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세계의 재료 정보학 시장
Material Informatics
상품코드 : 1782865
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 385 Pages
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한글목차

재료 정보학 세계 시장은 2030년까지 3억 7,990만 달러에 달할 전망

2024년에 1억 5,210만 달러로 추정되는 재료 정보학 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 16.5%로 성장하여 2030년에는 3억 7,990만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 원소 재료는 CAGR 18.2%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 2억 4,190만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 화학 재료 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 13.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 4,140만 달러로 추정, 중국은 CAGR 22.1%로 성장 예측

미국의 재료 정보학 시장은 2024년에 4,140만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 분석 기간 2024년부터 2030년까지 CAGR 22.1%로 성장하여 2030년에는 예측 시장 규모 8,450만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 12.0%와 14.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 13.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 재료 정보학 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

재료 정보학이 재료 탐색 및 개발의 미래로 떠오르는 이유는 무엇일까?

재료 정보학은 신소재의 발견, 최적화 및 응용 방법을 업계 전반에서 빠르게 재정의하고 있으며, 기존의 시행착오적인 접근 방식에서 크게 벗어나고 있습니다. 데이터 과학, 머신러닝, 계산 모델링을 활용하여 재료 정보학은 연구자와 엔지니어가 재료 특성을 예측하고, 분자 구조를 시뮬레이션하며, 혁신 파이프라인을 가속화할 수 있도록 돕습니다. 이 기술을 통해 연구 개발팀은 항공우주 및 반도체에서 에너지 저장 및 생물의학에 이르기까지 다양한 용도의 신소재 개발에 소요되는 시간, 비용 및 불확실성을 줄일 수 있습니다. 고체 배터리, 플렉서블 일렉트로닉스, 지속가능한 폴리머와 같은 차세대 기술의 발전으로 인해 매우 특수한 특성을 가진 재료에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 재료 정보학은 기존의 실험실 테스트에서 처리하는데 수년이 걸리는 방대한 데이터세트를 사용하여 구조와 성능의 숨겨진 상관관계를 밝혀냄으로써 이러한 요구에 대응하고 있습니다. 레거시 재료 데이터의 디지털화와 하이스루풋 실험 플랫폼의 통합은 인포매틱스 기반 연구의 가치를 더욱 높이고 있습니다. 희소하거나 합성하기 어려운 화합물의 식별, 복합재료의 최적화, 여러 성능 지표의 균형이 필요한 복잡한 다목적 문제 해결에 있어서도 이러한 계산 우선 접근법은 필수적입니다. 기업들이 혁신과 시장 경쟁 속도를 경쟁 차별화 요소로 삼고 있는 가운데, 재료 정보학은 재료과학과 첨단 제조 생태계의 전략적 자산이 되고 있습니다.

AI와 빅데이터는 재료 혁신의 다음 도약을 어떻게 형성하고 있는가?

인공지능과 빅데이터는 재료 정보학의 부상과 함께 경험적 추론에서 예측적 데이터 기반 설계로의 근본적인 전환을 가능하게 하는 핵심 요소입니다. AI 알고리즘, 특히 딥러닝과 신경망은 원자 배열, 상전이, 반응 경로의 복잡한 패턴을 인식하기 위해 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터로 훈련되고 있습니다. 이러한 모델은 강도, 전도성, 내식성, 열 안정성 등 주요 특성을 정확하게 예측할 수 있어 값비싸고 시간이 많이 소요되는 실험실 테스트의 필요성을 크게 줄일 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 오픈 소스 소재 데이터베이스는 큐레이션된 데이터세트에 대한 접근을 민주화하고 학계, 스타트업, 업계 리더들 간의 협업을 촉진함으로써 중요한 역할을 하고 있습니다. 머티리얼 그래프 네트워크, 양자화학 시뮬레이션, 생성적 AI 모델과 같은 도구는 엔지니어링 기능을 갖춘 완전히 새로운 재료 클래스를 생성할 수 있게 해줍니다. 또한, 능동적 학습 시스템을 통해 새로운 실험 결과를 바탕으로 AI 모델을 개선하여 예측 정확도를 지속적으로 향상시키는 반복적인 피드백 루프를 형성합니다. AI가 설계한 실험을 로봇이 수행하는 자율 실험실과 정보학의 융합은 지금까지 도달할 수 없었던 연구 속도를 가능하게 합니다. AI, 빅데이터, 자동화의 융합은 대기업의 R&D를 변화시킬 뿐만 아니라 소규모 연구소와 스타트업이 재료과학의 최첨단을 달릴 수 있도록 돕고 있습니다.

산업 전반에 걸친 채택이 재료 혁신 주기의 패러다임 전환을 가져올 것인가?

재료 정보학은 빠른 기술 혁신, 비용절감, 재료 차별화를 통한 경쟁력 확보를 목표로 하는 다양한 산업에서 빠르게 채택되고 있습니다. 에너지 분야에서 이 기술은 특히 전기자동차 및 그리드 규모의 전력 저장 시스템을 위해 보다 효율적인 태양전지, 수소 저장 재료 및 배터리 화학제품의 개발을 가속화하고 있습니다. 항공우주 및 국방 분야에서는 우주탐사 및 초음속 항해에 필수적인 초경량-내열 합금 및 복합재료 설계에 인포매틱스가 활용되고 있습니다. 제약 분야에서는 생체적합성 약물 운반체, 스마트 폴리머, 차세대 패키징 재료의 발견을 위해 인포매틱스 기반 설계가 활용되고 있습니다. 전자 및 반도체 분야에서는 고유전체 재료, 저손실 절연체, 그래핀 대체 재료 등 새로운 2차원 재료의 창출로 혜택을 누리고 있습니다. 건축과 섬유 분야에서도 그린 빌딩과 퍼포먼스 웨어를 위한 스마트하고 지속가능한 소재가 연구되고 있습니다. ESG 지침이 강화되고 지속가능성이 전 세계적으로 우선순위로 떠오르면서, 재료 정보학은 기업이 위험하거나 재생 불가능한 재료를 보다 안전하고 친환경적인 대체품으로 대체할 수 있도록 돕고 있습니다. 이러한 산업 전반의 적용 가능성으로 인해 기업들은 소프트웨어 공급업체, 클라우드 제공업체, 대학 연구실과의 파트너십을 통해 제품 개발 라이프사이클에 인포매틱스를 통합하는 것을 추진하고 있습니다. 그 결과, 혁신 주기가 체계적으로 변화하고 있으며, 몇 년이 걸리던 프로세스에서 몇 달 또는 몇 주 만에 결과를 도출할 수 있는 데이터 중심의 경로로 이동하고 있습니다.

재료 정보학 시장 확대를 촉진하는 요인은 무엇인가?

재료 정보학 시장의 성장은 기술 발전, 연구 개발 방법론의 진화, 시장 고유의 혁신 수요에 기반한 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 항공우주, 전자, 에너지, 헬스케어 등의 분야에서 제품 요구사항이 복잡해짐에 따라 신속하고 정확하며 확장 가능한 재료 탐색 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 고처리 스크리닝 기술과 AI 기반 예측 모델의 통합은 더 빠른 반복과 최적화를 가능하게 하고, 연구 기관과 상업적 R&D 팀에게 인포매틱스 기반 워크플로우를 더욱 매력적으로 만들고 있습니다. 오픈 액세스 재료 데이터베이스의 보급과 클라우드 컴퓨팅의 발전으로 진입장벽이 낮아져 스타트업과 중견기업이 대규모 인프라 투자 없이도 재료 정보학을 도입할 수 있게 되었습니다. 이와 함께 지속가능성 목표와 규제 요건을 충족해야 한다는 압박이 커지면서 산업계는 환경 친화적이고 무해하며 재활용 가능한 대체 재료를 식별하기 위해 인포매틱스를 활용하고 있습니다. 학술 기관, 국립 연구소, 영리 기업 간의 협력은 지식의 이전과 인포매틱스 도구의 실제 사회로의 적용을 가속화하고 있습니다. 디지털 트윈과 시뮬레이션 기반 프로토타이핑의 부상으로 재료 정보학이 당연히 지원하는 데이터 중심 설계 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 재료 모델링, 데이터 분석, 실험 검증을 하나의 우산 아래 통합한 소프트웨어 생태계의 출현으로 채택 프로세스가 간소화되었습니다. 마지막으로, 재료 연구, 특히 청정 기술 및 국방 혁신 분야의 정부 자금 지원 이니셔티브는 재료 정보학 생태계를 전 세계로 확장할 수 있는 비옥한 토양을 조성하고 있습니다.

부문

재료 유형(원소 재료, 화학 재료, 기타 재료), 기술(머신러닝 기술, 딥 텐서 기술, 통계 해석 기술, 디지털 어닐러 기술, 기타 기술), 최종사용(재료과학 최종사용, 화학·제약 최종사용, 전자·반도체 최종사용, 자동차 최종사용, 항공우주 및 방위 최종사용, 기타 최종사용)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Material Informatics Market to Reach US$379.9 Million by 2030

The global market for Material Informatics estimated at US$152.1 Million in the year 2024, is expected to reach US$379.9 Million by 2030, growing at a CAGR of 16.5% over the analysis period 2024-2030. Elements Material, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 18.2% CAGR and reach US$241.9 Million by the end of the analysis period. Growth in the Chemicals Material segment is estimated at 13.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$41.4 Million While China is Forecast to Grow at 22.1% CAGR

The Material Informatics market in the U.S. is estimated at US$41.4 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$84.5 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 22.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 12.0% and 14.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 13.2% CAGR.

Global Material Informatics Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Material Informatics Emerging as the Future of Materials Discovery and Development?

Material informatics is rapidly redefining how new materials are discovered, optimized, and applied across industries, marking a significant departure from traditional trial-and-error approaches. By leveraging data science, machine learning, and computational modeling, material informatics enables researchers and engineers to predict material properties, simulate molecular structures, and accelerate the innovation pipeline. This technology empowers R&D teams to reduce the time, cost, and uncertainty involved in developing novel materials for applications ranging from aerospace and semiconductors to energy storage and biomedicine. The global push for next-generation technologies-like solid-state batteries, flexible electronics, and sustainable polymers-is creating urgent demand for materials with highly specific properties. Material informatics addresses this need by uncovering hidden correlations between structure and performance using vast datasets that traditional lab testing would take years to process. The digitization of legacy materials data and the integration of high-throughput experimentation platforms are further amplifying the value of informatics-driven research. This computational-first approach is also critical in identifying rare or hard-to-synthesize compounds, optimizing composites, and solving complex multi-objective problems that require balancing multiple performance metrics. As organizations embrace innovation and speed-to-market as competitive differentiators, material informatics is becoming a strategic asset in materials science and advanced manufacturing ecosystems.

How Are AI and Big Data Shaping the Next Leap in Materials Innovation?

Artificial intelligence and big data are central to the rise of material informatics, enabling a fundamental shift from empirical guesswork to predictive, data-driven design. AI algorithms, especially deep learning and neural networks, are being trained on experimental and simulated data to recognize complex patterns in atomic arrangements, phase transitions, and reaction pathways. These models can accurately predict key properties such as strength, conductivity, corrosion resistance, and thermal stability, significantly reducing the need for expensive and time-consuming lab trials. Cloud computing platforms and open-source materials databases are playing a crucial role by democratizing access to curated datasets, fostering collaboration among academic institutions, startups, and industry leaders. Tools such as materials graph networks, quantum chemistry simulations, and generative AI models are enabling the creation of entirely new material classes with engineered functionalities. Furthermore, active learning systems allow AI models to refine themselves based on new experimental results, creating an iterative feedback loop that continuously improves predictive accuracy. The fusion of informatics with autonomous labs-where robots execute AI-designed experiments-is unlocking previously unattainable research velocity. This convergence of AI, big data, and automation is not only transforming R&D in large corporations but also enabling small labs and startups to compete at the cutting edge of materials science.

Is Cross-Industry Adoption Driving a Paradigm Shift in Material Innovation Cycles?

Material informatics is seeing rapid adoption across a wide spectrum of industries seeking to innovate faster, reduce costs, and gain a competitive edge through material differentiation. In energy, the technology is accelerating the development of more efficient solar cells, hydrogen storage materials, and battery chemistries, especially for electric vehicles and grid-scale storage systems. Aerospace and defense sectors are leveraging informatics to design ultra-lightweight, heat-resistant alloys and composites critical for space exploration and supersonic travel. In pharmaceuticals, informatics-driven design is being used to discover biocompatible drug carriers, smart polymers, and next-gen packaging materials. Electronics and semiconductors are benefiting through the creation of high-dielectric materials, low-loss insulators, and novel 2D materials such as graphene alternatives. Even the construction and textile sectors are exploring smart, sustainable materials for green buildings and performance wear. As ESG mandates tighten and sustainability becomes a global priority, material informatics is also helping companies substitute hazardous or non-renewable materials with safer, eco-friendly alternatives. This cross-industry applicability is pushing enterprises to integrate informatics into their product development life cycles, often through partnerships with software vendors, cloud providers, and university research labs. The result is a systemic transformation of innovation cycles-shifting from years-long processes to data-driven pathways that can deliver results in months or even weeks.

What Are the Core Drivers Powering the Material Informatics Market’s Expansion?

The growth in the material informatics market is driven by several factors rooted in technological advancement, evolving R&D methodologies, and market-specific innovation demands. The increasing complexity of product requirements across sectors such as aerospace, electronics, energy, and healthcare has created strong demand for rapid, accurate, and scalable materials discovery platforms. The integration of high-throughput screening techniques with AI-based prediction models is enabling faster iteration and optimization, making informatics-based workflows more attractive to research institutions and commercial R&D teams. The widespread availability of open-access materials databases and advances in cloud computing are reducing entry barriers, allowing startups and mid-sized enterprises to adopt material informatics without massive infrastructure investments. In parallel, growing pressure to meet sustainability goals and regulatory requirements is encouraging industries to use informatics to identify eco-friendly, non-toxic, and recyclable material alternatives. Collaborative frameworks between academic institutions, national labs, and commercial players are accelerating knowledge transfer and real-world deployment of informatics tools. The rise of digital twins and simulation-led prototyping is reinforcing demand for data-centric design platforms that material informatics naturally supports. Furthermore, the emergence of integrated software ecosystems that combine materials modeling, data analytics, and experimental validation under one umbrella is simplifying the adoption process. Finally, government funding initiatives in materials research, particularly in clean tech and defense innovation, are creating a fertile ground for the expansion of the material informatics ecosystem globally.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Material Informatics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Material Type (Elements Material, Chemicals Material, Other Materials); Technology (Machine Learning Technology, Deep Tensor Technology, Statistical Analysis Technology, Digital Annealer Technology, Other Technologies); End-Use (Material Science End-Use, Chemical & Pharmaceutical End-Use, Electronics & Semiconductors End-Use, Automotive End-Use, Aerospace & Defense End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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