Die Nutzung von Vektordatenbanken auf der Databricks-Plattform wuchs innerhalb eines einzigen Jahres um 377%, bezogen auf eine Basis von 10.000 Kunden (Databricks, State of Data + AI 2024). Analysten beziffern den Markt 2025 auf 2,58 bis 3,02 Milliarden US-Dollar und erwarten ein Wachstum von 23,6% bis 27,5% pro Jahr, während Gartners Datenbankprognose Vektordatenbanken als am schnellsten wachsendes Datenbanksegment nennt, mit einer CAGR von 75,3%. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist inzwischen der wichtigste Einsatzzweck in Unternehmen: Menlo Ventures fand es in 51% der generativen KI-Implementierungen, nach 31% ein Jahr zuvor (mehr zum Gesamtbild der Ausgaben in unseren Statistiken zu generativer KI). Wir haben Daten von Gartner, MarketsandMarkets, Fortune Business Insights, Menlo Ventures, Retool, Databricks, DB-Engines, Stack Overflow, AWS sowie Ankündigungen von Anbietern wie Pinecone, Qdrant und Zilliz zusammengetragen.
TL;DR
- Der globale Markt für Vektordatenbanken soll von 2,65 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 8,95 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen, eine CAGR von 27,5% (MarketsandMarkets 2025)
- Gartner erwartet, dass der gesamte DBMS-Markt 2026 um 18,4% auf 161 Milliarden US-Dollar wächst, wobei Vektordatenbanken mit einer CAGR von 75,3% am schnellsten zulegen (Gartner DBMS Forecast 2025 Update)
- Asien-Pazifik ist die am schnellsten wachsende Region, mit einer CAGR von 30,2% auf 2,46 Milliarden US-Dollar bis 2030 (MarketsandMarkets 2025)
- 63,6% der befragten KI-Fachleute nutzten 2024 eine Vektordatenbank, nach 20% im Jahr 2023 (Retool State of AI H1 2024)
- RAG kam 2024 in 51% der generativen KI-Implementierungen in Unternehmen vor, nach 31% (Menlo Ventures 2024)
- Die Nutzung von Vektordatenbanken wuchs bei Databricks-Kunden um 377% gegenüber dem Vorjahr (Databricks State of Data + AI 2024)
- Elasticsearch erreicht im DB-Engines-Ranking für Vektor-DBMS 95,50 Punkte, mehr als das Zehnfache von Pinecone, der führenden speziell entwickelten Vektordatenbank (9,07) (DB-Engines, September 2026)
- 17,9% der Entwickler, die KI-Agenten bauen, nutzen pgvector, gegenüber 11,2% bei Pinecone (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- Bei 1,4 Milliarden Vektoren meldet Pinecone 5.700 Abfragen pro Sekunde bei einer mittleren Latenz von 26 ms (Pinecone, Dedicated Read Nodes 2025)
- Amazon S3 Vectors speicherte in den ersten vier Monaten 40 Milliarden Vektoren und wirbt mit bis zu 90% geringeren Kosten als spezialisierte Vektordatenbanken (AWS 2025)
- Qdrant sammelte im März 2026 in einer Series B 50 Millionen US-Dollar ein und kommt damit auf insgesamt 87,8 Millionen US-Dollar Finanzierung (Qdrant 2026)
- 63% der Organisationen verfügen nicht über die richtigen Datenmanagement-Praktiken für KI oder sind nicht sicher, ob sie es tun (Gartner 2025)
1. Marktgröße und Wachstumsprognosen
Analysten sind sich über die heutige Größe des Marktes uneins, aber einig darüber, wie schnell er wächst. Ihre Schätzungen für 2025 unterscheiden sich um etwa 440 Millionen US-Dollar (2,58 Milliarden US-Dollar gegenüber 3,02 Milliarden US-Dollar), vor allem weil sie die Kategorie unterschiedlich definieren, und doch landen alle Prognosen zwischen 23,6% und 27,5% pro Jahr. MarketsandMarkets prognostiziert, dass sich der Markt bis 2030 mehr als verdreifacht, auf 8,95 Milliarden US-Dollar.
Die Kategorie ist im Vergleich zum gesamten Datenbankmarkt weiterhin klein. Die höchste Schätzung für 2026, 3,73 Milliarden US-Dollar von The Business Research Company, entspricht etwa 2,3% von Gartners DBMS-Prognose von 161 Milliarden US-Dollar für dasselbe Jahr (3,73 / 161 = 0,023), und beide Schätzungen verwenden unterschiedliche Abgrenzungen. Eine Segment-CAGR von 75,3% in einem um 18,4% wachsenden Markt deutet darauf hin, dass Vektorsuche zu einer Standardfunktion von Datenbanken wird und kein Nischenprodukt bleibt. Die Zahlen stammen aus dem Bericht Vector Database Market von MarketsandMarkets, der Analyse zu Vektordatenbanken von Fortune Business Insights und dem globalen Marktbericht der Business Research Company.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Globaler Markt für Vektordatenbanken, 2024 bis 2025 | 2.006,2 Millionen US-Dollar bis 2.652,1 Millionen US-Dollar | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Globaler Markt, 2026 (höchste Schätzung) | 3,73 Milliarden US-Dollar | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Prognose für den globalen Markt, 2030 | 8.945,7 Millionen US-Dollar (CAGR 27,5%, 2025-2030) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Globaler Markt für Vektordatenbanken, 2025 (alternative Schätzung) | 2,58 Milliarden US-Dollar | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Prognose für den globalen Markt, 2034 | 17,91 Milliarden US-Dollar, nach 3,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 (CAGR 24%) | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Globaler Markt, 2025 bis 2030 (dritte Schätzung) | 3,02 Milliarden US-Dollar bis 8,71 Milliarden US-Dollar (CAGR 23,6%, 2026-2030) | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Gesamter DBMS-Markt, 2026 | 161 Milliarden US-Dollar (+18,4%) | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
| CAGR der Vektordatenbanken innerhalb der DBMS-Prognose | 75,3% | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
Kontexthinweis: The Business Research Company ist kurzfristig die optimistischste der drei Marktforscher. MarketsandMarkets hat die steilste Wachstumskurve. Gartners vollständige DBMS-Prognose liegt hinter einer Bezahlschranke, daher stammen die beiden Gartner-Zeilen aus der Zusammenfassung von Gartners DBMS-Prognose.
2. Aufschlüsselung nach Regionen und Branchen
Nordamerika ist der größte Markt, aber nicht der am schnellsten wachsende. Für Asien-Pazifik wird ein Wachstum von 30,2% pro Jahr prognostiziert, womit die Region bis 2030 mit Europa gleichziehen würde, bei rund 2,4 Milliarden US-Dollar. Bis dahin verteilt sich der Markt gleichmäßiger auf die Regionen, was für Anbieter wichtig ist, die entscheiden, wo sie neue Cloud-Regionen eröffnen.
Nach Branchen entfallen auf Banken und Einzelhandel zusammen fast die Hälfte der Ausgaben. Einzelhandel und E-Commerce ist zudem die am schnellsten wachsende Branche, weil Produktsuche und Empfehlungen zu den frühen produktiven Einsatzgebieten von Embeddings gehörten. Die regionalen Zahlen stammen aus der regionalen Aufschlüsselung von MarketsandMarkets. Die Anteile nach Branche und Technologie stammen von Fortune Business Insights.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Umsatzanteil Nordamerikas, 2025 | 36,6% (MarketsandMarkets) gegenüber 41% (Fortune Business Insights) | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| US-Markt, 2025 bis 2030 | 874,0 Millionen US-Dollar bis 2.662,2 Millionen US-Dollar (CAGR 25,0%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Markt Asien-Pazifik, 2025 bis 2030 | 658,2 Millionen US-Dollar bis 2.460,1 Millionen US-Dollar (CAGR 30,2%, am schnellsten) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Markt Europa, 2025 bis 2030 | 676,8 Millionen US-Dollar bis 2.397,4 Millionen US-Dollar (CAGR 28,8%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Anteil nach Komponente | Lösungen 68%, Services 32% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Anteil der Ausgaben nach Branche | BFSI 23%, Einzelhandel und E-Commerce 22%, IT und ITeS 18%, Gesundheitswesen 14% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Wachstumsrate Einzelhandel und E-Commerce | CAGR 33,8% (am schnellsten wachsende Branche) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Anteil nach Technologie | Natural Language Processing 46%, Computer Vision 31%, Empfehlungssysteme 23% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
Ausreißer-Hinweis: Derselbe Bericht beziffert das Vereinigte Königreich (160,4 Millionen US-Dollar bis 559,8 Millionen US-Dollar, CAGR 28,4%), den Nahen Osten und Afrika (228,0 Millionen US-Dollar bis 787,2 Millionen US-Dollar, CAGR 28,1%) und Lateinamerika (117,2 Millionen US-Dollar bis 313,1 Millionen US-Dollar, CAGR 21,7%, die langsamste Region). In der Prognose wächst der Nahe Osten mit Afrika schneller als Nordamerika.
3. Einführung in Unternehmen und RAG-Nutzung
Innerhalb eines Umfragezyklus wurden Vektordatenbanken von etwas, das die meisten KI-Teams noch nicht ausprobiert hatten, zu etwas, das die meisten von ihnen nutzen. In Retools Umfrage unter rund 730 Fachleuten stieg die Nutzung innerhalb eines Jahres von 20% auf 63,6%. Databricks’ Telemetrie zeigt dasselbe Muster in der Produktion: Die Nutzung der Kategorie wuchs um 377% gegenüber dem Vorjahr und um 186% in den rund drei Monaten, nachdem die eigene Vektorsuche in die öffentliche Vorschau ging (Databricks State of Data + AI).
RAG ist der Hauptgrund für dieses Wachstum. Im Unternehmensbericht 2024 von Menlo Ventures kam RAG in 51% der Implementierungen vor, Fine-Tuning dagegen nur in 9%. Die meisten Unternehmen entscheiden sich, ihre eigenen Daten zur Abfragezeit abzurufen, statt Modelle damit neu zu trainieren, und der Abruf läuft über einen Vektorindex. Unsere Statistiken zur KI-Einführung in Unternehmen und RAG-Statistiken behandeln das breitere Bild der Bereitstellung.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Fachleute, die eine Vektordatenbank nutzen | 63,6% im Jahr 2024 (nach 20% im Jahr 2023) | Retool State of AI H1 2024 |
| Unternehmen mit über 5.000 Beschäftigten, die Vektordatenbanken oder RAG zur Modellanpassung nutzen | Rund 33% (23,2% über alle Befragten) | Retool State of AI H1 2024 |
| Generative-KI-Implementierungen in Unternehmen mit RAG | 51% im Jahr 2024 (nach 31% im Jahr 2023) | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Produktionsmodelle mit Fine-Tuning | 9% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Wachstum der Nutzung von Vektordatenbanken gegenüber dem Vorjahr | 377% | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Wachstum der Kategorie nach der Vorschau der Databricks-Vektorsuche | 186% in gut drei Monaten | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Prognostizierte Unternehmensnutzung von Vektordatenbanken bis 2026 | 30% | Gartner-Prognose, zitiert in der Milvus-Mitteilung von Zilliz, Dezember 2025 |
| Unternehmensausgaben für generative KI, 2025 | 37 Milliarden US-Dollar (das 3,2-Fache von 2024) | Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise |
Aktualitätshinweis: Die Zahlen von Retool, Menlo 2024 und Databricks sind die aktuellsten verfügbaren Umfrage- und Telemetriedaten speziell zur Einführung von Vektordatenbanken: Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024. Menlos Bericht 2025 (495 Befragte, November 2025) stuft RAG hinter dem Prompt-Design auf Platz zwei ein, veröffentlicht aber keinen neuen RAG-Prozentwert.
4. Beliebtheitsrankings und Nutzung durch Entwickler
Die beliebteste Vektordatenbank ist eine Suchmaschine, die erst später Vektoren hinzugefügt hat. Elasticsearch erreicht im DB-Engines-Ranking für Vektor-DBMS 95,50 Punkte, mehr als das Zehnfache von Pinecone (9,07), der führenden speziell entwickelten Vektordatenbank. Auch Couchbase (9,43) liegt auf Platz drei vor Pinecone. Viele Unternehmen aktivieren die Vektorsuche in einem System, das sie bereits betreiben, bevor sie ein eigenes Produkt kaufen. Das DB-Engines-Ranking für Vektor-DBMS erfasst 26 Systeme.
Entwicklerumfragen zeigen dasselbe. Im Stack Overflow Developer Survey 2025 ist Redis die wichtigste Speicherschicht unter Entwicklern, die KI-Agenten bauen (42,9%), und pgvector (17,9%) schlägt Pinecone (11,2%). Unter Unternehmen fand Menlo Ventures speziell entwickelte und universelle Datenbanken nahezu gleichauf. Zur Agentenseite dieser Zahlen siehe unsere Statistiken zu KI-Agenten.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Erfasste Vektor-DBMS | 26 Systeme | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| Beliebtheitswert von Elasticsearch | 95,50 (Platz 1) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| Beliebtheitswert von OpenSearch | 22,11 (Platz 2) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| Beliebtheitswert von Pinecone | 9,07 (Platz 4, beste speziell entwickelte) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| Werte von Milvus / Qdrant / Weaviate | 6,85 / 6,82 / 4,74 | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| KI-Agenten-Entwickler, die Redis zur Datenspeicherung nutzen | 42,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| KI-Agenten-Entwickler, die ChromaDB / pgvector / Pinecone nutzen | 19,7% / 17,9% / 11,2% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Anteil bei Vektordatenbanken in Unternehmen: Pinecone / Postgres / MongoDB | 18% / 15% / 14% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
Methodenhinweis: DB-Engines misst Beliebtheit (Suchinteresse, Stellenanzeigen, Q&A-Aktivität und Erwähnungen in sozialen Medien), nicht Installationen oder Umsatz. Die Stack-Overflow-Frage wurde nur den 3.398 Befragten gestellt, die KI-Agenten nutzen. In derselben Gruppe erreichte Qdrant 8,2%, Milvus 5,2%, Weaviate 4,5% und LanceDB 4,4%.
5. Leistungs- und Skalierungs-Benchmarks
Die Suche über Milliarden von Vektoren liefert inzwischen routinemäßig Ergebnisse in unter 100 ms. Die für Käufer relevantere Frage sind die Kosten, um diese Geschwindigkeit zu erreichen. Pinecone berichtet von einer produktiven E-Commerce-Last mit rund 1,4 Milliarden Vektoren, die 5.700 Abfragen pro Sekunde bei einer Median-Latenz von 26 ms und einer P99-Latenz von 60 ms bedient (Ankündigung der Dedicated Read Nodes von Pinecone). Größere Indizes können weiterhin langsamer sein: Eine Last mit 480 Millionen Vektoren in derselben Mitteilung hatte eine P99-Latenz von 170 ms.
Bei den Kosten greifen Herausforderer die spezialisierten Anbieter an. Timescale berichtete, dass selbst gehostetes Postgres mit pgvectorscale die speicheroptimierte Stufe von Pinecone bei 50 Millionen Embeddings zu etwa einem Viertel der monatlichen Kosten übertraf (Benchmark-Mitteilung von Timescale). Jede der folgenden Zahlen wurde vom Anbieter selbst ermittelt, sie ist also als Behauptung gegenüber einem Wettbewerber zu verstehen.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Medien-Suchlast mit 135 Millionen Vektoren | 600 QPS, P50 45 ms, P99 96 ms (Lasttest: 2.200 QPS, P99 99 ms) | Pinecone, Dedicated Read Nodes, Dezember 2025 |
| Last mit 480 Millionen Vektoren | 380 QPS, P50 80 ms, P99 170 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, Dezember 2025 |
| E-Commerce-Empfehlungen mit 1,4 Milliarden Vektoren | 5.700 QPS, P50 26 ms, P99 60 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, Dezember 2025 |
| pgvectorscale gegenüber Pinecone s1, 50 Millionen Cohere-Embeddings (768 Dimensionen) | 28-fach geringere p95-Latenz, 16-fach höherer Durchsatz bei 99% Recall | Timescale-Benchmark, Juni 2024 |
| Monatliche Kosten im selben Test | Rund 835 US-Dollar selbst gehostet gegenüber 3.241 US-Dollar (Pinecone s1) und 3.889 US-Dollar (Pinecone p2) | Timescale-Benchmark, Juni 2024 |
| Abruflatenz von Amazon S3 Vectors | Rund 100 ms (häufig), unter 1 Sekunde (selten) | AWS, S3 Vectors allgemein verfügbar, Dezember 2025 |
| Kapazität von Amazon S3 Vectors | 2 Milliarden Vektoren pro Index, 20 Billionen pro Bucket (das 40-Fache der Vorschau) | AWS, S3 Vectors allgemein verfügbar, Dezember 2025 |
| Speicherreduktion durch 1-Bit-Quantisierung mit RaBitQ | 72% | Zilliz, Milvus-Release, Dezember 2025 |
Kontexthinweis: Das Open-Source-Projekt VectorDBBench unterstützt inzwischen mehr als 25 Datenbank-Clients und Datensätze mit bis zu 100 Millionen Vektoren. Zilliz pflegt das Projekt, und Zilliz verkauft Milvus.
6. Finanzierung, Anbieter und Einstieg der Hyperscaler
Die Finanzierung hat sich verlangsamt. Die Spezialisten haben 2023 Kapital eingesammelt und wachsen jetzt mit diesem Geld, während die Hyperscaler Vektorspeicher in ihre bestehenden Dienste einbauen. AWS-Kunden erstellten mehr als 250.000 Vektorindizes und luden in gut vier Monaten 40 Milliarden Vektoren in Amazon S3 Vectors (Beitrag zur allgemeinen Verfügbarkeit von AWS S3 Vectors). Eine solche Verbreitung brauchen spezialisierte Anbieter Jahre, um zu erreichen.
Pinecone, Qdrant und Weaviate haben zusammen rund 293,5 Millionen US-Dollar an Finanzierung offengelegt (138 + 87,8 + 67,7). Das sind etwa 11% der konservativsten Marktschätzung für 2025 (293,5 / 2.580 = 0,114), was darauf hindeutet, dass diese Unternehmen mit knappem Kapital arbeiten. Im September 2025 machte Pinecone seinen Gründer zum Chief Scientist und ernannte einen neuen CEO, unter Verweis auf mehr als 5.000 Kunden (Führungsankündigung von Pinecone). Qdrants Series-B-Ankündigung ist die größte neue Runde der Kategorie in diesem Jahr.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Pinecone Series B | 100 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 750 Millionen US-Dollar (April 2023) | Pressemitteilung von Pinecone, 2023 |
| Gesamtfinanzierung und Kunden von Pinecone | 138 Millionen US-Dollar eingesammelt; über 5.000 Kunden | Pressemitteilung von Pinecone, September 2025 |
| Qdrant Series B | 50 Millionen US-Dollar (März 2026); insgesamt 87,8 Millionen US-Dollar eingesammelt | Series-B-Ankündigung von Qdrant, 2026 |
| Open-Source-Zugkraft von Qdrant | 250 Millionen Downloads; 29.000 GitHub-Sterne | Series-B-Ankündigung von Qdrant, 2026 |
| Weaviate Series B | 50 Millionen US-Dollar (April 2023); insgesamt 67,7 Millionen US-Dollar eingesammelt | Tech.eu, berichtet über die Ankündigung von Weaviate, 2023 |
| LanceDB Series A | 30 Millionen US-Dollar (Juni 2025) | Series-A-Ankündigung von LanceDB, 2025 |
| Verbreitung von Milvus | Über 40.000 GitHub-Sterne; über 10.000 Unternehmensteams in der Produktion | Pressemitteilung von Zilliz zu Milvus, Dezember 2025 |
| Frühe Nutzung von Amazon S3 Vectors | Über 250.000 Indizes, 40 Milliarden Vektoren, über 1 Milliarde Abfragen; bis zu 90% geringere Kosten gegenüber spezialisierten Vektordatenbanken | AWS, S3 Vectors allgemein verfügbar, Dezember 2025 |
Aktualitätshinweis: Die jüngsten offengelegten Finanzierungsrunden mit Bewertung von Pinecone und Weaviate stammen vom April 2023. Quellen: die Pressemitteilung zur Series B von Pinecone und der Tech.eu-Bericht zu Weaviate. Die LanceDB-Runde stammt aus dem Beitrag zur Series A von LanceDB, und die Milvus-Zahlen stammen aus der Milvus-Mitteilung von Zilliz.
7. Herausforderungen und Hürden bei der Einführung
Die Datenbank selbst ist selten das, was Unternehmen ausbremst. Gartner sagt voraus, dass Organisationen bis Ende 2026 60% der KI-Projekte aufgeben werden, die nicht durch KI-taugliche Daten gestützt sind (Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk). In dieser Mitteilung empfiehlt Gartner, Vektorspeicher, Chunking, Embedding und RAG-Integration in bestehende Datenmanagement-Praktiken aufzunehmen, statt einen separaten Stack aufzubauen.
Governance macht den größten messbaren Unterschied. Databricks stellte fest, dass Unternehmen, die KI-Governance-Werkzeuge einsetzen, 12-mal so viele KI-Projekte in die Produktion bringen. Teams, die eine Vektordatenbank auswählen, achten am meisten auf Leistungs-Benchmarks, doch fast ebenso viele verlassen sich auf Community-Bewertungen oder eigene Machbarkeitsstudien.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Organisationen ohne KI-taugliche Datenmanagement-Praktiken oder ohne Sicherheit darüber | 63% | Gartner-Umfrage, 3. Quartal 2024 (veröffentlicht im Februar 2025) |
| KI-Projekte ohne KI-taugliche Daten, die bis Ende 2026 voraussichtlich aufgegeben werden | 60% | Gartner, Februar 2025 |
| Organisationen, die ihre Daten als nicht KI-tauglich einschätzen | 57% | Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 |
| Generative-KI-Projekte, die bis Ende 2025 nach der Machbarkeitsstudie voraussichtlich aufgegeben werden | 30% | Gartner, Juli 2024 |
| Wichtigste Auswahlmethoden für Vektordatenbanken | Leistungs-Benchmarks 40%, Nutzerbewertungen 39,3%, Machbarkeitsstudien 38% | Retool State of AI H1 2024 |
| KI-Projekte, die mit Governance-Werkzeugen die Produktion erreichen | 12-mal mehr | Databricks State of AI Agents 2026 |
| KI-Systeme, die mit Evaluierungswerkzeugen die Produktion erreichen | 6-mal mehr | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Befragte, die ihr KI-Governance-Programm für unzureichend halten | 40% | Economist-Impact-Umfrage 2024, zitiert in Databricks State of AI Agents 2026 |
Kontexthinweis: Im Hype Cycle 2025 platziert Gartner KI-taugliche Daten und KI-Agenten auf dem Gipfel der überzogenen Erwartungen (Gartner Hype Cycle for AI 2025). Der Bericht Databricks State of AI Agents analysiert mehr als 20.000 Organisationen.
Zusammenfassung: Einführung von Vektordatenbanken in Unternehmen in Zahlen
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Globaler Markt, 2025 | 2,58 Milliarden US-Dollar bis 3,02 Milliarden US-Dollar (drei Schätzungen) | Fortune Business Insights 2026; MarketsandMarkets 2025; The Business Research Company 2026 |
| Prognose für den globalen Markt, 2030 | 8,95 Milliarden US-Dollar (CAGR 27,5%) | MarketsandMarkets 2025 |
| Prognose für den globalen Markt, 2034 | 17,91 Milliarden US-Dollar (CAGR 24%) | Fortune Business Insights 2026 |
| CAGR der Vektordatenbanken innerhalb des DBMS-Marktes | 75,3% | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| Gesamter DBMS-Markt, 2026 | 161 Milliarden US-Dollar (+18,4%) | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| Am schnellsten wachsende Region | Asien-Pazifik, CAGR 30,2% | MarketsandMarkets 2025 |
| Umsatzanteil Nordamerikas, 2025 | 36,6% bis 41% | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| Größte Branche | BFSI, 23% | Fortune Business Insights 2026 |
| Fachleute, die Vektordatenbanken nutzen | 63,6% (von 20%) | Retool State of AI H1 2024 |
| Generative-KI-Implementierungen in Unternehmen mit RAG | 51% (von 31%) | Menlo Ventures 2024 |
| Wachstum der Nutzung von Vektordatenbanken | 377% gegenüber dem Vorjahr | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Führendes Vektor-DBMS bei DB-Engines | Elasticsearch, 95,50 | DB-Engines, September 2026 |
| Führende speziell entwickelte Vektordatenbank bei DB-Engines | Pinecone, 9,07 | DB-Engines, September 2026 |
| KI-Agenten-Entwickler, die pgvector nutzen | 17,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Produktiver Durchsatz im Milliardenmaßstab | 5.700 QPS bei P50 26 ms (1,4 Milliarden Vektoren) | Pinecone 2025 |
| Frühe Datenaufnahme bei Amazon S3 Vectors | 40 Milliarden Vektoren in rund vier Monaten | AWS 2025 |
| Gesamtfinanzierung von Qdrant | 87,8 Millionen US-Dollar | Qdrant 2026 |
| Produktiver Einsatz von Milvus | Über 10.000 Unternehmensteams | Zilliz 2025 |
| Organisationen ohne KI-taugliche Datenpraktiken | 63% | Gartner 2025 |
| KI-Projekte, die ohne KI-taugliche Daten voraussichtlich aufgegeben werden | 60% bis Ende 2026 | Gartner 2025 |
Methodik und Quellen
Wir haben rund 75 Rohdatenpunkte über gezielte Recherchen gesammelt und die Zahlen behalten, die sich auf einen Bericht, eine Meldung an Behörden, eine Umfrage, Plattform-Telemetrie oder eine Unternehmensankündigung zurückführen ließen. Zahlen, die nur auf Aggregator-Blogs auftauchen, haben wir weggelassen.
- MarketsandMarkets, Vector Database Market Report 2025-2030 (veröffentlicht im Dezember 2025)
- Fortune Business Insights, Vector Database Market 2026-2034 (aktualisiert im September 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 (Februar 2025)
- Gartner, Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025 (August 2025)
- Gartner, 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept (Juli 2024)
- Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise (600 IT-Entscheider in den USA)
- Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise (495 Befragte)
- Retool, State of AI H1 2024 (rund 730 Befragte)
- Databricks, State of Data + AI 2024 (10.000 Kunden)
- Databricks, State of AI Agents 2026 (über 20.000 Organisationen)
- DB-Engines, Vector DBMS Ranking (September 2026)
- Stack Overflow, Developer Survey 2025: AI
- Pinecone, Dedicated Read Nodes (Dezember 2025)
- Pinecone, Pressemitteilung zur Series B (April 2023) und Führungsankündigung (September 2025)
- Timescale, Benchmark-Mitteilung zu pgvectorscale (Juni 2024)
- AWS, Amazon S3 Vectors allgemein verfügbar (Dezember 2025)
- Qdrant, Series-B-Ankündigung (März 2026)
- Tech.eu, Weaviate Series B (April 2023)
- LanceDB, Series-A-Ankündigung (Juni 2025)
- Zilliz, Mitteilung zu 40.000 GitHub-Sternen für Milvus (Dezember 2025)
- Zilliz, VectorDBBench-Repository
- Daten-Hinweis: Die drei Schätzungen der Marktgröße für 2025 widersprechen sich (2,58 Milliarden US-Dollar von Fortune Business Insights, 2,65 Milliarden US-Dollar von MarketsandMarkets, 3,02 Milliarden US-Dollar von The Business Research Company), weil jeder Marktforscher die Kategorie anders definiert, und auch ihre Nordamerika-Anteile weichen voneinander ab (36,6% gegenüber 41%). Menlo Ventures hat seine eigenen Unternehmensausgaben für generative KI 2024 von 13,8 Milliarden US-Dollar im Bericht 2024 auf 11,5 Milliarden US-Dollar im Bericht 2025 korrigiert. Gartners Prognose einer Nutzung von 30% wird hier so zitiert, wie Zilliz sie wiedergab. Die ursprüngliche Gartner-Studie liegt hinter einer Bezahlschranke, und Sekundärquellen formulieren sie unterschiedlich (30% der Unternehmen gegenüber 30% der Unternehmensanwendungen). Die CAGR von 75,3% stammt aus Gartners öffentlicher Zusammenfassung der DBMS-Prognose, nicht aus dem vollständigen Bericht. Jeder hier genannte Benchmark wurde von einem Anbieter mit kommerziellem Interesse durchgeführt oder veröffentlicht, und keiner wurde unabhängig repliziert. Die Werte von DB-Engines messen Beliebtheit, nicht Einsatz. Die Umfragen zur Einführung (Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024) sind die aktuellsten verfügbaren vektorspezifischen Daten. Neuere Zahlen werden im nächsten Unternehmensbericht von Menlo Ventures erwartet, und das DB-Engines-Ranking wird monatlich aktualisiert.
Zuletzt aktualisiert: 3. Oktober 2026. Wir aktualisieren diese Zusammenstellung vierteljährlich, und die nächste Aktualisierung wird erwartet, wenn Menlo Ventures seinen Bericht 2026 State of Generative AI in the Enterprise veröffentlicht.