在 AI for Science（科学智能）赛道，深势科技早已不是 “实验室概念”，而是国内少有的、从底层算法到产业落地均具备全球竞争力的公司。

一、学界顶流 + 商业闭环

深势科技的团队底色，决定了它从诞生起就站在 AI for Science 的顶端。

鄂维南｜创始人、首席科学顾问。中科院院士、普林斯顿大学与北京大学双聘教授，是全球范围内 “AI + 分子模拟” 领域的奠基人之一。作为 DeePMD 深度势能算法核心提出者，其带领团队斩获高性能计算领域最高荣誉戈登・贝尔奖，学术背书与技术方向权威性无可替代，也为公司搭建了顶层技术壁垒。

张林峰｜联合创始人、首席科学家。北大跨学科背景，鄂维南院士核心弟子，也是 DeePMD 算法与戈登・贝尔奖核心成员。作为公司第一大股东，股权集中且稳定，既把控底层技术架构，又主导产品工程化落地，是典型的技术型创始人。

孙伟杰｜联合创始人、CEO。与张林峰为同窗搭档，负责公司战略、商业化、政府关系与融资推进，补齐技术团队的商业短板，形成 “技术研发 + 产业落地 + 资本运作” 的完整闭环。曾获颁福布斯中国U30先锋人物奖。

客观来看，该团队属于强学术、强技术、强执行力组合，年轻且无股权内耗，在国内 AI for Science 领域属于天花板级配置。

二、底层算法不可替代，工程化领先行业

深势科技的核心优势，并非通用 AI 大模型，而是把物理规律与 AI 深度绑定，解决传统计算模拟 “算不准、算太慢、算不大” 的行业痛点。

底层算法壁垒。DeePMD 深度势能全球首个将 AI 与分子动力学模拟工程化落地的技术体系，在保持量子力学级别精度的前提下，计算速度提升上千倍，能够实现长时程、大体系分子模拟，这一能力在全球范围内具备稀缺性与领先性。

• 深势・宇知：AI for Science 专用大模型，基于物理规则训练，而非通用语言；

• 玻尔・科研空间站（Bohrium）：面向高校、科研院所的研发平台；

• 玻尔・勒贝格智算：AI for Science 领域云原生异构算力调度与模型推理平台，作为玻尔科研空间站的核心基础设施，为原子、分子、蛋白、基因等微尺度科学研究提供高效算力支持与智能模型服务。

• Hermite、Piloteye等面向药物研发、新能源、材料科学、化工催化等场景的行业解决方案。

技术壁垒总结：

• 算法原创性强，专利与学术成果扎实；
• 技术路径难以短期复制；
• 科研端认可度高，产业端落地清晰。

三、头部投资机构扎堆

公开信息显示，深势科技已完成多轮融资，投资方阵容集中了国内一线科技与硬科技基金。

投资方包括：高瓴、红杉、腾讯投资、字节跳动、联想创投、五源资本等主流机构；

• 融资轮次覆盖天使至 C + 轮以后，融资节奏稳健；
• 机构认可度侧面印证：团队、技术、赛道均被主流资本归类为 AI for Science 头部标的。

整体融资环境务实，机构看重的是其技术唯一性与长期商业化空间。

四、赛道定位与海外对标

AI for Science 是全球性赛道，深势科技在分子模拟与 AI 计算领域，海外对标公司清晰且集中：

1、Schrödinger（纳斯达克上市）

全球计算化学龙头，业务覆盖药物与材料设计，是行业市值标杆。

2、Atomwise

以 AI 药物分子筛选见长，技术路径与深势有部分重叠，但侧重方向不同。

3、Citrine Informatics

聚焦 AI 材料科学，与深势科技材料板块形成对标。

与海外公司相比，深势科技的特点是：

• 算法底层更创新（DeePMD 独有的多尺度模拟体系）；
• 更贴合中国本土药企、新材料企业需求；
• 研发效率与成本更具优势，具备出海潜力。

五、最新进展与落地情况

截至当前，深势科技的进展集中在三个方向：

科研端与国内外高校、科研机构建立合作，DeePMD 体系已成为全球分子模拟领域的主流工具之一。

产业端在创新药研发、新能源新材料设计、化工催化等领域实现商业化交付，客户覆盖药企、新能源企业、化工集团，收入结构逐步清晰。

技术迭代持续推进 AI for Science 大模型工程化，降低使用门槛，从 “专家工具” 走向 “平台化产品”。

六、长期空间大，短期需关注商业化节奏

优势与机会

• AI for Science 属于国家鼓励的硬科技方向，政策友好；
• 新药物、新材料、新能源均为万亿级市场，需求刚性；
• 底层技术壁垒高，国内暂无真正意义上的同级对手。

客观风险

• 行业仍处早期，商业化变现速度有待进一步观察；
• 技术落地高度依赖行业客户付费意愿与研发周期。

总体来看，深势科技是技术基本面扎实、团队顶级、赛道空间广阔的AI赛道硬科技公司，长期价值取决于商业化落地速度与海外拓展进度。

七、总结

深势科技之所以能成为 AI for Science 领域的标杆，核心不在于 “AI 讲故事”，而在于团队顶级、算法原创、壁垒极深、落地真实。在全球范围内，它是少数能与海外计算科学龙头正面竞争的中国公司，也是硬科技投资中少有的 “技术与团队双稀缺” 标的。

未来能否进一步扩大领先，关键看两点：产品商业化放量、海外市场突破。只要技术路线不跑偏，它大概率会成为中国科学智能领域的标志性企业。

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