2026全球AI算力报告揭示了AI应用的一个重要新方向：科学智能。AI算力正深刻改变科学研究的方式，其中"干湿闭环"范式的提出尤其值得关注。

所谓干湿闭环，是将AI驱动的"干实验"与自动化实验验证的"湿实验"通过数据反馈形成闭环的全新研究范式。具体流程是：由AI模型发起实验请求并处理数据，然后将处理结果反馈给自动化实验室执行相应的物理实验，实验过程中的数据再反馈给AI模型进行优化迭代。这种循环打破了传统计算与实验验证相互割裂的状态，使科学发现方式从经验驱动转向模型驱动。

在合成生物学领域，AI算力的应用已经取得显著成果。蛋白质合成方面，扩散模型和自然语言模型在功能蛋白定向进化和全新设计中展现出强大潜力，AlphaFold系列模型实现了蛋白质结构预测的革命性突破。基因编辑与核酸疫苗领域，AI通过深度学习精准识别治疗靶点并预测生物学效应，显著提升了分子调控的精确性。

具身智能的算力支撑同样是科学智能的重要组成部分。云端算力中心提供EFLOPS级算力，支持千卡级高保真并行仿真和日均PB级交互数据生成。依托端侧数十至数百TOPS算力，机器人在物理世界中完成10至50毫秒级的实时感知决策和精准运动控制。

科学智能的兴起意味着AI不再只是互联网和消费领域的效率工具，而是正在成为推动基础科学研究和技术创新的底层引擎。这一趋势将深刻影响材料科学、药物研发、能源技术等多个战略性领域的发展方向。