当上海AI实验室推出全球首个万亿参数开源科学大模型Intern（书生）-S1-Pro时，不仅刷新了科学智能的参数纪录，更恰好呼应了中金研报对2026年大模型技术走向的判断——这一年，AI正从通用能力的打磨，转向垂直领域的深度突破，而科学研究，正是这场突破的核心战场。
大模型的“参数竞赛”，终于跳出了通用语言的舒适区。此前，万亿参数更多是通用大模型的“性能炫技”，但书生S1-Pro的出现，让参数规模真正服务于科学需求。它采用的混合专家架构（MoE），就像为科研问题搭建了一个“专家会诊室”，512位“领域专家”按需响应，只激活2%参数就能完成复杂推理，既解决了大模型的效率难题，也为科学智能的“通专融合”找到了可行路径。
科学研究的特殊需求，倒逼大模型底层技术进化。不同于语言数据的均匀密度，科学数据要么是天文观测中稀疏的宇宙信号，要么是生命科学里百万级的实验数据。书生S1-Pro引入的傅里叶位置编码和重构时序编码器，相当于给大模型装上了“双重视觉”：既能聚焦微观的“沙粒棱角”，也能俯瞰宏观的“沙丘绵延”，这种对数据密度的自适应能力，正是AI理解科学规律的关键一步。
跨学科能力，让AI从“解题工具”变“科研伙伴”。在国际数学、物理奥赛基准测试中跻身第一梯队，横跨数、理、化、生、地五大核心学科覆盖百项子任务，书生S1-Pro已经证明，AI不仅能做演算推导，还能解析分子结构、预测理化性质，捕捉数据背后的因果规律。这种全谱系能力，意味着科研人员可以从重复的数据分析中解放，聚焦真正的创新思考。
国产生态的深度绑定，让科学大模型走得更稳。书生S1-Pro并非孤立的技术突破，它从架构设计阶段就与昇腾计算、沐曦等国产算力厂商联合研发，通过路由稠密估计、分组路由等策略攻克了超大规模模型的训练瓶颈。这种“算力-算法”的一体化基座，不仅打破了国外算力的依赖，也为后续模型的迭代和开源生态的壮大筑牢了根基。
中金研报的判断，在书生S1-Pro身上已经得到印证。2026年，大模型的Scaling-Law（缩放定律）将在垂直领域重现，混合专家架构会成为平衡性能与效率的共识，而强化学习、模型记忆等技术，将进一步提升AI的科研推理能力。书生S1-Pro的开源，更是降低了全球科研门槛，让更多实验室和开发者能参与到科学智能的创新中来。
从“工具革命”到“革命性工具”，科学智能的2.0时代已经开启。书生S1-Pro的意义，不仅在于参数规模的领先，更在于它为通用人工智能（AGI）的落地提供了“通专结合”的现实路径。当AI能真正理解物理直觉、跨学科解决科研难题，人类探索未知的边界，或许会被重新定义。