Global Generative AI in Biology Market 2025-2029
2025-2029年全球生物领域生成式人工智能市场报告
2024-2029 年全球生物学生成式 AI 市场呈加速增长态势，2024 年市场规模达1.479 亿美元，预计 2029 年将增至5.343 亿美元，期间复合年增长率（CAGR）为29.3%，增量增长达3.864 亿美元；市场结构分散，技术端以Transformer-based为主导（2024 年市场份额 40.7%），LLM为增长最快细分领域（CAGR 32.7%）；应用端新型药物设计占比最高（2024 年 37.4%），蛋白质结构预测增长最快（CAGR 32.3%）；终端用户中制药和药物发现是核心领域（2024 年 47.3%）；地理端北美为最大市场（2024 年 38.2%），亚太地区增长最快（CAGR 33.2%）；市场驱动因素包括制药效率提升需求、AI 技术进步和生物数据增长，核心挑战为数据质量与治理、模型可解释性及跨学科人才短缺，竞争格局由专业 AI 生物科技公司、大型药企和科技巨头共同构成。
一、市场整体规模与增长
增长态势：呈现持续加速增长，2025-2027 年年均同比增长 28%，2027-2029 年提升至 30.6%，增长动力强劲。 市场特征：2024 年处于创新阶段，市场结构分散，参与者以技术创新为核心行为，并购活动较少；监管控制和颠覆威胁均为中等水平，市场有利指数稳定在 0.8（2024-2029 年），对供应商有利。
二、市场细分详情
（一）技术细分（2024-2029 年）
关键亮点：LLM 是增长最快的技术领域，市场份额提升 4.1 个百分点；Transformer-based 贡献 39.3% 的增量增长，为市场核心技术支撑。
（二）应用细分（2024-2029 年）
关键亮点：蛋白质结构预测增速最快，新型药物设计贡献 36.6% 的增量增长，是应用端核心领域。
（三）终端用户细分（2024-2029 年）
关键亮点：生物科技和生物信息学增长最快，制药和药物发现贡献 46.5% 的增量增长，占据终端用户主导地位。
（四）地理细分（2024-2029 年）
关键亮点：亚太地区增长最快（CAGR 33.2%），北美为最大市场且贡献 34.7% 的增量增长；重点国家中，德国增速最快（CAGR 39.4%），印度为最大单一国家市场（2024 年 31.4% 份额）。
三、驱动因素与挑战
（一）核心驱动因素
制药行业提升生产力、降低成本的迫切需求：传统药物研发周期长、成本高，生成式 AI 可缩短研发时间、提高成功率，如 Insilico Medicine 的 AI 设计药物进入 Phase II 临床试验。 AI 技术与计算基础设施的快速进步：Transformer、LLM 等模型迭代，NVIDIA BioNeMo 等专用平台推出，为市场提供技术支撑。 高质量、大规模生物数据的指数级增长：高通量测序、质谱分析等技术产生海量数据，为模型训练提供充足原料。
（二）主要挑战
数据稀缺、质量与治理问题：数据分散、格式不统一，隐私法规限制数据共享，存在种群偏差。 模型验证与 “黑箱” 可解释性问题：AI 生成候选物需大量湿实验验证，模型决策逻辑不透明影响科学认可与监管审批。 跨学科人才短缺与组织整合困难：缺乏同时具备 AI 与生物学专业知识的人才，且两类学科文化与方法差异阻碍协作。
四、竞争格局
重点企业：共涵盖 17 家核心企业，包括 Insilico Medicine、DeepMind Technologies Ltd.、Ginkgo Bioworks Holdings Inc. 等，其中 10 家为 “关键型” 企业（该业务为核心收入来源），7 家为 “贡献型” 企业。 企业分类：包括主导型（如 Absci、Atomwise Inc.）、纯专注型（如 Schrodinger Inc.）、类别聚焦型（如 BenevolentAI）等。 竞争特征：新进入者威胁低（高壁垒）、替代品威胁低（传统方法效率低）、买卖双方议价能力中等、行业竞争程度低，市场竞争以技术创新和战略合作为主。
五、关键趋势
生物基础模型与 LLM 崛起：从单一用途模型转向通用基础模型，如 Ginkgo 与 Google Cloud 合作开发蛋白质工程基础模型。 端到端集成药物发现平台发展：整合靶点识别、分子设计、临床试验预测等环节，如 Insilico Medicine 的 Pharma.AI 平台。 高价值风险共享型合作激增：药企、AI 生物科技公司、科技巨头形成互补合作，如 Sanofi 与 OpenAI、Formation Bio 的跨界合作。
关键问题
问题 1：全球生物学生成式 AI 市场中，增长最快的技术、应用、终端用户和地理细分领域分别是什么？各自的复合年增长率（CAGR）是多少？
答案：
问题 2：全球生物学生成式 AI 市场的核心驱动因素和最关键的挑战分别是什么？有哪些典型案例支撑？
答案：
核心驱动因素：① 制药行业提升生产力、降低成本的需求（案例：Insilico Medicine 的 AI 设计药物进入 Phase II 临床试验）；② AI 技术与计算基础设施进步（案例：Google DeepMind 推出 AlphaFold 3，NVIDIA 推出 BioNeMo 平台）；③ 高质量生物数据的指数级增长（案例：Recursion Pharmaceuticals 通过自动化实验室生成海量专有数据）。 最关键挑战：模型验证与 “黑箱” 可解释性问题。原因：AI 生成的分子或蛋白质结构需通过大量湿实验验证，且模型决策逻辑不透明，既增加研发成本，又影响监管审批（如 FDA 要求明确药物作用机制），是阻碍技术落地的核心瓶颈。
问题 3：2024-2029 年全球生物学生成式 AI 市场的增量增长规模是多少？哪些细分领域贡献了主要增量？各自的贡献占比如何？
答案：
2024-2029 年市场增量增长规模为3.864 亿美元。 主要增量贡献领域及占比： 终端用户维度：制药和药物发现（46.5%）； 技术维度：Transformer-based（39.3%）； 应用维度：新型药物设计（36.6%）； 地理维度：北美（34.7%）。 说明：制药和药物发现作为核心终端需求，叠加 Transformer-based 技术的成熟应用与新型药物设计的高频场景，共同主导了市场增量，而北美作为技术与产业高地，贡献了最大区域增量。
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