Drug Discovery 인포매틱스 시장 규모는 현재 29억 7,000만 달러로, 2025-2030년의 CAGR 10.11%를 나타내, 2030년에는 48억 1,000만 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.
AI를 활용한 타겟 식별, 클라우드 기반 분자 모델링, 멀티오믹스 통합의 급속한 도입으로 제약 기업은 탐색 기간을 10-15년에서 거의 절반으로 단축할 수 있습니다. 생명과학 기술 담당 간부의 93% 이상이 AI 예산을 늘릴 의향을 나타내고 있으며, 확대하는 유전체, 프로테옴, 임상 데이터 세트를 실행 가능한 리드로 변환하는 플랫폼에 대한 수요가 지속되고 있음을 보여주고 있습니다. 시장의 기세는 연구개발비 증가, AI 검증 경로를 명확히 하는 규제 당국의 노력, 소수의 환자 집단에 치료법을 적응시키는 정밀의료 솔루션에 대한 수요 증가도 반영하고 있습니다. 반면, Siemens에 의한 도트매틱스의 51억 달러 인수와 같은 대규모 인수는 실험 캡처부터 규정 준수 데이터 아카이브에 이르기까지 모든 것을 다루는 통합된 엔드 투 엔드 디지털 연구 환경에 대한 업계 축족을 보여줍니다.
AI를 활용한 플랫폼은 리드 화합물의 동정 사이클이 최대 50% 단축되어 연구자는 1회 합성하기 전에 수백만 개의 인실리코 분자를 테스트할 수 있게 되었습니다. Bioptimus의 기초 모델에 대한 7,600만 달러의 자금 조달은 단백질 접힘과 질병의 표현형을 예측할 수 있는 생물학적으로 인식된 LLM을 대규모로 생산하는 경쟁을 보여줍니다. FDA의 2025년 1월 지침 초안은 AI 모델의 '신뢰성'을 증명하기 위한 위험 기반 기준을 스폰서에게 제공하여 디지털 실험 워크플로우의 신속한 승인을 가능하게 합니다. 엘리 릴리와 OpenAI와의 협업을 포함한 제약 기업과 하이테크 기업의 제휴는 제너레이티브 모델이 현재 탐색, 전임상, 임상 업무에 어떻게 통합되어 있는지를 보여줍니다. AI는 또한 전자 차트의 코호트를 프로토콜에 정의된 통합 기준에 동적으로 매칭시켜 환자 모집 창을 단축시켜 등록률을 높이고 시험 지연을 단축합니다.
클라우드 탄력성은 On-Premise 클러스터와 비교하여 컴퓨팅 화학 워크로드의 총 소유 비용을 60-80% 절감하는 온디맨드 고성능 컴퓨팅을 제공합니다. Novo Nordisk가 NVIDIA의 슈퍼컴퓨터 Gefion을 사용함으로써 GPU에 최적화된 인프라가 신경학적 적응증을 대상으로 하는 맞춤형 단백질 언어 모델의 교육을 가속화하는 방법을 보여줍니다. FDA의 전자 건강 기록에서 임상 데이터 캡처로의 파일럿 테스트는 표준화된 클라우드 호스팅 API가 연구 시작까지의 기간을 최대 60% 단축할 수 있음을 입증합니다. IP 누출을 줄이기 위해 대부분의 바이오 제약 회사는 민감한 데이터 세트를 가상 프라이빗 클라우드에 저장하면서 대규모 시뮬레이션을 준수 지역의 공용 인스턴스로 버스트하는 하이브리드 아키텍처를 도입했습니다.
엔터프라이즈급 디스커버리 스위트는 초기 비용에 50만-200만 달러를 필요로 하는 경우가 있으며, 서비스는 3-5년에 걸쳐 배가되는 경우가 많기 때문에 낭비 없는 생명공학 예산이 늘어납니다. ELN, LIMS, 고함량 스크리닝 시스템과의 통합 작업으로 도입 기간은 12-18개월이 됩니다. 클라우드 구독이 자본 지출을 줄이더라도 많은 기업들은 특히 특허 출원 중인 경우 공유 환경에서 독자적인 리드 시리즈가 공개될 것이라고 우려하고 있습니다. 또한 지속적인 릴리스 주기로 인해 업그레이드 비용이 자주 발생하기 때문에 총 소유 비용 계산 대상이 이동하게 됩니다.
유전체과 단백질체학가 조기 탐색 캠페인을 형성하고 있음을 반영하여, 시퀀싱와 타겟 데이터 분석은 2024년에 35.67%가 되어, Drug Discovery 인포매틱스 시장의 최대 슬라이스를 차지했습니다. 높은 처리량 시퀀싱는 거대한 데이터 세트를 다운스트림 모델링 및 스크리닝 파이프라인에 제공하기 때문에 이 부문은 여전히 기초가 됩니다. 분자 모델링은 규모가 작고 FeatureDock과 같은 트랜스포머 기반 아키텍처가 기존 도킹 툴을 능가하고 가상 스크리닝에서 위양성을 줄이기 때문에 CAGR 13.56%로 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 분자 모델링의 Drug Discovery 인포매틱스 시장 규모는 양자 지원 시뮬레이션이 개념 증명에서 리드 최적화 워크플로우에서 일상적인 사용으로 전환함에 따라 빠르게 확대되는 경향이 있습니다.
AI는 컨포머 생성, 자유 에너지 섭동, ADMET 특성 예측을 가속화하고 설계와 합성 간의 피드백 루프를 강화합니다. 클라우드 리소스는 진입 장벽을 낮추어 중견 기업이 하룻밤에 수만 개의 분자 동역학 궤도를 실행할 수 있도록 합니다. 규제 당국은 특정 동물 실험을 면제하기 위해 컴퓨터에 의한 증거를 받아들이므로 인실리코 독성학에 더 유리한 기세가 있습니다. 이러한 동향도 함께, 분자 모델링은 벤처 캐피탈의 늘어짐의 대상이 되고 있습니다.
2024년 Drug Discovery 인포매틱스 시장 점유율의 48.34%는 제약 기업이 차지하고, Drug Discovery, 전임상, 조기 개발 데이터를 하나의 디지털 스레드에 통합하는 기업 전개가 이를 지원했습니다. 노발티스의 슈레딩거와 23억 달러의 계약과 같은 협업은 선도적인 제약 회사가 현재 AI 플랫폼을 라이선스하는 규모를 보여줍니다. 동시에 의약품 개발 업무 위탁 기관(CRO)의 CAGR은 12.56%로 다른 모든 고객 그룹을 능가합니다. 스폰서는 전문 분석, 클라우드 호스팅 및 알고리즘 검증을 CRO에 요청하며, 내부 팀은 IT 유지 관리가 아닌 치료 생물학에 집중할 수 있습니다.
CRO는 데이터 사이언스, 레귤러 트리 라이팅 및 분산형 테스트 관리를 통합 서비스 계약에 번들함으로써 소구력을 높이고 있습니다. 이러한 통합적 접근 방식은 윤택한 자금이 없는 컴플라이언스를 준수하는 인포매틱스 인프라가 필요한 소규모 생명공학 고객과 공명합니다. 대학연구실과 정부기관도 자금제공기관이 재현 가능하고 공유 가능한 데이터를 요구하게 되어 플랫폼의 이용을 확대하고 있습니다. 이러한 방식으로 최종 사용자 수요가 다양해지면 공급업체의 로드맵은 균형 잡힌 수익 구성이 되어 특정 고객층의 영향을 받기 어려워집니다.
북미는 1,000억 달러를 초과하는 연간 연구개발비와 AI 모델의 신뢰성에 관한 FDA의 명확한 가이던스에 힘입어 2024년 세계 매출의 45.34%를 차지해 선두를 유지했습니다. 2025년 JP 모건 헬스케어 컨퍼런스에서 발표된 엔비디아의 멀티파트너 생명과학 프로그램과 같은 대규모 하드웨어 및 소프트웨어 제휴는 실리콘 밸리와 월스트리트 자본이 계산 발견을 중심으로 계속 수렴하고 있음을 보여줍니다. 이 지역에는 방대한 인재 풀이 있음에도 불구하고 기업의 83%가 여전히 채용 문제를 지적하고 있으며 서비스 제공업체에 대한 수요가 높아지고 있습니다.
유럽은 의약품 식별자를 표준화하고 국경을 넘어 데이터의 상호 운용성을 향상시키는 EMA의 이니셔티브에 힘입어 여전히 중요한 지위를 차지하고 있습니다. GDPR(EU 개인정보보호규정)에 기반한 강력한 개인정보보호규칙은 연계학습 등 프라이버시를 보호하는 AI 방법의 개발을 촉구하고 있습니다. Brexit이 병행하는 규제의 흐름이 태어나면서 영국은 AI 연구에 대한 두터운 세액공제를 유지하고 국내 중소기업이 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원하고 있습니다.
아시아태평양은 2030년까지 예측 CAGR이 14.20%로 가장 급성장하고 있는 지역입니다. 중국 파이프라인은 2021년과 2024년 사이에 두 배로 4,391개의 시험 자산이 되고 중국에서 서쪽으로의 라이선싱 계약은 2024년 84억 달러에 달했습니다. 승인까지의 기간을 단축하는 규제개혁과 역유출이 현지 인포매틱스 수요를 강화. 일본과 한국은 임상시험 거버넌스를 간소화하고 인도의 견고한 CRO 섹터는 비용 효율적인 데이터 관리 서비스를 제공합니다. 싱가포르의 생명공학 분야의 노동력은 지난 10년간 60% 증가할 것으로 예상되지만 프로젝트 수가 증가함에 따라 인재 격차는 여전히 확대되고 있습니다.
The drug discovery informatics market size is currently valued at USD 2.97 billion and is set to reach USD 4.81 billion by 2030, supported by a 10.11% CAGR during 2025-2030.
Rapid adoption of AI-driven target identification, cloud-based molecular modeling, and multi-omics integration is helping pharmaceutical companies compress discovery timelines from 10-15 years to nearly half that period. More than 93% of life-sciences technology executives intend to increase AI budgets, signalling durable demand for platforms that convert expanding genomic, proteomic, and clinical data sets into viable leads. Market momentum also reflects heightened R&D spending, regulatory initiatives that clarify AI validation pathways, and rising demand for precision medicine solutions able to match therapies to smaller patient subpopulations. Meanwhile, large-scale acquisitions-such as Siemens' USD 5.1 billion purchase of Dotmatics-underline an industry pivot toward unified, end-to-end digital research environments that cover everything from experiment capture to compliant data archiving.
AI-powered platforms now cut lead-identification cycles by up to 50%, allowing researchers to test millions of in-silico molecules before a single synthesis run occurs. Bioptimus' USD 76 million fundraising for foundation models exemplifies the race to generate biologically aware LLMs that can predict protein folding and disease phenotypes at scale. The FDA's January 2025 draft guidance gives sponsors a risk-based rubric for evidencing AI model "credibility," unlocking faster approvals for digital experimentation workflows. Pharmaceutical-tech alliances-including Eli Lilly's collaboration with OpenAI-showcase how generative models are now embedded across discovery, preclinical, and clinical operations. Downstream, AI also shortens patient-recruitment windows by dynamically matching electronic health record cohorts to protocol-defined inclusion criteria, thereby lifting enrollment rates and lowering trial delays.
Cloud elasticity supplies on-demand high-performance computing that trims total cost of ownership for computational chemistry workloads by 60-80% compared with on-premises clusters. Novo Nordisk's use of NVIDIA's Gefion supercomputer illustrates how GPU-optimized infrastructure speeds training of bespoke protein-language models aimed at neurological indications. The FDA's electronic-health-record-to-clinical-data-capture pilot proves that standardized, cloud-hosted APIs can shrink study-startup timelines by up to 60%. To mitigate IP leakage, most biopharma organizations are deploying hybrid architectures that keep sensitive datasets in virtual private clouds while bursting large simulations to public instances located in compliant regions.
Enterprise-grade discovery suites can require USD 500,000-2 million in upfront fees, and services often double the bill over a 3-5-year horizon, stretching lean biotech budgets. Integration work-linking ELNs, LIMS, and high-content screening systems-pushes deployment windows to 12-18 months. Even though cloud subscriptions cut capital outlay, many firms still worry about exposing proprietary lead series in shared environments, especially where patent filings are pending. Continuous release cycles also trigger frequent upgrade spending, creating a moving target for total cost-of-ownership calculations.
Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:
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Sequencing and target data analysis held the largest slice of the drug discovery informatics market at 35.67% in 2024, reflecting how genomics and proteomics shape early discovery campaigns. The segment remains foundational because high-throughput sequencing feeds gigantic datasets into downstream modeling and screening pipelines. Molecular modeling, although smaller, is the fastest riser with a 13.56% CAGR as transformer-based architectures such as FeatureDock outperform classical docking tools and reduce false positives in virtual screens. The drug discovery informatics market size for molecular modeling is on track to expand rapidly as quantum-assisted simulation moves from proof-of-concept to routine use in lead optimization workflows.
AI accelerates conformer generation, free-energy perturbation, and prediction of ADMET properties, tightening feedback loops between design and synthesis. Cloud resources lower entry barriers, allowing mid-tier firms to run tens of thousands of molecular dynamics trajectories overnight. Regulatory momentum further favors in-silico toxicology, as agencies accept computational evidence to waive certain animal studies. Together, these trends keep molecular modeling a coveted competency and a magnet for venture capital.
Pharmaceutical companies owned 48.34% of the drug discovery informatics market share in 2024, supported by enterprise rollouts that integrate discovery, preclinical, and early development data within a single digital thread. Collaborations such as Novartis' USD 2.3 billion agreement with Schrodinger illustrate the scale at which big pharmas now license AI platforms. At the same time, contract research organizations exhibit a 12.56% CAGR, outpacing all other customer groups. Sponsors turn to CROs for specialized analytics, cloud hosting, and algorithm validation, allowing internal teams to focus on therapeutic biology instead of IT upkeep.
CROs enhance appeal by bundling data science, regulatory writing, and decentralized trial management under unified service agreements. This integrated approach resonates with small biotechnology clients that lack deep pockets but still require compliant informatics infrastructure. University labs and government institutes also expand platform use as funding bodies increasingly demand reproducible, shareable data. Collectively, diversified end-user demand supports a balanced revenue mix, making vendor roadmaps less susceptible to any single customer cohort.
The Drug Discovery Informatics Market Report is Segmented by Function (Sequencing & Target Data Analysis, and More), End User (Pharmaceutical Companies, and More), Solution (Software and Services), Workflow (Discovery Informatics and Development Informatics), Geography (North America, Europe, Asia-Pacific, and More). The Market Forecasts are Provided in Terms of Value (USD).
North America retained leadership with 45.34% of global revenue in 2024, backed by USD 100 billion-plus annual R&D outlays and clear FDA guidance for AI model reliability. Large hardware-software alliances-such as NVIDIA's multi-partner life-sciences program announced at the 2025 JP Morgan Healthcare Conference-show that Silicon Valley and Wall Street capital continue to converge around computational discovery. Despite the region's vast talent pool, 83% of companies still report recruiting pain points, reinforcing service-provider demand.
Europe remains significant, propelled by EMA initiatives that standardize medicinal-product identifiers and improve cross-border data interoperability. Strong privacy rules under GDPR encourage development of privacy-preserving AI methods such as federated learning. While Brexit created parallel regulatory tracks, the United Kingdom sustains generous tax credits for AI research, helping domestic SMEs stay competitive.
Asia-Pacific is the fastest-growing territory with a 14.20% forecast CAGR through 2030. China's pipeline doubled to 4,391 investigational assets between 2021 and 2024, and China-to-West licensing deals hit USD 8.4 billion in 2024. Regulatory reforms curbing approval timelines and a reverse brain drain bolster local informatics demand. Japan and South Korea streamline trial governance, while India's robust CRO sector supplies cost-efficient data-management services. Singapore's biotech workforce is projected to grow 60% this decade, although talent gaps still widen as project counts rise.