全球綜合數據產生市場趨勢，預測報告 2025-2037
合成資料產生市場規模預計將從 3.0742 億美元成長到 182.3 億美元，在 2025 年至 2037 年的預測期內複合年增長率將超過 36.9%。到 2025 年，合成資料生成的產業規模預計將達到 3.9817 億美元。
市場成長主要歸因於在校準和開發自動駕駛汽車中使用的感測器時合成數據的利用率不斷提高。此外，汽車工程師利用合成資料來建構模擬真實駕駛條件的虛擬環境。據估計，到 2035 年，自動駕駛將創造 3,000 億至 4,300 億美元的收入。全國保險專員協會公佈的數據；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。
綜合資料用於訓練各領域的 AI 模型，透過消除偏差和添加新的領域知識來增強模型效能。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。 Nester 研究表明，目前 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。
綜合數據生成產業：成長動力與挑戰
成長動力
- 對資料安全的需求不斷增長：事實證明，合成資料是一種有效的工具，可以在不損害隱私的情況下釋放資料的可能性。健康、金融、保險等各領域的市場參與者都在選擇合成數據，以最大限度地提高數據的效用，同時保護消費者的隱私。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方法。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 20%。隨著對資料安全和隱私的需求不斷增長，預計該市場將顯著增長。
- 大型語言模型 (LLM) 的使用增加：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 等社交網站將與母公司 Meta 的近 30 個 AI 聊天機器人進行交互，從而徹底改變其社交媒體用戶的使用習慣。經驗。各種最終用戶使用這些語言模型進行程式碼生成、詐欺檢測、圖像註釋、文字生成和對話式人工智慧。綜合數據使這些聊天機器人準確且對消費者有用。
- 在大流行期間使用 AI 和 ML 技術合成複雜的資料庫：COVID-19 大流行的出現反映了大範圍患者的特徵，並隨著時間的推移以及在經過密集測試的地理區域再現了大流行的影響。世界各地流行病學家的數量激增。例如，美國勞工統計局2023年5月發布的一份報告稱，僱用的流行病學家人數為10,230人。他們大規模使用合成數據來推斷疫情的影響。
挑戰
- 不準確和不切實際的資料的出現會阻礙市場擴張：使用者可以測試和分享使用合成資料生產創建的資料集的虛擬副本。此外，這種方法捕捉專業模型和現實世界照片的精細細節具有挑戰性。隨著時間的推移維護合成數據集很困難，因為它依賴現實世界的數據，並且會因發明和進步而變化。因此，組織應定期驗證合成資料的準確性和可靠性。這方面會降低合成資料的品質和真實性，嚴重阻礙合成資料生成市場的成長。
- 相關道德考量：合成資料的使用增加了與資料隱私和產生資料同意相關的道德考量。用於管理資料使用和保護的各種框架可能會限制合成資料的使用並阻礙可擴展性和採用。潛在的偏見和隱私問題預計將阻礙市場成長。
綜合數據生成市場：主要見解
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基準年 |
2024年 |
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預測年份 |
2025-2037 |
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複合年增長率 |
19.1% |
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基準年市場規模（2024 年） |
407.6億美元 |
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預測年度市場規模（2037 年） |
3954.5億美元 |
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區域範圍 |
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綜合資料生成分割
資料型態（表格資料、文字資料、影像與影片資料）
根據資料類型，預計合成資料產生市場中的表格資料將在預測期內佔據最大的收入份額，約為 50%。最近，隱私問題使得企業很難取得真實資料。由於這些困難，產生了類似於真實數據的合成數據，並且可以以有組織的表格方式保存。這增加了對表格數據的需求，預計在整個預測期間將以顯著的複合年增長率成長。企業可以利用生成對抗網路 (GAN) 創建合成表格數據，從而提高營運數據的安全性和隱私性。
應用程式（AI 訓練與開發、測試資料管理、資料共享與保留、資料分析）
根據應用程序，在預測期內，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，約為 35%。對測試和驗證的高品質數據的不斷增長的需求將推動市場發展。測試資料管理允許開發人員使用真實資料來測試應用程序，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基於 Web 的工具來進行集中測試資料管理。該套件為數據和測試配置團隊提供了一個簡單且一次性的介面。該工具套件具有測試資料生成、屏蔽和提取功能以及基於資料請求的工作流程。
我們對全球綜合資料產生市場的深入分析包括以下細分市場：
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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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折扣 |
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資料類型 |
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垂直 |
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定制此报告綜合數據生成行業 - 區域概要
北美市場預測
北美的合成資料產生市場佔有最大的收入份額，約 33%，因為它是技術開發中心，特別強調資料驅動的突破、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增多，用於進行實驗和訓練人工智慧模型的高品質合成數據激增。主要市場參與者的存在進一步推動了該地區的市場擴張。美國的組織尋求強大的解決方案來保護敏感資訊並遏制資料外洩案件。據估計，到 2024 年，該國資料外洩的平均成本為 932 萬美元。此外，研究人員利用合成數據進行藥物試驗，而不會暴露敏感的患者資訊。
亞太市場分析
亞太地區的綜合資料產生市場預計將佔據第二大收入份額，約 38%。中國和日本等國家都是重視研發的卓越技術型企業的所在地。各國政府正優先投資大數據、人工智慧和機器學習戰略。綜合數據被以多種方式利用來增強道路安全。例如，根據國際貿易管理局 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將蓬勃發展至近 73 億美元。大阪大學的研究人員建立了一個超現代的框架，可以自動從城市數位孿生產生合成資料集。
主導合成資料生成領域的公司
- 微軟公司
- 公司概覽
- 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
- 區域業務
- SWOT 分析
- Google LLC
- NVIDIA 公司
- GenRocket, Inc.
- 綜合人工智慧
- 資料生成
- 朦朧有限。
- Gretel Labs, Inc.
- K2view 有限公司
- 亞馬遜公司
In the News
- 2024 年 3 月，Hazy 和 Unbanx 宣布合作推出開放銀行資料所有權平台。這是兩家公司的共同努力，旨在部署合乎道德的合成數據合作社，以獲取金融交易數據，以滿足對沖基金、分析師和其他金融機構的需求。
- 2024 年 6 月，NVIDIA Nemotron-4 340B 針對 NVIDIA TensorRT-LLM 和 NVIDIA NeMo 進行了最佳化，適用於醫療保健、製造、零售和金融等領域，以開發商業應用。
- 2024 年 9 月，Amazon推出了 Amazon Bedrock，它可用於產生用於合成資料建立的 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。它是一項完全託管的服務，用於建立生成式 AI 應用程式。
- 2024 年 10 月，Gretel 和 Google Cloud 攜手簡化 BigQuery 中資料分析師的合成資料產生過程。此整合允許使用者製作其 BigQuery 資料集的保護隱私的合成版本。此合作夥伴關係使客戶能夠保護資料隱私、增強可訪問性並加快測試和開發。
- 2024 年 10 月，Teledyne FLIR 將 Prism AIMMGen 推向市場，這是一項不受 ITAR 限制的 AI 模型合成資料生成服務，可供系統整合商為第一響應、商業和國防應用創建 AI/ML 產品。
- 2024 年 10 月，Betterdata、MOSTLY AI、DataCebo 和 Rockfish Data 獲得了美國國土安全部 (DHS) 科學技術局 (S&T) 的合約授予，以開發合成資料功能，這些功能可以生成真實的資料功能。保護隱私的生成資料平台旨在加速企業級應用程式中的 AI 功能。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 5711
- Published Date: Oct 22, 2024
- Report Format: PDF, PPT
