AI正在重塑人类的科学研究方式。
高价特效药定价高昂、动力电池续航衰减、日常气象预报存在偏差……这些贴近国计民生的问题，正被席卷全球的科技浪潮逐一改写，而这股力量，正是AI4S（AIforScience），即人工智能驱动科学创新，“十五五”规划也明确提出“以人工智能引领科研范式变革”。如今，从生物医药研发、前沿新材料突破，到新能源迭代升级、精准气象监测，AI4S不再局限于实验室前沿探索，已然成为赋能科研创新、驱动产业升级、普惠民生发展的核心力量。
“AI4S不是取代传统计算，而是与物理模型、数值计算深度融合。”中科曙光高级副总裁李斌表示，“与大模型、智能体结合后，将大幅降低科研门槛、提升创新效率。”而面向集群性能升级、软件模型优化、科研提效、科学智能体开发等多元化需求，由中科曙光提供国内规模最大、全栈自主可控的6万卡AI4S计算集群，已在位于郑州的国家超算互联网核心节点投入使用，全面支撑“人工智能+科学技术”在国内的规模化发展。
中科曙光高级副总裁李斌
AI4S规模化发展，算力底座至关重要
伴随AI发展，AI4S正成为科技强国与未来产业竞争核心，也是全球竞争焦点。而在AI4S发展进程中，算力基础设施的支撑作用至关重要，涵盖算力集群、芯片、数据与底层框架等关键板块，同时也是技术壁垒最高、价值占比最大的核心环节。
同时，2026年全球AI算力需求迎来爆发式增长，全球总算力规模预计达到5000-6000EFLOPS，至2030年有望攀升至20000EFLOPS。工信部信息通信发展司统计，2025年国内智能算力规模已达1590EFLOPS，增长势头领跑全球。但高端算力供给依旧紧张，存在25%-30%的资源缺口，国内科研与企业端算力需求满足率仅65%。在此背景下，6万卡AI4S计算集群的投用，便具备了深远的产业价值与意义。
在笔者看来，中科曙光AI4S计算集群更像是一位六边形战士，凭借六大维度的综合能力，逐一化解AI4S算力基础设施面临的各类痛点。一是强大算力，完成6万卡集群部署，可提供全球领先的超智融合算力；二是全面精度，依托自主可控核心芯片，兼容8/16/32/64位宽全精度计算，高效处理高维函数与复杂科学问题；三是高速互连，搭载国内首款类InfiniBand无损高速网络scaleFabric系列产品，充分匹配AI4S集群对高带宽、低时延的极致需求。
四是存算协同，借助“超级隧道”、AI数据加速等技术设计，打通芯片、系统、应用三层传输协同，有效规避存储IO瓶颈；五是灵活调度，依托智能调度机制，系统能够根据任务差异按需调配计算、存储、网络资源，并发作业调度效率可达每秒万次以上；六是稳定可靠，结合智能化运维、数字孪生系统与浸没相变液冷技术，实现99.99%的系统可用性，全面保障集群长期平稳运行。
应用收效：降低科学智能体开发与应用门槛
除硬件实力之外，中科曙光AI4S计算集群在软硬件协同与场景应用层面同样表现突出。李斌表示，曙光AI4S计算集群不仅硬件性能出众，同时通过软硬件协同设计，具备兼容主流计算生态及广泛科研应用迭代支持能力，全面打破传统超算与智算壁垒。随着该集群的落地运行，国家超算互联网平台也已构建起国内规模最大的AI4S计算基础设施，为全国高校、科研院所和企业提供普惠化AI4S算力服务。
应用层面，依托与高校、科研机构及产业企业的深度协作，集群已在生物、材料等重点领域完成大规模并行计算测试，落地多项突破性成果：3万卡规模蛋白质折叠模拟较传统算法加速1000倍；4.5万卡规模实现万亿原子液态水分子动力学模拟，在打破世界模拟规模纪录的同时更让效率提升3个数量级以上；助力湍流直接模拟规模扩展至百万亿网格，大幅提升科研效率。
此外，为推进AI4S工程化，结合国家超算互联网“数算模用”一体化理念并搭载国内首个科学大模型一站式开发平台OneScience，曙光AI4S计算集群汇聚起海量数据集、行业知识库、大模型、科学与工程计算软件工具等，成为AI4S生态共建、共享的创新底座。OneScience集成数十个AI4S热点模型及数据集，可在地球科学、生物信息、流体仿真、材料化学等多学科领域，让用户数小时完成科学大模型开发，解决开发环境复杂、数据获取难等痛点。
写在最后
聚焦国内科技产业升级大局，AIforScience正为我国前沿科研，开辟难得的换道超车机遇。科研模式正由过往经验试错式的粗放探索，转向计算模拟、精准推演的全新范式，以往耗费数十年周期、数十亿元成本的技术研发，如今依托高性能算力，仅需数年时间与更低投入便可高效突破。在此背景下，中科曙光6万卡AI4S计算集群的部署落地价值凸显。
而这仅是中科曙光的动作之一，从此前的scaleX万卡超集群，到3万卡上线国家超算互联网核心节点，再到现在的6万卡AI4S计算集群系统，中科曙光实现了从AI到AI4S的全栈技术跨越，让“人工智能+”在全学科域落地生根，助力我国抢占人工智能产业应用制高点。
