AI在生命科学市场规模和份额
市场概述
| 研究期 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市场规模 (2025) | 3.61 十亿美元 |
| 市场规模 (2030) | 11.11 十亿美元 |
| 增长率 (2025 - 2030) | 25.23% CAGR |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 中 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 图片 © Mordor Intelligence。重新使用需遵守 CC BY 4.0 并注明出处。 |
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Mordor Intelligence的AI在生命科学市场分析
AI在生命科学市场2025年价值36.1亿美元，预测到2030年将扩展至111.1亿美元，复合年增长率为25.23%。采用率正在加速，因为监管机构现在将AI衍生的生物标志物视为合法证据，联邦数据网络使曾经孤立的临床数据集可用于模型训练。通过超大规模云服务商与制药公司联盟实现的每分子计算成本下降70%，扩大了大规模仿真的访问范围，而流入生成式蛋白质设计平台的风险投资自2024年以来增长了两倍。与此同时，只有6%的生物制药数据符合FAIR标准，这为数据质量解决方案提供了平行机遇。从地区来看，北美在人才和基础设施方面保持规模优势，但亚洲政府项目正转化为最快的增长前景。
主要报告要点
- 按产品类型划分，软件在2024年AI在生命科学市场中占据55%份额，而服务预计到2030年将录得23%的复合年增长率。
- 按部署模式划分，云平台在2024年收入基础中占51%；本地部署解决方案在2025-2030年预计复合年增长率为17%。
- 按分析类型划分，预测性系统在2024年保持领先地位，但生成式模型预计到2030年将以27%的复合年增长率实现最急剧的上升。
- 按应用划分，药物发现在2024年占据26%的收入份额，而临床试验优化在预测期内以21%的复合年增长率上升。
- 按最终用户划分，制药和生物技术公司控制了2024年46%的需求；CRO代表着到2030年18%复合年增长率的最快扩张路径。
- 按地理位置划分，北美在2024年占据49%的收入份额；亚洲预计到2030年将实现22%的最高地区复合年增长率。
全球AI在生命科学市场趋势和洞察
驱动因素影响分析
| 驱动因素 | （~）%对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间轴 |
|---|---|---|---|
| FDA RTOR支持的AI生物标志物批准 | 5.20% | 北美；向欧洲溢出 | 中期（2-4年） |
| 欧盟健康数据空间联邦模型训练 | 4.80% | 欧洲；全球跨国公司 | 长期（≥4年） |
| 中国生物AI试点项目 | 3.70% | 亚洲，主要是中国 | 中期（2-4年） |
| 超大规模云服务商合作伙伴关系削减计算成本 | 4.10% | 全球；重点在北美和欧盟 | 短期（≤2年） |
| 生成式蛋白质设计的风险投资激增 | 3.30% | 北美和欧盟；新兴亚洲 | 中期（2-4年） |
| 去中心化试验授权 | 2.90% | 全球早期采用者 | 中期（2-4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
FDA RTOR支持的AI生物标志物批准
美国FDA的实时肿瘤学评审将AI支持的生物标志物的评审周期缩短了高达40%，使肿瘤学项目能够比传统途径更快地进入市场。肿瘤学的成功先例在2024年扩展到神经退行性疾病和罕见疾病适应症，表明监管机构对AI生成终点的信心。每个新批准都会产生连锁价值，因为已验证的生物标志物可以在不同的管线中重复使用，加速整体组合生产力。随着FDA建立全球基准，其他机构已经在评估类似的快速通道，有效地将机会全球化。[1]Center for Drug Evaluation and Research, US Food and Drug Administration, "Real-Time Oncology Review Pilot Program," fda.gov.
欧盟健康数据空间释放联邦AI模型训练
自2025年1月生效，欧洲健康数据空间（EHDS）为生命科学开发者提供API访问27个成员国的协调临床、基因组和影像数据集。关键的是，联邦学习规则允许在不进行物理数据传输的情况下进行模型训练，保护隐私但消除了分割的历史障碍。预测显示，通过减少重复和加快证据生成，十年内可节省110亿欧元的效率。早期采用者正在重新架构管线，使算法可以现场学习并集中更新--这种方法将欧洲严格的隐私立场转化为合规供应商的竞争差异化因素。[2]European Commission, "European Health Data Space Factsheet," ec.europa.eu
中国第十七个五年生物AI计划推动超过200个试点项目
中国最新的国家计划将AI生物技术融合定位为战略支柱。超过200个试点涵盖基因组学、数字病理学和自动化化学，由拨款和优惠采购支撑。省级资金竞争正在产生密集的区域集群，结合本地制造和学术研究，减少对进口软件堆栈的依赖。政策蓝图目标是为国内健康技术经济带来250亿美元的增量提升，并使中国供应商在证明与全球规范的监管等效性后能够出口交钥匙AI解决方案。[3]State Council Information Office of the People's Republic of China, "14th and 15th Five-Year Plans for Bio-Economy," gov.cn
超大规模云服务商合作伙伴关系将每分子计算成本削减70%
超大规模云服务商与药物开发商之间的联合工程倡议正在为分子模拟优化硬件配置，自2024年以来将每分子计算费用削减了约70%。一个主要例子是NVIDIA与Recursion Pharmaceuticals的合作，将定制GPU集群与基于图的药物发现算法配对。成本效率意味着数十亿个合成可获得化合物的库可以在几天而不是几个月内被筛选，提高命中率概率并缩短早期阶段时间线。获得此类基础设施优先访问权的公司正在赢得不成比例的交易流量，因为较小的同行在稀缺GPU的高昂现货价格上苦苦挣扎。[4]NVIDIA Corporation, "Recursion and NVIDIA Expand Compute Collaboration," nvidia.com
制约因素影响分析
| 制约因素 | （~）%对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间轴 |
|---|---|---|---|
| 欧盟AI法案延长CE标志时间线 | −3.1% | 欧洲；向欧盟销售的公司 | 中期（2-4年） |
| 生物制药中FAIR合规数据较低 | −2.8% | 全球，特别是成熟市场 | 短期（≤2年） |
| GPU短缺提高推理成本 | −2.4% | 全球；北美和欧盟急剧 | 短期（≤2年） |
| AI生成分子的IP模糊性 | −1.9% | 亚洲（日本和韩国） | 中期（2-4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
欧盟AI法案延迟临床AI系统的CE标志时间线
将大多数临床算法分类为"高风险"，自2024年8月生效的欧盟AI法案在CE标志流程上增加了额外的合规性评估审计。通常由风险投资支持的较小创新者受到最严重冲击，因为他们缺乏内部监管团队，导致影像和决策支持工具的上市延迟估计为6-12个月。虽然大型制造商可以吸收成本，但瓶颈暂时减少了欧洲AI设备的渠道，这反过来减慢了算法优化所需的下游数据生成。
只有6%的生物制药数据符合FAIR标准
行业调查显示，目前只有6%的研发数据满足FAIR原则，限制了机器学习模型跨队列泛化的能力。元数据差、孤立存储和不一致的本体论使机器学习模型训练前的数据整理阶段成本高企。早期投资知识图谱和数据治理办公室的组织显示出明显更高的模型准确性，强调了质量改进的经济案例。提供自动化管理管线和本体论对齐的供应商将受益，因为制药预算重新平衡转向基础数据资产。
细分分析
按产品类型：软件主导，服务加速
软件组件在2024年收入基础中产生了55%，建立代码库和算法套件作为AI在生命科学市场内的主要价值驱动因素。领先平台分析组学数据，建议候选分子并预测试验招募可行性，直接嵌入制药管线。供应商越来越多地通过为审计员记录模型谱系的可解释性模块进行差异化。服务虽然代表较小份额，但在2025-2030年期间以23%的复合年增长率扩张，因为客户寻求能够将AI输出与受监管工作流程对齐的集成专家。将软件许可与验证协议和上市后性能监控捆绑的托管服务合同正在获得吸引力，因为它们将合规开销从赞助商转移到供应商。
硬件虽然在收入份额中相对较小，但在战略上很重要。专为随机微分方程求解器和高通量对接设计的专用加速器板解决了当前GPU供应限制。企业正在采用混合基础设施策略--用于敏感数据的本地集群和用于大型筛选作业的突发云容量--以对冲供应波动并执行数据驻留规则。随着新的半导体进入者发布特定领域架构，附加到硬件部门的AI在生命科学市场规模预计将以中等十几的速度增长。
备注: 购买报告后可获得所有单个细分的细分份额
按部署模式：云平台促进协作
云部署在2024年占据了51%的支出，反映了该行业认识到弹性计算和分布式协作超过了初始安全担忧。超大规模云服务商现在提供符合健康数据标准的环境，配备预配置的审计日志，减少21 CFR第11部分和GDPR的验证周期。多租户沙盒允许学术联盟和生物技术公司共享去标识化队列，加速外部创新。然而，混合架构正在成为默认选择。组织将超敏感基因组档案保留在本地，但在云中运行联邦分析工作负载，在不牺牲主权的情况下提高利用率。本地部署解决方案在主权云法规和延迟关键用例的推动下，预计在整个期间实现17%的复合年增长率。
持续的数据孤岛仍然是一个障碍：81%的受调查公司引用在单一环境中协调电子病历、影像和组学数据的困难。因此，平台供应商正在打包内置的提取-转换-加载实用程序和本体论映射器。这种动态支持服务主导的收入流，补充软件许可的订阅费，在AI在生命科学市场中锚定长期续约率。
按分析类型：生成式AI重塑发现
预测性分析在2024年保持顶线领导地位，由预测毒性、患者反应和试验招募动态的统计和机器学习模型支撑。此类能力被认为将II期成功几率提高了高达15个百分点。描述性和规定性层继续帮助数据可视化和运营决策，特别是在制造质量控制循环中。然而，生成式部门扩张最快，一些供应商记录到2030年27%的复合年增长率。深度扩散模型和变换器架构可以在多目标适应度函数指导下提出可行的小分子库。当与自动合成机器人连接时，发现周期从季度压缩到几周，将瓶颈从想法生成转移到生物验证。通过生成式用例流入的AI在生命科学市场规模预计将占整体软件支出的上升份额。
按应用：临床试验优化获得动力
药物发现应用占2024年收入池的26%，由跨多组学数据集的AI支持目标识别驱动。图神经网络与化学信息学规则的整合扩大了对"不可成药"目标的探索。AI在生命科学市场在临床试验优化方面的份额预计将攀升，因为该细分在2025-2030年期间以21%的复合年增长率增长。挖掘真实世界数据以细化纳入标准的算法正在削减筛选失败率，而远程监控可穿戴设备提供持续生物标志物，改善安全信号检测。制药赞助商报告，当自适应试验设计进一步减少协议修正案时，潜在节省成本70%。基于影像的诊断、生物过程优化和个性化医疗决策支持仍然是相当大的利基市场，每个都随着基础模型变得越来越多模态而受益。
按最终用户：制药领先，CRO加速
制药和生物技术企业在2024年占支出的46%，因为他们将AI嵌入研发、监管、制造和商业运营。双重策略很常见：用于专有数据集的内部卓越中心结合用于前沿算法的外部许可。CRO形成增长最快的客户群体，到2030年复合年增长率为18%，因为赞助商将分析重型任务外包给已经持有多赞助商数据宝库的合作伙伴。与CRO合同相关的AI在生命科学市场规模预计将增长，因为监管机构鼓励数据标准化，从而倍增跨研究洞察。医疗器械制造商、学术机构和付费方构成需求的平衡，共同推动生态系统互操作性。
按技术：基础模型转型能力
机器学习框架--梯度提升、随机森林和经典深度网络--为结构化数据集中的模式识别提供基线工具。NLP现在大规模消化临床叙述、不良事件报告和监管指导。计算机视觉支持高内容筛选和组织病理学，为分子预测添加空间上下文。深度学习进步催化了在数亿蛋白质序列或分子图上预训练的基础模型，为新目标提供零样本能力。迁移学习允许快速微调，大幅减少罕见疾病的数据要求。生成式架构构成最快速增长的技术子集：整合化学规则和合成可行性约束的扩散和变分自编码器管线现在可以在硅中输出台架就绪化合物。结合主动学习循环，每个实验分析返回模型反馈给自己的信息，强化良性发现周期。
地理分析
北美占据了2024年全球收入的49%，依靠深厚的风险投资基础、数字诊断的有利报销代码和早期监管机构参与。仅美国的AI在生命科学市场规模就受到FDA RTOR项目的推动，该项目验证可在多个开发项目中重复使用的AI支持生物标志物。多州健康信息交换使训练集更丰富，尽管州际隐私规则仍然使数据可移植性复杂化。云服务采用超越其他地区，因为符合HIPAA的蓝图缩短了合规审计，让中等规模的生物技术公司无需构建内部集群即可利用超大规模计算。
欧洲仍然是第二大地区，一旦EHDS联邦网络扩展，就有望加速。连接学术医疗中心与制药赞助商的行业联盟正在试点保护隐私的跨境训练，随着欧洲供应商利用本国市场监管熟悉度，可能会增加欧洲供应商捕获的AI在生命科学市场份额。与这种势头相平衡的是，AI法案的高风险分类引入了额外的文档层，可能延长产品周期。公司通过将监管检查点整合到敏捷冲刺中来应对，这种做法虽然延长了早期迭代，但减少了后期补救成本。
亚洲在2025-2030年期间显示出最高的增长轨迹，复合年增长率为22%。中国利用协调的产业政策为AI支持的药物发现大型项目提供资金；省级生物技术园区提供税收假期和国家级超级计算访问。日本和韩国专门从事机器人技术和自动化，但AI生成分子的持续IP模糊性产生了许可风险溢价。印度的合同研究生态系统利用大量英语医疗记录，将该国定位为算法训练和验证的外包中心。不同的国家规则要求逐国市场准入，但总机会令人信服，本地化云区域和主权AI倡议解锁了全球参与者以前无法访问的新数据集。
南美、中东和非洲今天规模较小，但构成重要的前沿细分。巴西的国家基因组学项目和沙特阿拉伯的基因组项目正在生成人群特异性数据集，吸引寻求训练输入多样性的AI开发者。政府正在分配创新拨款以吸引跨国合作伙伴关系，这一趋势可能会随着基础设施和技能的成熟，在未来十年提高地区的综合市场份额。
竞争格局
市场适度集中。IBM、IQVIA和Oracle提供集成数据协调、模型训练、验证和上市后监督的全栈平台。他们不是在内部追求所有创新，而是形成合资企业并收购利基供应商，通过捆绑产品创造网络效应。前五家公司合计控制约45%的全球收入，为专业挑战者留下了空间。
焦点差异化是新兴竞争者的标志。Atomwise和Insilico Medicine部署将生成式化学与自动化湿实验室验证耦合的闭环系统，将早期阶段时间线从年压缩到月。Owkin开创联邦学习，允许医院数据留在本地而模型参数传输--这是欧洲GDPR和类似制度下的关键要求。超大规模云服务商云信贷、股权和联合营销协议现在是市场定位的核心，因为它们为初创公司提供补贴计算，可以转换为快速概念验证结果。
战略联盟也主导市场准入。制药赞助商签署结合前期现金与阶段门控里程碑的多目标、多年交易，在发现和开发中对齐激励。最近的大型交易证实，提供已验证线索的AI合作伙伴可以获得与传统生物技术许可协议相当的经济效益。因此，竞争强度正从纯算法性能转向包含专有训练数据集、计算访问和监管流利度。
AI在生命科学行业领导者
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IBM公司
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NuMedii公司
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Atomwise公司
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AiCure有限责任公司
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Nuance Communications公司
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
近期行业发展
- 2025年5月：Incyte和Genesis Therapeutics达成3000万美元前期合作协议（每个目标2.95亿美元里程碑），部署GEMS平台进行小分子发现。
- 2025年4月：阿斯利康和第一三共获得FDA优先审查，用于Enhertu，首个由AI识别生物标志物指导的肿瘤不可知HER2疗法。
- 2025年3月：Insilico Medicine发布PandaOmics Box，为数据敏感的制药客户提供本地AI目标发现。
- 2025年2月：礼来公司与OpenAI合作，利用大型语言模型加速抗菌药物发现。
全球AI在生命科学市场报告范围
AI在生命科学行业用于各种应用，如药物发现、生物技术、医疗诊断、临床试验、精准和个性化医疗以及患者监测。研究还对这些应用在各地区的影响进行分类。AI是高度数据驱动的技术。在生命科学领域，它通常用于从松散耦合的数据中建立有意义的关系。随着AI第三波的引入，预计先进的AI解决方案可以在找到新应用时学习和演进。研究还评估了COVID-19对行业的影响。
AI在生命科学市场按应用（药物发现、医疗诊断、生物技术、临床试验、精准和个性化医疗、患者监测）和地理位置（北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲以及中东和非洲）进行细分。
所有上述细分的市场规模和预测均以价值（百万美元）提供。
| 软件 |
| 服务 |
| 硬件 |
| 云端/按需 |
| 本地部署 |
| 描述性 |
| 预测性 |
| 规定性 |
| 生成式AI |
| 药物发现 |
| 医疗诊断和影像 |
| 临床试验优化 |
| 生物技术和生物处理 |
| 精准和个性化医疗 |
| 患者监测和真实世界证据 |
| 制药和生物技术公司 |
| 合同研究组织（CRO） |
| 医疗器械制造商 |
| 学术和研究机构 |
| 医疗服务提供商和付费方 |
| 机器学习 |
| 自然语言处理 |
| 计算机视觉 |
| 深度学习和神经网络 |
| 生成式AI模型 |
| 北美 | 美国 |
| 加拿大 | |
| 欧洲 | 德国 |
| 英国 | |
| 法国 | |
| 北欧国家 | |
| 欧洲其他地区 | |
| 亚太地区 | 中国 |
| 日本 | |
| 印度 | |
| 韩国 | |
| 亚太地区其他地区 | |
| 南美 | 巴西 |
| 南美其他地区 | |
| 中东和非洲 | 沙特阿拉伯 |
| 阿拉伯联合酋长国 | |
| 南非 | |
| 中东和非洲其他地区 |
| 按产品类型 | 软件 | |
| 服务 | ||
| 硬件 | ||
| 按部署模式 | 云端/按需 | |
| 本地部署 | ||
| 按分析类型 | 描述性 | |
| 预测性 | ||
| 规定性 | ||
| 生成式AI | ||
| 按应用 | 药物发现 | |
| 医疗诊断和影像 | ||
| 临床试验优化 | ||
| 生物技术和生物处理 | ||
| 精准和个性化医疗 | ||
| 患者监测和真实世界证据 | ||
| 按最终用户 | 制药和生物技术公司 | |
| 合同研究组织（CRO） | ||
| 医疗器械制造商 | ||
| 学术和研究机构 | ||
| 医疗服务提供商和付费方 | ||
| 按技术 | 机器学习 | |
| 自然语言处理 | ||
| 计算机视觉 | ||
| 深度学习和神经网络 | ||
| 生成式AI模型 | ||
| 按地理位置 | 北美 | 美国 |
| 加拿大 | ||
| 欧洲 | 德国 | |
| 英国 | ||
| 法国 | ||
| 北欧国家 | ||
| 欧洲其他地区 | ||
| 亚太地区 | 中国 | |
| 日本 | ||
| 印度 | ||
| 韩国 | ||
| 亚太地区其他地区 | ||
| 南美 | 巴西 | |
| 南美其他地区 | ||
| 中东和非洲 | 沙特阿拉伯 | |
| 阿拉伯联合酋长国 | ||
| 南非 | ||
| 中东和非洲其他地区 | ||
报告中回答的关键问题
AI在生命科学市场的当前价值是多少？
该市场2025年价值36.1亿美元，预计到2030年将以25.23%的复合年增长率扩展至111.1亿美元。
哪个地区今天产生最高收入？
北美以49%的份额领先，得益于强劲的风险投资、FDA RTOR等监管激励措施和成熟的云基础设施。
什么驱动了AI在临床试验中的快速采用？
细化纳入标准、支持远程监控和预测招募可行性的算法正在推动临床试验优化细分到2030年实现21%的复合年增长率。
欧盟健康数据空间将如何影响AI采用？
EHDS在保持隐私的同时实现跨27个成员国的联邦学习，减少数据孤岛，预计在十年内增加110亿欧元的效率收益。
为什么与超大规模云服务商的计算合作伙伴关系很重要？
与NVIDIA等提供商的合作已将每分子计算成本削减约70%，允许药物寻找者在实际预算内筛选更大的虚拟库。
什么挑战可能减缓市场增长？
主要阻力包括欧盟AI法案下延长的CE标志时间线、有限的符合FAIR标准的数据集以及高端GPU持续短缺，推高推理成本。
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