第一、算力支撑环节。

AI4S对高性能计算、异构算力和稳定调度能力提出了极高要求。科学计算、分子模拟、多物理场仿真等任务高度依赖超算与智算平台，算力已成为AI4S发展的“底座”。该环节的核心竞争力在于硬件性能、自主可控程度以及算力服务能力，直接决定科研模型训练与仿真的效率与成本。

相关情况：并行科技、中科曙光、直真科技、龙芯中科、海光信息、浪潮信息。

第二、算法与平台环节。

AI4S的关键在于将通用人工智能能力转化为可服务科研的专业工具。这一层既包括大模型、物理AI、仿真软件等核心算法平台，也涵盖科研数据治理、安全与工程化服务。其价值在于提高科研效率、降低科研门槛，使科学家能够更专注于科学问题本身，而非底层技术实现。随着科研数据规模不断扩大，平台化、工具化趋势愈发明显。

相关情况：科大讯飞、安恒信息、博彦科技、索辰科技、华大九天。

第三、应用落地环节。

AI4S的商业化能力开始显现，尤其在新材料、创新药、能源与先进制造等领域进展显著。该环节的企业往往具备明确的产业场景，通过将AI4S嵌入研发全流程，实现降本增效，并形成可复制的商业模式。这类公司更贴近产业需求，其业绩弹性也更依赖具体项目落地和下游景气度。

相关情况：志特新材、东阳光、泓博医药、美迪西、成都先导、道氏技术、岩山科技。

$东阳光(SH600673)$  

$志特新材(SZ300986)$  

$成都先导(SH688222)$  

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