Stratistics MRC에 따르면 세계의 합성 데이터 시장은 2025년에 4억 1,980만 달러를 차지하며 2032년까지는 34억 6,640만 달러에 달할 전망이며, 예측 기간 중 CAGR은 35.2%입니다.
합성 데이터는 기밀 정보를 공개하지 않고 실제 데이터의 통계적 특성이나 구조를 재현하여 인위적으로 생성한 정보를 말합니다. 알고리즘, 시뮬레이션, 생성 모델을 사용하여 생성된 합성 데이터는 실제 데이터세트에서 볼 수 있는 패턴, 변동성, 복잡성을 모방하고 있습니다. AI 시스템 훈련, 소프트웨어 테스트, 데이터 공유 과정에서의 프라이버시 보호 등에 널리 활용되고 있습니다. 익명화된 데이터와 달리, 합성 데이터세트는 처음부터 처음부터 구축되므로 분석의 유용성과 개인 데이터 관련 위험으로부터의 보호가 모두 보장됩니다.
가트너에 따르면 합성 데이터의 채택이 가속화되고 있으며, 2027년까지 AI 기반 기업의 60%가 모델 훈련에 합성 데이터를 사용할 것으로 예측했습니다.
AI 훈련에 대한 수요 증가
기업 및 연구기관이 머신러닝 모델을 최적화하기 위해 방대하고 다양한 데이터세트를 필요로 하는 경향이 강화되면서 AI 학습에 대한 수요 증가가 합성 데이터 시장을 크게 형성하고 있습니다. 합성 데이터는 프라이버시를 침해하지 않으면서도 확장성을 제공하므로 딥러닝 용도에 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 자동화, 디지털 전환, 고급 AI 모델에 대한 의존도가 높아짐에 따라 기업은 합성 데이터세트를 활용하여 복잡한 실제 시나리오를 시뮬레이션하고, 모델의 정확도를 높이고, 인공지능 개발의 혁신을 효율화하기 위해 합성 데이터세트를 활용하고 있습니다.
업계 전반의 표준화 부족
조직이 상호운용성, 검증, 컴플라이언스 프레임워크에 어려움을 겪고 있는 것처럼, 업계 간 표준화의 부재는 합성 데이터의 채택을 방해하고 있습니다. 통일된 벤치마크가 없기 때문에 인위적으로 생성된 데이터세트의 신뢰성과 비교 가능성에 대한 우려의 목소리가 높습니다. 단편적인 채택 패턴으로 인해 많은 기업이 합성 데이터를 중요한 용도에 완전히 통합하는 것을 주저하고 있습니다. 그 결과, 일관성 없는 품질 보증과 세계 프로토콜의 부재가 큰 장벽이 되어 시장 확대를 제한하고 금융, 의료, 제조 등의 분야에서 합성 데이터세트의 주류 수용을 지연시키고 있습니다.
헬스케어 AI 용도으로 확장
헬스케어 AI 용도으로의 확장은 합성 데이터 시장에 매력적인 성장 기회를 제공합니다. 병원이나 연구소는 모델 훈련을 위해 안전하고 익명화된 데이터세트가 필요하기 때문입니다. 엄격한 환자 데이터 프라이버시 규제의 영향을 받아 합성 데이터세트는 진단 알고리즘, 맞춤형 의료, 임상 시뮬레이션 개발에 솔루션을 제공합니다. 정밀의료 및 규제 준수에 대한 수요 증가에 힘입어 합성 데이터 프로바이더들은 AI 도입을 가속화하고, 위험을 줄이고, 의료 기술 혁신을 강화하기 위해 의료 기관과의 협력을 강화하고 있습니다.
익명화된 실제 데이터세트와의 경쟁
익명화된 실제 데이터세트와의 경쟁은 합성 데이터의 채택에 큰 위협이 될 수 있습니다. 많은 조직들이 여전히 비용 효율적이고 익숙한 기존 익명화 방식을 선호하기 때문입니다. 수년간의 규제 당국의 허용에 힘입어 익명화된 데이터세트는 기밀성이 높지 않은 이용 사례에 충분하다고 간주되는 경우가 많으며, 합성 데이터 프로바이더들은 이에 도전하고 있습니다. 그러나 익명화된 데이터는 재식별 위험이 있습니다. 그럼에도 불구하고 그 활용이 정착되고 통합의 문턱이 낮아짐에 따라 경쟁 구도가 생겨났고, 합성 데이터 솔루션은 우수한 보안, 확장성, 신뢰성을 지속적으로 입증해야 합니다.
COVID-19 팬데믹으로 인해 디지털화가 가속화되면서 혼란을 시뮬레이션하고 AI 기반 의사결정을 지원하기 위한 안전하고 확장 가능한 합성 데이터세트에 대한 수요가 증가했습니다. 원격 근무와 온라인 의료 상담에서는 안전한 데이터 취급이 요구되며, 합성 데이터의 채택이 강화되었습니다. 이 위기 동안 AI 기반 예측 모델이 급증하면서 기업은 합성 데이터세트를 헬스케어 조사, 공급망 복원력, 사기 감지 등에 활용하고 있습니다. 결과적으로 팬데믹은 프라이버시를 보호하는 대규모 합성 데이터 솔루션의 필요성을 강조함으로써 시장 상황을 재구성하는 촉매제 역할을 했습니다.
예측 기간 중 완전 합성 데이터 분야가 가장 클 것으로 예측됩니다.
완전 합성 데이터 분야는 프라이버시 우려를 없애는 완전 인공 데이터세트를 생성할 수 있는 능력에 힘입어 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 부분 합성 접근 방식과 달리 완전 합성 데이터는 헬스케어, 금융, 소매 등 다양한 산업에서 더 높은 보호와 적응성을 보장합니다. 컴플라이언스 기준을 유지하면서 실제 데이터의 통계적 특성을 반영할 수 있으므로 특히 강력한 프라이버시 보호 조치를 요구하는 규제 주도형 분야에서 매우 바람직합니다.
예측 기간 중 이미지 및 비디오 데이터 분야가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다.
예측 기간 중 이미지 및 영상 데이터 분야는 컴퓨터 비전, 자율주행차, 증강현실 용도의 급격한 확장에 영향을 받아 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 합성 영상 데이터세트는 수백만 개의 실제 이미지나 영상 없이도 AI 모델 학습을 가능하게 합니다. 모니터링, 의료 영상, 소매 분석에 대한 수요 증가에 힘입어 이 분야는 그 어느 때보다 빠르게 확산되고 있습니다. 실제 세계의 복잡성을 재현할 수 있는 범용성이 여러 산업 분야에서 탄탄한 모멘텀을 가져오고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 빠르게 성장하는 디지털 생태계, AI 투자 증가, 대규모 기업 도입에 힘입어 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들은 제조, 금융, 스마트 시티에 걸쳐 AI 기반 혁신 도입의 최전선에 있습니다. 인공지능 연구와 데이터 현지화 정책에 대한 정부의 지원으로 아시아태평양은 강력한 시장 리더십을 발휘하고 있으며, 합성 데이터 확대에 유리한 환경을 조성하고 있습니다.
예측 기간 중 북미는 첨단 AI 연구 생태계, 합성 데이터 스타트업의 강력한 존재감, 데이터 프라이버시 규제에 대한 관심 증가로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 북미는 기술 대기업, 학술기관, 헬스케어 혁신가들 간의 협업에 힘입어 다양한 분야에서 강력한 도입이 이루어지고 있습니다. 최첨단 AI 모델을 가장 먼저 도입하고, 활발한 벤처 자금을 확보하면서 이 지역은 합성 데이터 혁신의 급성장 거점으로 자리매김하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Synthetic Data Market is accounted for $419.8 million in 2025 and is expected to reach $3466.4 million by 2032 growing at a CAGR of 35.2% during the forecast period. Synthetic Data is artificially generated information that replicates the statistical properties and structures of real-world data without exposing sensitive details. Created using algorithms, simulations, or generative models, synthetic data mimics patterns, variability, and complexity found in actual datasets. It is widely used in training AI systems, testing software, and safeguarding privacy in data-sharing processes. Unlike anonymized data, synthetic datasets are built from scratch, ensuring both utility for analysis and protection against risks associated with personal data.
According to Gartner, synthetic data adoption is accelerating, with 60% of AI-driven enterprises projected to use it for model training by 2027.
Rising demand for AI training
Rising demand for AI training is significantly shaping the synthetic data market, as enterprises and research institutions increasingly require vast, diverse datasets to optimize machine learning models. Synthetic data provides scalability without privacy compromises, making it highly valuable for deep learning applications. Fueled by growing automation, digital transformation, and reliance on advanced AI models, organizations are leveraging synthetic datasets to simulate complex real-world scenarios, enhance model accuracy, and streamline innovation in artificial intelligence development.
Lack of standardization across industries
Lack of standardization across industries hampers the adoption of synthetic data, as organizations struggle with interoperability, validation, and compliance frameworks. Without unified benchmarks, concerns about reliability and comparability of artificially generated datasets persist. Spurred by fragmented adoption patterns, many enterprises hesitate to fully integrate synthetic data into critical applications. Consequently, inconsistent quality assurance and absence of global protocols act as significant barriers, restricting market expansion and slowing mainstream acceptance of synthetic datasets across sectors like finance, healthcare, and manufacturing.
Expansion into healthcare AI applications
Expansion into healthcare AI applications presents a compelling growth opportunity for the synthetic data market, as hospitals and research labs require secure, anonymized datasets for model training. Influenced by strict patient data privacy regulations, synthetic datasets provide a solution for developing diagnostic algorithms, personalized medicine, and clinical simulations. Spurred by rising demand for precision health and regulatory compliance, synthetic data providers are increasingly collaborating with healthcare organizations to accelerate AI adoption, reduce risks, and enhance innovation in medical technologies.
Competition from anonymized real datasets
Competition from anonymized real datasets poses a major threat to synthetic data adoption, as many organizations still prefer traditional anonymization methods for cost efficiency and familiarity. Propelled by long-standing regulatory acceptance, anonymized datasets are often viewed as sufficient for non-sensitive use cases, challenging synthetic data providers. However, anonymized data carries re-identification risks. Despite this, its entrenched use and lower integration hurdles create a competitive landscape where synthetic data solutions must continually demonstrate superior security, scalability, and reliability advantages.
The COVID-19 pandemic accelerated digital adoption, propelling demand for secure and scalable synthetic datasets to simulate disruptions and support AI-driven decision-making. Remote work and online healthcare consultations required secure data handling, strengthening synthetic data adoption. Fueled by the surge in AI-based predictive models during the crisis, organizations leveraged synthetic datasets for healthcare research, supply chain resilience, and fraud detection. Consequently, the pandemic acted as a catalyst, reshaping the market landscape by highlighting the necessity of privacy-preserving, large-scale synthetic data solutions.
The fully synthetic data segment is expected to be the largest during the forecast period
The fully synthetic data segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, propelled by its ability to generate entirely artificial datasets that eliminate privacy concerns. Unlike partially synthetic approaches, fully synthetic data ensures higher protection and adaptability across industries such as healthcare, finance, and retail. Its capacity to mirror statistical properties of real data while maintaining compliance standards makes it highly desirable, particularly in regulatory-driven sectors demanding robust privacy safeguards.
The image & video data segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the image & video data segment is predicted to witness the highest growth rate, influenced by the rapid expansion of computer vision, autonomous vehicles, and augmented reality applications. Synthetic visual datasets enable training of AI models without requiring millions of real-world images or footage. Fueled by growing demand for surveillance, healthcare imaging, and retail analytics, this segment is experiencing unprecedented adoption. Its versatility in replicating real-world complexity drives robust momentum in multiple industries.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, fueled by its rapidly expanding digital ecosystem, increasing AI investments, and large-scale enterprise adoption. Countries like China, India, and Japan are at the forefront of implementing AI-based innovations across manufacturing, finance, and smart cities. With government support for artificial intelligence research and data localization policies, Asia Pacific demonstrates strong market leadership, creating a favorable environment for synthetic data expansion.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest highest CAGR, driven by its advanced AI research ecosystem, strong presence of synthetic data startups, and increasing regulatory focus on data privacy. Fueled by collaborations between technology giants, academic institutions, and healthcare innovators, North America is witnessing strong uptake across diverse sectors. Its early adoption of cutting-edge AI models, combined with robust venture funding, positions the region as the fastest-growing hub for synthetic data innovation.
Key players in the market
Some of the key players in Synthetic Data Market include Mostly AI, Synthesis AI, Gretel.ai, Hazy, Cognitensor, MDClone, AI.Reverie, Datagen Technologies, Zebracat AI, Statice, Tonic.ai, Cauliflower, Sky Engine AI, Informatica, Microsoft and IBM Research.
In August 2025, Mostly AI launched advanced domain-specific synthetic data generation platforms designed to produce highly realistic tabular and time-series datasets for healthcare and finance sectors.
In July 2025, Synthesis AI expanded its 3D synthetic image and video dataset portfolio with improved generative AI models supporting autonomous vehicle training and retail applications.
In June 2025, Gretel.ai unveiled privacy-enhanced synthetic data tools integrating differential privacy algorithms, helping enterprises meet GDPR and HIPAA compliance in data sharing.