Глобальный ИИ в отчете о размере, доле и анализе тенденций рынка материальных открытий - обзор отрасли и прогноз до 2033 года

Что такое ИИ в размере рынка материальных открытий и темпах роста

• Согласно анализу Data Bridge Market Research, искусственный интеллект на рынке материальных открытий был оценен как740,10 млн долларов США в 2025 годуи, по прогнозам, достигнет$5605,53 млн к 2033 годуРастущий в aCAGR 28,80% с 2026 по 2033 год.
• Рынок переживает быстрый рост, обусловленный растущим спросом на передовые материалы, прорывами в области искусственного интеллекта и машинного обучения, а также расширением применения аккумуляторных технологий, полупроводников, химических веществ, аэрокосмических и фармацевтических исследований.
• Растущая потребность в ускорении разработки материалов, сокращении затрат на исследования и повышении производительности материалов вынуждает производителей, исследовательские учреждения и технологические компании внедрять платформы обнаружения на основе ИИ. Машинное обучение, генеративный ИИ и прогностическое моделирование трансформируют традиционные эксперименты с пробами и ошибками, обеспечивая более быстрый скрининг материалов, прогнозирование свойств и идентификацию инновационных материалов для хранения энергии, электроники и промышленных приложений.

Размер рынка и прогноз

• Глобальная рыночная стоимость (2025): 740,10 млн. долларов США
• Ожидаемая рыночная стоимость (2033): $5 605,53 миллион
• Прогноз CAGR (2026–2033): 28,80%
• Ведущий регион в 2025 году: Северная Америка
• Самый быстрорастущий регион: Азиатско-Тихоокеанский регион

Каковы основные выводы ИИ на рынке материальных открытий

• Северная Америка доминировала на рынке ИИ с самой большой долей дохода в 41,6% в 2025 году, чему способствовали передовая исследовательская инфраструктура ИИ, сильные инвестиции в технологии и сотрудничество между университетами, исследовательскими институтами и компаниями по материаловедению.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом с CAGR 31,0% с 2026 по 2033 год, чему будет способствовать расширение производства полупроводников, увеличение производства батарей и увеличение инвестиций в исследования материалов на основе ИИ.
• Сегмент программного обеспечения лидировал на рынке с долей 55,0% в 2025 году, чему способствовало растущее внедрение информационных платформ на основе ИИ, инструментов прогнозного моделирования и программного обеспечения для компьютерного моделирования.
• Услуги являются наиболее быстро растущим типом компонентов, прогнозируемым для регистрации CAGR в 30,2%, что отражает рост спроса на специализированную реализацию и техническую экспертизу.
• Сегмент химических веществ доминировал в категории типов материалов с долей выручки 30,0% в 2025 году, чему способствовало более широкое внедрение ИИ для оптимизации химической композиции, разработки катализаторов и открытия специализированных материалов.
• Машинное обучение составило 36,0% доли рынка в 2025 году, что предпочтительнее из-за его широкого использования в прогнозировании материальных свойств, оптимизации состава и скрининге кандидатов.
• Сегмент обнаружения материалов для аккумуляторов и хранения энергии является самой быстрорастущей категорией приложений с CAGR 32,2%, что обусловлено растущим спросом на улучшенную производительность батареи, плотность энергии, скорость зарядки и безопасность.

Сфера охвата и ИИ в сегментации рынка материальных открытий

Какова ключевая тенденция ИИ на рынке материальных открытий

• Генеративные модели искусственного интеллекта и фундамента все чаще используются в исследованиях материалов для разработки новых соединений, прогнозирования свойств материала и идентификации материалов со специфическими химическими, механическими и электронными характеристиками, снижая зависимость от традиционных исследований проб и ошибок.
• Например, в январе 2025 года Nature опубликовала исследование MatterGen, генеративной модели ИИ, разработанной для проектирования неорганических материалов с целевыми химическими, структурными, механическими, электронными и магнитными свойствами. Исследование продемонстрировало потенциал генеративного ИИ для ускорения открытия новых функциональных материалов.
• Платформы на основе искусственного интеллекта позволяют исследователям исследовать более широкий спектр материалов и ускорить идентификацию кандидатов для батарей, полупроводников, солнечных элементов и передовых промышленных применений.
• Интеграция машинного обучения с вычислительным моделированием улучшает скрининг потенциальных материалов перед лабораторным синтезом, помогая исследователям расставлять приоритеты для перспективных кандидатов и оптимизировать исследовательские рабочие процессы.
• Автономные лаборатории все чаще объединяют алгоритмы ИИ, робототехнику и экспериментальную обратную связь в реальном времени для автоматизации синтеза материала, характеристики результатов и уточнения последующих экспериментов.
• Например, в октябре 2025 года Nature Materials опубликовала исследование SCIGEN, генеративной структуры ИИ, которая включает структурные ограничения для обнаружения потенциальных квантовых материалов. Исследование собрало более 10 миллионов неорганических соединений и использовало вычислительный скрининг для выявления перспективных структур, подчеркивая достижения в разработке материалов на основе ИИ.
• Поскольку исследователи все чаще отдают приоритет более быстрой разработке материалов, индивидуальным свойствам материалов и автоматизированным экспериментам, ожидается, что внедрение генеративного ИИ и автономных платформ обнаружения будет расширяться, усиливая роль ИИ в жизненном цикле исследований и разработок материалов.

Каковы ключевые драйверы ИИ на рынке материальных открытий

• Растущий спрос на передовые материалы в батареях, полупроводниках, возобновляемых источниках энергии и аэрокосмической промышленности значительно увеличил потребность в платформах с искусственным интеллектом, способных более эффективно прогнозировать свойства материалов и выявлять перспективные соединения.
• Например, в ноябре 2023 года Nature опубликовала исследование системы глубокого обучения GNoME от Google DeepMind, которое выявило 2,2 миллиона потенциальных кристаллических структур, включая 381 000 прогнозируемых стабильных материалов, расширяя пул кандидатов для приложений в батареях, полупроводниках и других передовых технологиях.
• Производители, технологические компании и исследовательские учреждения интегрируют ИИ в разработку материалов, чтобы сократить время компьютерного скрининга, повысить производительность исследований и ускорить разработку материалов с конкретными эксплуатационными характеристиками.
• Расширение доступа к базам данных вычислительных материалов, алгоритмам машинного обучения и высокопроизводительным вычислениям также позволяет исследователям анализировать сложные структуры материалов и оценивать потенциальные соединения, прежде чем выделять ресурсы для физических экспериментов.
• Например, в марте 2024 года Chemical Science, опубликованная Королевским химическим обществом, сообщила об исследованиях с использованием искусственного интеллекта для компьютерного скрининга и лабораторного синтеза, чтобы обнаружить две новые фазы рутената кальция, демонстрируя потенциал ИИ для ускорения исследований неорганических материалов и экспериментальной проверки.
• Ожидается, что отрасли, которые все больше полагаются на передовые материалы для повышения энергоэффективности, электронной производительности и производственных возможностей, будут оставаться важными инструментами для ускорения инноваций и сокращения узких мест в развитии.

Какие факторы препятствуют росту ИИ на рынке материальных открытий

• Открытие материалов на основе ИИ требует доступа к большим, надежным и стандартизированным наборам данных, значительным вычислительным ресурсам и специализированной научной экспертизе для разработки точных прогнозных моделей и проверки предлагаемых материалов.
• Например, в марте 2023 года npj Computational Materials опубликовал обзор под названием Small Data Machine Learning in Materials Science, в котором подчеркивается, как ограниченные наборы данных обучения могут ограничивать точность модели и увеличивать риск переобучения, создавая проблемы для надежного открытия материалов на основе ИИ.
• Непоследовательные экспериментальные данные, ограниченная информация о неудачных попытках синтеза и различия между вычислительными предсказаниями и реальными лабораторными результатами могут снизить надежность модели и ограничить коммерческое принятие.
• Потребность в экспериментальной проверке, интерпретируемости моделей, специализированной инфраструктуре и интеграции с существующими лабораторными рабочими процессами продолжает увеличивать сложность внедрения, особенно для небольших исследовательских организаций и производителей с ограниченными техническими ресурсами.
• Например, в феврале 2024 года Digital Discovery, опубликованная Королевским химическим обществом, сообщила о проблемах в воспроизведении результатов из рамок машинного обучения по информатике материалов, выявляя проблемы, связанные с зависимостью программного обеспечения, отслеживанием версий, организацией кода и документацией, которые могут препятствовать воспроизводимости и доверию к исследованиям на основе ИИ.
• Эти технические и эксплуатационные проблемы могут замедлить коммерциализацию материалов, генерируемых ИИ, поскольку прогнозируемые соединения должны все еще демонстрировать практическую синтезируемость, воспроизводимость, безопасность и производительность в реальных условиях до широкого промышленного внедрения.

Как сегментируется ИИ на рынке материальных открытий

ИИ на рынке обнаружения материалов сегментируется на основе компонентов, типа материала, технологии и применения.

• Компонент

На основе компонента ИИ на рынке обнаружения материалов сегментируется на программное обеспечение, аппаратное обеспечение и услуги. Сегмент программного обеспечения доминировал на рынке с предполагаемой долей 55,0% в 2025 году, благодаря растущему внедрению информационных платформ на основе ИИ, инструментов прогнозного моделирования и программного обеспечения для компьютерного моделирования. Эти решения позволяют исследователям анализировать научные наборы данных, прогнозировать свойства материала и проверять потенциальные соединения перед лабораторными экспериментами. Интеграция с системами молекулярного моделирования и высокопроизводительной вычислительной инфраструктурой еще больше расширяет их возможности. Программные платформы также поддерживают дизайн материалов, визуализацию данных и автоматизацию исследовательских процессов. Растущее внедрение машинного обучения и генеративного ИИ усиливает спрос на программное обеспечение в химическом производстве, электронике и хранении энергии.

Сегмент услуг, как ожидается, продемонстрирует самый быстрый рост CAGR на 30,2% в течение прогнозируемого периода, что обусловлено растущим спросом на специализированную реализацию и техническую экспертизу. Эти услуги включают разработку модели ИИ, подготовку научных данных, интеграцию платформы и консультирование по вычислительным исследованиям. Материальные компании часто нуждаются в экспертной помощи для включения инструментов ИИ в существующие рабочие процессы исследований и разработок. Поставщики услуг также помогают организациям проверять прогнозы и интерпретировать сложные вычислительные результаты. Растущий спрос на индивидуальные приложения ИИ поддерживает консалтинговую и интеграционную деятельность. Сотрудничество между поставщиками программного обеспечения, специалистами по материалам и промышленными производителями расширяет требования к услугам.

• Тип материала

На основе типа материала ИИ на рынке обнаружения материалов сегментируется на полимеры, металлы и сплавы, керамику, композиты, наноматериалы, полупроводники, химические веществабиоматериалы,и другие. Сегмент химических веществ доминировал на рынке с предполагаемой долей 30,0% в 2025 году, чему способствовало растущее внедрение ИИ для оптимизации химической композиции, разработки катализаторов и открытия специальных материалов. Производители химических веществ используют модели машинного обучения для анализа молекулярных структур и прогнозирования химических свойств перед экспериментальными испытаниями. Скрининг на основе ИИ также помогает определить перспективные соединения для покрытий, клеев, промышленных химикатов и высокоэффективных полимеров. Интеграция вычислительной химии и прогнозной аналитики повышает эффективность исследований и сокращает ненужные лабораторные эксперименты. Растущий спрос на передовые химические составы в производстве, энергетике и электронике также поддерживает внедрение.

Ожидается, что сегмент полупроводников продемонстрирует самый быстрый рост на уровне CAGR в 30,1% в течение прогнозируемого периода, что обусловлено растущим спросом на передовые электронные материалы и технологии чипов следующего поколения. Платформы обнаружения на основе ИИ позволяют исследователям оценивать полупроводниковые композиции, прогнозировать электрические свойства и определять материалы, подходящие для электронных приложений. Растущая сложность в производстве чипов увеличивает потребность в материалах, которые обеспечивают улучшенную проводимость, термостабильность и энергоэффективность. Вычислительный скрининг на основе ИИ помогает исследователям исследовать материалы кандидатов, прежде чем приступить к дорогостоящим процессам изготовления. Увеличение инвестиций в инфраструктуру искусственного интеллекта, силовую электронику и передовое производство полупроводников создают дополнительный спрос. Интеграция машинного обучения с атомистическим моделированием расширяет диапазон свойств материала, которые можно оценить.

• По технологии

На основе технологий ИИ на рынке материальных открытий сегментируется в машинное обучение, глубокое обучение, генеративный искусственный интеллект, обработку естественного языка, прогнозную аналитику, графовые нейронные сети и другие. Сегмент машинного обучения доминировал на рынке с долей 36,0% в 2025 году, благодаря его широкому использованию в прогнозировании материальных свойств, оптимизации состава и скрининге кандидатов. Алгоритмы машинного обучения определяют отношения между материальными структурами, композициями и эксплуатационными характеристиками с использованием экспериментальных и вычислительных данных. Эти возможности позволяют исследователям отдавать приоритет перспективным материалам и сокращать повторяющиеся испытания. Надзорные и неконтролируемые методы обучения также поддерживают классификацию материалов и идентификацию образов в сложных наборах данных. Интеграция с имитационным программным обеспечением и научными базами данных еще больше повышает полезность модели.

Сегмент генеративного искусственного интеллекта, как ожидается, зафиксирует самый быстрый рост на уровне CAGR 37,1% в течение прогнозируемого периода, что обусловлено растущим спросом на системы ИИ, способные проектировать материалы с целевыми свойствами. Генеративные модели могут предлагать новые молекулярные структуры и композиции материалов, которые не могут быть легко идентифицированы с помощью обычного скрининга. Исследователи могут использовать эти системы для изучения материалов-кандидатов со специфическими механическими, химическими, тепловыми или электронными характеристиками. Достижения в моделях фундамента и генеративных алгоритмах расширяют их применение в материалах батарей, катализаторах, полимерах и полупроводниковых исследованиях. Интеграция с вычислительным моделированием позволяет оценить предлагаемые материалы до физического синтеза. Растущий интерес к ускоренным инновациям в области материалов побуждает исследовательские учреждения и производителей внедрять эти технологии.

• С помощью приложения

На основе применения ИИ на рынке обнаружения материалов подразделяется на прогнозирование свойств материала, молекулярное моделирование и моделирование, обнаружение материалов для аккумуляторов и хранения энергии, обнаружение материалов для полупроводников и электроники, обнаружение лекарственных и фармацевтических материалов, обнаружение и оптимизацию катализаторов, проектирование и разработку полимеров, прогнозирование маршрута синтеза материалов и другие. Сегмент прогнозирования свойств материала доминировал на рынке с предполагаемой долей 38,0% в 2025 году, что обусловлено растущим спросом на точные прогнозы характеристик материала до лабораторной проверки. Модели ИИ помогают исследователям оценить механическую прочность, термическую стабильность, электропроводность и химическую реактивность. Эти прогнозы позволяют исследовательским группам более эффективно проверять материалы кандидатов и определять приоритеты перспективных композиций. Интеграция с инструментами вычислительных материалов улучшает анализ сложных структурно-имущественных отношений. Производители также используют прогностические модели для руководства разработкой продукта и оптимизации производительности материала.

Ожидается, что в сегменте обнаружения материалов для аккумуляторов и хранения энергии будет наблюдаться самый быстрый рост CAGR на 32,2% в течение прогнозируемого периода, обусловленный растущим спросом на улучшенную производительность батареи, плотность энергии, скорость зарядки и безопасность. Платформы на основе ИИ помогают исследователям идентифицировать и оценивать материалы электродов, электролиты и другие компоненты батареи с многообещающими электрохимическими свойствами. Модели машинного обучения анализируют экспериментальные наборы данных, чтобы предсказать поведение батареи и определить составы кандидатов для дальнейшего тестирования. Растущее внедрение электромобилей и инвестиции в возобновляемые источники энергии увеличивают потребность в передовых аккумуляторных технологиях. Скрининг с использованием ИИ также может помочь исследователям исследовать альтернативы дорогостоящему или ограниченному в поставках сырью. Интеграция с автоматизированными лабораториями и компьютерным моделированием ускоряет исследовательские рабочие процессы.

В каком регионе самая большая доля ИИ на рынке материальных открытий

• Северная Америка доминировала на рынке ИИ с самой большой долей дохода в 41,6% в 2025 году, чему способствовали передовая исследовательская инфраструктура ИИ, сильные инвестиции в технологии и сотрудничество между университетами, исследовательскими институтами и компаниями по материаловедению.
• Регион также выигрывает от тесного сотрудничества между университетами, правительственными лабораториями и промышленными производителями, наряду с растущим внедрением исследовательских платформ на основе искусственного интеллекта для фармацевтических препаратов, полупроводников, химических веществ и хранения энергии. Увеличение инвестиций в высокопроизводительные вычисления, генеративный ИИ и науку о вычислительных материалах продолжает укреплять лидирующие позиции Северной Америки на мировом рынке.

Американский ИИ в Material Discovery Market Insight

ИИ в США на рынке открытий материалов демонстрирует сильный рост благодаря растущим инвестициям в исследования искусственного интеллекта, передовые разработки материалов и технологии вычислительной химии. Зрелая технологическая экосистема страны, наряду с растущим внедрением систем машинного обучения, генеративного ИИ и прогностического моделирования, стимулирует спрос на полупроводниковые, фармацевтические, химические и энергетические приложения. Кроме того, растущий акцент на ускорении исследований и разработок, снижении затрат на обнаружение материалов и повышении производительности материалов ускоряет внедрение платформ, основанных на ИИ.

Азиатско-Тихоокеанский ИИ в анализе рынка материальных открытий

Ожидается, что азиатско-тихоокеанский ИИ на рынке материальных открытий будет быстро расти благодаря расширению производства электроники, увеличению инвестиций в искусственный интеллект и росту спроса на передовые материалы в таких странах, как Китай, Япония и Индия. Растущее внедрение технологий машинного обучения, глубокого обучения и моделирования, а также растущий спрос на инновационные батареи, полупроводники и химические материалы поддерживают расширение регионального рынка. Кроме того, растущие инвестиции в исследовательскую инфраструктуру и сотрудничество между технологическими компаниями, университетами и институтами материаловедения ускоряют внедрение ИИ в промышленном и академическом секторах.

Японский ИИ в анализе рынка материальных открытий

Японский ИИ на рынке материальных открытий демонстрирует устойчивый рост благодаря растущим инвестициям в передовые исследования материалов, полупроводниковые инновации и технологии искусственного интеллекта. Производители электроники, автомобильные компании и исследовательские институты все чаще внедряют платформы на основе ИИ для ускорения скрининга материалов, прогнозирования свойств материалов и повышения эффективности исследований и разработок. Кроме того, растущий спрос на высокопроизводительные аккумуляторные материалы, современные полимеры и электронные компоненты следующего поколения еще больше способствует росту рынка в Японии.

Китайский ИИ в анализе рынка материальных открытий

Китайский ИИ на рынке материальных открытий быстро растет, что обусловлено расширением производства полупроводников, увеличением инвестиций в искусственный интеллект и растущим вниманием правительства к технологической самостоятельности. Растущее внедрение ИИ-моделирования материалов и прогнозной аналитики в производстве аккумуляторов, электронике, химических веществах и передовых исследованиях материалов значительно повышает спрос на рынке. Кроме того, растущие инвестиции в отечественные исследовательские возможности, технологии хранения энергии и высокопроизводительные материалы позиционируют Китай как ключевой растущий рынок для открытия материалов на основе ИИ.

Британский ИИ в Material Discovery Market Insight

Британский ИИ на рынке материальных открытий переживает устойчивый рост, поддерживаемый растущим внедрением искусственного интеллекта в научные исследования, фармацевтические разработки и передовую инженерию материалов. Увеличение инвестиций в инфраструктуру исследований ИИ и растущий спрос на эффективные решения для скрининга материалов на основе данных способствуют росту рынка. Кроме того, интеграция машинного обучения, генеративного ИИ и вычислительного моделирования повышает эффективность прогнозирования и исследований материалов, позиционируя Великобританию как важный инновационный центр в области ИИ в индустрии обнаружения материалов.

Немецкий ИИ в анализе рынка материальных открытий

Немецкий ИИ на рынке материальных открытий неуклонно расширяется благодаря сильной промышленной производственной базе страны, передовым инженерным возможностям и растущему внедрению технологий ИИ следующего поколения. Производители автомобилей, химические компании, разработчики полупроводников и научно-исследовательские институты все чаще используют платформы ИИ для проектирования материалов, прогнозирования свойств и научно-исследовательской деятельности. Непрерывные достижения в области машинного обучения, вычислительного моделирования и разработки материалов на основе данных, наряду с сильным акцентом промышленности на инновации и эффективность производства, еще больше стимулируют рост рынка в Германии.

Каковы ведущие компании в области ИИ на рынке материальных открытий

ИИ в индустрии материальных открытий в основном возглавляют хорошо зарекомендовавшие себя компании, в том числе:

• Citrine Informatics, Inc.(США)
• Schrödinger, Inc.(США)
• Материалы. Zone Technologies Ltd.(Израиль)
• Kebotix, Inc.(США)
• Aionics, Inc.(США)
• CuspAI Ltd. (Великобритания)
• Предпочтительная вычислительная химия, Inc. (Япония)
• Enthought, Inc. (США)
• Исследовательские институты UL (США)
• Обнаруженные материалы (США)
• Yonder Materials (США)
• Doublet Labs (США)
• Thetic (Великобритания)
• XtalPi Holdings Limited (Китай)
• SES AI Corporation (США)
• QuantumScape Corporation (США)
• Schrödinger Materials Science (США)
• NVIDIA Corporation (США)
• International Business Machines Corporation (США)
• Microsoft Corporation (США)

Каковы последние разработки в области ИИ на рынке материальных открытий

• В июне 2025 года Aionics запустила свою платформу искусственного молекулярного интеллекта (AMI), предназначенную для ускорения разработки формул для электролитов аккумуляторов и других химических применений. Платформа использует ИИ для скрининга сложных химических составов при учете молекулярных взаимодействий и практических ограничений состава, помогая исследователям более эффективно оценивать потенциальные материалы. Этот запуск подчеркивает растущую роль специализированных систем ИИ в ускорении исследований материалов и инноваций в области аккумуляторов.
• В апреле 2025 года SES AI анонсировала свою платформу Molecular Universe MU-0, объединяющую физические методы и искусственный интеллект для поддержки открытия материалов батареи. Компания планирует продемонстрировать платформу программного обеспечения и услуг, чтобы продемонстрировать, как молекулярный анализ с поддержкой ИИ может поддержать разработку передовых технологий литий-металлических и литий-ионных батарей. Эта разработка отражает растущее использование инструментов, управляемых ИИ, для ускорения обнаружения материалов для хранения энергии.
• В июле 2024 года исследователи из Национальной ускорительной лаборатории SLAC и Стэнфордского университета представили подход, основанный на искусственном интеллекте, к обнаружению целевых материалов. Метод был разработан для повышения эффективности сбора и анализа данных при поиске материалов с определенными свойствами. Исследование может помочь ученым определить перспективных кандидатов для приложений, начиная от климатических технологий и заканчивая квантовыми вычислениями, одновременно поддерживая разработку более автоматизированных экспериментальных рабочих процессов.
• В ноябре 2023 года Google DeepMind объявил, что его инструмент глубокого обучения GNoME предсказал 2,2 миллиона новых кристаллических структур, в том числе около 380 000 прогнозируемых стабильных и потенциально полезных для будущих технологий. Команда сделала перспективные прогнозируемые структуры доступными для исследовательского сообщества в рамках Проекта материалов, поддерживая дальнейшее исследование материалов для батарей, электроники и других приложений. Разработка продемонстрировала, как ИИ может расширить спектр материалов-кандидатов, доступных для научных испытаний.
• В июле 2021 года Preferred Computational Chemistry запустила Matlantis в качестве облачного сервиса атомистического моделирования. Разработанная с помощью Preferred Networks и ENEOS, платформа интегрировала глубокое обучение с обычным физическим моделированием для ускорения анализа поведения материалов атомного масштаба. Его подход был разработан, чтобы помочь промышленным и академическим исследователям более эффективно исследовать более широкий спектр потенциальных материалов, что ознаменовало важную раннюю коммерческую разработку в области обнаружения материалов на основе ИИ.

SKU-76906