人工智能专题研究：向量数据库——AI时代的技术基座|世界即时看

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受大模型热潮催化，向量数据库方兴未艾。NVIDIA CEO 黄仁勋在3月的NVIDIA GTC Keynote 中，首次提及向量数据库，并强调其在构建专有大型语言模型的组织中的重要性。大模型作为新一代的 AI 处理器，提供了数据处理能力；而向量数据库提供了存储能力，成为大模型时代的重要基座。向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统，与传统数据库相比，向量数据库使用向量化计算，能够高速地处理大规模的复杂数据；并可以处理高维数据，例如图像、音频和视频等，解决传统关系型数据库中的痛点；同时，向量数据库支持复杂的查询操作，也可以轻松地扩展到多个节点，以处理更大规模的数据。

百亿蓝海市场蓄势待发，向量数据库空间广阔。据 Statista 数据，2021 年全球数据库市场规模为 800 亿美元，同比增长约20.3%。假设增速保持20%，预计到2025年，全球数据库市场规模将达到1658.9 亿美元。据中国信通院测算，2020年中国数据库市场规模约241亿元；预计到2025年，中国数据库市场规模将达688亿元，复合增长率为23.4%。随着AI应用场景加速落地，我们预计2025年向量数据库渗透率约为30%，则全球向量数据库市场规模约为99.5亿美元，中国向量数据库市场规模约为82.56亿元。

海外需求逐步爆发，新兴赛道群雄并起。目前向量数据库的赛道仍处于发展初期，随着大模型日趋成熟，越来越多玩家瞄准向量数据库的机会并选择加入赛道，呈现百花齐放的竞争格局。向量数据库的头部企业包括Zilliz、Pinecone等，目前的主要的客户还是互联网厂商随着大模型应用的不断拓宽，预计向量数据库的公司将受到更多投资者青睐，迎来投资井喷期。 Zilliz目前已与Nvidia、IBM、Mircosoft等公司展开合作，在一级市场获得1.13亿美元投资；Pinecone先后上架Google云和AWS，逐步打开市场，在一级市场获得1.38亿美元投资。

风险提示：AI技术更新迭代缓慢、专业领域落地效果不及预期、市场开拓不及预期等风险。

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