原文内容概括缩写：近年来，AI for Science（科学智能）成为全球科技投资最炙手可热的赛道之一，从AlphaFold预测蛋白质结构到生成式AI加速药物研发，AI正深刻改变基础科学研究范式。然而，在狂热背后，一个关键变量逐渐浮出水面：基础设施。生命科学领域的数据缺口尤为突出——由于实验数据量级爆炸、多模态异构（基因组、蛋白质组、临床影像等）以及数据标准化程度低，现有算力、存储和数据处理工具远不足以支撑大规模科学计算。例如，单次全基因组测序可产生约200GB原始数据，而蛋白质结构预测需要数十万GPU小时的算力。当前多数科研机构仍依赖传统HPC集群，缺乏针对AI优化的并行计算架构和高效数据管理平台。研究显示，约60%的AI for Science项目在数据准备阶段即遭遇瓶颈，导致研发周期延长50%以上。因此，行业共识认为：生命科学的数据缺口，最终要靠工具来解决——包括专用AI芯片、高性能计算服务器、分布式存储、数据湖仓、自动化实验设备以及科学计算软件栈。这些基础设施的成熟度，将直接决定AI for Science从概念验证到规模落地的速度。当前，英伟达等海外巨头占据主导，但国内厂商正加速追赶，在算力卡、服务器、光互联等领域迎来结构性机遇。同时，政策层面也在推动“新基建”向科学计算倾斜，北京、上海等地已启动AI for Science专项算力中心建设。