材料科学市场中的生成式人工智能(2025-2034)

报告概述

材料科学市场中的生成式 AI 规模预计到 2034 年将达到117 亿美元左右，从 2024 年的11 亿美元增长，在预测期内以复合年增长率 26.4% 的速度增长2025年至2034年。2024年，北美占据主导市场地位，占据36%以上份额，拥有3亿美元收入。

材料科学中的生成式人工智能是指先进人工智能技术的应用，可以通过模拟和预测分子和原子相互作用来设计和发现新材料。这种方法利用算法和机器学习模型来生成可以通过实验进行测试的假设和解决方案，从而加速创新过程。

材料科学中的生成式人工智能市场正在成为一个动态且快速的市场。更广泛的人工智能和材料科学领域中正在不断发展的细分市场。随着公司和研究机构认识到大幅缩短开发周期和增强材料性能的潜力，对该技术的投资正在增加。该市场的特点是人工智能技术提供商和材料科学公司之间的合作，旨在利用人工智能的力量进行材料创新。

在材料科学中采用生成式人工智能的主要驱动因素包括加快材料开发周期的需要、降低与物理实验相关的成本以及有效探索广阔化学空间的能力。这些因素对于材料创新可以带来产品性能和环境可持续性显着进步的行业至关重要。

在需要创新材料进行新产品开发的行业中，材料科学领域对生成式人工智能的市场需求很高。nts，例如航空航天、汽车和消费电子产品。对更可持续和更高效材料的推动也推动了这一需求，因为公司寻求通过使用具有卓越性能和环境效益的先进材料来获得竞争优势。

生成式人工智能的集成为材料科学提供了大量机会，特别是在开发具有所需特性的新型材料方面，这些材料可以在各个行业带来突破。优化现有材料以获得更好的性能和成本效益也存在重大机会。

此外，随着人工智能技术的进步，针对特定行业需求定制材料解决方案的范围正在扩大，从而开辟了新的市场和应用。机器学习、深度学习和机器人技术等人工智能技术进步正在彻底改变材料科学。这些技术增强了科学家执行复杂模拟的能力

关键要点

• 材料科学市场中的生成式人工智能预计将显着增长，到 2034 年价值预计将达到 117 亿美元，高于2024 年的 11 亿美元。这意味着在 2025 年至 2034 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 高达 26.4%。
• 2024 年，北美成为主导地区，占据36% 以上的市场份额。在领先技术公司的强大影响力以及研发投资的增加的支持下，该地区创造了约3 亿美元的收入。
• 软件细分市场在市场中占有最大份额，在 2024 年贡献了超过71% 的收入。这种主导地位归因于软件采用率的不断增长。材料科学中用于模拟、预测建模和数据分析的人工智能工具。
• 材料发现细分市场在 2024 年占据了40% 以上的市场份额。生成式人工智能正在加速识别具有独特性能的新材料，帮助行业更快地创新，从而彻底改变这一领域。
• 航空航天和国防行业占市场份额的30% 以上。到2024年，其市场份额将达到领先的应用领域。航空航天技术对轻质、耐用和高性能材料的需求正在推动该领域对生成式 AI 解决方案的巨大需求。

组件分析

2024 年，软件细分市场在材料科学市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了超过71%的份额。这一巨大的市场份额这可以归因于软件在生成人工智能系统的操作框架中发挥的关键作用。

软件解决方案是材料属性创建、模拟和分析的基础，这对于加速汽车、航空航天和电子等行业的创新和缩短上市时间至关重要。软件领域的领先地位在于其提供高价值功能的能力，这些功能有助于材料发现和优化所需的复杂计算。

这些软件工具使用先进的算法来预测各种条件下的材料行为，这在材料科学研究和开发中至关重要。随着各行业越来越多地寻求增强材料以获得更好的性能和可持续性，对能够提供快速、准确和可扩展解决方案的复杂软件的需求持续增长。

此外，机器学习和 Artif 的集成材料科学软件的科学智能改变了格局，实现了以前无法实现的更精确的预测和见解。这种技术融合使研究人员和公司能够利用大量的材料特性数据集，从而优化具有增强功能的新材料的设计和成分。

因此，生成人工智能中的软件不仅因其内在功能而主导市场，而且还因为它是材料科学创新和效率的关键推动者。此外，软件领域的扩张得到了领先技术公司的大量投资的支持，这些投资旨在利用先进材料领域的新兴机遇。

这些投资通常用于开发更集成的平台，提供从计算设计到测试和验证的端到端解决方案，从而扩大应用范围材料科学中的生成人工智能。这一战略重点强调了该细分市场在推动材料科学前沿发展、巩固其市场领导地位方面的重要作用。

应用分析

2024 年，材料发现细分市场在材料科学生成人工智能市场中占据主导地位，占据了超过40%的份额。该细分市场之所以领先，主要是因为它在材料开发的初始阶段发挥着关键作用，在该阶段，新材料的识别可以极大地扰乱各个行业，包括制药、能源和消费电子产品。

材料发现利用生成式人工智能来探索和预测未知材料的特性，或发现可以提供卓越性能或减少环境影响的新潜在材料。材料发现领域的卓越地位是由对高性能、可持续材料的需求不断增加。

随着全球工业转向可持续发展和效率，迫切需要能够满足严格的环境标准同时提高产品性能的材料。生成式人工智能通过使用大量数据集预测材料行为和属性来加速这一过程，从而减少与传统实验方法相关的时间和成本。

这种功能不仅加快了发现过程，还提高了为特定应用选择材料的精度。此外，人工智能算法和计算能力的进步扩展了材料发现应用程序的功能，从而能够在原子水平上模拟复杂的材料相互作用。

这种精细的洞察力使科学家和工程师能够创造出具有定制特性的创新材料，例如更高的耐用性、更轻的重量或改进的导热性。活动性。使用人工智能驱动的预测快速迭代和优化这些材料的能力提供了巨大的竞争优势，促进了该细分市场的进一步增长。

行业垂直分析

2024 年，航空航天与国防领域在材料科学市场的生成人工智能中占据主导地位，占领了超过30% 份额。该细分市场的领先地位很大程度上是由于对能够满足航空航天和国防应用的独特而严格要求的先进材料的迫切需求。

这些行业需要的材料不仅能够在极端条件下提供增强的性能，而且还符合严格的安全和耐用标准。生成式人工智能在发现和优化这些材料、显着缩短开发周期并提高所用材料的功效方面发挥着关键作用。

航空航天与国防领域的主导地位得到了这些领域持续推动创新的进一步支持。航空航天和国防公司越来越多地投资生成式人工智能，通过开发有助于制造更轻、更强、更高效的飞机和军事装备的新型材料来获得竞争优势。

例如，在开发新型复合材料中应用生成式人工智能可以显着提高燃油效率和减少排放，这在环境问题和监管压力日益增加的情况下是至关重要的目标。此外，航空航天和国防领域的材料测试的复杂性和成本非常高。

生成式 AI 通过在创建物理原型之前模拟材料在各种条件下的性能来缓解这些挑战。这不仅减少了研发时间和费用，还提高了材料使用方式的预测准确性。在实际应用中表现不佳。因此，快速原型设计和虚拟测试材料的能力是该细分市场占据巨大市场份额的关键驱动力。

主要细分市场

按组件划分

• 软件
• 服务

按应用划分

• 材料发现
• 设计和优化
• 预测建模与仿真
• 其他应用

按行业垂直划分

• 航空航天与国防
• 汽车
• 医疗保健与制药
• 能源与公用事业
• 其他

驱动程序

加速发现和优化

材料科学领域的生成式人工智能市场主要由其显着加速材料发现和优化的能力驱动。生成式人工智能系统旨在快速生成和评估大量候选材料，显着减少对传统的、耗时的试错方法的依赖。

该技术不仅加快了具有潜在优越性能的新型材料的发现，还通过迭代改进材料特性以满足特定的性能目标来提高优化过程的效率。

这些进步正在改变材料科学，使开发具有优化的机械、热和电性能的创新材料成为可能，这对于从航空航天到消费等行业至关重要

限制

高计算资源和数据质量

材料科学中采用生成式人工智能的一个重要限制是对高计算资源的要求和对高质量数据的迫切需求。生成式人工智能模型，特别是那些采用复杂模拟和深度学习的模型，需要广泛的计算人工智能模型的成功在很大程度上取决于训练数据的质量和数量。数据不足或有偏差可能会严重限制生成式人工智能应用的有效性和可靠性，从而阻碍其在材料科学领域的潜在影响。

机遇

先进和可持续材料的开发

生成式人工智能为开发针对特定应用量身定制的先进和可持续材料提供了重大机遇。通过利用人工智能算法，研究人员可以设计出不仅高效而且环保的材料。

这符合全球对可持续发展的日益重视以及对提高能源效率、减少环境影响和可回收材料的需求。的能力用于优化特定性能材料的生成人工智能有望在可再生能源、生物医学和消费品等领域取得革命性进步，从经济和环境角度带来巨大好处。

挑战

数据可访问性和道德使用

生成人工智能在材料科学中的广泛实施面临着与数据可访问性和道德使用相关的挑战。高质量、多样化的数据集对于训练有效的人工智能模型至关重要；然而，这些数据集通常分散在各个机构中，因此难以访问和共享。

此外，生成式人工智能的道德使用越来越受到关注，围绕偏见数据、知识产权以及人工智能生成设计的潜在滥用等问题需要仔细考虑。应对这些挑战需要强大的数据共享框架和严格的指导方针，以确保资源共享在材料科学研究中负责任地使用人工智能技术​。