C114讯 4月15日消息（艾斯）2026年，全球市场迎来了人工智能（AI）应用大年。
从智能体（Agent）爆发到OpenClaw引爆“养龙虾”热潮，AI对于社会和生产力产生的颠覆性影响，正已空前的速度深入渗透至各个领域。其中，AI4S（AI for Science）作为AI应用的核心赛道之一，被视为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力。
从全球态势来看，各主要经济体都已经加速对AI4S进行布局。从2025年下半年至今，美国、英国、欧盟、日本都密集出台了政策文件，普遍将AI4S上升为国家层面的战略工程。目前，我国已将AI4S明确写入“十五五”规划，将其作为引领科研范式变革的核心抓手，加快高水平科技自立自强，全面实施人工智能+等系列行动。
本周，中科曙光提供的国内最大规模6万卡AI4S计算集群，在位于郑州的国家超算互联网核心节点正式投入使用。
中国科学院院士、河南省科学院院长徐红星院士在相关发布会上指出，该计算集群的落地，不仅是一次技术成果的展示，也是我国人工智能技术与科技创新深度融合的里程碑。
依托系统性创新，实现从AI到AI4S的全栈技术跨越
从2025年12月发布scaleX万卡超集群，到2026年2月3万卡上线国家超算互联网核心节点，再到2026年4月发布6万卡AI4S计算集群系统，“曙光速度”正在不断刷新计算集群工程化部署能力纪录。
据中科曙光高级副总裁李斌介绍，AI4S本质是由科学大数据驱动，数学物理与方法和神经网络方法相融合，确定性计算和概率性计算相结合，根据实际场景进行精度灵活选择的新研究范式。在这一背景下，超算和智算走向融合已成为算力基础设施发展的重要的方向。
李斌表示，和过去的超算相比，一方面AI4S集群改变了以CPU为中心的数据传输通路的设计，以异构加速芯片为核心设计了整个系统传输的数据通路。另一方面，在原来超算集群的全局高速网络的基础上，AI4S集群增加了片间超高速区域的互联，从而满足AI训练数据传输的要求，同时显著增强了过去传统的科学与工程计算的并行计算。
图：中科曙光高级副总裁李斌。
李斌在接受C114等媒体采访时坦言道，“国产芯片在制程工艺上与国际先进水平存在的代差是客观存在的。因此，国内持续在芯片封装、结构工艺上进行潜力挖掘，同时也叠加了系统端和工程化能力的优化，从而实现综合性的技术弥补。”
据介绍，在工程创新方面，中科曙光针对这一AI4S计算集群在冷却、供电方面做了大量前沿性探索。例如，在冷却方面，该计算集群系统采用的浸没式相变冷却技术相比上一代冷却能力提高了5倍以上，并且通过创新性采用铜和金刚石合金等技术作为冷却界面材料实现了冷却能力的显著提升。
李斌强调，中科曙光通过系统级的创新和软硬件的协同实现了最新AI4S计算集群系统的工程化落地，这一系统在全精度的融合算力、访存的性能、通信的性能方面，已跻身全球最顶级的智能超算系统行列。
C114了解到，随着该集群的落地运行，国家超算互联网平台（scnet.cn）也已构建起国内规模最大的AI4S计算基础设施，总计链接超300万CPU核和超20万GPU卡，并接入全国一体化算网调度体系，可为全国高校、科研院所和企业提供普惠化AI4S算力服务。
软硬件协同，六大核心能力筑牢科研创新算力底座
基于上述系统性创新，中科曙光AI4S计算集群具备六大核心能力，分别为强大算力、全面精度、高速互连、存算协同、灵活调度和稳定可靠。
·在强大算力方面：通过6万卡集群部署，该系统可提供全球顶级的超智融合算力；
·在全面精度方面：依托自主可控核心芯片，可支持8/16/32/64位宽的全精度计算，高效处理高维函数和复杂科学问题；
·在高速互连方面：通过国内首款类InfiniBand无损高速网络scaleFabric系列产品，可充分满足AI4S计算集群对高带宽、低时延网络的极致需求；
·在存算协同方面：通过“超级隧道”、AI数据加速等设计，实现从芯片、系统到应用的三层传输协同，避免存储IO瓶颈；
·在灵活调度方面：具备智能调度机制，使系统可根据任务需求灵活匹配、调度集群的计算存储网络等资源，并发作业调度效率超每秒万次；
·在稳定可靠方面：依托智能化运维、数字孪生系统以及浸没相变液冷技术，让系统可用性达到99.99%，保障集群长周期稳定运行。
在AI4S硬件基础设施之外，中科曙光围绕AI4S软件生态打造的国内首个科学大模型一站式开发平台OneScience同样值得关注。这一开发平台集成了数十个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。
“用户可以将这个平台作为一个基础的资料库或者模板，可在此基础上进行这些科学模型的二次开发和定制微调工作。”李斌透露，该平台还引入了智能体技术，用户可以通过自然语言驱动的方式，利用“超级科学计算智能体”自动拆解任务、调用模型、调度算力，完成端到端交付，科研任务完成时间实现从天级压缩至小时级。
在AI4S落地应用方面，通过与高校、科研机构与企业的广泛深度合作，截至目前，曙光AI4S计算集群已在生物、材料等多领域完成大规模并行计算测试并取得多项突出成果：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。
清华大学智能产业研究院（AIR）助理教授李琨指出，目前AI4S商业化路径正逐步清晰。从产业生态来看，AI4S已形成了上游算力与数据，中游平台与模型，下游科研与工业应用的完整链条。兴业证券经济与金融研究院副院长、计算机行业首席分析师蒋佳霖则表示，2024年AI4S全球收入规模超过200亿元人民币，是一个天花板非常高的赛道。
眼下，超智融合算力基础设施已成为中国推动AI4S和新质生产力发展的战略重点。中科曙光作为智能计算领域的龙头企业，在其中扮演了核心设备供应商、技术方案提供者与生态共建者的关键角色。在AI4S从概念走向大规模应用的关键窗口期，其通过全栈自研技术+场景化解决方案+生态协同，有力支撑了国家科研范式变革和产业升级。未来，随着更AI4S应用实现更多颠覆性突破，中科曙光的技术与平台价值将进一步凸显。
