Marktgröße und Marktanteil im Bereich KI in der Biotechnologie – Wachstumstrends und Prognose (2026–2031)

Globale Markttrends und Erkenntnisse im Bereich KI in der Biotechnologie

KI-gesteuerte Wirkstoffforschung beschleunigt sich

KI treibt bedeutende Fortschritte in der frühen Wirkstoffforschung voran, mit Fokus auf Geschwindigkeit und Verbindungseffizienz neben der Modellleistung. Im Jahr 2025 wurde Rentosertib als erstes vollständig KI-konzipiertes und KI-entdecktes Medikament, das Phase-IIa-Studien abschloss, mit einer mittleren Verbesserung der forcierten Vitalkapazität von +98,4 mL gegenüber -20,3 mL für Placebo bei Patienten mit idiopathischer Lungenfibrose bekannt.^{[1]Insilico Medicine, „Insilico Medicine Fallstudie, Insilicos Transformation,” Insilico Medicine, insilico.com} Recursion demonstrierte die Effizienz seiner Plattform, indem es in 17 Monaten nahezu 330 Verbindungen pro Programm synthetisierte, verglichen mit dem Branchendurchschnitt von 2.500 Verbindungen in 42 Monaten, wobei sein REC-4881-Programm in Phase-2-Patienten nach 12 Wochen eine mittlere Reduktion der Gesamtpolypenbelastung von 43 % erzielte.^{[2]Recursion berichtet über Finanzergebnisse des vierten Quartals und des Gesamtjahres 2025 und gibt ein Geschäftsupdate, GlobeNewswire, globenewswire.com} Diese Entwicklungen verdeutlichen, wie KI die Wirtschaftlichkeit der Wirkstoffforschung neu gestaltet und es Pharmaunternehmen ermöglicht, Ziele und Indikationen zu diversifizieren und die Abhängigkeit von konservativen Ansätzen zu verringern.

Präzisionsmedizin und Biomarker rücken in den Mittelpunkt

Der Markt für KI in der Biotechnologie entwickelt sich mit Biomarker-gesteuerter Forschung weiter, bei der die Modellqualität von der Integration molekularer, klinischer und patientenbezogener Daten abhängt. Sanofis KI-Forschungsfabrik verbesserte die Identifizierung von Wirkstoffen in Immunologie, Onkologie und Neurologie um 20–30 % gegenüber traditionellen Methoden und verdoppelte die Anzahl der seit 2019 mit KI entwickelten Biologika und Impfstoffe. Programme zur Präzisionsmedizin erfordern eine robuste Patientenstratifizierung, Biomarker-Auswahl und frühzeitige Erkenntnisse zur Antwortvariabilität. KI-Plattformen, die genomische und transkriptomische Schichten analysieren können, ermöglichen es Sponsoren, angereicherte Populationen frühzeitig zu identifizieren und kleinere, komplexe Patientengruppen kommerziell rentabel zu machen, insbesondere bei seltenen Erkrankungen und Spezialgebieten.

Die Kraft umfangreicher genomischer und Multi-Omics-Datensätze nutzen

Der Datensatzumfang wird zu einem entscheidenden Vorteil im KI-Biotechnologiemarkt, da die Modellleistung mit vielfältigen biologischen Daten zunimmt. Recursion hat einen Datensatz von über 50 Petabyte aufgebaut, der durch Millionen wöchentlicher Experimente in den Bereichen Phänomik, Transkriptomik und Proteomik unterstützt wird. In China treiben große Foundation-Modelle wie CellFM und multimodale biomedizinische Modelle, die auf proprietären Datensätzen aus Molekülen, Zellen, Geweben und klinischen Schichten trainiert wurden, die Forschung voran. Eine Überprüfung aus dem Jahr 2025 hob hervor, dass KI-gesteuerte Entdeckung aktiver Verbindungen die Vorhersagegenauigkeit für arzneimittelähnliche Wechselwirkungen um über 50 % verbessert, während Antikörper-Design-Modelle durch das Testen von nur 20 Kandidaten Trefferquoten von 16–20 % erzielten.^{[3]Rory Kelleher, „Wirkstoffforschung, STAT! NVIDIA, Recursion beschleunigen Pharma-F&E mit KI-Supercomputer,” NVIDIA Blog, blogs.nvidia.com} Die föderierte Modellentwicklung gewinnt ebenfalls an Bedeutung und ermöglicht ein breiteres Datensatztraining unter Wahrung des Datenschutzes.

Biopharma-Tech-Kooperationen gewinnen an Dynamik

Der Markt für KI in der Biotechnologie entwickelt sich mit größeren Deals, tieferen Partnerschaften und erhöhtem Geduldskapital weiter. Im Jahr 2026 sammelte Earendil Labs 787 Millionen USD von Investoren, darunter Sanofi und Pfizer, und berichtete von über 40 durch seine Plattform generierten Entwicklungsprogrammen. NVIDIA und Eli Lilly starteten ein gemeinsames KI-Innovationslabor mit einer Finanzierung von bis zu 1 Milliarde USD über fünf Jahre, was einen Wandel hin zu kollaborativen wissenschaftlichen Umgebungen widerspiegelt. Diese Finanzierungsmuster beschleunigen den Übergang von der Modellentwicklung zur Einführung in der regulierten Forschung und unterstützen selbstfahrende Labore und automatisierte Nasslab-Experimente. Dieses Betriebsmodell treibt den Markt von Pilotprojekten zu skalierbaren Plattformbereitstellungen in den Bereichen Entdeckung, Validierung und Biologika-Entwicklung voran.

Hohe Implementierungs- und Validierungskosten

Der KI-Biotechnologiemarkt sieht sich mit hohen Eintrittsbarrieren konfrontiert, da die Kosten für produktionsreife Bereitstellungen die Pilotbudgets übersteigen. Die Herausforderungen gehen über die Modellerstellung hinaus und umfassen Datenbereinigung, Workflow-Integration, Validierungsaufzeichnungen und interne Teamunterstützung für den regulierten Einsatz. Kleinere Biotechnologieunternehmen und akademische Ausgründungen hinken großen Pharmaunternehmen bei der kommerziellen Bereitstellung aufgrund fehlender etablierter rechtlicher und rechnerischer Rahmenbedingungen um 12–24 Monate hinterher. Der eingeschränkte Zugang zu GPUs und spezialisierter Infrastruktur außerhalb der wichtigsten US-Zentren begünstigt weiterhin gut finanzierte Plattformen und große Unternehmenskäufer und verlangsamt den Übergang kleinerer Unternehmen von der experimentellen KI-Wirkstoffforschung zum operativen Einsatz.

Herausforderungen beim Datenschutz und der regulatorischen Compliance

Datenschutzbestimmungen, regulatorische Überprüfungen und die Notwendigkeit, das Modellverhalten in regulierten Umgebungen zu dokumentieren, erzeugen Reibung im KI-Biotechnologiemarkt. Das grenzüberschreitende Modelltraining bleibt komplex und erfordert formale Vereinbarungen, lokale Datenkontrolle und kontinuierliche Überwachung, selbst bei föderalen Ansätzen. Im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften müssen Entwickler Transparenz, Rückverfolgbarkeit und menschliche Aufsicht sicherstellen, bevor KI kritische Entscheidungen unterstützt. Darüber hinaus verlangsamen Fragen wie IP-Eigentümerschaft, Prüfpfade und GxP-konforme Dokumentation institutionsübergreifende Kooperationen und die Einführung in regulierten Märkten, was Compliance zu einer zentralen betrieblichen Anforderung für den Sektor macht.

*Unsere Prognosen behandeln die Auswirkungen von Treibern und Einschränkungen als richtungsweisend und nicht additiv. Die Wirkungsprognosen berücksichtigen Basiswachstum, Mischungseffekte und Wechselwirkungen zwischen Variablen.

Segmentanalyse

Nach Angebot: Software verankert den Umsatz, Dienstleistungen wachsen am schnellsten

Im Jahr 2025 entfielen 38,25 % des Marktes für KI in der Biotechnologie auf Software, die damit ihre führende Position unter den Angeboten beibehielt. Diese Dominanz resultiert aus plattformgetriebenen Geschäftsmodellen von Unternehmen wie Insilico Medicine und Recursion Pharmaceuticals, die wiederkehrende Einnahmen durch Lizenzen und API-Zugang nutzen. Die Wiederverwendung trainierter Modelle über mehrere Programme hinweg ohne proportionale Kostensteigerungen stärkt die Rolle der Software weiter. Eli Lillys TuneLab-Plattform, die im September 2025 eingeführt wurde, veranschaulicht eine skalierbare Software-Bereitstellung, indem sie externen Partnern Zugang zu Wirkstoffforschungsmodellen bietet und gleichzeitig proprietäre Daten schützt. Software bleibt der Umsatzanker und entspricht dem Bedarf der Pharmaunternehmen nach zugänglichen Modellen und Workflows.

Dienstleistungen sind das am schnellsten wachsende Segment im Markt für KI in der Biotechnologie, mit einem prognostizierten CAGR von 31,45 % bis 2031. Viele Arzneimittelhersteller bevorzugen die Auslagerung von Aufgaben wie Modellentwicklung und Datenkuration, anstatt interne Kapazitäten aufzubauen. Dieser Trend hält an, da eine erfolgreiche Bereitstellung Domänenexpertise, Modell-Feinabstimmung und regulatorische Unterstützung erfordert, die über den bloßen Werkzeugzugang hinausgehen.

Notiz: Segmentanteile aller einzelnen Segmente sind nach dem Berichtskauf verfügbar

Nach Anwendung: Wirkstoffforschung dominiert, klinische Entwicklung beschleunigt sich

Wirkstoffforschung und -entwicklung hielt im Jahr 2025 einen Marktanteil von 45,3 % im Markt für KI in der Biotechnologie und war damit der größte Anwendungsbereich. KI-first-Plattformen reduzieren die Anzahl synthetisierter Moleküle pro Programm um über 90 %, während die Trefferquoten beibehalten oder verbessert werden. Recursions Plattform generiert jährlich über 100 Millionen Moleküle, reduziert die Nasslab-Arbeit um 40 % und adressiert Kosten- und Zeitprobleme in der pharmazeutischen F&E. KI-Wirkstoffforschung treibt die Einführung voran, indem sie Kandidatenpools einengt, die Priorisierung verbessert und die Laborarbeit vor dem Vorantreiben von Programmen minimiert.

Die klinische Entwicklung ist der am schnellsten wachsende Anwendungsbereich im Markt für KI in der Biotechnologie, mit einem prognostizierten CAGR von 33,24 % bis 2031. KI verbessert den Studienbetrieb durch Steigerung von Geschwindigkeit, Einschreibungsplanung und Durchführung. Beispielsweise haben KI-Plattformen die Patientenregistrierungszeiten und Phase-III-Kosten erheblich reduziert. Diese operativen Gewinne rechtfertigen einen breiteren KI-Einsatz in der klinischen Entwicklung und machen sie zum am schnellsten wachsenden Bereich, während die Wirkstoffforschung die größte Anwendung bleibt.

Nach Technologie: Maschinelles Lernen legt das Fundament, NLP und Wissensgraphen gewinnen an Dynamik

Maschinelles Lernen und Deep Learning entfielen im Jahr 2025 auf 47,45 % des Marktes für KI in der Biotechnologie und behielten damit ihre zentrale Rolle im Technologie-Stack. Diese Technologien unterstützen kritische Aufgaben wie Zielidentifizierung, Biomarker-Arbeit und Qualitätskontrolle in der Fertigung. NVIDIAs Fortschritte bei Werkzeugen für Modelltraining und -bereitstellung stärken die grundlegende Rolle des maschinellen Lernens im Markt weiter. Maschinelles Lernen bleibt die zentrale Analyseschicht, auch wenn spezialisierte Ansätze an Bedeutung gewinnen.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Wissensgraphen sind das am schnellsten wachsende Technologiesegment im Markt für KI in der Biotechnologie, mit einem prognostizierten CAGR von 34,35 % bis 2031. Diese Werkzeuge decken nicht offensichtliche Zusammenhänge in der biomedizinischen Forschung auf und reduzieren die Zeit für Aufgaben wie die Suche nach Zielmolekülen erheblich. NLP und Wissensgraphen ergänzen das maschinelle Lernen, erweitern die Hypothesengenerierung und treiben die Einführung in literaturintensiven Forschungsaufgaben voran.

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Nach Bereitstellungsmodus: Cloud skaliert die Entdeckung, On-Premises gewinnt wieder an Boden

Die cloudbasierte Bereitstellung hielt im Jahr 2025 44,35 % des Marktes für KI in der Biotechnologie und führte damit unter den Bereitstellungsmodi. Die Flexibilität der Cloud unterstützt Arbeitslasten in der frühen Entdeckungsphase mit skalierbarem Computing und schnellem Zugang zu vortrainierten Modellen. Sie entspricht den Anbieterstrategien, die auf Plattformabonnements und Ökosystemzugang ausgerichtet sind, und macht sie zur bevorzugten Infrastruktur für viele Nutzer. Die Cloud-Bereitstellung bleibt dominant für Entdeckungsteams, die skalierbare Lösungen ohne lokale Infrastrukturverzögerungen benötigen.

Die On-Premises-Bereitstellung ist der am schnellsten wachsende Modus im Markt für KI in der Biotechnologie, mit einem prognostizierten CAGR von 28,95 % bis 2031. Unternehmen bevorzugen zunehmend lokale Infrastruktur für eine engere Datenkontrolle und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen. Hybridmodelle, die On-Premises- und Cloud-Architekturen kombinieren, gewinnen an Bedeutung, insbesondere für sensible Arbeitslasten. Dieser Wandel spiegelt die wachsende Bedeutung der Balance zwischen Cloud-Flexibilität und lokaler Kontrolle für kritische Daten und Workflows wider.

Nach Endnutzer: Pharmaunternehmen führen Investitionen an, CROs und CDMOs definieren das Wachstumstempo

Pharmaunternehmen hielten im Jahr 2025 38,45 % des Marktes für KI in der Biotechnologie und waren damit die größte Endnutzergruppe. Ihre Führungsposition wird durch erhebliche F&E-Investitionen und die finanziellen Vorteile einer verbesserten Produktivität angetrieben. Große Akteure investieren auch in Infrastruktur und bauen langfristige Kapazitäten über Pilotprojekte hinaus auf. Biotechnologieunternehmen, die zweitgrößte Gruppe, spielen eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung KI-nativer Pipelines und der Validierung breiterer Plattformen.

CROs und CDMOs sind das am schnellsten wachsende Endnutzersegment im Markt für KI in der Biotechnologie, mit einem prognostizierten CAGR von 32,65 % bis 2031. Diese Organisationen sind entscheidend für die Beschleunigung der KI-Einführung in ausgelagerter Forschung, Entwicklung und Fertigung. Ihre Fähigkeit, schnellere, kosteneffiziente Lösungen zu liefern, treibt das Wachstum voran, da Biopharma-Kunden zunehmend KI-gestützte Dienstleistungen nachfragen. Dieser Trend positioniert CROs und CDMOs als wichtige Wachstumstreiber im Markt.

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Geografische Analyse

Im Jahr 2025 hielt Nordamerika einen dominanten Anteil von 41,7 % am Markt für KI in der Biotechnologie und festigte damit seine führende regionale Position. Die Region profitiert von einer starken Risikokapitalbasis, umfangreichem KI-Forschungstalent und einer hohen Konzentration von pharmazeutischen F&E-Hauptsitzen. Bedeutende Infrastrukturinvestitionen verbinden Computing, Biologie und Arzneimittelentwicklung, wobei große Kooperationen das Ausmaß der Investitionen in gemeinsame Entdeckungsumgebungen widerspiegeln. Diese Kombination aus Ressourcen positioniert Nordamerika als führend in der Plattformentwicklung und Unternehmenseinführung.

Europa nimmt eine bedeutende Position im Markt für KI in der Biotechnologie ein und verbindet eine starke pharmazeutische Basis mit einem koordinierten KI-Politikrahmen. Wichtige Zentren wie Deutschland, das Vereinigte Königreich, Frankreich, Italien und Spanien treiben kommerzielle Aktivitäten voran, während Österreich und die nordischen Länder zur Forschungstiefe beitragen. Die vernetzten akademischen, Biotech- und Pharmanetzwerke der Region unterstützen die Einführung in der Entdeckungs- und Translationsforschung. Strengere Governance fügt Compliance-Herausforderungen hinzu, schafft aber einen formalen Rahmen für KI im Gesundheitswesen.

Der asiatisch-pazifische Raum ist die am schnellsten wachsende Region im Markt für KI in der Biotechnologie, mit einem prognostizierten CAGR von 35,5 % bis 2031. Das Wachstum wird durch politische Unterstützung, expandierende Forschungskapazitäten und lokale Plattformentwicklung in China, Japan, Südkorea und Indien angetrieben. Meilensteine umfassen Chinas Einführung einer KI-gesteuerten virtuellen Screening-Plattform für Arzneimittel und die Einführung von KI Kongming für intelligentes Arzneimitteldesign. Diese Entwicklungen unterstreichen den Fokus der Region auf den Aufbau inländischer Modelle und skalierbarer Forschungssysteme. Der Nahe Osten und Afrika befinden sich noch in frühen Phasen, wobei GCC-Programme zur Präzisionsmedizin und Südafrikas Genomikbasis die Grundlage für eine künftige Einführung legen. Südamerika, angeführt von Brasiliens klinischem Forschungsökosystem, befindet sich ebenfalls in frühen Entwicklungsphasen. Obwohl diese Regionen heute noch kleiner sind, legen sie das Fundament für eine breitere KI-Einführung in Biotechnologie-Workflows. Nordamerika führt, Europa bleibt zentral, und der asiatisch-pazifische Raum treibt das schnellste Wachstum voran.