我最近在思考這樣一個問題——向量數(shù)據(jù)庫是不是數(shù)據(jù)庫版的GPU，如果是，那現(xiàn)在發(fā)生在芯片界的故事會不會在數(shù)據(jù)庫領域也重演一遍。

為什么會有這種想法呢？因為引發(fā)GPU和向量數(shù)據(jù)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，那同樣的事情為什么不會在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫與GPU進行類比，那在討論向量數(shù)據(jù)庫之前，我們先來通過英偉達回顧一下GPU的發(fā)展歷程，并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，專門為游戲玩家提供高質(zhì)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(xiàn)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(zhí)行復雜計算任務的架構。這是個什么概念？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游戲機，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。

那么，英偉達是怎么做到的？答案在于它的產(chǎn)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(shù)據(jù)，還能以極高的效率完成復雜計算任務。

然后是V100，它的出現(xiàn)讓深度學習訓練速度飆升，尤其是在處理大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡時，V100表現(xiàn)得非常出色。其核心是數(shù)千個CUDA核心，能夠同時處理大量并行計算任務。對比傳統(tǒng)CPU，V100在執(zhí)行矩陣運算時的速度優(yōu)勢堪稱“碾壓級”。

A100不僅繼承了V100的所有優(yōu)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于的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(xiàn)有系統(tǒng)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(chǎn)品，但這些產(chǎn)品迭代有一個不變的主題，那就是數(shù)據(jù)并行計算能力的持續(xù)提升。

傳統(tǒng)的CPU，擅長的是串行計算。它像一個人，專注地做一件事，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的架構是為了并行計算而生的。它有成千上萬個小型處理單元，可以同時處理大量數(shù)據(jù)。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(shù)字，CPU處理起來會顯得很吃力。但GPU卻能把這些任務“分發(fā)”給無數(shù)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(nèi)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”的幕后推手。它讓每個GPU核心都能獨立執(zhí)行任務，并通過智能調(diào)度，確保所有核心都高效運作。這種并行處理能力，讓GPU在處理AI任務時展現(xiàn)出了無與倫比的優(yōu)勢。

高維數(shù)據(jù)的噩夢，為什么傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫越來越吃力？

那么，GPU的成功故事與數(shù)據(jù)庫領域的變化有什么關系？很簡單。AI改變了數(shù)據(jù)本身的形態(tài)和處理方式，而這不僅改變了硬件的格局，也正在推動數(shù)據(jù)庫領域發(fā)生類似的變革。

在AI時代，高維數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)庫帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

說到數(shù)據(jù)庫，大家首先想到的可能就是Oracle、MySQL和PostgreSQL。這些老牌數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，幾十年來一直穩(wěn)坐數(shù)據(jù)管理的“鐵王座”。它們擅長處理表格數(shù)據(jù)，能夠高效地管理事務、執(zhí)行復雜的查詢，并確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。

然而，這些數(shù)據(jù)庫的設計初衷是為了解決二維表格里的數(shù)據(jù)問題。表格數(shù)據(jù)是有規(guī)律的、低維度的，這使得關系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）在處理這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的架構就顯得有些“老態(tài)龍鐘”了。

舉個例子，當你用MySQL或PostgreSQL存儲和查詢數(shù)千維的文本嵌入或圖像特征時，你會發(fā)現(xiàn)查詢時間變長了，系統(tǒng)資源被迅速耗盡。結果是，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫越來越難以勝任這些復雜的AI任務。

為什么傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不適合處理向量數(shù)據(jù)？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(shù)據(jù)處理的復雜性。當數(shù)據(jù)維度增加時，數(shù)據(jù)點之間的距離變得越來越均勻，導致傳統(tǒng)的索引結構（如B樹）在進行相似度搜索時，需要遍歷大量數(shù)據(jù)，導致查詢效率急劇下降。

B樹索引，盡管在低維空間中表現(xiàn)良好，但在高維度環(huán)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(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫并沒有針對這種情況進行優(yōu)化，結果就是它們在處理高維度數(shù)據(jù)時表現(xiàn)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并不適合相似度搜索。哈希函數(shù)將數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)庫的查詢優(yōu)化器是為關系型數(shù)據(jù)設計的。它們優(yōu)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(tǒng)數(shù)據(jù)庫在面對現(xiàn)代AI應用時顯得力不從心。

所以，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在高維向量數(shù)據(jù)的處理上遇到了明顯的瓶頸，它們的架構、索引機制和優(yōu)化策略，都不適合處理這些復雜的數(shù)據(jù)類型，這種性能困境為向量數(shù)據(jù)庫的崛起創(chuàng)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(shù)據(jù)一樣，這催生了GPU這種并行處理器的崛起。

向量數(shù)據(jù)庫異軍突起，誰將成為數(shù)據(jù)界的英偉達？

就像GPU解決了AI計算的問題，向量數(shù)據(jù)庫正試圖解決高維度數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，而不是傳統(tǒng)的行列數(shù)據(jù)。

所以，如果說GPU是AI計算領域的王者，向量數(shù)據(jù)庫可能就是數(shù)據(jù)存儲和檢索領域的下一顆“冉冉升起的星”。

那么，這些向量數(shù)據(jù)庫究竟能干什么呢？

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(tǒng)數(shù)據(jù)庫需要逐個對比，速度慢得讓人抓狂。而使用向量數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)能夠在數(shù)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(shù)據(jù)庫的崛起不是偶然，它們解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在高維數(shù)據(jù)處理上的“痛點”，在許多現(xiàn)代AI應用場景中展現(xiàn)出了強大的潛力。就像英偉達改變了芯片行業(yè)的規(guī)則，向量數(shù)據(jù)庫也正在重新定義數(shù)據(jù)存儲和檢索的未來。

那么，誰將可能成為向量數(shù)據(jù)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(chǎn)品各有千秋，但共同點都是針對高維向量數(shù)據(jù)進行了優(yōu)化。

Milvus是一個開源向量數(shù)據(jù)庫，由中國公司Zilliz開發(fā)。Milvus的核心在于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(shù)百萬甚至數(shù)十億條向量數(shù)據(jù)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”里穿行如飛，特別適合用來處理海量的AI生成數(shù)據(jù)。

在英偉達的GTC2024大會上，其與Zilliz聯(lián)合發(fā)布了Milvus2.4版本，這也號稱是全球首個GPU加速向量數(shù)據(jù)庫。

接著是Pinecone，一個基于云的向量數(shù)據(jù)庫。Pinecone的最大亮點是它的云原生架構，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(shù)據(jù)的應用程序的理想選擇。

還有Weaviate，這個向量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，還可以直接集成大語言模型（如BERT），實現(xiàn)智能語義搜索。

需要指出的是，在中國，向量數(shù)據(jù)庫領域正迎來快速發(fā)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(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，比較典型的如云創(chuàng)數(shù)據(jù)、星環(huán)科技、愛可生、騰訊云、阿里云等。

云創(chuàng)數(shù)據(jù)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(yōu)化。通過用優(yōu)化后的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(guī)模特征向量計算提供了強有力的支持。

星環(huán)科技的StellarDB是一款圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，同時配備了向量搜索引擎和向量計算引擎等配套產(chǎn)品。StellarDB不僅具備高效的數(shù)據(jù)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(huán)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(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展。

愛可生的TensorDB是一款向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，專門用來處理向量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)支持。目前，TensorDB已累計用戶超過400家。

除了這些獨立向量數(shù)據(jù)庫廠商，科技巨頭們也在積極布局。

其中，騰訊云的Tencent Cloud VectorDB是一款全托管的自研企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫服務，專為存儲、檢索、分析多維向量數(shù)據(jù)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(guī)模。此外，由Facebook AI Research開發(fā)的Faiss，騰訊率先在國內(nèi)大規(guī)模應用。Faiss擅長多線程處理和GPU加速，尤其適合用于圖像檢索和推薦系統(tǒng)。

再說說阿里巴巴的AnalyticDB，阿里的這款數(shù)據(jù)庫在混合存儲架構上進行了創(chuàng)新，不僅支持傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)，還集成了向量檢索功能。阿里的技術團隊通過對向量檢索算法的優(yōu)化，使得AnalyticDB能夠在億級規(guī)模的數(shù)據(jù)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(fā)生的，現(xiàn)在的小不點，也許不久就能掀翻老霸主

不得不承認，向量數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在還只是一個小不點，在整個數(shù)據(jù)庫市場的占比還很低。即使最樂觀的估計，向量數(shù)據(jù)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(yè)。芯片的市場格局已經(jīng)被它重塑了，接下來，很可能就會輪到數(shù)據(jù)庫。所以，我們不能因為向量數(shù)據(jù)庫的滲透率不高，就覺得其攪動不了市場格局。

我們需要注意的是，英特爾的沒落和英偉達的崛起，都是在跨過某個臨界點之后，在短時間內(nèi)快速發(fā)生的。

讓我們來看一組數(shù)據(jù)。

英偉達現(xiàn)在市值2.9萬億美元（8月14日），其市值不是緩慢增長到這么高的，而是在短期內(nèi)實現(xiàn)了巨大的躍升。2023年10月的時候，其股價才40美元，而8個月之后的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(nèi)，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(nèi)經(jīng)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(jīng)跌到20美元了。也是在短短8個月時間內(nèi)，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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)來源：同花順

如果聚焦到英偉達的核心引擎——數(shù)據(jù)中心業(yè)務上，這個態(tài)勢更明顯。在一年以內(nèi)，其數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中心業(yè)務收入情況 數(shù)據(jù)來源：同花順

而其凈利潤更夸張，在一年之內(nèi)暴漲了近6倍。

英偉達凈利潤情況 數(shù)據(jù)來源：同花順

再來看看英特爾。其營收在2021年之前還能穩(wěn)住，略有增長，近兩年開始大幅度下跌。

英特爾營收情況 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(yè)的改變，并不是勻速進行的，而是經(jīng)過一段時間的蓄能，達到某個臨界點，被某個因素觸發(fā)之后，在短時間內(nèi)發(fā)生劇變。這個規(guī)律，在智能手機、光伏、電動汽車等產(chǎn)業(yè)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%，之后開始狂飆，2022年突破27%，‌2023年突破33%。目前，最新的數(shù)據(jù)是，中國新能源汽車的滲透率已經(jīng)超過50%。

那么，數(shù)據(jù)庫行業(yè)是不是也走到了那樣一個“劇變”時刻呢？如果AI大模型對數(shù)據(jù)庫的影響，像其對芯片的影響一樣強烈，那我們將在幾年之后見到一個完全不同的數(shù)據(jù)庫市場。也許，那個時候，現(xiàn)在如日中天的巨頭們，會像現(xiàn)在的英特爾一樣，成為昨日黃花。而現(xiàn)在不起眼的一些向量數(shù)據(jù)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，對于向量數(shù)據(jù)庫廠商而言，其能否成長為數(shù)據(jù)版的英偉達，有一個關鍵變量，那就是能不能發(fā)展出一個產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

向量數(shù)據(jù)庫技術的優(yōu)越性已經(jīng)顯現(xiàn)，但僅有技術并不足以成為最終的贏家。歷史告訴我們，生態(tài)系統(tǒng)的構建是決定一項技術能否持續(xù)發(fā)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(tài)系統(tǒng)，誰就能在向量數(shù)據(jù)庫的競賽中脫穎而出。生態(tài)系統(tǒng)的構建，也是成為數(shù)據(jù)版英偉達的必要條件。

什么是生態(tài)系統(tǒng)？簡單來說，就是圍繞核心技術所構建的一整套支持系統(tǒng)、工具鏈和合作伙伴網(wǎng)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(tài)系統(tǒng)——CUDA。

CUDA不僅是一個并行計算架構，還是一個巨大的開發(fā)者社區(qū)和工具鏈。無數(shù)的開發(fā)者、科研人員和企業(yè)依賴CUDA進行AI開發(fā)，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，是英偉達構筑護城河的關鍵。

向量數(shù)據(jù)庫廠商想要成為數(shù)據(jù)管理領域的新霸主，同樣需要構建一個強大的生態(tài)系統(tǒng)，但這并不容易。當前，向量數(shù)據(jù)庫在生態(tài)系統(tǒng)的建設上還處于初級階段，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(shù)據(jù)庫的開發(fā)工具相對較少。為了讓更多的開發(fā)者接受和使用，向量數(shù)據(jù)庫需要提供完整的工具鏈支持，包括易用的查詢語言、調(diào)試工具、數(shù)據(jù)可視化工具等。這些工具不僅要滿足基本的數(shù)據(jù)庫管理需求，還要適應向量數(shù)據(jù)的獨特特性。

開發(fā)者社區(qū)的培育：相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，向量數(shù)據(jù)庫的開發(fā)者社區(qū)還處于起步階段。如何吸引更多的開發(fā)者參與其中，并持續(xù)貢獻代碼和經(jīng)驗，是一個重要的挑戰(zhàn)。開放源代碼、舉辦開發(fā)者大會、提供激勵機制，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(shù)據(jù)庫要成功，必須能夠與現(xiàn)有的系統(tǒng)無縫集成。這包括與主流編程語言的兼容，與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的互操作性，以及與各種AI模型的集成。目前，向量數(shù)據(jù)庫在這些方面的支持還不夠廣泛，限制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(shù)據(jù)庫是一個相對較新的概念，開發(fā)者和企業(yè)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(shù)據(jù)庫時會面臨很高的學習曲線。

合作伙伴網(wǎng)絡的建立：與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不同，向量數(shù)據(jù)庫的合作伙伴網(wǎng)絡還不夠成熟。它們需要與云服務提供商、數(shù)據(jù)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伙伴的資源和客戶基礎，進一步推動向量數(shù)據(jù)庫的普及。

目前，一些向量數(shù)據(jù)庫公司在試圖構建這樣的生態(tài)系統(tǒng)，但都遇到了不小的問題。

Milvus正在努力構建自己的開源社區(qū)，作為開源項目，Milvus的優(yōu)勢在于能夠吸引全球開發(fā)者的參與和貢獻。Zilliz公司也在積極推動Milvus的產(chǎn)業(yè)化，通過提供商用版和云服務來增強其市場競爭力。但問題在于，開源項目的生態(tài)系統(tǒng)建設需要時間和資源。如何平衡社區(qū)的開放性與商業(yè)化的需求，是Milvus必須面對的挑戰(zhàn)。

Pinecone的策略則是通過云服務建立自己的生態(tài)系統(tǒng)，Pinecone提供簡便的API接口，使得開發(fā)者可以輕松集成向量數(shù)據(jù)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(yè)和開發(fā)者的使用。然而，Pinecone的挑戰(zhàn)在于如何在大型企業(yè)中推廣，并與其他云服務競爭，尤其是在AWS、谷歌云等巨頭已經(jīng)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(tài)系統(tǒng)。它不僅提供向量數(shù)據(jù)庫功能，還能直接與NLP模型結合，實現(xiàn)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(xiàn)得尤為出色。但問題是，這種深度集成也可能限制其在其他領域的擴展性。如何在保持技術優(yōu)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(lián)網(wǎng)大廠的介入，可能會對向量數(shù)據(jù)庫的生態(tài)建設產(chǎn)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(shù)據(jù)庫廠商構成威脅，尤其是在市場份額和技術標準的爭奪戰(zhàn)中。

全球范圍內(nèi)，谷歌、AWS等科技巨頭也在緊盯向量數(shù)據(jù)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云服務平臺中。

例如，谷歌在AI技術上的積累，讓它有能力開發(fā)自己的向量檢索服務，并通過谷歌 云進行推廣。而AWS則可能通過收購初創(chuàng)公司或推出自有服務，進一步鞏固其在云計算市場的統(tǒng)治地位。

在中國市場，阿里云通過與國內(nèi)外數(shù)據(jù)庫初創(chuàng)公司的合作，試圖將向量數(shù)據(jù)庫的能力集成到其云計算平臺中。騰訊云則通過將Faiss與其大數(shù)據(jù)平臺集成，為Faiss的生態(tài)系統(tǒng)建設提供支持。

向量數(shù)據(jù)庫的技術優(yōu)勢已經(jīng)不容忽視，但要真正成為數(shù)據(jù)管理領域的新霸主，它們還需要構建強大的生態(tài)系統(tǒng)。無論是通過開源社區(qū)的力量，還是通過云服務的推廣，向量數(shù)據(jù)庫的廠商們都在努力尋找屬于自己的護城河。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(wěn)腳跟，依然是一個巨大的挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不甘心，老牌霸主們并不會輕易讓位

還有一個重要的問題，向量數(shù)據(jù)庫想要奪取數(shù)據(jù)庫的王座，還要看看老牌的數(shù)據(jù)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(zhàn)勝老帝國的基礎上的。而舊王可不會那么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，但并不意味著在數(shù)據(jù)庫領域，老牌霸主們不能成功狙擊向量數(shù)據(jù)庫新貴。

畢竟，老牌霸主們的實力和資源不可小覷。那么，這些巨頭在面對向量數(shù)據(jù)庫的崛起時，采取了哪些應對策略？是選擇創(chuàng)新突圍，還是通過整合和并購來保持自己的地位？

先說說Oracle和Microsoft SQL Server，這些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫巨頭并沒有坐以待斃。他們深知，不能忽視AI帶來的高維數(shù)據(jù)處理需求，于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(shù)據(jù)庫功能，試圖通過整合機器學習算法來增強數(shù)據(jù)庫的智能性。雖然Oracle并未完全轉型為向量數(shù)據(jù)庫，但它的產(chǎn)品正在逐步擴展，增加對復雜數(shù)據(jù)類型的支持，比如嵌入向量和圖數(shù)據(jù)。這些努力，意在保持其在企業(yè)級數(shù)據(jù)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(guī)模的數(shù)據(jù)和復雜的查詢?nèi)蝿?。這表明，微軟也在積極應對AI時代的挑戰(zhàn)，試圖通過增強其數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的能力，來抵御向量數(shù)據(jù)庫的沖擊。

MongoDB則采取了另一種策略。作為NoSQL數(shù)據(jù)庫的代表，MongoDB本身就以靈活性和可擴展性著稱。面對向量數(shù)據(jù)處理的需求，MongoDB選擇了多模態(tài)進化的路徑。

MongoDB在最新版本中引入了多模態(tài)數(shù)據(jù)庫的概念，允許用戶在同一個數(shù)據(jù)庫中存儲和處理多種數(shù)據(jù)類型，包括文檔、圖、時間序列數(shù)據(jù)，甚至是向量數(shù)據(jù)。這種多模態(tài)的設計，旨在提供一個“萬能”數(shù)據(jù)庫平臺，能夠處理從結構化數(shù)據(jù)到非結構化數(shù)據(jù)的一切。雖然MongoDB的向量處理能力還不如專門的向量數(shù)據(jù)庫那么強大，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(nèi)的數(shù)據(jù)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(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，近年來在技術革新方面動作頻頻。面對向量數(shù)據(jù)庫的崛起，OceanBase也開始探索如何在其現(xiàn)有的強大事務處理能力基礎上，加入對向量數(shù)據(jù)的支持。通過引入AI優(yōu)化和向量處理插件，OceanBase希望在高維數(shù)據(jù)處理的戰(zhàn)場上找到一席之地。

TiDB則是另一位國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的代表。作為一款HTAP（Hybrid Transactional and Analytical Processing）數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的需求，PingCAP也在其數(shù)據(jù)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(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商在技術創(chuàng)新上的努力。

談到國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，就不得不提達夢數(shù)據(jù)、人大金倉、南大通用和神舟通用這“四朵金花”。面對向量數(shù)據(jù)庫的沖擊，他們也在想辦法應對。其中，達夢數(shù)據(jù)、人大金倉都在推出支持向量計算和檢索的數(shù)據(jù)庫解決方案，南大通用還發(fā)布了一款基于云平臺的向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品——GBase Cloud Vector DB。

那么，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的這些應對策略，能否幫助它們在與向量數(shù)據(jù)庫的競爭中保持優(yōu)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(shù)據(jù)庫領域，已經(jīng)發(fā)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。

隨著云計算的發(fā)展，數(shù)據(jù)上云成為大勢所趨。Oracle作為數(shù)據(jù)庫的老牌霸主，也面臨云轉型的問題。最開始，不少人并不看好Oracle的云業(yè)務，覺得將會有一個新興的云數(shù)據(jù)庫廠商，將Oracle挑落馬下。

然而，故事并沒有朝這個方向發(fā)展。雖然有不少云數(shù)據(jù)庫廠商發(fā)展很好，但Oracle的云轉型也比較成功。根據(jù)財報數(shù)據(jù)，2024財年，Oracle的云計算和內(nèi)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(yè)務構成 數(shù)據(jù)來源：同花順

對于Oracle的云轉型努力，資本市場也給出了認可，其股價走勢一直很不錯，并沒有像英特爾一樣“跌跌不休”。

Oracle股價走勢 數(shù)據(jù)來源：同花順

最終，無論是老牌數(shù)據(jù)庫霸主守擂成功，還是新興向量數(shù)據(jù)庫廠商搶班奪權，數(shù)據(jù)的向量化都是一種不可阻擋的時代大勢。

為什么？因為各行各業(yè)需要處理的，不再是簡單的表格數(shù)據(jù)，而是高維度的向量數(shù)據(jù)。想象一下，每次你在網(wǎng)上購物時，那些推薦給你的商品背后，都有一個復雜的AI模型在分析你的行為，并生成向量數(shù)據(jù)。

隨著大模型的規(guī)?；逃?，數(shù)據(jù)的形式將發(fā)生翻天覆地的變化，高維度、非結構化的數(shù)據(jù)將如潮水般涌來。這些數(shù)據(jù)需要快速、高效地存儲和檢索，這正是向量數(shù)據(jù)庫的拿手好戲。

AI模型，特別是那些動輒上億參數(shù)的深度學習模型，生成的向量數(shù)據(jù)需要在毫秒級內(nèi)完成相似度計算和匹配。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就像老黃牛，而向量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫會有多大的發(fā)展空間。

可以預見，向量數(shù)據(jù)庫的市場滲透率將穩(wěn)步增長，并在跨越某個“奇點”之后，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(shù)據(jù)猿