生命科学中的生成人工智能市场规模、份额和行业分析，按组件（软件/平台和服务）、按部署（基于云、本地和混合）、按技术（大语言模型 (LLM)、自然语言处理 (NLP)、生成分子/蛋白质模型等）、按产品类型（独立和集成）、按应用（药物发现与设计、临床试验设计）和运营等），按最终用户（制药和生物技术公司、CRO、学术和研究机构等）和区域预测，2026-2034 年

2025年，全球生命科学领域生成人工智能市场规模为11.8亿美元。预计该市场将从2026年的16亿美元增长到2034年的182亿美元，预测期内复合年增长率为35.52%。

全球市场包括基于人工智能的平台、模型和软件解决方案，可增强研究、开发和运营工作流程。随着生命科学组织处理大量基因组、临床、分子、成像和监管数据，市场对能够生成见解、自动化记录、支持分子设计和改进决策的工具产生了需求，因此该市场有望显着增长。

随着主要公司面临研发成本上升、药物开发时间延长以及提高临床成功率的压力越来越大，生成式人工智能在药物发现、临床试验设计、监管写作、医疗事务和商业运营方面的采用也在增加。重点企业正在投资生成式人工智能平台、战略合作伙伴关系和人工智能支持的生命科学解决方案，以巩固他们在这个不断发展的市场中的地位。

• 例如，2026 年 1 月，NVIDIA 公司扩展了 NVIDIA BioNeMo，这是一个开放式开发平台，旨在支持实验室在环工作流程并加速人工智能驱动的生物学和药物发现。 BioNeMo 的采用旨在通过将生成、代理和物理人工智能连接到药物发现应用来扩展科学发现。

NVIDIA Corporation、IQVIA Inc.、Oracle Corporation 和 Veeva Systems Inc. 等主要参与者正在精简其资源，用于技术进步、投资计划和新产品发布，以增强其市场影响力。

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生命科学市场趋势中的生成人工智能

人工智能副驾驶的使用日益增多是一个新趋势

全球生命科学市场生成人工智能的一个重要趋势是人工智能副驾驶的使用不断增加。生命科学公司经常使用分散的数据，包括实验室记录、方案、文献和研究文档，这可能会减慢决策速度并降低生产率。人工智能副驾驶员允许科学家和商业用户在现有研究平台中提出问题、总结信息、比较结果并生成见解，从而帮助应对这些挑战。因此，这些工具正在从简单的生产力助手转变为基于工作流程的科学副驾驶，支持发现、实验计划、文档和知识管理。主要公司正在关注并投资新产品的发布，以利用这一不断增长的市场趋势。 

• 例如，2025 年 10 月，Benchling, Inc. 推出了 Benchling AI 作为科学人工智能的指挥中心，将代理和预测模型直接引入科学家现有的工作流程中。这种发展凸显了生命科学公司如何将人工智能副驾驶嵌入到研究平台中，以减少离线工具的使用并改善科学知识的获取。

市场动态

市场驱动因素

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生命科学领域基因组、临床和分子数据量的增加推动市场增长

基因组、临床和分子数据量的不断增加是全球生命科学市场生成人工智能的主要驱动力。数据量的增加鼓励生命科学公司采用更快、更智能的方式来管理复杂的科学信息。制药生物技术公司会生成大量数据集，但传统分析工具通常难以有效连接这些数据源。生成式人工智能通过总结大型数据集、识别隐藏模式、支持目标发现、改进临床试验设计以及生成可供研究的见解来帮助应对这一挑战。采用这些人工智能平台可以减少手动分析、改善决策并加速药物开发工作流程。

这就产生了对生成式人工智能解决方案的强烈需求，这些解决方案可以统一不同的数据源并将其转化为可操作的科学和临床情报。为了强调其广泛的应用，市场上的主要公司正在大力投资开发这些平台。

• 例如，2025年5月，Rad AI获得了来自Advocate Health、Memorial Hermann Health System、Corewell Health和Atlantic Health System的6800万美元C轮投资。这些合作伙伴关系体现了双方的共同承诺，即改变全国数百万患者的护理服务，并扩大生成式人工智能在医院和诊所的使用。

市场限制

人工智能生成的科学和临床输出的监管不确定性阻碍了市场增长

限制生命科学市场中生成式人工智能增长的关键因素之一是全球市场的监管不确定性。公司不能完全依赖人工智能生成的输出，除非它们是可解释的、经过验证的、可追踪的并且为监管机构所接受。 AI 生成的输出可能会因数据质量、模型设计和用户提示而异。这引起了制药和生物技术公司的担忧，因为人工智能生成的信息不准确或记录不全可能会影响提交质量、临床决策和合规性。因此，许多公司正在谨慎采用生成式人工智能，主要用于辅助工作流程，而不是完全自动化的监管或临床决策。

• 例如，2025 年 7 月，《应用临床试验》发表了一篇题为《FDA 的 Elsa AI 工具引发准确性和监督担忧》的文章，指出该工具存在准确性问题，包括虚假引用和数据幻觉。该报告强调，尽管该工具旨在加快方案审查和标签比较等活动，但其局限性阻碍了其在正式监管评估中的使用。

市场机会

现实世界证据和药物警戒中越来越多地采用生成式人工智能，以提供利润丰厚的增长机会

生成式人工智能在现实世界证据和药物警戒中的使用越来越多，为生命科学市场中的全球生成式人工智能提供了强劲的增长机会。医药及医疗器械公司需要监控大量患者记录、安全报告、临床记录、索赔数据、文献和上市后信号，以识别治疗结果和产品安全风险。生成式人工智能可以帮助公司总结大型非结构化数据集、检测安全模式、支持不良事件审查并更有效地生成基于证据的见解。随着监管机构和生命科学公司更加关注上市后安全性、现实世界的结果和更快的证据生成，对人工智能支持的 RWE 和药物警戒平台的需求预计将会增加。

• 例如，2024 年 4 月，ArisGlobal 推出了 LifeSphere NavaX，这是一种生成式人工智能解决方案，旨在简化药物警戒案例的接收。 NavaX 使用生成式人工智能来支持病例接收效率，并构成其 LifeSphere 安全生态系统的一部分。这针对的是最手动的药物安全工作流程之一——案例接收，帮助安全团队减少处理工作，提高速度，并更有效地管理不断增加的不良事件数据量。

市场挑战

将生成式人工智能与传统研发和临床系统相集成仍然是一个突出的挑战

将生成式人工智能与传统研发和临床系统相结合仍然是全球市场的主要挑战。许多制药和生物技术公司仍然依赖旧的实验室信息系统、临床试验平台、电子健康记录、文档存储库和监管数据库。这些系统通常以不同格式存储数据，并且并不总是设计为与现代人工智能模型顺利连接。因此，公司可能会在数据协调、工作流程集成、模型验证、安全审查和用户采用方面面临延迟。这会减慢大规模部署的速度，因为生成式人工智能无法提供强大的价值，除非它能够跨发现、临床、监管和商业工作流程安全地访问高质量、结构化和互联的数据。

• 例如，2025 年，Pharmaphorum 发表了一篇题为“BIO 2025：随着制药公司在整个价值链中部署人工智能，数据仍然是一个挑战”的文章，并报道制药和生物技术领导者将数据视为在整个药物开发价值链部署人工智能时的持续挑战。该文章指出，高质量的人工智能数据集在药物开发过程中并不总是可用，这凸显了断开系统带来的挑战。碎片化的数据集可能会减缓生成式人工智能在生命科学领域的实际应用。

细分分析

按组件

制药公司的偏好增加促进了软件/平台细分市场的增长

根据组件，市场分为软件/平台和服务。

软件/平台领域主导了市场。生命科学中生成式人工智能的采用主要是由支持药物发现、研究文档、科学数据分析、临床工作流程和企业知识管理的可扩展平台推动的。制药和生物技术公司更喜欢软件平台，因为它们可以跨多个部门集成，并在发现、开发、监管和商业功能中重复使用。随着公司寻求可重用的人工智能基础设施，这些因素导致平台提供商面临更强劲的需求。由于这些优势，主要公司还专注于拉动增长的新产品发布。

• 例如，2025 年 10 月，Benchling 推出了 Benchling AI，被描述为科学人工智能的指挥中心，它将代理和预测模型集成到科学家现有的工作流程中，支持生命科学中基于软件和平台的采用的主导地位。

预计服务业务在预测期内将以 30.39% 的复合年增长率增长。

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按部署

基于云的细分市场因其能够促进制药公司之间更快的协作而处于领先地位 和研究合作伙伴

根据部署，市场分为基于云的、本地的和混合的。

到 2025 年，基于云的细分市场将占据全球生命科学领域生成式人工智能的主导市场份额，因为生成式人工智能模型需要大量的计算能力、可扩展的存储、安全的数据访问和持续的模型更新。基于云的平台还允许跨地区的制药公司、人工智能供应商、CRO 和研究合作伙伴之间更快地协作。因此，云部署正在成为需要速度、灵活性和企业可扩展性的生成式 AI 解决方案的首选模型。这些因素促进了主要运营实体之间更顺畅的合作，支持整个部门的增长。

• 例如，2025 年 9 月，Absci 与 Oracle 云基础设施和 AMD 合作，加速生成人工智能驱动的药物发现，甲骨文指出云人工智能基础设施将有助于提高性能、可扩展性和生物制剂设计周期。

混合动力市场预计在预测期内复合年增长率为 32.10%。

按技术

更大程度地利用大型语言模型 (LLM)医学写作和内部知识管理促进细分市场增长

根据技术，市场分为大型语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP），生成分子/蛋白质模型、机器学习和深度学习等。

到 2025 年，大型语言模型 (LLM) 领域将主导市场，因为许多生命科学工作流程依赖于理解、总结、生成和比较大量基于文本的科学和临床信息。法学硕士在医学写作、监管文件、文献综述、临床试验方案支持、安全叙述、医疗事务内容和内部知识管理方面广泛有用。与更专业的人工智能模型相比，这种广泛的适用性为法学硕士提供了更大的采用基础，后者主要用于狭隘的发现或分子设计工作流程。因此，公司正在采用法学硕士来提高科学和商业职能的生产力。

• 例如，2025 年 7 月，默克公司扩展了其内部生成人工智能解决方案，包括一个可显着减少生成关键路径临床研究文档所需时间的平台，展示了如何使用基于法学硕士的工具来加快生命科学文档工作流程。

生成分子/蛋白质模型领域预计在预测期内复合年增长率为 37.02%。

按产品类型

独立细分市场占主导地位，因为它允许公司评估绩效 深度整合之前 人工智能

根据产品类型，市场分为独立市场和集成市场。

独立业务在市场上占据主导地位。生命科学公司仍处于生成式人工智能采用的早期到中期阶段，并且更喜欢专用的人工智能工具，这些工具可以在全面的企业集成之前针对特定用例进行测试、验证和扩展。独立平台更容易部署用于目标工作流程，例如分子生成、科学文献搜索、监管写作或研究副驾驶。这降低了实施风险，并允许公司在将人工智能深度集成到现有研发、临床或商业系统之前评估性能。因此，独立解决方案在制药和生物技术用户中获得了更广泛的初步采用。

• 例如，2025 年 5 月，Latent Labs 宣布与 AWS 开展多年合作，以扩展生命科学领域的生成式 AI，并将 AI 直接交到生物学家、制药商和生物技术创新者手中，支持在特定科学工作流程中使用专用 AI 平台。

预测期内，综合业务预计将以 40.86% 的复合年增长率增长。

按申请

药物发现与设计部分 由于对支持人工智能的发现平台的大量投资而引领市场

根据应用，市场分为药物发现和设计、临床试验设计和操作、监管写作和提交、医疗事务和科学内容、药物警戒、商业和市场准入内容等。

药物发现和设计主导了应用领域。药物发现是一项核心业务应用，因为生成式人工智能通过帮助减少发现时间、改进分子生成、支持目标识别和降低早期研发风险来发挥最大的影响。生成式人工智能通过根据所需特性创建和优化新分子或生物制剂来支持这一需求。因此，制药和生物技术公司正在大力投资支持人工智能的发现平台，以提高管道生产力。

• 例如，2025 年 11 月，Insilico Medicine 宣布与礼来公司开展研究和许可合作，将 Insilico 的 Pharma.AI 平台与礼来公司的开发和疾病专业知识相结合，以发现和推进创新疗法。

药物警戒领域预计在研究期间将以 37.44% 的复合年增长率增长。

按最终用户

制药和生物技术公司因其改善商业化工作流程的能力而处于领先地位

根据最终用户，市场分为制药和生物技术公司、CRO、学术和研究机构、医疗技术/诊断公司等。

制药和生物技术公司占据主要市场份额。这些组织拥有最强烈的需求、财务资源和数据可用性，可以在整个生命科学价值链中实施生成式人工智能解决方案。这些公司面临着高昂的研发成本、复杂的研发管线、不断上升的临床试验费用以及提高从发现到商业化速度的压力。生成式人工智能帮助他们改进目标发现、分子设计、试验计划、文档、医疗事务和商业化工作流程。因此，与 CRO、学术机构和医疗技术公司相比，制药和生物技术公司在采用方面处于领先地位。

• 例如，2025 年 6 月，NVIDIA 宣布与诺和诺德和丹麦 DCAI 合作，利用 AI 工厂以及生成式和代理式 AI 用例推进药物发现，这表明主要制药公司正在积极投资生成式 AI 以加速研发。

医疗技术/诊断公司细分市场预计在预测期内复合年增长率为 39.19%。

生命科学领域的生成式人工智能市场区域展望

按地域划分，市场分为欧洲、北美、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲。

北美

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北美地区在 2024 年以 4.2 亿美元占据主导地位，并在 2025 年以 5.5 亿美元保持领先地位。由于制药、生物技术和医疗保健技术公司大力采用人工智能，北美市场正在不断增长。该地区拥有先进的云基础设施、高研发支出，并且在药物发现、临床试验和监管工作流程中较早使用生成式人工智能。

美国生命科学市场的生成式人工智能

鉴于北美的巨大贡献以及美国在该地区的主导地位，预计2026年美国市场销售额将达到6.9亿美元左右，约占全球市场销售额的43.12%。

欧洲

欧洲预计未来几年将以 34.21% 的速度增长，在所有地区中排名第二，到 2026 年估值将达到 3.8 亿美元。随着制药公司、研究机构和医疗机构越来越多地使用生成式人工智能来提高科学研究、临床开发和监管效率，欧洲正在见证增长。该地区对数据治理和负责任的人工智能的关注正在推动对安全、合规人工智能平台的需求。

英国生命科学市场的生成式人工智能

到2026年，英国市场规模预计将达到0.8亿美元左右，约占全球销售额的5.26%。

德国生命科学市场的生成式人工智能

预计到2026年，德国市场规模将达到约0.8亿美元，相当于全球销售额的4.82%左右。

亚太地区

预计2026年亚太地区将达到3.8亿美元，稳坐第三大市场地位。由于药品制造的扩大、生物技术投资的增加以及不断增加的投资，亚太地区正在快速增长数字化转型横跨医疗保健和生命科学。该地区正在投资人工智能药物发现和临床研究能力，并对可扩展的生成人工智能产生强劲需求。

日本生命科学市场的生成式人工智能

预计2026年日本市场规模将达到0.8亿美元左右，约占全球收入的4.91%。

中国生命科学市场的生成式人工智能

中国市场预计将成为全球最大的市场之一，2026年收入约为1.3亿美元，约占全球销售额的7.88%。

印度生命科学市场的生成式人工智能

预计2026年印度市场规模将达到0.5亿美元左右，约占全球收入的3.25%。

拉丁美洲、中东和非洲

预计拉丁美洲、中东和非洲地区的市场在预测期内将出现温和增长。到2026年，拉丁美洲市场的估值可能达到0.7亿美元。该地区的生命科学公司正在采用数字工具来改善临床研究、患者数据分析和运营效率。在中东和非洲，海湾合作委员会预计到 2026 年将达到 0.1 亿美元。

南非生命科学市场中的生成式人工智能

南非市场预计到2026年将达到约0.04亿美元，约占全球收入的0.24%。

竞争格局

主要行业参与者

主要参与者专注于科学的人工智能模型以加强其市场影响力

全球生命科学领域的生成人工智能市场适度分散，存在大型科技公司、生命科学软件提供商、人工智能原生药物发现公司和云基础设施参与者。 NVIDIA Corporation、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、IQVIA Inc.、Veeva Systems Inc.、Benchling, Inc.、Insilico Medicine、Recursion Pharmaceuticals、Tempus AI 和 Certara, Inc. 等主要公司占据了重要的市场份额。这些公司在药物发现、临床开发、监管写作、医疗事务、真实世界证据和科学数据管理领域拥有强大的影响力。

• 例如，2026 年 1 月，Oracle 推出了 Oracle Life Sciences AI 数据平台，这是一个支持 AI 的生成平台，旨在统一生命科学数据并支持研发，临床试验，上市后安全和商业化工作流程。这一发展通过支持人工智能和代理智能在整个生命科学价值链中的使用，增强了甲骨文在市场中的地位。

全球市场的其他著名参与者包括 Schrödinger, Inc.、Owkin, Inc.、TetraScience, Inc.、Anthropic PBC、Google Cloud 和 Absci Corporation。这些公司预计将专注于产品创新、科学的人工智能模型、企业级云平台和特定领域的生成式人工智能解决方案，以在预测期内加强其市场占有率。市场仍然高度创新驱动，竞争日益转向多模式人工智能模型、安全数据集成、监管级输出和端到端人工智能工作流程。

生命科学领域主要生成人工智能公司名单

• 英伟达公司（我们。）
• IQVIA 公司（我们。）
• 甲骨文公司（我们。）
• Veeva 系统公司（美国）
• 微软公司（美国）
• Alphabet Inc.（美国）
• Benchling, Inc.（美国）
• 英科医疗（我们。）
• Recursion Pharmaceuticals, Inc.（美国）
• Tempus AI, Inc.（美国）

主要行业发展

• 2026 年 1 月：甲骨文推出了甲骨文生命科学人工智能数据平台，这是一个支持人工智能的生成解决方案，旨在帮助制药、医疗设备、研究和生命科学组织加速研发、临床试验、上市后安全和商业化方面的成果。
• 2026 年 1 月：Hippocratic AI 收购了 Grove AI，并与波士顿咨询集团 (BCG) 达成战略合作。这些发展增强了公司在整个领域部署安全、可扩展且基于临床的生成人工智能的能力生物制药和医疗技术价值链，从研发和临床试验到商业化，并提高患者参与度。
• 2025 年 12 月：埃森哲投资了 Ryght AI，这是一家平台提供商，致力于实现生命科学行业临床研究设计和执行的现代化。这项投资使生命科学和临床研究公司能够通过将代理人工智能与企业技术解决方案相结合，更快地为患者提供新的治疗方法。
• 2025 年 10 月：Owkin, Inc 推出了 K Pro，它的副驾驶将先进的代理人工智能引入生物医学研究和药物开发。 K Pro 帮助制药公司和生物技术公司在整个发现和开发流程中做出更明智的决策，提高临床成功率，并以足够快的速度提供决策级、数据驱动的生物见解，以改变项目轨迹。
• 2024 年 6 月：Cognizant 在 Google Cloud 的生成式人工智能 (genAI) 技术上推出了一套医疗保健大语言模型 (LLM) 解决方案，包括该公司的 Vertex AI 平台和 Gemini 模型，旨在重新设计医疗保健管理流程并改善体验。

报告范围

该报告提供了生命科学市场中全面的全球生成人工智能。它涵盖了跨组件、部署、技术、产品类型、应用程序和最终用户的详细市场分析。它研究了药物发现和设计、临床试验设计和操作、监管写作和提交、医疗事务和科学内容、药物警戒、商业和市场准入内容以及其他生命科学工作流程中对生成式人工智能解决方案的需求。该研究进一步评估了软件/平台、服务、基于云的部署、本地模型、混合部署、大语言模型、自然语言处理、生成分子/蛋白质模型、机器学习和深度学习、独立产品和集成解决方案在当前市场采用中的作用。该报告还提供了关键地区的区域见解、竞争格局分析、公司概况、近期发展以及对驱动、限制和塑造市场未来机会的主要因素的评估。

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