药物发现中的量子计算市场规模和份额

药物发现市场中的全球量子计算趋势和见解

量子云可访问性的指数级增长使分子模拟大众化

云平台消除了曾经限制进入微软 Az 精英实验室的 15-5000 万美元资本障碍。ure Quantum Elements 于 2024 年推出了生成化学和加速密度泛函理论服务，使中型生物技术公司能够通过浏览器仪表板筛选数百万种化合物。将经典 GPU 与门模型量子位配对的混合编排现在可以在数小时而不是数周内返回属性预测，从而缩短了早期药物开发周期。哥本哈根大学研究人员通过发布新的数学“配方”来降低量子分子算法中的噪声，进一步提高了准确性^{[1]哥本哈根大学，“量子研究人员提出了一种可以加速药物开发的配方，” scienteddaily.com}。商业试点证实了这些成果：IonQ、阿斯利康、AWS 和 NVIDIA 公开展示了量子加速的潜在客户生成工作流程，能够处理更广泛的化学空间以较低的计算成本。因此，药物发现市场中的量子计算正在从孤立的概念验证过渡到可重复的、云托管的生产工作。 

制药-量子战略联盟加速风险资本流入

大型制药商正在承销专业量子软件供应商，以确保先行者获得定制算法。礼来公司 (Eli Lilly) 对 Creyon 面向 RNA 的量子化学引擎的 10 亿美元承诺成为该行业 2025 年最重要的单笔交易。Zapata 与多家制药赞助商合作产生了量子增强的生成人工智能，该人工智能在经典基准之前生成了可行的 KRAS 抑制剂，激发了新的投资者兴趣。联盟模式正在成为资本节约型工具：KT Consortium 汇集汉高、三菱化学等公司的资源，共同资助基础工具链。 Novo Holdings 拨款 1.88 亿欧元（2.1972 亿美元）建立丹麦公司量子生命科学中心强调投资正在超越北美。这些现金注入加速了硬件开发并刺激了特定应用库，直接扩大了药物发现市场中的量子计算。

针对生物制药用例的政府量子登月资助

监管机构正在播种明确包括药物发现试点研究的国家计划。 NIH 的量子计算挑战赛资助肿瘤学和罕见疾病目标的算法构思^{[2]美国国立卫生研究院，“量子计算挑战赛”，nih.gov}。澳大利亚承诺向 PsiQuantum 提供 9.4 亿澳元（6.1222 亿美元）资金，预计到 2040 年生命科学 GDP 将增长 480 亿美元。荷兰-法国-德国三边倡议为跨境项目提供了超过 3000 万欧元（3504 万美元）的支持2025 年。英国拨出 3000 万欧元（3504 万美元）用于医疗保健应用的 4500 万欧元（5259 万美元）量子包^{[3]科学、创新和技术部，“释放量子的潜力：投资 4500 万英镑推动脑扫描仪、导航系统和量子计算的突破”，gov.uk}。这种公共部门的脚手架减轻了私人赞助商的风险，并加快了国家测试平台的准备速度，从长远来看，这些测试平台将为药物发现行业的量子计算提供支持。

混合 AI-QC 药物发现平台的出现降低了计算成本

将深度学习模型与变分量子电路相结合正在产生可观的加速。化合物筛选任务。在验证了快速的先导产品管线后，Model Medicines 将 2025 年称为商业上可行的混合堆栈的“拐点年”。 Insilico Medicine 以 KRAS 为重点的项目在经典与量子相结合的工作流程中筛选了 1 亿个分子，证明了单独使用量子或人工智能不可能实现的规模优势。 SandboxAQ 和赛诺菲将这一范式扩展到生物标志物发现领域，扩大了可寻址应用。 Q-Drug 等研究原型将分子编码为伊辛模型目标函数，将计算时间减少了近一个数量级。随着硬件的成熟，这些混合架构将凭借其在嘈杂的中尺度量子时代的实用性而在药物发现市场中主导量子计算。

持久硬件退相干限制大分子的深度电路

当前的噪声中等规模设备无法保持足够长的相干状态来执行全蛋白质模拟所需的深度。罗切斯特大学的研究结果表明，退相干随着分子复杂性呈指数级增长，抵消了较大目标的速度增益。张量网络仿真研究证实，所需的键维数会快速增长，一旦系统超过几百个量子位，就会消除运行时优势。蛋白质折叠挑战仍然主要是经典的，迫使从业者将量子工作限制在片段化上基于模型或混合拆分。在容错架构出现之前，这个上限会限制药物发现市场中量子计算的近期可寻址收入。

量子技术药物发现人才的稀缺导致项目时间表延长

对精通量子力学和药物化学的科学家的需求超过了供应，从而减缓了项目的启动。对领先制药公司首席技术官的采访表明，预算是可用的，但团队需要六到九个月的时间来确保必要的员工，从而延长了试点时间表。学术界现在才将量子计算和药理学教学大纲合并起来，这意味着在稳定的研究生管道出现之前还需要多年的滞后。大公司正在建立内部学院，但规模较小的生物技术公司必须经常外包算法开发，从而增加对外部供应商的依赖并挤压利润。

细分分析

按部署模式：云主导 A加速访问 到 2024 年，云环境将占药物发现市场量子计算份额的 68.3%，巩固其作为大多数制药用户默认进入途径的地位。按需合同无需设施开销即可提供量子比特周期，并且完全托管的堆栈可转化为最少的内部量子专业知识。微软的 Azure Quantum Elements 和 IBM 的合作伙伴计划报告称，活跃的制药租户每月有所增加，这表明客户群正在扩大。 

尽管如此，在全球制药巨头为了竞争保密而追求专有管道的推动下，到 2030 年，内部部署足迹的复合年增长率将达到 14.5%。这些装置通常将低温门模型装备与内部高性能集群集成，形成混合骨干网，从而缩短数据主权审查周期。因此，提供可配置部署灵活性的供应商准备在药物发现市场中占据更广泛的量子计算份额。

按量子处理类型：门模型领先地位面临光子挑战

门模型架构在 2024 年的收入中占主导地位，占 46.7%，反映了它们与量子化学核心的变分本征解算器的兼容性。然而，光子系统对室温操作的耐受性和较低的退相干性使其成为增长最快的类别，复合年增长率为 15.7%。量子退火机目前填补了构象异构体聚类等离散优化领域，占据了 23.1% 的份额，而面向模拟器的设备通过支持中等大小分子的时间演化研究，占据了 18.5% 的份额。 

硬件异构性意味着多元化的未来：制药团队将选择最适合任务级要求的处理方式，从而鼓励多供应商采购策略并扩大药物发现市场中量子计算的技术需求。

按药物发现阶段：先导化合物优化主导地位转移

门模型架构在 2024 年的收入中占主导地位，占 46.7%，反映了它们与量子化学核心的变分本征求解器的兼容性。然而，光子系统对室温操作的耐受性和较低的退相干性使其成为增长最快的类别，复合年增长率为 15.7%。量子退火机目前填补了构象异构体聚类等离散优化领域，占据了 23.1% 的份额，而面向模拟器的设备通过支持中等大小分子的时间演化研究，占据了 18.5% 的份额。 ”德需要非常适合量子模拟的高保真分子动力学。癌症疗法的终生价值证明了优质计算支出的合理性，使肿瘤学成为早期量子投资回报率的试验场。神经病学占 19.2%，传染病占 15.8%，代谢心血管领域占 13.7%。稀有和孤儿疾病虽然目前只有 9.8%，但复合年增长率却高达 14.3%，因为量子精确度可以使小人口经济变得有利。 

肿瘤学中的量子技术已经从模拟扩展到通过量子神经网络增强诊断成像，这显示出一旦硬件成熟，可用的临床途径的广度。这丰富了量子计算在药物发现市场的长期前景。

按最终用户：制药主导地位促进初创企业增长

制药和生物技术企业吸收了 2024 年收入的 53.8%，证实了它们作为主要客户的角色。合同研究组织随后21.7%，通常为按服务收费的白标云量子环境。学术界通过拨款资助的算法开发为商业管道提供支持，占 15.4%。初创企业占据了 9.1%，但预计复合年增长率为 13.7%，反映出强劲的风险投资和较轻的组织惯性。 

这种组合显示了双面动力：根深蒂固的制药赞助商确保了产能，而敏捷的新来者则更快地推动创新算法。他们的相互作用推动了药物发现市场的整个量子计算，建立了新的工具链和证明点。

地理分析

北美利用其密集的量子硬件供应商和大型制药总部集群，保留了 2024 年收入的 51.1%。美国国立卫生研究院 (NIH) 的量子计算挑战赛等联邦举措将公共拨款直接投入到医疗保健应用中。以 IBM 为例的私营部门耦合克利夫兰诊所的专用医疗量子计算机展示了机构的认可。这些因素结合在一起，创造了一个良性反馈循环，在这个循环中，研究突破迅速转化为商业试点，并巩固了该地区的领导地位。

欧洲紧随其后，占据了 28.4% 的份额，这得益于协调的多国计划和企业承诺，例如勃林格殷格翰位于德国的量子实验室。非洲大陆受益于一体化的监管环境，一旦标准出现，就可以迅速协调指导方针。荷兰、法国和德国之间的三方呼吁向跨境财团注入资金，扩大了供应商生态系统，并支持将专业模块引入大型制药工作流程的中小企业。

亚太地区虽然目前规模较小，但却是发展最快的地区，复合年增长率为 17.1%。中国的腾讯量子实验室致力于药物化学的专有电路优化，而 J日本的富士通和日本理化学研究所正在开发专门针对药物发现工作负载的超导硬件产品线。澳大利亚史无前例地对 PsiQuantum 提供 9.4 亿澳元的支持，体现了政府跃居前沿地位的雄心。香港理工学院等地区大学提供量子微处理器研究，这些研究迅速渗透到初创企业中，创建了一系列适合当地制药需求的新工具。

世界其他地区，包括中东和拉丁美洲，仍有待探索。他们的采用曲线取决于云服务的推出，以缓解资本障碍；随着平台供应商扩展托管设施，采用率应该会加速，但可观的收入贡献主要在 2027 年之后实现。总体而言，地区差异反映了获得资本、人才和政策制定敏捷性的不同渠道，但总的来说，它们确保药物发现市场中的量子计算在十年末真正获得全球影响力。

竞争格局

竞争虽然温和，但随着门模型专家、光子先驱、云超大规模厂商和制药支持的实验室争夺早期参考胜利而加剧。战略合作伙伴关系占主导地位，因为没有任何一个实体拥有所有所需的能力。 IBM 与 Moderna 合作进行 mRNA 结构预测，Google Quantum AI 与 Boehringer Ingelheim 合作开展分子动力学工作，IonQ 团队与 AstraZeneca 合作将量子位服务集成到现有的 AWS 管道中。这样的联盟可以分担风险、融合领域专业知识并加快量子算法的验证时间。

技术差异化集中在三大支柱上：量子位稳定性、化学专用库以及与传统信息学的无缝 API 集成。光子供应商辩称，他们的室温操作消除了一个关键障碍，而超导现有供应商则吹捧更高的门保真度。与此同时，软件堆栈供应商利用 Pythonic 工具包和针对药物化学哈密顿量调整的预校准内核来吸引开发人员。知识产权申请量不断攀升，腾讯的量子电路判定专利说明了锁定算法优化路径的竞争。

能够将量子输出转换为监管就绪格式的合规模块，以及为罕见疾病建模量身定制的混合 AI-QC 框架中存在空白机会，其中数据集匮乏对传统深度学习提出了挑战。 Menten AI 等初创企业实现了首个量子设计的肽疗法，展示了专注的垂直应用如何能够在不与超大规模企业正面竞争的情况下颠覆利基市场。未来五年，随着大型制药公司收购算法商店以内化专业知识，并购活动预计将增加，逐步巩固药物发现领域的量子计算