“不是我不明白，這世界變化快”，崔健在20世紀(jì)寫(xiě)下的這句歌詞，放在剛剛過(guò)去的2023年，也同樣適用。技術(shù)風(fēng)向的變化之快，讓不少人感到驚訝，向量數(shù)據(jù)庫(kù)這一年的潮起潮落，就是一個(gè)典型的例子。

2023年初大模型、生成式 AI的起飛，也帶來(lái)了向量數(shù)據(jù)庫(kù)的火爆，投融資項(xiàng)目爆發(fā)式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商和公有云廠商都推出了相關(guān)產(chǎn)品。然而一年狂飆之后，市場(chǎng)又開(kāi)始退潮，前不久全球最著名的 AI 項(xiàng)目之一AutoGPT 宣布，不再使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)真的是AI革命中的組成部分嗎？這一市場(chǎng)有哪些參與者？騰訊云為代表的公有云廠商，又在這場(chǎng)技術(shù)創(chuàng)新中發(fā)揮了什么作用？

向量數(shù)據(jù)庫(kù)，剛剛開(kāi)始

新技術(shù)的火爆，必然會(huì)伴隨炒作和泡沫，但向量作為大模型理解世界的數(shù)據(jù)形式，向量數(shù)據(jù)庫(kù)作為AI革命重要基建的位置，長(zhǎng)期來(lái)看，是不會(huì)動(dòng)搖的。

為什么這么說(shuō)？

向量數(shù)據(jù)庫(kù)并不是一種特別新的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，在AI領(lǐng)域已經(jīng)應(yīng)用了七八年，谷歌在2015年就宣布使用RankBrain語(yǔ)義檢索來(lái)處理搜索任務(wù)。如果說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)的“硬盤(pán)”，那么，向量數(shù)據(jù)庫(kù)就是更適合AI體質(zhì)的“硬盤(pán)”。

其“AI原生”的體質(zhì)，具體表現(xiàn)在幾個(gè)方面：

1.更高的效率。AI算法，要從圖像、音頻和文本等海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，提取出以向量為表示形式的“特征”，以便模型能夠理解和處理。因此，向量數(shù)據(jù)庫(kù)比傳統(tǒng)基于索引的數(shù)據(jù)庫(kù)有明顯優(yōu)勢(shì)。

2.更低的成本。大模型要從一種新技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)價(jià)值，必須達(dá)到合理的投入產(chǎn)出比，而向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以有效減少存儲(chǔ)和計(jì)算成本。一個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)是，通過(guò)騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)，QQ音樂(lè)人均聽(tīng)歌時(shí)長(zhǎng)提升3.2%、騰訊視頻有效曝光人均時(shí)長(zhǎng)提升1.74%、QQ瀏覽器成本降低37.9%，就在于檢索效率、運(yùn)行穩(wěn)定性、運(yùn)營(yíng)效率、推薦算法等，有了較大的提升。

（騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品架構(gòu)）

3.更強(qiáng)的數(shù)據(jù)安全。有個(gè)企業(yè)直言：我沉淀了幾十年的內(nèi)部數(shù)據(jù)，是我的的核心競(jìng)爭(zhēng)力，讓我無(wú)償去公開(kāi)給大模型做訓(xùn)練，我肯定不愿意。想做大模型，還要確保數(shù)據(jù)的隱私安全，就必須與數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品做好配合，這給向量數(shù)據(jù)庫(kù)的本地部署帶來(lái)了廣闊的需求。

4.更大的擴(kuò)展性。隨著大模型走向行業(yè)應(yīng)用，垂直領(lǐng)域的AI用例不斷增多，洶涌的數(shù)據(jù)洪潮和存算任務(wù)，會(huì)帶來(lái)大量向量搜索的需求。而向量數(shù)據(jù)庫(kù)嵌入向量的長(zhǎng)度不受限制，具有良好的擴(kuò)展性，可以根據(jù)AI用例和模型而變化，更好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

所以說(shuō)，除非大模型技術(shù)，在短期內(nèi)發(fā)生顛覆性改變，否則落地應(yīng)用還是需要向量檢索和向量數(shù)據(jù)庫(kù)。而作為大模型技術(shù)標(biāo)桿的OpenAI最近也透露：我們可能已經(jīng)非常接近實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI)，應(yīng)該以通用人工智能的實(shí)現(xiàn)為前提進(jìn)行創(chuàng)業(yè)和技術(shù)開(kāi)發(fā)。

由此可以肯定，向量數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)必然還會(huì)迎來(lái)一輪增長(zhǎng)。年底趨于冷靜，只是2023年熱情過(guò)度高漲的適當(dāng)回調(diào)。

兩股新勢(shì)力，云是方向

從引爆到飽和，向量數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的發(fā)展速度迅猛，也吸引了“群雄逐鹿”。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商不必多說(shuō)，既有相應(yīng)的能力建設(shè)，也有一定的客戶基礎(chǔ)，推出相關(guān)產(chǎn)品是必然。一些在AI領(lǐng)域積淀已久的科技大廠，如谷歌、微軟、Meta、百度等大廠，都有向量數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)積累，也都可以向外輸出相關(guān)能力和產(chǎn)品。這些我們都比較熟悉了。

而上一年狂飆突進(jìn)的兩股新勢(shì)力，成為市場(chǎng)上的黑馬，分別是創(chuàng)業(yè)公司和公有云。

以上半年爆火的AI創(chuàng)業(yè)新秀Pinecone為代表。Pinecone是閉源的領(lǐng)跑者，憑借良好的開(kāi)箱即用的產(chǎn)品體驗(yàn)，獲得了非常大的增長(zhǎng)，B輪估值達(dá)到7.5億美元。其他競(jìng)爭(zhēng)者大多建立在開(kāi)源項(xiàng)目的基礎(chǔ)上。

總體來(lái)說(shuō)，這些創(chuàng)業(yè)“獨(dú)角獸”的向量數(shù)據(jù)庫(kù)公司，固然新銳，但長(zhǎng)期盈利能力還有待驗(yàn)證。原因是，其客戶大多是嘗鮮、實(shí)驗(yàn)性質(zhì)。

一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)需要先將非結(jié)構(gòu)化的私密數(shù)據(jù)，進(jìn)行一個(gè)小的模型，進(jìn)行向量化，產(chǎn)生一個(gè)向量的矩陣，再存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫(kù)里，來(lái)供大模型學(xué)習(xí)和檢索。這個(gè)過(guò)程涉及大量的工程化，會(huì)耗費(fèi)企業(yè)許多開(kāi)發(fā)人員、時(shí)間成本，一開(kāi)始可能會(huì)因?yàn)锳I大模型很火而對(duì)向量數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生興趣，但能否真正在業(yè)務(wù)中落地還是個(gè)未知數(shù)，因此，長(zhǎng)期付費(fèi)意愿還有較大的不確定性。

另一股“新勢(shì)力”：公有云廠商，也是向量數(shù)據(jù)庫(kù)的積極參與者。

不是所有企業(yè)都有能力自建大模型所需要的基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)MaaS（模型即服務(wù)）業(yè)務(wù)來(lái)訓(xùn)練應(yīng)用大模型，是更靈活的選擇。

此外，上云用數(shù)賦智是大勢(shì)所趨，很多政企客戶往往會(huì)選擇公有云或行業(yè)云來(lái)滿足其業(yè)務(wù)需求，將數(shù)據(jù)遷移到云上，對(duì)云數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)注度和接受度上升，而這些用戶在探索大模型時(shí)，會(huì)傾向于以整體解決方案的形式來(lái)交付，這就給了云廠商參與游戲的機(jī)會(huì)，同時(shí)也要求云廠商提供向量數(shù)據(jù)庫(kù)的全棧支持。

以騰訊云為代表，騰訊云的AI 原生（AI Native）向量數(shù)據(jù)庫(kù)Tencent Cloud VectorDB是國(guó)內(nèi)首個(gè)從接入層、計(jì)算層、到存儲(chǔ)層提供全生命周期AI化的向量數(shù)據(jù)庫(kù)。

除了產(chǎn)品之外，騰訊云提供了全面AI化解決方案，覆蓋接入層、計(jì)算層、存儲(chǔ)層，使用戶在使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)的全生命周期，都能應(yīng)用到AI能力。有數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)原先接入一個(gè)大模型需要花1個(gè)月左右時(shí)間，使用騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)后，3天時(shí)間即可完成，極大降低了企業(yè)的接入成本。

此外，騰訊龐大的業(yè)務(wù)集群及智能化應(yīng)用，為騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)提供了絕佳的練兵場(chǎng)。騰訊集團(tuán)每日處理千億次檢索的向量引擎（OLAMA），讓騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)的基本功能和性能得到了更加充分地檢驗(yàn)與優(yōu)化，從而淬煉出了很多讓人眼前一亮的新能力。

以騰訊視頻的應(yīng)用為例，視頻庫(kù)中的圖片、音頻、標(biāo)題文本等內(nèi)容使用騰訊云向量數(shù)據(jù)庫(kù)，月均完成的檢索和計(jì)算量高達(dá)200億次，有效滿足了版權(quán)保護(hù)、原創(chuàng)識(shí)別、相似性檢索等場(chǎng)景需求。

風(fēng)物長(zhǎng)宜放眼量，AI技術(shù)還在快速變化之中，AI Native的騰訊云在這一市場(chǎng)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力還會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大。

接下來(lái)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)卷什么？

不難看到，市面上并不缺少向量數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，缺少的是商業(yè)模式。

據(jù)東北證券預(yù)測(cè)，到 2030 年，全球向量數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到 500 億美元，國(guó)內(nèi)向量數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)規(guī)模有望超過(guò)600億人民幣。想要吃到這塊巨大的蛋糕，僅僅形成技術(shù)趨勢(shì)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，成熟的產(chǎn)品化才能說(shuō)服用戶、兌現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。

目前來(lái)看，以騰訊云為代表的云廠商有幾重特殊優(yōu)勢(shì)，或許會(huì)讓向量數(shù)據(jù)庫(kù)加速走向商業(yè)成功：

1.多元化部署。垂直行業(yè)大模型，數(shù)據(jù)都是私有機(jī)密的，客戶一般不愿意放到公有云上，騰訊云提供私有部署、分布式、混合云等多種方案，打消疑慮。背后需要混合多云的云基礎(chǔ)設(shè)施。

2.一體化AI方案。向量數(shù)據(jù)庫(kù)的火爆，本質(zhì)是AI需求，而AI Native時(shí)代的數(shù)據(jù)工程，還有許多復(fù)雜問(wèn)題尚待解決，騰訊云提供一體化的AI解決方案，從底層算力集群、Maas模型平臺(tái)到全棧工具鏈，通過(guò)軟硬件協(xié)同優(yōu)化AI開(kāi)發(fā)成本，是企業(yè)和開(kāi)發(fā)者所期待的。

3.產(chǎn)業(yè)服務(wù)能力。AI技術(shù)革命方興未艾，行業(yè)熱情高漲，但大多處于嘗試探索期，需要結(jié)合自身業(yè)務(wù)、AI應(yīng)用、IT設(shè)施等多種因素試錯(cuò)并迭代，這個(gè)過(guò)程中，隨叫隨到、幫助客戶及時(shí)解決問(wèn)題的ToB服務(wù)能力，也是非?？粗氐摹Ｉ罡a(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的騰訊云，確實(shí)是企業(yè)在這場(chǎng)AI技術(shù)革命中可靠的伙伴。

開(kāi)放、全面、貼心，才能支持企業(yè)用好向量數(shù)據(jù)庫(kù)、大模型等基礎(chǔ)設(shè)施，弄潮AI。

被大模型“帶飛”的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，才剛剛開(kāi)始，將在騰訊云上長(zhǎng)出商業(yè)成功的羽翼，飛向更廣闊的天地。