El uso de bases de datos vectoriales en la plataforma Databricks creció 377% en un solo año sobre una base de 10.000 clientes (Databricks, State of Data + AI 2024). Los analistas sitúan el mercado de 2025 entre US$ 2,58 mil millones y US$ 3,02 mil millones y esperan un crecimiento de 23,6% a 27,5% anual, mientras que el pronóstico de bases de datos de Gartner señala a las bases de datos vectoriales como el segmento de más rápido crecimiento, con un CAGR de 75,3%. La generación aumentada por recuperación (RAG) es hoy el principal uso empresarial: Menlo Ventures la encontró en 51% de las implementaciones de IA generativa, frente a 31% un año antes (consulte nuestras estadísticas de IA generativa para un panorama más amplio del gasto). Recopilamos datos de Gartner, MarketsandMarkets, Fortune Business Insights, Menlo Ventures, Retool, Databricks, DB-Engines, Stack Overflow, AWS y de anuncios de proveedores como Pinecone, Qdrant y Zilliz.
TL;DR
- Se proyecta que el mercado global de bases de datos vectoriales crezca de US$ 2,65 mil millones en 2025 a US$ 8,95 mil millones en 2030, un CAGR de 27,5% (MarketsandMarkets 2025)
- Gartner espera que el mercado total de DBMS crezca 18,4% hasta US$ 161 mil millones en 2026, con las bases de datos vectoriales creciendo más rápido, a un CAGR de 75,3% (Gartner DBMS Forecast 2025 Update)
- Asia-Pacífico es la región de más rápido crecimiento, con un CAGR de 30,2% hasta US$ 2,46 mil millones en 2030 (MarketsandMarkets 2025)
- 63,6% de los profesionales de IA encuestados usó una base de datos vectorial en 2024, frente a 20% en 2023 (Retool State of AI H1 2024)
- El RAG apareció en 51% de las implementaciones empresariales de IA generativa en 2024, frente a 31% (Menlo Ventures 2024)
- El uso de bases de datos vectoriales creció 377% interanual entre los clientes de Databricks (Databricks State of Data + AI 2024)
- Elasticsearch obtiene 95,50 en el ranking de DBMS vectoriales de DB-Engines, más de 10 veces la puntuación de Pinecone, la principal base de datos vectorial especializada (9,07) (DB-Engines, septiembre de 2026)
- 17,9% de los desarrolladores que crean agentes de IA usa pgvector, frente a 11,2% de Pinecone (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- Con 1.400 millones de vectores, Pinecone informa 5.700 consultas por segundo con una latencia mediana de 26 ms (Pinecone, Dedicated Read Nodes 2025)
- Amazon S3 Vectors almacenó 40.000 millones de vectores en sus primeros cuatro meses y afirma costar hasta 90% menos que las bases de datos vectoriales especializadas (AWS 2025)
- Qdrant levantó una Serie B de US$ 50 millones en marzo de 2026, con lo que su financiamiento total asciende a US$ 87,8 millones (Qdrant 2026)
- 63% de las organizaciones no tiene, o no está seguro de tener, las prácticas de gestión de datos adecuadas para la IA (Gartner 2025)
1. Tamaño del Mercado y Pronósticos de Crecimiento
Los analistas discrepan sobre el tamaño actual del mercado, pero coinciden en lo rápido que crece. Sus estimaciones para 2025 difieren en unos US$ 440 millones (US$ 2,58 mil millones frente a US$ 3,02 mil millones), sobre todo porque definen la categoría de forma distinta, y aun así todos los pronósticos se sitúan entre 23,6% y 27,5% anual. MarketsandMarkets proyecta que el mercado más que se triplicará, hasta US$ 8,95 mil millones, en 2030.
La categoría sigue siendo pequeña frente al mercado de bases de datos en su conjunto. La estimación más alta para 2026, US$ 3,73 mil millones de The Business Research Company, equivale a cerca de 2,3% del pronóstico de US$ 161 mil millones de DBMS de Gartner para el mismo año (3,73 / 161 = 0,023), y ambas estimaciones usan alcances distintos. Un CAGR de 75,3% del segmento dentro de un mercado que crece 18,4% sugiere que la búsqueda vectorial se está convirtiendo en una función estándar de las bases de datos, no en un producto de nicho. Las cifras provienen del informe Vector Database Market de MarketsandMarkets, del análisis de bases de datos vectoriales de Fortune Business Insights y del informe global de mercado de Business Research Company.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Mercado global de bases de datos vectoriales, 2024 a 2025 | US$ 2.006,2 millones a US$ 2.652,1 millones | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Mercado global, 2026 (estimación más alta) | US$ 3,73 mil millones | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Pronóstico del mercado global, 2030 | US$ 8.945,7 millones (CAGR de 27,5%, 2025-2030) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Mercado global de bases de datos vectoriales, 2025 (estimación alternativa) | US$ 2,58 mil millones | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Pronóstico del mercado global, 2034 | US$ 17,91 mil millones, frente a US$ 3,2 mil millones en 2026 (CAGR de 24%) | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Mercado global, 2025 a 2030 (tercera estimación) | US$ 3,02 mil millones a US$ 8,71 mil millones (CAGR de 23,6%, 2026-2030) | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Mercado total de DBMS, 2026 | US$ 161 mil millones (+18,4%) | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
| CAGR de las bases de datos vectoriales dentro del pronóstico de DBMS | 75,3% | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
Nota de contexto: The Business Research Company es la más optimista de las tres consultoras en el corto plazo. MarketsandMarkets tiene la curva de crecimiento más pronunciada. El pronóstico completo de DBMS de Gartner está tras un muro de pago, por lo que las dos filas de Gartner provienen del resumen del pronóstico de DBMS de Gartner.
2. Desglose Regional y por Industria
Norteamérica es el mayor mercado, pero no el de más rápido crecimiento. Se proyecta que Asia-Pacífico crezca 30,2% al año, lo que la igualaría con Europa en cerca de US$ 2,4 mil millones en 2030. Para entonces el mercado estará repartido de forma más pareja entre regiones, algo que importa a los proveedores que deciden dónde abrir nuevas regiones de nube.
Por industria, la banca y el comercio minorista juntos concentran casi la mitad del gasto. El comercio minorista y electrónico es además el vertical de más rápido crecimiento, porque la búsqueda de productos y las recomendaciones fueron de los primeros usos de embeddings en producción. Las cifras regionales provienen del desglose regional de MarketsandMarkets. Las cuotas por industria y tecnología provienen de Fortune Business Insights.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Cuota de ingresos de Norteamérica, 2025 | 36,6% (MarketsandMarkets) frente a 41% (Fortune Business Insights) | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| Mercado de EE. UU., 2025 a 2030 | US$ 874,0 millones a US$ 2.662,2 millones (CAGR de 25,0%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Mercado de Asia-Pacífico, 2025 a 2030 | US$ 658,2 millones a US$ 2.460,1 millones (CAGR de 30,2%, el más rápido) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Mercado de Europa, 2025 a 2030 | US$ 676,8 millones a US$ 2.397,4 millones (CAGR de 28,8%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Cuota por componente | Soluciones 68%, servicios 32% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Cuota del gasto por vertical | BFSI 23%, comercio minorista y electrónico 22%, TI e ITeS 18%, salud 14% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Tasa de crecimiento del comercio minorista y electrónico | CAGR de 33,8% (vertical de más rápido crecimiento) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Cuota por tecnología | Procesamiento de lenguaje natural 46%, visión por computadora 31%, sistemas de recomendación 23% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
Nota sobre valores atípicos: el mismo informe dimensiona el Reino Unido (US$ 160,4 millones a US$ 559,8 millones, CAGR de 28,4%), Oriente Medio y África (US$ 228,0 millones a US$ 787,2 millones, CAGR de 28,1%) y América Latina (US$ 117,2 millones a US$ 313,1 millones, CAGR de 21,7%, la región más lenta). En su pronóstico, Oriente Medio y África crece más rápido que Norteamérica.
3. Adopción Empresarial y Uso de RAG
En un solo ciclo de encuestas, las bases de datos vectoriales pasaron de ser algo que la mayoría de los equipos de IA no había probado a algo que la mayoría usa. En la encuesta de Retool a unos 730 profesionales, el uso subió de 20% a 63,6% en un año. La telemetría de Databricks muestra el mismo patrón en producción: el uso de la categoría creció 377% interanual y 186% en los cerca de tres meses posteriores a que su propia búsqueda vectorial entrara en vista previa pública (Databricks State of Data + AI).
El RAG es la razón principal de este crecimiento. En el informe empresarial 2024 de Menlo Ventures, el RAG apareció en 51% de las implementaciones, mientras que el fine-tuning apareció en solo 9%. La mayoría de las empresas prefiere recuperar sus propios datos al momento de la consulta en lugar de reentrenar modelos con ellos, y la recuperación se apoya en un índice vectorial. Nuestras estadísticas de adopción de IA empresarial y estadísticas de RAG cubren el panorama más amplio de implementación.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Profesionales que usan una base de datos vectorial | 63,6% en 2024 (frente a 20% en 2023) | Retool State of AI H1 2024 |
| Empresas con más de 5.000 empleados que usan bases de datos vectoriales o RAG para personalizar modelos | Cerca de 33% (23,2% entre todos los encuestados) | Retool State of AI H1 2024 |
| Implementaciones empresariales de IA generativa que usan RAG | 51% en 2024 (frente a 31% en 2023) | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Modelos en producción que usan fine-tuning | 9% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Crecimiento interanual del uso de bases de datos vectoriales | 377% | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Crecimiento de la categoría tras la vista previa de la búsqueda vectorial de Databricks | 186% en poco más de tres meses | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Uso empresarial previsto de bases de datos vectoriales para 2026 | 30% | Predicción de Gartner, citada en el comunicado de Milvus de Zilliz, diciembre de 2025 |
| Gasto empresarial en IA generativa, 2025 | US$ 37 mil millones (3,2 veces el de 2024) | Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise |
Aviso de vigencia: las cifras de Retool, Menlo 2024 y Databricks son los datos de encuestas y telemetría más recientes disponibles específicamente sobre la adopción de bases de datos vectoriales: Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024. El informe 2025 de Menlo (495 encuestados, noviembre de 2025) sitúa al RAG en segundo lugar, después del diseño de prompts, pero no publica un nuevo porcentaje de RAG.
4. Rankings de Popularidad y Uso entre Desarrolladores
La base de datos vectorial más popular es un motor de búsqueda que añadió vectores después. Elasticsearch obtiene 95,50 en el ranking de DBMS vectoriales de DB-Engines, más de 10 veces la puntuación de Pinecone (9,07), la principal base de datos vectorial especializada. Couchbase (9,43) también queda por encima de Pinecone, en tercer lugar. Muchas empresas activan la búsqueda vectorial en un sistema que ya operan antes de comprar un producto dedicado. El ranking de DBMS vectoriales de DB-Engines hace seguimiento de 26 sistemas.
Las encuestas a desarrolladores muestran lo mismo. En la Stack Overflow Developer Survey 2025, Redis es la principal capa de almacenamiento entre los desarrolladores que crean agentes de IA (42,9%), y pgvector (17,9%) supera a Pinecone (11,2%). Entre las empresas, Menlo Ventures encontró a las bases de datos especializadas y a las de propósito general casi empatadas. Para el lado de los agentes de estas cifras, consulte nuestras estadísticas de agentes de IA.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| DBMS vectoriales con seguimiento | 26 sistemas | DB-Engines Vector DBMS Ranking, septiembre de 2026 |
| Puntuación de popularidad de Elasticsearch | 95,50 (n.º 1) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, septiembre de 2026 |
| Puntuación de popularidad de OpenSearch | 22,11 (n.º 2) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, septiembre de 2026 |
| Puntuación de popularidad de Pinecone | 9,07 (n.º 4, la mejor especializada) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, septiembre de 2026 |
| Puntuaciones de Milvus / Qdrant / Weaviate | 6,85 / 6,82 / 4,74 | DB-Engines Vector DBMS Ranking, septiembre de 2026 |
| Desarrolladores de agentes de IA que usan Redis para almacenar datos | 42,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Desarrolladores de agentes de IA que usan ChromaDB / pgvector / Pinecone | 19,7% / 17,9% / 11,2% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Cuota de bases de datos vectoriales empresariales: Pinecone / Postgres / MongoDB | 18% / 15% / 14% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
Nota metodológica: DB-Engines mide popularidad (interés de búsqueda, ofertas de empleo, actividad de preguntas y respuestas y menciones en redes sociales), no instalaciones ni ingresos. La pregunta de Stack Overflow se hizo solo a los 3.398 encuestados que usan agentes de IA. En ese mismo grupo, Qdrant obtuvo 8,2%, Milvus 5,2%, Weaviate 4,5% y LanceDB 4,4%.
5. Benchmarks de Rendimiento y Escala
La búsqueda sobre miles de millones de vectores ya devuelve resultados de forma habitual en menos de 100 ms. La pregunta más relevante para los compradores es cuánto cuesta alcanzar esa velocidad. Pinecone informa de una carga de comercio electrónico en producción de unos 1.400 millones de vectores que atiende 5.700 consultas por segundo con una mediana de 26 ms y una latencia P99 de 60 ms (anuncio de Dedicated Read Nodes de Pinecone). Los índices más grandes aún pueden ser más lentos: una carga de 480 millones de vectores en el mismo comunicado tuvo un P99 de 170 ms.
El costo es donde los competidores atacan a los proveedores especializados. Timescale informó que Postgres autoalojado con pgvectorscale superó el nivel optimizado para almacenamiento de Pinecone en 50 millones de embeddings por cerca de una cuarta parte del costo mensual (comunicado del benchmark de Timescale). Todas las cifras siguientes fueron obtenidas por los propios proveedores, así que conviene tratarlas como una afirmación hecha contra un competidor.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Carga de búsqueda de medios con 135 millones de vectores | 600 QPS, P50 45 ms, P99 96 ms (prueba de carga: 2.200 QPS, P99 99 ms) | Pinecone, Dedicated Read Nodes, diciembre de 2025 |
| Carga con 480 millones de vectores | 380 QPS, P50 80 ms, P99 170 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, diciembre de 2025 |
| Recomendaciones de comercio electrónico con 1.400 millones de vectores | 5.700 QPS, P50 26 ms, P99 60 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, diciembre de 2025 |
| pgvectorscale frente a Pinecone s1, 50 millones de embeddings de Cohere (768 dimensiones) | Latencia p95 28 veces menor, rendimiento 16 veces mayor con 99% de recall | Benchmark de Timescale, junio de 2024 |
| Costo mensual en la misma prueba | Cerca de US$ 835 autoalojado frente a US$ 3.241 (Pinecone s1) y US$ 3.889 (Pinecone p2) | Benchmark de Timescale, junio de 2024 |
| Latencia de consulta de Amazon S3 Vectors | Cerca de 100 ms (frecuente), menos de 1 segundo (poco frecuente) | AWS, S3 Vectors disponibilidad general, diciembre de 2025 |
| Capacidad de Amazon S3 Vectors | 2.000 millones de vectores por índice, 20 billones por bucket (40 veces la vista previa) | AWS, S3 Vectors disponibilidad general, diciembre de 2025 |
| Reducción de memoria con cuantización de 1 bit RaBitQ | 72% | Zilliz, lanzamiento de Milvus, diciembre de 2025 |
Nota de contexto: el proyecto de código abierto VectorDBBench ahora admite más de 25 clientes de bases de datos y conjuntos de datos de hasta 100 millones de vectores. Zilliz mantiene el proyecto, y Zilliz vende Milvus.
6. Financiamiento, Proveedores y Entrada de los Hiperescaladores
El financiamiento se ha desacelerado. Los especialistas levantaron capital en 2023 y ahora crecen con ese dinero, mientras que los hiperescaladores integran el almacenamiento vectorial en sus servicios existentes. Los clientes de AWS crearon más de 250.000 índices vectoriales y cargaron 40.000 millones de vectores en Amazon S3 Vectors en poco más de cuatro meses (publicación de disponibilidad general de AWS S3 Vectors). Ese es el tipo de adopción que a los proveedores especializados les lleva años alcanzar.
Pinecone, Qdrant y Weaviate han divulgado cerca de US$ 293,5 millones en financiamiento combinado (138 + 87,8 + 67,7). Eso equivale a cerca de 11% de la estimación de mercado más conservadora de 2025 (293,5 / 2.580 = 0,114), lo que sugiere que estas empresas operan con capital ajustado. En septiembre de 2025, Pinecone pasó a su fundador al cargo de científico jefe y nombró a un nuevo CEO, citando más de 5.000 clientes (anuncio de liderazgo de Pinecone). El anuncio de la Serie B de Qdrant es la mayor ronda nueva de la categoría este año.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Serie B de Pinecone | US$ 100 millones con una valoración de US$ 750 millones (abril de 2023) | Comunicado de prensa de Pinecone, 2023 |
| Financiamiento total y clientes de Pinecone | US$ 138 millones levantados; más de 5.000 clientes | Comunicado de prensa de Pinecone, septiembre de 2025 |
| Serie B de Qdrant | US$ 50 millones (marzo de 2026); US$ 87,8 millones levantados en total | Anuncio de la Serie B de Qdrant, 2026 |
| Tracción de código abierto de Qdrant | 250 millones de descargas; 29.000 estrellas en GitHub | Anuncio de la Serie B de Qdrant, 2026 |
| Serie B de Weaviate | US$ 50 millones (abril de 2023); US$ 67,7 millones levantados en total | Tech.eu, informando sobre el anuncio de Weaviate, 2023 |
| Serie A de LanceDB | US$ 30 millones (junio de 2025) | Anuncio de la Serie A de LanceDB, 2025 |
| Adopción de Milvus | Más de 40.000 estrellas en GitHub; más de 10.000 equipos empresariales en producción | Comunicado de prensa de Milvus de Zilliz, diciembre de 2025 |
| Uso inicial de Amazon S3 Vectors | Más de 250.000 índices, 40.000 millones de vectores, más de 1.000 millones de consultas; hasta 90% menos de costo frente a bases de datos vectoriales especializadas | AWS, S3 Vectors disponibilidad general, diciembre de 2025 |
Aviso de vigencia: las rondas más recientes con valoración divulgada de Pinecone y Weaviate datan de abril de 2023. Fuentes: el comunicado de la Serie B de Pinecone y el informe de Tech.eu sobre Weaviate. La ronda de LanceDB proviene de la publicación de la Serie A de LanceDB, y las cifras de Milvus provienen del comunicado de Milvus de Zilliz.
7. Desafíos y Barreras para la Adopción
La base de datos en sí rara vez es lo que frena a las empresas. Gartner predice que, hasta finales de 2026, las organizaciones abandonarán 60% de los proyectos de IA que no cuenten con datos listos para IA (Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk). En ese comunicado, Gartner recomienda añadir almacenes vectoriales, chunking, embeddings e integración de RAG a las prácticas existentes de gestión de datos en lugar de construir una pila aparte.
La gobernanza marca la mayor diferencia medible. Databricks encontró que las empresas que usan herramientas de gobernanza de IA llevan a producción 12 veces más proyectos de IA. Los equipos que eligen una base de datos vectorial se fijan sobre todo en los benchmarks de rendimiento, pero casi tantos confían en reseñas de la comunidad o en sus propias pruebas de concepto.
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Organizaciones que carecen de prácticas de gestión de datos listas para IA, o no están seguras de tenerlas | 63% | Encuesta de Gartner, 3T 2024 (publicada en febrero de 2025) |
| Proyectos de IA sin datos listos para IA que se prevé abandonar hasta finales de 2026 | 60% | Gartner, febrero de 2025 |
| Organizaciones que estiman que sus datos no están listos para IA | 57% | Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 |
| Proyectos de IA generativa que se prevé abandonar tras la prueba de concepto a finales de 2025 | 30% | Gartner, julio de 2024 |
| Principales métodos de selección de bases de datos vectoriales | Benchmarks de rendimiento 40%, reseñas de usuarios 39,3%, pruebas de concepto 38% | Retool State of AI H1 2024 |
| Proyectos de IA que llegan a producción con herramientas de gobernanza | 12 veces más | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Sistemas de IA que llegan a producción con herramientas de evaluación | 6 veces más | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Encuestados que creen que su programa de gobernanza de IA es insuficiente | 40% | Encuesta de Economist Impact 2024, citada en Databricks State of AI Agents 2026 |
Nota de contexto: en el Hype Cycle de 2025, Gartner sitúa los datos listos para IA y los agentes de IA en el Pico de Expectativas Infladas (Gartner Hype Cycle for AI 2025). El informe Databricks State of AI Agents analiza más de 20.000 organizaciones.
Resumen: Adopción Empresarial de Bases de Datos Vectoriales en Cifras
| Métrica | Valor | Fuente |
|---|---|---|
| Mercado global, 2025 | US$ 2,58 mil millones a US$ 3,02 mil millones (tres estimaciones) | Fortune Business Insights 2026; MarketsandMarkets 2025; The Business Research Company 2026 |
| Pronóstico del mercado global, 2030 | US$ 8,95 mil millones (CAGR de 27,5%) | MarketsandMarkets 2025 |
| Pronóstico del mercado global, 2034 | US$ 17,91 mil millones (CAGR de 24%) | Fortune Business Insights 2026 |
| CAGR de las bases de datos vectoriales dentro del mercado de DBMS | 75,3% | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| Mercado total de DBMS, 2026 | US$ 161 mil millones (+18,4%) | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| Región de más rápido crecimiento | Asia-Pacífico, CAGR de 30,2% | MarketsandMarkets 2025 |
| Cuota de ingresos de Norteamérica, 2025 | 36,6% a 41% | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| Mayor vertical | BFSI, 23% | Fortune Business Insights 2026 |
| Profesionales que usan bases de datos vectoriales | 63,6% (desde 20%) | Retool State of AI H1 2024 |
| Implementaciones empresariales de IA generativa que usan RAG | 51% (desde 31%) | Menlo Ventures 2024 |
| Crecimiento del uso de bases de datos vectoriales | 377% interanual | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Principal DBMS vectorial en DB-Engines | Elasticsearch, 95,50 | DB-Engines, septiembre de 2026 |
| Principal base de datos vectorial especializada en DB-Engines | Pinecone, 9,07 | DB-Engines, septiembre de 2026 |
| Desarrolladores de agentes de IA que usan pgvector | 17,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Rendimiento en producción a escala de miles de millones | 5.700 QPS con P50 de 26 ms (1.400 millones de vectores) | Pinecone 2025 |
| Ingesta inicial de Amazon S3 Vectors | 40.000 millones de vectores en unos cuatro meses | AWS 2025 |
| Financiamiento total de Qdrant | US$ 87,8 millones | Qdrant 2026 |
| Adopción de Milvus en producción | Más de 10.000 equipos empresariales | Zilliz 2025 |
| Organizaciones sin prácticas de datos listas para IA | 63% | Gartner 2025 |
| Proyectos de IA que se prevé abandonar sin datos listos para IA | 60% hasta finales de 2026 | Gartner 2025 |
Metodología y Fuentes
Recopilamos unos 75 datos en bruto mediante búsquedas dirigidas y conservamos las cifras que pudimos rastrear hasta un informe, presentación regulatoria, encuesta, telemetría de plataforma o anuncio de una empresa. Dejamos fuera las cifras que aparecen solo en blogs agregadores.
- MarketsandMarkets, Vector Database Market Report 2025-2030 (publicado en diciembre de 2025)
- Fortune Business Insights, Vector Database Market 2026-2034 (actualizado en septiembre de 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 (febrero de 2025)
- Gartner, Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025 (agosto de 2025)
- Gartner, 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept (julio de 2024)
- Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise (600 responsables de decisiones de TI en EE. UU.)
- Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise (495 encuestados)
- Retool, State of AI H1 2024 (unos 730 encuestados)
- Databricks, State of Data + AI 2024 (10.000 clientes)
- Databricks, State of AI Agents 2026 (más de 20.000 organizaciones)
- DB-Engines, Vector DBMS Ranking (septiembre de 2026)
- Stack Overflow, Developer Survey 2025: AI
- Pinecone, Dedicated Read Nodes (diciembre de 2025)
- Pinecone, comunicado de prensa de la Serie B (abril de 2023) y anuncio de liderazgo (septiembre de 2025)
- Timescale, comunicado del benchmark de pgvectorscale (junio de 2024)
- AWS, Amazon S3 Vectors disponibilidad general (diciembre de 2025)
- Qdrant, anuncio de la Serie B (marzo de 2026)
- Tech.eu, Serie B de Weaviate (abril de 2023)
- LanceDB, anuncio de la Serie A (junio de 2025)
- Zilliz, comunicado de las 40.000 estrellas de Milvus en GitHub (diciembre de 2025)
- Zilliz, repositorio de VectorDBBench
- Nota sobre los datos: las tres estimaciones del tamaño del mercado en 2025 difieren (US$ 2,58 mil millones de Fortune Business Insights, US$ 2,65 mil millones de MarketsandMarkets, US$ 3,02 mil millones de The Business Research Company) porque cada consultora define la categoría de forma distinta, y sus cuotas de Norteamérica también difieren (36,6% frente a 41%). Menlo Ventures revisó su propio gasto empresarial en IA generativa de 2024, de US$ 13,8 mil millones en el informe de 2024 a US$ 11,5 mil millones en el de 2025. La predicción de adopción de 30% de Gartner se cita aquí tal como la reportó Zilliz. La investigación original de Gartner está tras un muro de pago, y las fuentes secundarias la formulan de manera distinta (30% de las empresas frente a 30% de las aplicaciones empresariales). El CAGR de 75,3% proviene del resumen público de Gartner sobre el pronóstico de DBMS, no del informe completo. Todos los benchmarks aquí fueron ejecutados o publicados por un proveedor con interés comercial, y ninguno ha sido replicado de forma independiente. Las puntuaciones de DB-Engines miden popularidad, no implementaciones. Las encuestas de adopción (Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024) son los datos más recientes disponibles específicos sobre bases de datos vectoriales. Se esperan cifras más recientes en el próximo informe empresarial de Menlo Ventures, y el ranking de DB-Engines se actualiza mensualmente.
Última actualización: 3 de octubre de 2026. Actualizamos este informe trimestralmente, y la próxima revisión se espera cuando Menlo Ventures publique su informe 2026 State of Generative AI in the Enterprise.