我最近在思考這樣一個問題——向量數據庫是不是數據庫版的GPU，如果是，那現在發生在芯片界的故事會不會在數據庫領域也重演一遍。
為什麽會有這種想法呢？因為引發GPU和向量數據庫崛起的是同一個因素，那就是AI，更具體的說是大模型。既然大模型能讓芯片的王位易主，那同樣的事情為什麽不會在數據庫領域重演呢？這是一個有意思的話題，接下來我們就這種可能性來展開分析。
從圖形處理到AI計算，GPU如何一步步擊敗CPU？
既然是將向量數據庫與GPU進行類比，那在討論向量數據庫之前，我們先來通過英偉達回顧一下GPU的發展歷程，並試圖從中找到歷史前進的方向。
20年前，英偉達主要還是一個做圖形處理器的公司，專門為遊戲玩家提供高質量的圖像體驗。誰能想到，這個靠賣顯卡起家的公司，竟然成了AI時代的最大贏家？
英偉達的轉折點出現在2006年。當時，它推出了CUDA（Compute Unified Device Architecture），一個讓GPU不僅僅能處理圖像，還能執行復雜計算任務的架構。這是個什麽概念？簡單來說，CUDA讓GPU不僅能畫圖，還能「動腦子」。突然之間，英偉達的顯卡不再只是遊戲機，而是可以在科學計算、金融分析、甚至AI領域大展拳腳的強大工具。
英偉達沒有停下腳步，它把握住AI興起的機會，逐步轉型為AI計算的核心硬件供應商。從最初的圖形處理到如今的AI計算，英偉達一步步走上了巔峰。
那麽，英偉達是怎麽做到的？答案在於它的產品線。從Tesla到V100，再到A100，以及最新的Blackwell B200，英偉達的每一代GPU都在推動AI技術的進步。
Tesla是英偉達進軍AI計算的先鋒，它是專為高性能計算設計的GPU，不僅能處理海量數據，還能以極高的效率完成復雜計算任務。
然後是V100，它的出現讓深度學習訓練速度飆升，尤其是在處理大規模神經網絡時，V100表現得非常出色。其核心是數千個CUDA核心，能夠同時處理大量並行計算任務。對比傳統CPU，V100在執行矩陣運算時的速度優勢堪稱「碾壓級」。
A100不僅繼承了V100的所有優點，還進一步提升了AI計算的性能。它支持「多實例GPU」（Multi-Instance GPU，MIG），可以在一個芯片上同時運行多個獨立的工作負載。這意味著一塊A100可以在多個任務之間無縫切換，大大提升了AI計算的靈活性和效率。
在2024年GTC人工智能大會上，英偉達正式推出了基於的Blackwell架構的B200芯片。這款芯片被譽為世界上最強大的AI芯片之一，設計功率約為700W，能夠在現有系統中工作。
需要指出的是，英偉達每隔一段時間就會推出新的技術產品，但這些產品叠代有一個不變的主題，那就是數據並行計算能力的持續提升。
傳統的CPU，擅長的是串行計算。它像一個人，專註地做一件事，效率很高。但當你讓它同時做幾千件事，它就會「抓瞎」。
而GPU則不同。GPU的架構是為了並行計算而生的。它有成千上萬個小型處理單元，可以同時處理大量數據。就像你有成千上萬個工人，可以同時開工。
舉個例子，AI模型的訓練過程，離不開矩陣乘法。這種計算需要處理大量的數字，CPU處理起來會顯得很吃力。但GPU卻能把這些任務「分發」給無數個小型處理單元，讓它們同時運作。結果是，GPU可以在幾秒鐘內完成CPU需要幾分鐘甚至幾小時才能完成的任務。
英偉達的CUDA架構，就是這場「分工合作」的幕後推手。它讓每個GPU核心都能獨立執行任務，並通過智能調度，確保所有核心都高效運作。這種並行處理能力，讓GPU在處理AI任務時展現出了無與倫比的優勢。
高維數據的噩夢，為什麽傳統數據庫越來越吃力？
那麽，GPU的成功故事與數據庫領域的變化有什麽關系？很簡單。AI改變了數據本身的形態和處理方式，而這不僅改變了硬件的格局，也正在推動數據庫領域發生類似的變革。
在AI時代，高維數據成了主角。無論是圖片、文本，還是用戶行為，它們最終都被轉化為高維度的向量。這些向量包含著豐富的信息，但它們的處理卻給傳統數據庫帶來了巨大的挑戰。
說到數據庫，大家首先想到的可能就是Oracle、MySQL和PostgreSQL。這些老牌數據庫系統，幾十年來一直穩坐數據管理的「鐵王座」。它們擅長處理表格數據，能夠高效地管理事務、執行復雜的查詢，並確保數據的一致性和完整性。
然而，這些數據庫的設計初衷是為了解決二維表格裏的數據問題。表格數據是有規律的、低維度的，這使得關系型數據庫（RDBMS）在處理這些數據時如魚得水。但當我們需要處理的是成百上千維度的向量數據時，傳統數據庫的架構就顯得有些「老態龍鐘」了。
舉個例子，當你用MySQL或PostgreSQL存儲和查詢數千維的文本嵌入或圖像特征時，你會發現查詢時間變長了，系統資源被迅速耗盡。結果是，傳統數據庫越來越難以勝任這些復雜的AI任務。
為什麽傳統數據庫不適合處理向量數據？其核心就是所謂的「維度詛咒」。
「維度詛咒」，這個術語聽起來很嚇人，實際上，它描述的是高維空間中數據處理的復雜性。當數據維度增加時，數據點之間的距離變得越來越均勻，導致傳統的索引結構（如B樹）在進行相似度搜索時，需要遍歷大量數據，導致查詢效率急劇下降。
B樹索引，盡管在低維空間中表現良好，但在高維度環境下，它的層級結構會迅速膨脹，導致搜索效率大幅降低。傳統的關系型數據庫並沒有針對這種情況進行優化，結果就是它們在處理高維度數據時表現不佳。
哈希索引雖然可以加速某些類型的查詢，但它的均勻分布特性並不適合相似度搜索。哈希函數將數據映射到固定長度的值，但在高維向量中，兩個相似的向量在哈希值上可能差異巨大，這使得相似度搜索變得低效。
而且，傳統數據庫的查詢優化器是為關系型數據設計的。它們優化的是SQL查詢、表連接和磁盤I/O，而非高維向量的「最近鄰搜索」，這讓傳統數據庫在面對現代AI應用時顯得力不從心。
所以，傳統數據庫在高維向量數據的處理上遇到了明顯的瓶頸，它們的架構、索引機製和優化策略，都不適合處理這些復雜的數據類型，這種性能困境為向量數據庫的崛起創造了機會。就像CPU的串行計算邏輯，不能很好的處理這些高維向量數據一樣，這催生了GPU這種並行處理器的崛起。
向量數據庫異軍突起，誰將成為數據界的英偉達？
就像GPU解決了AI計算的問題，向量數據庫正試圖解決高維度數據的存儲和檢索問題。它們設計之初就是為了處理這些復雜的向量數據，而不是傳統的行列數據。
所以，如果說GPU是AI計算領域的王者，向量數據庫可能就是數據存儲和檢索領域的下一顆「冉冉升起的星」。
那麽，這些向量數據庫究竟能幹什麽呢？
舉個例子，假設你上傳一張風景照片，想要找到類似的圖片。傳統數據庫需要逐個對比，速度慢得讓人抓狂。而使用向量數據庫，系統能夠在數百萬張圖片中快速定位到最相似的幾張，幾乎是瞬間完成。這種性能的提升，讓圖片搜索變得更加智能和高效。
向量數據庫的崛起不是偶然，它們解決了傳統數據庫在高維數據處理上的「痛點」，在許多現代AI應用場景中展現出了強大的潛力。就像英偉達改變了芯片行業的規則，向量數據庫也正在重新定義數據存儲和檢索的未來。
那麽，誰將可能成為向量數據庫領域的英偉達呢？
我們不得不提到幾個「明星選手」：Milvus、Pinecone和Weaviate。這些產品各有千秋，但共同點都是針對高維向量數據進行了優化。
Milvus是一個開源向量數據庫，由中國公司Zilliz開發。Milvus的核心在於它對多種索引類型的支持，比如HNSW（Hierarchical Navigable Small World）和IVF（Inverted File）。這些索引可以讓Milvus在處理數百萬甚至數十億條向量數據時，依然能夠快速地找到相似項。簡單來說，Milvus的索引結構使得它在「高維空間」裏穿行如飛，特別適合用來處理海量的AI生成數據。
在英偉達的GTC2024大會上，其與Zilliz聯合發布了Milvus2.4版本，這也號稱是全球首個GPU加速向量數據庫。
接著是Pinecone，一個基於雲的向量數據庫。Pinecone的最大亮點是它的雲原生架構，支持自動擴展和無服務器（serverless）操作。Pinecone的低延遲查詢和簡便的API，讓它成為那些需要實時處理高維數據的應用程序的理想選擇。
還有Weaviate，這個向量數據庫特別擅長與機器學習模型結合。它不僅能存儲和檢索向量數據，還可以直接集成大語言模型（如BERT），實現智能語義搜索。
需要指出的是，在中國，向量數據庫領域正迎來快速發展的黃金時期，眾多本土公司紛紛推出了各具特色的向量數據庫產品，比較典型的如雲創數據、星環科技、愛可生、騰訊雲、阿裏雲等。
雲創數據的cVector向量計算一體機，它針對特征向量計算場景進行了深度優化。通過用優化後的CPU代替GPU，cVector有效解決了高維向量計算中的算力不足問題，為大規模特征向量計算提供了強有力的支持。
星環科技的StellarDB是一款圖數據庫產品，同時配備了向量搜索引擎和向量計算引擎等配套產品。StellarDB不僅具備高效的數據存儲和檢索能力，還能快速進行向量相似度計算，滿足各種AI應用的需求。此外，星環科技還積極與英特爾等國際巨頭展開合作，共同推動向量數據庫技術的發展。
愛可生的TensorDB是一款向量數據庫產品，專門用來處理向量數據的存儲和管理需求。它具備快速向量檢索和相似度計算的能力，為AI應用提供了數據支持。目前，TensorDB已累計用戶超過400家。
除了這些獨立向量數據庫廠商，科技巨頭們也在積極布局。
其中，騰訊雲的Tencent Cloud VectorDB是一款全托管的自研企業級分布式數據庫服務，專為存儲、檢索、分析多維向量數據而設計。它支持多種索引類型和相似度計算方法，單索引可支持千億級向量規模。此外，由Facebook AI Research開發的Faiss，騰訊率先在國內大規模應用。Faiss擅長多線程處理和GPU加速，尤其適合用於圖像檢索和推薦系統。
再說說阿裏巴巴的AnalyticDB，阿裏的這款數據庫在混合存儲架構上進行了創新，不僅支持傳統的結構化數據，還集成了向量檢索功能。阿裏的技術團隊通過對向量檢索算法的優化，使得AnalyticDB能夠在億級規模的數據中，快速找到相似項，為商家和消費者提供更精準的服務。
劇變總是突然發生的，現在的小不點，也許不久就能掀翻老霸主
不得不承認，向量數據庫現在還只是一個小不點，在整個數據庫市場的占比還很低。即使最樂觀的估計，向量數據庫的市場占比都沒超過10%。
但是，AI大模型正在以摧枯拉朽之勢，急速的改造著很多行業。芯片的市場格局已經被它重塑了，接下來，很可能就會輪到數據庫。所以，我們不能因為向量數據庫的滲透率不高，就覺得其攪動不了市場格局。
我們需要註意的是，英特爾的沒落和英偉達的崛起，都是在跨過某個臨界點之後，在短時間內快速發生的。
讓我們來看一組數據。
英偉達現在市值2.9萬億美元（8月14日），其市值不是緩慢增長到這麽高的，而是在短期內實現了巨大的躍升。2023年10月的時候，其股價才40美元，而8個月之後的2024年6月，其股價最高達到了140美元。也就是說在短短8個月內，英偉達股價飆升了3倍多，黃仁勛也從「小黃」變身「黃教主」。
反觀英特爾，其股價也在短時間內經歷了劇變。2023年12月，其股價還能接近50美元，在2024年8月，已經跌到20美元了。也是在短短8個月時間內，英偉達股價跌掉了60%。
英偉達（左）和英特爾（右）股價走勢圖（月K） 數據來源：同花順
如果覺得股價變化太快了，不能很好反映基本面，那我們來看看營收情況。在2023年，英偉達的收入突然暴漲了一倍多。
英偉達營收情況 數據來源：同花順
如果聚焦到英偉達的核心引擎——數據中心業務上，這個態勢更明顯。在一年以內，其數據中心收入，從150億美元，突然暴漲3倍，達到470億美元。
英偉達數據中心業務收入情況 數據來源：同花順
而其凈利潤更誇張，在一年之內暴漲了近6倍。
英偉達凈利潤情況 數據來源：同花順
再來看看英特爾。其營收在2021年之前還能穩住，略有增長，近兩年開始大幅度下跌。
英特爾營收情況 數據來源：同花順
其凈利潤情況更明顯，在近兩年突然斷崖式下跌。
英特爾凈利潤情況 數據來源：同花順
無論是從英偉達還是英特爾身上，我們都看到，一個行業的改變，並不是勻速進行的，而是經過一段時間的蓄能，達到某個臨界點，被某個因素觸發之後，在短時間內發生劇變。這個規律，在智能手機、光伏、電動汽車等產業上，不斷得到驗證。
以電動汽車為例，從2005年到2015年，中國新能源汽車用了10年，滲透率才突破1%。從2016年到2019年，3年多時間，滲透率提升到了5%。然而，在2021年，新能源車滲透率激增至14.8%，之後開始狂飆，2022年突破27%，2023年突破33%。目前，最新的數據是，中國新能源汽車的滲透率已經超過50%。
那麽，數據庫行業是不是也走到了那樣一個「劇變」時刻呢？如果AI大模型對數據庫的影響，像其對芯片的影響一樣強烈，那我們將在幾年之後見到一個完全不同的數據庫市場。也許，那個時候，現在如日中天的巨頭們，會像現在的英特爾一樣，成為昨日黃花。而現在不起眼的一些向量數據庫玩家中，也許能成長出另一個英偉達一樣的霸主。
能否構建出英偉達CUDA式的護城河，是問題的關鍵
決定未來走向的因素很多，對於向量數據庫廠商而言，其能否成長為數據版的英偉達，有一個關鍵變量，那就是能不能發展出一個產業生態。
向量數據庫技術的優越性已經顯現，但僅有技術並不足以成為最終的贏家。歷史告訴我們，生態系統的構建是決定一項技術能否持續發展的關鍵因素。
某種程度上，誰能率先構建起一個成功的生態系統，誰就能在向量數據庫的競賽中脫穎而出。生態系統的構建，也是成為數據版英偉達的必要條件。
什麽是生態系統？簡單來說，就是圍繞核心技術所構建的一整套支持系統、工具鏈和合作夥伴網絡。英偉達之所以能在AI計算領域稱霸，不僅僅是因為它的GPU性能強大，更因為它打造了一個完善的生態系統——CUDA。
CUDA不僅是一個並行計算架構，還是一個巨大的開發者社區和工具鏈。無數的開發者、科研人員和企業依賴CUDA進行AI開發，這使得英偉達的技術一旦被采用，想要轉移到其他平臺變得非常困難。這種粘性，是英偉達構築護城河的關鍵。
向量數據庫廠商想要成為數據管理領域的新霸主，同樣需要構建一個強大的生態系統，但這並不容易。當前，向量數據庫在生態系統的建設上還處於初級階段，距離英偉達的水平還有很長的路要走，有一大堆難題需要解決，比如：
工具鏈的完善：當前，向量數據庫的開發工具相對較少。為了讓更多的開發者接受和使用，向量數據庫需要提供完整的工具鏈支持，包括易用的查詢語言、調試工具、數據可視化工具等。這些工具不僅要滿足基本的數據庫管理需求，還要適應向量數據的獨特特性。
開發者社區的培育：相比於傳統數據庫，向量數據庫的開發者社區還處於起步階段。如何吸引更多的開發者參與其中，並持續貢獻代碼和經驗，是一個重要的挑戰。開放源代碼、舉辦開發者大會、提供激勵機製，都是可能的解決方案，但這些都需要時間和資源的投入。
應用集成的廣泛性：向量數據庫要成功，必須能夠與現有的系統無縫集成。這包括與主流編程語言的兼容，與現有數據庫系統的互操作性，以及與各種AI模型的集成。目前，向量數據庫在這些方面的支持還不夠廣泛，限製了它們在實際應用中的普及。
教育和培訓資源的匱乏：向量數據庫是一個相對較新的概念，開發者和企業在這方面的知識儲備還不夠。要想推廣這種技術，必須投入大量資源進行教育和培訓，幫助用戶理解和掌握這一新技術。沒有足夠的培訓資源和認證體系，用戶在轉向向量數據庫時會面臨很高的學習曲線。
合作夥伴網絡的建立：與傳統數據庫不同，向量數據庫的合作夥伴網絡還不夠成熟。它們需要與雲服務提供商、數據分析平臺、AI模型供應商建立緊密的合作關系。這不僅可以擴大其市場覆蓋面，還可以通過這些合作夥伴的資源和客戶基礎，進一步推動向量數據庫的普及。
目前，一些向量數據庫公司在試圖構建這樣的生態系統，但都遇到了不小的問題。
Milvus正在努力構建自己的開源社區，作為開源項目，Milvus的優勢在於能夠吸引全球開發者的參與和貢獻。Zilliz公司也在積極推動Milvus的產業化，通過提供商用版和雲服務來增強其市場競爭力。但問題在於，開源項目的生態系統建設需要時間和資源。如何平衡社區的開放性與商業化的需求，是Milvus必須面對的挑戰。
Pinecone的策略則是通過雲服務建立自己的生態系統，Pinecone提供簡便的API接口，使得開發者可以輕松集成向量數據庫功能。這種「即插即用」的模式降低了技術門檻，吸引了大量中小企業和開發者的使用。然而，Pinecone的挑戰在於如何在大型企業中推廣，並與其他雲服務競爭，尤其是在AWS、谷歌雲等巨頭已經推出類似服務的情況下。
Weaviate則通過與機器學習模型的緊密集成，構建自己的生態系統。它不僅提供向量數據庫功能，還能直接與NLP模型結合，實現更智能的語義搜索。這種垂直整合的方式，讓Weaviate在特定領域中表現得尤為出色。但問題是，這種深度集成也可能限製其在其他領域的擴展性。如何在保持技術優勢的同時，擴大應用場景，是Weaviate面臨的關鍵問題。
此外，一些互聯網大廠的介入，可能會對向量數據庫的生態建設產生深遠影響。一方面，它們帶來了巨大的資源和市場渠道，能夠快速推動技術的普及。另一方面，它們的強勢進入也可能對獨立的向量數據庫廠商構成威脅，尤其是在市場份額和技術標準的爭奪戰中。
全球範圍內，谷歌、AWS等科技巨頭也在緊盯向量數據庫的崛起。他們的策略往往是通過收購或合作的方式，迅速將這些新興技術整合到自己的雲服務平臺中。
例如，谷歌在AI技術上的積累，讓它有能力開發自己的向量檢索服務，並通過谷歌 雲進行推廣。而AWS則可能通過收購初創公司或推出自有服務，進一步鞏固其在雲計算市場的統治地位。
在中國市場，阿裏雲通過與國內外數據庫初創公司的合作，試圖將向量數據庫的能力集成到其雲計算平臺中。騰訊雲則通過將Faiss與其大數據平臺集成，為Faiss的生態系統建設提供支持。
向量數據庫的技術優勢已經不容忽視，但要真正成為數據管理領域的新霸主，它們還需要構建強大的生態系統。無論是通過開源社區的力量，還是通過雲服務的推廣，向量數據庫的廠商們都在努力尋找屬於自己的護城河。然而，面對來自全球大廠的競爭和合作壓力，如何在這個快速變化的市場中站穩腳跟，依然是一個巨大的挑戰。
傳統數據庫不甘心，老牌霸主們並不會輕易讓位
還有一個重要的問題，向量數據庫想要奪取數據庫的王座，還要看看老牌的數據庫廠商同不同意。
就像人類的帝國一樣，任何一個新王朝的建立，都是建立在戰勝老帝國的基礎上的。而舊王可不會那麽輕易交出自己的權柄。
即使在芯片領域，英特爾也不是輕易就把自己的王位交給英偉達的。在這之前，英特爾做了大量的努力。雖然，英特爾的復興努力失敗了，但並不意味著在數據庫領域，老牌霸主們不能成功狙擊向量數據庫新貴。
畢竟，老牌霸主們的實力和資源不可小覷。那麽，這些巨頭在面對向量數據庫的崛起時，采取了哪些應對策略？是選擇創新突圍，還是通過整合和並購來保持自己的地位？
先說說Oracle和Microsoft SQL Server，這些傳統數據庫巨頭並沒有坐以待斃。他們深知，不能忽視AI帶來的高維數據處理需求，於是紛紛推出了自己的應對方案。
Oracle近年來加大了對AI的投入。例如，Oracle引入了支持AI的數據庫功能，試圖通過整合機器學習算法來增強數據庫的智能性。雖然Oracle並未完全轉型為向量數據庫，但它的產品正在逐步擴展，增加對復雜數據類型的支持，比如嵌入向量和圖數據。這些努力，意在保持其在企業級數據庫市場的領導地位。
再看Microsoft SQL Server。微軟的策略是通過Azure平臺整合AI能力，將SQL Server與Azure機器學習服務結合。早在SQL Server 2019版，就引入了Big Data Clusters功能，能夠處理大規模的數據和復雜的查詢任務。這表明，微軟也在積極應對AI時代的挑戰，試圖通過增強其數據庫產品的能力，來抵禦向量數據庫的沖擊。
MongoDB則采取了另一種策略。作為NoSQL數據庫的代表，MongoDB本身就以靈活性和可擴展性著稱。面對向量數據處理的需求，MongoDB選擇了多模態進化的路徑。
MongoDB在最新版本中引入了多模態數據庫的概念，允許用戶在同一個數據庫中存儲和處理多種數據類型，包括文檔、圖、時間序列數據，甚至是向量數據。這種多模態的設計，旨在提供一個「萬能」數據庫平臺，能夠處理從結構化數據到非結構化數據的一切。雖然MongoDB的向量處理能力還不如專門的向量數據庫那麽強大，但這種「全能」策略使得它在面對復雜應用場景時，依然保持了競爭力。
國內的數據庫廠商也在積極應對這一趨勢，比如，螞蟻金服旗下的OceanBase和PingCAP的TiDB。
OceanBase是螞蟻金服自主研發的分布式關系型數據庫，近年來在技術革新方面動作頻頻。面對向量數據庫的崛起，OceanBase也開始探索如何在其現有的強大事務處理能力基礎上，加入對向量數據的支持。通過引入AI優化和向量處理插件，OceanBase希望在高維數據處理的戰場上找到一席之地。
TiDB則是另一位國產數據庫的代表。作為一款HTAP（Hybrid Transactional and Analytical Processing）數據庫，TiDB原本就擅長處理混合型的事務和分析任務。面對向量數據的需求，PingCAP也在其數據庫架構中引入了新的擴展模塊，試圖融合向量處理能力，提供一站式的解決方案。雖然這些嘗試還在初期，但它們反映了傳統數據庫廠商在技術創新上的努力。
談到國產數據庫，就不得不提達夢數據、人大金倉、南大通用和神舟通用這「四朵金花」。面對向量數據庫的沖擊，他們也在想辦法應對。其中，達夢數據、人大金倉都在推出支持向量計算和檢索的數據庫解決方案，南大通用還發布了一款基於雲平臺的向量數據庫產品——GBase Cloud Vector DB。
那麽，傳統數據庫的這些應對策略，能否幫助它們在與向量數據庫的競爭中保持優勢？或者說，這些老牌霸主是否會像英特爾在面對英偉達時一樣，最終只能勉強維持市場份額？
其實，在數據庫領域，已經發生過一次老牌霸主成功守住王位的故事。這個故事的主角，就是Oracle。
隨著雲計算的發展，數據上雲成為大勢所趨。Oracle作為數據庫的老牌霸主，也面臨雲轉型的問題。最開始，不少人並不看好Oracle的雲業務，覺得將會有一個新興的雲數據庫廠商，將Oracle挑落馬下。
然而，故事並沒有朝這個方向發展。雖然有不少雲數據庫廠商發展很好，但Oracle的雲轉型也比較成功。根據財報數據，2024財年，Oracle的雲計算和內部部署軟件收入占比，達到了83.96%，且這個比例還在提升。
Oracle業務構成 數據來源：同花順
對於Oracle的雲轉型努力，資本市場也給出了認可，其股價走勢一直很不錯，並沒有像英特爾一樣「跌跌不休」。
Oracle股價走勢 數據來源：同花順
最終，無論是老牌數據庫霸主守擂成功，還是新興向量數據庫廠商搶班奪權，數據的向量化都是一種不可阻擋的時代大勢。
為什麽？因為各行各業需要處理的，不再是簡單的表格數據，而是高維度的向量數據。想象一下，每次你在網上購物時，那些推薦給你的商品背後，都有一個復雜的AI模型在分析你的行為，並生成向量數據。
隨著大模型的規模化商用，數據的形式將發生翻天覆地的變化，高維度、非結構化的數據將如潮水般湧來。這些數據需要快速、高效地存儲和檢索，這正是向量數據庫的拿手好戲。
AI模型，特別是那些動輒上億參數的深度學習模型，生成的向量數據需要在毫秒級內完成相似度計算和匹配。傳統數據庫就像老黃牛，而向量數據庫則是高鐵。效率上的差距，決定了它們在未來的競爭中，向量數據庫會有多大的發展空間。
可以預見，向量數據庫的市場滲透率將穩步增長，並在跨越某個「奇點」之後，快速拉升。不確定的是，這個變化的時間周期是多久，可能一兩年，可能三五年，也可能更久。
未來會怎樣，讓我們拭目以待吧。---(來源: 數據猿DataYuan)
