Размер рынка синтетической генерации данных — по типу данных, по предложению, по методу генерации, по применению, по конечному использованию, анализ, доля, прогноз роста, 2025–2034 гг.
Идентификатор отчета: GMI13007 | Дата публикации: January 2025 | Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл
Купить сейчас
$4,123 $4,850
15% off
$4,840 $6,050
20% off
$5,845 $8,350
30% off
Купить сейчас
Детали премиум-отчета
Базовый год: 2024
Охваченные компании: 20
Таблицы и рисунки: 200
Охваченные страны: 21
Страницы: 180
Скачать бесплатный PDF-файл

Получите бесплатный образец этого отчета
Получите бесплатный образец этого отчета Рынок генерации синтетических данных
Is your requirement urgent? Please give us your business email for a speedy delivery!
Генерация синтетических данных Размер рынка
Мировой объем рынка синтетических данных был оценен в 310,5 млн долларов США в 2024 году и, по прогнозам, вырастет на 35,2% в период между 2025 и 2034 годами. Из-за растущего спроса на обучение модели ИИ и ML наблюдается значительный рост рынка. Не секрет, что алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения требуют много продвинутых и разнообразных данных для обучения. Однако из-за нехватки данных, проблем с конфиденциальностью, предвзятости, среди других причин, получение реальных данных становится дорогостоящим, трудным и трудоемким.
В таких секторах, как здравоохранение, автономные автомобили и даже финансы, реальные данные не только трудно получить, но часто незаконно или неэтично приобретать. Чтобы решить эту проблему, разработчики начали полагаться на синтетические данные, которые генерируются для имитации реальных данных, не полагаясь на личную или конфиденциальную информацию, что делает их практическим обходным путем. Такие данные легко доступны, но при этом отличаются высоким качеством, разнообразием и соответствием требованиям конфиденциальности, что позволяет компаниям эффективно снижать затраты и время при создании моделей ИИ и МО.
В частности, в конце декабря 2024 года Mindtech Global запустила свою платформу синтетической генерации данных под названием Chameleon 24.2. Эта платформа была разработана для оказания помощи в создании высококачественных учебных данных для систем искусственного интеллекта компьютерного зрения. Проблема, которую пытается решить эта компьютерная система, заключается в отсутствии разнообразных наборов данных, необходимых для обучения продвинутых алгоритмов ИИ.
Использование синтетических данных становится все более распространенным из-за проблем конфиденциальности, строгих правил соблюдения и растущей генерации данных. Поскольку компании в сфере финансов, здравоохранения и электронной коммерции собирают конфиденциальные данные, они должны соблюдать строгие правила, такие как CCPA, GDPR и HIPAA. Именно здесь синтетические данные пригодятся, поскольку они предоставляют наборы данных для обучения ИИ, сохраняя конфиденциальность и оставаясь совместимыми с PII.
Генерация синтетических данных Тенденции рынка
С учетом растущего числа устройств, охватывающих Интернет, спрос на синтетические данные будет только расти. Такие данные ценны для моделирования сред и повышения производительности краевых устройств. Кроме того, синтетические данные могут быть использованы для улучшения работы систем ИИ для лучшего принятия решений в постоянно растущей индустрии умных городов.
Кроме того, индустрия разработки игр, дополненной реальности и виртуальной реальности способствует расширению рынка за счет использования синтетических данных. Такие поля направлены на создание увлекательного и убедительного опыта, который требует большого количества данных. В этих секторах синтетические данные позволяют компаниям создавать 3D-модели настроек и взаимодействий, которые могут быть использованы для разработки и обучения алгоритмов ИИ для улучшения пользовательского опыта в виртуальных мирах.
Реалистичные и качественные требования являются серьезными ограничениями для расширения рынка синтетических данных. Эффективность синтетических данных как алгоритма обучения ИИ очень пропорциональна тому, насколько хорошо модель воспроизводит реальные данные. Несмотря на то, что синтетические данные обеспечивают экономию затрат и пространства, а также преимущества сохранения конфиденциальности, их качество по-прежнему вызывает серьезную озабоченность.
Если полученные синтетические данные не могут показать сложность и изменчивость реальных данных, это может серьезно повлиять на ИИ и создать предвзятые модели; например, в рамках обучения ИИ это все еще является препятствием для создания виртуальных ресурсов данных для неясных и краевых сценариев. Например, в медицине, где точные искусственные данные необходимы для определения заболеваний и прогнозирования результатов у пациентов, таких как визуализация, неспособность использовать биологию человека в построении синтетических данных может привести к неэффективному лечению и неточной диагностике пациента.
Генерация синтетических данных Анализ рынка
На основе приложений рынок сегментирован как обучение модели AI / ML, защита конфиденциальности, управление тестовыми данными, аналитика и визуализация данных и другие. В 2024 году сегмент обучения модели AL/ML занимал долю рынка синтетических данных более 31% и, как ожидается, к 2034 году превысит 2 миллиарда долларов США. Обучение модели AI / ML является наиболее заметным из-за растущих требований к обучению моделей искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), используя обширные высококачественные наборы данных в масштабе.
В реальных реализациях эти модели работают эффективно, если обеспечивается сбор разнообразных данных, которые являются более репрезентативными. Однако данные в реальном мире трудно получить, поскольку они неуловимы, часто дороги, а иногда даже требуют больше времени для получения, а также имеют ограничения конфиденциальности. Из-за этого растет спрос на синтетические данные, которые создаются искусственно, чтобы имитировать данные реального мира, чтобы помочь заполнить пробелы, где фактические данные трудно собрать.
Основываясь на типе данных, рынок генерации синтетических данных делится на изображение и видео, табличку, текст и другие. Текстовый сегмент занимал около 34,5% доли рынка в 2024 году. Наибольшую долю в типе данных в индустрии генерации синтетических данных занимают текстовые данные благодаря их массовому применению практически во всех отраслях, в частности в обучении модели ИИ, связанной с НЛП.
С ростом внедрения искусственного интеллекта предприятиями для таких услуг, как взаимодействие с клиентами, написание контента, оценка настроений и анализ данных, возросла необходимость и спрос на огромные объемы богатого и разнообразного текста. Для разработки систем ИИ, которые могут понимать, манипулировать и создавать текст, такой как человеческий язык, который необходим для разработки современных инструментов, таких как чат-боты, виртуальные помощники, машинные переводчики и системы поиска информации, помощь имеет первостепенное значение.
Северная Америка доминировала на мировом рынке синтетических данных с основной долей более 34% в 2024 году, и США занимают значительную долю этого региона. Развитие новых технологий, благоприятное государственное регулирование и экономический бум значительно стимулировали спрос на синтетическую генерацию данных в APAC, спрос на которую продолжает расти экспоненциальными темпами. Такие страны, как Китай, Индия, Япония и Южная Корея, начали активно инвестировать в отрасли ИИ и МО, что, в свою очередь, катализировало процесс цифровой трансформации.
Модели ИИ в здравоохранении, автомобилестроении и обрабатывающей промышленности модифицируются для повышения эффективности и автоматизации повседневных процессов. Тем не менее, почти все отрасли требуют огромного количества качественных данных для моделей ИИ и ML, поэтому синтетические данные обеспечивают жизнеспособное решение сложных проблем, таких как конфиденциальность, расходы на сбор данных, нехватка данных и множество других проблем.
США являются ключевым событием на рынке синтетических данных благодаря своему инвестиционному потенциалу и мастерству в области ИИ, технологий и индустрии данных. Другие технологические гиганты, работающие в стране, также проводят обширные исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта, что резко увеличило спрос на большие суммы и разнообразные наборы данных. Кроме того, научно-исследовательские учреждения и правительственные учреждения вкладывают деньги в развитие технологий искусственного и машинного обучения, что значительно повысило эффективность методов генерации синтетических данных.
Европа в силу регуляторных, технологических и отраслевых факторов. Основным фактором являются строгие законы о конфиденциальности данных, включая GDPR, которые становятся эталоном для всех европейских законов и политик защиты данных. Секторы бизнеса, такие как здравоохранение, финансы и розничная торговля, начали использовать ИИ и машинное обучение для улучшения управления данными клиентов.
Следовательно, такие методы, как синтетическая генерация данных, набирают популярность как более безопасный подход к конфиденциальности. С помощью искусственных данных компании могут создавать или обучать модели ИИ, анализировать информацию и даже тестировать алгоритмы без необходимости обрабатывать реальные конфиденциальные данные. Это помогает им соблюдать строгие законы о конфиденциальности данных, в то же время получая бизнес-аналитику для улучшения моделей ИИ.
Генерация синтетических данных Доля рынка
В 2024 году DataGen и Gretel вместе получили более 10% доли в индустрии генерации синтетических данных. DataGen и Gretel являются одними из ведущих игроков на рынке генерации синтетических данных. Они построили свою репутацию на исключительных инновациях и расположены в таких областях, как обучение моделям AI / ML, защита конфиденциальности и масштабирование данных.
DataGen способен производить синтетические данные высокой точности для обучения алгоритмов ИИ для использования в компьютерном зрении и рендеринге 3D-сцен, устраняя осложнения реальных данных. Gretel работает с компаниями, чтобы производить огромное количество синтетических данных, обеспечивая соблюдение правил конфиденциальности, что делает обученные модели машинного обучения максимально эффективными.
Sagemaker и Sogeti сделали различные окончательные предложения на рынке для продвижения своего проникновения на развивающийся рынок синтетических данных. Sagemaker недавно добавила возможности для генерации синтетических данных в свой арсенал инструментов искусственного интеллекта. Это приводит к тому, что организации могут создавать и использовать синтетические наборы данных для обучения, тестирования и улучшения моделей ИИ в больших масштабах.
С другой стороны, Sogeti специализируется на внедрении консалтинговых услуг и технологий, связанных с голографическими и синтетическими решениями для медицинских, автомобильных, банковских и финансовых отраслей. Конфиденциальность данных, соответствие требованиям и расширенная интеграция ИИ с другими отраслями промышленности изменили баланс рыночной власти между двумя компаниями и помогли расширить их недовольство более широким рынком.
Генерация синтетических данных Рыночные компании
Основными игроками, работающими в индустрии генерации синтетических данных, являются:
Глобальные и региональные сегменты рынка синтетических данных состоят из международных и региональных поставщиков. Сегментация позволяет поставщикам обслуживать международные, региональные и местные цели автомобилей, здравоохранения, финансов и технологий. Ключевые международные держатели получают доступ к рынку через приобретения и с ассортиментом синтетических решений для данных, созданных для повышения обучения модели ИИ, соответствия требованиям конфиденциальности данных и массовой генерации данных.
Они также добились больших успехов в инновациях, таких как реалистичное моделирование данных и настройка для различных областей, что позволяет им оставаться конкурентоспособными на глобальных рынках, особенно там, где использование ИИ и машинного обучения созрело.
Региональные поставщики продолжают активно использовать свои глубокие знания местных рыночных условий и предлагать недорогие и индивидуальные решения для некоторых конкретных случаев использования, таких как соответствие или отраслевые требования. Тем не менее, растущая потребность в высококачественных синтетических данных, чтобы избежать возможных проблем с конфиденциальностью, повысить производительность алгоритмов и улучшить экономическую деятельность, связанную с данными, побуждает региональных игроков либо развиваться, либо сотрудничать с иностранными компаниями.
Ожидается, что рынок будет значительно консолидирован в результате роста числа слияний и поглощений из-за попыток отечественных компаний заполнить технологический разрыв, чтобы конкурировать с лидерами отрасли. Ожидается, что эта консолидация изменит конкурентную среду рынка синтетических данных и, следовательно, повысит креативность и распространение отрасли.
Новости индустрии генерации синтетических данных
Отчет по исследованию рынка синтетических данных включает в себя углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозами по выручке ($Bn) с 2021 по 2034 год; для следующих сегментов:
Рынок, по данным Тип
Рынок, предлагая
Рынок с помощью технологии поколений
Рынок, по применению
Рынок, к концу использования
Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран: