نما استخدام قواعد البيانات المتجهية على منصة Databricks بنسبة 377% في عام واحد عبر قاعدة تضم 10,000 عميل (Databricks، State of Data + AI 2024). يقدر المحللون حجم سوق 2025 بين 2.58 مليار دولار و3.02 مليار دولار ويتوقعون نموا بين 23.6% و27.5% سنويا، بينما تصف توقعات Gartner قواعد البيانات المتجهية بأنها أسرع قطاعات قواعد البيانات نموا، بمعدل نمو سنوي مركب 75.3%. وأصبح التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الاستخدام المؤسسي الرئيسي: فقد وجدته Menlo Ventures في 51% من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ارتفاعا من 31% قبل عام (راجع إحصائيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لدينا لصورة الإنفاق الأوسع). جمعنا بيانات من Gartner وMarketsandMarkets وFortune Business Insights وMenlo Ventures وRetool وDatabricks وDB-Engines وStack Overflow وAWS، إضافة إلى إعلانات الشركات من Pinecone وQdrant وZilliz.
أبرز النقاط
- يتوقع أن ينمو سوق قواعد البيانات المتجهية عالميا من 2.65 مليار دولار في 2025 إلى 8.95 مليار دولار في 2030، بمعدل نمو سنوي مركب 27.5% (MarketsandMarkets 2025)
- تتوقع Gartner أن ينمو إجمالي سوق أنظمة إدارة قواعد البيانات بنسبة 18.4% ليبلغ 161 مليار دولار في 2026، وأن تنمو قواعد البيانات المتجهية بأسرع وتيرة بمعدل نمو سنوي مركب 75.3% (Gartner DBMS Forecast 2025 Update)
- منطقة آسيا والمحيط الهادئ هي الأسرع نموا بمعدل نمو سنوي مركب 30.2% لتبلغ 2.46 مليار دولار بحلول 2030 (MarketsandMarkets 2025)
- استخدم 63.6% من ممارسي الذكاء الاصطناعي الذين شملهم الاستطلاع قاعدة بيانات متجهية في 2024، ارتفاعا من 20% في 2023 (Retool State of AI H1 2024)
- ظهر RAG في 51% من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات عام 2024، ارتفاعا من 31% (Menlo Ventures 2024)
- نما استخدام قواعد البيانات المتجهية بنسبة 377% على أساس سنوي لدى عملاء Databricks (Databricks State of Data + AI 2024)
- تسجل Elasticsearch نتيجة 95.50 في تصنيف DB-Engines لأنظمة قواعد البيانات المتجهية، أي أكثر من عشرة أضعاف نتيجة Pinecone، أعلى قاعدة بيانات متجهية مصممة لهذا الغرض (9.07) (DB-Engines، سبتمبر 2026)
- يستخدم 17.9% من المطورين الذين يبنون وكلاء الذكاء الاصطناعي pgvector، مقابل 11.2% لـ Pinecone (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- على 1.4 مليار متجه، تفيد Pinecone بتحقيق 5,700 استعلام في الثانية بزمن استجابة وسيط 26 مللي ثانية (Pinecone، Dedicated Read Nodes 2025)
- خزنت Amazon S3 Vectors 40 مليار متجه في أشهرها الأربعة الأولى، وتزعم تكلفة أقل بنسبة تصل إلى 90% من قواعد البيانات المتجهية المتخصصة (AWS 2025)
- جمعت Qdrant 50 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة B في مارس 2026، ليصل إجمالي تمويلها إلى 87.8 مليون دولار (Qdrant 2026)
- تفتقر 63% من المؤسسات إلى ممارسات إدارة البيانات المناسبة للذكاء الاصطناعي أو لا تتأكد من امتلاكها (Gartner 2025)
1. حجم السوق وتوقعات النمو
يختلف المحللون في تقدير حجم السوق اليوم لكنهم يتفقون على سرعة نموه. تتفاوت تقديراتهم لعام 2025 بنحو 440 مليون دولار (2.58 مليار دولار مقابل 3.02 مليار دولار)، ويرجع ذلك في الغالب إلى اختلاف تعريفهم للفئة، ومع ذلك تقع كل التوقعات بين 23.6% و27.5% سنويا. تتوقع MarketsandMarkets أن يزيد حجم السوق على ثلاثة أضعاف ليبلغ 8.95 مليار دولار بحلول 2030.
ولا تزال الفئة صغيرة مقارنة بسوق قواعد البيانات ككل. فأعلى تقدير لعام 2026، وهو 3.73 مليار دولار من The Business Research Company، يمثل نحو 2.3% من توقعات Gartner البالغة 161 مليار دولار لسوق أنظمة إدارة قواعد البيانات للعام نفسه (3.73 / 161 = 0.023)، علما بأن التقديرين يستخدمان نطاقين مختلفين. ويشير معدل نمو سنوي مركب لهذا القطاع قدره 75.3% داخل سوق ينمو بنسبة 18.4% إلى أن البحث المتجهي يتحول إلى ميزة قياسية في قواعد البيانات لا إلى منتج متخصص. وتأتي الأرقام من تقرير سوق قواعد البيانات المتجهية من MarketsandMarkets وتحليل Fortune Business Insights لقواعد البيانات المتجهية والتقرير العالمي للسوق من Business Research Company.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| سوق قواعد البيانات المتجهية عالميا، من 2024 إلى 2025 | من 2,006.2 مليون دولار إلى 2,652.1 مليون دولار | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| السوق العالمي في 2026 (أعلى تقدير) | 3.73 مليار دولار | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| توقعات السوق العالمي في 2030 | 8,945.7 مليون دولار (معدل نمو سنوي مركب 27.5%، 2025-2030) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| سوق قواعد البيانات المتجهية عالميا في 2025 (تقدير بديل) | 2.58 مليار دولار | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| توقعات السوق العالمي في 2034 | 17.91 مليار دولار، ارتفاعا من 3.2 مليار دولار في 2026 (معدل نمو سنوي مركب 24%) | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| السوق العالمي من 2025 إلى 2030 (تقدير ثالث) | من 3.02 مليار دولار إلى 8.71 مليار دولار (معدل نمو سنوي مركب 23.6%، 2026-2030) | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| إجمالي سوق أنظمة إدارة قواعد البيانات في 2026 | 161 مليار دولار (زيادة 18.4%) | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
| معدل النمو السنوي المركب لقواعد البيانات المتجهية ضمن توقعات أنظمة إدارة قواعد البيانات | 75.3% | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
ملاحظة سياقية: The Business Research Company هي الأكثر تفاؤلا بين الشركات الثلاث على المدى القريب، بينما تملك MarketsandMarkets أشد منحنيات النمو انحدارا. أما توقعات Gartner الكاملة لأنظمة إدارة قواعد البيانات فخلف جدار دفع، لذلك يأتي صفا Gartner من ملخص توقعات Gartner لأنظمة إدارة قواعد البيانات.
2. التوزيع الإقليمي والقطاعي
أمريكا الشمالية هي أكبر سوق لكنها ليست الأسرع نموا. يتوقع أن تنمو آسيا والمحيط الهادئ بنسبة 30.2% سنويا، ما يضعها على قدم المساواة مع أوروبا عند نحو 2.4 مليار دولار بحلول 2030. وبحلول ذلك الوقت سيكون السوق موزعا بصورة أكثر تكافؤا بين المناطق، وهو ما يهم الموردين الذين يقررون أين يفتحون مناطق سحابية جديدة.
وبحسب القطاع، يستحوذ القطاع المصرفي وتجارة التجزئة معا على قرابة نصف الإنفاق. كما أن التجزئة والتجارة الإلكترونية هي أسرع القطاعات العمودية نموا، لأن البحث عن المنتجات والتوصيات كانا من أوائل الاستخدامات الإنتاجية للتضمينات. وتأتي الأرقام الإقليمية من التوزيع الإقليمي لدى MarketsandMarkets. أما حصص القطاعات والتقنيات فمن Fortune Business Insights.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| حصة أمريكا الشمالية من الإيرادات في 2025 | 36.6% (MarketsandMarkets) مقابل 41% (Fortune Business Insights) | MarketsandMarkets 2025؛ Fortune Business Insights 2026 |
| السوق الأمريكي من 2025 إلى 2030 | من 874.0 مليون دولار إلى 2,662.2 مليون دولار (معدل نمو سنوي مركب 25.0%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| سوق آسيا والمحيط الهادئ من 2025 إلى 2030 | من 658.2 مليون دولار إلى 2,460.1 مليون دولار (معدل نمو سنوي مركب 30.2%، الأسرع) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| السوق الأوروبي من 2025 إلى 2030 | من 676.8 مليون دولار إلى 2,397.4 مليون دولار (معدل نمو سنوي مركب 28.8%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| الحصة حسب المكوّن | الحلول 68%، الخدمات 32% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| حصة الإنفاق حسب القطاع العمودي | BFSI 23%، التجزئة والتجارة الإلكترونية 22%، IT وITeS 18%، الرعاية الصحية 14% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| معدل نمو التجزئة والتجارة الإلكترونية | معدل نمو سنوي مركب 33.8% (الأسرع بين القطاعات) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| الحصة حسب التقنية | معالجة اللغة الطبيعية 46%، الرؤية الحاسوبية 31%، أنظمة التوصية 23% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
ملاحظة عن الحالات الشاذة: يقدر التقرير نفسه حجم المملكة المتحدة (من 160.4 مليون دولار إلى 559.8 مليون دولار، بمعدل نمو سنوي مركب 28.4%) والشرق الأوسط وأفريقيا (من 228.0 مليون دولار إلى 787.2 مليون دولار، بمعدل نمو سنوي مركب 28.1%) وأمريكا اللاتينية (من 117.2 مليون دولار إلى 313.1 مليون دولار، بمعدل نمو سنوي مركب 21.7%، وهي أبطأ المناطق). وفي توقعاته، ينمو الشرق الأوسط وأفريقيا بأسرع من أمريكا الشمالية.
3. اعتماد المؤسسات واستخدام RAG
خلال دورة استطلاع واحدة، انتقلت قواعد البيانات المتجهية من أداة لم تجربها معظم فرق الذكاء الاصطناعي إلى أداة تستخدمها معظمها. في استطلاع Retool الذي شمل نحو 730 ممارسا، ارتفع الاستخدام من 20% إلى 63.6% في عام واحد. وتظهر بيانات القياس عن بعد لدى Databricks النمط نفسه في بيئة الإنتاج: فقد نما استخدام الفئة بنسبة 377% على أساس سنوي وبنسبة 186% في نحو ثلاثة أشهر بعد دخول البحث المتجهي الخاص بها مرحلة المعاينة العامة (Databricks State of Data + AI).
ويعد RAG السبب الرئيسي لهذا النمو. ففي تقرير Menlo Ventures للمؤسسات لعام 2024 ظهر RAG في 51% من التطبيقات بينما ظهر الضبط الدقيق في 9% فقط. وتفضل معظم المؤسسات استرجاع بياناتها الخاصة وقت الاستعلام بدلا من إعادة تدريب النماذج عليها، ويعمل الاسترجاع على فهرس متجهي. وتغطي إحصائيات اعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسات وإحصائيات RAG لدينا صورة النشر الأوسع.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| الممارسون الذين يستخدمون قاعدة بيانات متجهية | 63.6% في 2024 (ارتفاعا من 20% في 2023) | Retool State of AI H1 2024 |
| الشركات التي يزيد عدد موظفيها على 5,000 وتستخدم قواعد البيانات المتجهية أو RAG لتخصيص النماذج | نحو 33% (23.2% بين جميع المشاركين) | Retool State of AI H1 2024 |
| تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات التي تستخدم RAG | 51% في 2024 (ارتفاعا من 31% في 2023) | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| النماذج الإنتاجية التي تستخدم الضبط الدقيق | 9% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| النمو السنوي في استخدام قواعد البيانات المتجهية | 377% | Databricks State of Data + AI 2024 |
| نمو الفئة بعد معاينة البحث المتجهي من Databricks | 186% في أكثر من ثلاثة أشهر بقليل | Databricks State of Data + AI 2024 |
| الاستخدام المتوقع لقواعد البيانات المتجهية في المؤسسات بحلول 2026 | 30% | توقع Gartner، كما نقلته Zilliz في إصدار Milvus، ديسمبر 2025 |
| الإنفاق المؤسسي على الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2025 | 37 مليار دولار (3.2 ضعف 2024) | Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise |
تنبيه حداثة: أرقام Retool وMenlo 2024 وDatabricks هي أحدث بيانات الاستطلاعات والقياس عن بعد المتاحة عن اعتماد قواعد البيانات المتجهية تحديدا: Retool H1 2024 وMenlo Ventures 2024 وDatabricks 2024. ويضع تقرير Menlo لعام 2025 (495 مشاركا، نوفمبر 2025) تقنية RAG في المرتبة الثانية بعد تصميم التعليمات لكنه لا ينشر نسبة جديدة لـ RAG.
4. تصنيفات الشعبية واستخدام المطورين
أشهر قاعدة بيانات متجهية هي في الأصل محرك بحث أضيفت إليه المتجهات لاحقا. تسجل Elasticsearch نتيجة 95.50 في تصنيف DB-Engines لأنظمة قواعد البيانات المتجهية، أي أكثر من عشرة أضعاف نتيجة Pinecone (9.07)، أعلى قاعدة بيانات متجهية مصممة لهذا الغرض. وتأتي Couchbase (9.43) أيضا فوق Pinecone في المرتبة الثالثة. وتفعّل مؤسسات كثيرة البحث المتجهي في نظام تشغله بالفعل قبل أن تشتري منتجا مخصصا. ويتتبع تصنيف DB-Engines لأنظمة قواعد البيانات المتجهية ما مجموعه 26 نظاما.
وتظهر استطلاعات المطورين الأمر نفسه. ففي Stack Overflow Developer Survey 2025 تتصدر Redis طبقات التخزين بين المطورين الذين يبنون وكلاء الذكاء الاصطناعي (42.9%)، وتتفوق pgvector (17.9%) على Pinecone (11.2%). أما بين المؤسسات فقد وجدت Menlo Ventures أن قواعد البيانات المصممة لهذا الغرض وقواعد البيانات العامة متقاربة تقريبا. وللاطلاع على جانب الوكلاء في هذه الأرقام، راجع إحصائيات وكلاء الذكاء الاصطناعي لدينا.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| أنظمة قواعد البيانات المتجهية المتتبعة | 26 نظاما | DB-Engines Vector DBMS Ranking، سبتمبر 2026 |
| نتيجة شعبية Elasticsearch | 95.50 (المرتبة الأولى) | DB-Engines Vector DBMS Ranking، سبتمبر 2026 |
| نتيجة شعبية OpenSearch | 22.11 (المرتبة الثانية) | DB-Engines Vector DBMS Ranking، سبتمبر 2026 |
| نتيجة شعبية Pinecone | 9.07 (المرتبة الرابعة، الأعلى بين المصممة لهذا الغرض) | DB-Engines Vector DBMS Ranking، سبتمبر 2026 |
| نتائج Milvus / Qdrant / Weaviate | 6.85 / 6.82 / 4.74 | DB-Engines Vector DBMS Ranking، سبتمبر 2026 |
| مطورو وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون Redis لتخزين البيانات | 42.9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| مطورو وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون ChromaDB / pgvector / Pinecone | 19.7% / 17.9% / 11.2% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| حصة قواعد البيانات المتجهية في المؤسسات: Pinecone / Postgres / MongoDB | 18% / 15% / 14% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
ملاحظة منهجية: يقيس DB-Engines الشعبية (الاهتمام في البحث وإعلانات الوظائف ونشاط الأسئلة والأجوبة والإشارات الاجتماعية)، لا عمليات التثبيت أو الإيرادات. وقد طرح سؤال Stack Overflow على 3,398 مشاركا فقط ممن يستخدمون وكلاء الذكاء الاصطناعي. وفي المجموعة نفسها سجلت Qdrant نسبة 8.2% وMilvus نسبة 5.2% وWeaviate نسبة 4.5% وLanceDB نسبة 4.4%.
5. معايير الأداء والتوسع
أصبح البحث المتجهي على مليارات المتجهات يعيد النتائج بصورة معتادة في أقل من 100 مللي ثانية. والسؤال الأهم للمشترين هو تكلفة بلوغ هذه السرعة. تفيد Pinecone بأن حمل عمل إنتاجيا في التجارة الإلكترونية يضم نحو 1.4 مليار متجه يخدم 5,700 استعلام في الثانية بزمن استجابة وسيط 26 مللي ثانية وزمن P99 قدره 60 مللي ثانية (إعلان Pinecone عن Dedicated Read Nodes). ولا تزال الفهارس الأكبر قد تكون أبطأ: فحمل عمل من 480 مليون متجه في الإصدار نفسه سجل P99 قدره 170 مللي ثانية.
والتكلفة هي المجال الذي يهاجم فيه المنافسون الموردين المتخصصين. فقد أفادت Timescale بأن Postgres المستضاف ذاتيا مع pgvectorscale تفوق على الفئة المحسنة للتخزين من Pinecone على 50 مليون تضمين بنحو ربع التكلفة الشهرية (إصدار معيار Timescale). وكل رقم أدناه أجرته الجهات البائعة نفسها، لذلك يجب التعامل معه على أنه ادعاء ضد منافس.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| حمل عمل بحث وسائط من 135 مليون متجه | 600 QPS، P50 45 مللي ثانية، P99 96 مللي ثانية (اختبار الحمل: 2,200 QPS، P99 99 مللي ثانية) | Pinecone، Dedicated Read Nodes، ديسمبر 2025 |
| حمل عمل من 480 مليون متجه | 380 QPS، P50 80 مللي ثانية، P99 170 مللي ثانية | Pinecone، Dedicated Read Nodes، ديسمبر 2025 |
| توصيات التجارة الإلكترونية على 1.4 مليار متجه | 5,700 QPS، P50 26 مللي ثانية، P99 60 مللي ثانية | Pinecone، Dedicated Read Nodes، ديسمبر 2025 |
| pgvectorscale مقابل Pinecone s1، 50 مليون تضمين من Cohere (768 بعدا) | زمن استجابة p95 أقل 28 مرة، وإنتاجية أعلى 16 مرة عند استرجاع 99% | معيار Timescale، يونيو 2024 |
| التكلفة الشهرية في الاختبار نفسه | نحو 835 دولارا للاستضافة الذاتية مقابل 3,241 دولارا (Pinecone s1) و3,889 دولارا (Pinecone p2) | معيار Timescale، يونيو 2024 |
| زمن استجابة استعلامات Amazon S3 Vectors | نحو 100 مللي ثانية (للمتكرر)، وأقل من ثانية واحدة (لغير المتكرر) | AWS، الإتاحة العامة لـ S3 Vectors، ديسمبر 2025 |
| سعة Amazon S3 Vectors | 2 مليار متجه في الفهرس الواحد، و20 تريليون في الحاوية (40 ضعف المعاينة) | AWS، الإتاحة العامة لـ S3 Vectors، ديسمبر 2025 |
| خفض الذاكرة بتكميم RaBitQ بت واحد | 72% | Zilliz، إصدار Milvus، ديسمبر 2025 |
ملاحظة سياقية: يدعم مشروع VectorDBBench مفتوح المصدر الآن أكثر من 25 عميل قاعدة بيانات ومجموعات بيانات تصل إلى 100 مليون متجه. وتتولى Zilliz صيانة المشروع، وZilliz هي التي تبيع Milvus.
6. التمويل والموردون ودخول مزودي الحوسبة السحابية الكبار
تباطأ التمويل. فقد جمعت الشركات المتخصصة الأموال في 2023 وتنمو الآن بفضل ذلك المال، بينما يدمج مزودو الحوسبة السحابية الكبار تخزين المتجهات في خدماتهم القائمة. أنشأ عملاء AWS أكثر من 250,000 فهرس متجهي وحملوا 40 مليار متجه في Amazon S3 Vectors خلال أكثر من أربعة أشهر بقليل (منشور AWS عن الإتاحة العامة لـ S3 Vectors). وهذا نوع من الاعتماد يحتاج الموردون المتخصصون إلى سنوات لبلوغه.
كشفت Pinecone وQdrant وWeaviate عن تمويل مجمع يبلغ نحو 293.5 مليون دولار (138 + 87.8 + 67.7). وهذا يعادل نحو 11% من أكثر تقديرات السوق تحفظا لعام 2025 (293.5 / 2,580 = 0.114)، ما يشير إلى أن هذه الشركات تعمل برأس مال شحيح. وفي سبتمبر 2025 نقلت Pinecone مؤسسها إلى منصب كبير العلماء وعينت رئيسا تنفيذيا جديدا، مشيرة إلى أكثر من 5,000 عميل (إعلان Pinecone عن القيادة الجديدة). ويعد إعلان Qdrant عن الجولة B أكبر جولة جديدة في الفئة هذا العام.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| جولة Pinecone من الفئة B | 100 مليون دولار بتقييم 750 مليون دولار (أبريل 2023) | بيان Pinecone الصحفي، 2023 |
| إجمالي تمويل Pinecone وعملاؤها | جمعت 138 مليون دولار؛ أكثر من 5,000 عميل | بيان Pinecone الصحفي، سبتمبر 2025 |
| جولة Qdrant من الفئة B | 50 مليون دولار (مارس 2026)؛ إجمالي ما جمعته 87.8 مليون دولار | إعلان Qdrant عن الجولة B، 2026 |
| انتشار Qdrant مفتوح المصدر | 250 مليون عملية تنزيل؛ 29,000 نجمة على GitHub | إعلان Qdrant عن الجولة B، 2026 |
| جولة Weaviate من الفئة B | 50 مليون دولار (أبريل 2023)؛ إجمالي ما جمعته 67.7 مليون دولار | Tech.eu، نقلا عن إعلان Weaviate، 2023 |
| جولة LanceDB من الفئة A | 30 مليون دولار (يونيو 2025) | إعلان LanceDB عن الجولة A، 2025 |
| اعتماد Milvus | أكثر من 40,000 نجمة على GitHub؛ أكثر من 10,000 فريق مؤسسي في بيئة الإنتاج | بيان Zilliz الصحفي عن Milvus، ديسمبر 2025 |
| الاستخدام المبكر لـ Amazon S3 Vectors | أكثر من 250,000 فهرس، و40 مليار متجه، وأكثر من مليار استعلام؛ وتكلفة أقل بنسبة تصل إلى 90% مقارنة بقواعد البيانات المتجهية المتخصصة | AWS، الإتاحة العامة لـ S3 Vectors، ديسمبر 2025 |
تنبيه حداثة: تعود أحدث جولات التمويل المسعرة المعلنة لدى Pinecone وWeaviate إلى أبريل 2023. المصادر: بيان Pinecone الصحفي عن الجولة B وتقرير Tech.eu عن Weaviate. وجولة LanceDB من منشور LanceDB عن الجولة A، وأرقام Milvus من إصدار Zilliz عن Milvus.
7. التحديات وعوائق الاعتماد
نادرا ما تكون قاعدة البيانات نفسها هي ما يعيق المؤسسات. تتوقع Gartner أن تتخلى المؤسسات خلال 2026 عن 60% من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي لا تدعمها بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي (Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk). وفي ذلك الإصدار توصي Gartner بإضافة مخازن المتجهات والتقطيع والتضمين وتكامل RAG إلى ممارسات إدارة البيانات القائمة بدلا من بناء منظومة منفصلة.
وتحدث الحوكمة أكبر فارق يمكن قياسه. فقد وجدت Databricks أن الشركات التي تستخدم أدوات حوكمة الذكاء الاصطناعي تضع عددا من مشاريع الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج يزيد 12 ضعفا. أما الفرق التي تختار قاعدة بيانات متجهية فتهتم أكثر بمعايير الأداء، لكن عددا مماثلا تقريبا يعتمد على مراجعات المجتمع أو على إثباتات المفهوم الخاصة بها.
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| المؤسسات التي تفتقر إلى ممارسات إدارة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي أو لا تتأكد من امتلاكها | 63% | استطلاع Gartner، الربع الثالث من 2024 (نشر في فبراير 2025) |
| مشاريع الذكاء الاصطناعي دون بيانات جاهزة له والمتوقع التخلي عنها خلال 2026 | 60% | Gartner، فبراير 2025 |
| المؤسسات التي تقدر أن بياناتها غير جاهزة للذكاء الاصطناعي | 57% | Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 |
| مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي المتوقع التخلي عنها بعد إثبات المفهوم بنهاية 2025 | 30% | Gartner، يوليو 2024 |
| أبرز طرق اختيار قاعدة البيانات المتجهية | معايير الأداء 40%، مراجعات المستخدمين 39.3%، إثباتات المفهوم 38% | Retool State of AI H1 2024 |
| مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تصل إلى الإنتاج مع أدوات الحوكمة | أكثر 12 ضعفا | Databricks State of AI Agents 2026 |
| أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تصل إلى الإنتاج مع أدوات التقييم | أكثر 6 أضعاف | Databricks State of AI Agents 2026 |
| المشاركون الذين يرون أن برنامج حوكمة الذكاء الاصطناعي لديهم غير كاف | 40% | استطلاع Economist Impact 2024، كما ورد في Databricks State of AI Agents 2026 |
ملاحظة سياقية: في Hype Cycle لعام 2025 تضع Gartner البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي عند ذروة التوقعات المبالغ فيها (Gartner Hype Cycle for AI 2025). ويحلل تقرير Databricks State of AI Agents أكثر من 20,000 مؤسسة.
الخلاصة: اعتماد المؤسسات لقواعد البيانات المتجهية بالأرقام
| المقياس | القيمة | المصدر |
|---|---|---|
| السوق العالمي في 2025 | من 2.58 مليار دولار إلى 3.02 مليار دولار (ثلاثة تقديرات) | Fortune Business Insights 2026؛ MarketsandMarkets 2025؛ The Business Research Company 2026 |
| توقعات السوق العالمي في 2030 | 8.95 مليار دولار (معدل نمو سنوي مركب 27.5%) | MarketsandMarkets 2025 |
| توقعات السوق العالمي في 2034 | 17.91 مليار دولار (معدل نمو سنوي مركب 24%) | Fortune Business Insights 2026 |
| معدل النمو السنوي المركب لقواعد البيانات المتجهية ضمن سوق أنظمة إدارة قواعد البيانات | 75.3% | Gartner DBMS Forecast، تحديث 2025 |
| إجمالي سوق أنظمة إدارة قواعد البيانات في 2026 | 161 مليار دولار (زيادة 18.4%) | Gartner DBMS Forecast، تحديث 2025 |
| المنطقة الأسرع نموا | آسيا والمحيط الهادئ، معدل نمو سنوي مركب 30.2% | MarketsandMarkets 2025 |
| حصة أمريكا الشمالية من الإيرادات في 2025 | من 36.6% إلى 41% | MarketsandMarkets 2025؛ Fortune Business Insights 2026 |
| أكبر قطاع عمودي | BFSI، 23% | Fortune Business Insights 2026 |
| الممارسون الذين يستخدمون قواعد البيانات المتجهية | 63.6% (من 20%) | Retool State of AI H1 2024 |
| تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات التي تستخدم RAG | 51% (من 31%) | Menlo Ventures 2024 |
| نمو استخدام قواعد البيانات المتجهية | 377% على أساس سنوي | Databricks State of Data + AI 2024 |
| أعلى نظام قواعد بيانات متجهية في DB-Engines | Elasticsearch، 95.50 | DB-Engines، سبتمبر 2026 |
| أعلى قاعدة بيانات متجهية مصممة لهذا الغرض في DB-Engines | Pinecone، 9.07 | DB-Engines، سبتمبر 2026 |
| مطورو وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون pgvector | 17.9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| معدل الاستعلامات الإنتاجي على نطاق المليار | 5,700 QPS عند P50 قدره 26 مللي ثانية (1.4 مليار متجه) | Pinecone 2025 |
| الاستيعاب المبكر في Amazon S3 Vectors | 40 مليار متجه في نحو أربعة أشهر | AWS 2025 |
| إجمالي تمويل Qdrant | 87.8 مليون دولار | Qdrant 2026 |
| اعتماد Milvus في بيئة الإنتاج | أكثر من 10,000 فريق مؤسسي | Zilliz 2025 |
| المؤسسات التي تفتقر إلى ممارسات بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي | 63% | Gartner 2025 |
| مشاريع الذكاء الاصطناعي المتوقع التخلي عنها دون بيانات جاهزة له | 60% خلال 2026 | Gartner 2025 |
المنهجية والمصادر
جمعنا نحو 75 نقطة بيانات خام عبر عمليات بحث موجهة، واحتفظنا بالأرقام التي أمكننا تتبعها إلى تقرير أو إيداع رسمي أو استطلاع أو قياس عن بعد من منصة أو إعلان من شركة. واستبعدنا الأرقام التي لا تظهر إلا في مدونات التجميع.
- MarketsandMarkets, Vector Database Market Report 2025-2030 (نشر في ديسمبر 2025)
- Fortune Business Insights, Vector Database Market 2026-2034 (حدث في سبتمبر 2026)
- The Business Research Company, Vector Database Global Market Report 2026
- Gartner, Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update
- Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk (فبراير 2025)
- Gartner, Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025 (أغسطس 2025)
- Gartner, 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept (يوليو 2024)
- Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise (600 من صناع قرار تقنية المعلومات في الولايات المتحدة)
- Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise (495 مشاركا)
- Retool, State of AI H1 2024 (نحو 730 مشاركا)
- Databricks, State of Data + AI 2024 (10,000 عميل)
- Databricks, State of AI Agents 2026 (أكثر من 20,000 مؤسسة)
- DB-Engines, Vector DBMS Ranking (سبتمبر 2026)
- Stack Overflow, Developer Survey 2025: AI
- Pinecone, Dedicated Read Nodes (ديسمبر 2025)
- Pinecone، البيان الصحفي عن الجولة B (أبريل 2023) وإعلان القيادة الجديدة (سبتمبر 2025)
- Timescale، إصدار معيار pgvectorscale (يونيو 2024)
- AWS، الإتاحة العامة لـ Amazon S3 Vectors (ديسمبر 2025)
- Qdrant، إعلان الجولة B (مارس 2026)
- Tech.eu، جولة Weaviate من الفئة B (أبريل 2023)
- LanceDB، إعلان الجولة A (يونيو 2025)
- Zilliz، إصدار بلوغ Milvus 40,000 نجمة على GitHub (ديسمبر 2025)
- Zilliz، مستودع VectorDBBench
- ملاحظة حول البيانات: تتعارض تقديرات حجم السوق الثلاثة لعام 2025 (2.58 مليار دولار من Fortune Business Insights، و2.65 مليار دولار من MarketsandMarkets، و3.02 مليار دولار من The Business Research Company) لأن كل شركة تعرّف الفئة بصورة مختلفة، كما تختلف حصصها لأمريكا الشمالية (36.6% مقابل 41%). وقد راجعت Menlo Ventures تقديرها الخاص لإنفاق المؤسسات على الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2024 من 13.8 مليار دولار في تقرير 2024 إلى 11.5 مليار دولار في تقرير 2025. ويستشهد هنا بتوقع Gartner بنسبة اعتماد 30% كما أوردته Zilliz. فبحث Gartner الأصلي خلف جدار دفع، وتصيغه المصادر الثانوية بصور مختلفة (30% من المؤسسات مقابل 30% من تطبيقات المؤسسات). ويأتي معدل النمو السنوي المركب البالغ 75.3% من ملخص Gartner العلني لتوقعات أنظمة إدارة قواعد البيانات لا من التقرير الكامل. وكل معيار أداء هنا أجرته أو نشرته جهة بائعة لها مصلحة تجارية، ولم يتم تكرار أي منها بصورة مستقلة. وتقيس نتائج DB-Engines الشعبية لا عمليات النشر. وتمثل استطلاعات الاعتماد (Retool H1 2024 وMenlo Ventures 2024 وDatabricks 2024) أحدث البيانات المتاحة الخاصة بالمتجهات. ومن المتوقع صدور أرقام أحدث في تقرير Menlo Ventures القادم للمؤسسات، ويتم تحديث تصنيف DB-Engines شهريا.
آخر تحديث: 3 أكتوبر 2026. نحدّث هذا الاستعراض كل ثلاثة أشهر، ومن المتوقع أن يأتي التحديث التالي عندما تنشر Menlo Ventures تقرير State of Generative AI in the Enterprise لعام 2026.