报告概述

全球制药市场中的生成式人工智能规模预计将从 2024 年的29.2 亿美元增至 2034 年的408.8 亿美元左右，在预测期内复合年增长率为30.2% 2025 年至 2034 年。生成式 AI 正在通过加速药物发现、优化临床试验和增强个性化医疗来改变制药行业。

它利用生成对抗网络 (GAN) 和 Transformer 模型等先进的机器学习模型来生成新颖的分子结构、预测药物疗效并识别潜在的治疗靶点。在药物发现中，人工智能有助于设计具有更高生物活性和更低毒性的新化合物，从而加快开发过程。此外，人工智能驱动的工具可优化临床试验设计，从而实现更快的患者招募和更准确的结果预测。

在个性化医疗中，生成人工智能分析遗传数据以创建量身定制的治疗方法，从而改善患者的治疗结果。除了药物开发之外，人工智能还用于药物再利用，识别现有药物以用于新的治疗用途。随着人工智能技术不断发展，其在制药市场的应用预计将扩大，为疾病治疗提供创新解决方案，提高效率，并降低药物开发生命周期的成本。

2024 年 3 月，NVIDIA 推出了二十多个新的微服务，旨在帮助全球医疗保健组织利用生成式 AI 的最新进展，可从任何位置和云平台访问。这套新的医疗保健微服务包括优化的 NVIDIA NIM AI 模型和工作流程，配备行业标准 API，可作为开发和部署云原生应用程序的基础组件。这些服务涵盖一系列功能，例如高级图像计算、自然语言和语音识别，以及生成、预测和模拟等数字生物学任务。

此外，NVIDIA 的加速软件开发套件和工具（包括 Parabricks、MONAI、NeMo、Riva 和 Metropolis）现已作为 CUDA-X 微服务提供，旨在加速药物发现、医学成像和基因组分析等领域的医疗保健工作流程。

Key要点

• 2024 年，制药行业生成式 AI 市场的收入为29.2 亿美元，复合年增长率为30.2%，预计到 2034 年将达到408.8 亿美元。
• 技术领域分为深度学习模型、自然语言处理(NLP)、生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、Transformer 架构、高性能计算 (HPC)、隐私保护 AI 以及其他深度学习模型到 2024 年将占据领先地位，市场份额为 27.4%。
• 从方法上考虑，市场分为文本生成、图像生成、音频生成和其他。其中，文本生成占据了39.7%的巨大份额。
• 此外，就方法而言，市场分为商业、研究与开发、药物发现、临床开发、运营和其他。研究与开发是主导领域，在制药人工智能市场中占有最大的收入份额，为 22.4%。
• 北美在 2024 年占据市场份额 46.8%，占据市场领先地位。

技术分析

在技术的基础上，深度学习模型细分市场在 2024 年占据市场主导地位，市场份额为 27.4%。在医药市场，深度学习模型占据主导地位人工智能因其处理大量复杂数据和预测分子行为的能力而占据主导地位。这些模型在药物发现中至关重要，可以设计新化合物并增强靶点识别。

自然语言处理 (NLP) 也很重要，特别是在挖掘科学文献、专利和临床数据以发现见解并加速研究方​​面。生成对抗网络 (GAN) 广泛应用于生成合成分子数据、改进药效预测和促进药物再利用。

例如，2024 年 11 月，用于优化临床试验的软件和机器学习 (ML) 领域的领导者 PhaseV 宣布，七家全球制药公司目前正在使用其 ML 平台来增强药物开发。该公司还与另外五家顶级制药公司进行深入讨论。这一里程碑发生在 PhaseV 成立仅两年后，突显了人工智能和机器学习的日益普及这标志着制药行业向更加数据驱动和高效的药物开发流程的重大转变。

制药巨头正在利用 PhaseV 的两个平台：优化自适应试验设计和执行的 AdaptV 平台，以及利用因果 ML 发现临床数据中隐藏信号以实现更准确药物开发的 Causal 平台。 PhaseV 的技术还被顶级制药公司采用，为各种治疗领域的适应症选择和扩展提供信息，包括肿瘤学、免疫学、中枢神经系统、呼吸系统疾病等。

方法分析

从方法来看，文本生成细分市场是主导细分市场，拥有 39.7% 市场份额。在制药市场，文本生成是生成式人工智能的主要方法，在自动化内容创建（例如科学文献摘要、监管）方面发挥着关键作用。文档和临床试验报告。它还有助于创建用于研究目的的合成患者数据。

图像生成变得越来越重要，特别是对于药物发现和医学成像，其中人工智能模型生成并增强分子结构或预测药物如何与生物靶标相互作用。该方法还用于为研究演示或药物配方模拟创建逼真的视觉表示。音频生成是一个不断增长的领域，其应用程序可以为虚拟助手或人工智能驱动的患者交互创建合成声音。它还可用于生成医疗播客或医疗保健中的声控系统。

2024 年 5 月，人工智能 (AI) 软件的全球领导者和生成式 AI 领域的先驱 Yseop 宣布在 Amazon Web Services (AWS) 的支持下，为生物制药行业开发增强型生成式 AI 应用程序。

作为 AWS 合作伙伴网络的成员ork (APN) 中，Yseop 从一开始就依赖 AWS 的安全性和可扩展性，现在正在扩大其使用范围，以增强其大型语言模型 (LLM) 生态系统、基础设施和技术能力。在 AWS 的支持下，Yseop 正在帮助领先的生物制药公司加速药品和疫苗的开发和市场推广。

应用分析

根据应用，研发领域以 22.4% 的市场份额主导市场。研究与开发 (R&D) 是生成式人工智能的领先应用，推动药物发现和临床开发的创新。

人工智能模型用于通过设计新分子、预测其功效以及更快、更高效地识别潜在候选药物来加速药物发现。在药物发现中，生成式人工智能有助于生成新化合物、模拟其生物活性并优化其特性。es，减少与传统方法相关的时间和成本。

关键细分市场

技术

• 深度学习模型
• 自然语言处理（NLP）
• 生成对抗网络（GAN）
• 变分自动编码器（VAE）
• 变压器架构
• 高性能计算（HPC）
• 隐私保护人工智能
• 其他

方法

• 文本生成
• 图像生成
• 音频一代
• 其他

应用

• 商业
• 研究与开发
• 药物发现
• 临床开发
• 运营
• 其他

驱动因素

AI 模型和技术的进步

深度学习、生成对抗网络 (GAN) 和 Transformer 架构等 AI 模型的不断进步是重要的驱动因素在医药市场。这些模型已展现出处理大量数据、识别复杂模式并生成新颖分子结构的能力，使其在药物发现和开发中具有无价的价值。

通过利用人工智能模拟分子行为并预测药物功效和毒性的能力，制药公司可以加快开发过程，缩短上市时间，并提高药物开发的精度。

这种对更复杂的人工智能模型的推动可以实现更快、更高效的药物发现周期，最终提高制药行业解决未满足医疗需求的能力。需要。此外，人工智能模型还通过加强患者招募、降低成本和预测试验结果来优化临床试验，进一步促进市场增长。

c 领先的开放数据移动平台 Airbyte 今天分享了更新和年终结果，揭示了其使用量的不断增长r 社区现在每月与 7,000 多家日常活跃公司同步超过 2 PB 的数据。由于使用 Airbyte 收集数据以满足人工智能 (AI) 需求的组织的需求不断增长，该公司的收入增长了四倍。

限制

数据隐私和监管挑战

尽管生成式 AI 前景广阔，但围绕数据隐私和监管合规性的重大担忧成为主要限制。制药公司严重依赖敏感的患者数据来训练人工智能模型，但这引发了人们对数据保护的担忧，尤其是在 GDPR 和 HIPAA 等严格法规出台的情况下。确保人工智能模型遵守这些法规，同时维护患者隐私仍然是一个挑战。

此外，人工智能生成的数据必须满足 FDA 或 EMA 等机构的监管批准，这可能是一个漫长且不确定的过程。缺乏斯坦人工智能驱动的药物开发的标准化指南使监管途径进一步复杂化。隐私问题、数据安全问题和监管障碍的结合减缓了人工智能在制药行业采用的步伐，因为公司必须仔细应对这些复杂性，以避免潜在的法律和道德问题。

例如，2025 年 1 月，思科发布了 2024 年数据隐私基准研究，这是一份年度报告，审查关键隐私问题及其对企业的影响。调查结果在国际数据隐私日之前发布，重点关注了对生成式 AI 日益增长的担忧、与 AI 使用相关的信任挑战以及投资隐私所产生的强劲回报。

根据 12 个地区 2,600 名隐私和安全专业人士的反馈，第七版基准强调隐私不再只是一个监管合规问题，而是一个关键的业务问题。

机遇

个性化医疗和靶向治疗

生成人工智能为制药行业推进个性化医疗提供了重要机会。通过分析大量的遗传、临床和人口数据，人工智能可以为个体患者生成量身定制的治疗计划，从而提供更高水平的治疗结果精确度。这种能力可以彻底改变疾病的治疗方式，尤其是癌症、罕见疾病和遗传性疾病等复杂疾病。

生成式人工智能可以帮助识别生物标志物并预测患者对特定疗法的反应，从而提高治疗成功的机会。个性化医疗的能力不仅可以增强患者护理，还可以帮助制药公司优化药物配方并降低不良反应的风险。随着医疗保健日益远离单一治疗，这种向个体化治疗的转变代表着巨大的增长机会。放之四海而皆准的方法，并寻求更有针对性、数据驱动的解决方案，以更好地满足患者的特定需求。

宏观经济/地缘政治因素的影响

宏观经济和地缘政治因素显着影响制药领域的生成人工智能市场。经济衰退或全球衰退可能导致制药公司研发预算减少，从而减缓先进人工智能技术的采用。另一方面，经济增长时期可以促进对人工智能创新和基础设施的投资增加。

贸易紧张或冲突等地缘政治不稳定可能会扰乱全球供应链，阻碍人工智能模型培训或药品生产的关键资源的可用性。此外，不同地区（尤其是美国、欧盟和亚洲等地区）的监管环境不同，可能会给人工智能工具标准化和确保合规性带来挑战。遵守当地数据隐私和审批法律。

然而，国家之间的地缘政治合作或协议也可能推动跨境研究计划，加速人工智能在药物开发中的采用。总体而言，虽然宏观经济和地缘政治因素可能带来挑战，但它们也为生成人工智能领域的战略增长和创新提供了机会。

最新趋势

人工智能驱动的药物再利用

制药行业的一个日益增长的趋势是使用人工智能驱动的药物再利用。与开发全新药物相比，生成式人工智能被用来确定现有药物的新治疗用途，通常时间更快，成本更低。通过分析大型数据集，人工智能可以发现以前未检测到的模式和联系，这表明已经批准的药物可能可以有效治疗不同的疾病。

这一趋势尤其重要应对紧迫的公共卫生挑战，例如 COVID-19 大流行，快速开发有效的治疗方法至关重要。 AI 模型可以模拟现有药物与各种疾病靶标之间的相互作用，从而加速重新利用过程。

这种方法不仅可以加快上市时间，还可以减轻药物开发的财务负担，因为重新利用药物通常需要比新化合物更少的研究和测试，为制药行业提供巨大的经济和治疗价值。

例如，2025 年 1 月，专注于识别和验证现有药物新用途的领先非营利组织 Every Cure 宣布扩大与 Google Cloud 的合作，推进人工智能驱动的药物再利用。通过利用 Google Cloud 的 AI 工具（包括 Gemini 2.0 大语言模型）来增强 Every Cure 的 MATRIX 平台，该组织旨在加速发现、验证和全球分发。

区域分析

北美在医药市场的生成式人工智能方面处于领先地位

北美是领先地区，拥有46.8%的市场份额，因为它在医药市场中生成式人工智能的采用和进步方面处于领先地位。尤其是美国，拥有一些全球最大的制药公司、生物技术公司和尖端人工智能研究机构，为人工智能驱动的药物发现和开发培育了一个充满活力的生态系统。生成式人工智能模型越来越多地用于药物设计、临床试验优化和个性化医疗，从而提高效率并缩短上市时间。

此外，谷歌、微软和IBM等主要科技公司也积极参与为制药行业提供人工智能基础设施和工具。美国监管包括 FDA 等机构在内的环境也在逐步适应人工智能创新，为药物开发中广泛采用生成式人工智能创造有利的环境。这种创新、资源和监管支持的结合使北美成为该领域的主导者。

2024 年 9 月，德勤宣布推出 AI 工厂即服务，这是一套由 NVIDIA AI 平台提供支持的全面、可扩展的生成式 AI (GenAI) 功能套件。其中包括 NVIDIA AI Enterprise 软件、NVIDIA NIM Agent Blueprints 和加速计算，以及 Oracle 的企业 AI 技术。

在瞬息万变的市场中，AI 工厂即服务提供了一种全面的多学科方法，将德勤在数据科学、模型设计和行业洞察方面的专业知识与 NVIDIA AI 平台相结合。此次合作培育了一个强大的技术提供商生态系统，以提供定制的 GenAI 工作流程。

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
• 荷兰
• 欧洲其他地区

亚太地区

• 中国
• 日本
• 韩国
• 印度
• 澳大利亚
• 新新西兰
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 亚太地区其他地区

拉丁美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁美洲其他地区

中东和非洲

• 南非
• 沙特阿拉伯
• 阿联酋
• MEA其他地区

主要参与者分析

市场主要参与者包括Insilico Medicine、BenevolentAI、Atomwise、Exscientia、Recursion Pharmaceuticals、Zymergen、Schrödinger、BioXcel Therapeutics、拜耳人工智能、云制药、Vir Biotechnology、PathAI、赛诺菲 AI、阿斯利康a、DeepMind 和其他关键参与者。

Insilico Medicine 是一家领先的人工智能驱动的生物技术公司，专门从事药物发现和开发。该公司利用深度学习和强化学习等生成式人工智能模型来加速新型候选药物的识别。 BenevolentAI 利用人工智能加速新药的发现和开发，重点是重新利用现有药物治疗新疾病。

该公司利用机器学习、自然语言处理 (NLP) 和生成式人工智能来分析大量数据集，包括科学文献、临床数据和生物信息。 BenevolentAI 的平台有助于识别新的治疗靶点并预测现有药物治疗新适应症的功效。 Atomwise 是一家著名的人工智能公司，专门利用深度学习和生成式人工智能进行药物发现。

Atomwise 的平台 AtomNet 使用人工智能来预测小分子将如何变化l 与生物靶点相互作用，显着加速药物发现的进程。该公司专注于利用人工智能进行虚拟筛选，以确定有前途的候选药物，特别是在癌症、传染病和神经系统疾病领域。

主要参与者

• Insilico Medicine
• BenevolentAI
• Atomwise
• Exscientia
• Recursion制药
• Zymergen
• 薛定谔
• BioXcel Therapeutics
• 拜耳AI
• 云制药
• Vir Biotechnology
• PathAI
• 赛诺菲AI
• 阿斯利康
• DeepMind
• 其他关键参与者

近期进展

• 2024年9月，吉利德科学公司和Genesis Therapeutics, Inc.宣布开展战略合作，旨在发现和开发针对多个领域的创新小分子疗法。 Genesis 走在使用泛型的最前沿自动化和预测性人工智能 (AI) 技术，为复杂和困难的目标创造治疗方法。
• 2024 年 6 月，礼来公司宣布与 OpenAI 合作，利用 OpenAI 的生成式 AI 来发现旨在对抗耐药病原体的新型抗菌药物。抗菌素耐药性 (AMR) 被认为是全球最重大的公共卫生和发展挑战之一。
• 2023 年 12 月，领先的科技公司默克推出了 AIDDISON 药物发现软件，这是第一个软件即服务平台，旨在弥合虚拟分子设计与现实可制造性之间的差距。这是通过集成 Synthia 逆合成软件应用程序编程接口 (API) 实现的。
• 2023 年 6 月，Insilico Medicine，一家由生成人工智能驱动的临床阶段生物技术公司gence（AI）宣布已为INS018_055的II期临床试验中的患者注射第一剂。这标志着世界上第一个利用生成人工智能发现和设计的抗纤维化小分子抑制剂，目前正在进行二期试验以进行进一步评估。