벡터 데이터베이스 시장 규모 - 구성요소별, 기술별, 업종별, 분석, 점유율, 성장 예측(2025~2034년)

Vector Database 가격

글로벌 벡터 데이터베이스 시장 규모는 2024년 USD 2.2 억에 달하며 2025년과 2034년 사이에 21.9%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. AI는 기계 학습과 레버리지로 시장을 추진하고 있습니다. 깊은 학습 벡터 기반 표현에 의존하는 알고리즘. 벡터 데이터베이스는 효율적인 프로세스를 효율적으로 처리하고 높은 치수 데이터를 관리하기 위해 AI 애플리케이션에 중요합니다. AI의 빠른 수요, 복잡한 계산 및 벡터 기반 데이터 표현에 대한 신뢰성은 확장 가능 & 효율적인 벡터 데이터베이스에 대한 필요성을 증가, 따라서 이러한 진화 AI 요구 사항을 충족하기 위해 시장 확장을 구동.

예를 들어, 9 월 2023에서 Oracle은 유전 AI에 대한 통합 벡터 데이터베이스를 도입했습니다. 이 데이터베이스는 생성 AI 알고리즘의 복잡성 요구를 지원하는 벡터의 성능과 저장을 최적화하도록 특별히 설계되었습니다.

클라우드 플랫폼은 벡터 데이터베이스 시장을 연료. 높은 치수 데이터를 관리하기 위해 확장성, 유연하고 비용 효율적인 환경을 제공합니다. 그들은 또한 벡터 데이터베이스 호스팅 및 관리를위한 인프라를 제공, 원활한 스토리지, 접근성 및 복잡한 데이터 처리. 예를 들어, 9월 2023일, KX가 KDB.ai 출시 Cloud는 AI 애플리케이션을 위해 설계된 무료 지능형 벡터 데이터베이스를 제공합니다. 이 혁신적인 솔루션은 AI 기반 운영 및 분석에 특히 적합한 고차원 데이터를 관리하는 더 똑똑한 접근 방식을 제공합니다.

Vector Database 시장 동향

Open-source 벡터 데이터베이스 솔루션의 상승은 접근 및 커뮤니티 중심의 혁신으로 이동할 수 있습니다. 이 플랫폼은 상업용 데이터베이스에 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 확장 가능, 사용자 정의 및 투명 솔루션을 찾는 사용자를 유치하십시오. 사회 공헌은 지속적인 개선, 기능 확장 및 협업 혁신을 촉진합니다. 이 트렌드 과제는 독점적 인 데이터베이스를 설립하여 시장의 진화를 더욱 저렴하고 적응할 수 있으며 커뮤니티 지원되는 벡터 데이터베이스 옵션이 다양한 산업 전반에 걸쳐 더 넓은 사용자 기반을 수용합니다.

예를 들어, 2 월 2023에서 Qdrant Solutions는 오픈 소스 벡터 검색 데이터베이스에 대한 관리 된 클라우드 플랫폼을 도입하여 접근성 및 확장성을 간소화합니다. 이 출시는 사용자를위한 데이터베이스 활용 및 관리, 효율성 강화 및 클라우드 환경에서 쉽게 배포 할 수 있습니다.

상용 벡터 데이터베이스의 높은 비용은 벡터 데이터베이스 시장에서 상당한 도전을 포즈합니다. 중소기업에 대한 접근성을 제한하고 가격 제약으로 인해 광범위한 채택을 제한합니다. 오픈 소스 대안 및 신흥 시작은 비용 효율적인 솔루션을 제공, 도전적인 설립 상업 데이터베이스. 이 경쟁적인 조경은 더 적당한 & 확장 가능한 선택권을 위한 필요를 몰고, 시장이 더 접근 가능한 가격 모형으로 진화하고 기존 공급자를 밀어서 경쟁적이고 & 더 넓은 시장 침투를 유지하기 위하여 그들의 가격 전략을 재구성하기 위하여 시장에 내놓는 필요 입니다.

Vector Database 시장 분석

구성 요소에 따라 시장은 솔루션 및 서비스로 나뉩니다. 2024년, 다양한 솔루션에 대한 수요로 인해 USD 1.4 억에 대한 솔루션 세그먼트가 차지했습니다. AI, ML 및 업계 전반에 걸쳐 확장되는 큰 데이터 애플리케이션으로, 전문 벡터 데이터베이스 솔루션의 필요성은 상승합니다. 이 성장은 오픈 소스, 클라우드 기반 및 독점적 인 데이터베이스와 같은 다양한 솔루션 유형에 걸쳐 높은 치수 데이터를 효율적으로 관리하는 맞춤형 솔루션에 대한 증가 요구 사항을 반영하여 사용자의 요구와 선호도의 넓은 배열을 지원합니다.

기술 기반 벡터 데이터베이스 시장은 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전 및 권장 시스템에 분류됩니다. 더 보기 자연적인 언어 가공 (NLP) 2024년 약 45%의 시장 점유율을 차지했습니다. 세그먼트는 높은 차원 자료 취급을 레버리지해서 시장 크기를 몰고 있습니다. NLP 기술은 워드 embeddings & text 벡터와 같은 복잡한 데이터 구조의 효율적인 저장 및 분석이 필요합니다.

NLP 애플리케이션은 산업 전반에 걸쳐 확장되므로 텍스트 기반 벡터를 관리하고 처리할 수 있는 벡터 데이터베이스의 수요가 증가합니다. 이 세그먼트의 성장은 NLP 구동 응용 및 데이터 처리 요구 사항에 따라 시장을 추진합니다.

미국 벡터 데이터베이스 시장은 2024 년 매출 점유율의 81%를 차지했습니다. 성장은 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI 및 ML 응용 프로그램을 확장하여 구동됩니다. 고급 기술의 초기 채택자 인 지역으로 벡터 데이터베이스를 포함한 고차원 데이터 관리 솔루션의 수요가 상승합니다. 북미의 강력한 기술 인프라와 혁신적인 솔루션에 대한 통합은 벡터 데이터베이스 분야의 중요한 확장에 기여하는 핵심 드라이버입니다.

유럽 지역은 데이터 준수 및 고급 AI 통합에 중점을 둔 벡터 데이터베이스의 채택을 목격하고 있습니다. 정부 및 기업은 소매 및 의료와 같은 산업 분야에서 자연 언어 처리, 이미지 인식 및 권장 시스템을 강화하기 위해 벡터 데이터베이스를 활용하고 있습니다. 또한, 유럽은 윤리적인 AI와 강력한 데이터 보안 규정을 위해 추진된 조직이 고급 데이터베이스 솔루션에 투자하고 엄격한 개인 정보 보호 규범 준수를 유지하면서 확장성을 보장합니다.

아시아 태평양 지역에서 전자 상거래, 제조 및 통신과 같은 분야의 급속한 디지털화는 벡터 데이터베이스의 채택을 연료화합니다. APAC의 기술 거대 및 시작은 이러한 시스템을 사용하여 사기 탐지, 개인화 된 권고 및 예측 분석과 같은 AI 기반 응용 프로그램에 대한 광범위한 데이터를 처리 할 수 있습니다. 또한, 중국, 인도, 일본과 같은 국가에 의해 AI 연구 및 개발에 투자 증가는 고성능 벡터 데이터베이스 솔루션에 대한 수요를 가속화하고 있습니다.

Vector Database 시장 공유

MongoDB, Redis, DataStax, KX, Qdrant, Pinecone 및 Zilliz는 2024 년 벡터 데이터베이스 업계에서 45%의 상당한 시장 점유율을 차지했습니다. Mongo의 DB는 주력 NoSQL 플랫폼에 AI 구동 데이터 처리 기능을 통합함으로써 벡터 데이터베이스 시장에서 위치를 강화했습니다. 회사는 연구 및 개발에 적극적으로 투자하여 확장성과 실시간 분석을 향상시킵니다.

Mongo의 DB는 기계 학습 프레임 워크와 원활한 통합을 제공하며 AI 기반 애플리케이션의 선호한 선택을 만듭니다. 전략적 협업 및 클라우드 기반 기능은 MongoDB를 현대 워크로드에 투사할 수 있으며 빠르게 진화하는 벡터 데이터베이스 환경에서 경쟁력을 유지합니다.

Redis는 AI 및 기계 학습 지원을 통합하여 벡터 데이터 처리에 대한 인 메모리 데이터베이스를 최적화하는 데 중점을 둡니다. 회사는 RedisAI와 같은 기능을 도입하여 딥러닝 인워싱 및 embeddings 기반 검색을 가속화합니다. 고성능 아키텍처는 빠른 쿼리를 허용하고 벡터 데이터베이스에 이상적입니다. 또한 Redis는 개방형 자원 혁신과 클라우드 공급자와의 파트너십에 참여하여 도달을 확장하고 견고하고 효율적인 벡터 데이터베이스 솔루션을 제공하는 frontrunner를 유지합니다.

Vector Database 시장 기업

벡터 데이터베이스 업계에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• 크로마 DB
• 데이터스택
• 사이트맵
• 카테고리
• 스낵 바
• 몽고DB
• 파인콘
• 퀵메뉴
• 레드리스
• 인기 카테고리

Vector Database 산업 뉴스

• 6 월 2024에서 Elasticsearch B.V.는 LangChain, Inc.와 파트너 통합 패키지를 도입했습니다. 이 이니셔티브는 Elasticsearch의 벡터 데이터베이스의 통합을 간소화하고 LangChain 애플리케이션에 대한 재생 기능. 콜라보레이션은 개발자가 표준 리트리발 방법을 활용하고 애플리케이션 컨텍스트, 리빙, 정확도를 강화하고 더 효율적인 애플리케이션 개발을 촉진합니다.
• Tencent Cloud는 7월 2023일, Tencent Cloud는 포괄적인 AI-powered 클라우드 수명주기 관리 스텝 액세스, 계산 및 스토리지 레이어를 제공하는 AI 기본 벡터 데이터베이스를 도입했습니다. 이 혁신적인 데이터베이스는 클라우드 환경에서 AI 기반 운영 및 간소화 된 고차원 데이터 관리를 최적화하는 것을 목표로합니다.