합성 데이터 생성 시장 규모 및 점유율 2025 to 2034

합성 데이터 생성 시장 규모

2024년 전 세계 합성 데이터 생성 시장 규모는 3억1,050만 미국 달러로 평가되었으며, 2025~2034년 연평균성장률(CAGR) 35.2%로 성장할 전망입니다. 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델 학습 수요가 증가하면서 시장이 크게 성장했습니다. 인공지능 및 머신러닝 알고리즘을 학습시키려면 고도화되고 다양한 데이터가 대량으로 필요하다는 점은 잘 알려져 있습니다. 그러나 데이터 부족과 개인정보 보호 문제, 편향 등의 이유로 현실 세계 데이터를 확보하는 일은 비용과 시간이 많이 들고 어렵습니다.
 

의료, 자율주행차, 금융과 같은 분야에서는 현실 세계 데이터를 확보하기가 어려울 뿐만 아니라, 이를 수집하는 행위 자체가 불법이거나 윤리적으로 문제가 되는 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발자들은 개인정보나 민감한 정보에 의존하지 않으면서도 현실 세계 데이터를 모방하도록 생성된 합성 데이터에 의존하기 시작했으며, 합성 데이터는 실용적인 대안으로 활용되고 있습니다. 합성 데이터는 쉽게 확보할 수 있고 품질과 다양성이 높으며 개인정보 보호 요건도 충족하므로, 기업은 AI 및 ML 모델 개발에 드는 비용과 시간을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
 

특히 2024년 12월 말 Mindtech Global은 Chameleon 24.2라는 합성 데이터 생성 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 컴퓨터 비전 AI 시스템을 위한 고품질 라벨링 학습 데이터 생성을 지원하기 위해 개발되었습니다. 이 플랫폼이 해결하고자 하는 문제는 고급 AI 알고리즘 학습에 필요한 다양한 데이터 세트가 부족하다는 점입니다.
 

개인정보 보호에 대한 우려, 엄격한 규제 준수 요건, 데이터 생성 증가로 인해 합성 데이터 활용이 확산되고 있습니다. 금융, 의료, 전자상거래 산업의 기업들은 민감한 데이터를 수집하므로 CCPA, GDPR, HIPAA와 같은 엄격한 규정을 준수해야 합니다. 합성 데이터는 기밀성을 유지하고 개인정보(PII) 관련 요건을 준수하면서 AI 학습용 데이터 세트를 제공하므로 이러한 상황에서 유용하게 활용됩니다.
 

합성 데이터 생성 시장 동향

인터넷에 연결되는 기기 수가 증가함에 따라 합성 데이터 수요는 더욱 늘어날 전망입니다. 합성 데이터는 환경을 시뮬레이션하고 엣지 기기의 성능을 향상하는 데 유용합니다. 또한 빠르게 성장하는 스마트시티 산업에서 더 나은 의사결정을 지원하도록 AI 시스템의 작동을 개선하는 데 활용할 수 있습니다.
 

또한 게임 개발, 증강현실 및 가상현실 산업은 합성 데이터를 활용해 시장 확대를 촉진하고 있습니다. 이러한 분야에서는 대량의 데이터가 필요한 몰입도 높고 매력적인 경험을 구축하고자 합니다. 합성 데이터를 활용하면 기업은 환경과 상호작용을 3D 모델로 구현할 수 있으며, 이를 AI 알고리즘 개발 및 학습에 활용해 가상 세계에서의 사용자 경험을 향상할 수 있습니다.
 

현실성과 품질에 대한 요구는 합성 데이터 생성 시장 확대를 제한하는 주요 요인입니다. AI 학습에 활용되는 데이터로서 합성 데이터의 효과는 모델이 실제 데이터를 얼마나 정확하게 재현하는지에 크게 좌우됩니다. 합성 데이터는 비용과 저장 공간을 절감하고 개인정보를 보호할 수 있다는 장점이 있지만, 품질은 여전히 가장 큰 우려 사항입니다.
 

생성된 합성 데이터가 실제 데이터에서 나타나는 복잡성과 변동성을 충분히 반영하지 못하면 AI에 심각한 영향을 미치고 편향된 모델을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 AI 학습에서는 희귀하고 극단적인 상황을 위한 가상 데이터 리소스를 구축하는 것이 여전히 장애물로 남아 있습니다. 특히 영상 데이터와 같이 환자의 질병을 정확하게 판별하고 결과를 예측하기 위해 정밀한 인공 데이터가 필요한 의료 분야에서는 합성 데이터 구축에 인간의 생물학적 특성을 반영하지 못할 경우 효과가 낮은 치료와 부정확한 환자 진단으로 이어질 수 있습니다.
 

합성 데이터 생성 시장 분석

용도별로 시장은 AI/ML 모델 학습, 개인정보 보호, 테스트 데이터 관리, 데이터 분석 및 시각화, 기타로 구분됩니다. 2024년 AL/ML 모델 학습 부문은 합성 데이터 생성 시장에서 31%를 초과하는 점유율을 차지했으며, 2034년에는 20억 미국 달러를 넘어설 전망입니다. AI/ML 모델 학습 부문이 가장 두드러지는 이유는 대규모 고품질 데이터세트를 활용해 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델을 학습시키려는 수요가 증가하고 있기 때문입니다.
 

실제 구현 환경에서 이러한 모델은 더욱 다양하고 대표성이 높은 데이터 모음이 제공될 경우 효율적으로 작동합니다. 그러나 실제 데이터는 확보하기 어렵고, 접근이 제한적이며 비용이 많이 드는 경우가 많고, 수집에 오랜 시간이 걸리기도 하며 개인정보 보호와 관련된 제약도 따릅니다. 이에 따라 실제 데이터를 수집하기 어려운 공백을 보완하기 위해 실제 데이터와 유사하도록 인위적으로 생성된 합성 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
 

데이터 유형별로 합성 데이터 생성 시장은 이미지 및 동영상, 표 형식 데이터, 텍스트, 기타로 구분됩니다. 텍스트 부문은 2024년 시장 점유율의 약 34.5%를 차지했습니다. 합성 데이터 생성 산업에서 데이터 유형별로 가장 큰 비중을 차지한 것은 텍스트 데이터입니다. 거의 모든 산업에서 광범위하게 활용되며, 특히 자연어 처리(NLP) 관련 AI 모델 학습에 사용되기 때문입니다.

 

기업들이 고객 상호작용, 콘텐츠 작성, 감성 평가, 데이터 분석과 같은 서비스에 인공지능을 도입하는 사례가 늘어나면서 풍부하고 다양한 텍스트를 대량으로 확보해야 할 필요성과 수요도 증가했습니다. 인간의 언어와 유사한 방식으로 텍스트를 이해하고 조작하며 생성할 수 있는 AI 시스템을 개발하려면 이러한 지원이 필수적입니다. 이는 챗봇, 가상 비서, 기계 번역기, 정보 검색 시스템과 같은 현대적 도구를 개발하는 데 중요합니다.

북미는 2024년 34%를 초과하는 주요 점유율로 글로벌 합성 데이터 생성 시장을 주도했으며, 미국은 이 지역에서 상당한 점유율을 차지하고 있습니다.

새로운 기술의 발전, 우호적인 정부 규제, 경제 호황으로 인해 아시아·태평양(APAC) 지역에서 합성 데이터 생성 수요가 크게 증가했으며, 이러한 수요는 계속해서 기하급수적으로 확대되고 있습니다. 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가들은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 산업에 대한 투자를 대폭 확대하기 시작했으며, 이는 디지털 전환을 촉진하는 요인으로 작용했습니다.
 

의료, 자동차 및 제조 산업의 AI 모델은 효율성을 높이고 반복적인 업무를 자동화하기 위해 개선되고 있습니다. 그러나 거의 모든 산업에서 AI 및 ML 모델을 위해 방대한 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 따라서 합성 데이터는 개인정보 보호, 데이터 수집 비용, 데이터 부족 및 기타 다양한 과제와 같은 복잡한 문제에 대한 실행 가능한 해결책을 제공합니다.
 

미국은 투자 역량과 AI, 기술 및 데이터 산업에서의 경쟁력을 바탕으로 합성 데이터 생성 시장의 핵심 국가로 부상하고 있습니다. 미국에서 사업을 운영하는 다른 대형 기술 기업들도 머신러닝과 AI 분야에서 광범위한 연구를 수행하고 있으며, 이로 인해 대규모의 다양한 데이터세트에 대한 수요가 급증했습니다. 또한 연구기관과 정부 기관은 인공지능 및 머신러닝 기술 개발에 자금을 대거 투입하고 있으며, 이는 합성 데이터 생성 방법의 제공을 크게 확대했습니다.
 

유럽에서는 규제, 기술 및 산업 요인이 시장에 영향을 미치고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 모든 유럽 데이터 보호 법률과 정책의 기준으로 자리 잡고 있는 GDPR을 비롯한 엄격한 데이터 개인정보 보호법입니다. 의료, 금융 및 소매와 같은 산업 부문에서는 고객 데이터 관리를 개선하기 위해 AI와 머신러닝을 활용하기 시작했습니다.
 

이에 따라 합성 데이터 생성과 같은 기술은 개인정보 보호를 위한 보다 안전한 접근 방식으로 인기를 얻고 있습니다. 기업은 인공 데이터를 활용해 실제 민감 데이터를 직접 처리하지 않고도 AI 모델을 구축하거나 학습시키고, 정보를 분석하며, 알고리즘을 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 엄격한 데이터 개인정보 보호법을 준수하는 동시에 비즈니스 인사이트를 확보하여 AI 모델을 개선할 수 있습니다.
 

합성 데이터 생성 시장 점유율

2024년 DataGen과 Gretel은 합성 데이터 생성 산업에서 합산 10%를 초과하는 시장 점유율을 기록했습니다. DataGen과 Gretel은 합성 데이터 생성 시장의 주요 기업에 속합니다. 두 기업은 탁월한 혁신을 바탕으로 명성을 구축했으며, AI/ML 모델 학습, 개인정보 보호 및 데이터 확장과 같은 분야에서 사업을 전개하고 있습니다.
 

DataGen은 컴퓨터 비전과 3D 장면 렌더링에 사용되는 AI 알고리즘을 학습시키기 위해 고충실도 합성 데이터를 생성하는 역량을 갖추고 있어 실제 데이터와 관련된 복잡한 문제를 해결합니다. Gretel은 기업과 협력해 방대한 양의 합성 데이터를 생성하는 동시에 개인정보 보호 규정을 준수함으로써, 학습된 머신러닝 모델의 효율성을 최대한 높일 수 있도록 지원합니다.
 

Sagemaker와 Sogeti는 성장 중인 합성 데이터 생성 시장에서 입지를 확대하기 위해 차별화된 제품과 서비스를 선보였습니다. Sagemaker는 최근 AI/ML 도구 포트폴리오에 합성 데이터 생성 기능을 추가했습니다. 이에 따라 기업은 대규모로 AI 모델을 학습, 테스트 및 개선하기 위한 합성 데이터세트를 생성하고 활용할 수 있습니다.
 

한편 Sogeti는 의료, 자동차, 은행 및 금융 산업을 대상으로 홀로그래픽 및 합성 데이터 솔루션과 관련된 컨설팅 서비스 및 기술을 구현하는 데 특화되어 있습니다. 데이터 개인정보 보호, 규정 준수 및 다른 산업 부문과의 고도화된 AI 통합은 두 기업 간 시장 경쟁 구도의 변화를 가져왔으며, 양사의 시장 전반에서의 영향력 확대에도 기여했습니다.
 

합성 데이터 생성 시장의 주요 기업

합성 데이터 생성 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• Aetion
• Anylogic
• Anyverse
• Bifrost
• Cvedia
• DataGen
• GenRocket
• Gretel
• Hazy
• K2View
   

글로벌 및 지역별 합성 데이터 생성 시장의 세분화에는 국제 및 지역 공급업체가 포함됩니다. 이러한 세분화를 통해 공급업체는 자동차, 헬스케어, 금융 및 기술 분야의 국제·지역·현지 수요에 대응할 수 있습니다. 주요 국제 기업들은 인수합병과 다양한 합성 데이터 솔루션을 통해 시장에 진입하고 있으며, 이러한 솔루션은 AI 모델 학습 고도화, 데이터 개인정보 보호 요건 준수 및 대규모 데이터 생성에 맞춰 개발되었습니다.
 

또한 현실적인 데이터 시뮬레이션과 다양한 분야에 맞춘 맞춤화 등 혁신을 크게 진전시켰습니다. 이를 통해 AI와 머신러닝 활용이 성숙한 분야를 중심으로 경쟁력을 유지하고 글로벌 시장의 성장을 촉진하고 있습니다.
 

지역 공급업체들은 현지 시장 상황에 대한 깊은 이해를 활용하고, 규정 준수 또는 산업별 요건과 같은 특정 사용 사례에 맞춰 비용 효율적이고 맞춤화된 솔루션을 제공하면서 지속적으로 활발한 활동을 이어가고 있습니다. 그러나 개인정보 보호 관련 잠재적 문제를 방지하고 알고리즘 성능을 개선하며 데이터 관련 경제 활동을 확대하기 위해 고품질 합성 데이터에 대한 수요가 증가하면서, 지역 기업들은 자체적으로 솔루션을 개발하거나 해외 기업과 협력하고 있습니다.
 

국내 기업들이 업계 선도 기업과 경쟁하기 위해 기술 격차를 해소하려는 과정에서 인수합병이 증가함에 따라 시장은 상당히 통합될 것으로 예상됩니다. 이러한 통합은 합성 데이터 생성 시장의 경쟁 환경을 변화시키고, 결과적으로 업계 전반의 창의성과 확산을 강화할 전망입니다.
 

합성 데이터 생성 산업 뉴스

• SAS는 인공지능 역량을 더욱 발전시키기 위해 2024년 11월 합성 데이터 생성 기업 Hazy의 핵심 소프트웨어 자산을 인수했습니다. 이번 경영 목적의 인수는 특히 SAS Data Maker를 비롯한 Hazy의 합성 데이터 생성 도구를 SAS의 시장 내 제품군에 보완적으로 추가하는 것을 목표로 합니다.
   
• Mostly AI는 2024년 10월 새로운 합성 텍스트 도구를 선보였습니다. 이 혁신적인 도구는 AI 학습 시 조직이 직면하는 공개 데이터 제한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 조직은 개인정보 보호 규정과 법규를 준수하면서 이메일, 챗봇 대화, 고객 지원 상담 기록과 같은 독점 텍스트 데이터를 활용해 대규모 언어 모델(LLMs)을 학습시킬 수 있습니다.
   

합성 데이터 생성 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대해 2021년부터 2034년까지 매출(십억 달러) 기준의 추정 및 전망을 포함한 산업 심층 분석을 제공합니다.

데이터 유형별 시장

• 이미지 및 동영상
• 표 형식 데이터
• 텍스트
• 기타

제공 유형별 시장

• 완전 합성
• 부분 합성

생성 기법별 시장

• 통계적 방법 및 모델
• 규칙 기반 시스템
• 에이전트 기반 시스템
• 딥러닝 방법
• 기타

용도별 시장

• AI/ML 모델 학습
• 개인정보 보호
• 테스트 데이터 관리
• 데이터 분석 및 시각화
• 기타

최종 용도별 시장

• BFSI
• 헬스케어 및 생명과학
• 제조
• 기술 및 통신
• 자동차 및 운송
• 기타

상기 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다.

• 북미
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 러시아
  • 북유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 대한민국
  • 동남아시아 
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
• MEA
  • 아랍에미리트
  • 남아프리카공화국
  • 사우디아라비아