化学市场中的生成式人工智能（2025 - 2033）

化学生成人工智能市场摘要

全球化学生成人工智能市场规模预计到 2024 年为 10.197 亿美元，预计到 2033 年将达到 233.461 亿美元，从 2025 年到 2025 年的复合年增长率为 41.9% 2033 年。 生成式人工智能 (GenAI) 通过利用先进的机器学习和数据分析提高研发速度和效率，正在推动化学品和材料行业的增长。

它加速了新材料的发现，从而缩短了开发周期并降低了成本。该技术可以快速识别最佳材料配方，从而提高产品性能和可持续性。 GenAI 带来的快速进步对于在快速变化的化学品市场中推动创新和保持竞争优势至关重要。生成式人工智能在化学品领域的扩展主要是由其功率驱动的通过先进的分子设计和新化合物的发现来快速改进。它主要用于准确预测具有特定性质的分子结构，减少对昂贵且时间敏感的试错方法的依赖，从而实现更高效的产品开发。所有这些驱动因素都有助于新化学品、药品和材料更快地进入市场，这是保持竞争力的重要优势。

化学工业中的生成式人工智能是通过模拟化学反应来优化化学制造过程所驱动的，GenAI 有助于确定最佳参数，以提高能源效率、最大化产量并最大限度地减少浪费。这支持了该行业对可持续性和成本效率的日益关注，从而能够生产出更高价值的产品，同时减少对环境的影响。此外，人工智能驱动的预测性维护通过预测故障来减少设备停机时间和运营成本es 并允许及时、主动的维护。

此外，化学数据量的增加加上机器学习算法的进步是推动生成式人工智能在化学工业中采用的重要因素。化学行业内丰富的数据有助于开发先进模型，重点关注创造更安全、更可持续的化学品以及提高制造效率和创新。此外，采用环保实践和满足监管标准的压力越来越大，这鼓励化学公司投资 GenAI 解决方案以支持其可持续发展目标。

技术见解

机器学习领域在 2024 年引领市场，占全球收入的 37.7%，这得益于其能够在传统方法所提供的复杂化学搜索空间中进行高效导航的能力。d 具有挑战性。机器学习算法处理大量数据，以检测分子结构及其特性之间的复杂模式和相关性，支持创建具有特定属性的新分子。这种预测性的、数据驱动的方法加快了化学品、催化剂和材料的发现和改进，同时最大限度地减少了时间和资源的使用。此外，机器学习增强了化学制造中的预测性维护、流程效率和安全性，促进可持续和环保的实践。例如，2023 年 12 月，默克推出了 AIDDISON，这是第一个人工智能驱动的平台，它将生成式人工智能与机器学习相结合，以改变药物发现和合成。它准确预测基本的药物特性，通过人工智能驱动的分子创建和逆合成分析的集成实现高精度的分子设计，从而大大减少开发时间和费用。这项创新技术标志着一则重大广告朝着更快、更安全、更可持续的药物开发方向迈进。

在化学工业的进步的推动下，GNN 领域预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长，通过有效地建模分子结构内复杂的非线性关系（其中原子和键表示为图节点和边）来推动化学工业的进步。与依赖于手动设计特征或简化线性格式的传统机器学习模型不同，GNN 直接从化学图学习，捕获结构复杂性和多维细节。它们的架构能够编码 2D 分子连接性和 3D 维度配置，主要用于预测化学性质、反应性和设计新分子。 GNN 支持生成针对特定化学或生物特性优化的分子，从而显着加快药物发现和材料开发。他们学习丰富表征的能力有效地探索广泛的化学空间正在推动化学科学领域生成人工智能的广泛采用和持续研究。

应用洞察

分子设计和药物发现领域在 2024 年占据最大的市场收入份额，这得益于能够快速创造具有有利的有益和物理化学特性的新型化合物。这一转变背后的一个主要驱动因素是与传统药物开发相关的高成本和漫长的时间表，生成人工智能旨在通过计算机探索广阔的化学空间来更快地减少传统药物开发的成本和漫长的时间表。该技术支持精确的从头分子设计、扩展化学库以及识别类药物且合成可行的化合物。分子设计和药物发现中使用的技术通过丰富的化学数据集和改进的分子表示（例如 SMILES、2D/3D 图形和数据）不断得到增强。RNN、VAE、GAN 和 GNN 等深度学习模型可以有效地预测、生成和精炼新分子。这加速了早期先导化合物的发现，降低了实验要求，并增加了开发安全、有效和创新药物的机会。例如，2025年4月，西奈山建立了人工智能小分子药物发现中心，通过将先进的人工智能技术与传统方法相结合来改变药物开发流程。该中心利用生成式人工智能来创建创新的类药分子，增强化合物以提高安全性和有效性，并预测药物与靶点的相互作用以促进药物的再利用。该计划的目标是加快开发新疗法，以满足关键的、无与伦比的医疗需求，包括癌症、代谢紊乱和神经退行性疾病。

反应预测和逆合成领域预计将增长由于其加速化学发现和设计的能力，在预测期内复合年增长率最高。通过使用已知反应的大型数据集，人工智能可以准确预测反应物产物结果和合成路线，最大限度地减少对传统试错方法的需求。此外，这些模型增强了温度和催化剂等反应条件的优化，从而提高了效率和选择性。生成式人工智能还可以自动生成目标化合物的多种合成途径，帮助化学家确定优先顺序并探索替代方案。通过整合本地和全球分子反应数据，这些工具在各种化学反应中实现了高精度和适应性。最终，它们在降低研究成本和缩短时间方面发挥着至关重要的作用，特别是在药物开发和材料科学方面，同时促进更可持续和更有针对性的创新。例如，2024 年 3 月，爱思唯尔与 Ik 合作tos 将先进的人工智能技术与全面的 Reaxys 化学数据库相结合，创建下一代合成化学平台。这种合作关系增强了预测性逆合成和合成可及性能力，通过更快地识别临床前申请人来简化药物发现过程。他们的人工智能工具通过自然界面和 API 提供先进的分析，为制药研究人员提供宝贵的支持。

区域洞察

北美化学行业的生成式人工智能在全球占据主导地位，到 2024 年，其收入份额将达到 36.6%，这得益于该地区强大的技术基础、早期的人工智能采用及其动态的创新生态系统，其特点是顶尖科技公司、创新研究机构和化学领域主要参与者之间的密切合作。行业，还为人工智能初创公司提供大量资金，以及支持性的政府政策和明确的监管化，加速采用。对更快、更具成本效益的药物和材料发现的需求，以及制药和特种化学品行业的早期实施，正在推动生成式人工智能的使用，以提高生产力、满足监管标准并推进可持续发展目标。

美国化学市场中的生成式人工智能趋势

美国化学工业中的生成式人工智能预计将在 2024 年大幅增长，这得益于美国对人工智能研究的大量联邦资助和私人投资，正在加速其在药物发现、特种化学品和材料科学等领域的应用。这些行业的主要参与者尽早采用人工智能可以提高生产力并加快新分子的发现。此外，先进的云基础设施和明确的监管指南的存在可以实现人工智能解决方案的快速部署和扩展。努力提高可持续性和降低成本也有助于越来越多地使用生成式人工智能来实现更高效、更环保的化学工艺。

欧洲生成式人工智能在化工市场的趋势

欧洲生成式人工智能在化学工业中的发展在预测期内稳步增长，这得益于其对可持续发展、绿色化学和严格监管要求的强烈关注。主要公司正在利用人工智能来制造环保材料，减少对生态的影响，并遵守严格的欧盟法规。强大的公共和私人研究投资以及欧盟支持的人工智能举措加强了这一动力。此外，欧洲致力于循环经济实践，例如将废物转化为有价值的化学品，这使该地区通过人工智能处于工业创新和环境责任的前沿。

亚太地区化学市场趋势中的生成人工智能

亚太地区化工行业的生成式人工智能预计将在预测期内实现最高的复合年增长率，这得益于其广泛的化学品制造基础、政府对数字化转型的大力支持以及对人工智能研究的大量投资。中国、印度、日本和韩国等国家正在利用生成式人工智能来增强可扩展生产、开发先进材料并增强其在制药和化学行业的竞争优势。该地区对高效、创新的化学解决方案的需求不断增长，加上快速发展的数字基础设施，使其成为该领域增长最快的市场。

化学公司洞察中的关键生成式人工智能

埃森哲、HELM AG、Omya AG 和 Google 是化工行业生成式人工智能的一些关键公司。

• 埃森哲正在将生成式人工智能连接起来，彻底改变化学行业的生成式人工智能。化学工业加速促进研发创新。他们的人工智能工具帮助化工公司简化复杂的数据分析，预测化学性质，并为新配方提出实验方法建议，从而大大提高研发效率。通过其 AI Refinery 平台，该公司能够快速创建和部署定制的 AI 代理网络，将开发时间从几个月缩短到几天。通过将先进的人工智能与云和数字技术相结合，该公司支持整个化学价值链的可持续性、生产力和卓越运营。埃森哲的目标是帮助化工公司重新构想创新、优化流程并推动增长，同时满足监管和环境要求。

• Omya 生产工业矿物（主要是碳酸钙和白云石基填料和颜料），并在全球范围内分销特种化学品。服务于广泛的行业，包括建筑、造纸、聚合物、食品、聚乙烯个人和家庭护理、农业、水和能源。该公司专注于创新和可持续发展，提供高效、环保的解决方案，提高客户的生产力和竞争力。该公司结合了矿物和化学工程方面深厚的专业知识，这一坚实的基础使 Omya 能够在化学领域有效采用生成式人工智能，推动优化配方、可持续创新和提高工艺效率。

R近期动态

• 2025 年 3 月，AION Labs 与 BioMed X 合作，建立“新型靶标组合的生成人工智能”。目标是创建一个人工智能驱动的平台，通过使用先进的计算方法和大规模生物医学数据，可以识别和验证多特异性生物药物的独特分子靶点组合，用于治疗癌症和代谢紊乱等复杂疾病，该平台旨在改变多靶点药物发现。在顶级制药和技术合作伙伴的支持下，该计划正在寻找来自世界各地的人工智能、生物医学科学和计算生物学专家。

• 2024 年 6 月，微软宣布了 Azure Quantum Elements 的两项创新功能，即生成化学和加速 DFT，将生成人工智能、高性能计算和量子技术相结合，彻底改变分子和材料发现。这些功能提供了直观的工作流程，使科学sts 可以快速生成、评估和模拟潜在的化合物，将研究时间从几年缩短到几天。这些工具旨在推动快速创新，支持化学、材料科学和可持续技术开发方面的突破。

• 2024 年 3 月，NVIDIA 推出了 20 多个新的生成式 AI 微服务，以实现医疗保健行业的转型。这些微服务通过 NVIDIA NIM 平台提供，通过提供针对生物学、化学和数字健康的个性化优化 AI 模型，简化了药物发现、医学成像和基因组学等领域的工作流程。制药和生物技术公司已经在采用这些工具来改进分子设计并增强患者护理。

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