合成資料生成市場 - 歷史資料（2019-2024）、2025 年全球趨勢、2037 年成長預測
合成資料產生市場的估值為 3.9817 億美元。 2024 年，全球市場規模超過 3.0742 億美元，預計年複合成長率將超過 36.9%，到 2037 年將超過 182.4 億美元。預計到 2037 年，北美市場規模將達到 60.2 億美元，這得益於其在人工智慧、機器學習和合成數據應用方面的領先地位。
市場成長主要歸因於合成數據在自動駕駛汽車感測器校準和開發中的應用日益廣泛。此外，汽車工程師利用合成資料建構模擬真實駕駛條件的虛擬環境。據估計，到2035年，自動駕駛汽車預計將創造3,000億至4,300億美元的收入。美國全國保險監督官協會發布的數據預計，到2030年，美國道路上將有450萬輛自動駕駛汽車。預計這些因素將在預測期內推動合成數據生成市場的發展。
合成資料用於訓練各領域的人工智慧模型，透過消除偏差和添加新的領域知識來提升模型效能。產生資料的其他日益增長的用途包括在缺乏真實資料的情況下訓練模型。 Research Nester 表示，目前有34%的公司正在使用人工智慧，另有42%的公司正在探索該領域。在快速發展的人工智慧領域，合成資料集的利用和創建變得越來越重要。
合成資料生成領域：成長動力與挑戰
成長動力
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資料安全需求日益增長：事實證明，合成資料是一種在不損害隱私的情況下釋放資料潛力的有效工具。醫療、金融、保險等各領域的市場參與者都在選擇合成數據，以最大限度地發揮數據的效用，同時保護消費者隱私。此外，合成資料在解決詐欺偵測、風險建模等關鍵問題方面發揮重要作用。資料外洩案件的驚人發生率迫使市場參與者採取緩解措施。根據《哈佛商業評論》2024年2月發布的報告，2022年至2023年，全球資料外洩案件激增了20%。隨著資料安全和隱私需求的不斷增長，市場預計將顯著增長。
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大型語言模型 (LLM) 的應用日益廣泛：大型語言模型的用例包括內容生成、翻譯和在地化、聊天機器人、個人助理等。根據世界經濟論壇 2023 年 10 月發布的數據，WhatsApp、Instagram 和 Facebook 等社群網站將與母公司 Meta 開發的近 30 個人工智慧聊天機器人進行互動，以徹底改變其社群媒體用戶的體驗。各種終端使用者使用這些語言模型進行程式碼產生、詐欺偵測、圖像註釋、文字產生和對話式人工智慧。合成數據使這些聊天機器人更加準確，對消費者更實用。
- 在疫情期間使用人工智慧和機器學習技術合成複雜的資料庫：新冠疫情的爆發反映了患者群體的廣泛特徵，並重現了疫情隨時間推移和在密集檢測區域的影響。全球流行病學家的數量激增。例如，美國勞工統計局 2023 年 5 月發布的報告指出，目前流行病學家的從業人數為 10,230 人。他們大規模使用合成數據來推斷疫情的影響。
挑戰
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不準確和不切實際的數據阻礙了市場擴張：使用者可以測試和共享使用合成數據創建的數據集的虛擬副本。此外，這種方法很難捕捉專業模型和真實照片的精細細節。由於合成數據集依賴真實數據，並且會隨著發明和進步而變化，因此很難長期維護合成數據集。因此，組織應定期驗證合成資料的準確性和可靠性。這一方面降低了合成數據的品質和真實性，嚴重阻礙了合成數據生成市場的成長。
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相關的倫理考量：合成資料的使用增加了與資料隱私和生成資料同意相關的倫理考量。各種用於管理資料使用和保護的框架可能會限制合成資料的使用，並阻礙其可擴展性和應用。偏見和隱私問題的潛在影響預計將阻礙市場成長。
合成資料生成市場：關鍵見解
| 報告屬性 | 詳細資訊 |
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基準年 |
2024 |
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預測年份 |
2025-2037 |
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複合年增長率 |
36.9% |
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基準年市場規模（2024年） |
3.0742億美元 |
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預測年度市場規模（2037 年） |
182.4億美元 |
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區域範圍 |
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合成資料生成分割
資料類型（表格資料、文字資料、影像和視訊資料）
根據資料類型，預計在預測期內，合成資料產生市場中的表格資料將佔據約 50% 的最大收入份額。最近，隱私問題使得企業難以取得真實資料。由於這些困難，人們產生了與真實數據相似的合成數據，並以有序的表格形式保存。這增加了對表格數據的需求，預計在整個預測期內，表格數據的需求將以顯著的複合年增長率增長。企業可以利用生成對抗網路 (GAN) 創建合成表格數據，從而提升營運數據的安全性和隱私性。
應用（AI 訓練與開發、測試資料管理、資料共享與保留、資料分析）
基於應用，預測期內，合成資料產生市場中的測試資料管理部分預計將佔據最大份額，約 35%。對用於測試和驗證的高品質數據的需求不斷增長，將推動市場發展。測試資料管理允許開發人員使用真實資料測試應用程序，而不會將資料置於風險之中。例如，Infosys 測試資料管理套件提供了基於 Web 的工具，用於集中管理測試資料。該套件為數據和測試配置團隊提供了一個簡單易用的單一介面。該工具包包含測試資料產生、屏蔽和提取功能，以及基於資料請求的工作流程。
我們對全球合成資料生成市場的深入分析涵蓋以下細分領域：
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元件 |
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部署模式 |
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建模類型 |
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產品/服務 |
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資料類型 |
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Vishnu Nair
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綜合數據生成行業 - 區域概要
北美市場預測
北美合成資料產生市場佔據最大的收入份額，約佔33%，因為北美是技術開發的中心，尤其註重資料驅動的突破、人工智慧和機器學習。由於該地區新創企業、科技公司和研究機構的不斷湧現，用於進行實驗和訓練人工智慧模型的高品質合成數據需求激增。主要市場參與者的存在進一步推動了該地區市場的擴張。美國企業正在尋求強大的解決方案來保護敏感資訊並遏制資料外洩事件。據估計，2024年該國資料外洩的平均成本為932萬美元。此外，研究人員利用合成資料進行藥物試驗，而不會洩漏患者的敏感資訊。
亞太市場分析
預計亞太地區的合成資料產生市場將佔據第二大收入份額，約佔38%。中國和日本等國家擁有許多注重研發的卓越科技型公司。各國政府正優先投資大數據、人工智慧和機器學習戰略。合成資料正以多種方式被用於提昇道路安全。例如，根據日本國際貿易管理局 2024 年 9 月的數據，日本總務省預測，日本的人工智慧系統市場規模將達到近 73 億美元。大阪大學的研究人員建立了一個超現代框架，可以從城市數位孿生模型中自動產生合成資料集。
主導合成資料生成領域的公司
- 微軟公司
- 公司概況
- 商業策略
- 主要產品
- 財務表現
- 關鍵績效指標
- 風險分析
- 近期發展
- 區域佈局
- SWOT 分析
- Google有限責任公司
- 英偉達公司
- GenRocket 公司
- Synthesis AI
- Datagen
- Hazy 有限公司
- Gretel 實驗室公司
- K2view有限公司
- 亞馬遜公司
最新動態
- 2024 年 3 月，Hazy 和 Unbanx 宣布合作開發開放銀行資料所有權平台。這是兩家公司共同努力的結果，旨在為對沖基金、分析師和其他金融機構部署符合道德規範的合成數據合作社，以獲取金融交易數據。
- 2024 年 6 月，NVIDIA 推出了針對 NVIDIA TensorRT-LLM 和 NVIDIA NeMo 優化的 Nemotron-4 340B，用於醫療保健、製造、零售、金融等多個領域開發商業應用。
- 2024 年 9 月，Amazon 推出了 Amazon Bedrock，它可用於產生用於合成資料的 Python 程式碼。 Amazon Bedrock 工具可協助客戶建立和擴展生成式 AI 應用程式。它是一項用於建立生成式 AI 應用程式的全託管服務。
- 2024 年 10 月，Gretel 和 Google Cloud 攜手合作，簡化了 BigQuery 中資料分析師的合成資料產生流程。此次整合允許用戶創建其 BigQuery 資料集的隱私保護合成版本。此次合作將賦能客戶保護資料隱私、增強可存取性並加速測試和開發。
- 2024年10月，Teledyne FLIR 將 Prism AIMMGen 推向市場，這是一款不受《國際武器貿易條例》(ITAR) 約束的 AI 模型合成資料生成服務，可供系統整合商創建用於急救、商業和國防應用的 AI/ML 產品。
- 2024年10月，Betterdata、MOSTLY AI、DataCebo 和 Rockfish Data 獲得美國國土安全部 (DHS) 科學技術局 (S&T) 的合同，用於開發能夠生成真實數據模式並降低安全威脅的合成數據功能。這些保護隱私的生成資料平台旨在加速企業級應用程式中 AI 功能的發展。
- Report ID: 5711
- Published Date: Jun 30, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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