Der Markt für generative KI in der Chemie wird bis 2031 voraussichtlich ein Volumen von 10.635,61 Millionen US-Dollar erreichen, gegenüber 986,37 Millionen US-Dollar im Jahr 2024. Es wird erwartet, dass der Markt im Zeitraum 2025–2031 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 40,9 % verzeichnen wird.
Generative KI in der Chemiemarktanalyse
Die Prognose für generative KI im Chemiemarkt deutet auf ein starkes Wachstum im gesamten Chemie- und Werkstoffsektor hin, das durch den steigenden Bedarf an Forschung und Entwicklung, die digitale Transformation der chemischen Produktion und die Erfordernisse der Nachhaltigkeit getrieben wird.
Zu den wichtigsten Wachstumsfaktoren gehören:
- Das Bestreben nach einer schnelleren Material-/Molekülentdeckung, bei der generative KI die Möglichkeit bietet, neuartige Molekülstrukturen und Reaktionswege vorzuschlagen.
- Die Einführung KI-gestützter Prozessoptimierung und Produktionseffizienz in der chemischen Herstellung ermöglicht Kosteneinsparungen und Leistungsverbesserungen.
- Unterstützende Initiativen in den Bereichen Digitalisierung, Cloud Computing und Integration generativer KI-Modelle in chemische Wertschöpfungsketten (Labore → Anlagen → Formulierung) bieten eine Plattform für die Marktexpansion.
Infolgedessen investieren Chemieunternehmen und Materialfirmen verstärkt in generative KI-Technologien, um Entwicklungszyklen zu verkürzen, Experimentierkosten zu senken und nachhaltigere, leistungsfähigere Produkte zu liefern.
Überblick über generative KI im Chemiemarkt
Generative KI in der Chemie bezeichnet den Einsatz fortgeschrittener algorithmischer Verfahren, darunter generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), Reinforcement Learning und große Sprachmodelle bzw. chemisch-sprachliche Modelle, in chemischen und materialwissenschaftlichen Arbeitsabläufen. Diese Systeme unterstützen Aufgaben wie die Neuentwicklung von Molekülen oder Materialien, die Vorhersage von Reaktionswegen, die Optimierung von Prozessparametern, die Entwicklung von Katalysatoren und Formulierungen sowie weitere Formen chemischer Innovation.
In der gesamten chemischen Industrie, von Spezialchemikalien, Polymeren, Beschichtungen und Agrochemikalien bis hin zu Feinchemikalien und Werkstoffen, trägt generative KI dazu bei, die Forschung zu beschleunigen, die Anzahl notwendiger physikalischer Experimente zu reduzieren, die Produktion und den Rohstoffverbrauch zu optimieren und die Ziele der Nachhaltigkeit und der Kreislaufwirtschaft zu erreichen. Somit etabliert sich generative KI als Grundlage für Innovation, Produktivität und Wettbewerbsvorteile für Chemieunternehmen, Forschungseinrichtungen und Werkstoffhersteller.
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Generative KI im Chemiemarkt: Strategische Einblicke

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Generative KI im Chemiemarkt: Treiber und Chancen
Markttreiber:
- Beschleunigte Innovation und Forschungs- und Entwicklungsdruck: Die Chemie-/Materialsektoren stehen unter zunehmendem Druck, schneller Innovationen zu entwickeln, und generative KI bietet die Möglichkeit, größere molekulare/materialtechnische Bereiche mit weniger physikalischen Experimenten zu erforschen.
- Betriebliche Effizienz und Prozessoptimierung: Generative Modelle tragen zur Verfeinerung chemischer Prozesse bei, verbessern die Ausbeute, reduzieren Abfall, senken den Energieverbrauch (wichtig für die chemische Produktion) und ermöglichen eine agilere Produktion.
- Nachhaltigkeit und regulatorische Erfordernisse: Angesichts strengerer Umweltauflagen und des Strebens nach grüner Chemie unterstützt generative KI die Entwicklung weniger gefährlicher Materialien, recyclingfreundlicher Formulierungen, optimierter Rohstoffe und kohlenstoffärmerer Prozesse.
Marktchancen:
- Schwellenländer und Digitalisierung in der Chemie: Schwellenländer, die ihre Chemie-/Produktionsbasis ausbauen (z. B. Indien, China), bieten Wachstumschancen für die Einführung generativer KI-Lösungen, insbesondere in den Bereichen Werkstoffe, Spezialchemikalien und Polymere.
- Integration mit Material-/Prozessinformatik & Analytik: Die Kombination von generativer KI mit Big Data, Analytik, simulations-/physikbasierter Modellierung und IoT in Produktionsanlagen eröffnet einen breiteren Kontext für die Wertschöpfung, nicht nur für das Moleküldesign, sondern für die Optimierung des gesamten Lebenszyklus.
- Nachfrage nach KI-gestützter Automatisierung und Workflow-Optimierung in Chemielaboren und -anlagen: Der Trend hin zum „Labor der Zukunft“ und zur „digitalen Anlage“ bedeutet, dass generative KI zunehmend in durchgängige Arbeitsabläufe eingebettet wird, von der Entdeckung über die Skalierung bis hin zur Fertigung, wodurch ein breites Marktpotenzial entsteht.
Generative KI in der chemischen Marktsegmentierungsanalyse
Der Markt wird anhand mehrerer Segmentierungsdimensionen analysiert:
Durch Technologie:
- Maschinelles Lernen (ML)
- Deep Learning (DL)
- Quantencomputing
- Reinforcement Learning (RL)
- Molekulares Docking / Generative Chemie-Engines
Nach Bereitstellungsmodus:
- Vor Ort
- Cloud-basiert
- Hybrid
Auf Antrag:
- Entdeckung neuer Materialien / Moleküle
- Produktionsoptimierung
- Rohstoffoptimierung
- Preisoptimierung
- Prozessmanagement und -steuerung
- Optimierung des Produktportfolios
- Bedarfsprognose für Rohstoffe
Nach Endverbrauchsbranche:
- Spezialchemikalien und -materialien
- Pharmazeutika / Feinchemikalien
- Polymere und Kunststoffe
- Agrochemikalien
- Massenchemikalien & Herstellung
Nach Geographie:
- Nordamerika
- Europa
- Asien-Pazifik
- Süd- und Mittelamerika
- Naher Osten und Afrika
Generative KI im Chemiemarkt: Regionale Einblicke
Die regionalen Trends und Einflussfaktoren auf den Markt für generative KI in der Chemieindustrie während des gesamten Prognosezeitraums wurden von den Analysten von The Insight Partners eingehend erläutert. Dieser Abschnitt behandelt außerdem die Marktsegmente und geografische Verteilung des Marktes für generative KI in der Chemieindustrie in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, dem Nahen Osten und Afrika sowie Süd- und Mittelamerika.
Generative KI im Chemiemarkt: Berichtsumfang
| Berichtattribute | Details |
|---|---|
| Marktgröße im Jahr 2024 | 986,37 Millionen US-Dollar |
| Marktgröße bis 2031 | 10.635,61 Millionen US-Dollar |
| Globale durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (2025 - 2031) | 40,9 % |
| Historische Daten | 2021-2023 |
| Prognosezeitraum | 2025–2031 |
| Abgedeckte Segmente | Nach Komponente
|
| Abgedeckte Regionen und Länder | Nordamerika
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| Marktführer und wichtige Unternehmensprofile |
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Generative KI in der Chemiebranche: Einfluss der Akteure auf die Geschäftsdynamik
Der Markt für generative KI in der Chemieindustrie wächst rasant, angetrieben durch die steigende Nachfrage der Endverbraucher. Gründe hierfür sind unter anderem sich wandelnde Verbraucherpräferenzen, technologische Fortschritte und ein wachsendes Bewusstsein für die Produktvorteile. Mit steigender Nachfrage erweitern Unternehmen ihr Angebot, entwickeln innovative Lösungen, um den Kundenbedürfnissen gerecht zu werden, und nutzen neue Trends, was das Marktwachstum zusätzlich beflügelt.

- Überblick über die wichtigsten Akteure im Bereich generativer KI im Chemiemarkt
Generative KI im Chemiemarkt – Marktanteilsanalyse nach Regionen
1. Nordamerika
- Marktanteil: Besitzt den größten Marktanteil, was auf eine starke Chemie-/Fertigungsinfrastruktur, die frühe Einführung von KI, gut finanzierte Forschung und Entwicklung sowie Investitionen großer Chemieunternehmen in die Digitalisierung zurückzuführen ist.
- Wichtigste Einflussfaktoren: Präsenz großer KI- und Chemieunternehmen, enge Verbindungen zwischen Wissenschaft und Industrie, innovationsfreundliches regulatorisches Umfeld.
- Trends: Verstärkte Nutzung cloudbasierter generativer KI-Plattformen, Partnerschaften zwischen Chemieunternehmen und KI-Anbietern sowie zunehmender Einsatz von generativer KI sowohl für die Molekülentdeckung als auch für die Prozessoptimierung.
2. Europa
- Marktanteil: Bedeutender Marktanteil, gestützt durch eine starke chemische Industrie (Spezialchemikalien, Werkstoffe) und ein unterstützendes regulatorisches Umfeld (z. B. EU-Chemikalienstrategie, Nachhaltigkeitsagenda).
- Wichtigste Einflussfaktoren: Nachfrage nach nachhaltigen Chemikalien, Materialinnovationen und Digitalisierungsvorgaben.
- Trends: Interoperable KI-Plattformen, grenzüberschreitende Kooperationen und Schwerpunkt auf umweltfreundlichen und zirkulären chemischen Prozessen.
3. Asien-Pazifik
- Marktanteil: Am schnellsten wachsende Region, angetrieben durch die rasche Industrialisierung, den Ausbau der chemischen Produktion, steigende Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie die zunehmende Nutzung von KI im Privatsektor.
- Wichtigste Einflussfaktoren: Starke staatliche Initiativen für KI und digitale Fertigung, wachsender Spezialchemiesektor, niedrige Implementierungskosten, die eine sprunghafte Einführung ermöglichen.
- Trends: Einsatz von generativer KI zur Optimierung von Rohstoffen/Produktion, Lokalisierung von KI-Workflows (Sprache, Datensätze) und Ausbau von Partnerschaften zwischen westlichen KI-Anbietern und Chemieunternehmen im asiatisch-pazifischen Raum.
4. Süd- und Mittelamerika
- Marktanteil: Aufstrebender Markt mit wachsendem Adoptionspotenzial.
- Wichtigste Treiber: Expansion der Chemie- und Werkstoffproduktion, Bedarf an Prozesseffizienz, Interesse an digitalen und KI-gestützten Lösungen zur Kostenkontrolle.
- Trends: Cloudbasierte generative KI-Lösungen für KMU und mittelständische Chemieunternehmen, angepasst an lokale Rohstoff-/Produktionsbedingungen.
5. Naher Osten und Afrika
- Marktanteil: Entwicklungsregion mit starkem Wachstumspotenzial aufgrund zunehmender Investitionen in die chemische Industrie, Petrochemie und Werkstoffe.
- Wichtigste Einflussfaktoren: Nationale Strategien für die digitale Fertigung, Diversifizierung der Chemieindustrie und Interesse an nachhaltiger Fertigung.
- Trends: Implementierung von generativer KI in integrierten Chemiezentren (z. B. Petrochemie, Polymere), Partnerschaftsmodelle mit globalen KI-Anbietern.
Generative KI im Chemiemarkt – Marktdichte: Auswirkungen auf die Geschäftsdynamik verstehen
Der Markt für generative KI in der Chemiebranche wird aufgrund der Präsenz großer KI-/Technologieanbieter, spezialisierter Chemie-/KI-Unternehmen und traditioneller Chemieunternehmen, die durch KI-Partnerschaften Innovationen vorantreiben, zunehmend wettbewerbsintensiv.
Dieses Wettbewerbsumfeld zwingt die Anbieter, sich durch folgende Maßnahmen zu differenzieren:
- Nahtlose Integration von generativer KI mit chemischer Informatik, Simulationsplattformen, Laborautomatisierung und Fertigungssystemen.
- Skalierbare, cloudbasierte generative KI-Lösungen, die auf Arbeitsabläufe in der Chemie-/Materialwissenschaft (Moleküldesign, Prozessoptimierung, Fertigung) zugeschnitten sind.
- KI-gestützte Automatisierung nicht nur für die Forschung, sondern auch für Anlagenprozesse (Katalysatorentwicklung, Rohstoffoptimierung, vorausschauende Wartung).
- Interoperabilität mit chemischen Datenbanken, Verarbeitungssystemen (PLM, MES) und Laboren oder Produktionsstätten von Drittanbietern.
Generative KI im Chemiemarkt: Wichtige Unternehmen
Nachfolgend sind einige der wichtigsten Unternehmen aufgeführt, die im Bereich der generativen KI auf dem Chemiemarkt tätig sind:
- Insilico-Medizin
- Cyclica
- Atomweise
- Molekulare KI
- Chemify
- Recursion Pharmaceuticals
- Wohlwollende KI
- Exscientia
- DeepCure
- BenchSci
Zu den weiteren im Rahmen der Studie analysierten Unternehmen gehören:
- Schrödinger, Inc.
- Zymergen
- Cloud Pharmaceuticals
- IBM Corporation
- Google LLC
- Microsoft Corporation
- NVIDIA Corporation
- Mitsui Chemicals, Inc.
- Omya AG
Generative KI im Chemiemarkt: Neuigkeiten und aktuelle Entwicklungen
- Im Mai 2023 kündigten IBM Japan und Mitsui Chemicals eine Zusammenarbeit an, um die Geschwindigkeit und Präzision der Entdeckung durch die Integration von IBM Watson Discovery mit generativen KI-Modellen (GPT) in chemischen Anwendungen zu verbessern.
- Generative KI wird in Chemieunternehmen zunehmend zur Optimierung von Arbeitsabläufen eingesetzt. Laut einer Studie von Accenture hat generative KI das Potenzial, durch Automatisierung oder Erweiterung etwa 31 % der Arbeitsstunden in der chemischen Industrie zu beeinflussen.
- Anbieter im Bereich der generativen KI für die Chemie bilden Partnerschaften mit Chemieherstellern und bringen Lösungen auf den Markt, die sich sowohl auf die Molekülentdeckung als auch auf die Optimierung von Herstellungsprozessen konzentrieren. Dies signalisiert einen strategischen Wandel von F&E-Werkzeugen hin zur Unterstützung der gesamten Wertschöpfungskette.
Generative KI im Chemiemarkt: Berichtsabdeckung und Ergebnisse
Der Bericht „Generative KI in der Chemie: Marktgröße und Prognose (2024–2034)“ bietet eine detaillierte Analyse, die Folgendes umfasst:
- Globale und regionale Marktgröße und Prognose für alle wichtigen Marktsegmente, die im Rahmen des Geltungsbereichs abgedeckt werden
- Markttrends sowie Marktdynamiken wie Treiber, Hemmnisse und wichtige Chancen
- Detaillierte PEST- und SWOT-Analyse
- Marktanalyse mit Fokus auf wichtige Markttrends, globale und regionale Rahmenbedingungen, Hauptakteure, regulatorische Rahmenbedingungen und aktuelle Marktentwicklungen
- Branchenlandschaft und Wettbewerbsanalyse mit Fokus auf Marktkonzentration, Heatmap-Analyse, führende Akteure und aktuelle Entwicklungen
- Detaillierte Unternehmensprofile
- Historische Analyse (2 Jahre), Basisjahr, Prognose (7 Jahre) mit CAGR
- PEST- und SWOT-Analyse
- Marktgröße Wert/Volumen – Global, Regional, Land
- Branchen- und Wettbewerbslandschaft
- Excel-Datensatz
Aktuelle Berichte
Erfahrungsberichte
Grund zum Kauf
- Fundierte Entscheidungsfindung
- Marktdynamik verstehen
- Wettbewerbsanalyse
- Kundeneinblicke
- Marktprognosen
- Risikominimierung
- Strategische Planung
- Investitionsbegründung
- Identifizierung neuer Märkte
- Verbesserung von Marketingstrategien
- Steigerung der Betriebseffizienz
- Anpassung an regulatorische Trends

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