합성 데이터 생성 시장

합성 데이터는 실제 데이터를 모방하도록 설계된 인공 데이터입니다. 인위적으로 생성되지만 그 원본이 된 데이터의 통계적 특성을 그대로 유지합니다. 합성 데이터 생성은 표 형식, 멀티미디어, 텍스트 형식으로 이루어질 수 있습니다. 합성 텍스트 데이터는 자연어 처리(NLP)에 유용할 수 있습니다. 마찬가지로 표 형식 데이터는 관계형 데이터베이스 테이블을 생성하는 데 활용됩니다.

합성 멀티미디어에는 이미지, 동영상 등 기타 비정형 데이터가 포함되며, 이는 이미지 인식과 이미지 분류 등 컴퓨터 비전 작업에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 금융, 헬스케어, 소매 등 여러 부문에서 데이터 수요가 늘고 있습니다. 합성 데이터는 AI 혁신을 가속화하고 더 스마트한 의사결정을 가능하게 함으로써 이러한 조직을 돕고 있습니다.

시장 개요

글로벌 합성 데이터 생성 시장 규모는 2025년 5억 8,000만 달러로 평가되었으며, 2026년 7억 7,000만 달러에서 2033년까지 72억 2,000만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 37.65%를 기록할 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 테스트 시스템, AI 모델 학습, 그리고 실제 데이터로는 포착하기 어려운 시나리오의 시뮬레이션에 활용된다는 점에 기인합니다.

예를 들어 헬스케어 부문에서 합성 의료 기록은 당뇨병, 질병, 암과 같은 상태를 나타낼 수 있으며, 이는 진단 도구와 예측 건강 모델을 개발하고 테스트하는 데 도움이 될 수 있습니다.

글로벌 합성 데이터 생성 시장에서 활동하는 주요 기업으로는 MOSTLY AI, Datagen, TonicAI, Inc., GenRocket, Inc, NVIDIA (Gretel Labs), K2view Ltd., CapGemini (Sogeti), CVEDIA Inc, Microsoft Corporation, MDClone 등이 있습니다.

합성 데이터 수요는 자동차 부문의 자율주행차 테스트, 헬스케어 부문의 의료 영상 분석 및 환자 진단 등 여러 부문에서의 활용 증가와 함께 성장할 것으로 예상됩니다. 소매 부문에서는 주로 투자 관리와 고객 행동 분석에 활용됩니다.

금융 부문에서는 사기 탐지와 위험 평가에 활용될 수 있습니다. 합성 데이터의 주요 장점으로는 비용 효율성, 확장성, 다양성을 꼽을 수 있습니다. 이는 머신러닝 모델 학습에 널리 사용됩니다. 데이터 품질에 대한 더 강력한 통제를 제공하는 동시에 실제 민감 데이터의 사용을 배제함으로써 개인정보를 보호합니다.

최근에는 개인정보를 보호하는 머신러닝을 강화하기 위해 연합 학습과 차등 프라이버시를 결합하는 추세가 나타나고 있습니다. 또한 AI가 새로운 영역으로 확장됨에 따라 다양하고 품질 높은 학습 데이터셋에 대한 수요가 늘어날 것이며, 이에 따라 합성 데이터는 매우 중요해질 것입니다.

주요 내용

1. 2025년 글로벌 합성 데이터 생성 시장 규모는 5억 8,000만 달러를 기록했습니다.
2. 시장은 2026년부터 2033년까지 CAGR 37.65%로 성장할 것으로 전망됩니다.
3. 북미는 2025년 38.04%의 점유율을 차지했으며, 그 규모는 2억 2,000만 달러였습니다.
4. 표 형식 데이터 부문은 2025년 2억 달러의 매출을 기록했습니다.
5. 테스트 데이터 관리 부문은 2033년까지 40억 5,000만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.
6. 헬스케어 부문은 예측 기간 동안 38.28%로 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 전망됩니다.
7. 아시아 태평양은 예측 기간 동안 CAGR 38.08%로 성장할 것으로 전망됩니다.

시장 역학

합성 데이터는 AI 학습에 얼마나 신뢰할 수 있는가?

견고한 기법으로 생성된 합성 데이터는 모델 성능 면에서 실제 데이터와 동등한 수준을 보이거나, 경우에 따라서는 이를 능가할 수 있으며, 특히 희귀 사건 시나리오에서 두드러집니다.

실제 데이터를 완전히 대체할 수는 없지만, 팀이 제한된 데이터, 불균형한 데이터 세트, 또는 개인정보 보호 제약에 직면했을 때 실제 데이터를 보완하는 데 매우 효과적입니다. 그 결과 합성 데이터는 완전한 대체재가 아니라 실제 데이터를 강력히 보완하는 역할을 할 수 있습니다.

• 2024년 10월, MOSTLY AI는 AI 모델 학습을 위한 새로운 합성 텍스트 기능을 공개했으며, 독점 데이터 자산의 개인정보 보호도 함께 보장합니다. 이를 통해 기업은 이메일, 챗봇 대화, 고객 지원 기록 등 다양한 텍스트 데이터를 대규모 언어 모델(LLM) 학습과 미세 조정에 활용할 수 있으며, 개인정보 침해의 위험이 없습니다.

AI 시스템을 학습시킬 때 합성 데이터가 잘못된 결과를 낳을 수 있다는 점을 인식해야 하는 이유는 무엇인가?

합성 데이터는 실제 데이터가 지닌 복잡성과 미묘한 차이를 완전히 반영하지 못할 수 있으며, 이는 AI 모델이 실제 환경에서 성능 저하를 보이는 원인이 될 수 있습니다. 또한 전적으로 합성 데이터로만 학습된 AI 모델은 합성 데이터와 실제 데이터 간의 차이로 인해 실제 상황에 효과적으로 일반화되지 못할 가능성이 있습니다. 의료 진단과 같은 일부 응용 분야에서는 윤리적 우려를 제기할 수도 있습니다.

합성 데이터 생성은 비용과 확장성 측면에서 어떤 사업적 이점을 제공하는가?

실제 데이터 수집은 센서 배치, 라벨링, 보안과 관련되어 비용이 많이 들고 속도가 느립니다. 반면 온라인 머신러닝용 합성 데이터는 더 저렴하고 빠르게 생성할 수 있습니다. 합성 데이터는 AI의 견고한 개발을 위한 통제되고 확장 가능한 데이터 소스를 제공합니다. 예를 들어 Nvidia와 Databricks 같은 기업은 합성 데이터 파이프라인을 자동화하기 위해 Unity Catalog와 Omniverse Replicator 같은 도구를 제공합니다. AI 플랫폼 학습에 사용되는 데이터의 약 50%에서 60%가 합성 데이터인 것으로 추정됩니다. 조직이 신제품을 시뮬레이션하고 AI 모델 개발을 가속화하며 민감한 정보를 보호하도록 돕는다는 점에서 그 수요는 계속 증가하고 있습니다.

• 2025년 10월, GenRocket은 Unstructured Data Accelerator(UDA)의 출시를 발표했으며, 이는 설계 중심의 합성 데이터 생성 기업인 이 회사가 구조화된 데이터를 넘어 이미지, 문서, 파일 기반 형식까지 플랫폼을 확장하는 계기가 되었습니다. 이는 조직이 필요에 따라 모든 형태의 데이터를 안전하고 정확하게, 그리고 대규모로 생성하는 데 도움이 되었습니다.

시장 보고서 스냅샷

세분화	세부 내용
데이터별	표 형식 데이터, 텍스트 데이터, 이미지 및 비디오 데이터, 기타
애플리케이션별	테스트 데이터 관리, AI 학습 및 개발, 기업 데이터 공유, 데이터 분석 및 시각화
최종 사용자별	금융 서비스, 소매, 헬스케어, 기타
지역별	북미: 미국, 캐나다, 멕시코
	유럽: 프랑스, 영국, 스페인, 독일, 이탈리아, 러시아, 기타 유럽
	아시아 태평양: 중국, 일본, 인도, 호주, ASEAN, 한국, 기타 아시아 태평양
	중동 및 아프리카: 튀르키예, 아랍에미리트, 사우디아라비아, 남아프리카공화국, 기타 중동 및 아프리카
	남미: 브라질, 아르헨티나, 기타 남미

시장 세분화

• 데이터별(표 형식 데이터, 텍스트 데이터, 이미지 및 비디오 데이터, 기타): 표 형식 데이터 부문은 전자상거래와 헬스케어 부문에서의 채택 증가에 힘입어 2025년 2억 달러의 매출을 기록했습니다. 이는 일부 머신러닝 모델을 효과적으로 학습시키는 데 널리 활용됩니다.
• 애플리케이션별(테스트 데이터 관리, AI 학습 및 개발, 기업 데이터 공유, 데이터 분석 및 시각화): AI 학습 및 개발 부문은 머신러닝 모델 학습에 대한 폭넓은 수요에 힘입어 예측 기간 동안 무려 38.08%에 달하는 CAGR을 기록할 것으로 전망됩니다. 이는 데이터는 필요하지만 AI 모델 학습에 활용할 고품질의 실제 데이터 공급이 부족한 상황에서 잠재적 해결책으로 작용하고 있습니다.
• 최종 사용자별(금융 서비스, 소매, 헬스케어, 기타): 금융 서비스 부문은 실제 고객 정보를 노출하지 않고도 위험 평가, 사기 탐지, 분석을 위한 안전한 데이터 공유와 모델 개발이 가능하다는 합성 데이터의 장점에 힘입어 2032년까지 32.13%의 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다. 시장 붕괴나 복잡한 사기 유형과 같은 드문 사건에 대해서도 합성 데이터 생성이 가능해 모델 성능을 개선하고 AI 개발 속도를 높이는 데 기여합니다.

지역 분석

북미와 아시아 태평양 지역의 시장 상황은 어떠한가?

지역별로 볼 때, 글로벌 합성 데이터 생성 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미로 구분됩니다.

북미 합성 데이터 생성 시장은 2025년 38.04%의 점유율을 차지했으며, 규모는 2억 2,000만 달러였습니다. 이러한 우위는 첨단 기술 인프라와 R&D에 대한 높은 투자가 결합된 결과입니다. 특히 미국에서는 기업들이 위험과 비효율성을 줄이기 위해 최신 기술을 도입하고 있습니다.

또한 소비자들은 점진적 혁신에 주력하는 브랜드를 선호합니다. 소매 부문에서는 합성 데이터 생성이 쇼핑 습관, 계절적 수요와 같은 고객 선호도를 분석하는 동시에 개인정보를 보호하는 데 도움을 주고 있습니다. 이 지역은 데이터 개인정보 보호 의무가 강화되고 강력한 AI 생태계를 갖추고 있어 시장 성장에 유리한 환경이 조성되고 있습니다.

• 2021년 6월, CVEDIA는 자체 합성 데이터 파이프라인을 활용해 도메인 적응 격차를 해소하는 솔루션을 발표했습니다. 이는 합성 데이터로 학습된 알고리즘이 실제 데이터로 학습된 알고리즘과 대등하게 작동하도록 함으로써 AI 개발에 기여할 수 있습니다. CVEDIA는 벤치마크 모델 대비 정밀도가 170% 향상되었으며 재현율에서도 160%의 지속적인 향상을 달성했다고 밝혔습니다.

아시아 태평양 합성 데이터 생성 시장은 예측 기간 동안 CAGR 38.08%로 성장할 것으로 전망됩니다. 이러한 눈에 띄는 성장은 헬스케어, 제조 등 이 지역 여러 분야에서 합성 데이터 활용이 늘고 있는 데 힘입은 것입니다.

예를 들어 헬스케어 분야에서는 현실적인 환자 기록을 생성하기 위해 합성 데이터가 활용되며, 익명화와 데이터 집계를 제공하면서 연구를 지원합니다. 이는 의료 연구자들이 엄격한 데이터 보호 규정을 준수하면서 진단 및 치료를 위한 알고리즘을 개발하고 테스트하는 데 도움이 됩니다.

제조 부문에서는 자동차 기업들이 자율주행차의 다양한 주행 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 합성 데이터를 활용하고 있습니다. 이는 방대한 실제 데이터 수집 없이도 다양한 조건을 인식하고 대응하도록 머신러닝 모델을 학습시키는 데 도움이 됩니다. Waymo와 Tesla 같은 기업은 자율주행차 학습을 위한 합성 데이터 활용에 혁신을 일으키고 있습니다.

규제 프레임워크

• 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 EU 내 개인정보 처리를 규율하며, 무엇이 익명화된 데이터 또는 합성 데이터로 인정되는지를 정의합니다.
• 영국의 Data (Use and Access) Act 2025는 개인 및 기업 데이터의 처리와 접근에 관한 규정을 다룹니다. 이는 기존 UK GDPR과 데이터 보호법 체계를 갱신하는 법률입니다.
• 미국(캘리포니아)에서는 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 그 개정법인 캘리포니아 개인정보 권리법(CPRA)이 개인정보의 수집과 이용을 규율합니다.

경쟁 환경

합성 데이터 생성 시장의 주요 기업들은 지속적인 기술 혁신에 주력하고 있습니다. 특정 데이터 유형과 부문을 겨냥한 다수의 소규모 및 중견 기업들이 존재합니다. 전문 공급업체들은 지배적인 시장 점유율을 확보하지는 못한 채 틈새 부문에서 활동하고 있습니다.

Microsoft와 NVIDIA를 비롯한 대형 클라우드 및 AI 플랫폼 기업들은 합성 데이터 기능이 더 폭넓은 AI 및 ML 서비스 안에 포함되어 있다는 점에서 시장의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 전략적 우위를 위한 파트너십과 인수에도 주력하고 있습니다.

• 2025년 3월, Nvidia는 합성 데이터 스타트업인 Gretel을 3억 2,000만 달러 이상에 인수했으며, 이는 개발자를 위한 생성형 AI 서비스 제품군 강화에 기여하고 있습니다. Gretel은 Google Cloud, Amazon Web Services, Microsoft 등 주요 클라우드 제공업체와 파트너십을 유지하고 있습니다.

합성 데이터 생성 시장의 주요 기업

• MOSTLY AI
• Datagen
• CVEDIA Inc
• K2view Ltd.
• Microsoft Corporation
• GenRocket, Inc
• TonicAI, Inc.
• NVIDIA (Gretel Labs)
• CapGemini (Sogeti)
• MDClone

최근 동향(파트너십)

• 2023년 4월, MDClone은 자사의 ADAMS 플랫폼이 치료제 연구개발 속도를 높이기 위해 의료 제공기관과 생명과학 기업 간의 파트너십을 더욱 확대하고 있다고 발표했습니다.