> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 中国高校科研机构AI4S市场追踪报告（2025年）总结 ## 核心内容 本报告由沙利文发布，旨在评估中国高校科研机构在AI4S（人工智能驱动的科学计算）领域的基础设施建设、平台应用、真实落地、生态参与及投入结构，洞察其应用现状与发展趋势。报告通过深度访谈与系统性问卷调查，收集了300份有效样本，覆盖综合性大学、专业特色型大学、中国科学院及下属研究所、国家级科研院所、省部级科研机构等。 ## 主要观点 ### 1. AI4S发展现状 - **概念界定**：AI4S是面向高校和科研院所科研场景的综合性基础设施与服务体系，基于智算中心、超算中心及云计算平台等算力资源，结合人工智能计算、高性能计算、大模型能力、科研数据资源与平台工具能力。 - **发展阶段**：AI4S已从“资源增量”阶段迈向“平台增效”阶段，标志着科研范式从传统计算向智能化科研转型。 - **研究范围**：本报告聚焦高校和科研院所，不包括商业化科研和企业AI应用，以确保分析的专业性和针对性。 ### 2. 市场规模与预测 - **整体市场规模**：2025年中国高校科研机构AI4S市场规模预计达51亿元，2030年将增长至107亿元，年复合增长率约16%。 - **市场结构**： - **云基础设施**：仍是收入主盘，2025年市场规模约34亿元，占比约三分之二。 - **平台解决方案**：增速较快，预计由2025年的17亿元提升至2030年的35亿元。 - **增长趋势**：市场呈现“买算力+买科研生产力”双轮驱动，反映科研机构对算力和科研生产力一体化服务的需求日益增长。 ### 3. 技术体系与应用分析 - **基础设施格局**：呈现“分散自建与公共平台并存”的局面，院系/实验室自建算力和公有云算力服务渗透率较高。 - **建设现状**： - 已建成院系/课题组分散算力集群：26% - 已建成“校级平台+院系集群”混合模式：24% - 已启动规划，拟采用院系/课题组分散建设模式：22% - 已启动规划，拟采用校级统一建设模式：16% - 已建成校级统一算力平台：11% - 尚未启动任何算力基础设施建设：1% - **资源供给来源**： - 公有云算力服务：78% - 院系/实验室自建算力：75% - 校级/所级公共算力平台：59% - 第三方科研计算平台：46% - 政府/区域公共算力平台：41% - 与其他机构共建/共享：31% - **技术应用**： - AI4S正逐步进入科研主流程，如文献调研、设计仿真、数据分析、实验迭代等。 - **大模型应用**：大模型在科研中的应用已从通用模型转向学科专用模型，强调“研发-微调-仿真-实验-反馈”的闭环验证能力。 - **未来趋势**：AI4S将向“端到端科研闭环”进化，推动科研从工具向智能系统转变，最终构建“数据-模型-实验-产业场景”的科研闭环生态。 ### 4. 市场发展洞见 - **市场投入**：未来三年，AI4S基建类投入占比将达51%，显示高校在补齐硬件与底座方面的重视。 - **商业化节奏**：受“机构成熟度”主导，市场仍处于试点向规模化过渡期，呈现分层态势。 - **行业痛点**： - 核心痛点由资源获取转向“全要素协同”，即算力、数据、模型、实验的端到端组织效率和异构调度能力。 - **发展趋势**： - 竞争将转向“算力资源+科研平台+模型工具+行业场景理解”的综合能力。 - 供应商需围绕课题组、院系平台和校级公共科研平台构建分层产品体系，以满足高校科研机构的采购特点（预算周期长、项目制明显、合规要求高、持续运维依赖强）。 ## 关键信息 - AI4S的长期价值在于构建从实验室到产业端的全链路科研闭环生态。 - AI4S平台解决方案的增长反映了科研机构对一体化服务的需求。 - 未来高校AI4S基础设施建设重点在于建立统一的资源编排体系，实现多来源算力的统一管理与调度。 - 市场竞争将逐步从算力资源转向平台、模型和场景理解的综合能力。 ## 联系方式 - **袁栩聪** - 首席分析师，弗若斯特沙利文大中华区 联系邮箱：oliver.yuan@frostchina.com - **李庆** - 研究总监，弗若斯特沙利文大中华区 联系邮箱：livia.li@frostchina.com **报告完整版登录：frostchina.com** **搜索《中国高校科研机构AI4S市场追踪报告，2025》**