화학 분야 생성형 AI 시장 : 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 - 기술별, 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2033년)
Generative AI In Chemical Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology (Machine Learning, Generative Models (GAN & VAE)), By Application (Molecular Design & Drug Discovery, Materials Discovery), By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드:1814017
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 08월
페이지 정보:영문 100 Pages
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한글목차
화학 분야 생성형 AI 시장 개요
세계의 화학 분야 생성형 AI 시장 규모는 2024년에 10억 1,970만 달러로 평가되었고, 2033년에는 233억 4,610만 달러에 이를 전망이며, 2025-2033년 CAGR 41.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.
생성형 AI(GenAI)는 고도의 머신러닝과 데이터 분석을 이용하여 연구개발 속도 및 효율을 높임으로써 화학 및 소재 분야의 성장을 가속하고 있습니다.
신소재의 발견을 가속해, 개발 사이클의 신속화 및 비용 삭감을 실현합니다. 이 기술을 통해 최적의 재료 배합을 신속하게 파악하고 제품 성능과 지속가능성을 모두 높일 수 있습니다. 생성형 AI가 가능하게 하는 급속한 진보는 혁신을 추진하고 빠르게 변화하는 화학 시장에서 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적입니다. 화학 분야에서 생성형 AI의 확대는 주로 고급 분자 설계와 새로운 화합물의 발견을 통해 신속하게 개선하는 힘에 의해 추진되고 있습니다. 생성형 AI는 주로 특정 특성을 가진 분자 구조를 정확하게 예측하는 데 사용되며 값 비싸고 시간적 제약이 있는 시행착오 방법에 대한 의존도를 줄이고 보다 효율적인 제품 개발을 가능하게 합니다. 이러한 모든 촉진요인은 새로운 화학물질, 의약품 및 재료가 시장에 더 빨리 도달하는 데 도움이 되며 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 이점이 됩니다.
화학 분야 생성형 AI는 화학 반응을 시뮬레이션하여 화학 제조에서 공정 최적화를 추진하고, 생성형 AI는 에너지 효율을 높이고 수율을 극대화하며 폐기물을 최소화하는 최적의 매개변수를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이는 지속가능성과 비용 효율성에 중점을 둔 업계 증가를 지원하며, 적은 환경 부하로 더 높은 가치의 산출물을 생산할 수 있게 합니다. 또한 AI를 활용한 예지보전은 고장을 예측하고 적시에 적극적인 보전을 가능하게 함으로써 설비의 다운타임 및 운용 비용을 절감합니다.
또한, 머신러닝 알고리즘의 진보와 결합된 화학 데이터의 양 증가는 화학 산업에서 생성형 AI의 채택을 촉진하는 중요한 요소입니다. 화학 산업의 풍부한 데이터는 보다 안전하고 지속 가능한 화학 물질의 창출, 제조 효율성 및 혁신을 개선하는 데 중점을 둔 고급 모델의 개발을 가능하게 합니다. 게다가 환경 친화적인 관행을 채택하고 규제 기준을 충족하는 압력이 높아짐에 따라 화학 기업이 지속가능성 목표를 지원하기 위해 GenAI 솔루션에 투자하도록 촉구하고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법 및 범위
제2장 주요 요약
제3장 화학 분야 생성형 AI의 변수, 동향 및 범위
시장 계통 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계의 과제
화학 분석 도구에서 생성형 AI
업계 분석-Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
제4장 화학 분야 생성형 AI 시장의 추정 및 동향 분석 : 기술별
부문 대시보드
화학 분야 생성형 AI 시장의 변동 분석 : 기술별(2024년, 2033년)
머신러닝
생성 모델(GAN 및 VAE)
딥러닝
분자 도킹(양자 컴퓨팅)
GNN
기타(NLP, 강화 학습)
제5장 화학 분야 생성형 AI 시장의 추정 및 동향 분석 : 용도별
부문 대시보드
화학 분야 생성형 AI 시장의 변동 분석 : 용도별(2024년, 2033년)
분자설계 및 창약
재료 발견
반응 예측 및 역합성
기타(화학 제조, 예측 분석)
제6장 화학 분야 생성형 AI 시장의 추정 및 동향 분석 : 지역별
화학 분야 생성형 AI 시장 점유율 : 지역별(2024년, 2033년)
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
한국
호주
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
아랍에미리트(UAE)
사우디아라비아
남아프리카
제7장 경쟁 구도
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
참가 기업의 개요
재무실적
제품 벤치마킹
기업 히트맵 분석
전략 매핑
기업 프로파일
Accenture
AION Labs
ChemAI Ltd
Google
HELM AG
IBM Corporation
Microsoft
Mitsui Chemicals, Inc.
Siemens AG
NVIDIA Corporation
Omya AG
AJY
영문 목차
영문목차
Generative AI in Chemical Market Summary
The global generative AI in chemical market size was estimated at USD 1,019.7 million in 2024 and is projected to reach USD 23,346.1 million by 2033, growing at a CAGR of 41.9% from 2025 to 2033. Generative AI (GenAI) is fueling growth in the chemicals and materials sector by enhancing the speed and efficiency of research and development, using advanced machine learning and data analytics.
It accelerates the discovery of new materials, resulting in faster development cycles and lower costs. This technology allows for the swift identification of optimal material formulations, boosting both product performance and sustainability. The rapid progress enabled by GenAI is vital for driving innovation and maintaining a competitive advantage in a rapidly changing chemical market. The expansion of generative AI in chemicals is primarily driven by its power to improve quickly through advanced molecular design and the discovery of new compounds. It is majorly used for accurately predicting molecular structures with specific properties, it reduces dependency on expensive and time-sensitive trial and error methods, allowing for more efficient product development. All these drivers help new chemicals, pharmaceuticals, and materials in reaching the market faster, which is an essential advantage for maintaining competitiveness.
Generative AI in chemical industry is driven by the process optimization in chemical manufacturing by simulating chemical reactions, GenAI helps determine the best parameters to boost energy efficiency, maximize yield, and minimize waste. This supports the industry's growing focus on sustainability and cost-efficiency, enabling the production of higher-value outputs with less environmental impact. Moreover, AI-powered predictive maintenance reduces equipment downtime and operational costs by anticipating failures and allowing for timely, proactive maintenance.
Furthermore, the increasing quantity of chemical data combined with advancements in machine learning algorithms is a significant factor driving the adoption of generative AI in chemical industry. The richness of data within the chemical industry allows for the development of advanced models that focus in creating safer, more sustainable chemicals and improving manufacturing efficiency and innovation. In addition, the rising pressure to adopt environmentally friendly practices and meet regulatory standards is encouraging chemical companies to invest in GenAI solutions to support their sustainability objectives.
Global Generative AI In Chemical Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth on global, regional, and country levels and provides an analysis of the industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global generative AI in chemical market report based on technology, application, and region.
Technology Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Machine Learning
Generative Models (GAN & VAE)
Deep Learning
Molecular Docking (Quantum Computing)
GNN
Others (NLP, Reinforcement Learning)
Application Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
