합성 데이터 생성 시장

시장 정의

합성 데이터는 실제 데이터를 모방하도록 설계된 인공 데이터입니다. 이는 인위적으로 생성되지만 생성된 원본 데이터의 통계적 특성을 유지합니다. 합성 데이터 생성은 표 형식, 멀티미디어 또는 텍스트 형식으로 발생할 수 있습니다. 합성 텍스트 데이터는 자연어 처리(NLP)에 유용할 수 있습니다. 마찬가지로, 테이블 형식 데이터에는 관계형 데이터베이스 테이블을 생성하는 용도가 있습니다.

합성 멀티미디어에는 이미지, 비디오 및 기타 비정형 데이터가 포함되며, 이는 이미지 인식, 이미지 분류 등과 같은 컴퓨터 비전 작업에 중요할 수 있습니다. 금융, 의료, 소매 등의 부문에서는 데이터 요구 사항이 증가하고 있습니다. 합성 데이터는 AI 혁신을 가속화하고 보다 현명한 결정을 가능하게 함으로써 이러한 조직을 돕습니다.

합성 데이터 생성 시장개요

글로벌 합성 데이터 생성 시장 규모는 2025년 5억 8천만 달러로 평가되었으며, 2026년 7억 7천만 달러에서 2033년까지 72억 2천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 37.65%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 일반적으로 실제 데이터에서 포착하기 어려운 테스트 시스템, AI 모델 교육 및 시나리오 시뮬레이션에 대한 적용에 기인합니다.

예를 들어 의료 부문에서 합성 의료 기록은 당뇨병, 질병, 암 등의 상태를 나타낼 수 있으며, 이는 예측 건강 모델과 함께 진단 도구를 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 및 MDClone 등이 있습니다.

합성 데이터 수요는 테스트를 위한 자동차 부문을 포함한 여러 부문에서 사용이 증가함에 따라 증가할 것으로 예상됩니다.자율주행차, 의료 영상 분석, 환자 진단을 위한 헬스케어. 소매 부문에서는 투자 관리, 고객 행동 분석 등에 주로 활용됩니다.

사기 탐지 및 위험 평가를 위해 재무에 도움이 될 수 있습니다. 합성 데이터의 주요 장점은 비용 효율성, 확장성 및 다양성입니다. 이는 기계 학습 모델을 훈련하는 데 주로 사용됩니다.  이는 데이터 품질에 대한 더 강력한 제어 기능을 제공하고 실제 민감한 데이터의 사용을 제거하여 개인 정보를 보호합니다.

최근 추세는 개인 정보 보호 기계 학습을 강화하기 위해 연합 학습과 차등 개인 정보 보호를 통합하는 것을 나타냅니다. 또한 새로운 영역에서 AI가 확장됨에 따라 다양하고 고품질의 훈련 데이터 세트에 대한 수요가 증가할 것이므로 합성 데이터가 매우 중요해집니다.

주요 내용:

1. 2025년 글로벌 합성 데이터 생성 시장 규모는 5억 8천만 달러로 기록되었습니다.
2. 시장은 2026년부터 2033년까지 CAGR 37.65%로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북미는 2025년 38.04%의 점유율을 차지했으며 그 가치는 2억 2천만 달러에 달했습니다.
4. 표 형식 데이터 부문은 2025년에 2억 달러의 매출을 올렸습니다.
5. 테스트 데이터 관리 부문은 2033년까지 40억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
6. 의료 부문은 예측 기간 동안 38.28%의 가장 빠른 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
7. 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 38.08%로 성장할 것으로 예상됩니다.

AI 훈련을 위한 합성 데이터는 얼마나 신뢰할 수 있나요?

강력한 기술을 사용하여 생성된 합성 데이터는 모델 성능, 특히 희귀 사건 시나리오에서 실제 데이터와 일치하거나 어떤 경우에는 이를 능가할 수 있습니다.

실제 데이터를 대체할 수는 없지만 실제 데이터를 지원할 때, 특히 팀이 제한된 데이터, 불균형한 데이터 세트 또는 개인정보 보호 제약을 처리할 때 매우 효과적입니다. 결과적으로 완전한 대체가 아닌 실제 데이터에 대한 강력한 보완 역할을 할 수 있습니다.

• 2024년 10월 MOSTLY AI는 AI 모델 훈련을 위한 새로운 합성 텍스트 기능을 공개했으며 독점 ​​데이터 자산의 개인정보 보호도 관리합니다. 이는 조직이 교육 및 세부 조정을 위해 이메일, 챗봇 대화, 고객 지원 기록 등과 같은 광범위한 텍스트 데이터를 사용하는 데 도움이 됩니다.대규모 언어 모델(LLM)이며, 개인정보 침해의 위험이 없습니다.

AI 시스템을 훈련할 때 합성 데이터가 잘못된 결과를 생성할 수 있다는 인식이 필요한 이유는 무엇입니까?

합성 데이터에는 실제 데이터의 복잡성과 뉘앙스가 부족하여 실제 시나리오에서 AI 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 더욱이, 합성 데이터에 대해 완전히 훈련된 AI 모델은 합성 데이터와 실제 데이터 간의 차이로 인해 실제 상황에 효과적으로 일반화하지 못할 가능성이 있습니다. 이는 또한 의료 진단과 같은 일부 응용 분야에서 윤리적 우려를 제기할 수도 있습니다.

합성 데이터 생성은 비용 및 확장성 측면에서 비즈니스 이점을 어떻게 제공합니까?

실제 데이터 수집은 센서 배포, 라벨링 및 보안과 관련하여 비용이 많이 들고 느립니다.  하지만 온라인 머신러닝을 위한 합성 데이터는 더 저렴하고 빠르게 쉽게 생성할 수 있습니다. 합성 데이터는 강력한 AI 개발을 위해 제어되고 확장 가능한 데이터 소스를 제공합니다. 예를 들어 Nvidia 및 Databricks와 같은 조직에서는 합성 데이터 파이프라인을 자동화하기 위한 Unity Catalog 및 Omniverse Replicator와 같은 도구를 제공합니다. AI 플랫폼 학습에 사용되는 데이터의 약 50~60%가 합성 데이터인 것으로 추정됩니다. 조직이 신제품을 시뮬레이션하고 AI 모델 개발을 가속화하며 민감한 정보를 보호하는 데 도움이 되면서 수요가 증가하고 있습니다.

• 2025년 10월 GenRocket은 디자인 중심 합성 데이터 생성 조직이 구조화된 데이터를 넘어 이미지, 문서 및 파일 기반 형식으로 플랫폼을 확장하도록 이끌었던 구조화되지 않은 데이터 가속기(UDA)의 출시를 발표했습니다. 이는 조직이 모든 형태의 데이터를 안전하고 정확하며 필요에 따라 규모에 맞게 생성하는 데 도움이 되었습니다.

합성 데이터 생성 시장 보고서 스냅샷

 시장 세분화

• 데이터별(표 형식 데이터, 텍스트 데이터, 이미지 및 비디오 데이터 등): 표 형식 데이터 부문은 주로 전자 상거래 및 의료 부문에서의 채택 증가로 인해 2025년에 2억 달러의 수익을 창출했습니다. 일부 기계 학습 모델을 효과적으로 훈련하는 데 주로 사용됩니다.
• 애플리케이션별(테스트 데이터 관리, AI 교육 및 개발, 엔터프라이즈 데이터 공유, 데이터 분석 및 시각화): AI 교육 및 개발 부문은 기계 학습 모델 교육에 대한 광범위한 요구 사항에 힘입어 예측 기간 동안 38.08%의 놀라운 CAGR을 기록할 준비가 되어 있습니다. 이는 데이터에 대한 요구 사항이 있지만 AI 모델 교육을 위한 고품질 실제 데이터가 부족한 시나리오에 대한 잠재적인 솔루션 역할을 하고 있습니다.
• 최종 사용자별(금융 서비스, 소매, 의료 및 기타): 금융 서비스 부문은 실제 고객 정보를 노출하지 않고 위험 평가, 사기 탐지 및 분석을 위한 안전한 데이터 공유 및 모델 개발과 같은 합성 데이터의 이점에 힘입어 2032년까지 32.13%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 시장 붕괴나 복잡한 사기 형태와 같은 드문 사건에 대해 합성 데이터 생성이 가능해 모델 성능을 개선하고 AI 개발 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

북미 및 아시아 태평양 지역의 시장 시나리오는 무엇입니까?

지역을 기준으로 글로벌 합성 데이터 생성 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 남미로 분류되었습니다.

북미 합성 데이터 생성 시장은 2025년 2억 2천만 달러 규모로 38.04%의 점유율을 차지했습니다. 이러한 지배력은 이 지역의 첨단 기술 인프라와 R&D에 대한 더 많은 투자의 결합에 기인합니다.  특히 미국에서는 기업들이 위험과 비효율성을 줄이기 위해 최신 기술을 채택하고 있습니다.

더욱이 소비자는 점진적인 혁신에 초점을 맞춘 브랜드를 선호합니다.  소매업에서 합성 데이터 생성은 쇼핑 습관, 계절적 수요 등 고객 선호도를 분석하는 동시에 개인 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다. 이 지역은 데이터 개인 정보 보호 의무가 증가하고 강력한 AI 생태계를 갖추고 있어 시장 성장에 유리한 환경을 조성하고 있습니다.

• 2021년 6월 CVEDIA는 독점 합성 데이터 파이프라인을 사용하여 도메인 채택 격차에 대한 솔루션을 발표했습니다. 합성 데이터에 대해 훈련된 알고리즘이 실제 데이터에 대해 훈련된 알고리즘과 함께 작동하도록 함으로써 AI 개발에 도움을 줄 수 있습니다. CVEDIA는 벤치마크 모델에 비해 정밀도가 170% 향상되고 재현율이 160% 증가했다고 주장했습니다.

아시아 태평양 합성 데이터 생성 시장은 예측 기간 동안 CAGR 38.08%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 눈에 띄는 성장은 의료, 제조 등 이 지역의 여러 영역에서 합성 데이터의 사용이 증가함에 따라 뒷받침됩니다.

예를 들어 의료 분야에서는 현실적인 환자 기록을 생성하기 위해 합성 데이터가 생성되며, 이는 익명화 및 집계를 제공하는 동시에 연구에 도움이 됩니다. 이는 의료 연구자들이 엄격한 데이터 보호 규정을 준수하면서 진단 및 치료를 위한 알고리즘을 개발하고 테스트하는 데 도움이 됩니다.

제조 분야에서 자동차 회사는 합성 데이터를 사용하여 자율주행차의 다양한 운전 시나리오를 시뮬레이션하고 있습니다. 이는 광범위한 실제 데이터 수집 없이도 여러 조건을 인식하고 대응하기 위한 기계 학습 모델을 훈련하는 데 도움이 됩니다. Waymo 및 Tesla와 같은 회사는 자율주행차 교육을 위해 합성 데이터를 사용하는 데 혁신을 일으키고 있습니다.

규제 프레임워크

• 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 EU의 개인 데이터 처리를 통제하며 익명화된 데이터 또는 합성 데이터의 자격을 정의합니다.
• 영국의 데이터(사용 및 접근)법 2025는 개인 및 비즈니스 데이터의 처리 및 접근과 관련된 조항을 다루고 있습니다. 이는 기존 영국 GDPR 및 데이터 보호법 프레임워크를 업데이트합니다.
• 미국(캘리포니아)에서는 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 그 개정판인 캘리포니아 개인 정보 보호 권리법(CPRA)이 개인 데이터의 수집 및 사용에 적용됩니다.

경쟁 환경

합성 데이터 생성 시장의 주요 업체는 주로 지속적인 기술 혁신에 중점을 두고 있습니다. 특정 데이터 유형 및 부문을 대상으로 하는 소규모 플레이어와 중간 규모 플레이어가 많이 있습니다. 전문 공급업체는 지배적인 시장 점유율을 보유하지 않고 틈새 부문에서 운영되고 있습니다.

Microsoft 및 NVIDIA와 같은 대형 클라우드 및 AI 플랫폼은 합성 데이터 기능이 광범위한 AI 및 ML 서비스 내에 존재하므로 시장에서 중요한 부분을 차지하고 있습니다. 전략적 이점을 위한 파트너십 및 인수에도 중점을 두고 있습니다.

• 2025년 3월 Nvidia는 합성 데이터 스타트업인 Gretel을 3억 2천만 달러 이상에 인수하여 개발자를 위한 생성 AI 서비스 제품군을 지원하고 있습니다. Gretel은 Google Cloud, Amazon Web Services, Microsoft 등 주요 클라우드 제공업체와 파트너십을 유지하고 있습니다.

합성 데이터 생성 시장의 주요 기업 :

• 대부분 AI
• 데이터젠
• CVEDIA Inc.
• 케이투뷰(주)
• 마이크로소프트사
• 젠로켓, Inc.
• 토닉AI, Inc.
• 엔비디아(그레텔 연구소)
• CapGemini (소게티)
• MD클론

최근 개발(파트너십)

• 2023년 4월, MDClone은 자사의 ADAMS 플랫폼이 치료 연구 및 개발 속도를 높이기 위해 의료 제공자 조직과 생명과학 기업 간의 더 많은 파트너십을 가능하게 한다고 발표했습니다.