【深度复盘】深势科技8亿融资背后：AI4S基础设施建设的七年长征与技术壁垒构建

2018年，当大多数人还在讨论AI如何赋能互联网产品时，一个由北大校友组成的团队已经将目光投向了一个更为宏大的领域——AIforScience。他们在做的就是构建一个能够加速科学发现的智能引擎。

七年后的今天，深势科技宣布完成C轮融资，总额超过8亿人民币。这个数字背后，承载着怎样的技术积累与战略布局？本文将从技术架构、产业逻辑和竞争壁垒三个维度，深度拆解这家国产AI4S头部企业的核心价值。

科学发现范式的结构性重构

传统科研模式下，科学家的工作流程长期受制于三个核心瓶颈：文献调研耗时巨大且难以系统化、计算模拟受限于方法效率、实验验证成本高昂且迭代周期漫长。这三重约束叠加在一起，直接导致全球每年2.8万亿美元、近1亿全职工作当量的科研投入，无法充分释放其创新效能。

AIforScience的出现，正在系统性地重构这套生产体系。深势科技将其总结为四个核心任务：AI激活科学数据、AI重塑科学软件、AI驱动科学实验、AI创造科学家。这四个维度并非简单的效率提升工具叠加，而是从数据层、工具层、执行层到主体层，构建起一套完整的科学发现智能闭环。

“深势·宇知®”：科学发现智能引擎的技术架构

支撑整个产品矩阵的底层基座，是深势科技历时七年持续构建的“深势·宇知®”大模型体系。该体系已从最初的预训练大模型，全面升级为科学发现智能引擎，其核心架构逻辑清晰：以科学智能体为驱动，贯通“读—算—做”闭环。

“读”负责整合既有知识。玻尔·科学导航已整合超过1.7亿篇高质量英文文献、2亿篇专利和8000万篇中文文献，构建起全球规模最大的科研知识库之一。这意味着科学家在进行文献调研时，不再需要逐篇检索，而是可以通过智能问答直接获取经过系统整合的知识图谱。

“算”负责探索生成未知空间。基于原子、分子、基因、蛋白等方向构建的千余个垂类AI4S大模型，能够在原子尺度、分子尺度、基因尺度等微观层面进行高精度计算模拟，大幅拓展人类对未知世界的认知边界。

“做”负责完成验证闭环。玻尔·赛博实验室已整合超过100款高频使用的实验仪器，通过自动化编译与部署能力，支持5万+科学工具以Agent-Ready的形态被统一调用。这意味着理论计算与实验验证之间的鸿沟，正在被智能系统有效弥合。

效率指标背后的产业验证

产品力的终极检验标准是市场反馈。深势科技交出的成绩单相当亮眼：玻尔·科学导航已服务全球超过1000所高校和组织的300多万名科学家，累计支撑上千个科研项目，年均解答1200万个科学问题，为科学家们节约超过20亿分钟的工作时间。

在产业侧，科学智能产品及解决方案已助力超过150家先进研发企业的智能化升级，深度赋能70余家生命科学企业的100余条研发管线，帮助合作伙伴创造超过50项高价值科学资产。

更值得关注的是效率数据的量级提升：研发体系智能化升级可将文献调研效率提升百倍，AI计算方法使湿实验需求和成本下降76%，智能实验室使实验通量提升三倍以上，AI科学家可将科学家琐碎重复性工作降低70%左右。

竞争壁垒的多元化构建

在大模型时代，技术领先性是否足以构成持久壁垒？深势科技的答案是：不够。该公司选择了一条更难但更稳固的路——构建闭环基础设施与真实使用反馈的长期积累。

具体体现在三个层面：数据层面，平台整合的知识库规模在持续扩大；工具层面，Agent-Ready的科学工具生态在不断丰富；用户层面，300多万名科学家在真实科研任务中持续产生使用与反馈，形成“科研工具—科研内容—科研人员”相互促进的生态循环。

这种飞轮效应，使得后入局者即便拥有类似的技术能力，也难以在短期内复制同等规模的数据积累与生态网络。经合作伙伴测算的效率数据——文献调研效率百倍提升、湿实验成本下降76%、AI科学家工作替代率70%——这些数字背后，是经过大量真实场景验证的系统性能力，而非单点技术突破。

ML-Master在HLE、MLE等顶级评测中取得领先表现，与苏州国家实验室联合发布的MatMaster展示具体学科落地能力，这些成果正在证明：从单点应用走向科学生产智能化体系，深势科技已经迈出了实质性步伐。