Marktgröße und Marktanteil im Bereich KI in der In-Silico-Arzneimittelentwicklung – Wachstumstrends und Prognose (2026 - 2031)

Globale Markttrends und Erkenntnisse im Bereich KI in der In-Silico-Arzneimittelentwicklung

Cloud-native Hochleistungsrechensysteme gewinnen an Bedeutung

Der weitverbreitete Zugang zu elastischen GPU-Clustern senkt die finanziellen Hürden für KI-Forschung. NVIDIAs BioNeMo, das bei mehreren Pharmaunternehmen im Einsatz ist, halbiert die Trainingslatenz für umfangreiche Protein-Sprachmodelle und erhöht die Inferenzgeschwindigkeit um das Sechsfache. Derweil ermöglichte Dänemarks Gefion-Supercomputer Orbis Medicines die Analyse von 140 Milliarden Makrozyklen in nur wenigen Tagen. Der Wechsel zu bedarfsgerechter Infrastruktur wandelt feste Kapitalausgaben in flexible Kosten um und ermöglicht mittelgroßen Biotechunternehmen die Durchführung virtueller Screenings mit Milliarden von Molekülen – eine Fähigkeit, die vor fünf Jahren noch den Top-10-Pharmaunternehmen vorbehalten war. Das Pilotprogramm der FDA, das im April 2026 gestartet ist, nutzt nun Echtzeit-Cloud-Daten aus AstraZeneca- und Amgen-Studien und reduziert Verwaltungsprozesse um 20 bis 40 Prozent.^{[1]Cohrs Zhang, „FDA beschleunigt Arzneimittelstudien mithilfe von Echtzeit-Daten und KI-Tools”, Bloomberg, bloomberg.com} Diese Kombination aus kosteneffizientem Rechnen und regulatorischer Unterstützung treibt das nachhaltige Wachstum im Markt für KI in der In-Silico-Arzneimittelentwicklung voran.

Pharmaunternehmen setzen auf KI für eine schnelle Zielvalidierung

Datengestützte Validierungsmethoden verlagern den Schwund in die frühesten Phasen. Valo Healths Opal-Plattform, die 17 Millionen de-identifizierte Patientendatensätze nutzt, priorisiert genetisch unterstützte Programme. Das Unternehmen hat seine Partnerschaft mit Novo Nordisk auf 20 kardiometabolische Ziele ausgeweitet, mit einem potenziellen Wert von bis zu 4,6 Milliarden USD. Recursion nutzte über eine Billion Bilder induzierter pluripotenter Stammzellen für die phänotypische Kartierung und beschleunigte die Entwicklung von REC-4881 von der Zielidentifizierung bis zur Phase 1b-2 in unter zwei Jahren durch die Optimierung von SAR- und Toxizitätsbewertungen.^{[2]Recursion Pharmaceuticals, „REC-1245 IND-Einreichungsaktualisierung”, recursion.com} Diese Beispiele verdeutlichen, wie KI-gestützte Strategien die Entscheidungsfindung und Zeitpläne im Markt für KI in der In-Silico-Arzneimittelentwicklung transformieren.

Risikokapitalgeber und Unternehmen unterstützen KI-gesteuerte Biotechunternehmen

Die Investitionsdynamik begünstigt integrierte Plattformunternehmen. Biomedicines brachte seinen KI-entwickelten Anti-TSLP-Antikörper (GB-0895) nur vier Jahre nach seiner Entwicklung in globale Phase-3-Studien. In einem bedeutenden Schritt verpflichtete sich Eli Lilly im Januar 2026 zu bis zu 2,75 Milliarden USD für die Langlebigkeitspipeline von Insilico Medicine – die bislang größte KI-Lizenzvereinbarung in der Frühphase. Investoren fordern zunehmend Phase-1-Daten innerhalb von 30 Monaten nach der Zielnominierung, was Plattformen begünstigt, die Entdeckungs- und Entwicklungsprozesse integrieren.

Regulierungsbehörden begrüßen algorithmische Einreichungen

Regulierungsbehörden übernehmen zunehmend kollaborative Rollen. Im Januar 2025 führte die FDA in ihrer KI-Leitlinie einen risikobasierten Modellvalidierungsrahmen ein und verwies dabei auf über 500 KI-Komponenten aus früheren Einreichungen. Die Cloud-Dateninitiative der Behörde für 2026 unterstützt laufende Sicherheitsbewertungen und zielt darauf ab, Zulassungszeiträume erheblich zu verkürzen. Im Jahr 2025 erteilte die EMA AIM-NASH eine methodische Qualifikation, und im Januar 2026 legten sowohl die FDA als auch die EMA gemeinsame Grundsätze zu Validität, Verantwortlichkeit und Transparenz fest, was einen globalen Konsens über algorithmische Evidenzstandards stärkt.^{[3]Europäische Arzneimittel-Agentur, „Qualifikationsgutachten zu AIM-NASH”, ema.europa.eu}

Verzerrungen in aktuellen Modellen begrenzen die Leistung bei wenig erforschten Zielen

Aktuelle Modelle, die durch öffentlich verfügbare positive Daten beeinflusst werden, stehen vor Herausforderungen bei der Bearbeitung wenig erforschter Ziele. Etwa 90 % der präklinischen Programme, die scheitern, sind nicht in gemeinsamen Repositorien enthalten. Diese Lücke zwingt Sponsoren dazu, immer wieder auf dieselben Herausforderungen zu stoßen. Im Mai 2025 stellte Recursion REC-994 ein, nachdem die Phase-2-Signale als unzureichend eingestuft wurden, was die Risiken der Abhängigkeit von verzerrten Datensätzen unterstreicht. Die Einrichtung von Konsortien zur Konsolidierung negativer Ergebnisse könnte entscheidend sein, um die Übertragbarkeit im KI-gesteuerten Markt für In-Silico-Arzneimittelentwicklung zu verbessern.

Die Herausforderung des Patentrechts bei KI-gesteuertem molekularem Design

Das Patentrecht erfordert einen menschlichen Erfinder, während generative Systeme chemische Räume jenseits menschlicher Fähigkeiten erkunden können. Das Urteil von 2022 bekräftigte, dass KI-Systeme keine Erfinderrechte besitzen können. Dies hat zu komplexen vertraglichen Lösungen geführt, wie sie etwa bei der Fusion von Recursion und Exscientia zu beobachten sind. Diese maßgeschneiderten Vereinbarungen sind jedoch nicht skalierbar und schaffen Unsicherheiten, die Transaktionen verlangsamen – insbesondere in den USA und der EU, die Schlüsselregionen für KI-bezogene Patentierung im Bereich der In-Silico-Arzneimittelentwicklung sind.

*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 Anwendungsphase: Lead-Optimierung dominiert, Kandidatenauswahl gewinnt an Bedeutung

Im Jahr 2025 entfielen 33,33 % des KI-gesteuerten Marktes für In-Silico-Arzneimittelentwicklung auf die Lead-Optimierung, was die unmittelbaren Vorteile der KI-gestützten SAR und Mehrparameter-Optimierung unterstreicht. Für mehrere Onkologieprogramme haben fragmentbasierte Suiten die Syntheseiterationen von über zwanzig auf nur wenige reduziert. Die Tiefe dieses Segments erhöht nicht nur die Marktgröße, sondern treibt auch höhere Investitionen in Wirksamkeit und Selektivität durch Sponsoren an. Gleichzeitig schreitet die präklinische Kandidatenauswahl mit einer CAGR von 33,30 % rasch voran und dürfte den Abstand bis 2031 verringern. Integrierte Plattformen optimieren Prozesse, indem sie Design, ADME-Tox-Vorhersage und Herstellbarkeitsbewertungen in einer kontinuierlichen Schleife zusammenführen und IND-Einreichungen beschleunigen.

Notiz: Segmentanteile aller einzelnen Segmente sind nach dem Berichtskauf verfügbar

Nach KI-Technologie: Maschinelles Lernen hält die Führungsposition, bestärkendes Lernen skaliert schnell

Im Jahr 2025 erzielte maschinelles Lernen aufgrund seiner ausgereiften überwachten Modelle, Wissensgraphen und Gradient-Boosting-Ensembles, die sich nahtlos in Entdeckungsworkflows integrieren lassen, einen Umsatzanteil von 46,45 %. Physikgestützte neuronale Netze und Graph-Embeddings verdeutlichen die Produktionsreife dieser Technologie. Die Abhängigkeit des Marktes vom maschinellen Lernen wird durch proprietäre historische SAR- und Kristallografiedaten weiter gestützt, die für neue Marktteilnehmer schwer zu replizieren sind.

Bestärkendes Lernen gewinnt mit einer CAGR von 32,16 % an Bedeutung, da autonome Erkundung die Lücke zwischen Design und Assay überbrückt. Transformer-Engines haben die Strukturvorhersageabdeckung auf 76 % des menschlichen Proteoms verbessert. Große Sprachmodelle haben Benchmarks in zahlreichen therapeutischen Aufgaben übertroffen. Da geschlossene Robotikschleifen zum Standard werden, entwickeln sich bestärkende Lernagenten von der Bewegungsvorschlagsfunktion hin zur Echtzeit-Hypothesengenerierung und Laborausführung, was das langfristige Marktpotenzial dieser Technologie steigert.

Nach Arzneimitteltyp: Niedermolekulare Verbindungen dominieren, Biologika beschleunigen sich

Niedermolekulare Verbindungen behielten mit einem Anteil von 62,66 % ihre dominante Stellung, getrieben durch etablierte Syntheseworkflows, umfangreiche chemische Bibliotheken und jahrzehntelange ADMET-Daten. KI-Plattformen optimieren effizient Lipophilie, Löslichkeit und Permeabilität und liefern messbare Erträge. Beispiele umfassen Pipelines für niedermolekulare Verbindungen, Inhibitoren und andere Fortschritte, die Hit-to-Lead-Zyklen auf 12–18 Monate verkürzt haben, verglichen mit den früheren 3–4 Jahren. Diese Produktivitätsverbesserungen stärken die zentrale Rolle niedermolekularer Verbindungen im KI-gesteuerten Markt für In-Silico-Arzneimittelentwicklung.

Biologika hingegen werden voraussichtlich mit einer CAGR von 33,45 % wachsen. Generative Modelle erzielen nun Antikörper-Hit-Raten von 16–20 %, eine erhebliche Verbesserung gegenüber den 0,1 %, die durch traditionelle empirische Entdeckung erzielt wurden. Fortschritte bei der Vorhersage von Proteinstrukturen haben das dunkle Proteom reduziert und neue Epitope für das KI-gestützte Design von Biologika erschlossen.

Notiz: Segmentanteile aller einzelnen Segmente sind nach dem Berichtskauf verfügbar

Nach Therapiegebiet: Onkologie führt, Infektionskrankheiten wachsen am schnellsten

Die Onkologie entfiel im Jahr 2025 auf 38,75 % der Ausgaben und profitierte von jahrzehntelangen Multi-Omics-Daten, Biomarker-gesteuerten Studiendesigns und der Adressierung erheblicher ungedeckter Bedürfnisse. KI-Systeme integrieren räumliche Transkriptomik, Einzelzell-Sequenzierung und longitudinale Bildgebung zur Optimierung von Arzneimitteldesign und Patientenauswahl. Föderierte Modelle sind nun in Betrieb und gewährleisten die Einhaltung von Datenschutzvorschriften bei gleichzeitiger Bereitstellung von Echtzeit-Empfehlungen für die Aufnahme in klinische Studien.

Programme für Infektionskrankheiten wachsen mit einer CAGR von 33,65 %, unterstützt durch Open-Access-Mandate und erhöhte Finanzierung für antimikrobielle Resistenz. Neue KI-Plattformen demokratisieren den Zugang durch End-to-End-Designdienste für Krankheiten wie Malaria und Tuberkulose. Da generatives Design in Pipelines für vernachlässigte Tropenkrankheiten immer weiter verbreitet wird, ist dieses Segment für ein beschleunigtes Umsatzwachstum positioniert, das andere Therapiegebiete übertrifft.

Nach Endnutzer: Vertikale Integration der Pharmaindustrie dominiert, CROs skalieren schnell

Pharma- und Biotechunternehmen erzielten im Jahr 2025 einen Umsatzanteil von 72,35 %, indem sie KI intern integrierten, um einen Wettbewerbsvorteil zu wahren. Diese Organisationen haben nach der Einbettung von KI und Robotik in Entdeckungs- und Entwicklungsprozesse erhebliche Zeitplanverkürzungen gemeldet. Solche Fortschritte verdeutlichen, warum der KI-gesteuerte Markt für In-Silico-Arzneimittelentwicklung weiterhin bei Sponsororganisationen konzentriert ist.

Auftragsforschungsorganisationen (CROs) werden voraussichtlich mit einer CAGR von 34,25 % wachsen. Der Anstieg KI-generierter Leads hat die internen Chemiekapazitäten überstiegen und veranlasst Sponsoren, DMTA-Schleifen auszulagern. CROs haben Skalierbarkeit bewiesen, indem sie hohe Erfolgsquoten für weiterentwickelbare Leads erzielt und Optimierungszeiträume erheblich verkürzt haben.

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Nach Bereitstellungsmodus: Cloud-Plattformen gewinnen durch elastische Wirtschaftlichkeit

Im Jahr 2025 entfielen 63,75 % des KI-gesteuerten Marktes für In-Silico-Arzneimittelentwicklung auf Cloud-Bereitstellungen, die voraussichtlich mit einer CAGR von 34,75 % wachsen werden. Cloud-Anbieter ermöglichen sofortigen Zugang zu fortschrittlichen Rechenressourcen und umgehen damit traditionelle Beschaffungsverzögerungen, die mit On-Premise-Clustern verbunden sind. Hybridmodelle, die private Supercomputer für Basisaufgaben mit Cloud-Ressourcen für Spitzenlasten kombinieren, gewinnen an Popularität. Da die regulatorische Akzeptanz von Cloud-generierten Daten zunimmt, verringern sich die Adoptionshürden und treiben das Marktwachstum im Zusammenhang mit der SaaS-Bereitstellung weiter voran.

Geografische Analyse

Im Jahr 2025 entfielen 40,25 % des Umsatzes auf Nordamerika, das von der FDA-Leitlinie, den Hardware-Ökosystemen des Silicon Valley sowie Entdeckungsclustern in Boston und Salt Lake City profitierte. Die Risikokapitalfinanzierung blieb konzentriert, mit bedeutenden Folgefinanzierungsrunden durch wichtige Marktteilnehmer. Die politische Klarheit der Region, einschließlich der Echtzeit-Studienüberwachung der FDA und der KI-Leitlinienentwürfe, zieht weiterhin globale Partnerschaften an und stärkt Nordamerikas zentrale Rolle im Markt für KI in der In-Silico-Arzneimittelentwicklung.

Europa hielt einen Anteil von Mitte der 20 %, unterstützt durch strenge regulatorische Aufsicht und kollaborative öffentlich-private Initiativen für föderierte Daten. Die AIM-NASH-Qualifikation der EMA und der erwartete EU-KI-Rechtsakt bieten klare, aber anspruchsvolle Wege für algorithmische Einreichungen. Initiativen wie ein gesicherter KI-Fonds und DSGVO-konforme Krankenhauspartnerschaften unterstreichen die Bemühungen, KI in das Gesundheitswesen zu integrieren und dabei Datenschutzstandards aufrechtzuerhalten.

Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich mit der höchsten Rate wachsen, mit einer prognostizierten CAGR von 33,98 % bis 2031. Chinas Plan zur digitalen und intelligenten Transformation, unterstützt durch staatliche Kredite und Provinzsubventionen, zielt darauf ab, bis 2027 100 digitale Arzneimittelfabriken und 10 Großmodellplattformen zu etablieren. Japans alternde Bevölkerung treibt den Bedarf an gesteigerter Produktivität voran und veranlasst Investitionen großer Unternehmen. In Indien ermöglicht die Einführung einer cloud-nativen Mehrparameter-Optimierungsplattform einen Wandel von Generika hin zu Innovation und erweitert damit den regionalen Markt für KI in der In-Silico-Arzneimittelentwicklung weiter.