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Markt für Vektordatenbanken

Markt für Vektordatenbanken

Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für Vektordatenbanken, nach Angebot (Lösungen, Dienstleistungen), nach Technologie (Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Empfehlungssysteme), nach Branche (BFSI, Einzelhandel und E-Commerce, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, IT und ITeS, Medien und Unterhaltung, Fertigung, andere) und regionale Analyse. 2025-2032

Seiten: 160 | Basisjahr: 2024 | Veröffentlichung: January 2026 | Autor: Ashim L. | Zuletzt aktualisiert: January 2026

Marktdefinition

Der Markt umfasst spezialisierte Plattformen zum Speichern, Verwalten und Indexieren hochdimensionaler Vektoreinbettungen, die unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Audio für den semantischen Abruf darstellen.

Die Datenbanken sind für generative KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung und unterstützen die Verarbeitung natürlicher Sprache in Echtzeit, Computer Vision und personalisierte Empfehlungen in den Bereichen BFSI, Einzelhandel und E-Commerce sowie Gesundheitswesen. Infolgedessen wächst der Markt aufgrund der zunehmenden Einführung kontextbewusster KI, um aus großen Mengen unstrukturierter Daten Mehrwert zu ziehen.

Markt für VektordatenbankenÜberblick

Die globale Marktgröße für Vektordatenbanken wurde im Jahr 2024 auf 2.110,2 Millionen US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 2.648,4 Millionen US-Dollar im Jahr 2025 auf 12.986,4 Millionen US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 25,5 % im Prognosezeitraum entspricht.

Das Marktwachstum wird durch die schnelle Einführung generativer KI vorangetrieben, die eine effiziente Verarbeitung hochdimensionaler unstrukturierter Daten erfordert. Da Unternehmen die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision integrieren, werden Vektordatenbanken für die Skalierung personalisierter Empfehlungssysteme und die Bereitstellung kontextbezogener Business Intelligence in Echtzeit unverzichtbar.

Wichtige Markt-Highlights:

  1. Die Größe der Vektordatenbankbranche belief sich im Jahr 2024 auf 2110,2 Millionen US-Dollar.
  2. Der Markt soll von 2025 bis 2032 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 25,5 % wachsen.
  3. Nordamerika hatte im Jahr 2024 einen Anteil von 36,6 % im Wert von 772,3 Mio. USD.
  4. Das Segment der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache erzielte im Jahr 2024 einen Umsatz von 1077,3 Millionen US-Dollar.
  5. Das Lösungssegment soll bis 2032 8467,7 Millionen US-Dollar erreichen.
  6. Das Einzelhandels- und E-Commerce-Segment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die schnellste CAGR von 28,35 % verzeichnen.
  7. Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 28,73 % wachsen.

Zu den wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für Vektordatenbanken tätig sind, gehören Microsoft, Alibaba Cloud, Elastic, MongoDB, Redis, SingleStore, DataStax, Zilliz, Pinecone, Google, AWS (Amazon Web Services), KX, Milvus, GSI Technology und Clarifai.

Vector Database Market Size & Share, By Revenue, 2025-2032

Die schnelle Einführung generativer KI undgroße Sprachmodelle (LLMs)steigert die Nachfrage nach skalierbarer, leistungsstarker Infrastruktur, die hochdimensionale Vektordaten speichern, verarbeiten und abfragen kann. Da KI-Anwendungen für das Kontextverständnis zunehmend auf Einbettungen angewiesen sind, reichen herkömmliche Datenbanken nicht mehr aus.

Darüber hinaus verzeichnen Branchen wie BFSI und der Einzelhandel eine wachsende Nachfrage nach personalisierten Empfehlungen in Echtzeit, die eine semantische Suche mit geringer Latenz und hoher Präzision erfordern. Diese Faktoren beschleunigen die Einführung von Vektordatenbanken, um eine effiziente Ähnlichkeitssuche, kontextbezogenen Abruf und fortschrittliche KI-gesteuerte Entscheidungsfindung in großem Maßstab zu unterstützen.

  • Im März 2024 startete Kinetica eine Echtzeit-Vektorähnlichkeitssuchmaschine, die NVIDIA RAPIDS RAFT nutzt, um den Markt zu verändern. Diese Lösung ermöglicht eine fünfmal schnellere Aufnahme und bietet Unternehmen eine strategische Möglichkeit, ihr Wachstum durch sofortige generative KI-Analysen mit geringer Latenz zu maximieren.

Wie treiben die steigenden unstrukturierten Daten und die Nachfrage nach fortschrittlichen KI-Anwendungen die Einführung von Vektordatenbanken in allen Branchen voran?

Die Organisationen nutzen diese Datenbanken, um fortschrittliche Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und abrufgestützte Generierung zu unterstützengenerative KIModelle, die umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen ermöglichen. Darüber hinaus beschleunigt die steigende Nachfrage nach hyperpersonalisierten Empfehlungen im Einzelhandel und in den Medien den Einsatz von Vektorsuchlösungen, um die Benutzereinbindung und die betriebliche Effizienz zu verbessern.

  • Im Februar 2024 integrierte Google Cloud Vektorunterstützung und LangChain-Funktionen in sein gesamtes Datenbankportfolio, um die generative KI-Entwicklung weltweit zu beschleunigen. Diese strategische Erweiterung ermöglicht es Unternehmen, erweiterte Arbeitsabläufe für die Abfrage, erweiterte Generierung und optimierte Suche zu implementieren.

Wie schränken hohe Rechenkomplexität, Herausforderungen bei der Legacy-Integration und Fachkräftemangel die Einführung von Vektordatenbanken in Unternehmen ein?

Unternehmen, insbesondere in regulierten Sektoren wie BFSI und Gesundheitswesen, haben Schwierigkeiten, die Vektorsuche in die bestehende Infrastruktur zu integrieren und gleichzeitig eine strikte Einhaltung des Datenschutzes sicherzustellen. Darüber hinaus schränkt der Mangel an qualifiziertem Personal, das sich mit der Optimierung von Vektoralgorithmen und der Verwaltung unstrukturierter Datenpipelines auskennt, eine breite Akzeptanz ein. Diese Faktoren schaffen erhebliche Eintrittsbarrieren und verlangsamen den Einsatz fortschrittlicher KI-Anwendungen in kostensensiblen Märkten.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, priorisieren Marktteilnehmer die Entwicklung vollständig verwalteter, cloudnativer Lösungen, die die Komplexität der Infrastruktur und die Betriebskosten reduzieren.

Die Integration hybrider Suchfunktionen ermöglicht eine reibungslosere Integration in bestehende Systeme, während verbesserte Verschlüsselung und rollenbasierte Zugriffskontrollen Sicherheitsbedenken in sensiblen Branchen berücksichtigen. Darüber hinaus investieren Anbieter in umfassende Entwicklerschulungen und automatisierte Optimierungstools, um den Zugang zur Vektortechnologie zu demokratisieren und ihren Einsatz in den Bereichen Einzelhandel, IT und Fertigung zu beschleunigen.

Wie verändert die Konvergenz der Hybridsuche mit Cloud-nativen Diensten die Genauigkeit und Zugänglichkeit bei der Einführung von Vektordatenbanken?

Der Markt für Vektordatenbanken erlebt einen strategischen Wandel hin zur Hybridsuche, bei dem Vektorfunktionen mit herkömmlichen Datenbanken kombiniert werden, um die Genauigkeit zu verbessern. Diese Konvergenz ermöglicht es Branchen wie BFSI und dem Einzelhandel, Empfehlungssysteme zu optimieren, indem sie semantischen Kontext mit Schlüsselwortpräzision kombinieren.

Darüber hinaus ist die schnelle Einführung vonCloudnative verwaltete Diensteerweitert den Zugang zur Infrastruktur und optimiert die Bereitstellung von Lösungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Zusammengenommen beschleunigen diese Trends die Einführung von Vektordatenbanken in Unternehmen, indem sie die Implementierungskomplexität und -kosten senken und gleichzeitig die Anwendungsfälle über die ersten KI-Anwender hinaus erweitern.

  • Im Oktober 2025 führte Elastic DiskBBQ ein, ein festplattenoptimiertes Format, das die Skalierbarkeit der Vektorsuche verbessern soll, indem es die Speicherabhängigkeit insgesamt reduziert-Maßstabsanwendungen. Die Lösung zielt darauf ab, die Infrastrukturkosten zu senken und die Leistung für IT-Sektoren zu verbessern, und bietet eine kostengünstige Alternative zu HNSW.

Schnappschuss des Vektordatenbank-Marktberichts

Segmentierung

Einzelheiten

Durch Anbieten

Lösungen (Vektorgenerierung, Vektorsuche, Speicherung und Abruf von Vektoren), Dienstleistungen (Professional Services, Managed Services)

Durch Technologie

Verarbeitung natürlicher Sprache (semantische Suche, Dokumenten-/Textabfrage, Stimmungsanalyse, Chatbots und virtuelle Assistenten, andere), Computer Vision (Bildabfrage, Objekterkennung, Gesichts-/Bilderkennung, andere), Empfehlungssysteme (kollaborative Filterung, inhaltsbasierte Filterung, sitzungsbasierte Empfehlungen, andere)

Nach Branche

BFSI, Einzelhandel und E-Commerce, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, IT und ITeS, Medien und Unterhaltung, Fertigung, Sonstiges

Nach Region

Nordamerika: USA, Kanada, Mexiko

Europa: Frankreich, Großbritannien, Spanien, Deutschland, Italien, Russland, übriges Europa

Asien-Pazifik: China, Japan, Indien, Australien, ASEAN, Südkorea, Rest Asien-Pazifik

Naher Osten und Afrika: Türkei, Vereinigte Arabische Emirate, Saudi-Arabien, Südafrika, Rest des Nahen Ostens und Afrika

Südamerika: Brasilien, Argentinien, Rest Südamerikas

Marktsegmentierung

  • Nach Angebot (Lösungen und Angebote): Das Lösungssegment erzielte im Jahr 2024 einen Umsatz von 1452,8 Millionen US-Dollar, hauptsächlich aufgrund der steigenden Nachfrage nach integrierten, durchgängigen digitalen Lösungen für Unternehmenskunden.
  • Nach Technologie (Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Empfehlungssysteme): Das Segment Computer Vision hatte im Jahr 2024 einen Anteil von 27,9 %, angetrieben durch die schnelle Einführung in der verarbeitenden Industrie und anderen Branchen.
  • Nach Branche (BFSI, Einzelhandel und E-Commerce, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, IT und ITeS, Medien und Unterhaltung, Fertigung und andere): Das BFSI-Segment wird bis 2032 voraussichtlich 3.122,7 Millionen US-Dollar erreichen, unterstützt durch steigende KI-Investitionen, die Verbreitung intelligenter Kameras und die weit verbreitete Einführung in Unternehmen.

Wie verändern die Führungsrolle der generativen KI in Nordamerika und die schnelle Digitalisierung im asiatisch-pazifischen Raum den globalen Markt für Vektordatenbanken?

Basierend auf der Region wurde der Markt in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, den Nahen Osten und Afrika sowie Südamerika eingeteilt.

Vector Database Market Size & Share, By Region, 2025-2032

Der Marktanteil von Vektordatenbanken in Nordamerika lag im Jahr 2024 bei 36,6 % und wurde auf 772,3 Millionen US-Dollar geschätzt. Das Wachstum des nordamerikanischen Marktes wird durch die Position der Region als führendes Zentrum für generative Energie angetriebenkünstliche Intelligenzund Entwicklung großer Sprachmodelle (LLM).

Darüber hinaus trägt die weit verbreitete Einführung von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer-Vision im BFSI- und Gesundheitssektor – insbesondere zur Betrugserkennung, Risikoanalyse und Arzneimittelentwicklung – zur Marktexpansion bei. Darüber hinaus stärken die starke Präsenz großer Cloud-Hyperscaler und kontinuierliche Investitionen in skalierbare Such- und Abrufarchitekturen mit geringer Latenz die Marktführerschaft der Region.

  • Im April 2024 veröffentlichte GSI Technology zwei Gemini-I APU-Server mit Compute-in-Memory-Technologie, die die schnelle Vektorsuche und KI-Workloads verbessern. Diese Innovation stärkt das Lösungssegment des Unternehmens, indem sie eine Verarbeitung mit hoher Kapazität und geringem Stromverbrauch bietet und erhebliche Effizienzmöglichkeiten für das Gesundheitswesen und die IT-Infrastruktur erschließt.

Die Vektordatenbankbranche im asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 28,73 % wachsen. Diese bemerkenswerte Expansion wird durch die rasche Digitalisierung von Unternehmen in wichtigen Volkswirtschaften wie China und Indien sowie durch günstige Regierungsinitiativen zur Unterstützung von KI-Ökosystemen vorangetrieben.

Wachsende Einzelhandels- und E-Commerce-Sektoren nutzen die Vektorsuche für personalisierte Empfehlungen und stimulieren so die Nachfrage. Darüber hinaus führen steigende unstrukturierte Datenmengen und die Modernisierung der IT-Frameworks durch lokale Technologieführer zu einer weit verbreiteten Verbreitung von Vektordatenbanklösungen.

  • Im Juli 2023 hat Alibaba Cloud seine Vektor-Engine AnalyticDB aktualisiert und ermöglicht Unternehmen den Zugriff auf große Sprachmodelle für benutzerdefinierte generative KI. Dieses Upgrade senkt finanzielle und technische Hürden und ermöglicht eine schnellere Bereitstellung branchenspezifischer Anwendungen und eine verbesserte betriebliche Effizienz.

Regulatorische Rahmenbedingungen

  • Die USAregelt Vektordaten durch Landesgesetze wie CCPA und die bundesstaatliche Aufsicht über den Datenschutz durch die FTC. Das NIST AI Risk Management Framework bietet Leitlinien für den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von Vektoren.
  • Die EUsetzt die DSGVO durch, um die Datenminimierung und das „Recht auf Vergessenwerden“ bei Vektoreinbettungen sicherzustellen. Das EU-KI-Gesetz schreibt Transparenz und Compliance für Hochrisiko-KI-Systeme vor, die diese Datenbanken nutzen.
  • Chinaregelt Vektordatenbanken gemäß dem Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten und dem Gesetz zur Datensicherheit, wobei der Schwerpunkt auf der nationalen Sicherheit liegt. Das CAC verlangt strenge Sicherheitsbewertungen für die grenzüberschreitende Übertragung von Trainingsdaten und Einbettungen.
  • Japanüberwacht Vektordaten über das APPI und erfordert eine ausdrückliche Zustimmung zur Verarbeitung personenbezogener Daten in Einbettungen. Die Digitalagentur fördert „Data Free Flow with Trust“ und überwacht dabei streng die nicht reproduktive Datennutzung in der KI.
  • Die ISOetabliert globale technische Standards wie ISO/IEC 42001 für die KI-Governance. Die OECD und der G7-Hiroshima-Prozess setzen sich für interoperable Datenschutzrahmen für ein verantwortungsvolles grenzüberschreitendes Vektordatenmanagement ein.

Wettbewerbslandschaft

Große Akteure der Vektordatenbankbranche nutzen ihre umfangreichen Cloud-Ökosysteme, um skalierbare Vektordatenlösungen anzubieten. Gleichzeitig setzen spezialisierte Anbieter auf eine leistungsstarke Ähnlichkeitssuche und KI-native Fähigkeiten. Dieses vielfältige Wettbewerbsumfeld fördert schnelle Innovationen, strategische Partnerschaften und kontinuierliche Produktweiterentwicklungen auf dem gesamten Markt.

  • Im September 2025 integrierte MongoDB Such- und Vektorsuchfunktionen in seine selbstverwalteten Angebote und verbesserte so die Entwicklung von KI-Anwendungen für die medizinische Bildgebung. Diese Integration ermöglicht es PET/CT- und PET/MRT-Herstellern, die Radiotracer-Analyse und die Hybridsuche lokal zu optimieren, wodurch die Systemkomplexität reduziert und diagnostische Durchbrüche auf den globalen Märkten für Onkologie und Neurologie beschleunigt werden.

Wichtige Unternehmen im Vektordatenbank-Markt:

  • Microsoft
  • Alibaba Cloud
  • Elastisch
  • MongoDB
  • Redis
  • SingleStore
  • DataStax
  • Zilliz
  • Tannenzapfen
  • Google
  • AWS (Amazon Web Services)
  • KX
  • Milvus
  • GSI-Technologie
  • Clarifai

Aktuelle Entwicklungen

  • Im Februar 2024, Marqo sicherte sich unter der Leitung von Lightspeed eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von 12,5 Millionen US-Dollar, um seine Vektorsuchplattform weiterzuentwickeln. Die Investition unterstützt die Entwicklung multimodaler Such- und Abruffunktionen zur erweiterten Generierung, die es Unternehmen ermöglichen, Wert aus unstrukturierten Daten zu ziehen.

Häufig gestellte Fragen

Wie groß ist der globale Markt für Vektordatenbanken derzeit und wie groß ist das voraussichtliche Wachstum?
Was sind die Schlüsselfaktoren für das Wachstum des Vektordatenbankmarktes?
Welche Herausforderungen behindern die Expansion des Marktes?
Wer sind die wichtigsten Akteure auf dem Markt?
Welche technologischen Fortschritte prägen den Markt?
Welche Regionen sind führend bei der Einführung von Vektordatenbanken?
Was sind die primären Endverbrauchssegmente für den Markt?
Welche Trends beeinflussen den Markt?
Wie kann mir dieser Bericht dabei helfen, die vielversprechendsten technologischen Veränderungen auf dem Markt zu identifizieren?
Wie hilft mir dieser Bericht, die betrieblichen und kostenbezogenen Herausforderungen auf dem Markt zu verstehen?
Wie kann mir dieser Bericht dabei helfen, Argumente für Investitionen in fortschrittliche Technologien für den Betrieb von Vektordatenbanken zu vertreten?

Autor

Ashim ist ein erfahrener Analyst mit umfassender domänenübergreifender Expertise, der sich in komplexen Branchen zurechtfindet und Erkenntnisse zur Bewältigung unterschiedlicher Marktherausforderungen zusammenfasst. Seine Fähigkeit, tief in technische Prozesse einzutauchen, ermöglicht es ihm, Forschungserkenntnisse mit praktischen, branchenübergreifenden Lösungen zu verbinden. Ashims umfassende Kenntnisse in verschiedenen Bereichen ermöglichen es ihm, Muster und Trends aufzudecken, die über Branchengrenzen hinausgehen, und relevante Empfehlungen zu geben, die Geschäftsstrategien vorantreiben. Als leidenschaftlicher Lerner sucht Ashim ständig nach neuen Perspektiven und konsumiert Literatur, die sein Verständnis erweitert und seinen analytischen Ansatz verbessert.
Mit über einem Jahrzehnt Forschungserfahrung in globalen Märkten bringt Ganapathy scharfsinniges Urteilsvermögen, strategische Klarheit und tiefes Branchenwissen mit. Bekannt für Präzision und unerschütterliches Engagement für Qualität, führt er Teams und Kunden mit Erkenntnissen, die konsequent zu wirkungsvollen Geschäftsergebnissen führen.