报告概述

预计到 2033 年，全球化学市场中的生成式 AI 规模将从 2023 年的1.97 亿美元增至约22.897 亿美元，在预测期内以复合年增长率 27.8% 的速度增长从 2024 年到 2033 年。

生成式人工智能正在化学工业中崭露头角，彻底改变化学研究、开发和制造的各个方面。化学市场中的生成式人工智能需要使用人工智能算法来设计和优化化合物、预测其特性并加速新材料的发现。这种新兴技术为化学工业的创新、效率和可持续性提供了巨大潜力。

该市场的增长主要归因于对高效和可持续化学制造方法的需求增加，以及持续的数字化化工行业转型。与传统方法相比，生成式人工智能能够以更快的速度开发新材料和化学品，并降低成本，从而发挥着关键作用。这种加速对于依赖新型材料来提高产品性能和可持续性的行业至关重要。

尽管化学市场中的生成式人工智能潜力巨大，但也面临着挑战。挑战之一是训练数据的可用性和质量。高质量的数据集对于训练人工智能模型准确预测化学性质和生成新型化合物至关重要。获取全面且可靠的数据集可能是一项挑战，特别是对于专门或专有的化学信息而言。

另一个挑战在于生成人工智能模型的可解释性和可解释性。了解人工智能生成结果背后的推理并确保符合监管要求是重要的考虑因素。开发强大的模型可解释性框架和整合领域知识是持续的研究和开发领域。

英国皇家化学学会观察到，越来越多的研究机构正在计划使用生成式人工智能来预测化学品的行为和特征。从 2022 年到 2024 年，这种兴趣预计将增长 40%。同样，据材料研究协会称，大约 50% 材料科学专家期待在 2024 年底前使用生成式 AI 来创建新材料并改进其功能。

此外，国家科学基金会指出人们对应用生成式 AI 进行模拟和可视化表现出浓厚兴趣复杂的化学过程，预计 2022 年至 2024 年间其使用量将增加 35%。这些趋势表明，人们对生成式 AI 作为推进研究和应用的工具的信心不断增强。化学和材料科学领域的创新。

主要要点

• 预计到 2033 年，化学市场的生成式 AI 价值将达到22.897 亿美元，在预测期间复合年增长率 (CAGR) 高达27.8%
• 2023 年，机器学习领域在化学市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了26%以上的市场份额。该细分市场在分析大量数据集、识别模式和预测结果方面的多功能性和效率使其处于领先地位。
• 分子设计和药物发现细分市场在 2023 年占据了主导市场地位，占据了超过39%的市场份额。该细分市场的突出地位源于生成式人工智能在加速药物发现过程和设计分子中的作用具有适合各种工业应用所需的特性。
• 北美在 2023 年化学市场的生成式人工智能方面处于领先地位，占据了超过42%的市场份额。这种领先地位归功于该地区强大的创新生态系统，其特点是领先的技术公司、研究机构和促进人工智能和数字化转型的支持性政府政策。
• 55%的化学工业预计到 2024 年将使用生成式人工智能来改进其流程并增加产量。
• 大约45%的分析化学研究人员计划在 2020 年底之前使用生成式人工智能来分析数据并寻找模式。到 2024 年。
• 预计到 2024 年，60% 的化学研究实验室将转向生成式人工智能来规划和改进实验。
• 采用生成式人工智能来评估化学毒性和环境影响即将到来从 2022 年到 2024 年，监管机构的这一比例可能会上升 30%。
• 到 2024 年，超过 50% 的化学工程课程计划纳入用于模拟和建模过程的生成式 AI。
• 大约 40% 的化学家希望在 2020 年底之前采用生成式 AI 来搜索文献和发现新知识。
• 预计到 2024 年，65% 的化工公司将使用生成式 AI 来创建产品并确保其质量。
• 预计到 2024 年，超过 60% 的化工公司将采用生成式 AI 来改善其供应链和库存管理。
• 大约 45% 的计算化学研究人员打算开始使用生成式 AI到 2024 年底，使用生成式人工智能进行与量子力学相关的复杂计算和模拟。

技术分析

2023 年，机器学习细分市场在化学市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了26%以上的份额。这一巨大的市场份额可归因于机器学习技术在分析大量数据集、识别模式和高精度预测结果方面的多功能性和效率。

机器学习在优化化学工艺、增强材料发现和改进制造质量控制措施方面的能力至关重要。它在化工行业从研发到生产和质量保证的各个阶段得到广泛采用，突显了其在推动创新和效率提高方面的关键作用。

机器学习领域的领先地位还源于其在开发和部署更专业的人工智能技术方面的基础作用。例如，机器学习算法是开发深度学习的支柱GAN（生成对抗网络）和 VAE（变分自动编码器）等学习模型和生成模型越来越多地应用于复杂的化学合成和材料设计项目。

此外，机器学习与量子计算和强化学习的集成正在开辟化学领域的新前沿，例如发现具有所需性能的新型材料和优化化学反应，进一步巩固了其在化学领域的主导地位。

应用分析

2023年，分子设计和药物发现细分市场在化学生成人工智能市场中占据主导地位，占据了超过39%的份额。这一领先地位很大程度上归功于生成式人工智能通过先进的分子模拟和预测建模在加速新药和新材料开发方面发挥的关键作用。

生成式人工智能能够快速筛选和识别具有高治疗潜力的化合物，从而显着减少了与药物发现过程相关的时间和成本。此外，其在为各种工业应用设计具有所需特性的分子方面的应用扩大了该领域在整个化学领域的影响力。

分子设计和药物发现领域的主导地位也反映出制药公司和科技公司之间不断增加的投资和合作，旨在利用人工智能的力量进行突破性发现。机器学习、深度学习和生成模型的集成能够对复杂的分子结构和相互作用进行精确建模，以前所未有的速度和效率促进新药候选和材料创新的识别。

这不仅简化了研发工作，还提高了药物开发的成功率耳鼻喉科项目，推动该细分市场的显着增长。工艺优化和化学工程是一个重要的应用领域，利用人工智能来提高运营效率、降低能源消耗并优化生产流程。

市场趋势分析和定价优化受益于人工智能的预测分析，可以了解市场动态并优化定价策略，从而提供竞争优势。 “其他”类别包括材料回收和环境监测等新兴应用，展示了生成式人工智能技术在应对化学工业中的各种挑战方面的广泛适用性。

关键细分市场

按技术划分

• 机器学习
• 深度学习
• 生成模型（GAN 和 VAE）
• 量子计算
• 强化学习
• 自然语言处理 (NLP)
• 其他读者

按应用

• 分子设计和药物发现
• 工艺优化和化学工程
• 市场趋势分析和定价优化
• 其他

驱动程序

加速创新并缩短上市时间

整合生成式人工智能进入化学品市场正在推动加速创新，并显着缩短新化学品和材料的上市时间。该技术能够快速筛选和优化化合物，而这在传统上需要数年的实验研究。借助人工智能，可以快速分析复杂的数据，以预测结果、优化流程并设计具有所需特性的新型分子，从而缩短开发周期和成本。

这种快速的创新周期不仅提高了生产力，还使公司能够快速适应市场需求和监管变化，确保竞争优势。的能力在不影响安全性或功效的情况下更快地将新产品推向市场是化学行业采用生成式人工智能的关键驱动力，有望彻底改变产品开发和市场响应能力。

限制

初始投资高且实施复杂性

在化工市场采用生成式人工智能的一个重要限制是人工智能基础设施所需的高额初始投资，以及其实施的复杂性。建立强大的人工智能框架需要大量的财政资源、熟练的人员以及对传统流程的战略性改革。

中小型企业 (SME) 可能会发现这些要求特别令人畏惧，构成了进入壁垒，并可能扩大大公司和小型实体之间的技术差距。此外，将人工智能集成到现有系统和工作流程中的复杂性可能会导致

这些挑战凸显了对可扩展、经济高效的人工智能解决方案和支持服务的需求，这些解决方案和支持服务可以揭开该技术的神秘面纱，并使化学行业内更广泛的公司能够使用该技术。

机遇

可持续性和环境合规性

生成式人工智能为化学品提供了重大机遇行业提高可持续性并满足日益严格的环境法规。通过优化化学工艺和材料成分，人工智能技术可以帮助最大限度地减少浪费、减少能源消耗并降低温室气体排放。

此外，人工智能驱动的材料发现可以开发更容易降解的环保材料和化学品，从而减少对环境的影响。这种向绿色实践的转变不仅对地球有利，而且也符合消费者的预期。可持续产品的参考，开辟新的市场机会。

此外，监管机构更有可能青睐那些致力于环境管理的公司，这可能会为创新、可持续产品的市场铺平道路。采用人工智能实现可持续发展，为化工行业的运营提供了一条面向未来的途径，并为全球环境目标做出积极贡献。

挑战

道德和监管问题

随着化工行业越来越多地将生成人工智能纳入其运营，道德和监管问题成为重大挑战。人工智能产生新型化学结构和材料的能力引发了有关安全、环境影响和伦理影响的问题。监管框架可能难以跟上人工智能快速发展的步伐，从而导致监管和安全标准方面存在潜在差距。

确保响应在化学研究和生产中合理使用人工智能，特别是考虑到可能产生有害物质或具有未知长期影响的材料，变得至关重要。公司必须仔细应对这些道德和监管环境，与监管机构密切合作，制定确保安全和透明度的标准。

解决这些问题对于维护公众信任并确保在不损害安全或道德标准的情况下充分实现生成式人工智能在化工行业的好处至关重要。

新兴趋势

化工市场中的生成式人工智能正在见证一些有望塑造行业未来的新兴趋势。这些趋势凸显了人工智能技术在化学研究和开发中的日益融合，凸显了它们推动创新、效率和可持续发展的潜力。

• 人工智能驱动的可持续化学istry：人们越来越重视使用人工智能来开发环保的化学工艺和材料。这包括创建可生物降解材料、减少有毒废物以及优化制造过程中的能源消耗。人工智能能够预测化学反应对环境的影响，这为化学工业中更可持续的实践铺平了道路。
• 通过分子设计进行定制：人工智能能够精确设计分子以满足特定要求，为制药、材料科学和纳米技术领域的定制开辟了新的可能性。这种定制趋势与个性化医疗的开发以及为特定应用创建具有独特性能的材料尤其相关。
• 量子计算的集成：量子计算开始与化学研究中的人工智能相交叉，提供解决传统计算方法无法解决的复杂分子结构和反应的潜力。这可以极大地加速新材料和药物的发现，使量子计算成为该领域的游戏规则改变者。
• 化学过程的数字孪生：使用数字孪生或物理系统的虚拟复制品来模拟和优化化学制造过程变得越来越普遍。通过将人工智能与数字孪生技术相结合，企业可以通过实时监控和预测性维护来提高效率、降低运营成本并提高产品质量。
• 协作式人工智能平台：协作式人工智能平台的发展趋势日益明显，该平台允许科学家和研究人员共享数据、工具和见解。这些平台促进了化学研究界的全球合作，加快了化学研究的步伐热烈欢迎，并使先进人工智能工具的使用变得民主化。

增长因素

在以下几个关键因素的推动下，化学市场中的生成式人工智能正在经历显着增长：

• 加速材料发现：生成式人工智能使研究人员能够探索广阔的化学空间并生成广泛的分子结构。这加速了发现具有所需特性的新材料的过程，例如改进的性能、增强的稳定性和减少的环境影响。快速设计和评估化合物的能力有助于加快化学工业的创新和产品开发。
• 化学工艺的优化：生成式人工智能算法可以通过识别最佳反应条件、预测反应结果和最大限度地减少废物产生来优化化学反应和工艺。这种优化提高了效率，降低了成本，并通过减少资源消耗和环境影响来增强可持续性。通过利用生成式人工智能，化学品制造商可以简化操作并提高流程的整体生产力。
• 定制分子设计生成式人工智能允许设计具有特定属性或功能的分子。它可用于开发提高疗效和减少副作用的新药，或为各种工业应用创造具有独特特性的特种化学品。这种能力为化学工业各个领域的个性化医疗、先进材料和定制解决方案开辟了机会。
• 计算和实验方法的集成：化学市场中的生成式人工智能能够集成计算模型和实验数据。通过将人工智能算法的力量与经验数据相结合，研究人员可以验证和完善他们的预测，从而得出更准确、更可靠的结果。这种整合提高了研发工作的效率，使科学家能够做出明智的决策并有效地确定实验资源的优先顺序。
• 协作和知识共享：生成式人工智能平台促进研究人员之间的协作和知识共享，使他们能够汇集专业知识并共同应对复杂的化学挑战。这些平台为科学家提供了共享模型、数据和见解的手段，从而在化学行业内营造协作和创新的环境。通过利用科学界的集体智慧，生成人工智能加速进步并促进突破性发现。

区域分析

2023年，北美在化学市场的生成人工智能中占据主导地位，捕获了更多超过42%份额。这种领先地位可归因于该地区强大的创新生态系统，其特点是拥有领先的技术公司和世界一流的研究机构。 2023 年，北美化工行业对生成式人工智能的需求价值为 8270 万美元，预计在预测期内将大幅增长。

北美，尤其是美国，一直处于人工智能研发的前沿，培育了创新文化，推动人工智能技术在包括化学工业在内的各个领域的融合。该地区对人工智能基础设施投资的承诺，加上促进人工智能和数字化转型的政府支持政策，对推动市场向前发展发挥了重要作用。

此外，北美强劲的制药和化学品制造行业对该地区的发展做出了重大贡献。领先地位。对更快的药物发现过程、个性化医疗和可持续制造实践的需求刺激了生成式人工智能技术的采用。

北美科技巨头、初创公司和化学公司之间的合作很常见，导致化学研究和生产中的突破性创新和尖端人工智能应用的开发。这种充满活力的协作环境，加上对研发的大量投资，使北美成为塑造化学市场生成人工智能未来发展轨迹的关键参与者。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
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  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

关键参与者分析

分析化学生成人工智能中的关键参与者市场涉及审查处于将人工智能技术整合到化学研究、开发和生产过程中的前沿的公司。这些公司不仅采用人工智能来提高运营效率，而且还在开拓新化合物、材料和创新工艺的开发，这些化合物、材料和创新工艺可能会对制药、材料科学和特种化学品等各个行业产生重大影响。

顶级市场领导者

• IBM Corporation
• Google
• 三井化学
• 埃森哲
• Azelis Group NV
• Tricon Energy Inc.
• Biesterfeld AG
• Omya AG
• HELM AG
• 中化集团公司
• 其他关键参与者

最新进展

• 2023 年 4 月，三井化学和IBM 日本合作使用 IBM Watson Discovery 和称为生成式预训练变压器 (GPT) 的人工智能。他们的目标是更快、更准确地找到产品的新用途。通过这样做，他们的目标是销售更多三井化学产品并增加其市场份额。
• 2023 年 5 月，领先的 TechBio 初创公司 Recursion 宣布计划收购 Valence 和 Cyclica 两家公司。这些公司以利用人工智能寻找新药而闻名。递归的目标是利用生物学来使药物开发更快、更高效。