矢量数据库中的代理人工智能应用市场规模和份额

矢量数据库中的代理人工智能应用市场分析

矢量数据库中的代理人工智能应用市场规模在2025年为4.6亿美元，预计到2030年将达到14.5亿美元，复合年增长率为25.97%。快速扩张源于企业从概念验证检索增强生成转向需要低延迟矢量存储的生产规模代理工作流程。由于更容易的采购和托管扩展，云管理部署在早期采用中占主导地位，但在数据驻留和主权规则要求本地控制的地方，混合架构蓬勃发展。随着推理越来越接近数据，边缘优化的向量存储获得了发展动力，减少了移动、物联网和制造质量控制应用程序的往返延迟。随着传统数据库供应商嵌入矢量功能，竞争强度加剧，从而压缩了曾经要求的价格溢价由专业提供商提供。与此同时，TPU 和定制 ASIC 等硬件加速器提高了性价比，扩大了企业为延迟敏感型工作负载部署矢量搜索的意愿。

矢量数据库市场趋势和洞察中的全球代理人工智能应用

变压器驱动的多模式数据工作负载激增

处理文本、图像和音频的多模式人工智能系统同时创建超出通用数据库限制的向量维度。零售自动化公司 Badger Technologies 在分析视觉数据和元数据时，使用 ApertureDB 将查询吞吐量提高了 2.5 倍，每秒维持超过 10,000 次查询。^{[1]ApertureData，“ApertureDB：专为多模式 AI 构建的数据库”多模态 AI，”aperturedata.io} 医疗保健成像项目现在需要跨 X 射线、临床记录和实验室记录进行语义搜索，从而推动了对专用架构的需求。 EdgeMM 处理器的性能比笔记本电脑 GPU 提高了 2.84 倍，证明了硬件与存储层的共同进化。因此，制造商和零售商投资矢量数据库，在不影响准确性或速度的情况下统一结构化和非结构化流，从而加强矢量数据库市场中的代理人工智能应用

从检索增强一代 POC 转向生产部署

整个 2024 年，企业将 RAG 试点转移到面向客户的系统中，并暴露了开发人员级矢量存储在多租户和灾难恢复方面的缺点。调整索引布局后，生产迁移的吞吐量提高了 12.4 倍，同时放大了成本可见性，促使采购团队要求企业级功能而不是实验性的易用性。金融服务和医疗保健组织优先考虑受监管工作负载的 ACID 合规性和亚秒级延迟，鼓励专业供应商添加基于角色的访问控制和备份工具。这些要求加速了矢量数据库市场中代理人工智能应用程序的支出，有利于能够将高性能与审计级弹性相结合的提供商。

企业推动人工智能原生知识图

向量原生知识图让组织信息表面了刚性本体所忽略的语义关系。制药公司现在通过查询嵌入的分子相似性，而不是手动更新图形模式，将药物相互作用研究周期从几个月压缩到几周。矢量技术将金融领域的结构化交易数据和非结构化文档联系起来，无需编写详尽的规则即可提高欺诈检测的精度。混合遍历加相似性搜索似乎比在传统图形引擎上改造矢量索引更具可扩展性，从而增强了对专用解决方案的购买偏好。随着动态领域中关系的快速发展，矢量图可以针对持续的业务变化构建面向未来的数据模型，从而维持矢量数据库市场中代理人工智能应用的持续增长。

越来越多地采用数据库内代理框架

直接在矢量数据库中嵌入 LangChain Agents 或 LlamaIndex 可以消除数据移动开销并加强安全约束白羊座。金融机构现在可以在不导出交易的情况下执行实时欺诈检查，而医疗保健系统则将受保护的健康信息保存在符合 HIPAA 要求的商店内，以进行即时临床推理。由于计算与存储相邻运行，本机代理执行可大幅减少延迟，并且由于现有访问控制策略扩展到人工智能代理，因此简化了治理。该模式加强了供应商锁定，同时也加深了客户价值，推动矢量数据库行业代理人工智能应用程序的许可证收入增加。

超大规模低延迟向量搜索的总体拥有成本较高

在十亿向量语料库上实现 99% 的召回率需要大量 RAM 占用空间或昂贵的 SSD 阵列。基准测试显示，为了满足亚毫秒级目标，每月总成本可以比传统 SQL 查询增加 10 倍。运行多租户 SaaS 产品的组织为了保证服务质量而过度配置 40-60%，从而进一步增加了费用。因此，当系统投入生产时，概念验证预算会成倍增加，从而减缓购买周期并促使买家转向混合架构将热向量从档案嵌入中分离出来，以平衡成本与性能。

缺乏实时向量可观察性和调试工具

向量数据库缺乏针对索引漂移、查询计划异常或嵌入健康状况的成熟指标。企业编写自定义仪表板，相对于关系系统，部署时间延长了 30-50%。在受监管的行业中，缺乏精细的审计跟踪会危及合规性，即使在准确性优势得到证明的情况下也会延迟推出。供应商生态系统正在竞相填补这一空白，但在全栈监控出现之前，运营风险会抑制矢量数据库市场中代理人工智能应用的积极扩张。

细分分析

按部署模式：混合配置推动企业采用

混合模型预计将以 46.2% 的复合年增长率增长，反映了需求实现主权云合规性，同时保留 ela公共云中的静态突发容量。金融服务公司将客户向量保留在本地，同时启动 GPU 密集的云节点来执行繁重的相似任务，从而避免往返风险。云管理选项仍占据 2024 年收入的 63.3%，因为它们缩短了概念验证时间并卸载了操作。随着欧洲监管机构收紧居住执法，甚至迫使科技公司遣返敏感嵌入，混合部署的矢量数据库市场规模中的代理人工智能应用预计将急剧扩大。

开发人员欣赏跨本地和云资源的统一 API 层； Teradata 2025 年 3 月推出的企业矢量存储通过将云扩展与本地治理相结合，体现了这种便利性。微软和VMware主权云捆绑服务也呼应了这一趋势。总体而言，购买决策现在与数据敏感度层相关：良性分析仍然由云管理，个人身份信息转向混合和分类工作kloads 保持自托管，在矢量数据库市场的代理人工智能应用程序中维持平衡的组合。

按矢量数据库类型：专用解决方案面临边缘竞争

由于企业重视其 ANN 搜索优化，专用产品在 2024 年占据了 48.2% 的收入份额。然而，嵌入式和边缘存储预计将实现最快的复合年增长率（58.8%），反映了移动推理和物联网分析的兴起。随着网络分离工作负载的激增，矢量数据库市场份额中的代理人工智能应用程序可能会逐渐向嵌入式选项倾斜。

ObjectBox 4.0 证明语义搜索可以在智能手机上完全离线运行，将推理延迟缩短至个位数毫秒并减少云出口费用。^{[2]ObjectBox，“第一个设备上矢量数据库：ObjectBox 4.0”objectbox.io} 传统供应商回应：Couchbase 预览了设备上的矢量存储，具有间歇性网络的双向同步功能。 PostgreSQL 的 pgvector 扩展在成本方面给专家带来了挑战，尽管它限制了维度和召回权衡。买家权衡操作熟悉度与峰值吞吐量，确保两个阵营在路线图差异化方面投入巨资。

按应用：自主代理重塑市场动态

对话式 AI 和 RAG 占 2024 年支出的 46.2%，巩固了它们作为网关用例的作用。然而，自主代理和工作流程编排部署预计复合年增长率将达到 61.5%，反映出向维护状态和执行多步骤任务的主动式 AI 的转变。这种转变推动了诸如时间向量索引和因果关系跟踪等增量需求，从而提高了向量数据库市场中代理人工智能应用程序内部的架构复杂性。

VELO 框架通过协调 cl 展示了效率。oud 和边缘决策节点通过共享矢量背板。电信运营商现在将实时流量矢量提供给代理，以预先重新路由数据包，从而将拥塞减少高达 20%。科学计算团队同样利用基因组学的高维嵌入。这些多样化的工作负载证实矢量数据库是代理 AI 系统设计的核心。

按最终用户行业：医疗保健加速 AI 原生采用

利用客户服务聊天机器人和网络优化用例，IT 和电信行业贡献了 2024 年收入的 29.1%。在合成嵌入监管的明确性和对人工智能驱动诊断的需求的推动下，医疗保健和生命科学有望实现 38.2% 的复合年增长率。载体原生药物发现工作流程缩短了分子筛选周期，提高了研发资本回报。

银行和保险公司仍然保持谨慎态度，但欺诈分析试点显示逐步变化的准确性推翻了引擎。零售和电商部署重新布局尽管对集成复杂性的担忧导致推广速度缓慢，但还是受到了赞扬向量。媒体平台使用相似性搜索进行多语言标记，推动增量许可，但考虑到精益内容预算，所占份额不大。

地理分析

北美在超大规模云覆盖和早期企业人工智能采用的支撑下，在 2024 年占据了 42.2% 的收入。政府采购和医疗保健数字化维持了高端细分市场的需求，硬件加速集群降低了每次查询的成本，保护了现有份额。此外，超大规模 IaaS 提供商深化了矢量索引硬件加速，并扩展了无服务器选项，从而掩盖了基础设施的复杂性。尽管定价较高，金融服务买家仍看重有保证的服务水平协议，而医疗保健系统则采用 HIPAA 认证的矢量服务来提供临床决策支持。^{[3]Weaviate，“已发布 HIPAA 合规认证”，weaviate.io} 行业论坛合作制定最佳实践模板，缩短采购周期并增强北美供应商优势。

在中国 21 亿美元的人工智能刺激计划和国内法学硕士推出的推动下，亚太地区预计将以 33.4% 的复合年增长率扩张。日本和韩国的制造商在工厂生产线上嵌入了驻留在边缘的矢量存储，以满足低于 10 毫秒的周期时间预算。印度公司更喜欢开源部署来管理成本，但不断增加的技能库预示着未来将升级到商业产品。该地区的扩张得益于支持本土人工智能供应链的政府计划。中国云运营商将向量数据库与国内法学硕士推理捆绑在一起，确保企业能够遵守数据托管规则。台湾的半导体工厂部署边缘矢量存储来实时标记晶圆缺陷模式，保护多双十亿美元的收益。澳大利亚和新西兰优先考虑隐私，采用混合模型，将嵌入保持在本地，同时利用云 GPU 进行定期再训练。

欧洲表现出刻意的增长。德国汽车行业将矢量搜索集成到预测维护堆栈中，防止高度自动化生产线出现停机。北欧公共卫生当局利用电子健康记录中的向量相似性来加速罕见疾病的诊断，倡导开放标准的可解释性。英国脱欧迫使英国跨国公司在双重合规区中航行，从而提高了对矢量数据库市场中代理人工智能应用程序内的多云抽象的考虑。

竞争格局

市场仍然适度分散。 Pinecone、Weaviate 和 Zilliz 等专业厂商专注于超低延迟搜索和无服务器弹性，而 PostgreSQLpgvector 和 MongoDB Atlas Vector Search 利用现有能力和全栈熟悉度来赢得保守买家。性价比差距缩小；最近的基准测试显示，当召回容差放宽时，pgvector 在每次查询价格方面优于一些利基引擎。

战略收购加强了融合。 MongoDB 于 2025 年 2 月斥资 2.2 亿美元增加了 Voyage AI，以增强嵌入生成。^{[4]CRN 员工，“MongoDB 将以 2.2 亿美元收购 Voyage AI”，crn.com} IBM 怒斥up DataStax 将基于 Cassandra 的矢量技术插入 Watsonx，加强对受监管行业的交叉销售。 Databricks 收购了 Neon，以集成无服务器 Postgres 并吸引寻求统一 Lakehouse 和矢量搜索工具的开发人员，尽管该公司仍必须强化企业级可观察性。

边缘创新颠覆了传统模式。 ObjectBox 和 CouchbASE 先进的具有增量同步功能的设备上商店，对连接间歇性的移动和 IIoT 场景很有吸引力。硬件协同设计成为一个差异化因素；供应商与 TPU 提供商合作，以减少响应延迟和运营成本。随着功能集的融合，差异化倾向于总拥有成本、生态系统工具和合规性认证，这些因素将在预测期内影响矢量数据库市场中代理人工智能应用程序的份额分配。