Marktgröße und Marktanteil im Bereich KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung – Wachstumstrends und Prognose (2026–2031)

Globale Markttrends und Erkenntnisse im Bereich KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung

Steigende Kosten in der biopharmazeutischen Forschung und Entwicklung

JAMA schätzt, dass die durchschnittlichen Kosten für die Markteinführung eines Arzneimittels unter Berücksichtigung von Kapitalkosten und Programmausfällen 1,31 Milliarden USD betragen. Kleinere Biopharma-Unternehmen sehen sich im Vergleich zu den Top-20-Unternehmen einem Kostenzuschlag von 37,6 % gegenüber, was den kritischen Bedarf an einer Verkürzung der Arzneimittelentwicklungszeiten unterstreicht.^{[1]JAMA Network, Mulcahy et al., „Verwendung von Merkmalen klinischer Studien zur Kostenschätzung”, jamanetwork.com} KI-Plattformen begegnen dieser Herausforderung, indem sie die Erfolgsquoten beim Phasenübergang verbessern und die Dauer von Patientenstudien verkürzen. So identifizierte Insilico Medicine in nur acht Monaten einen präklinischen Kandidaten – deutlich schneller als der traditionelle Zeitrahmen von 2,5 bis 4 Jahren. Diese Fortschritte stärken das Vertrauen in die Fähigkeit von KI, die Kosten in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung zu senken, wobei Transaktionsstrukturen nun häufig Meilensteine enthalten, die an beschleunigte Zeitpläne geknüpft sind.^{[2]Europäische Arzneimittel-Agentur, „Reflexionspapier zur Nutzung künstlicher Intelligenz”, ema.europa.eu}

Anstieg der biomedizinischen Datenmengen

Basismodelle sind auf vielfältige Datensätze angewiesen, darunter Genomik, Proteomik, Bildgebung und elektronische Gesundheitsakten (EGA). Recursion hat beispielsweise exklusiven Zugang zu 20 Petabyte Onkologiedaten erhalten, wodurch sich der gesamte Datenbestand auf etwa 50 Petabyte erhöht. Ebenso trainiert IBM Research seine Modelle mit über einer Milliarde kleiner Moleküle und Proteinsequenzen, während Xairas X-Cell 4,9 Milliarden Parameter nutzt, die aus 25,6 Millionen Einzelzell-Transkriptomen abgeleitet wurden.^{[3]IBM Research, „Biomedizinische Basismodelle”, ibm.com} Die Erweiterung und Vielfalt dieser Datensätze verbessern die Generalisierbarkeit von Modellen und ermöglichen Vorhersagen für bisher nicht getestete Ziele oder Signalwege. Dieser Trend treibt kontinuierliche Investitionen in Cloud-Computing voran und erweitert die Möglichkeiten für spezialisierte Infrastrukturanbieter im KI-gestützten Markt für pharmazeutische Forschung und Entwicklung.

Anstieg von Pharma-KI-Kooperationen und Finanzierungen

Im Jahr 2024 überstiegen zwölf Transaktionen den Wert von 200 Millionen USD, wobei Isomorphic Labs durch Vereinbarungen mit Eli Lilly (1,745 Milliarden USD) und Novartis (1,238 Milliarden USD) die Führung übernahm. Insilico Medicine sicherte sich im Januar 2026 einen Onkologie-Deal im Wert von 888 Millionen USD mit Servier, der sofortige Forschungszahlungen in Höhe von 32 Millionen USD umfasste. Absci erweiterte zudem seine Partnerschaft mit Almirall auf 650 Millionen USD mit Fokus auf zwei dermatologische Ziele. Das vorherrschende Risikoverteilungsmodell weist KI-Spezialisten die Entdeckungsverantwortung zu, während Pharmaunternehmen klinische und kommerzielle Risiken tragen. Diese Kapitalzuflüsse treiben das Plattformwachstum voran und stärken die Dynamik des Marktes für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung.

Regulatorische Akzeptanz von KI in der Forschung und Entwicklung

Im Januar 2026 führten die FDA und die EMA gemeinsame Grundsätze ein, die Datenverwaltung, Management des Modell-Lebenszyklus und transparente Kommunikation algorithmischer Einschränkungen betonen. Diese Leitlinien orientieren sich an etablierten Praktiken im Bereich KI für Medizinprodukte und bieten Arzneimittelentwicklern einen klaren Compliance-Rahmen. Das Reflexionspapier der EMA aus dem Jahr 2024 skizziert Hochrisiko-Anwendungsfälle und legt Testanforderungen fest. Ebenso erließ Chinas Nationale Medizinproduktebehörde im März 2026 Richtlinien, die kollaborative Mensch-KI-Überprüfungen und fortschrittliche Risikoüberwachungssysteme befürworten. Die Harmonisierung regulatorischer Grundsätze über Regionen hinweg reduziert Doppelarbeit und erleichtert globale Einsätze, was den adressierbaren Markt für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung erheblich erweitert.

Lücken bei Datenqualität und Standardisierung

Inkonsistente Annotationen, fehlende Metadaten und nicht standardisierte Identifikatoren schwächen die Generalisierbarkeit von Modellen. Regulierungsbehörden verlangen nun eine nachvollziehbare Dokumentation für jeden Datenverarbeitungsschritt und eine ausdrückliche Anerkennung von Einschränkungen. Kollaborative Initiativen, wie föderierte Projekte, begegnen diesen Lücken durch die Standardisierung von Ontologien zwischen Partnern. Darüber hinaus zielen nationale Strategien, wie Chinas Plan zur digital-intelligenten Transformation für 2025, darauf ab, einheitliche Datenstandards und regionale Datenzentren zur Verbesserung der Datenqualität zu etablieren. Herausforderungen wie veraltete Tests und unterrepräsentierte Bevölkerungsgruppen bleiben jedoch erhebliche Hindernisse, die das Wachstum des Marktes für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung einschränken könnten, bis sie angemessen angegangen werden.

Mangel an KI-qualifiziertem Fachpersonal in den Lebenswissenschaften

Die Nachfrage nach Fachleuten, die sowohl in Deep Learning als auch in der medizinischen Chemie versiert sind, übersteigt das verfügbare Angebot erheblich. Der Mangel an Talenten mit „doppelter Kompetenz” wird als kritische Einschränkung für den Einsatz von KI in der Branche identifiziert. Während einige Unternehmen ihre Belegschaft reduziert haben, haben sie die Bindung von Kernalgorithmus-Experten priorisiert, um den Fortschritt in ihren Pipelines aufrechtzuerhalten. Nationale Initiativen, wie Chinas Transformationsagenda für 2025, betonen interdisziplinäre Ausbildung zur Erweiterung des Talentpools. Partnerschaften zwischen Sponsoren und Technologieanbietern nehmen ebenfalls zu, wobei Unternehmen strategische Investitionen sichern, um auf spezialisierte Talente und Hardware zuzugreifen. Ohne eine rasche Ausweitung von Ausbildungsprogrammen könnte der Markt für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung kurzfristige Herausforderungen gegenüberstehen, die seine Wachstumsdynamik verlangsamen könnten.

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

Segmentanalyse

Software übernimmt die Führung, Dienstleistungen gewinnen an Dynamik

Im Jahr 2025 hielt Software einen dominanten Anteil von 57,34 % am Markt für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung. Integrierte Plattformen wie RecursionOS verwalten Prozesse von der Zielentdeckung bis zu klinischen Studiensimulationen, verarbeiten wöchentlich Millionen von Phänomik-Bildern und speichern 36 Petabyte proprietärer Daten. Exscientias Plattform integriert primäre Humangewebeassays in Designschleifen, was das Management als Verbesserung der klinischen Relevanz im Vergleich zu traditionellen Tiermodellen bezeichnet. Diese starke Plattformtreue treibt wiederkehrende Lizenzeinnahmen voran und unterstützt die Wachstumsdynamik des Marktes für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung.

Während Dienstleistungen derzeit einen kleineren Marktanteil halten, werden sie voraussichtlich bis 2031 mit einer robusten CAGR von 32,55 % wachsen. Auftragsforschungsorganisationen differenzieren ihr Angebot durch die Integration KI-gesteuerter Module zur Patientenrekrutierung und adaptiver Studiendesigns. Da Sponsoren zunehmend variable Kosten gegenüber fixen bevorzugen, wird die Einführung ausgelagerter KI-Fähigkeiten voraussichtlich zunehmen und ihre Durchdringung im Markt für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung vertiefen.

Notiz: Segmentanteile aller einzelnen Segmente sind nach dem Berichtskauf verfügbar

Maschinelles Lernen führt den Weg, generative Modelle im Aufstieg

Im Jahr 2025 entfielen 45,45 % des Technologieumsatzes auf maschinelles Lernen, das wichtige Prozesse wie ADME-Tox-Vorhersage, Biomarker-Entdeckung und Patientenstratifizierung antreibt. Überwachte Algorithmen bleiben zuverlässig, insbesondere wenn beschriftete Daten reichlich vorhanden sind.

Generatives Lernen entwickelt sich zum am schnellsten wachsenden Segment mit einer bemerkenswerten prognostizierten CAGR von 32,79 % bis 2031. AlphaFold 3s innovatives Diffusionsverfahren hat Protein-Liganden-Vorhersagen erheblich verbessert und die Genauigkeit um 50 % gesteigert. Exscientias sechstes KI-generiertes Molekül trat 2023 in klinische Studien ein und markierte einen Wendepunkt für die Technologie. Mit Fortschritten wie Transformer- und Diffusionsnetzwerken, die nun Antikörper, RNA-Therapeutika und PROTACs entwickeln, sind generative Frameworks bereit, die Marktlandschaft für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung neu zu definieren.

Repositionierung übernimmt die Führung, Hit-to-Lead gewinnt an Bedeutung

Im Jahr 2025 entfielen 52,35 % der Marktausgaben auf Arzneimitteloptimierung und Repositionierung. BenevolentAI identifizierte beispielsweise PDE10 als potenzielle Behandlung für Colitis ulcerosa und erzielte 2024 positive Phase-Ia-Ergebnisse. Die Kombination aus reduziertem biologischem Risiko und kürzeren regulatorischen Wegen stärkt die Investitionen in diesem Bereich und festigt seine Rolle als Wachstumssäule für den Markt für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung.

Hit-Generierung und Lead-Optimierung verzeichnen jedoch ein noch schnelleres Wachstum mit einer bemerkenswerten CAGR von 32,98 %. Unternehmen wie Absci und Almirall haben erfolgreich funktionale Antikörper gegen schwierige Ziele produziert und damit die Fähigkeit generativer KI zur Bewältigung komplexer biologischer Probleme demonstriert. Da eine zunehmende Anzahl KI-entwickelter Moleküle den IND-Prozess durchläuft, wächst die Neigung zu dieser Phase und belebt den Markt für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung weiter.

Notiz: Segmentanteile aller einzelnen Segmente sind nach dem Berichtskauf verfügbar

Pharma übernimmt die Führung, Auftragsforschungsorganisationen gewinnen mehr Marktanteile

Im Jahr 2025 entfielen 59,45 % der Marktausgaben auf Pharma- und Biotechnologieunternehmen. Bemerkenswerte Kooperationen umfassen Recursions Partnerschaften mit Roche-Genentech, Bayer und Merck KGaA, die gemeinsam 2 Milliarden USD an Meilensteinen übersteigen könnten. Darüber hinaus umfasst Sanofis erhebliche Vereinbarung im Wert von 5,2 Milliarden USD mit Exscientia bis zu 15 Programme und unterstreicht die wachsende Begeisterung der großen Pharmaunternehmen für umfassende KI-Plattformen.

Auftragsforschungsorganisationen sind auf eine robuste CAGR von 33,15 % bis 2031 ausgerichtet. Sponsoren betrachten Auftragsforschungsorganisationen zunehmend als umfassende Lösungen für KI-gestützte Studiendesigns, Analysen von Real-World-Evidenz und Patientenstratifizierung. Mit einem erweiterten Leistungsangebot festigen Auftragsforschungsorganisationen ihre Rolle als zentrale Gatekeeper in der Wertschöpfungskette des Marktes für KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung.

Geografische Analyse

Im Jahr 2025 entfielen 48,45 % des Umsatzes auf Nordamerika, angetrieben durch Biotech-Cluster von Boston bis San Diego und frühe FDA-Leitlinien zur KI-Glaubwürdigkeit. Im Jahr 2024 lenkten Risikokapitalgeber fast 10 Milliarden USD in KI-Arzneimittelentdeckungsdeals, wobei fünf Transaktionen 1 Milliarde USD überstiegen. Als Beleg für die rechnerischen Fähigkeiten der Region verfügt Recursions BioHive-2-Supercomputer über 504 NVIDIA H100-GPUs. Diese Faktoren etablieren Nordamerika gemeinsam als Referenzmarkt für KI-gestützte Innovation in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung.

Europa zeigt, obwohl es Nordamerika folgt, eine starke regulatorische Beteiligung. Initiativen für föderiertes Lernen, wie MELLODDY, betonen die Einhaltung der DSGVO-Anforderungen. Das Reflexionspapier der EMA bietet detaillierte Leitlinien über den gesamten Produktlebenszyklus. Darüber hinaus fördern öffentlich-private Partnerschaften und Horizon-Europa-Finanzierungen Frühphasenvorhaben und erhalten Europas Relevanz im KI-Markt für pharmazeutische Forschung und Entwicklung.

Der asiatisch-pazifische Raum ist die am schnellsten wachsende Region mit einer prognostizierten CAGR von 34,00 % bis 2031. Chinas Plan zur digital-intelligenten Transformation zielt auf eine vollständige Umsetzung bis 2030 ab, einschließlich 100 digitaler Pilotarzneimittelfabriken und 10 Innovationszentren für große Modelle. Indien bietet kosteneffiziente Datenwissenschaftstalente für Auftragsforschungsorganisationen, während Japan Präzisionsmedizin-Fördermittel nutzt, um seine klinische Infrastruktur zu modernisieren. Obwohl Lateinamerika und der Nahe Osten und Afrika bei Rechenressourcen und regulatorischen Rahmenbedingungen zurückliegen, deuten Pilotprojekte in Brasilien und den Vereinigten Arabischen Emiraten auf schrittweise Fortschritte hin und erweitern den globalen Fußabdruck von KI in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung.