材料信息学市场规模和份额

材料信息学市场分析

2025年材料信息学市场规模为16076万美元，预计到2030年将增长至38965万美元，复合年增长率为24.77%。强劲的增长来自人工智能、高性能计算和材料科学的融合，这压缩了发现周期并降低了实验成本。 “材料基因组计划”等国家计划增强了这一势头，这些计划旨在将开发时间从几十年缩短到几年。风险投资、自主实验室平台以及云 HPC 资源不断增加的可用性进一步加速了采用，而数据共享框架开始减少传统的孤岛障碍。随着软件公司、人工智能初创企业和化学专业公司竞相将预测模型与实验室机器人技术相结合，竞争强度正在增强。然而空白 rem其在量子材料、可持续化学和利基垂直领域的优势，为新进入者提供了充足的自由度。

全球材料信息学市场趋势和见解

人工智能驱动的材料研发成本和周期时间压缩

自主实验平台正在缩小通过闭环机器人、主动学习算法和与数据存储库的直接链接，这些系统将合成到表征的循环从 80% 的重复性表征任务中解放出来，使科学家能够专注于假设构建。

越来越多地采用数字孪生进行配方优化

多尺度数字孪生模拟成分–过程-性能关系，可在物理试验前进行参数调整。材料-信息孪生四面体等框架将材料和信息科学学科结合起来，降低了发现成本。受监管的行业重视减少测试迭代的方法，早期采用者指出配方支出可减少 30-50%。广泛的影响取决于对高性能计算和跨学科人才的投资。

2023年后材料科学初创企业的风险投资激增

投资者对人工智能平台的兴趣等同于基因组学的机会，将资本引导到生成模型、自主合成和专业数据库。资金可以降低雄心勃勃的项目的风险，并帮助初创企业通过股权激励吸引顶尖科学家，同时加剧对稀缺材料感知数据人才的竞争。

与实验室机器人和自动化合成的集成

自动驾驶实验室混合强化l通过 24/7 运行的协作机器人赚钱，将实时数据输入预测模型。早期装置侧重于溶液相化学；新兴系统增加了固态合成和先进表征，扩大了量子点和电池材料的适用性。

数据稀缺和孤立的专有数据库

大多数前实验数据集位于企业金库内，限制了模型的通用性并放大了偏差。计算存储库面临可重复性的挑战，并且高维元数据经常丢失。小数据技术有所帮助，但仍需要针对稀缺实验进行验证。^{[1]Horton 等人，“计算材料数据库的前景和危险，”《自然计算科学》}共享数据库的努力因竞争问题而陷入困境，特别是在量子材料和可持续发展方面化学。

缺乏具有材料意识的数据科学家

将材料基础知识与机器学习相结合的跨学科技能仍然很少。调查显示课程存在差距，导致毕业生对以数据为中心的任务准备不足。公司在提供高薪的同时诉诸于长期的内部培训，项目时间表变慢，预算膨胀。

细分分析

按组成部分：软件主导地位和服务优势

软件平台代表了采用的支柱，到 2024 年将占据材料信息学市场份额的 59.26%。供应商提供可连接的云原生中心10 到 1,000,000 个条目规模的数据、特征、模型和应用程序。定期许可证可产生稳定的收入，嵌入式分析可培养粘性用户群。随着企业寻求定制模型调整和工作流程集成，服务以 25.71% 的复合年增长率快速增长。咨询提供商强调监管支持、特定领域的算法和机器人接口，形成能够吸引更大客户预算的集成产品。

软件供应商现在预先配置自动化模型训练和实时优化，同时嵌入实验室机器人挂钩。服务公司通过供应解决技能短缺问题谎言是经验丰富的数据科学家和材料专家。串联方法支撑着良性循环。平台降低了进入门槛，服务加速了价值实现，经常性支持费用提高了供应商利润。

按部署模式：云催化访问

云基础设施在 2024 年占据材料信息学市场规模的 65.80%，提供按需付费的 HPC，使量子级计算民主化。弹性扩展可将计算负载与项目需求相匹配，并消除资本购买。对安全敏感的行业仍然青睐本地部署，但提供商以专用环境和合规性认证来应对。初创企业和大学获得了特别的好处，可以访问百亿亿级资源来执行临时任务。

云提供商添加特定领域的工具包和协作笔记本以缩短设置时间。随着工作负载的增加，混合策略应运而生，将敏感数据保留在现场，同时将模拟扩展到云端。该模型的灵活性继续吸引注重成本的采用者，到 2030 年将保持两位数的增长轨迹。

按应用划分：发现领先，生成设计加速

发现和设计功能在 2024 年保留了 32.67% 的材料信息学市场份额，成为计算筛选和性能预测的切入点。随后进行配方优化，针对成熟行业的成本、性能和可持续性进行权衡。随着逆向设计算法的成熟，创成式设计的复合年增长率达到了最快的 26.25%，DELID 技术就是一个例子，该技术无需昂贵的量子计算即可达到 88% 的光学特性精度。

工艺优化和替代材料识别将价值扩展到制造和供应链的弹性，而故障分析和预测性维护则开辟了早期的利基市场。应用程序多样性鼓励专门的平台来解决垂直痛点保持跨行业相关性。

按最终用户行业：化学品规则，航空航天提升高度

到 2024 年，化学品和先进材料公司将占据材料信息学市场规模的 29.80%，利用人工智能工具探索广阔的成分空间并开发可持续的替代品。巴斯夫在 2024 年拨款 21 亿欧元（23 亿美元）用于研发，重点关注电池和绿色化学。随着增材制造和多尺度建模进入主流设计流程，航空航天和国防领域的复合年增长率为 27.3%。

制药行业将信息学用于药物输送材料；能源公司优化电池化学成分；电子厂商追逐小型化半导体；汽车原始设备制造商追求轻量化和排放目标。跨行业的融合加速了创新，一个领域的突破往往会带动另一个领域的进步。

地理 An分析

2024 年，北美控制了 35.80% 的材料信息学市场份额。美国能源部拨出 7500 万美元用于关键材料供应链研究设施，以增强国内抵御能力。 DARPA 的 CriticalMAAS 计划进一步说明了国家对人工智能驱动的矿物评估的支持。^{[2]国防高级研究计划局，“CriticalMAAS”DARPA.MIL}加拿大提供采矿数据专业知识，而墨西哥提供制造能力，编织了大陆创新

预计到 2030 年，亚太地区将成为增长最快的地区，复合年增长率为 26.45%。中国将材料创新视为自力更生的支柱，并得到国家高性能计算和人工智能投资的支持。日本国家材料科学研究所最近绘制了 3,000 个潜在的新相，强调了区域科学深度。印度的国家超级计算任务扩大了计算范围并促进了开源平台的开发。制造中心、原材料供应商和研究中心的集群效应推动了快速采用。^{[3]印度政府科学技术部，“2021-22 年度报告” DST.GOV.IN}

在可持续发展指令和协调的研发计划的推动下，欧洲保持着稳固的地位。德国汽车和航空航天业为轻质复合材料部署信息学；英国输送金融和研究人才；法国发展奢侈品和航空材料。严格的环境法规刺激了可以在设计早期模拟生命周期影响的平台需求。

竞争格局

市场具有适度的特点碎片化和整合趋势加速。横向平台提供完美的跨材料能力，而纵向专家则专注于电池正极或聚合物添加剂等领域。化工巨头许可或收购人工智能初创企业，以内部化能力并保护供应链。差异化取决于模型准确性、数据管理以及非编码人员的易用性。

专有数据库仍然是高价值资产。供应商将它们与强化学习和图神经网络结合起来，以领先于竞争对手预测结构-属性关系。云超大规模企业和实验室自动化公司之间的战略联盟将信息学更深入地嵌入研发流程中。随着越来越多的工作流程从模拟到自动合成形成闭环，实现价值的时间成为一个关键的竞争指标。

人才仍然是一个限制因素。公司通过优质套餐来吸引稀缺的材料数据科学家，或者投资培训学院。与大学的合作伙伴关系允许尽早获得毕业生和协作知识产权，而开源贡献则可以建立品牌权威并吸引社区创新。下一阶段可能会出现将数据集、机器人基础设施和人工智能堆栈合并成全方位服务套件的合并。