Das Konzept der KI ist seit über einem Jahrhundert die Inspirationsquelle für viele Science-Fiction-Autoren und Zukunftsforscher. Heute sind die Fortschritte in der Computertechnik und Big Data aber Wirklichkeit geworden, da Maschinen nun in großem Maßstab branchenübergreifend eingesetzt werden. Der Einsatz von KI-Technologien treibt das Wachstum auf individueller, geschäftlicher und wirtschaftlicher Ebene voran. Tatsächlich hat KI begonnen, Menschen in einer Reihe von Arbeitsaktivitäten zu übertreffen, einschließlich solcher, die kognitive Fähigkeiten erfordern.

Aber was ist KI überhaupt?

Künstliche Intelligenz (oder kurz: “KI”) bezeichnet im Wesentlichen Computertechnologien, die von der Nutzung ihres Gehirns und Nervensystems inspiriert sind, um zu denken und Entscheidungen zu treffen, aber sie funktionieren typischerweise ganz anders. Das aktuelle “KI-Ökosystem” umfasst maschinelles Lernen, Robotik, künstliche neuronale Netze (“ANN”s), natürliche Sprachverarbeitung (“NLP”) und inzwischen schnell voranschreitende Bereiche wie “generative KI”, “multimodale KI” und “Edge-KI”. Was ist künstliche Intelligenz und wie wird sie genutzt? | Themen | Europäisches Parlament

Maschinelles Lernen hilft Systemen, aus Daten zu lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Die Robotik entwickelt sich etwa mit “Deep Learning” weiter, um intelligentere, anpassungsfähigere Maschinen zu ermöglichen. “ANN”s ahmen nach, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet, während “NLP” es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Neuere Entwicklungen wie kleine Sprachmodelle, KI-Agenten und eine robuste KI-Infrastruktur machen KI effizienter, zugänglicher und leistungsfähiger für verschiedene Aufgaben. Was ist KI und welche Formen von KI gibt es? | Wenn der Schein trügt – Deepfakes und die politische Realität | bpb.de

In den letzten Jahrzehnten hat sich der Fortschritt der KI hauptsächlich auf die Verbesserung von Logik, Sprache und Mustererkennung konzentriert. Heute expandiert es rasant in neue Bereiche wie emotionales Verständnis, wissenschaftliche Forschung und Echtzeit-Zusammenarbeit mit Menschen. KI spielt zudem eine wachsende Rolle in der Cybersicherheit, sowohl als Verteidigungsinstrument als auch als potenzielle Schwachstelle durch gegnerische Angriffe. Weltweit beschleunigen Länder wie die USA, China, die EU und Indien die Bemühungen im KI-Wettlauf – von Investitionen, Regulierungen und Chipzugang. Unterdessen führt der Einfluss von KI auf Arbeitsplätze zu umfangreichen Weiterbildungsmaßnahmen. Benutzerfreundliche KI-Tools, Open-Source-Modelle und “API”s machen fortschrittliche KI zudem mehr Menschen zugänglich als je zuvor.

Einer der Hauptfaktoren, die die aktuelle KI-Wachstumswelle antreiben, ist das starke Interesse an “Venture-Capital-Investitionen” (“VC”) in KI-Start-ups.

Im Technologiebereich treiben rasante Fortschritte in der Rechenleistung die Branche auf die nächste Stufe. Ebenso fördern und ermöglichen Open-Source-Plattformen kollaboratives Lernen, was das Wachstum von KI fördert. Da KI immer leistungsfähiger wird und alles von Chatbots bis hin zu selbstfahrenden Autos antreibt, wird sie auch anspruchsvoller. Das Training großer Modelle wie “ChatGPT” oder “Claude” erfordert enorme Rechenleistung, ausgefeilte Infrastruktur und enorme Energiemengen. Infolgedessen entwickelt sich das Rückgrat der KI rasant weiter. Um diesen wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, konzentriert sich das globale KI-Ökosystem auf drei Hauptbereiche: den Bau spezialisierter Chips, die speziell für KI-Workloads entwickelt wurden, die Transformation von Cloud Computing, um großflächige Modelltrainings zu bewältigen, und Investitionen in grüne, nachhaltige Lösungen zur Reduzierung der Umweltbelastung.

KI-Lösungen werden zunehmend auf die Bedürfnisse von Branchen wie Automobil, Gesundheitswesen, Bildung und Finanzen zugeschnitten.

Im Gesundheitswesen etwa treibt es Diagnostik und personalisierte Versorgung voran. Die USA sind das führende Land für KI-Start-ups, aber andere Länder, etwa Kanada, sind nicht weit dahinter. Zwischen 2015 und 2024 sammelten KI-Unternehmen insgesamt etwa 480,7 Milliarden US-Dollar an Finanzierung. KI-bezogene Fusionen und Übernahmen haben in den letzten Jahren stetig zugenommen. Nach einem kurzen Einbruch im Jahr 2020 aufgrund der COVID-19-Pandemie erholte sich die Deal-Aktivität schnell. Im Jahr 2021 gab es etwa 312 “M&A-Geschäfte”, gefolgt von einem leichten Rückgang auf 263 im Jahr 2022. Der Trend nahm jedoch wieder zu, mit 397 Deals im Jahr 2023 und 384 im Jahr 2024. Der 193-Milliarden-Dollar-Hype: KI-Startups fressen den VC-Markt auf

Unternehmen aus verschiedenen Branchen entwickeln derzeit KI und verwandte Anwendungen. “Google”, “IBM” und “Microsoft” führen KI-Innovationen in der IT-Branche an, während “Amazon” und “eBay” in KI investieren, um ihre E-Commerce-Plattform zu verbessern, und das Fahrdienstunternehmen “Uber” nutzt KI für autonomes Fahren, Lebensmittellieferungen und Kartenforschung.

Insgesamt nimmt die kollaborative Entwicklung zu, und führende Unternehmen wie “Amazon”, “Apple”, “Facebook”, “Google/ DeepMind”, “IBM” und “Microsoft” arbeiten derzeit in Partnerschaft an der Entwicklung von KI-Anwendungen. Die Übernahme kleiner KI-Unternehmen in relevanten Bereichen durch Technologieriesen wie “Apple”, “IBM” und “Microsoft” verkürzt die Lernkurve. Weitere führende Unternehmen sind “Baidu”, “Salesforce”, “Anthropic”, “XAI”, “Hugging Face” und “Pinecone”.

“Künstliche Intelligenz tritt in eine transformative Phase ein, die durch rasante Fortschritte bei multimodalen Modellen, rekursiver Selbstverbesserung und autonomen Agenten gekennzeichnet ist. Mit dem Wachstum der KI-Fähigkeiten wird erwartet, dass Unternehmen von Aufgabenautomatisierung hin zu strategischer Ko-Erstellung wechseln und KI nicht nur für Effizienz, sondern auch für Innovation nutzen. Die Konvergenz von Open-Source-Innovation und proprietärer Energie wird voraussichtlich hybride Ökosysteme hervorbringen, die Flexibilität mit Unternehmenszuverlässigkeit verbinden. Politische Rahmen und globale Regulierung werden die Entwicklung von KI prägen, insbesondere in Bezug auf Ethik, Transparenz und Sicherheit. Unterdessen stehen Fortschritte bei erklärbarer KI und energieeffizienten Modellen bereit, KI vertrauenswürdiger und nachhaltiger zu machen. Mit Blick auf die Zukunft wird sich die Rolle der KI von einem unterstützenden Werkzeug zu einem unverzichtbaren Partner über verschiedene Branchen hinweg entwickeln.” Künstliche Intelligenz – Weltweit | Marktprognose

Der globale Markt steht vor einem explosiven Wachstum:

“Der globale Markt für künstliche Intelligenz wird in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich erheblich wachsen. Laut im Oktober von Statista Market Insights veröffentlichten Schätzungen wird der Markt im Jahr 2025 auf fast 260 Milliarden Dollar geschätzt und wird bis 2030 auf über 1.200 Milliarden Dollar ansteigen, was einem Vervierfachungsanstieg entspricht. Diese erwartete Explosion unterstreicht die zunehmende Integration von KI in verschiedenen Branchen, angetrieben durch Fortschritte bei Algorithmen, Infrastruktur und nachhaltigen massiven Investitionen in Forschung und Entwicklung.”

Die KI verlangt Daten!

Datenmanagement bleibt die schwierigste Aufgabe der KI-bezogenen Infrastruktur. Diese Herausforderung nimmt für KI-Unternehmen viele Formen an. Einige benötigen spezifische Daten, während andere Schwierigkeiten haben, die bereits vorhandenen Daten ihres Unternehmens zu pflegen und zu organisieren. Große internationale Organisationen wie die EU, die USA und China haben alle Einschränkungen, wie viele Daten außerhalb ihrer Grenzen gespeichert werden dürfen. Zusammen stellen diese Organisationen erhebliche Herausforderungen für datenhungrige KI-Unternehmen dar. KI-Marktgröße weltweit 2031| Statista

Im Gesundheitswesen zeigt sich die Dynamik des Marktes besonders deutlich.

Steigende Anforderungen an Effizienz, Geschwindigkeit und Präzision in Forschung und Produktion treiben Pharmaunternehmen dazu, spezialisierte Partner stärker einzubinden. Insbesondere “Contract Development and Manufacturing Organizations” (“CDMO”s) gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie nicht nur Kapazitäten bereitstellen, sondern auch technologische Expertise und datengetriebene Lösungen in die Wertschöpfungskette einbringen. Vor diesem Hintergrund wird die Wachstumskraft des Sektors deutlich:

“Das Wachstum des pharmazeutischen Vertragsentwicklungs- und Fertigungsunternehmens (CDMOs) nimmt weltweit immer weiter zu: Bis 2033 wird erwartet, dass der globale CDMO-Markt 320 Milliarden US-Dollar übersteigt.” CDMO-Markt global 2033 Prognose| Statista

Wissenswertes: “Eine CDMO (Contract Development and Manufacturing Organization) ist ein spezialisierter Dienstleister in der Pharmabranche, der Entwicklung (Development) und Herstellung (Manufacturing) von Arzneimitteln unter einem Dach vereint. CDMOs unterstützen Pharma- und Biotech-Unternehmen von der Formulierungsentwicklung über klinische Studien bis zur kommerziellen Produktion. Sie helfen, Kosten zu senken, regulatorische Standards (GMP) einzuhalten und die Markteinführung zu beschleunigen. “

KI-gestützte Chemie- und Pharmaentwicklung im “CDMO”-Ökosystem

Die Integration künstlicher Intelligenz in chemische und pharmazeutische Entwicklungsprozesse entwickelt sich zu einem zentralen Innovationstreiber innerhalb des globalen “Contract Development and Manufacturing Organization” (CDMO)-Ökosystems. “CDMO”s übernehmen im Auftrag von Pharma- und Biotechnologieunternehmen Aufgaben entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der frühen Wirkstoffentwicklung über Prozessentwicklung und klinische Produktion bis hin zur kommerziellen Herstellung. Parallel zur zunehmenden Komplexität moderner Arzneimittel, insbesondere biologischer Therapien und hochpotenter Wirkstoffe, steigt die Nachfrage nach spezialisierten externen Entwicklungs- und Produktionspartnern kontinuierlich an. Dies führt zu einem strukturellen Wachstum des “CDMO”-Marktes, der laut Analysen von “Fortune Business Insights” im Jahr 2024 rund 238,9 Milliarden US-Dollar betrug und voraussichtlich von etwa 255 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf rund 465 Milliarden US-Dollar bis 2032 wachsen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von etwa neun Prozent entspricht. https://www.fortunebusinessinsights.com/press-release/contract-development-and-manufacturing-organization-cdmo-market-9673)

Langfristigere Prognosen gehen sogar von Marktvolumina von über 580 Milliarden US-Dollar bis 2034 aus. https://www.fortunebusinessinsights.com/contract-development-and-manufacturing-organization-cdmo-outsourcing-market-102502).

Die wichtigsten Wachstumstreiber dieses Marktes sind steigende Forschungs- und Entwicklungskosten in der Pharmaindustrie, zunehmende regulatorische Anforderungen, eine wachsende Zahl kleiner Biotechnologieunternehmen ohne eigene Produktionskapazitäten sowie der Trend zur strategischen Auslagerung von Entwicklungs- und Herstellprozessen. Darüber hinaus verändert sich die Wettbewerbsdynamik innerhalb der “CDMO”-Industrie zunehmend von reiner Kostenorientierung hin zu technologischer Differenzierung und integrierten End-to-End-Plattformen, die Entwicklung, Scale-up und kommerzielle Produktion kombinieren. Konsolidierungsaktivitäten und große Übernahmen im Sektor unterstreichen diese Entwicklung hin zu umfassenden Serviceangeboten.

Der Markt für KI-gestützte Arzneimittelentwicklung entwickelt sich dabei deutlich schneller als der traditionelle Pharmasektor.

Verschiedene Marktanalysen prognostizieren für KI-Anwendungen in “Drug Discovery und -Development” zweistellige Wachstumsraten über die kommenden Jahre, mit erwarteten Marktvolumina im zweistelligen Milliardenbereich bis in die 2030er Jahre. Treiber sind vor allem Fortschritte im maschinellen Lernen, die zunehmende Verfügbarkeit chemischer und biologischer Daten sowie der hohe wirtschaftliche Druck, Entwicklungszeiten und Kosten neuer Medikamente zu reduzieren. Die Entwicklung eines neuen Arzneimittels dauert traditionell zehn bis fünfzehn Jahre und verursacht Kosten in Milliardenhöhe, wodurch Effizienzsteigerungen durch KI einen erheblichen wirtschaftlichen Hebel darstellen.

Technologisch besonders relevant im “CDMO”-Kontext ist die Anwendung von KI auf chemische Synthese- und Prozessentwicklung. Hierzu gehören beispielsweise retrosynthetische Planung, Reaktionsvorhersage, Optimierung von Ausbeuten, Auswahl geeigneter Produktionsrouten sowie Simulation von Scale-up-Prozessen. Diese Anwendungen adressieren direkt operative Kosten und Risiken in der pharmazeutischen Herstellung und sind daher für “CDMO”s und Pharmaunternehmen wirtschaftlich besonders attraktiv. Fortschritte in automatisierter Synthese und KI-gestützten Laborplattformen zeigen zudem, dass sich experimentelle Zyklen erheblich beschleunigen lassen, was langfristig zu kürzeren Entwicklungszeiten führen kann. onepot CORE – ein aufgezählter chemischer Bereich zur Optimierung der Arzneimittelforschung, ermöglicht durch automatisierte Synthese von kleinen Molekülen und KI

Ein weiterer struktureller Trend ist die zunehmende Digitalisierung der pharmazeutischen Produktion.

Datengetriebene Modelle ermöglichen prädiktive Qualitätskontrolle, Prozessanalytik in Echtzeit und die Entwicklung digitaler Zwillinge von Produktionsanlagen. Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an Datenintegration, Cybersecurity und regulatorische Validierung, da pharmazeutische Herstellprozesse strengen Good-Manufacturing-Practice-Vorgaben unterliegen. Dies erhöht die Markteintrittsbarrieren für neue Anbieter, schafft jedoch auch nachhaltige Wettbewerbsvorteile für Unternehmen, die validierte und integrierbare KI-Lösungen bereitstellen können.

Synergien über die Medizin hinaus: Wie KI-gestützte Molekülanalyse die Sicherheits- und Abwehrbranche revolutioniert

Der technologischer Fortschritt bei der Identifikation, Klassifizierung und Simulation komplexer chemischer Strukturen macht jedoch keineswegs an den Grenzen der klassischen Pharmaindustrie halt. Genau dieselben Algorithmen, künstlichen neuronalen Netze und quantenoptimierten Modelle, die für die Entdeckung neuartiger Wirkstoffe und die Optimierung von Synthesewegen genutzt werden, entfalten ein immenses Potenzial in der öffentlichen Sicherheit, der Forensik sowie der nationalen Verteidigung.

Ein zentraler Treiber für diesen branchenübergreifenden Transfer ist die weltweite Bedrohung durch hochpotente synthetische Substanzen, allen voran extrem gefährliche Opioide wie “Fentanyl” und dessen kontinuierlich abgewandelte Derivate, die sogenannten “Designer-Drogen”. Für Behörden, Grenzschutz- und Zollorganisationen sowie Ersthelfer vor Ort stellen diese Substanzen eine beispiellose Herausforderung dar, denn sie sind bereits in kleinsten Mikrogramm-Mengen lebensgefährlich und werden durch geringfügige molekulare Modifikationen rasch verändert, um herkömmliche Erkennungsmuster und gesetzliche Verbote zu umgehen.

Moderne KI- und Quanten-Ansätze eröffnen in diesem Kontext jedoch völlig neue Handlungsspielräume.

Anstatt wie bisher auf statische Datenbanken angewiesen zu sein, analysieren fortgeschrittene KI-Modelle molekulare Grundstrukturen direkt, um selbst bislang unbekannte chemische Verbindungen blitzschnell zu bewerten und präzise zu kategorisieren. In Kombination mit mobilen Detektoren oder spektroskopischen Verfahren ermöglicht diese datengetriebene Technologie eine vollkommen berührungslose Gefahrenanalyse direkt vor Ort. Einsatzkräfte von Polizei, Feuerwehr oder Katastrophenschutz können so unmittelbar feststellen, ob es sich bei einer aufgefundenen Substanz um einen hochtoxischen Stoff handelt, was das Risiko für Ersthelfer drastisch senkt. Darüber hinaus bildet die quantenoptimierte Klassifizierung gefährlicher Chemikalien ein kritisches Fundament für den Schutz kritischer Infrastrukturen, die Grenzsicherheit sowie die zivile und militärische “CBRN”-Abwehr.

Wissenswertes: Die “CBRN”-Abwehr (früher oft als “ABC”-Abwehr bezeichnet) umfasst alle Maßnahmen zum Schutz vor Bedrohungen durch gefährliche Chemische, Biologische, Radiologische und Nukleare Substanzen sowie deren Aufklärung, Neutralisierung und Beseitigung.

Die Fähigkeit, gigantische chemische Datenräume in Sekundenschnelle zu durchsuchen, transformiert die Gefahrenabwehr grundlegend, weg von der reaktiven Bekämpfung hin zu einer präventiven und vorausschauenden Lagebeurteilung.

Damit zeigt sich eine klare Konvergenz zweier hochrelevanter Zukunftsmärkte:

Die technologische Infrastruktur zur Entwicklung lebensrettender Medikamente dient gleichzeitig als hochpräzises Werkzeug für den Schutz der öffentlichen Sicherheit. Unternehmen und Plattformen, die in der Lage sind, komplexe Chemie-, Quanten- und KI-Modelle miteinander zu verschmelzen, adressieren somit nicht nur den milliardenschweren Gesundheits- und “CDMO”-Markt, sondern besetzen zeitgleich eine strategische Schlüsselrolle im globalen Sicherheitssektor.

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die KI-gestützte Chemie- und Pharmaentwicklung im “CDMO”-Ökosystem von mehreren konvergierenden Megatrends profitiert: dem starken Wachstum des globalen Outsourcing-Marktes für pharmazeutische Entwicklung und Produktion, der zunehmenden technologischen Komplexität moderner Arzneimittel, dem Fortschritt künstlicher Intelligenz, dem steigenden wirtschaftlichen Druck zur Effizienzsteigerung in Forschung und Herstellung sowie den wachsenden regulatorischen und sicherheitstechnischen Anforderungen an chemische Prozesse. Die Kombination dieser Faktoren führt dazu, dass KI-basierte Lösungen, die Effizienz, Kostenkontrolle und Sicherheitsprüfung gleichermaßen adressieren, in chemischer Entwicklung und pharmazeutischer Produktion zunehmend zu einem strategischen Kernbestandteil der Industrie werden dürften.