本白皮书围绕科学计算与AI4S基础设施展开全面研究，梳理科研五大范式演进历程，剖析AI4S带来的颠覆性科研变革、全球战略布局、核心内涵与发展瓶颈，并结合关键技术、市场规模、典型案例形成系统性结论。报告提出，算力、模型、数据是AI4S发展三大核心要素，其中高质量“端到端”数据集是当前行业最大“卡脖子”瓶颈，算力需求与通用大模型相比相对可控，垂类模型研发难度适中，数据短板成为制约技术规模化落地的首要因素。
　　科学计算是生成高精度科研数据、补齐数据短板的核心手段，依靠数值仿真与微观机理模拟，可获取传统实验方式所无法观测的底层数据，构建AI4S所需的标准化数据集。面对大体系的生物仿真、新材料多尺度模拟带来的海量计算压力，传统通用超算存在效率低、通信延迟高、能耗大等局限性，专用超算成为支撑高端科学计算的核心底座。
　　同时，报告重点解析国产“天穹”专用超算的软硬件协同技术，并梳理全球及国内AI4S、科学计算市场高速增长态势，结合制药、新能源材料、航空航天、半导体等领域典型应用案例，验证技术落地价值。最后报告提出，科学计算与AI4S深度融合将成为主流科研范式，建议从国家层面统筹布局科学数据中心、专用算力集群与产学研攻关体系，加快打造自主可控的AI4S全产业链生态，助力我国抢占全球科技发展制高点。