Объем и доля рынка векторных баз данных, прогнозы на 2025-2034 годы

Объем рынка векторных баз данных

Объем мирового рынка векторных баз данных оценивался в 2,2 млрд долларов США в 2024 году и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 21,9% в период с 2025 по 2034 год. ИИ продвигает рынок, используя алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения , которые полагаются на векторные представления. Векторные базы данных имеют решающее значение для приложений ИИ благодаря их способности эффективно обрабатывать и управлять многомерными данными. Потребность ИИ в быстрых и сложных вычислениях и его зависимость от векторных представлений данных увеличили потребность в масштабируемых и эффективных векторных базах данных, что привело к расширению рынка для удовлетворения этих растущих требований к ИИ.

Например, в сентябре 2023 года Oracle представила интегрированную векторную базу данных для генеративного ИИ. Эта база данных разработана специально для оптимизации производительности и хранения векторов, поддерживая сложные требования генеративных алгоритмов искусственного интеллекта.

Облачные платформы подпитывают рынок векторных баз данных. Они предоставляют масштабируемые, гибкие и экономичные среды, способствующие управлению многомерными данными. Они также предлагают инфраструктуру для размещения и управления векторными базами данных, обеспечивая бесшовное хранение, доступность и обработку сложных данных. Например, в сентябре 2023 года KX запустила KDB.ai Cloud, предлагая бесплатную интеллектуальную векторную базу данных, предназначенную для приложений искусственного интеллекта. Это инновационное решение обеспечивает более интеллектуальный подход к управлению многомерными данными, специально предназначенный для операций и аналитики на основе искусственного интеллекта.

Тенденции рынка векторных баз данных

Рост числа векторных баз данных с открытым исходным кодом означает переход к доступным инновациям, управляемым сообществом. Эти платформы предлагают экономически эффективные альтернативы коммерческим базам данных, привлекая пользователей, ищущих масштабируемые, настраиваемые и прозрачные решения. Вклад сообщества способствует постоянному совершенствованию, расширению функциональности и стимулированию совместных инноваций. Эта тенденция бросает вызов устоявшимся проприетарным базам данных, способствуя эволюции рынка в сторону более доступных, адаптируемых и поддерживаемых сообществом вариантов векторных баз данных, которые обслуживают более широкую пользовательскую базу в различных отраслях.

Например, в феврале 2023 года Qdrant Solutions представила управляемую облачную платформу для базы данных векторного поиска с открытым исходным кодом, упростив доступность и масштабируемость. Этот запуск упрощает использование баз данных и управление ими для пользователей, повышая эффективность и обеспечивая простое развертывание в облачных средах.

Высокая стоимость коммерческих векторных баз данных представляет собой серьезную проблему на рынке векторных баз данных. Он ограничивает доступность для малого бизнеса и ограничивает широкое внедрение из-за ценовых ограничений. Альтернативы с открытым исходным кодом и новые стартапы предлагают экономически эффективные решения, бросая вызов существующим коммерческим базам данных. Эта конкурентная среда обуславливает потребность в более доступных и масштабируемых вариантах, побуждая рынок развиваться с более доступными моделями ценообразования и подталкивая существующих поставщиков к пересмотру своих ценовых стратегий, чтобы оставаться конкурентоспособными и способствовать более широкому проникновению на рынок.

Анализ рынка векторных баз данных

В зависимости от компонента рынок делится на решения и услуги. В 2024 году на сегмент решений пришлось 1,4 млрд долларов США, что связано с резким ростом спроса на разноплановые решения. По мере того, как приложения искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных распространяются во всех отраслях, потребность в специализированных векторных базах данных растет. Этот рост охватывает различные типы решений, такие как облачные и проприетарные базы данных с открытым исходным кодом, что отражает растущий спрос на специализированные решения, которые эффективно управляют многомерными данными, тем самым поддерживая широкий спектр потребностей и предпочтений пользователей.

В зависимости от технологии рынок векторных баз данных подразделяется на обработку естественного языка, компьютерное зрение и рекомендательные системы. В 2024 году доля рынка сегмента обработки естественного языка (NLP) составила около 45%. Этот сегмент увеличивает размер рынка за счет использования многомерной обработки данных. Технологии NLP требуют эффективного хранения и анализа сложных структур данных, таких как встраивание слов и текстовые векторы.

По мере того, как приложения NLP распространяются по отраслям, растет спрос на векторные базы данных, способные управлять текстовыми векторами и обрабатывать их. Рост в этом сегменте стимулирует рынок, удовлетворяя конкретные потребности приложений, управляемых NLP, и их требования к обработке данных.

В 2024 году на рынок векторных баз данных в США пришлось 81% доли выручки. Рост обусловлен расширением приложений искусственного интеллекта и машинного обучения в различных отраслях. В связи с тем, что регион одним из первых внедрил передовые технологии, спрос на решения для управления многомерными данными, включая векторные базы данных, растет. Надежная технологическая инфраструктура Северной Америки и склонность к инновационным решениям являются ключевыми факторами, способствующими ожидаемому значительному расширению региона в секторе баз данных векторов.

В европейском регионе наблюдается растущее внедрение векторных баз данных из-за сильного акцента на соответствие данных и расширенную интеграцию искусственного интеллекта. Правительства и предприятия используют векторные базы данных для улучшения обработки естественного языка, распознавания изображений и рекомендательных систем, особенно в таких отраслях, как розничная торговля и здравоохранение. Кроме того, стремление Европы к этичному искусственному интеллекту и строгим правилам безопасности данных побудило организации инвестировать в передовые решения для баз данных, обеспечивая масштабируемость при соблюдении строгих норм конфиденциальности.

В Азиатско-Тихоокеанском регионе быстрая цифровизация в таких секторах, как электронная коммерция, производство и телекоммуникации, способствует внедрению векторных баз данных. Технологические гиганты и стартапы Азиатско-Тихоокеанского региона используют эти системы для обработки огромных объемов неструктурированных данных для приложений на основе искусственного интеллекта, таких как обнаружение мошенничества, персонализированные рекомендации и прогнозная аналитика. Кроме того, увеличение инвестиций в исследования и разработки в области ИИ в таких странах, как Китай, Индия и Япония, еще больше ускоряет спрос на высокопроизводительные решения для векторных баз данных.

Доля рынка векторных баз данных

MongoDB, Redis, DataStax, KX, Qdrant, Pinecone и Zilliz в совокупности занимали значительную долю рынка в 45% в индустрии векторных баз данных в 2024 году. MongoDB укрепила свои позиции на рынке векторных баз данных, интегрировав возможности обработки данных на основе искусственного интеллекта в свою флагманскую платформу NoSQL. Компания активно инвестирует в исследования и разработки для повышения масштабируемости и аналитики в режиме реального времени.

MongoDB также предлагает бесшовную интеграцию с фреймворками машинного обучения, что делает ее предпочтительным выбором для приложений на основе искусственного интеллекта. Стратегическое сотрудничество и облачные функции позволяют MongoDB удовлетворять современные рабочие нагрузки, обеспечивая конкурентоспособность в быстро развивающемся ландшафте векторных баз данных.

Redis фокусируется на оптимизации своей базы данных в памяти для векторной обработки данных за счет интеграции искусственного интеллекта и поддержки машинного обучения. Компания представила такие функции, как RedisAI, для ускорения вывода глубокого обучения и поиска на основе встраивания. Его высокопроизводительная архитектура обеспечивает более быструю обработку запросов, что делает его идеальным для векторных баз данных. Кроме того, Redis участвует в инновациях с открытым исходным кодом и сотрудничает с поставщиками облачных услуг, чтобы расширить свой охват, гарантируя, что она остается лидером в предоставлении надежных и эффективных решений для векторных баз данных.

Компании рынка векторных баз данных

Основными игроками, работающими в индустрии векторных баз данных, являются:

• Chroma DB
• ДатаСтакс
• КХ
• Марко Ай
• Милвус
• Система MongoDB
• Шишка
• Кдрант
• Редис
• Зиллиз
  

Новости индустрии векторных баз данных

• В июне 2024 года компания Elasticsearch B.V. представила партнерский интеграционный пакет с LangChain, Inc. Эта инициатива упрощает внедрение векторной базы данных и функций поиска Elasticsearch в приложения LangChain. Это сотрудничество позволяет разработчикам использовать стандартные методы извлечения, улучшая контекст приложения, релевантность и точность, а также способствуя более эффективной и результативной разработке приложений.
  
• В июле 2023 года Tencent Cloud представила векторную базу данных на основе искусственного интеллекта, обеспечивающую комплексное управление жизненным циклом облака на основе искусственного интеллекта, охватывающее уровни доступа, вычислений и хранения. Эта инновационная база данных направлена на оптимизацию операций на основе искусственного интеллекта и оптимизацию управления многомерными данными в облачной среде.
  

Отчет об исследовании рынка векторных баз данных включает в себя углубленный охват отрасли с оценками и прогнозами с точки зрения выручки (млн долларов США/млрд) с 2021 по 2034 год для следующих сегментов:

Рынок, по технологиям

• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение
• Рекомендательная система

Рынок, по компонентам

• Решение
  • Генерация векторов
  • Векторный поиск
  • Векторы хранения и извлечения
• Услуги
  • Профессиональные услуги
  • Управляемые услуги

Рынок, по отраслевым вертикалям

• Розничная торговля и электронная коммерция
• БФСИ
• Здравоохранение и медико-биологические науки
• Розничный
• Медиа и развлечения
• Производственный
• IT & телекоммуникации
• Другие

Приведенная выше информация представлена по следующим регионам и странам:

• Северная Америка
  • США
  • Канада
• Европа
  • ВЕЛИКОБРИТАНИЯ
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Скандинавии
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • Австралия
  • Юго-Восточная Азия
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Аргентина
  • Мексика
• MEA
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка