核心觀點
toB生成式A1應用均需外挂知識庫以提升大模型精度，将驅動向量資料庫的爆發。向量資料庫是非結構化資料的特殊形式，它的核心是将各種資料( 如文檔、音頻和視訊 轉化為空間向量進行相似性搜尋以提高不同資料類型的搜尋效率和準确性，這使其在AI和深度學習領域中有着廣泛的應用。生成式A1出現後，尤其是在toB場景中需要應用到向量資料庫在大模型上，企業内部資料将被存儲在向量資料庫中，以提升大模型精度。外挂“企業知識庫”
向量資料庫潛在市場空間是傳統結構化關系型資料庫的數倍達到千億美元。據信通院統計資料，全球資料庫市場規模在2020年為671億美元，到2025年有望達到798億美元，CAGR3.5%估算關系型資料庫全球龍頭Oracle收入規模小幾百億美元。僅考慮現有非結構化資料的向量化處理，估算需要的存儲空間增量為之前的數倍。未來随着生成式A1應用增量資料的爆發，對于向量資料庫的需求會更大。
産業處在發展早期，尚未形成寡頭壟斷，廠商具備錯位競争優勢。全球市場不同背景廠商以不同商業模式切入向量資料庫賽道。美股上市公司中，MongoDB于今年12月在自身非結構化資料庫業務基礎上推出向量資料庫産品Atlas Vector Search，Elastic于今年5月在自身搜尋工具業務基礎上推出向量搜尋解決方案Elasticsearch Relevance Engine。最新業績說明會中，兩家公司均對向量資料庫業務前景非常樂觀。A股上市公司中，星環科技于今年5月推出向量資料庫Hippo，目前已疊代到1.2版本，已有客戶開始試用。
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