国内通用大模型已进入同质化存量内卷阶段，增长红利见顶。依托贴合自然科学底层规律的科研范式革新，解决传统科研周期长、成本高、试错难的痛点，成为AI产业确定性最强的核心增量赛道。
目前国内AI4S已形成上游算力底座—中游科学大模型引擎—下游垂直场景应用的完整闭环产业链。当前资本市场扎堆新药、新材料创制赛道，却普遍忽视产业价值分配与定价权迁移逻辑，低估前端科研基建的长期价值。
一、AI4S三层产业链全景拆解
国内AI4S产业分工固化，上中下游在技术壁垒、资产结构、盈利模式上完全割裂，利润呈现典型哑铃型分布，各环节定价能力随产业发展阶段持续迭代。为清晰呈现产业链核心差异，以下为AI4S上中下游产业链核心信息对照表：
（一）上游算力底座：短期刚性垄断，手握即时定价权
算力是AI4S底层硬件基石，支撑科学仿真、分子模拟、大模型训练等高端科研计算场景。硬件端由英伟达寡头垄断，高端科算芯片稀缺、替代周期3-5年，，海光信息、中科曙光正加速国产替代。算力服务端，中科曙光主导国家级智算中心建设，并行科技整合超算资源、提升算力利用率30%以上，配套液冷、高速存储基建稳步落地。
算力赛道具备特点，短期定价优势显著。但赛道短板突出：设备折旧压力大，仅赚取基础服务费，无法分享下游商业化增量。。
（二）中游科学大模型引擎：算法核心枢纽，坐拥阶段性技术溢价
科学大模型是串联算力与场景的核心算法枢纽，核心优势是，分为两大赛道。一是物质创制模型平台，代表企业为深势科技、晶泰科技、英矽智能，聚焦药物分子筛选、新材料研发，依托构建壁垒，以订阅、项目服务、管线分成盈利，但。二是华为、智谱通用科学大模型，覆盖气象、能源等领域，主打科研院所客户，市场化溢价有限。整体来看，模型赛道拥有阶段性技术溢价，但约束明显，行业定价天花板受限。
（三）下游垂直场景应用：长期价值出口，终极定价权核心阵地
下游是AI4S唯一商业化出口，分为两大差异化赛道。其一为资本热门的物质创制赛道，聚焦新药、新材料研发。其二为被低估的科研基建赛道，覆盖科研选题、文献挖掘、基金申报、学术合规等全流程场景，服务千万级科研群体，MedPeer是该赛道标杆平台，专注生物医药科研全流程数字化，补齐产业链前端效率短板。
二、全周期定价权博弈：算力短期称王，场景终局定盘
AI4S定价权并非固定不变，呈现算力主导—模型溢价—场景垄断的阶段性迭代特征，三大发展阶段的产业基本面、核心定价主体、红利空间与行业短板完全不同。以下为AI4S产业全周期定价权迭代对照表：
1. 产业建设期（2024-2027）：算力主导短期定价
当前产业基建期高端算力供需错配，下游议价能力弱，上游掌握绝对定价权。该优势仅为阶段性，2027年国产算力产能释放后，行业溢价将快速回落。
2. 产业成长期（2028-2032）：模型瓜分技术溢价
2028年后算力供给充裕，行业竞争转向算法精度与技术能力，头部模型企业凭借专利壁垒获取稳定技术溢价。但赛道短板无法规避：模型厂商沦为产业中台，定价空间持续受场景端约束。
3. 产业成熟期：垂直闭环平台掌控终极定价权
产业成熟后，算力、算法全部标准化，定价权核心维度转变为。以MedPeer为代表的垂直平台优势全面凸显：坐拥百万级精准科研用户与独家垂直数据；轻资产SaaS模式抗周期、稳现金流，不受单一研发赛道波动影响，拥有充足自主定价空间。
三、三大赛道核心维度对比
算力赛道为重资产服务，单次收入高、持续性弱，长期溢价消退；科学大模型赛道技术溢价可观，但研发风险高、现金流波动大，定价受上下游双向约束。风险层面，算力面临产能过剩风险，模型面临技术替代与研发失败风险，可依托多重壁垒对冲同质化竞争。
四、行业终局三大核心趋势
趋势一：算力彻底工具化
国产算力规模化落地将终结算力紧缺格局，行业全面同质化、竞争充分，沦为标准化底层工具。
趋势二：科学大模型退居技术中台
单一模型无法覆盖全学科科研需求，中游企业将放弃终端竞争，转型技术中台，通过API输出算法能力、收取标准化服务费。终端话语权与定价权全面让渡给下游场景平台，模型企业价值上限完全由下游决定。
趋势三：垂直科研平台掌控终极定价权
长期来看，向上压缩算力、模型采购成本，向下自主制定服务价格，完整截留终端核心利润，成为产业链终局最大受益者。
AI4S产业定价权正遵循“算力硬件—算法模型—终端场景”迭代迁移，短期红利属于算力与算法，长期核心价值锚点是刚需、稳现金流、高壁垒的垂直科研基础设施。药物新材料赛道决定产业增量上限，智能科研平台筑牢行业基本盘。MedPeer精准卡位生物医药科研基建黄金赛道，贴合产业场景为王的发展趋势，将持续抢占垂直领域长期定价权，引领行业规范化发展。
行业延伸思考：随着跨学科科研需求爆发，单一细分科研平台能否适配全域需求？综合型全学科科研基建平台，是否会成为AI4S下一轮竞争核心？
