人工智能在药物发现市场的应用 大小和分享 2026-2035

人工智能在药物发现市场规模

全球人工智能在药物发现市场在2025年估计为31亿美元。根据Global Market Insights Inc.发布的最新报告，该市场预计将从2026年的400亿美元增长至2035年的4,390亿美元，年复合增长率为30.5%。

人工智能在药物发现中的应用正在快速增长，主要得益于各类慢性和危及生命疾病的高发趋势、制药公司对人工智能工具及其临床和经济效益的认知提升，以及AI驱动平台的不断发展。据Science Direct数据显示，AI发现的分子在I期临床试验中的成功率达80–90%，远高于以往平均水平。此外，慢性病和罕见病负担的持续加重，以及机器学习和数据集成系统的进步，也进一步推动了市场扩张。

此外，各类制药和生物技术初创公司及研究机构对AI的高采用率——尤其是在数字基础设施发达的地区——正在激发创新活力。例如，美国国立卫生研究院（NIH）报告指出，人工智能有望颠覆药物发现流程，提升效率、精准度和速度，从而刺激AI治疗药物市场的发展。
 

AI药物发现市场是指制药和生物技术行业中专注于应用人工智能技术加速并优化药物发现流程的细分领域。这包括深度学习模型、自然语言处理、预测分析和生成式算法等多种AI驱动解决方案，用于靶点识别、先导化合物优化、药物再利用、从头设计新药以及临床前测试。主要参与者包括Isomorphic Labs（Alphabet公司）、Insitro、Insilico Medicine、Recursion Pharma和Schrödinger。这些企业通过利用大规模生物数据、专有AI平台以及与制药公司的战略合作，提升发现效率、缩短开发周期并提高成功药物候选物的概率，从而推动市场增长。
 

该市场在历史上呈稳步增长态势，从2022年的15亿美元增至2024年的24亿美元。增长动力源于AI集成研究项目数量的激增，尤其是在生物技术公司和学术机构中。因此，对更快速、更具成本效益的药物开发需求日益增长，催生了对依赖大数据分析和云计算的强大AI平台的持续需求。
 

此外，研发生产力问题日益受到关注、精准医疗对更高标准的严格要求，以及个性化治疗需求的增长，共同推动了AI平台的需求。新兴经济体——特别是亚太和拉丁美洲地区——在数字医疗基础设施方面的投资增长，进一步巩固了市场地位。人工智能在药物发现市场有望实现显著增长，主要得益于旨在开发具备更强解读能力且偏见最小的新型AI模型的研发活动不断增加。因此，对高效药物发现的需求与AI技术和制药创新的进步相结合，正在推动AI驱动药物发现市场的持续增长。
 

人工智能在药物发现市场趋势

• 全球人工智能药物发现市场正经历快速变革，由各治疗领域对更快速、更具成本效益的药物开发需求持续增长所驱动。慢性疾病（如癌症、神经系统疾病和罕见遗传性疾病）的日益普遍，正在加剧对人工智能驱动的发现平台的需求。
   
• 此外，精准医疗与个性化治疗的兴起进一步扩大了对能够分析基因组、蛋白质组和临床数据的人工智能工具的需求。
   
• 人工智能正在助力早期干预与靶点识别，缩短传统药物发现流程的时间与成本。机器学习、深度学习与自然语言处理的进步，正推动药物开发向非侵入性、数据驱动的方向转变。
   
• 制药公司正越来越多地采用人工智能来优化临床试验设计、患者招募与结果预测，从而提高试验成功率。
   
• 官产学合作与政府支持的创新计划正在加速人工智能在药物发现领域的整合，尤其是在北美和欧洲地区。
   
• 人工智能平台正朝着云端化、可扩展的解决方案演进，为生物技术初创企业、学术机构和中型制药公司提供更广泛的使用权限。
   
• 监管机构正开始为人工智能验证制定框架，确保药物开发中人工智能的透明性、可重复性与合规使用。
   
• 该市场正见证人工智能驱动的分子生成工具的兴起，例如生成式模型能够设计出具有优化药理学特性的新型化合物。
   
• 多组学数据与真实世界证据的整合正在增强人工智能模型的预测能力，使药物候选物的筛选更加精准。
   
• 人工智能正被用于重新定位现有药物，识别新适应症并加速安全性已知的治疗方案上市进程。
   
• 整体而言，人工智能药物发现市场正朝着精准化、可扩展化与协作化生态系统演进，重塑制药创新的未来。
   

人工智能在药物发现市场分析

 

按组件划分，人工智能药物发现市场可分为软件与服务两大类。软件细分领域进一步细分为本地部署与云端部署。软件细分领域凭借在2025年占据67.9%的显著市场份额，预计在预测期内以30.2%的复合年增长率持续增长。

• 软件细分领域已成为人工智能药物发现行业的基石，随着各组织越来越依赖数字平台管理大规模生物医学数据集并执行复杂预测分析。
   
• 软件解决方案支撑着核心的人工智能驱动工作流程，包括靶点识别、从头分子设计与虚拟筛选。
   
• 机器学习与深度学习架构的持续进步是这一增长的核心驱动力。这些技术实现了高通量数据分析、构效关系建模与大规模药物化学模拟。
   
• 向云端部署的转变进一步巩固了该细分领域的地位，使生物技术公司（尤其是中型企业）能够在无需大量投资本地基础设施的情况下，获取可扩展的计算能力。
   
• 另一方面，该服务细分市场预计在预测期内将以31.1%的复合年增长率增长。该细分市场的增长主要受到生物制药组织日益倾向于外包人工智能驱动的药物发现活动的推动，以加速研发进程并解决内部基础设施限制。
   

基于技术类型，全球人工智能药物发现市场被划分为机器学习及其他技术。机器学习细分市场进一步细分为深度学习、监督学习、无监督学习以及其他机器学习技术。机器学习细分市场凭借其在2025年占据82.6%的显著市场份额，确立了其市场主导地位。

• 机器学习（ML）已成为市场的核心引擎，因其能够分析并学习异构数据集（包括化合物库、基因组谱和临床试验记录）的能力。
   
• 该能力使更精准的预测建模成为可能，并加速了早期药物开发阶段的决策过程，使机器学习成为下一代发现平台的基础支柱。
   
• 其与真实世界证据及临床试验数据的集成进一步支持了个性化医疗方法，使其成为精准治疗的关键推动力。
   
• 此外，机器学习细分市场还受益于云基础设施、可扩展计算和开源框架的进步。这些工具实现了模型的快速部署、持续学习和实时反馈循环。
   
• 该细分市场还因制药公司与人工智能初创企业的合作而获得动力，推动了算法设计与药物发现管线中数据集成的创新。
   

基于应用类型，全球人工智能药物发现市场被划分为分子库筛选、靶点识别、药物优化与再利用、从头设计药物及临床前测试。分子库筛选细分市场在2025年占据主导地位，市场价值达12亿美元。该细分市场预计在预测期内以30.2%的复合年增长率增长。

 

• 分子库筛选细分市场之所以成为主导类别，是由于其能够在计算机上处理数百万种化合物，显著减少对实体检测的需求。这些人工智能驱动的平台利用深度学习和预测建模来识别具有最佳药代动力学和药效学特征的潜在候选药物。
   
• 此外，高通量筛选数据、化学信息学和云计算的集成进一步提升了可扩展性和精准度，使其成为现代药物发现工作流程的基石。
   
• 相比之下，靶点识别细分市场正在获得动力，因其对精准医疗和疾病生物学理解的变革性影响。人工智能算法越来越多地用于分析多组学数据，揭示新型可药靶点并阐明复杂疾病通路。
   
• 临床前测试细分市场作为基础应用领域，在临床试验前验证药物安全性和有效性方面仍发挥着重要作用。人工智能工具被用于模拟生物学反应、预测毒性并优化给药策略，从而减少对动物模型的依赖并提高转化结果。
   

基于治疗领域，全球人工智能药物发现市场被划分为肿瘤学、神经退行性疾病、炎症性疾病、感染性疾病、代谢性疾病、罕见病、心血管疾病及其他治疗领域。肿瘤学细分市场在2025年占据最高市场收入，达14亿美元。

• 肿瘤学细分市场凭借全球高发癌症病例数量以及精准医疗的广泛采用和大量肿瘤学专项研发投资，占据了市场主导地位。
   
• 据世界卫生组织数据，2022年全球确诊癌症病例超过2000万例，死亡病例约970万例。
   
• 人工智能整合平台正帮助制药公司揭示肿瘤生物学中的隐藏模式、模拟药物相互作用，并优先开发具有最高治疗潜力的化合物。
   
• 此外，监管机构对基于人工智能的肿瘤学试验的支持，以及数字病理学和放射组学的兴起，正在加速其在早期和晚期开发阶段的采用。
   
• 另一方面，由于阿尔茨海默病、帕金森病和肌萎缩侧索硬化症等疾病的患病率不断上升，以及其病理生理机制的复杂性，神经退行性疾病细分市场正在获得增长动力。
   
• 此外，炎症性疾病细分市场仍是重点关注领域，特别是类风湿关节炎、银屑病和炎症性肠病等自身免疫和慢性炎症性疾病。人工智能正被用于模拟免疫系统反应、预测病情恶化，并识别最可能从靶向治疗中受益的患者亚群。

基于最终用途，全球人工智能药物发现市场可分为制药和生物技术公司、合同研究组织（CRO）以及其他最终用户。其中，制药和生物技术公司细分市场在2025年占据最大市场份额，达52.8%。
 

• 制药和生物技术公司细分市场的增长主要得益于该领域企业数量的增加、对AI平台的大量投资、与科技公司的战略合作以及内部AI驱动的创新计划。
   
• 此外，这些机构正在利用人工智能分析真实世界数据、预测药物有效性并识别具有更高成功潜力的新化合物。随着对个性化医疗的日益重视，以及监管对AI赋能药物开发的支持，该细分市场已成为推动市场增长的关键动力。
   
• 合同研究组织（CRO）细分市场预计将以31%的复合年增长率增长。其增长动力包括CRO在AI能力方面的战略扩张，包括对先进计算基础设施的投资、数据科学家和AI专家的招聘，以及在药物发现工作流程中整合AI驱动技术。
   

北美人工智能药物发现市场

北美市场在2025年占据全球人工智能药物发现行业47.7%的市场份额，占据主导地位。
 

• 该市场的增长主要受益于制药公司对AI平台的高采用率，以及在AI基础设施和研发方面的持续投资。
   

• 北美地区拥有强大且支持性的监管生态系统，包括FDA等机构，它们推动数字健康倡议并建立AI验证框架，从而加速市场采用。

美国和加拿大等国家在人工智能初创企业与区域内领先制药企业的合作推动下，正在推进下一代治疗药物的研发，并扩大人工智能平台的应用范围。
 

2022年和2023年，美国人工智能药物发现市场的规模分别为0.7亿美元和0.8亿美元。2025年市场规模达到14亿美元，较2024年的11亿美元实现增长。
 

• 慢性疾病（如糖尿病、癌症和神经退行性疾病）发病率的上升正在刺激人工智能工具的使用，这些工具能够提供更快速、更精准的药物开发。
   
• 美国的精准医疗计划正在推动对能够分析基因组和临床数据以创建个性化治疗方案的人工智能平台的需求。
   
• 远程医疗服务的普及使远程患者监测和去中心化临床试验成为可能，从而支持人工智能驱动的药物发现、药物筛选，并改善对多样化数据集的获取。
   

欧洲人工智能药物发现市场

欧洲市场在2025年达到10亿美元，并有望在预测期内呈现可观增长。
 

• 欧洲对人工智能驱动的药物发现服务的认知与采用不断提升，加之各国政府为加强数字医疗基础设施而推出的举措，预计将推动整个地区的增长。
   
• 人工智能驱动的药物发现技术（包括预测建模、生成分子设计和多组学整合）的进步正在推动对可扩展且具有成本效益解决方案的需求，覆盖整个欧洲。
   
• 英国、意大利和西班牙等国家正在加强本国药品生产，改善患者对高成本创新药物的获取。
   

德国人工智能药物发现市场有望在分析期内实现显著增长。
 

• 德国正在成为人工智能驱动药物发现的战略中心，PharmAI和Molecular Health等企业在预测建模、临床决策支持和数据驱动的治疗开发领域引领创新。
   
• 多家企业已投资并启动了利用人工智能开发药物的项目。
   
• 例如，2025年9月，默克集团宣布与西门子合作，加速在药物发现和生物制造领域部署人工智能，通过整合数字化工作流程、自动化和科学智能平台，更快将疗法从实验室推向患者。
   
• 此外，德国在人工智能精准医疗领域的重点布局以及远程医疗基础设施的扩展，正在推动可扩展的个性化药物发现服务，并获得强大学术研究和政府支持的数字健康计划的支撑。
   

亚太地区人工智能药物发现市场

亚太地区市场有望在分析期内以31.2%的年复合增长率实现最高增长。

• 该地区包括中国、印度、日本、韩国和澳大利亚等主要市场，疾病高发与医疗投资增长正在刺激对先进药物解决方案的需求。
   
• 此外，快速发展的医疗体系和较高的可支配收入水平进一步提升了对专业药物解决方案的获取能力。
   

中国人工智能药物发现市场预计在预测期内将实现显著增长
 

• 中国在人工智能驱动的药物发现专利申请方面全球领先，相关专利数量庞大，其中很大一部分专注于制药领域的生成式人工智能应用。这使中国成为人工智能驱动的制药创新的重要力量
   
• 此外，与全球制药巨头达成的数十亿美元合作凸显了中国影响力的日益增长，这种增长得益于快速的开发周期、较低的成本以及国家支持的生物技术生态系统
   
• 根据杰富瑞的数据，2025年第一季度，中国企业在全球生物技术许可交易价值中占比32%，高于2023年和2024年的21%，这反映出中国正从仿制药制造向尖端药物发现领导地位的快速转变

拉丁美洲人工智能药物发现市场

巴西正在拉丁美洲市场经历显著增长，原因在于对先进医疗技术和精准医疗解决方案的需求不断提升
 

• 巴西慢性病患病率上升，特别是在老龄化人口和具有生活方式相关风险因素的人群中，正在推动对人工智能驱动的药物发现平台的需求
   
• 医院、研究机构和制药公司面临着加速药物开发周期的压力，促使其采用人工智能驱动的策略以提高效率和改善疗效
   
• 此外，政府在数字化医疗、推动制药研究创新以及完善监管框架方面的努力，正在推动人工智能在公共和私营医疗部门药物发现中的应用

中东和非洲人工智能药物发现市场

沙特阿拉伯人工智能药物发现产业有望在中东和非洲市场预测期内实现大幅增长
 

• 沙特阿拉伯疾病谱复杂性增加以及诊断能力的改善，正在推动对人工智能驱动的个性化药物发现方法的市场需求，从而推动市场增长
   
• 在“2030愿景”下的政府激励措施，以及数字健康基础设施的扩展和本土制药创新，正在推动公共和私营医疗部门的需求增长。这些努力正在现代化医疗服务交付，并加速全国药物开发进程
   

人工智能药物发现市场份额

全球市场高度分散，正经历加速扩张，主要受研发成本上升、精准医疗需求增长以及对更快速、更具成本效益的治疗开发需求的驱动。排名前五的企业，包括Isomorphic Labs（字母表公司）、Insitro、Insilico Medicine、Recursion Pharma和Schrödinger，共同占据全球市场约11.8%的份额。这些公司正积极投资于生成式人工智能引擎、多模态生物数据整合以及基于云的分子模拟框架，以增强靶点识别、先导化合物优化和临床试验设计。市场还在快速向传统小分子发现之外的领域扩展，包括生物制剂工程、蛋白质折叠预测以及人工智能指导的药物再利用
 

推动行业增长的关键趋势包括可扩展的云端高性能计算（HPC）基础设施、科技巨头与制药创新者之间的合作伙伴关系、全自动体外优先工作流程，以及AI驱动的毒性预测应用不断扩大以减少临床前失败。此外，战略性投资、跨行业联盟以及全球监管机构对数字化优先研发模式的支持，正帮助企业满足不断演进的科学、经济和合规要求，使AI赋能平台成为下一代药物创新的核心工具。
 

人工智能药物发现市场企业

在人工智能药物发现行业中运营的几家知名企业包括：

• Isomorphic Labs（字母表公司）
• 微软公司
• 英伟达公司
• 国际商业机器公司（IBM）
• Schrödinger
• Recursion Pharmaceuticals
• Insilico Medicine
• BenevolentAI
• Atomwise
• Insitro
• Deep Genomics
• Iktos
• Deargen
• 9Bio Therapeutics
• Aureka Biotechnologies
• CellCodex Technology Limited
• chAIron
• DenovAI Biotech
• Examol
• Helical.AI
• Orakl Oncology
• Therenia

 

• Isomorphic Labs（字母表公司）

Isomorphic Labs基于DeepMind在蛋白质结构预测领域的突破（如AlphaFold）构建先进AI模型，以加速靶点识别和药物设计。其统一AI药物设计引擎支持多种治疗领域和药物模态，致力于改变发现工作流程并缩短开发周期。
 

• Insitro

Insitro将机器学习与大规模生物数据生成相结合，以揭示疾病机制并识别新型治疗靶点。该公司与制药合作伙伴合作，将AI模型应用于肿瘤学和小分子药物开发，凸显其以数据为中心的发现策略。
 

• Insilico Medicine

Insilico Medicine运营一套全栈AI平台（Pharma.AI），整合靶点发现、生成式分子设计和临床试验预测能力。其生成式AI方法已推动AI设计候选药物快速进入临床研究，展现出加速的发现周期。
 

• Recursion Pharmaceuticals

Recursion采用其Recursion OS平台，将大规模生物数据、自动化实验与机器学习相结合，用于识别靶点和设计优化分子。高通量自动化实验室与计算机视觉驱动的细胞成像生成海量数据集，为药物发现提供预测性AI模型的动力。
 

人工智能药物发现行业新闻

• 2025年2月，9Bio Therapeutics参与了与CQDM、IVADO、Molecular Forecaster及Aramis Biotechnologies共同发起的倡议，推进临床前肿瘤项目。各公司合作应用AI驱动的结构生物学、生物物理学与植物源性抗体生产技术，以加速靶向癌症疗法的开发。此次合作通过支持其AI引导抗体发现平台的验证，进一步充实了9Bio Therapeutics的肿瘤学管线。
   
• 2025年2月，Alphabet通过集成量子计算工具（如Willow芯片和Quantum Echoes）与生成式AI系统，推进了其在AI驱动药物发现领域的布局。Alphabet还与Teva合作，将计算药物设计转化为临床和商业化路径，进一步强化其AI优先的生物学方法。
   
• 2023年2月，Google Cloud推出AI驱动工具，以加速药物发现与精准医疗，旨在降低整体药物发现成本。该合作涉及靶点与先导化合物识别套件（用于预测蛋白质结构和氨基酸功能）及多组学套件（专注于解读基因组数据以实现精准治疗）。
   
• 2023年9月，BenevolentAI与默克（Merck）签署战略合作，利用BenevolentAI端到端AI平台的强大功能加速药物发现与开发进程。通过此次合作，默克将获得BenevolentAI跨学科药物发现科学家团队的专业支持，以在神经学、肿瘤学、免疫学等多个治疗领域识别并开发创新化合物，预计将扩大公司的开发版图。
   
• 2022年8月，Atomwise与全球制药巨头赛诺菲（Sanofi）宣布达成重要战略合作。此次合作旨在利用Atomwise先进的人工智能技术，加速潜在治疗化合物的发现，针对赛诺菲识别的多个靶点。这不仅助力Atomwise强化其AI技术，也提升了赛诺菲的药物发现专业能力，从而加速将前沿研究转化为新型治疗候选药物。
   

人工智能在药物发现市场的研究报告涵盖了该行业的深度分析，并对2022至2035年各细分市场的收入（单位：百万美元）进行了预测：

市场细分（按组成部分）

• 软件
  • 本地部署
  • 云端
• 服务

市场细分（按技术）

• 机器学习
  • 深度学习
  • 监督学习
  • 无监督学习
  • 其他机器学习技术
• 其他技术

市场细分（按应用类型）

• 分子库筛选
• 靶点识别
• 药物优化与再利用
• 全新药物设计
• 临床前测试

市场细分（按治疗领域）

• 肿瘤学
• 神经退行性疾病
• 炎症性疾病
• 传染性疾病
• 代谢性疾病
• 罕见病
• 心血管疾病
• 其他治疗领域

市场细分（按终端用户）

• 制药与生物技术公司
• 合同研究组织（CRO）
• 其他终端用户

上述信息涵盖以下地区与国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 荷兰
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 韩国
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷
• 中东与非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋