾”的賽道，AI for Science(AI4S)大概率會高票當選。

一邊是萬億級產業藍海在招手：據QYResearch數據，全球AI4S市場規模預計到2032年將達到262.3億美元，年復合增長率高達28.9%。六大行業合計可覆蓋的市場規模接近11萬億美元，當前滲透率還只是個位數，增量空間大到讓人心跳加速。各地政策更是密集加碼，從“十五五”規劃明確提出“以人工智能引領科研范式變革”，到北京、上海、深圳相繼出臺AI4S專項政策。

另一邊，科研機構的真實體感卻是三個字——缺算力。需求端渴求指數級增長，供給端真正能滿足AI4S場景的大規模集群仍是稀缺資源。更微妙的是，算力“飽和”與“短缺”并存：全國已上線的智算中心算力整體利用率僅32%左右，大量算力資源處于“沉睡浪費”狀態。一邊是建好的算力用不起來，一邊是真正需要高質量算力的科研場景用不上——這種結構性錯配，是當下AI4S賽道最尷尬的現實。

AI4S對算力的要求，跟通用大模型訓練還不一樣。后者核心任務是內容生成，而AI4S要破解的是原子、分子層面的復雜科學問題——高精度浮點運算、超低延遲高速互聯、長周期任務的極端穩定性。AI4S需要的不是通用算力，是深度優化的專用計算基礎設施。

這也解釋了為什么6萬卡AI4S計算集群一經問世，就被業內視為“算力重器”。從近幾個月的節奏來看，這家公司似乎正在用速度給出答案。2025年12月發布scaleX萬卡超集群，2026年2月3萬卡上線國家超算互聯網核心節點，再到4月的6萬卡擴容，每一步間隔不過兩三個月。

財報也在支撐這個節奏：2025年全年營收149.64億元，同比增長13.81%，扣非凈利潤同比大增33.97%;2026年Q1營收30.72億元，同比增長18.80%，扣非凈利同比大增57.77%。毛利率有望從24%左右提升至40%以上。

不過，光環之外，它對整個算力產業鏈的深層帶動作用更值得關注。

第一，AI4S正在打通一條從算力投入到產業產出的價值鏈條。此前，六大行業研發周期長、驗證門檻高，過去是“不敢用算力”，現在則是“用算力縮短周期”。6萬卡集群其搭載的OneScience平臺已實現“數算模用”一體化，科研人員可在數小時內完成科學大模型開發，任務周期從天級壓縮至小時級。

第二，國產算力生態正在從“可用”邁向“好用”，并帶動全棧產業鏈的成熟。6萬卡集群采用了國產芯片和自研400G無損高速網絡，集群的高效耦合部署、存算傳三級協同等特性，為國產AI芯片、高速交換機組網、分布式存儲、液冷方案等細分領域提供了大規模實戰驗證的舞臺。開發者工具的完善、模型兼容性的提升，也正在吸引越來越多的科研機構和商業公司遷移到國產算力平臺上。

第三，算力“過剩”的結構性矛盾正在被高質量供給化解。相關資料顯示，全國已建成42個萬卡級智算集群，但整體利用率僅30%左右，癥結在于通用算力與專用場景不匹配。6萬卡集群專門面向AI4S場景，從網絡、存儲到調度系統都做了深度優化，這正是盤活存量算力、提升利用率的關鍵路徑。事實上，該集群已完成4.5萬卡萬億原子分子動力學模擬(打破世界紀錄)的成果證明：只要算力能真正“對癥下藥”，下游應用場景的消化能力遠超預期。這種“以應用定算力”的模式，有望倒逼各地智算中心從盲目擴張轉向精準建設，從而帶動算力調度、跨域協同、運維優化等產業鏈環節的精細化發展。

當科研從“十年磨一劍”轉向“算力驅動”，AI4S算力基礎設施的競爭才剛剛開始。接下來要看的是：誰能持續迭代，誰能真正把算力轉化為產業價值，誰能在這場算力圍城中率先走通從“重器”到“重生態”的路徑。而圍繞這一進程的算力產業鏈，正在迎來一輪從硬件到軟件、從單點到系統的全面升級機遇。