科研算力应用场景与需求分析：AI驱动下的新范式革命

超级计算与人工智能的融合，正在重塑科学研究的边界。

吉姆·格雷曾提出科学研究的四个范式：经验科学、理论科学、计算科学和数据科学。而今天，人工智能技术正催化科学研究“第五范式”的诞生。

在这一新范式下，科学研究的方式正在发生根本性变革：药物研发周期从数年压缩至数小时，材料发现效率提升40倍，台风路径预测误差仅38公里——这些都已成为现实。

01 超智融合：科研范式变革加速

曾经，科学发现依赖人类的直觉与反复试验；而今，人工智能与超级计算的结合正在将这一过程提速数个量级。

近年来，科研领域专家普遍认为，超算与AI的深度融合正在催生科学研究的新范式。

业内专家指出：“伴随新一代超级计算机的研制成功，计算和智能技术深度融合，为科学研究新范式变革带来新机遇。”

这种变革不仅发生在理论层面，更已转化为实际科研生产力的提升。

从全球范围看，加速计算已成为主流。2019年，近70%的TOP100高性能计算系统是CPU-only，而今天这一数字已骤降至15%以下。

TOP100系统中绝大多数已采用加速计算架构，其中大部分由GPU提供核心算力支持。

02 科研算力典型应用场景

生命科学与医疗

在生命科学领域，算力正以前所未有的方式推动突破。

某研究团队开展的胎儿超声大模型探索，让胎儿超声诊断准确率提升至91%以上，时间减少60%。

通过建立智能诊断与质控服务平台，解决了传统筛查过程至少需要30至40分钟、效率低、漏误诊率高的问题。

某医疗机构开发的 “重症诊疗大模型” ，覆盖患者从入科、在科、诊疗方案制定到预后管理的全流程。

虽然不能替代医生决策，但可提供治疗方案、营养建议、检查数据解读等，有效减轻医护负担，提升救治效率。

基础科学研究

在高能物理领域，大型粒子对撞装置每秒产生的数据量巨大。

要想从如此海量的数据中捕捉稀有的高价值物理信号，难度可想而知。

借助专业工具调度系统，研究人员能够自动分解与高效规划粒子物理研究任务，生成覆盖粒子物理工作流各阶段的分析程序。

科研机构发布的科学基础大模型已系统掌握数、理、化、天、地、生六大学科核心定理、定律与专业知识，并实现了对波、谱、场等多种科学模态数据的深入理解。

材料科学与化学

在材料研发领域，算力瓶颈尤为明显。一项针对材料科学和计算化学领域的调查显示，94%的研究团队在过去一年中至少放弃了一个计划的模拟项目，因为超出了运行时间预期或计算预算。

这些数字清晰地表明，计算能力是限制研究产出的重要因素。

约52%的团队停止了1到5个项目，而41%放弃了6到10个项目。这些数字描绘了一个依赖快速周转时间的行业的严峻现实。

几乎所有团队都报告放弃了项目，表达了对知识产权保护的担忧，并感到受到计算和工作流复杂性的限制。

气候与环境科学

在气候研究领域，超算与AI的结合正显著提升预测精度。

机器学习方法创造的科学模型，已能将台风路径预测误差控制在仅38公里。

环境监测技术的应用能够精确测出温度、压力、振动、声音、气体浓度等各种变化，实现城市安全监测和各类管线泄漏的智能检测。

03 科研算力需求特点分析

需求多样化

科研算力需求呈现出明显的多层次、多样化特征。

领先的科研机构通常将算力资源拆分为三大类型：零星算力、整机算力和公共算力池，以精准对接不同场景的算力需求。

• 零星算力满足单卡、半卡等小额算力需求，适配日常科研与教学中的轻量化任务

• 整机算力提供单台、多台整机算力，支撑大模型微调、强化学习等重度任务

• 公共算力池内部署开源大模型，为各个学科提供大模型接口服务

算力瓶颈严峻

当前，算力短缺已成为制约科研创新的关键因素。

权威期刊报道，一项针对全球数十家机构的学者进行的调查显示，许多科研人员都对用于人工智能研究的算力资源之有限感到沮丧。

66%的受访者对算力的满意度为3分或以下（满分为5分）。

学术界缺乏使用***计算系统的机会，这可能会阻碍他们开发大语言模型和进行其他人工智能研究。

尤其是，学术研究人员难以获得足够强大的计算资源，用于训练人工智能模型的计算机芯片通常需要数千美元。

投资回报显著

尽管面临算力瓶颈，但科研机构对算力的投资回报率极为显著。

一项调查显示，仿真平均为每个研发项目节省约10.9万美元，这主要是由于减少了对实验工作的依赖。

约三分之一的受访者表示，每个项目可节省超过10万美元。

大多数机构也为模拟编列了可观的年度预算——约一半的受访者每年在模拟上的支出在20万至50万美元之间，略低于四分之一的人每年支出在50万至70万美元之间。

04 科研算力供应模式创新

算力平台建设

科研机构正在积极构建先进的算力基础设施。

领先的科研机构经过多年探索与实践，打造出承载 “云算、智算和超算” 的一体化算力平台。

部分机构的总算力规模已达到数百P级别。

这种平台不仅承担科研任务，更深度服务人才培养与信息化需求，成为机构数字化转型的重要支撑。

开放架构与生态共建

开放计算架构成为应对算力挑战的重要路径。

业内专家提出，开放计算架构是面向大规模智能计算场景的协同创新体系。

它以GPU为核心进行高效紧耦合系统设计，推动产业链企业从计算、存储、网络到软件的全栈创新。

领先的科学计算平台为多学科科研场景提供精准支撑，大幅降低了科研创新门槛，让非AI背景的专家也能快速上手。

该平台的核心能力在于将科学大模型的开发周期从月级压缩到小时级，大幅提升科研效率。

算力租赁与普惠服务

面对科研机构算力需求的波动性与紧迫性，算力租赁服务成为高性价比选择。

专业的算力云平台提供GPU算力的弹性计算服务，具有超强的计算能力，支持根据业务增长按需灵活扩容和缩减资源。

提供包年、包月混合计费模式，在满足基本的固定计算资源外，还可不间断业务弹性增加云上 AI 算力资源。

05 云擎天下：科研算力的高性价比服务方案

针对科研机构面临的算力挑战，云擎天下算力租赁平台（www.omniyq.com）推出了专门面向科研机构的高性价比算力服务与扶持计划。

该平台采取多种措施保证用户的数据安全，包括数据加密、访问控制、防火墙、漏洞扫描和安全审计等，以防止数据泄露、篡改和丢失等风险。

这些安全措施对科研机构至关重要，因为调查显示100%的研究团队在使用基于云或第三方工具时都对知识产权安全存在担忧。

平台提供H800/A800/A100/V100/4090/3090等多种GPU卡型，支持云主机、集群、裸金属云服务等多种交付形式，满足深度学习、科学计算、图形可视化等多种应用场景。

通过灵活的计费方式和专属服务，云擎天下为科研机构提供了高性价比的算力解决方案。

1v1 专属客服+技术双保障的管家式服务，7x24小时在线，保障科研业务的持久稳定运行。

特别针对顶尖科研机构，云擎天下推出了算力扶持计划，通过优化资源配置和智能调度，为人工智能领域的科研计算提供稳定、高效的算力支持，助力***科研项目顺利开展。

在全球范围内，算力瓶颈正在限制科学发现的步伐。一项调查显示，94%的研究团队因计算资源限制被迫放弃计划中的项目。而算力租赁服务正成为打破这一瓶颈的关键力量。

云擎天下等算力平台通过提供高性价比、灵活可扩展的算力服务，正成为支撑科研创新不可或缺的基础设施。

它们让科研人员能够专注于科学问题本身，而无需为算力资源担忧——这正是“普惠算力”真正意义所在。

未来，随着“超智融合”不断深入，算力将成为如电力般的基础资源，推动科学研究第五范式走向成熟，开启人类科学发现的无限可能。