调查：预计2031年全球大规模向量索引系统市场规模将达到163.6亿美元
大规模向量索引系统是一种专门用于高效存储、管理和检索海量高维向量数据的技术系统。它通过构建索引结构（如倒排索引、层次化近似最近邻、量化编码等）实现对向量的快速相似性搜索和近似最近邻（ANN）查询，从而在海量数据中迅速找到与给定向量最相似的对象。该系统广泛应用于人工智能场景中，如语义搜索、推荐系统、图像和视频检索、自然语言处理等，能够支持数千万到数十亿规模的数据集，并在保证检索精度的同时，实现高性能、低延迟的查询服务，是企业构建智能化应用和大规模AI数据处理的重要基础设施。
据QYResearch调研团队最新报告“全球大规模向量索引系统市场报告2025-2031”显示，预计2031年全球大规模向量索引系统市场规模将达到163.6亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为29.3%。
根据QYResearch头部企业研究中心调研，全球范围内大规模向量索引系统生产商主要包括Amazon Web Services、Meta、Elastic、Zilliz、Microsoft、Vespa、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Spotify等。2024年，全球前五大厂商占有大约79.0%的市场份额。
就产品类型而言，目前基于云是最主要的细分产品，占据大约70.3%的份额。
就产品类型而言，目前企业是最主要的需求来源，占据大约88.9%的份额。
主要驱动因素:
云计算和托管服务普及
云端向量数据库和托管服务提供弹性算力、高可用性和运维简化，使企业可以快速部署和扩展向量检索能力，降低技术壁垒。
多行业应用需求
金融风控、智能客服、医疗影像检索、政务知识管理、电商推荐等场景对低延迟、高精度、高可靠性检索的需求持续增长，推动行业快速发展。
资本和政策支持
人工智能、数据服务和云计算是国家战略重点，行业获得政策扶持和资本投入，有利于技术研发、生态建设和市场扩张。
算法和硬件性能提升
近似最近邻（ANN）算法优化、量化压缩、GPU/分布式加速技术的发展，提高了大规模、高性能向量检索的可行性和成本效益。
行业发展机遇:
人工智能与大模型应用的快速扩张
随着生成式人工智能、智能搜索与推荐系统的普及，全球对高效向量检索技术的需求呈指数级增长。大型语言模型（LLM）、多模态模型以及企业级智能问答系统都依赖向量索引系统实现语义理解与相似度匹配。无论是ChatGPT、Claude、Gemini，还是国内的文心一言、通义千问，这些模型的嵌入向量存储和检索都需要高性能向量索引作为底层支撑。因此，AI应用的爆发式增长为行业带来了长期的结构性需求，推动企业持续加大在向量数据库与检索技术方面的投入。
企业智能化转型带来海量数据需求
数字化转型正推动各行各业积累海量非结构化数据（如文本、图像、音频、传感数据等），这些数据难以通过传统数据库进行高效分析。向量索引系统能够将这些非结构化信息转化为高维语义向量，实现更精准的搜索、分析与知识发现。特别是在金融风控、医疗影像检索、工业监测、智能客服等场景中，企业对智能化检索与语义分析的需求不断扩大，这为大规模向量索引系统提供了巨大的落地空间与商业机遇。
云计算与算力基础设施的完善
云计算的高速发展为向量索引系统的部署和扩展提供了强有力的支撑。各大云服务商（如AWS、Google Cloud、Azure、阿里云等）不断推出面向AI与数据库的高性能计算实例，使得企业无需自建昂贵的硬件集群即可快速部署高可用、弹性扩展的向量检索系统。同时，云端的GPU/TPU集群、存储分层技术和容器化编排平台（如Kubernetes）为系统提供了更高的性能与灵活性，显著降低了中小企业进入门槛，加速了行业普及。
开源生态活跃与创新加速
开源技术生态的繁荣为向量索引系统的创新提供了肥沃土壤。像Milvus、Faiss、Annoy、Qdrant、Weaviate等开源项目在算法优化、架构扩展和性能提升方面持续突破，并形成了庞大的开发者社区。开源生态的活跃促进了技术透明化与标准化，也推动了学术研究成果的快速产业化转化。越来越多的企业基于开源框架构建自有向量检索平台，实现定制化部署和差异化竞争，从而推动整个行业向高性能、低成本和高可扩展性方向演进。
本文作者
樊紫怡 – 本文主要分析师
擅长领域：消费品,
机器及设备,包装, 等.
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