2026年上半年，AI for Science领域的投融资活动呈现出爆发式增长态势。据行业研究机构不完全统计，全球AI4S领域的投融资总额已突破百亿美元大关，超过了2024年和2025年同期的总和。无论从资本流入的规模、参与机构的类型还是产业落地的速度来看，AI4S都在从一个概念性的学术方向演变为具有明确商业前景的产业赛道。中美欧三极在这一领域的竞争格局逐渐清晰，各自展现出不同的技术路径和优势方向。
在AI4S的三极格局中，美国凭借其在通用人工智能领域的先发优势，在基础模型层面保持着领先。DeepMind的AlphaFold系列、Meta的ESMFold以及Anthropic新发布的Claude Science，都在各自领域确立了技术标杆。特别是AlphaFold 4在蛋白质互作预测上的98%准确率，为下游的药物设计和分子生物学研究提供了前所未有的计算能力。但美国模式也面临着挑战。基础模型的训练成本居高不下，数百万美元的单次训练费用使得技术迭代的门槛极高。同时，美国在自动化实验设施的建设上相对滞后，AI计算得出的预测结果往往需要数月甚至数年的时间才能在真实实验中得到验证。中国恰恰在自动化实验这个环节实现了弯道超车。北京的AI自主实验室实现了20秒完成配液的效率，上海的Golab物质科学智能研发工厂则在2026年6月完成了连续五天五夜无人干预运行135项科研任务的壮举。这种干湿闭环能力使中国的AI4S发展走出了与美国不同的道路，更强调计算与实验的闭环迭代。中国科学院发布的磐石2.0科学基础大模型覆盖8大学科，集成8000余个专业科研工具，进一步巩固了中国在科学智能基础设施方面的基础能力。
资本对AI4S的热情在2026年上半年达到了新高。从统计数据来看，药物发现仍然是AI4S领域吸收资金最多的方向，占比超过45%。这背后是清晰的市场逻辑：一个新药从研发到上市的平均成本超过20亿美元，周期长达十年以上，AI对研发效率的每一点提升都对应着巨大的经济价值。材料科学和合成生物学是另外两个快速增长的赛道，分别占总投资的约20%和15%。在材料领域，AI正在深度介入催化剂设计、电池材料和合金开发等方向。合成生物学领域，AI驱动的酶设计和代谢通路优化正在将生物制造的效率提升到一个全新的水平。产业层面的另一个显著变化是大型制药公司和化工企业开始主动拥抱AI。赛诺菲与OpenAI的合作、辉瑞对多家AI制药初创公司的战略投资、以及巴斯夫在材料AI方向的布局，都表明传统巨头已经将AI视为核心竞争力的一部分。这一趋势意味着AI4S的客户基础正在从主要为学术机构服务转变为主要为产业客户服务，商业模式的可持续性大为增强。
在AI4S的全球竞赛中，欧洲选择了一条与美国和中国都不同的发展路径。欧盟通过地平线欧洲计划等大型科研框架，将AI4S纳入了支持的核心方向。欧洲的优势在于拥有深厚的学术传统和高度国际化的科研合作网络，在蛋白质结构预测、量子化学模拟和材料科学等基础研究领域积累深厚。但欧洲的短板同样明显，缺乏像美国那样的大型科技企业作为产业化的牵引力，也缺少中国那样的规模化应用场景。一些欧洲AI4S初创公司正在努力寻找突破口，通过聚焦细分赛道和深化产学研合作来弥补产业生态的不足。多学科交叉融合正在成为全球AI4S领域的普遍共识，各国在这一发展方向上殊途同归。
尽管资本和产业热情高涨，AI4S的规模化落地仍面临多重挑战。首先是数据问题，高质量的科学数据仍是稀缺资源。医院和制药公司的临床数据、材料实验室的合成数据、基因组学数据等核心资源获取难度大、标准不统一。其次是人才问题，同时精通AI和某一科学领域的跨学科人才极为稀缺。据行业报告统计，全球能够独立领导AI4S项目的复合型人才不足万人。第三是基础设施问题，大规模的AI计算资源和自动化实验设施的建设投入极高，普通研究机构难以独立承担。面对这些挑战，产业生态的构建正在成为新的焦点。各类开放平台和研究基础设施项目相继涌现，通过共享算力和数据资源降低AI4S的参与门槛。值得关注的是，中国的AI4S投资在2026年上半年呈现出政府引导和市场驱动双轮驱动的特征。北京、上海和深圳等地出台了专门的AI4S扶持政策，从人才引进、基础设施建设到项目资助形成了完整的支持链条。上海市启动的百团百项工程正是一个典型案例，通过组织跨学科团队攻克AI4S关键难题，推动成果从实验室走向产业。与此同时，中国在AI4S领域的专利和论文产出数量也位居全球前列。在药物发现和材料科学两个核心领域，中国研究团队的论文引用量已超过欧洲。可以预见，在未来的三到五年内，AI4S将从今天的百亿美元赛道成长为千亿美元级别的产业，而中美欧三极的竞速格局将决定各自在下一代科技革命中的话语权。对于中国AI4S产业来说，当前正是从学习追赶转向创新引领的关键窗口期。
2026年上半年AI4S领域的投资逻辑也在发生深刻变化。早期投资者主要关注团队的技术背景和模型的学术指标，比如在某个计算基准上的排名。但现在的投资者更加关注实际产出，是否有药物进入临床、是否有新材料被发现并进入中试阶段、是否有客户愿意为AI4S服务付费。这种投资逻辑的转变是行业走向成熟的重要标志。从退出机制来看，2026年上半年已有数家AI4S领域的公司启动了上市进程，二级市场对AI4S概念股的估值逻辑也在逐步建立。投资者开始用更精细的指标体系来评估AI4S公司，包括管线储备、客户合同规模和复购率等商业指标。投资逻辑从追逐概念转向关注实质产出，将为AI4S产业的长期健康发展提供更加理性的资本支持。