2025 年全国科技工作会议明确提出，我国将全面启动新一轮科技体制改革，重点加强基础研究和产学研深度融合，为理论计算服务行业注入强劲动力。国家自然科学基金委员会同期发布 "可解释、可通用的下一代人工智能方法" 重大研究计划，强调通过 AI 与物理、化学等基础理论的融合，解决材料设计、药物研发等复杂科学问题，直接指向理论计算服务的核心应用场景。上海市等地方政府亦出台专项政策，将计算生物学、材料模拟等领域列为重点发展方向，计划到 2025 年建成生物大数据平台等基础设施，推动跨学科技术突破。政策红利下，行业正迎来从科研工具向战略资源的定位升级。
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AI 与理论计算深度融合
人工智能技术正在重塑传统计算模式。国家自然科学基金支持的 "可解释 AI + 化学反应体系" 研究，通过融合深度学习与物理模型，实现了对复杂化学反应网络的微观机理解析，在能源催化、合成生物学等领域取得突破。上海大学冷拓团队开发的 FGeo-HyperGNet 系统，通过符号推理与超图神经网络结合，在几何问题自动求解领域创造了 88.36% 的成功率新纪录，展示了 AI 在科学推理中的潜力。企业层面，龙讯旷腾公司的 PWmat 软件整合 AI 技术后，分子动力学模拟效率提升数倍，在锂电池材料研发中实现从数月实验到数天预测的跨越。
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算力基建支撑指数级需求
算力已成为理论计算服务的核心竞争力。毕马威报告显示，2025 年我国算力核心产业规模将突破 4.4 万亿元，AI 训练算力需求年均增长达 10 倍。面对算力供给缺口，行业正加速布局普慧算力体系，即通过 "人人可得、自适应进化" 的算力资源，降低科研与企业的使用门槛。波函数科技等企业通过自建高性能计算集群，结合国产 AI 芯片适配，实现了从量子化学计算到分子模拟的全流程算力优化。
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材料科学领域的智能化革命
理论计算服务正从科研辅助工具转变为产业创新引擎。在半导体材料研发中，AI 辅助设计渗透率已从 2024 年的 11% 提升至 2025 年的 18%，而电池材料领域这一比例达到 37%。波函数科技为某新能源企业提供的分子模拟服务，成功将固态电池界面稳定性预测精度提升至 92%，缩短研发周期 40%，相关成果发表于《Nature Communication》等顶刊。
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生命科学与环境科学的跨学科突破
计算生物学成为新热点。上海市计划构建 "虚拟细胞" 技术平台，通过多组学数据与 AI 结合，模拟细胞动态生命过程，为药物筛选和罕见病诊断提供支撑。环境科学领域，理论计算服务正用于污染物迁移模型构建，某环保企业通过波函数科技的分子模拟方案，成功优化了新型催化剂的降解效率，相关成果发表于《Angew》期刊。
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数据与算力瓶颈
尽管算力需求激增，但企业级算力储备仍显不足。毕马威指出，算力供给增速难以匹配指数级需求，行业需在新型计算架构、标准体系等方面达成共识。此外，跨领域数据共享机制尚未完善，制约了 AI 模型的训练效果。
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人才与生态建设
复合型人才短缺成为行业痛点。全国科技工作会议强调 "教育科技人才一体发展"，上海市计划通过设立计算生物学一级学科、建设创新联盟等方式，加速培养跨学科人才。波函数科技等企业通过 "海外高层次人才 + 本土研发团队" 模式，已形成覆盖理论计算、AI 算法、实验验证的全链条能力。
结语
2025 年的理论计算服务行业，正站在 "AI 驱动、政策赋能、应用爆发" 的历史交汇点。随着算力基建完善、技术融合深化，行业将加速从科研服务向创新引擎转型。波函数科技等企业的实践表明，通过 "定制化服务 + 产学研协同" 模式，理论计算服务不仅能解决科研难题，更能成为企业技术突破的战略伙伴。未来，随着 AI 与量子计算等前沿技术的融合，行业有望在材料设计、药物研发等领域催生更多颠覆性成果，为全球科技竞争注入中国力量。
