海洋占据地球表面绝大部分面积，是人类社会持续发展的关键基础。近年来，高速运算与智能技术不断融合，推动海洋科学研究实现深刻变革。无论是风暴潮预警、卫星数据产品开发，还是立体监测体系优化和高精度预报模型应用，技术突破正持续强化海洋安全、资源利用与生态保护的支撑能力。

然而，行业在高速成长中也面临诸多挑战。在第三届海洋智能计算研讨会上，北京并行科技股份有限公司地球科学业务负责人李津宇指出，海洋科学作为“科学智能”的重要方向，在技术整合中存在结构性障碍。“人工智能建立在数理逻辑之上，海洋学则关注物理过程的精确刻画，二者在融合中需解决大量适配问题。”

与此同时，海洋大模型在预报、环境评估等方向广泛应用，对训练、推理及更新的计算能力提出更高标准，传统算力支持方式逐渐难以应对。“正如选购车辆需匹配实际用途，算力服务也应根据具体任务定制。”李津宇举例解释道，海洋预报包括海浪、潮汐等多种类型，不同海域在数据结构和运算方式上具有明显区别。

一、MaaS 范式破局，重构海洋算力服务生态

为应对上述挑战，并行科技推出MaaS（模型即服务）体系，提供全新解决路径。李津宇表示，该模式将智能算法打包为统一云服务，使用者无需参与模型构建与运维，直接通过接口进行调用，依据实际使用结算费用，显著降低了海洋领域应用智能技术的难度。

他进一步指出，该方式与海洋预报具有高度适配性。“当前海洋方向已涌现数十种专业模型，未来这些算法都将在MaaS架构中实现业务化运行。”并行科技的MaaS系统已接入多家主流智能模型，并以代码生成技术为支撑，协助海洋预测的研发流程。随着专业模型的不断成熟，平台将逐步嵌入更核心的业务环节。

在算力支持上，并行科技整合了超过45家人工智能计算中心与15家超级计算机中心，可协调超过200万颗CPU及5万张以上GPU。区别于传统统一化服务，该公司基于丰富经验，围绕海洋模拟、资源探测、实时预报等不同任务特点，设计个性化算力配置。“例如海浪与海流预测，在世界各地对数据和算力的需求各不相同。我们通过解析任务特性，适配以计算为主或数据吞吐为主的资源组合，帮助用户实现最佳效能比。”李津宇强调。

二、增长可期，行业迈向 “算力 + 模型” 双轮驱动

人工智能在海洋方向的快速普及，推动MaaS业务前景不断拓展。据IDC发布的2025年上半年中国大模型服务市场调研，同期国内云端大模型调用规模已突破536.7万亿单元，海洋智能作为新兴热点，正展现出巨大潜力。李津宇预计，未来三到五年，该方向的MaaS业务将维持高速增长。

这一趋势背后，是技术能力与行业诉求的紧密结合。谈及智能技术对海洋科研与预报的关键改变，李津宇认为“提升效率、降低成本”是根本价值。AI技术帮助该领域从人力处理转向智能协作，借助大量历史信息与大模型能力，为科研工作者打造高效支持工具。但他也坦言，“智能系统不会替代人类，但掌握智能工具的人将领先于未掌握者”。并行科技的愿景是让人工智能成为科研推进器，帮助从业者把握科技浪潮，实现关键突破。

展望未来，李津宇表示，公司将持续优化新一代算力底座的整体架构，从硬件设施到软件平台，完善资源分配与合规审查等环节。同时，依托“大模型与小模型协作”以及“公有云与私有云结合”的混合运行机制，在控制成本并提升效果的同时，构建可靠的数据保护体系。