综合数据生成市场

市场定义

合成数据是旨在模仿现实世界数据的人工数据。它是人工生成的，但保留了生成它的原始数据的统计属性。合成数据可以以表格、多媒体或文本形式生成。合成文本数据可用于自然语言处理 (NLP)。同样，表格数据也可用于创建关系数据库表。

合成多媒体包括图像、视频和其他非结构化数据，这对于图像识别和图像分类等计算机视觉任务至关重要。金融、医疗保健和零售等行业的数据需求不断增长。综合数据通过加速人工智能创新和实现更明智的决策来帮助这些组织。

综合数据生成市场概述

2025年全球合成数据生成市场规模为5.8亿美元，预计将从2026年的7.7亿美元增长到2033年的72.2亿美元，预测期内复合年增长率为37.65%。这种增长归因于其在测试系统、训练人工智能模型和模拟场景方面的应用，而这些应用通常很难在真实数据中捕获。

例如，在医疗保健领域，合成医疗记录可以表示糖尿病、疾病或癌症等状况，这可以帮助开发和测试诊断工具以及预测健康模型。

全球合成数据生成市场的主要公司有 MOSTLY AI、Datagen、TonicAI, Inc.、GenRocket, Inc、NVIDIA (Gretel Labs)、K2view Ltd、CapGemini (Sogeti)、CVEDIA Inc、Microsoft Corporation 和 MDClone 等。

随着合成数据在多个领域的使用不断增加，合成数据的需求预计也会增长，其中包括汽车行业用于测试自动驾驶汽车、医疗影像分析和患者诊断的医疗保健。在零售领域，它主要用于投资管理和客户行为分析。

它在金融领域有助于欺诈检测和风险评估。合成数据的主要优势包括成本效益、可扩展性和多样性。这些主要用于训练机器学习模型。  它可以更好地控制数据质量，并通过消除真实敏感数据的使用来保护隐私。

最近的趋势表明联邦学习和差分隐私的结合可以增强隐私保护机器学习。此外，随着人工智能在新领域的扩展，对多样化和高质量训练数据集的需求将会增长，这使得合成数据变得非常重要。

主要亮点：

1. 2025 年，全球合成数据生成市场规模将达到 5.8 亿美元。
2. 预计2026年至2033年该市场将以37.65%的复合年增长率增长。
3. 2025 年，北美市场份额为 38.04%，价值 2.2 亿美元。
4. 表格数据领域到 2025 年将获得 2 亿美元的收入。
5. 到 2033 年，测试数据管理领域预计将达到 40.5 亿美元。
6. 预计医疗保健领域在预测期内的复合年增长率将达到 38.28%。
7. 预计亚太地区在预测期内将以 38.08% 的复合年增长率增长。

人工智能训练的合成数据有多可靠？

当使用稳健的技术生成时，合成数据可以在模型性能方面匹配或在某些情况下优于真实数据，特别是在罕见事件场景中。

虽然它不能取代真实数据，但在支持真实数据时非常有效，特别是当团队处理有限数据、不平衡数据集或隐私约束时。因此，它可以作为真实数据的有力补充，而不是完全替代。

• 2024 年 10 月，MOSTLY AI 发布了用于训练 AI 模型的新合成文本功能，并且还保护专有数据资产的隐私。它帮助组织使用广泛的文本数据（例如电子邮件、聊天机器人对话、客户支持记录等）来培训和微调大语言模型 (LLM)，并且不存在隐私泄露的风险。

为什么人工智能系统的训练需要意识到合成数据可能会产生错误结果？

合成数据可能缺乏现实世界数据的复杂性和细微差别，这可能导致人工智能模型在现实世界场景中表现不佳。此外，由于合成数据与实际数据之间的差异，完全基于合成数据训练的人工智能模型可能无法有效地推广到现实世界的情况。它还可能在某些应用中引起伦理问题，例如医疗诊断。

合成数据生成如何在成本和可扩展性方面提供业务优势？

由于传感器部署、标签和安全性的关联，实际数据收集成本高昂且缓慢。  但用于在线机器学习的合成数据可以更容易、更便宜、更快速地生成。合成数据为人工智能的稳健发展提供受控且可扩展的数据源。例如，Nvidia 和 Databricks 等组织提供了 Unity Catalog 和 Omniverse Replicator 等工具，用于自动化合成数据管道。据估计，用于训练 AI 平台的数据中约有 50% 至 60% 是合成数据。它的需求正在不断增加，因为它可以帮助组织模拟新产品、加速人工智能模型开发和保护敏感信息。

• 2025 年 10 月，GenRocket 宣布推出非结构化数据加速器 (UDA)，该加速器引领设计驱动的合成数据生成组织将其平台从结构化数据扩展到图像、文档和基于文件的格式。它帮助组织安全、精确、按需大规模生成任何形式的数据。

综合数据生成市场报告快照

 市场细分

• 按数据（表格数据、文本数据、图像和视频数据等）划分：表格数据细分市场到 2025 年将产生 2 亿美元的收入，主要是由于其在电子商务和医疗保健领域的日益普及。它主要用于有效地训练一些机器学习模型。
• 按应用（测试数据管理、人工智能培训和开发、企业数据共享以及数据分析和可视化）：在训练机器学习模型的广泛需求的推动下，人工智能培训和开发领域在预测期内的复合年增长率将达到惊人的 38.08%。对于有数据需求但用于训练人工智能模型的高质量现实数据短缺的场景，它是一种潜在的解决方案。
• 按最终用户（金融服务、零售、医疗保健等）：预计到 2032 年，金融服务领域将占据 32.13% 的份额，这得益于合成数据的优势，例如安全数据共享以及用于风险评估、欺诈检测和分析的模型开发，而无需暴露真实的客户信息。对于市场崩溃或复杂的欺诈形式等罕见事件，可以生成合成数据，这有助于提高模型性能并加快人工智能开发。

北美和亚太地区的市场情况如何？

按地区划分，全球综合数据生成市场可分为北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及南美洲。

2025年北美综合数据生成市场份额为38.04%，价值2.2亿美元。这种主导地位归功于该地区先进的技术基础设施和更多的研发投资。  特别是在美国，企业正在采用最新技术来降低风险和低效率。

此外，消费者更喜欢支持专注于渐进式创新的品牌。  在零售业，合成数据生成有助于分析客户偏好，例如购物习惯和季节性需求，同时保护隐私。该地区的数据隐私义务不断增加，人工智能生态系统强大，为市场增长创造了有利的环境。

• 2021 年 6 月，CVEDIA 宣布使用专有的合成数据管道来解决领域采用差距的解决方案。他们可以通过使基于合成数据训练的算法与基于真实数据训练的算法一起执行来帮助人工智能的发展。 CVEDIA 声称与基准模型相比，精度提高了 170%，召回率持续提高了 160%。

亚太地区综合数据生成市场在预测期内将以 38.08% 的复合年增长率增长。这种显着的增长得益于该地区多个领域（例如医疗保健、制造等）日益增长的合成数据使用。

例如，在医疗保健领域，生成合成数据是为了创建真实的患者记录，这有助于研究，同时提供匿名和聚合。它帮助医学研究人员开发和测试用于诊断和治疗的算法，同时遵循严格的数据保护法规。

在制造过程中，汽车公司正在使用合成数据来模拟自动驾驶汽车的多种驾驶场景。它有助于训练机器学习模型来识别和响应多种条件，而无需收集大量的实际数据。 Waymo 和 Tesla 等公司正在彻底改变使用合成数据来训练自动驾驶汽车的方法。

监管框架

• 《通用数据保护条例》(GDPR) 控制着欧盟的个人数据处理，并定义了哪些数据符合匿名或合成数据的条件。
• 英国《2025 年数据（使用和访问）法案》负责与个人和商业数据的处理和访问相关的规定。它更新了现有的英国 GDPR 和数据保护法框架。
• 在美国（加利福尼亚州），《加利福尼亚州消费者隐私法》(CCPA) 及其修正案《加利福尼亚州隐私权法》(CPRA) 管辖个人数据的收集和使用。

竞争格局

合成数据生成市场的主要参与者主要关注持续的技术创新。许多小型和中型企业都针对特定的数据类型和部门。专业供应商并未占据主导市场份额，而是在利基市场中运营。

微软和 NVIDIA 等大型云和人工智能平台在市场上占有重要份额，因为合成数据功能存在于更广泛的人工智能和机器学习服务中。重点还在于建立伙伴关系和收购以获得战略优势。

• 2025 年 3 月，Nvidia 以超过 3.2 亿美元收购了合成数据初创公司 Gretel，这有助于其为开发者提供生成式 AI 服务套件。 Gretel 与 Google Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft 等主要云提供商保持合作关系。

合成数据生成市场的主要公司：

• 主要是人工智能
• 数据生成器
• CVEDIA公司
• K2view有限公司
• 微软公司
• GenRocket公司
• TonicAI 公司
• NVIDIA（Gretel 实验室）
• CapGemini (Sogeti)
• 多克隆

最新进展（合作伙伴）

• 2023 年 4 月，MDClone 宣布其 ADAMS 平台正在促进医疗保健提供者组织和生命科学公司之间建立更多的合作伙伴关系，以加快治疗研究和开发。