벡터 데이터베이스 시장 규모, 점유율 및 구성 요소별(솔루션 및 서비스), 기술별(자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 권장 시스템)별, 산업별(BFSI, 소매 및 전자 상거래, 의료 및 생명 과학, IT 및 ITeS, 미디어 및 엔터테인먼트, 제조 및 기타) 및 지역 예측(2026~2034년)별 산업 분석

2025년 전 세계 벡터 데이터베이스 시장 규모는 25억 8천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 32억 달러에서 2034년까지 179억 1천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 24.%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

글로벌 벡터 데이터베이스 시장 확장은 주요 원동력으로 작용하는 AI 및 기계 학습 애플리케이션의 사용 증가를 통해 더욱 중요해지고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 내장된 차원과 함께 벡터 형식의 데이터를 유지하고 처리하는 특수 스토리지 솔루션입니다. 임베딩은 텍스트 문서, 이미지, 오디오 및 비디오 파일과 같은 구조화되지 않은 콘텐츠 유형의 의미 체계 콘텐츠와 연결 패턴을 해석하므로 사용자는 정확한 일치가 아닌 유사한 데이터 요소를 찾을 수 있습니다.

이해할 수 없는 데이터의 양이 증가함에 따라 향상된 검색 기능도 포함하는 향상된 데이터 저장 기술이 필요합니다. 기존 데이터베이스에 내재된 구조적 결함으로 인해 유사성 평가를 사용하여 이미지 및 비디오와 함께 텍스트 문서를 검색하기가 어려워지고 이로 인해 계산 프로세스가 느리고 비용이 많이 듭니다.

벡터 데이터베이스 시장 동인

비정형 데이터의 확산시장 확대를 위해

다양한 산업에서 엄청난 양의 비정형 데이터가 기하급수적으로 생산되기 때문에 벡터 데이터베이스 시장 수요는 계속해서 확대되고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 이미지, 오디오 및 비디오 자료와 함께 텍스트 문서를 포함하여 다양한 비정형 데이터 종류를 처리할 수 있는 능력으로 인해 구조화된 데이터 테이블을 위한 최적화된 기존 데이터베이스에 비해 뛰어난 기능을 제공합니다.

AI 및 머신러닝의 발전시장 선진화를 위해

벡터 데이터베이스 시장의 확장은 AI 기술과 ML 기능의 빠른 발전에 직접적으로 따릅니다. AI 및 ML 모델, 특히 딥 러닝 모델과 대규모 언어 모델에서 생성된 벡터 임베딩은 복잡한 데이터를 이해하기 위한 기본 단계를 제공합니다.

벡터 데이터베이스 시장 제한

높은 구현 비용에게이 시장에 잠재적인 장애물을 제기

벡터 데이터베이스는 구현 비용이 너무 비싸기 때문에 광범위한 채택을 주저합니다. 벡터 데이터베이스 시스템을 구축하려면 전문 유지 관리 직원과 함께 전문 장비에 대한 상당한 재정적 지출이 필요합니다. 전통적인 관계형 데이터베이스는 주로 효과적인 벡터 임베딩 인덱싱 및 검색 작업을 전담하는 보다 강력한 컴퓨팅 인프라를 요구한다는 점에서 벡터 데이터베이스와 다릅니다.

벡터 데이터베이스 시장 기회

클라우드 서비스와의 통합이 시장에서 기회를 창출하기 위해

벡터 데이터베이스의 주요 미래 시장 성장은 선도적인 클라우드 서비스 제공업체 플랫폼과의 강화된 인터페이스에서 비롯됩니다. 클라우드 플랫폼의 플랫폼 확장성과 서비스 유연성 및 관리의 결합은 벡터 데이터베이스를 구현하려는 조직의 장벽을 줄이는 접근 방식을 만듭니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 시장 동인, 제약 및 기회
• 주요 산업 플레이어 및 주요 개발의 영향
• AI와 ML의 확산
• 구조화되지 않은 데이터의 양과 복잡성 증가

구성요소별 분석

구성 요소별로 벡터 데이터베이스 시장은 솔루션 및 서비스로 나뉩니다.

벡터 데이터베이스 시장 솔루션에는 조직이 쿼리를 수행하는 동안 벡터 임베딩을 저장하고 색인화할 수 있는 기본 소프트웨어 및 기술 프레임워크가 포함되어 있습니다. 이 시장 부문의 성장은 HNSW 및 IVF 솔루션을 사용하여 신속한 고차원 공간 쿼리를 향상시키는 업그레이드된 인덱싱 알고리즘의 결과입니다.

벡터 데이터베이스 시장 서비스 부서는 성공적인 벡터 데이터베이스 구현을 위해 기업에 전문적인 지원을 제공합니다. 수많은 기업이 벡터 데이터베이스 구현 및 최적화 문제를 해결하기 위해 외부 지원이 필요하기 때문에 전체 벡터 데이터베이스 시장의 성장은 이 부문의 확장에 달려 있습니다.

기술별 분석

기술을 기반으로 시장은 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 추천 시스템으로 구분됩니다.

벡터 데이터베이스 시장은 자연어 처리(NLP) 기술 부문으로 인해 크게 확장되고 있습니다. 다양한 애플리케이션에서 고급 NLP 모델, 특히 LLM(대형 언어 모델)을 구현하면 텍스트 임베딩 형성이 폭발적으로 증가하고 즉각적인 의미 유사성 검색 기능이 필요합니다.

컴퓨터 비전 기술 부문은 벡터 데이터베이스 시장을 성장으로 이끄는 핵심 요소 역할을 합니다. 효율적인 시각적 데이터 검색 시스템에 대한 요구 사항의 증가는 시장 성장의 주요 동인을 나타내는 벡터 데이터베이스의 시장 전반의 채택을 직접적으로 자극합니다.

산업별 분석

산업을 기반으로 시장은 BFSI, 소매 및 전자 상거래, 의료 및 생명 과학, IT 및 ITeS, 미디어 및 엔터테인먼트, 제조 및 기타로 구분됩니다.

벡터 데이터베이스 시장은 조직이 비정형 데이터를 분석하고 고객 중심 요구 사항 및 규정 준수 요구 사항은 물론 정교한 위험 관리 및 사기 방지 솔루션에 대한 더 깊은 통찰력을 찾기 위해 이러한 데이터베이스를 구현하기 때문에 BFSI 부문에서 크게 성장합니다.

소매 및 전자 상거래 경쟁에서 벡터 데이터베이스의 귀중한 역할을 통해 기업은 향상된 제품 검색 기능과 결합된 향상된 개인화 서비스를 통해 시장 확장을 달성할 수 있습니다.

지역분석

지역을 기준으로 벡터 데이터베이스 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카에서 연구되었습니다.

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북미는 벡터 데이터베이스 시장 역학에서 최고의 성과를 내는 지역으로 자리매김하고 있습니다. 이 지역은 거대 기술 기업이 지원하는 실질적인 AI 개발 프로그램과 첨단 기술 인프라가 결합되어 벡터 데이터베이스 시장에서 선두 위치를 차지하고 있습니다. AWS, Google 및 Microsoft의 대규모 클라우드 인프라와 함께 다양한 분야에서 초기에 개발된 AI 기반 애플리케이션은 효율적인 벡터 스토리지 기능에 대한 상당한 요구 사항을 충족시켰습니다.

• NIST에 따르면 2023년에는 벡터 데이터베이스를 활용한 미국 연방 데이터 과학 프로젝트가 38개 있었습니다.
• 백악관에 따르면 2023년 미국에서 벡터 검색 통합이 필요한 정부 AI 파일럿이 22건 있었습니다.

유럽의 벡터 데이터베이스에 대한 수요는 시장이 확대됨에 따라 계속해서 증가하고 있습니다. 연구 이니셔티브를 통한 디지털화 및 정부 AI 홍보에 중점을 두면서 벡터 데이터베이스 솔루션이 유럽 시장에서 높은 인기를 얻었습니다. 유럽은 북미에 비해 AI 인프라 개발 속도가 느리지만 두 지역 모두 AI에 필요한 효율적인 벡터 임베딩 관리와 함께 AI의 중요성을 이해하고 있습니다. 유럽 ​​BFSI는 의료 기관과 함께 소매 및 전자 상거래 부문과 함께 벡터 데이터베이스 애플리케이션을 수행하여 의미 검색 기능과 개인화된 추천 엔진 및 사기 방지 도구를 제공합니다.

벡터 데이터베이스 시장은 아시아 태평양 지역 내에서 가장 빠른 확장을 보여줍니다. 디지털 제품에 대한 투자 증가, AI 및 ML 사용 확대, 지역 전체의 다양한 부문에서 대규모 언어 모델과 함께 인터넷 액세스 증가로 인해 시장이 빠른 속도로 확장됩니다. 스마트 도시 개발 이니셔티브와 함께 전자 상거래, BFSI 부문 및 의료 기관의 목적을 달성하는 중국, 인도 및 한국 산업 내에서 벡터 데이터베이스의 채택률이 계속 증가하고 있습니다.

다루는 주요 플레이어

보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• 알리바바 클라우드(중국)
• Elasticsearch B.V.(네덜란드)
• Google LLC(미국)
• 마이크로소프트(미국)
• (대한민국)
• MongoDB, Inc.(미국)
• Pinecone Systems, Inc.(미국)
• Redis Inc.(미국)
• SingleStore, Inc.(미국)
• 질리즈(미국)
• 퀴드란트(베를린)
• 액티브루프(미국)
• 위비아테(네덜란드)
• 오픈서치(미국)
• 베스파 (이탈리아)

주요 산업 발전

• MarkLogic과 Progress Software의 판매 계약으로 인해 2023년 2월에 최종적으로 3억 5500만 달러의 구매가 이루어졌습니다. 이 비즈니스 전략은 MarkLogic의 강력한 NoSQL 데이터베이스 기능과 정보 검색 기능 및 의미론적 AI 기능을 Progress의 기존 제품 라인에 통합하여 전통적인 데이터 관리보다 시장 범위를 확대함으로써 Progress의 "총체적 성장 전략"을 뒷받침했습니다.
• Pinecone은 더 간단한 벡터 데이터베이스 작업과 향상된 액세스 기능을 만들기 위해 서버리스 제품을 구축했습니다. 이 제품은 인프라 복잡성을 독립적으로 처리하므로 AI 애플리케이션을 구축하려는 개발자의 메타데이터 문제를 해결합니다. Pinecone 서버리스는 활용도 요구에 따라 컴퓨팅 리소스를 자동으로 조정하므로 사용자가 리소스 할당을 수동으로 관리해야 하는 요구 사항을 제거하는 동시에 비용 절감으로 편리한 시스템을 보장합니다.
• 암스테르담에 본사를 둔 회사 Weaviate는 2023년 4월에 시리즈 B 자금에서 5천만 달러를 확보했다고 발표했습니다. Index Ventures가 주도한 자금 조달 라운드는 Battery Ventures 및 기존 투자자로부터 추가 지원을 받아 회사 개발을 강화하고 팀을 확장하고 데이터베이스 및 Weaviate 클라우드 서비스 개발을 가속화했습니다.