Размер рынка баз данных векторов, доля, рост и отраслевой анализ, по предложениям (решения, услуги), по технологиям (обработка естественного языка, компьютерное зрение, рекомендательные системы), по отраслям (BFSI, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение и биологические науки, ИТ и ITeS, СМИ и развлечения, производство, другие) и региональный анализ, 2025-2032

Определение рынка

Рынок включает специализированные платформы, предназначенные для хранения, управления и индексирования многомерных векторных вложений, которые представляют собой неструктурированные данные, такие как текст, изображения и аудио, для семантического поиска.

Базы данных имеют решающее значение для генеративных приложений искусственного интеллекта, поддерживая обработку естественного языка в реальном времени, компьютерное зрение и персонализированные рекомендации в BFSI, розничной торговле, электронной коммерции и здравоохранении. В результате рынок растет за счет более широкого внедрения контекстно-зависимого ИИ для извлечения пользы из больших объемов неструктурированных данных.

Рынок векторных баз данныхОбзор

Объем мирового рынка векторных баз данных оценивается в 2 110,2 миллиона долларов США в 2024 году и, по прогнозам, вырастет с 2 648,4 миллиона долларов США в 2025 году до 12 986,4 миллиона долларов США к 2032 году, демонстрируя среднегодовой темп роста 25,5% в течение прогнозируемого периода.

Рост рынка обусловлен быстрым внедрением генеративного искусственного интеллекта, что требует эффективной обработки многомерных неструктурированных данных. Поскольку предприятия интегрируют обработку естественного языка и компьютерное зрение, векторные базы данных становятся незаменимыми для масштабирования систем персонализированных рекомендаций и предоставления контекстно-зависимой бизнес-аналитики в реальном времени.

Ключевые показатели рынка:

1. Объем отрасли векторных баз данных в 2024 году составил 2110,2 миллиона долларов США.
2. Прогнозируется, что рынок будет расти в среднем на 25,5% в период с 2025 по 2032 год.
3. В 2024 году доля Северной Америки составила 36,6% на сумму 772,3 миллиона долларов США.
4. Сегмент технологий обработки естественного языка в 2024 году получил выручку в размере 1077,3 млн долларов США.
5. Ожидается, что к 2032 году сегмент решений достигнет 8467,7 млн ​​долларов США.
6. Ожидается, что в сегменте розничной торговли и электронной коммерции будет наблюдаться самый быстрый среднегодовой темп роста в 28,35% за прогнозируемый период.
7. Ожидается, что в течение прогнозируемого периода среднегодовой темп роста в Азиатско-Тихоокеанском регионе составит 28,73%.

Основными компаниями, работающими на рынке векторных баз данных, являются Microsoft, Alibaba Cloud, Elastic, MongoDB, Redis, SingleStore, DataStax, Zilliz, Pinecone, Google, AWS (Amazon Web Services), KX, Milvus, GSI Technology и Clarifai.

Быстрое внедрение генеративного искусственного интеллекта ибольшие языковые модели (LLM)повышает спрос на масштабируемую, высокопроизводительную инфраструктуру, способную хранить, обрабатывать и запрашивать многомерные векторные данные. Поскольку приложения ИИ все чаще полагаются на встраивания для контекстного понимания, традиционных баз данных становится недостаточно.

Более того, такие отрасли, как BFSI и розничная торговля, испытывают растущий спрос на персонализированные рекомендации в реальном времени, требующие малой задержки и высокоточного семантического поиска. Эти факторы ускоряют внедрение векторных баз данных для поддержки эффективного поиска по сходству, контекстного поиска и расширенного принятия решений на основе искусственного интеллекта в больших масштабах.

• В марте 2024 года Kinetica запустила систему поиска сходства векторов в реальном времени, использующую NVIDIA RAPIDS RAFT для преобразования рынка. Это решение обеспечивает в пять раз более быструю обработку данных, предоставляя предприятиям стратегическую возможность максимизировать рост за счет немедленной генеративной аналитики на базе искусственного интеллекта с малой задержкой.

Как растущие неструктурированные данные и спрос на передовые приложения искусственного интеллекта способствуют распространению векторных баз данных во всех отраслях?

Организации используют эти базы данных для поддержки передовой обработки естественного языка, компьютерного зрения и генерации данных с расширенным поиском вгенеративный ИИмодели, позволяющие получать полезную информацию из сложных наборов данных. Кроме того, растущий спрос на гиперперсонализированные рекомендации в розничной торговле и средствах массовой информации ускоряет внедрение решений векторного поиска для повышения вовлеченности пользователей и операционной эффективности.

• В феврале 2024 года Google Cloud интегрировал поддержку векторов и возможности LangChain во весь свой портфель баз данных, чтобы ускорить разработку генеративного ИИ во всем мире. Это стратегическое усовершенствование позволяет предприятиям реализовать расширенные рабочие процессы генерации дополненной информации и оптимизированный поиск.

Как высокая вычислительная сложность, проблемы с устаревшей интеграцией и нехватка навыков ограничивают внедрение векторных баз данных предприятиями?

Предприятия, особенно в регулируемых секторах, таких как BFSI и здравоохранение, сталкиваются с трудностями при интеграции векторного поиска с устаревшей инфраструктурой, обеспечивая при этом строгое соблюдение конфиденциальности данных. Кроме того, широкое распространение ограничивает нехватка квалифицированного персонала, умеющего оптимизировать векторные алгоритмы и управлять конвейерами неструктурированных данных. Эти факторы создают значительные барьеры для входа, замедляя внедрение передовых приложений искусственного интеллекта на чувствительных к затратам рынках.

Чтобы смягчить эти проблемы, игроки рынка отдают приоритет разработке полностью управляемых облачных решений, которые снижают сложность инфраструктуры и эксплуатационные расходы.

Включение возможностей гибридного поиска обеспечивает более плавную интеграцию с существующими системами, а улучшенное шифрование и управление доступом на основе ролей решают проблемы безопасности в чувствительных отраслях. Кроме того, поставщики инвестируют в комплексное обучение разработчиков и инструменты автоматизированной оптимизации, демократизируя доступ к векторным технологиям и ускоряя их внедрение в секторах розничной торговли, ИТ и производства.

Как конвергенция гибридного поиска с облачными сервисами меняет точность и доступность внедрения векторных баз данных?

На рынке векторных баз данных наблюдается стратегический сдвиг в сторону гибридного поиска, объединяющего возможности векторных баз данных с традиционными базами данных для повышения точности. Эта конвергенция позволяет таким отраслям, как BFSI и розничная торговля, оптимизировать системы рекомендаций, сочетая семантический контекст с точностью ключевых слов.

Кроме того, быстрое внедрениеоблачные управляемые сервисырасширяет доступ к инфраструктуре и оптимизирует развертывание решений по обработке естественного языка. В совокупности эти тенденции ускоряют внедрение векторных баз данных предприятиями за счет снижения сложности и стоимости реализации, а также расширения вариантов использования за пределами первых пользователей ИИ.

• В октябре 2025 года компания Elastic представила DiskBBQ, оптимизированный для диска формат, предназначенный для улучшения масштабируемости векторного поиска за счет уменьшения зависимости от памяти в больших объемах данных.‑масштабировать приложения. Решение направлено на снижение затрат на инфраструктуру и повышение производительности ИТ-отраслей, предлагая экономичную альтернативу HNSW.

Снимок отчета о рынке баз данных векторов

Сегментация рынка

• По предложению (решения и предложения). В 2024 году сегмент решений заработал 1 452,8 млн долларов США, в первую очередь благодаря растущему спросу на интегрированные комплексные цифровые решения среди корпоративных клиентов.
• По технологиям (обработка естественного языка, компьютерное зрение и рекомендательные системы): в 2024 году доля сегмента компьютерного зрения составила 27,9%, чему способствовало быстрое внедрение в обрабатывающей промышленности и других отраслях.
• По отраслям (BFSI, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение и медико-биологические науки, ИТ и ITeS, медиа и развлечения, производство и другие): прогнозируется, что к 2032 году сегмент BFSI достигнет 3 122,7 млн ​​долларов США, чему способствуют рост инвестиций в искусственный интеллект, распространение интеллектуальных камер и широкое внедрение на предприятиях.

Как лидерство в области генеративного искусственного интеллекта в Северной Америке и быстрая оцифровка в Азиатско-Тихоокеанском регионе меняют глобальный рынок баз данных векторов?

В зависимости от региона рынок подразделяется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африку и Южную Америку.

Доля рынка векторных баз данных Северной Америки в 2024 году составила 36,6% и оценивалась в 772,3 миллиона долларов США. Рост рынка Северной Америки обусловлен позицией региона как ведущего центра генеративной энергетики.искусственный интеллекти разработка больших языковых моделей (LLM).

Кроме того, широкому внедрению технологий обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения в секторах BFSI и здравоохранения, особенно для обнаружения мошенничества, анализа рисков и поиска лекарств, способствует расширению рынка. Кроме того, сильное присутствие крупных облачных гиперскейлеров и постоянные инвестиции в масштабируемые архитектуры поиска и извлечения данных с малой задержкой укрепляют лидерство региона на рынке.

• В апреле 2024 года компания GSI Technology выпустила два сервера Gemini-I APU с технологией вычислений в памяти, улучшающей быстрый векторный поиск и рабочие нагрузки искусственного интеллекта. Это нововведение укрепляет сегмент решений компании, предлагая высокопроизводительную обработку с низким энергопотреблением, открывая значительные возможности повышения эффективности для здравоохранения и ИТ-инфраструктуры.

В течение прогнозируемого периода среднегодовой темп роста отрасли векторных баз данных в Азиатско-Тихоокеанском регионе составит 28,73%. Это заметное расширение обусловлено быстрой цифровизацией предприятий в ключевых экономиках, таких как Китай и Индия, в сочетании с благоприятными правительственными инициативами, поддерживающими экосистемы искусственного интеллекта.

Расширяющиеся секторы розничной торговли и электронной коммерции используют векторный поиск для получения персонализированных рекомендаций, тем самым стимулируя спрос. Кроме того, растущие объемы неструктурированных данных и модернизация ИТ-инфраструктур местными технологическими лидерами приводят к широкому распространению решений векторных баз данных.

• В июле 2023 года Alibaba Cloud обновила свой векторный движок AnalyticDB, что позволило предприятиям получить доступ к большим языковым моделям для создания собственного генеративного ИИ. Это обновление снижает финансовые и технические барьеры, позволяя быстрее развертывать отраслевые приложения и повышать эффективность работы.

Нормативно-правовая база

• СШАрегулирует векторные данные посредством законов штата, таких как CCPA, и федерального надзора со стороны FTC за конфиденциальностью данных. Система управления рисками искусственного интеллекта NIST содержит рекомендации по безопасному и ответственному развертыванию векторов.
• ЕСобеспечивает соблюдение GDPR для обеспечения минимизации данных и «права на забвение» в векторных встраиваниях. Закон ЕС об искусственном интеллекте требует прозрачности и соблюдения требований для систем искусственного интеллекта высокого риска, использующих эти базы данных.
• Китайрегулирует базы данных векторов в соответствии с Законом о защите личной информации и Законом о безопасности данных, уделяя особое внимание национальной безопасности. CAC требует строгой оценки безопасности для трансграничной передачи обучающих данных и встраивания.
• Японияконтролирует векторные данные через APPI, требуя явного согласия на обработку личной информации во встраиваниях. Цифровое агентство продвигает «свободный поток данных с доверием», одновременно строго контролируя непродуктивное использование данных в ИИ.
• ИСОустанавливает глобальные технические стандарты, такие как ISO/IEC 42001, для управления ИИ. ОЭСР и Хиросимский процесс «Большой семерки» выступают за создание совместимых систем конфиденциальности для ответственного управления трансграничными векторными данными.

Конкурентная среда

Крупнейшие игроки отрасли векторных баз данных используют свои обширные облачные экосистемы для предложения масштабируемых решений для векторных данных. В то же время специализированные поставщики делают упор на высокопроизводительный поиск по сходству и возможности искусственного интеллекта. Эта разнообразная конкурентная среда способствует быстрым инновациям, стратегическому партнерству и постоянному совершенствованию продукции на рынке.

• В сентябре 2025 года MongoDB интегрировала возможности поиска и векторного поиска в свои самоуправляемые предложения, улучшив разработку приложений искусственного интеллекта для медицинской визуализации. Эта интеграция позволяет производителям ПЭТ/КТ и ПЭТ/МРТ оптимизировать анализ радиофармпрепаратов и гибридный поиск на местном уровне, уменьшая сложность системы и ускоряя диагностические прорывы на мировых рынках онкологии и неврологии.

Ключевые компании на рынке векторных баз данных:

• Майкрософт
• Алибаба Облако
• Эластичный
• МонгоБД
• Редис
• Один магазин
• Датастакс
• Зиллиз
• Сосновая шишка
• Google
• AWS (Веб-сервисы Amazon)
• КХ
• Милвус
• Технология GSI
• Кларифаи

Последние события

• В феврале 2024 г.Компания Marqo получила финансирование в размере 12,5 миллионов долларов США в рамках серии А, возглавляемой Lightspeed, для развития своей платформы векторного поиска. Инвестиции поддерживают развитие возможностей мультимодального поиска и генерации дополненной информации, что позволяет предприятиям извлекать выгоду из неструктурированных данных.