当成都正加速打造人工智能产业高地，算力基础设施的布局蹄疾步稳，一批扎根科研服务领域的科创企业顺势而起。天玑算，从电子科技大学一间小小的工作室起步，短短五年间年营收从147万元跃升至1.2亿元，成功构建起“模拟计算+算力服务+实验检测+学术培训”的科研一体化商业模式，成为科研服务赛道的新锐力量。
创始人王宁，兼具电子科技大学博士、华东师范大学副研究员&博士后、硕士生导师等多重身份，同时也是2024四川青年企业家、重庆市“两江英才”。他带领核心团队，聚焦“AI+模拟计算”为核心的“AI for Science”新范式，自主研发科研智能体，致力于通过自主创新的科研智能体，打破国内外在“AI+模拟计算”关键软件领域的长期封锁。
在人工智能与算力产业蓬勃发展的今天，我们专访王宁，探寻天玑算的成长路径、核心优势与未来蓝图。
记者：王总，您既是高校教师，也是科创企业创始人，从学术研究到创业深耕，最初是什么契机让您决心投身科研服务领域？
王宁：核心是源于科研路上的切身痛点与共情初心。我从2015年读研开始，就从事模拟计算、第一性原理相关研究，硕博期间还调整过研究方向，由于导师不涉足该领域，只能依靠自学摸索，过程异常艰难。那段经历让我深刻体会到，科研圈的技术壁垒和外部封锁太多，跨方向学习新技术、新方法的成本极高，很多科研工作者都面临类似的困境。
为了打破这种壁垒，我们最初选择搭建一个学术分享网站，希望能为科研人创建一个交流平台。然而，纯公益模式面临现实的可持续挑战——网站每年仅维护成本就高达数十万元，缺乏经济支撑，难以长期为继。于是，我们转变思路，尝试通过提供模拟计算技术服务来反哺网站运营。没想到，这项服务因精准切中需求而广受认可，意外打开了事业的新局面。
2021年3月，我还在电子科技大学攻读博士学位，便与另外三位从事模拟计算领域的博士携手，正式成立了天玑算。最初的想法很纯粹，就是想凭借自身技术积累，为科研工作者排忧解难，没想到恰好踩中了行业发展风口，一步步成长为覆盖多维度服务的综合性科研技术服务机构。如今我依然保留着高校教师与华东师大副研究员的身份，这种学术与产业的双轨实践，使我既能精准洞察前沿科研需求，又能为产业发展锚定方向，实现双向赋能。
记者：从2021年营收147万元到2025年1.2亿元，天玑算五年间实现了跨越式增长。您认为支撑这份“成长加速度”的核心是什么？
王宁：天玑算能实现稳步高速发展，既是三大核心抓手筑牢根基，也得益于世界级人工智能和模拟计算产业蓬勃发展的东风，更离不开我们始终坚守的科研初心，最终实现了阶梯式增长。
其一，是精准卡位科研服务这片蓝海赛道。全国科研工作者群体超千万，虽存在圈层边界，但对专业模拟计算技术服务的需求极为迫切且刚性。2021年我们入局时，国内专门布局该领域的企业寥寥无几，凭借先发优势快速抢占市场，构建起初期竞争壁垒。
其二，是筑牢技术护城河，打造核心竞争力。我们的技术优势集中体现在两个维度：一方面是算法储备全，依托团队长期的算法沉淀、关键核心数据积累以及标准化培训管理体系，可承接90%以上的全品类模拟计算业务，覆盖多学科、多场景科研需求；另一方面是数据积累行业领先，目前已建成全国规模最大的泛行业模拟计算数据库，沉淀超一万个项目数据，形成了同行难以短期复制的竞争优势。
其三，是坚守诚信经营，以口碑拓展市场。企业初期以高校客户为核心，聚焦课题组无法自主完成的科研模块，通过交付精准可靠的技术报告与核心数据，切实助力科研团队提速研究进程、突破技术瓶颈。凭借专业、靠谱的服务口碑，客户认可度持续提升，业务版图也从高校逐步拓展至有研发需求的企业及各类科研单位。归根结底，我们始终守住科研人踏实做事、诚信为本的底线，才能在产业浪潮中借势而上，实现稳健增长。
记者：当前“AI for Science”成为重要趋势，天玑算也提出“AI+模拟计算”新范式，并自主研发了科研智能体。这款产品有何不同？能解决行业哪些痛点？
王宁：我们的科研智能体，核心使命是破解科研工具长期依赖进口的“卡脖子”难题。当前，许多国产替代软件因验证数据不足、研发与真实需求脱节，导致实用性有限。针对这一痛点，我们打造的产品有根本不同：它并非通用AI，而是一个垂直深耕于科研研发的专用智能伙伴。
其核心优势在于深度融入科研工作流。它能以自然对话形式与科研人员实时交互，像一位专业的协作者，同步展示模拟计算的每一步进展、调用底层工具及关键的中间结果，最终自动生成包含图表、动画以及完整可追溯数据链路的专业报告。这解决了传统软件“黑箱”操作、过程不透明、结果难复现的普遍问题。
在价值定位上，它精准服务两类核心人群：对于模拟计算新手，它提供技术普惠，大幅降低研究门槛；对于资深专家，它能自动化处理重复性工作，将人力从繁琐操作中释放出来，使其能更聚焦于高价值的创新与决策，从而显著提升研发效率与成果转化速度。
目前，产品已进入最后冲刺阶段，计划今年3月启动内部测试，二季度正式面向市场发布。同时，为确保智能体获得强大、稳定的算力支撑，我们已同步规划了 “科研一体机”项目，旨在实现软件与专用硬件的深度融合，让算力更直接、高效、安全地赋能科研一线。这既是对产品形态的重要补充，也是我们布局未来 “AI for Science”基础设施的关键一步。
记者：您刚才提到了2026年的核心布局，据了解天玑算还计划组建生产工厂、上线科研大模型1.0版、扩建实验室。这些规划背后的核心需求是什么？目前推进过程中面临哪些挑战？
王宁：这些布局主要是为了应对业务快速增长带来的资源压力，并系统化构建我们在“AI+科研”领域的技术护城河与服务体系。
目前，我们的服务器长期处于满载状态，常出现近千个计算任务在排队等候；实验检测需求旺盛，现有设备已难以满足；智能体一体机的量产也亟需生产线支撑。因此，扩大算力规模、增添实验设备、建设自主生产能力，已成为支撑业务发展的必然选择。
在推进过程中，我们主要面临以下几方面的挑战：
第一，行业竞争与技术迭代的双重压力。 “AI for Science”赛道正快速演进，各类机构加速入局。如何在这场技术赛跑中保持领先并持续创新，是我们必须面对的核心课题。
第二，业务规模扩张下的交付质效保障。订单持续增长，如何确保每一份模拟报告、每一项实验数据都能保持高水准、高效率输出，是对我们内部流程与团队执行力的严峻考验。
第三，组织发展与管理系统化升级。 公司正从创业团队向规模化企业迈进，团队结构、运营流程和人才体系都需同步优化，以支撑更复杂的目标与更快的成长节奏。
第四，资源扩张中的协同与支持需求。 算力扩容、实验室扩建、生产工厂建设，均需要大量的资金与资源投入。我们期待更多产业链合作机会，也希望能获得地方政府在政策引导、项目对接与人才引进等方面的进一步支持。
当然，我们也有坚实的底气：已在成都、雅安、广西布局三大算力中心，自研的“天玑智算云平台2.0”能够实现算力的智能调度与高效利用，这为下一阶段发展奠定了扎实的基础。
展望未来，天玑算将继续扎根科研服务，以“AI for Science”为方向，围绕模拟计算持续深耕：一方面，加速推进科研智能体、科研大模型等产品落地，推动国产科研工具的普及与应用；另一方面，通过建设工厂、扩建实验室、增强算力，完善“模拟计算-算力服务-实验检测-学术培训”全链条布局，构建开放协同的科研服务生态。
“我们始终没忘记创业初心——用技术赋能科研，靠诚信赢得信任。希望成为‘AI for Science’科研服务领域的标杆，不仅为解决‘卡脖子’难题提供工具，更致力于推动科研范式的革新与科技自立自强。”王宁的话语里，透着科研人的务实与企业家的远见。
在人工智能与算力融合创新的浪潮中，天玑算以技术为舟、以初心为舵，正向着“AI for Science”的深水区稳步航行。随着各项战略规划的逐步落地，这家兼具学术基因与产业动能的公司，有望在科研智能化的道路上，开拓出更具突破性的未来。
