Stratistics MRC에 따르면 세계 연합 학습 및 동형 암호 시장은 2025년에 7억 8,600만 달러, 2032년에는 30억 3,710만 달러에 이를 것으로 예측되며, 예측 기간 중 CAGR 21.3%로 성장할 전망입니다.
연합 학습(Federated Learning)은 분산된 머신러닝 접근법으로, 원시 데이터를 공유하지 않고 여러 장치 및 서버에 걸쳐 모델 학습을 가능하게 하고, 프라이버시를 보호하며, 데이터 전송 위험을 줄입니다. 동형 암호란 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 계산할 수 있게 해주는 암호화 기술로 처리 중인 데이터의 기밀성을 확보합니다. 이러한 기술을 결합하여 데이터 무결성과 엄격한 데이터 보호 규정 준수를 유지하면서 분산 시스템 간의 협업 학습 및 분석을 가능하게 하며 안전하고 개인 정보를 보호하는 AI를 지원합니다.
데이터 프라이버시 규제의 향상과 암호화 기술의 진보
연합 학습은 원시 데이터를 공개하지 않고 분산 학습을 가능하게 하며, 동형 암호는 암호화된 데이터 세트에서 안전한 계산을 가능하게 합니다. 이러한 기술은 데이터의 기밀성이 가장 중요시되는 의료, 금융, 방어 분야에서 지지를 받고 있습니다. 동시에, 격자 기반 암호화와 보안 집계 프로토콜의 획기적인 획기적인 덕분에 이러한 솔루션은 더욱 확장 가능해지고 있습니다. 규제 압력과 혁신의 융합이 시장의 급속한 확대에 박차를 가하고 있습니다.
연합 학습 프레임 워크와 암호화 라이브러리 간의 통합 프로토콜의 부족
조직은 특히 멀티 파티 환경에서 다양한 암호화 체계, 모델 형식 및 통신 프로토콜의 통합을 염려합니다. 이러한 단편화는 배포의 복잡성을 증가시키고 부서 간의 확장성을 제한합니다. 게다가, 성능 벤치마킹과 프라이버시 보증에 대한 합의의 부족은 업계를 넘어서는 협력을 방해합니다. 조화된 표준이 없으면 기술적인 사일로와 통합 오버헤드는 광범위한 도입을 제한합니다.
블록체인과 제로 지식 증명의 통합
블록체인은 변조 방지 모델 업데이트와 분산 신뢰를 보장하는 반면, 제로 지식 증명은 기본 데이터를 공개하지 않고 계산 검증을 가능하게 합니다. 이러한 통합은 투명성과 프라이버시를 공존시켜야 하는 금융 서비스, 의료, 정부 응용 분야에서 특히 가치가 있습니다. 신흥기업과 연구개발은 암호화 학습과 분산형 대장을 결합한 하이브리드 아키텍처를 적극적으로 개발하고 있습니다. 이 융합은 AI 생태계의 신뢰성을 재정의할 것으로 예상했습니다.
기술적으로 성숙함에도 불구하고 상업적인 도입은 늦
기업은 높은 도입 비용, 숙련된 인력 부족, 불투명한 ROI를 주요 억제요인으로 꼽고 있습니다. 또한, 이기종 장치 및 네트워크에 암호화 모델을 배포하는 복잡성은 상업화를 늦추고 있습니다. 대기 시간 및 처리량 요구 사항이 까다로운 영역에서 성능 트레이드 오프는 통합을 더욱 지연시킵니다. 명확한 비즈니스 사례와 간소화된 배포 프레임워크가 없으면 시장 성장이 기술적 진보에 뒤처질 수 있습니다.
COVID-19의 유행은 특히 의료 및 공중 보건 분석에서 안전하고 분산된 데이터 연계의 필요성을 부각시켰습니다. 연합 학습을 통해 병원과 연구 기관은 기밀성이 높은 환자 데이터를 중앙에서 관리하지 않고 모델을 훈련할 수 있어 유행 대응 활동을 지원할 수 있었습니다. 하지만 공급망 혼란과 예산 재분배는 프라이버시 보호 AI에 대한 인프라 투자를 일시적으로 지연시켰습니다. 또한 이 위기는 디지털 변환을 가속화하고 정부와 기업은 원격 진단 및 접촉자 추적을 위한 암호화 분석을 모색하게 되었습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 프레임워크의 부문이 최대화될 것으로 예상
소프트웨어 프레임워크의 부문은 연합 학습 및 암호화 계산을 가능하게 하는 기본적인 역할을 하므로, 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이러한 플랫폼은 모델 오케스트레이션, 보안 집계, 분산 노드 간의 프로토콜 구현을 위한 도구를 제공합니다. TensorFlow Federated 및 PySyft와 같은 오픈소스 프로젝트가 혁신을 추진하고 엔터프라이즈급 솔루션이 확장성과 컴플라이언스 기능을 제공합니다. 이 부문은 지속적인 업데이트, 커뮤니티 지원, 클라우드 네이티브 환경과의 통합이 장점입니다.
SMPC 분야가 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR이 될 전망
예측 기간 동안 SMPC(Secure Multi-Party Computation) 부문은 개별 입력을 공개하지 않고 공동 계산을 수행할 수 있는 능력으로 인해 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. SMPC는 데이터의 기밀성이 중요한 금융서비스, 유전체학, 국경을 넘은 애널리틱스로 지지를 모으고 있습니다. 프로토콜 효율성과 하드웨어 가속화의 최근 발전으로 인해 SMPC는 실세계에서의 사용에 보다 실용적이 되고 있습니다. 이 분야는 암호화 연구자와 기업 AI 팀 간의 협업에서도 혜택을 누리고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 강력한 규제 프레임워크, 고급 AI 인프라, 높은 R&D 투자에 힘입어 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이 지역은 Google, Microsoft, IBM, Duality Technologies 등 연합 학습 및 암호화의 주요 기업을 보유하고 있습니다. 의료, 방위, 금융에 있어서의 프라이버시 보호 기술을 추진하는 정부의 대처가, 채택을 한층 더 추진하고 있습니다. 또한 학술기관과 신흥기업도 오픈소스에 공헌하고 시험적 도입을 통해 기술 혁신에 공헌하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 보안 인공지능과 암호화 연구에 적극적으로 투자하여 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이 지역의 역동적인 신규 기업 생태계는 분야를 가로 지르는 연합 학습과 준 동형 암호화의 상업화를 촉진합니다. 프라이버시 보호 기술과 AI 윤리에 대한 연방 정부의 자금 지원이 혁신을 가속화하고 있습니다. 학계, 산업계, 정부 간의 전략적 파트너십은 확장 가능한 전개를 촉진하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market is accounted for $786.0 million in 2025 and is expected to reach $3,037.1 million by 2032 growing at a CAGR of 21.3% during the forecast period. Federated learning is a decentralized machine learning approach that enables model training across multiple devices or servers without sharing raw data, preserving privacy and reducing data transfer risks. Homomorphic encryption is a cryptographic technique that allows computations on encrypted data without decryption, ensuring data confidentiality during processing. Together, they support secure, privacy-preserving AI by enabling collaborative learning and analytics across distributed systems while maintaining data integrity and compliance with stringent data protection regulations.
Rising data privacy regulations & advancements in cryptographic techniques
Federated learning enables decentralized training without exposing raw data, while homomorphic encryption allows secure computation on encrypted datasets. These technologies are gaining traction in healthcare, finance, and defense, where data sensitivity is paramount. Simultaneously, breakthroughs in lattice-based cryptography and secure aggregation protocols are making these solutions more scalable. The convergence of regulatory pressure and technical innovation is fueling rapid market expansion.
Lack of unified protocols across federated learning frameworks and encryption libraries
Organizations struggle to integrate diverse encryption schemes, model formats, and communication protocols, especially in multi-party environments. This fragmentation increases deployment complexity and limits scalability across sectors. Additionally, the lack of consensus on performance benchmarks and privacy guarantees hinders cross-industry collaboration. Without harmonized standards, widespread adoption remains constrained by technical silos and integration overhead.
Integration with blockchain and zero-knowledge proofs
Blockchain ensures tamper-proof model updates and decentralized trust, while ZKPs allow verification of computations without revealing underlying data. These integrations are particularly valuable in financial services, healthcare, and government applications where transparency and privacy must coexist. Startups and research labs are actively developing hybrid architectures that combine encrypted learning with distributed ledgers. This convergence is expected to redefine trust in collaborative AI ecosystems.
Slow commercial adoption despite technical maturity
Organizations cite high implementation costs, lack of skilled personnel, and uncertain ROI as key deterrents. Moreover, the complexity of deploying encrypted models across heterogeneous devices and networks slows down commercialization. In sectors with strict latency and throughput requirements, performance trade-offs further delay integration. Without clear business cases and streamlined deployment frameworks, market growth may lag behind technical progress.
The COVID-19 pandemic highlighted the need for secure, decentralized data collaboration, especially in healthcare and public health analytics. Federated learning enabled hospitals and research institutions to train models on sensitive patient data without centralizing it, supporting pandemic response efforts. However, supply chain disruptions and budget reallocations temporarily slowed infrastructure investments in privacy-preserving AI. The crisis also accelerated digital transformation, prompting governments and enterprises to explore encrypted analytics for remote diagnostics and contact tracing.
The software frameworks segment is expected to be the largest during the forecast period
The software frameworks segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to their foundational role in enabling federated learning and encrypted computation. These platforms provide the tools for model orchestration, secure aggregation, and protocol implementation across distributed nodes. Open-source projects like TensorFlow Federated and PySyft are driving innovation, while enterprise-grade solutions offer scalability and compliance features. The segment benefits from continuous updates, community support, and integration with cloud-native environments.
The secure multi-party computation (SMPC) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the secure multi-party computation (SMPC) segment is predicted to witness the highest growth rate driven by its ability to perform joint computations without revealing individual inputs. SMPC is gaining traction in financial services, genomics, and cross-border analytics where data confidentiality is critical. Recent advances in protocol efficiency and hardware acceleration are making SMPC more practical for real-world use. The segment is also benefiting from collaborations between cryptography researchers and enterprise AI teams.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share propelled by strong regulatory frameworks, advanced AI infrastructure, and high R&D investment. The region hosts major players in federated learning and encryption, including Google, Microsoft, IBM, and Duality Technologies. Government initiatives promoting privacy-preserving technologies in healthcare, defense, and finance are further boosting adoption. Academic institutions and startups are also contributing to innovation through open-source contributions and pilot deployments.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR due to aggressive investments in secure AI and cryptographic research. The region's dynamic startup ecosystem is driving commercialization of federated learning and homomorphic encryption across verticals. Federal funding for privacy-preserving technologies and AI ethics is accelerating innovation. Strategic partnerships between academia, industry, and government are fostering scalable deployments.
Key players in the market
Some of the key players in Federated Learning & Homomorphic Encryption Market include Google, Microsoft, IBM, Intel, NVIDIA, Amazon Web Services (AWS), Meta, Apple, Qualcomm, Huawei, Baidu, Tencent, Cisco Systems, Palantir Technologies, Duality Technologies, Zama, Inpher, OpenMined, Partisia, and Enveil
In October 2025, Microsoft launched a major Copilot update featuring group chats, memory, and Mico avatar. The release emphasizes human-centered AI and deeper personalization across work and life. It includes connectors for Google services and health/education tools.
In October 2025, IBM introduced the Spyre Accelerator for scaling generative and agentic AI workloads. It will be available across IBM Z, LinuxONE, and Power systems. The launch supports enterprise-grade AI orchestration and automation.
In October 2025, Intel partnered with global retailers to launch AI-powered experience stores for the holidays. The initiative showcases hybrid AI models and personalized computing. It aims to boost consumer engagement and brand visibility.