2026年中国科学计算行业市场规模、竞争格局及趋势预测：行业呈现出国际企业主导、国内厂商快速追赶的竞争格局[图]

科学计算在科学智能闭环中承担高质量数据生成与机理求解的核心职能，其能力本质由高性能算力与高精度数值仿真共同构成。在算力侧，科学计算提供稳定可扩展的底座，重点解决FP64高精度计算、超大规模并行调度及海量数据高吞吐处理；在需求侧，行业正由追求通用峰值转向面向特定负载的体系化优化，通过专用加速器、互联网络及软件栈协同提升算效。

科学计算的核心价值在于持续供给高可信数据，为科研与工程提供可规模化的虚拟实验能力，助力模型验证、设计优化及高质量数据集沉淀。主要技术领域涵盖分子动力学、量子化学、计算流体力学、EDA与计算光刻、电磁仿真、气象仿真、生物信息及各类工程仿真等。

在底层算力供给方面，CPU、GPU、FPGA、ASIC等成熟架构长期占据主导。随着摩尔定律放缓及冯·诺伊曼架构面临瓶颈，TPU、MaPU等新架构通过创新计算组织与数据流动机制，应对高并行、强依赖及高吞吐挑战。不同架构在可编程性、并行度及能效上各具优势：CPU擅长控制逻辑，GPU强于大规模并行，ASIC则在特定高精度任务中效率极高。

科学计算与传统超算、智能计算既有联系又有差异。其核心特征是以理论模型驱动、数值仿真为手段，生成高质量数据作为AI训练的“数据工厂”。相较于传统超算及智算中心，科学计算在技术路径上更侧重模型真实化与数据生产。

科学计算产业链上游为基础硬件、软件及配套设备，其质量、良率及产能稳定性直接影响芯片设计的成本控制与迭代能力；中游为产业枢纽，通过硬件资源与特定算法的深度协同优化，将底层算力转化为高效行业解决方案；下游应用广泛覆盖生物医药、高端装备、新能源、新材料、集成电路、合成生物、地球科学及低空经济等高研发投入领域，终端用户包括企业、政府、高校及科研机构。

从需求结构看，2025年我国科学计算市场以企业端为主，占比超70%，主要用于研发设计、工程仿真及复杂系统分析；政府端需求主要来自基础设施建设及科研投入。

随着算力性能演进及企业数字化研发需求增强，科学计算已从科研辅助工具升级为支撑产业升级的基础能力。在国家政策扶持及供需红利叠加下，行业迎来高速发展期。据中国信通院数据，2025年我国科学计算市场规模达1347.03亿元，同比增长29.4%。

全球科学计算市场呈寡头垄断格局，英伟达凭借CUDA生态及产品性能优势占据主导，AMD紧随其后。竞争正由单一芯片竞赛演变为“芯片—整机—软件生态—行业落地”的多层协同格局。

国内市场呈现多元化快速发展特征。主要参与者包括：

• GPU厂商：除英伟达、AMD外，国内摩尔线程、沐曦股份等迅速崛起；
• CPU厂商：包括Intel、AMD及国内海光信息等；
• 专用加速芯片：如寒武纪等采用ASIC/DSA路线的企业；
• 超级计算中心：以天河、神威等为代表的国家及区域战略部署系统，提供底座式算力支撑。

总体而言，国内行业呈现国际巨头主导、国产厂商快速追赶的态势，未来有望在更多领域实现国产替代。

上海思朗科技股份有限公司致力于自主可控的高性能内核架构MaPU研发及产业化。公司依托100%自主知识产权，在指令集及芯片内核环节实现突破，构建了面向科学计算及通信领域的软硬件体系。

基于MaPU架构，思朗科技推出HPP系列芯片及“天穹”3D科学计算机。在分子动力学等领域，“天穹”具备微秒级长时间尺度、百万原子级高精度模拟能力，性能比肩美国Anton系列，并显著优于传统CPU/GPU方案。该产品广泛应用于生物医药开发、科学智能数据集建设等场景。2026年1-3月，思朗科技科学计算业务收入1.32亿元，占总营收96.22%。

后摩尔时代，单纯依赖制程微缩的路径触及瓶颈。行业正加速从“峰值算力竞赛”转向“有效算力释放”，聚焦领域专用架构设计、软硬件协同优化及存储互联底层创新，旨在将理论算力转化为真实效率。

面对高并行及高能效需求，单一通用架构面临瓶颈。算力体系正向多架构协同的异构集群演进，引入专用加速器及FPGA等器件，实现“算法引导硬件配置”。这也对跨节点通信、数据同步及网络拓扑设计提出了更高工程要求。

异构计算推动硬件向多单元协同演进，软件层面则致力于构建统一的异构平台，整合编译器、加速库及开发工具，提供一致的编程模型，以解决多架构适配挑战，实现多样化算力的统一管理与调度。

科学计算负载正从传统高精度数值仿真向“高精度物理仿真+低精度AI算法”协同转型。行业正经历从分离式器件向架构级深度融合转变，通过在处理器内集成多类算力单元，消除跨芯片数据搬移损耗，优化“仿真—训练—验证”全流程算效。