语义层和知识图谱中的代理人工智能市场规模和份额分析

语义层和知识图谱中的代理人工智能市场分析

语义层和知识图谱中的代理人工智能市场规模在 2025 年为 8.5 亿美元，预计到 2030 年将达到 28.3 亿美元，复合年增长率为 27.15%期间。企业越来越迫切地需要部署能够对结构良好的知识资产进行推理的自主代理，而不仅仅是从大型语言模型中进行参数学习，这推动了这一增长。软件组件保持其主导地位，但随着公司寻求实际支持，咨询和集成服务的增长超过了它们。尽管随着数据主权问题的加剧，本地部署正在更快地扩展，但云部署仍然占据了实施的最大份额。北美仍然是收入领先者，但亚太地区的公共部门人工智能计划和制造业数字化计划将其推至全球第一。e 成长排行榜。随着图数据库现有企业获得记录资金和超大规模云原生嵌入图服务，竞争强度正在加剧。

语义层和知识图谱中的全球代理人工智能市场趋势和见解

生成人工智能推动检索增强生成（RAG）工作流程

企业正在从简单的提示工程转向将大型语言模型与经过验证的组织知识图结合起来的 RAG 架构。 Neo4j 与 Azure OpenAI 服务的集成使团队能够将生成输出基于可信的数据，从而减轻在受监管行业中阻碍采用的幻觉。 TigerGraph 于 2025 年 1 月发布的 TigerVector 版本将矢量搜索与图形查询合并，让一个平台管理非结构化嵌入和结构化关系。^{[1]TigerGraph，“TigerVector：支持高级图形数据库中的矢量搜索”全球银行的早期试点表明，当 GraphRAG 管道取代时，合规审查时间缩短了 40%文档检索系统。这些胜利增强了管理层对为代理人工智能助手量身定制的语义层的兴趣。}

互联企业数据量呈爆炸式增长

物联网的推出、多云环境和数字供应链为企业带来了传统仓库无法建模的丰富关系数据。 ABB 将 40 个 ERP 系统的数据整合到统一的语义层中，从而节省了数百万美元的成本。西门子能源公司在第一年就使用 Metaphactory 减少了 1,500 个人工小时，同时优化了涡轮机备件物流。^{[2]Metaphacts，“Siemens Energy 通过 Metaphacty 知识图谱加速应用程序开发，” metaphacts.com} 捷豹路虎等汽车领导者在实施 TigerGraph 后将供应链查询时间从 3 周缩短至 45 分钟。这样的回报验证支持跨复杂资产、流程和供应商网络的代理人工智能推理的投资。

云原生图形平台降低总体拥有成本

弹性架构和托管服务减少了与图形工作负载相关的技能负担和基础设施支出。 AWS 报告称，使用 Aurora I/O 优化配置，I/O 密集型图形遍历可节省高达 40% 的成本。 Neo4j Aura 消除了常规数据库管理职责，将容量与查询峰值相匹配。 Neptune Serverless 等无服务器选项进一步使支出与对话式 AI 使用案例中典型的可变语义层流量保持一致。采用选择性实体提取和增量更新的公司可以降低 RAG 索引成本，同时保持准确性。

BFSI 中的监管和风险合规需求

金融机构面临着可解释性、数据沿袭和隐私方面的严格要求。 GDPR 和新兴的美国州法律迫使银行映射个人信息信息流动精确，这是知识图自动化的任务。即将出台的欧盟人工智能法案将要求对高影响力系统进行风险评估，鼓励 BFSI 现有机构嵌入语义层以实现审计跟踪和算法透明度。摩根士丹利的 GPT-4 知识管理部署依靠图形支持的解释来满足内部合规团队的要求。

图数据工程人才稀缺

对 Cypher、SPARQL 和新兴 GQL 技能的需求远远超过供应。高级图形专家的薪资高达 100 万美元，凸显了这种短缺。亚太地区的企业处境最为艰难，因为人工智能的采用速度超过了区域培训渠道，导致数千个职位空缺。德国工业团体预测，到 2026 年，将有 78 万个技术职位空缺，其中图形工程是最难招聘的职位之一。企业培训计划有所帮助，但很少达到深入的语义建模专业知识，从而延长了项目时间。

双标准摩擦（RDF 与属性图）

当平台选择似乎将其锁定在企业中时，企业会犹豫不决。o 一个标准。 RDF 带来了本体论的严谨性，而属性图则为运营分析提供了速度。 RDF 和 ISO GQL 寻求融合，但供应商的时间表各不相同，因此构建混合堆栈的架构师面临着昂贵的连接器和重复的数据。专有扩展进一步增加了碎片化，增加了转换障碍并减缓了广泛采用。

细分分析

按组件：尽管软件占主导地位，服务仍在加速

语义层和知识图谱市场中代理人工智能的软件部分产生了 2024 年收入的 68.2%，这主要是由图数据库和语义的定期订阅推动的发动机。然而，由于企业依靠专业咨询将图表编织到遗留堆栈中，服务的复合年增长率为 27.8%。集成合作伙伴收取高额费用，因为成功取决于细致入微的本体设计和安全的管道编排。  

经常实施路线图将平台许可证与多年支持保留配对。供应商通过打包参考本体和低代码工具来应对，降低了内部团队的门槛，但对外部专业知识的需求仍然强劲。这种动态定位服务在不颠覆其首要地位的情况下不断蚕食软件的收入份额。

按知识图类型：特定领域图推动创新

企业知识图占 2024 年支出的 52.3%，反映了企业对广泛的跨职能存储库的需求。由于临床试验或半导体产量等利基市场的 ROI 集中，特定领域的替代方案现在的复合年增长率为 29.4%。组织重视严格的范围，因为结果可以快速实现并且模型保持可管理性。  

超大规模提供商提供的网络规模图继续增长，但速度稳定，通常充当外部上下文层而不是核心推理引擎。中型企业越来越多地融合收购开放网络与专有领域图的三重结合，以平衡广度和深度，在不增加维护预算的情况下扩展整体知识覆盖范围。

按应用：代理人工智能助手引领增长轨迹

随着公司将全渠道行为统一到单一记录中，客户和 360 度视图分析保留了 2024 年收入的 24.7%。不过，随着高管批准可以采取行动而不仅仅是报告的自主系统，代理人工智能助理的复合年增长率为 34.1%。早期部署显示助理可以缩短呼叫中心的处理时间并协调发票核对等复杂的工作流程。  考虑到图表具有突出隐藏关系的能力，欺诈检测仍然是合同续签的稳定来源。随着零售商追求超个性化收益，推荐引擎也与时俱进。知识发现平台满足了需求，特别是在研发密集的垂直领域，语义搜索促进了研究人员的产出

按部署模式：本地增长反映了数据主权问题

云计算占 2024 年支出的 71.5%，但随着隐私制度收紧，本地安装的复合年增长率为 32.5%。欧洲银行和美国医疗保健提供商将敏感工作负载推入私有集群，同时保留云沙箱用于原型设计。  

结合托管服务和边缘节点的混合架构正在出现。公司将低风险推理任务放在无服务器端点上，同时将原始数据集保留在内部。这种组合增加了运营复杂性，但满足了监管机构和财务主管的要求，平衡了成本效率与治理义务。

按最终用途行业：医疗保健加速超越 BFSI 领导地位

在合规性和风险用例的推动下，BFSI 的收入占 2024 年总收入的 31.2%。医疗保健和生命科学现在以 30.7% 的复合年增长率超过其他所有垂直行业。制药巨头部署领域图缩短分子发现周期，医院系统利用语义层来获取整体患者记录。  

零售业紧随其后，因为推荐算法决定了购物篮的大小。制造业利用图表来实现供应链可视性和预测质量分析。政府的采用速度加快，各机构将不同的公民数据库连接起来，以改善服务交付，同时遵守数据主权法规。

地理分析

在硅谷充满活力的初创企业管道和纽约金融驱动的采用的支撑下，北美地区产生了 2024 年收入的 38.9%。 Neo4j 的 3.25 亿美元 F 轮融资是数据库供应商有史以来规模最大的融资，体现了投资者的信念。^{[3]Neo4j，“Neo4j 宣布 3.25 亿美元 F 轮投资，是数据库历史上最大的一笔投资，”“neo4j.com 是数据库历史上规模最大的”}AWS、微软和谷歌将图形服务与人工智能堆栈集成，降低了进入门槛并巩固了区域主导地位。

在北京的“人工智能+”计划、东京的制造业数字化推动以及印度蓬勃发展的服务业的推动下，亚太地区正以 28.9% 的复合年增长率前进。本地供应商对普通话、日语和印地语本体进行本地化数据集，扩大可寻址市场。政府激励措施补贴需要语义互操作性的智能工厂和智能城市配置的试点项目。

欧洲在 GDPR 和即将出台的人工智能法案下保持稳定增长，该法案优先考虑在生产规划中部署知识图，而总部位于伦敦的金融科技公司则采用图进行实时反洗钱检查，这使得跨境实施变得复杂。推动跨国公司采用混合部署，将数据分散到欧盟各地

竞争格局

语义层和知识图谱行业位于集中度范围的中间。 Neo4j 位居排行榜首位，到 2024 年底，年度经常性收入超过 2 亿美元，并与 AWS 达成深度合作开发协议，将图形推理嵌入生成工作流程中。 TigerGraph 通过大规模并行分析脱颖而出，现在添加了矢量搜索来应对 RAG 工作负载。 Stardog 依靠语义网络谱系和企业本体来赢得受监管的客户。

战略收购重塑了该领域。三星于 2024 年 7 月收购了 Oxford Semantic Technologies，将设备上的知识图谱注入到消费电子产品中。 Altair 将 Cambridge Semantics 纳入其数据结构套件中，以简化 AI 数据访问。 Databricks 以 10 亿美元收购 Neon，以通过服务支持其 AI 代理框架verless Postgres 功能。^{[4]Databricks，“Databricks 以 10 亿美元的数据库交易收购 Neon”，databricks.com}

超大规模企业通过托管图实现访问民主化产品，但专业初创企业在垂直特异性和人工智能原生设计的边缘推动创新。 WisdomAI 和 Illumex 筹集了新资金，分别用于解决化学工艺知识和自然语言数据编目问题。商品存储上的价格竞争加剧，战场转向查询速度、ML 集成和开发人员体验。