2025向量数据库市场需求现状、行业竞争格局及未来发展趋势分析报告（23页）.pdf

1、 2025 年深度行业分析研究报告 目录目录 1.向量数据库AI Infra 的兵家必争之地.3 1.1.向量数据库与 AIGC 密不可分.3 1.2.为大模型提供“外置海马体”，打破“AI 幻觉”.5 1.3.提高大模型检索效率，改善用户体验.6 2.本地部署浪潮下，向量数据库迎来成长期.6 2.1.DeepSeek 开源，本地部署大模型已成未来趋势.6 2.2.本地部署是最适合大型企业和特殊行业企业的 AI 调用方式，AI 需求不断增长.8 2.3.多场景渗透推动向量数据库需求扩张.10 3.信创加速向量数据库市场集中化.11 3.1.信创背景下，企业 IT 基础设施 AI 化升级.11

2、3.2.信创加速国产数据库渗透多行业.12 4.产品化能力变现创新：向量数据库的突围法则.13 4.1.多方布局向量数据库，竞争格局分散.13 4.1.1.初创公司各显神通，本土企业 Zilliz 行业领先.14 4.1.2.星环科技：卡位金融客户私有化部署，腾讯系资本加持.16 4.1.3.拓尔思：深度融合“DeepSeek-R1+海量行业数据+行业应用”19 4.2.向量数据库&RAG 技术发展趋势.22 nWhXrQmOtQmRpRaQaObRtRqQmOmRkPoOsQiNmOsP6MoOuNMYoOpRvPnRuN 1.向量数据库向量数据库AI Infra 的兵家必争之地的兵家必争之

3、地 1.1.向量数据库与向量数据库与 AIGC 密不可分密不可分 向量数据库，就是用于存储、索引和搜索向量数据的仓库。向量数据库，就是用于存储、索引和搜索向量数据的仓库。向量数据库早在2018 年便开始应用，主要面向 AI 企业用户，曾被质疑天花板不高。一方面大模型出现前，向量数据库的使用场景常限于推荐系统、视觉检索等，应用场景局限被投资者质疑市场天花板不高，空间有限。另一方面由于用户可以基于诸如 Faiss、pgvector 等开源的向量检索插件自己研发满足需求，因此向量数据库被认为市场需求弱。向量数据库向量数据库作为大模型的外置“记忆体”，其重要性今非昔比作为大模型的外置“记忆体”，其重要

4、性今非昔比。在 AI 时代浪潮下，涉及大型语言模型、生成式 AI 和语义搜索的应用程序，都依赖于向量嵌入，即不同于传统关系型数据库的数据以表格形式存储，向量数据库中的数据均以向量的形式存储。嵌入由 AI 模型生成，具有许多属性或特征，因此难以管理、复杂性较高，但是对于 AI 大模型和机器学习模型却至关重要。向量数据库允许以向量形式储存和索引向量嵌入，同时具备快速检索和相似性搜索的功能，借助向量数据库，我们可以向 AI 添加知识，例如语义信息检索、长期记忆等。与独立向量索引相比，向量数据库具备更专业的数据管理、数据存储和筛选、可扩展性、实时更新、备份和收集、生态系统集成、数据安全和访问控制等多个

5、优势，为处理向量嵌入提供了卓越的解决方案。向量数据库是大模型开发过程中的重要软件基础设施。向量数据库是大模型开发过程中的重要软件基础设施。在传统的关系型数据库中，数据往往被存储为表格形式。然而，随着 AI 时代的到来，众多企业面临着海量的非结构化数据，例如图像、音频和文本等。根据 Gartner 的数据，非结构化数据占企业生成的新数据比例高达 90，并且增长速度比结构化数据快三倍。这些数据无法简单地用表格形式存储，因此需要通过机器学习算法从中提取出“特征”，向量数据库的兴起便是为了解决对这些向量进行存储与计算的问题。向量数据库是专门用于存储和管理向量数据，其具备的快速检索、混合存储、向量嵌入等

6、能力很好的解决了 AI 大模型技术中普遍存在的知识时效性低、输入能力有限、回答问题准确度低等问题。向量数据库的优势向量数据库的优势：对比传统数据库对比传统数据库 可存储非结构化数据可存储非结构化数据 向量数据库专门为非结构数据检索而设计，通过向量嵌入函数(vector embeding)来精准描写文本、语音、图像、视频等非结构化数据的特征，从而提供查询、删除、修改、元数据过滤等操作。而像 SQL、Mysql 这样传统的数据库根本无法完成这些操作。近似最近似最近邻搜索（近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search，ANNS）不同于传统数据库只能在行跟列中进行一