حجم سوق توليد البيانات الاصطناعية - حسب نوع البيانات، حسب العرض، حسب تقنية التوليد، حسب التطبيق، حسب الاستخدام النهائي، التحليل، المشاركة، توقعات النمو، 2025-2034

توليد البيانات الاصطناعية حجم السوق

The global synthetic data generation market size was valued at USD 310.5 million in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 35.2% between 2025 and 2034. ونظراً للطلب المتزايد على التدريب على نموذجي " AI " و " ML " ، حدث نمو كبير في السوق. وليس سرا أن الخوارزميات الاصطناعية والتعلم الآلي تتطلب الكثير من البيانات المتقدمة والمتنوعة للتدريب. غير أنه نظرا لندرة البيانات، وقضايا الخصوصية، والتحيز، من بين أسباب أخرى، يصبح الحصول على بيانات في العالم الحقيقي باهظ التكلفة، وقسوة، وتستغرق وقتا طويلا.

وفي قطاعات مثل الرعاية الصحية، والسيارات المتمتعة بالحكم الذاتي، وحتى التمويل، لا يصعب الحصول على بيانات العالم الحقيقي فحسب، بل كثيرا ما تكون غير قانونية أو غير أخلاقية. ولحل هذه المسألة، بدأ المطورون يعتمدون على البيانات الاصطناعية المتولدة عن بيانات العالم الحقيقي المعتدل، مع عدم الاعتماد على المعلومات الشخصية أو الحساسة، مما يجعلها عملية. وهذه البيانات متاحة بسهولة في الوقت الذي لا تزال فيه ذات نوعية عالية، ومتنوعة، وممتثلة لمتطلبات الخصوصية، مما يتيح للشركات خفض التكاليف والزمن بشكل فعال في وضع نماذج الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً ونموذج القانون النموذجي.

In particular, at the end of December 2024, Mindtech Global launched their synthetic data generation platform called Chameleon 24.2. وقد وُضع هذا البرنامج للمساعدة في إيجاد بيانات تدريبية عالية الجودة وملصقة بعلامات محددة لنظم المعلومات المسبقة عن طريق الحاسوب. The issue this computer system seeks to solve is the lack of diverse datasets that are needed to train advanced AI algorithms.

ويتزايد استخدام البيانات الاصطناعية بسبب الشواغل المتعلقة بالخصوصية، وأنظمة الامتثال الصارمة، وتوليد البيانات. With companies in the finance, healthcare, and e-commerce industries collecting sensitive data, they need to comply with strict regulations such as CCPA, GDPR, and HIPA. It is where synthetic data comes in handy as it provides datasets for AI training while maintaining confidentiality and remaining PII compliant.

توليد البيانات الاصطناعية الاتجاهات السوقية

ومع أخذ العدد المتزايد من الأجهزة التي تشمل الإنترنت في الاعتبار، فإن الطلب على البيانات الاصطناعية لن يزيد أكثر من ذلك. ومثل هذه البيانات قيمة في تحفيز البيئات وتعزيز أداء الأجهزة الحافة. Moreover, synthetic data can be employed to improve the working of AI systems for better decision-making in the ever-growing intelligence city industry.

وعلاوة على ذلك، فإن تطوير اللعبة، وزيادة الواقع، وصناعة الواقع الافتراضي، تعزز التوسع في الأسواق من خلال استخدام البيانات الاصطناعية. وتهدف هذه المجالات إلى بناء خبرات محفزة ومقنعة تحتاج إلى قدر كبير من البيانات. In these sectors, synthetic data allows companies to create 3D models of settings and engagements that can be utilized for the development and training of AI algorithms to enhance user experience in virtual worlds.

والمطالب الواقعية والجودة هي قيود خطيرة على توسيع السوق من أجل إيجاد بيانات اصطناعية. The effectiveness of synthetic data as an AI training algorithm is highly proportional to how well the model reproduces real-life data. وعلى الرغم من أن البيانات الاصطناعية توفر الادخار في التكلفة والفضاء فضلا عن مزايا الحفاظ على الخصوصية، فإن نوعيتها لا تزال هي الشاغل الرئيسي.

If synthetic data produced is not able to depict the intricacy and variability found in real-life data, it could severely affect the AI and produce biased models; for example, within AI training, it is still an obstacle to building virtual data resources for obscure and edge-case scenarios. فعلى سبيل المثال، في الطب الذي توجد فيه حاجة إلى بيانات مصطنعة دقيقة لتحديد الأمراض والتنبؤ بالنتائج في المرضى مثل التصوير، قد يؤدي عدم التأثير على البيولوجيا البشرية في بناء البيانات الاصطناعية إلى عدم فعالية العلاج وتشخيص المريض بصورة غير دقيقة.

توليد البيانات الاصطناعية تحليل الأسواق

واستناداً إلى التطبيق، تُقسَّم السوق على أنها تدريب نموذجي للمبادرة، وحماية الخصوصية، وإدارة بيانات الاختبار، وتحليلات البيانات، والتصوير البصري، وغيرها. In 2024, the AL/ML model training segment held a synthetic data generation market share of over 31% and is expected to exceed USD 2 billion by 2034. ويُعدّ التدريب النموذجي الذي يُقدَّم في إطار مبادرة " آي " (AI/ML) أبرز التدريبات نظراً لازدياد الاحتياجات لتدريب نماذج الاستخبارات الأثرية وتعلم الآلات باستخدام مجموعات بيانات عالية الجودة على نطاق واسع.

وفي عمليات التنفيذ في الحياة الحقيقية، تعمل هذه النماذج بكفاءة إذا توفرت مجموعة من البيانات المتنوعة الأكثر تمثيلا. غير أن من الصعب الحصول على بيانات عالمية حقيقية نظراً إلى أن الحصول على هذه البيانات أمر بعيد المنال، وكثيراً ما يكون مكلفاً، بل إنه يستغرق أحياناً وقتاً أطول للحصول على قيود على الخصوصية. ونتيجة لذلك، هناك طلب متزايد على البيانات الاصطناعية، التي هي بيانات تُنشأ بصورة مصطنعة لتقليل البيانات العالمية الحقيقية للمساعدة في سد الثغرات التي يصعب جمع البيانات الفعلية فيها.

واستناداً إلى نوع البيانات، تقسم سوق توليد البيانات الاصطناعية إلى شريط فيديو للصور، ومناظر، ونص، وغير ذلك. وعقد الجزء المتعلق بالنص حوالي 34.5 في المائة من حصة السوق في عام 2024. The largest share in type of data in the synthetic data generation industry is occupied by the text data owing to its application in mass in almost all industries, more specifically in NLP related AI model training.

ومع تزايد اعتماد الأعمال التجارية للاستخبارات الاصطناعية من أجل خدمات مثل التفاعلات مع العملاء، وكتابة المحتوى، وتقييم المشاعر، وتحليل البيانات، ازدادت الحاجة والطلب على كميات كبيرة من النصوص الغنية والمتنوعة. ومن أجل تطوير نظم المعلومات المسبقة عن علم التي يمكن فهمها والتلاعب بها وإنتاجها كلغة بشرية أساسية في تطوير أدوات حديثة مثل أجهزة الثرثرة، والمساعدين الافتراضيين، والمترجمين الآليين، ونظم استرجاع المعلومات، تعتبر المعونة أمراً بالغ الأهمية.

وتهيمن أمريكا الشمالية على السوق العالمية لتوليد البيانات الاصطناعية التي يزيد نصيبها الرئيسي على 34 في المائة في عام 2024، وتحتفظ الولايات المتحدة بنصيب كبير من هذه المنطقة. وقد أدى تقدم التكنولوجيات الجديدة، والأنظمة الحكومية المواتية، والازدهار الاقتصادي إلى حفز الطلب على توليد البيانات الاصطناعية في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، وهو طلب ما زال ينمو بمعدل متسارع. وقد بدأت بلدان مثل الصين والهند واليابان وكوريا الجنوبية تستثمر بشدة في صناعات الصناعات التحويلية والصناعات المتعددة الجنسيات، التي حفزت بدورها عملية التحول الرقمي.

ويجري حالياً تعديل نماذج الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً في مجالات الرعاية الصحية والسيارات والصناعات التحويلية من أجل تحسين الكفاءة والعمليات المتعلقة بالتحول الآلي. غير أن جميع الصناعات تقريباً تحتاج إلى كميات هائلة من بيانات الجودة لنماذج AI و ML، وهذا هو السبب في أن البيانات الاصطناعية توفر حلاً عملياً للمشاكل المعقدة مثل الخصوصية، ومصروفات جمع البيانات، ونقص البيانات، وكثرة التحديات الأخرى.

The U.S is the key highlights in the synthetic data generation market thanks to its investment capacity and prowes in AI, technology and data industries. كما تجري أجهزة نقل التكنولوجيا الأخرى العاملة داخل البلد بحوثاً واسعة النطاق في مجال التعلم الآلاتي وفي مجال المعلومات المسبقة عن علم، مما أدى إلى زيادة الطلب على مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة. وعلاوة على ذلك، تضخ مؤسسات البحوث والوكالات الحكومية أموالا في تطوير تكنولوجيات التعلم الاصطناعي والآلي، مما أدى إلى زيادة كبيرة في تنفيذ أساليب توليد البيانات الاصطناعية.

أوروبا بسبب عوامل التنظيم والتكنولوجيا والصناعة. ويتمثل أحد العوامل الرئيسية في قوانين خصوصية البيانات الصارمة، بما في ذلك الناتج المحلي الإجمالي، التي أصبحت المعيار المرجعي لجميع قوانين وسياسات حماية البيانات الأوروبية. وقد بدأت قطاعات الأعمال، مثل الرعاية الصحية، والتمويل، والتجزئة، في الاستفادة من التعليم المتكامل والتعلم الآلي لتعزيز إدارة بيانات العملاء.

وبالتالي، فإن تقنيات مثل توليد البيانات الاصطناعية تكتسب شعبية باعتبارها نهجا أكثر أمنا إزاء الخصوصية. With the aid of artificial data, businesses can construct or train AI models, analyze information, and even test algorithms without needing to handle real sensitive data. This helps them comply with stringent data privacy laws while still gaining business intelligence to enhance AI models.

توليد البيانات الاصطناعية حصة السوق

In 2024, DataGen and Gretel together garnered more than 10% share in the synthetic data generation industry. وتُعدّ مجموعة البيانات وGretel من بين الجهات الفاعلة الرئيسية في سوق توليد البيانات الاصطناعية. They have built their reputations on exceptional innovations and are situated in such fields as training AI/ML models, privacy protection, and data scaling.

وتتمتع مجموعة البيانات بقدر كبير من القدرة على إنتاج بيانات اصطناعية عالية الجودة لتدريب خوارزميات AI لاستخدامها في رؤية حاسوبية وتصوير 3D، والقضاء على مضاعفات البيانات الحقيقية. وتعمل " غريتايل " مع الشركات على إنتاج كميات كبيرة من البيانات الاصطناعية مع ضمان استيفاء أنظمة الخصوصية، مما يجعل نماذج التعلم الآلاتي المدربة أكثر كفاءة.

وقدم ساججر وسوغي عروضاً نهائية مختلفة في السوق للنهوض باختراقهما في سوق توليد البيانات الاصطناعية. وقد أضاف صانعو المناهج في الآونة الأخيرة القدرة على توليد البيانات الاصطناعية في ترسانته من أدوات AI/ML. This results in organizations being able to create and use synthetic datasets for training, testing, and improving the AI models on a large scale.

ومن جهة أخرى، تخصص شركة سوغيتي في تنفيذ الخدمات الاستشارية والتكنولوجيات المتصلة بالحلول الاصطناعية والاصطناعية للبيانات في مجالات الرعاية الصحية والسيارات والأعمال المصرفية والمالية. وقد حولت خصوصية البيانات، والامتثال، والدمج المتقدم في الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً مع قطاعات صناعية أخرى، توازن القوة السوقية بين الشركتين، وساعدت على توسيع نطاق استياءهما من السوق الأوسع نطاقاً.

توليد البيانات الاصطناعية شركات السوق

والجهات الفاعلة الرئيسية العاملة في صناعة توليد البيانات الاصطناعية هي:

• Aetion
• علم النسل
• أي شيء
• Bifrost
• Cvedia
• البيانات
• جينروك
• Gretel
• Hazy
• K2View

وتتألف القطاعات العالمية والإقليمية العمرية في سوق توليد البيانات الاصطناعية من بائعين دوليين وإقليميين. The segmentation allows the providers to cater to international, regional and local ends of automobiles, healthcare, finance and technology. The key international holders access the market through acquisitions and with the assortment of synthetic data solutions crafted to elevated AI model training, compliance to data privacy requirements and mass data generation.

كما خطت خطوات كبيرة في الابتكارات، مثل محاكاة البيانات الواقعية والتكييف لمجالات متنوعة، مما مكّنها من البقاء في الأسواق العالمية التي تعزّز المنافسة، لا سيما عندما يكون استخدام التعلّم الآلى جاهزا.

ويواصل مقدمو الخدمات الإقليميون نشاطهم عن طريق الاستفادة من معرفتهم العميقة بظروف السوق المحلية وتقديم حلول غير مكلفة وصريحة لبعض حالات الاستخدام الخاصة، مثل الامتثال أو متطلبات الصناعة المحددة. ومع ذلك، فإن تزايد الاحتياج إلى البيانات الاصطناعية ذات الجودة الثرية من أجل تجنب التحديات المحتملة في مجال الخصوصية، وتحسين أداء الخوارزميات، وتعزيز الأنشطة الاقتصادية المتصلة بالبيانات، يحفز الجهات الفاعلة الإقليمية على تطوير الشركات الأجنبية أو الانضمام إليها.

ومن المتوقع أن يتم تعزيز السوق بشكل كبير نتيجة لتزايد عدد الاتفاقات البيئية المتعددة الأطراف بسبب محاولات الشركات المحلية لسد الفجوة التكنولوجية من أجل التنافس مع قادة الصناعة. ومن المتوقع أن يؤدي هذا التوطيد إلى تغيير البيئة التنافسية لسوق توليد البيانات الاصطناعية، وبالتالي إلى تعزيز إبداع الصناعة وانتشارها في جملة أمور.

Synthetic Data Generation Industry News

• واكتسبت شركة SAS أصول البرمجيات الأساسية في هازي، وهي شركة تجميعية لتوليد البيانات، في تشرين الثاني/نوفمبر 2024 للمساعدة في زيادة تطوير قدراتها الاستخبارية الاصطناعية. والهدف من هذه الاقتناء الاداري هو تكملة العروض التي تقدمها دائرة المستخلصات الكيميائية في السوق بأدوات توليد البيانات الاصطناعية في هازي، ولا سيما صانع البيانات في نظام ساس.
• In October 2024, Mostly AI introduced a new synthetic text tool. This innovation aids organizations in overcoming the public data limitation challenges encountered when training an AI. It enables organisations to make use of their proprietary text data such as emails, talkbot conversations, client support transcripts while remaining compliant with privacy rules and regulations to train large language models (LLMs).

ويتضمن تقرير بحوث سوق توليد البيانات التركيبية تغطية متعمقة للصناعة مع تقديرات " التنبؤات من حيث الإيرادات (بالدولار) من 2021 إلى 2034، فيما يتعلق بالجزأين التاليين:

السوق، حسب البيانات النوع

• فيديو تصويري
• Tabular
• النص
• جهات أخرى

السوق، عن طريق العرض

• الاصطناعي الكامل
• الاصطناعية جزئيا

السوق، حسب تقنية الجيل

• نماذج الأساليب الإحصائية
• النظام القائم على القواعد
• النظام القائم على العملاء
• أساليب التعلم العميق
• جهات أخرى

السوق، حسب الطلب

• AI/ML model training
• حماية الخصوصية
• إدارة بيانات الاختبار
• تحليل البيانات والتصور
• جهات أخرى

Market, By End Use

• BFSI
• علوم الحياة
• التصنيع
• الاتصالات السلكية واللاسلكية
• النقل الآلي
• جهات أخرى

وترد المعلومات المذكورة أعلاه في المناطق والبلدان التالية:

• أمريكا الشمالية
  • الولايات المتحدة
  • كندا
• أوروبا
  • UK
  • ألمانيا
  • فرنسا
  • إيطاليا
  • إسبانيا
  • روسيا
  • بلدان الشمال
• آسيا والمحيط الهادئ
  • الصين
  • الهند
  • اليابان
  • أستراليا
  • جنوب كوريا
  • جنوب شرق آسيا
• أمريكا اللاتينية
  • البرازيل
  • المكسيك
  • الأرجنتين
• MEA
  • UAE
  • جنوب أفريقيا
  • السعودية