市场规模
量子计算在药物发现市场的规模在2025年估值为3.15亿美元,预计2026年将达到3.61亿美元,到2035年将增长至16.92亿美元,在2026年至2035年的预测期内复合年增长率为18.7%。
市场报告关键要点
- 由于对现场量子系统需求的不断增长(这些系统因其速度和效率而备受重视),硬件部分在量子计算药物发现市场中占据主导地位。
- 在药物发现步骤方面,优化阶段预计将在2026年获得约50%的总收入份额,这归功于其在药物发现过程中的重要作用。
- 在目标治疗领域方面,目前肿瘤学疾病占据了量子计算药物发现市场最大的份额(约20%)。由于癌症患病率不断上升以及对强效抗癌药物需求的增加,肿瘤学药物发现服务需求旺盛。
- 在地理区域方面,北美地区在2026年占据了超过40%的市场份额,这得益于其强大的公共和私人投资、支持性法规以及大量资金投入。
市场概述
量子计算正在成为现代药物发现领域的变革性技术,使研究人员能够以前所未有的精度模拟复杂的分子相互作用。这已显著减少了与传统计算方法相关的时间和成本。通过利用量子算法和先进的模拟技术,这些系统能够分析经典计算机难以处理的化学空间,后者精度有限且需要极长的计算时间。这种整合提高了识别有前景的候选药物、优化分子结构和预测生物活性的效率,使制药公司能够开发更有效的治疗方法。
量子计算药物发现领域正通过利用量子硬件、软件和人工智能在药物发现中的创新,继续快速扩展,以提高准确性并缩短药物发现时间。然而,该领域在扩展量子计算在医疗保健应用方面仍面临重大挑战,包括量子硬件的限制、错误率和算法稳定性问题。其他障碍涉及选择适当的分子靶点、准确模拟复杂的生物系统以及将量子工作流程与经典计算管道集成。
实现成本效率和建立标准化方法仍然是量子计算在制药行业广泛采用的重大障碍。然而,市场研究表明,复杂疾病建模、分子模拟和精准医疗应用的扩展正在推动这一新兴领域的发展势头。此外,对先进计算技术和个性化治疗的投资不断增加,进一步加速了这一增长。
最新发展
- 2026年2月,XtalPi与VISEN Pharmaceuticals达成合作,通过整合量子物理、人工智能和自动实验来探索广阔的化学空间,共同开发创新的内分泌疗法。
- 2026年2月,qBraid和Alpine Quantum Technologies (AQT)签署了一项产品/技术集成协议,旨在使全球研究人员、开发者和创新者更容易获得高性能量子计算。
- 2026年1月,Zapata Quantum与马里兰大学宣布了一项研究合作,展示了一种基于形式验证构建量子应用的全新方法。
量子计算在药物发现市场趋势
- 合作伙伴关系:量子计算公司正在建立众多推动市场增长的合作伙伴关系。例如,QuEra Computing和IonQ等市场参与者自2024年以来分别签署了16项和14项合作协议,以加速量子计算技术的发展。同样,其他几家市场参与者正在建立合作关系,以集成技术并推进量子计算在药物发现领域的研究。
- 资助:近年来,多家研究机构提供了资金支持,以推进量子计算在药物发现领域的研究计划。值得注意的是,自2021年以来,资助机构已向各组织提供了约40项与量子计算在药物发现相关研究的资助。例如,2026年3月,Kvantify获得了810万美元的资金,用于扩展名为Qrunch的量子药物发现平台。
- 行业参与增长:量子计算辅助药物发现见证了会议、网络研讨会和研讨会数量的激增。事实上,行业参与者正积极组织并参与这些活动,讨论他们在量子计算药物发现方面的研究成果。例如,IBM最近组织了"量子开发者大会",全球量子计算开发者都参与了此次会议。
- 对逻辑量子比特的关注增加:对逻辑量子比特制药日益关注反映了向构建纠错量子系统的转变,这些系统能够可靠地执行药物发现的复杂分子模拟。这一趋势旨在通过提高稳定性和可扩展性来克服硬件限制,使制药研究更加准确和具有商业可行性。
- 量子计算在药物发现中的全球需求上升:量子计算通过多项优势推动了全球需求的增长,如提高准确性、缩短药物发现时间以及精确模拟复杂分子结构的潜力。
量子计算在药物发现市场行业专家观点
与该领域多位利益相关者的讨论影响了本研究中提出的观点和见解。该市场报告包括与以下人员进行的访谈的详细记录:
- 美国小型组织首席执行官
- 美国小型组织量子工程师
此外,该市场报告还包括以下第三方讨论的记录:
- 芬兰大型组织量子技术经理
- 美国超大型组织研究科学家
PolarisQB量子工程师Abhay Agarwal表示:"量子计算是一个新兴领域,在医疗保健、网络安全、空间科学、化学等多个领域具有潜力。在我看来,药物发现和设计是量子计算的关键成功领域之一。然而,目前对该技术的需求已显著增加,由于效率方面的考量,导致了未满足的需求。"
市场驱动因素
- 精度提升:量子算法的持续进步,如错误校正技术、深度学习和混合量子-经典模型,正在提高药物发现中分子模拟的准确性和效率。这些创新使研究人员能够以前所未有的细节水平模拟复杂的生化相互作用,从而对药物-靶点结合和行为做出更可靠的预测。这种以精度为导向的方法正在为识别新型治疗药物和优化广泛疾病领域的候选药物开辟新途径。
- 下一代模拟能力:量子增强模拟工具的出现正在重新定义分子研究的边界。随着对量子技术投资的增加,科学家能够以更高的精度探索复杂的生化系统。
- 多模态量子进步:用于药物发现的下一代混合和多算法量子计算方法的开发有望通过克服经典计算方法的限制而显著加速该过程。领先的创新者正在探索集成框架,将多种量子算法组合在一个工作流程中,从而同时优化分子特性、结合亲和力和反应途径。
市场细分分析
肿瘤学疾病推动量子计算在药物发现中的应用
- 根据市场预测,肿瘤学疾病目前主导着市场(约20%)。值得注意的是,肿瘤学疾病预计将以更高的复合年增长率(21.1%)增长,在预测期内展现出巨大的增长潜力。
- 这一增长是由癌症患病率上升推动的,这增加了对抗癌药物的需求,并推动了广泛目标适应症的持续研究探索。
优化阶段推动量子计算在药物发现市场增长
全球市场按不同的药物发现步骤细分,如靶点识别/验证、命中生成/先导识别和先导优化。优化步骤在2026年占据了大部分市场份额(约50%)。
- 这一增长是由优化阶段在将候选分子精炼为安全有效药物方面发挥的关键作用推动的,同时也受到药物靶点复杂性增加和精准疗法进步的影响。
硬件引领量子计算在药物发现市场
- 根据按提供类型划分的市场预测,硬件部分目前主导着市场(50%)。
- 量子计算硬件部分的主要驱动力是可扩展量子处理器的进步和部署。IBM和Google等公司正在利用超导电路和囚禁离子等量子比特技术来构建这些系统。
区域市场洞察
北美主导市场
到2035年,北美地区有望主导市场,占据超过40%的市场份额。促进该地区在该行业主导地位的关键因素包括学术界和行业参与者之间的牢固合作关系,以及先进量子计算机器的尖端制造能力。例如,总部位于美国的IonQ公司已与韩国科学技术信息研究院(KISTI)签署了一项学术协议,以支持该领域的研究和开发。此外,值得一提的是,2025年11月,美国能源部(DOE)筹集了6.25亿美元资金,用于续签其五个国家量子信息科学(QIS)研究中心。
亚太地区量子计算在药物发现中的应用
亚太地区的市场在预测期内可能实现21.3%的更高年化增长率。亚太地区总部位于该地区的提供量子计算药物发现的大型公司包括富士通、华为和东芝。全球市场各细分领域的详细方法和收入可在完整报告中查阅。
市场细分
根据研究,我们将量子计算在药物发现市场按提供类型、药物发现步骤、目标治疗领域、最终用户和地理区域进行细分。
按提供类型
- 硬件
- 服务
- 平台/软件
按药物发现步骤
- 靶点识别/验证
- 命中生成/先导识别
- 先导优化
按目标治疗领域
- 肿瘤学疾病
- 心血管疾病
- 肌肉骨骼疾病
- 神经系统疾病
- 呼吸系统疾病
- 免疫系统疾病
- 胃肠道疾病
- 内分泌疾病
- 眼科疾病
- 血液相关疾病
- 皮肤病
- 传染病
- 泌尿系统疾病
按最终用户
- 制药和生物技术公司
- 合同研究组织(CROs)
- 研究和学术机构
按地理区域
- 北美(美国、加拿大)
- 欧洲(英国、德国、法国、意大利、西班牙、欧洲其他地区)
- 亚太地区(中国、日本、韩国、印度、澳大利亚)
- 中东和北非(沙特阿拉伯、阿联酋、埃及)
- 拉丁美洲(巴西、墨西哥、阿根廷)
常见问题解答
问1:量子计算如何用于药物发现?
答:量子计算通过精确模拟原子级别的分子相互作用来加速药物发现过程,减少了传统方法的总体时间和成本。
问2:量子计算在药物发现市场的当前规模是多少,2035年的预测是多少?
答:当前全球市场规模为3.61亿美元,预计到2035年将达到16.92亿美元。
问3:量子计算在药物发现市场的复合年增长率是多少?
答:该市场预计在预测期内将以18.7%的复合年增长率增长。
问4:量子计算在药物发现行业的主要增长驱动因素是什么?
答:全球市场主要受几个因素驱动,包括计算技术的进步、个性化医疗需求的增加以及慢性疾病发病率的上升。
问5:量子计算在药物发现领域的主要市场细分是什么?
答:目前,按提供类型划分,硬件占据了最大的市场份额。
问6:哪些地理区域正在成为量子计算在药物发现领域的主要市场?
答:目前,北美地区占据了超过40%的整体市场。
问7:量子计算在药物发现领域的市场趋势是什么?
答:市场分析表明,该市场正在经历快速增长,由技术进步的增加和对缩短药物发现时间的需求驱动。
问8:支持药物发现领域的关键量子计算公司有哪些?
答:IBM、IonQ、Microsoft、PASQAL、Rigetti Computing、Riverlane、Xanadu、Infleqtion、Quandela、Classiq、QuEra Computing和D-wave。
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