人民政协网4月15日电  4月14日，中科曙光发布国内迄今规模最大的AI for Science（人工智能驱动的科学研究，简称“AI4S”）计算集群。这个由6万张国产加速卡构成的“算力巨无霸”，不仅表明我国在算力自主创新上迈出关键一步，更为推动AI4S发展、巩固国家科技竞争力提供了坚实支撑。

AI4S是什么、又缘何成为大国科技竞争的战略高地？

AI4S，通俗地讲，就是让人工智能当科学家的“副驾驶”——它不是简单地帮忙算个数、画个图，而是深度参与科研全过程：读文献、提假设、设计实验、分析数据，甚至自主发现人类从未察觉的规律。

过去，科学家搞研究主要靠“试错”。试一种配方不行，换一种再来，像在茫茫大海里捞一根针。AI4S改变了这一切。它能从海量数据中快速锁定关键线索，把“大海捞针”变成“按图索骥”。

例如：在生物医药领域，从靶点发现到先导化合物优化的周期，从4至5年被压缩到了12个月；在材料科学领域，新材料的研发周期从2至3年缩短到3至6个月，深圳一支科研团队甚至打造出了“AI科学家团队”，将微胶囊材料的研发时间从4个月压缩到了4小时；在农业育种领域，高产抗虫作物的培育周期也从8至10年缩短至2至3年。

正因为这种根本性的变革，科学界将AI4S视为继实验、理论、计算、数据之后的“第五科研范式”。2024年诺贝尔化学奖授予了AI4S领域的科学家，2025年诺贝尔物理学奖同样花落AI领域——这是人类科学共同体对这场变革的最高级别认可。

2025年底，美国启动“创世纪计划”，投资5000亿美元建设“星际之门”AI基础设施，目标是将AI全面嵌入科学发现流程，确保美国在基础研究领域的领导地位。欧盟发布AI科学战略，搭建覆盖全欧的科学AI服务平台，誓要将欧洲打造成AI驱动科学创新的全球枢纽。中国同样不会缺席。科技部部署“人工智能驱动的科学研究”专项，“人工智能+科学技术”被列为国家六大重点行动之首，“十五五”规划旗帜鲜明地提出“以人工智能引领科研范式变革”。北京、上海、浙江等多地也相继出台专项政策，为AI4S发展保驾护航。

祭出“先手棋”，算力是关键。据了解，在相当长的一段时间里，中国科研人员开展AI4S研究面临着算力紧缺、软件受限、关键工具受制于人的困境。但要从“跟跑”变“领跑”，就必须把核心技术牢牢攥在自己手里。

此次，中科曙光正式发布的AI4S计算集群，以6万卡的超大规模，为中国AI4S构筑了坚实的算力底座。更重要的是，这一集群实现了全栈自研——从底层芯片、高速互联网络到上层软件平台，全部由国内团队自主攻关，核心技术完全自主可控。

当然，有算力只是第一步。要让AI4S真正成为“换道超车”的引擎，还必须打通从算力中心到科研一线的“最后一公里”。为此，曙光推出了国内首个科学大模型一站式开发平台“OneScience”。该平台集成了数十个AI4S热点模型和数据集，用户可通过国家超算互联网实现开箱即用，即使不懂编程的科研人员也能快速上手。这相当于为科研人员打造了一个“算力—数据—模型—实验”一体化的“超级实验室”。

另据了解，目前我国AI4S已在该计算集群的支撑下落地多个国家级科研场景且成效显著：昌平实验室将蛋白质折叠模拟速度提升了3到6个数量级，极大加快了新药研发进程；中科院计算所的材料筛选模型将筛选时间从数年缩短至数天；该集群还完成了414.7亿原子的超大规模模拟，首次实现了全脑860亿神经元的模拟以及万亿网格的湍流模拟，为新材料、脑科学、航空航天等领域提供了坚实的算力保障。

业界人士普遍认为，这些成果充分彰显了我国在AI4S领域的战略优势。而抓住这次“换道超车”的历史机遇，让AI成为攀登科学高峰的“超级助手”——这不仅是科技工作者的使命，更是这个时代赋予中国的必答题。（崔吕萍）