Databricks 플랫폼에서 벡터 데이터베이스 사용량은 고객 10,000곳 규모의 기반에서 1년 만에 377% 증가했다(Databricks, State of Data + AI 2024). 애널리스트들은 2025년 시장 규모를 2.58십억~3.02십억 달러로 추정하며 연 23.6%~27.5%의 성장을 예상한다. 한편 Gartner의 데이터베이스 전망은 벡터 데이터베이스를 가장 빠르게 성장하는 데이터베이스 부문으로 꼽으며 CAGR을 75.3%로 제시한다. 검색 증강 생성(RAG)은 이제 기업의 주된 용도가 되었다. Menlo Ventures는 생성형 AI 도입의 51%에서 RAG를 확인했으며, 이는 1년 전 31%에서 늘어난 수치다(더 넓은 지출 현황은 저희 생성형 AI 통계를 참고하세요). 저희는 Gartner, MarketsandMarkets, Fortune Business Insights, Menlo Ventures, Retool, Databricks, DB-Engines, Stack Overflow, AWS의 데이터와 Pinecone, Qdrant, Zilliz의 기업 발표를 종합했다.
요약
- 전 세계 벡터 데이터베이스 시장은 2025년 2.65십억 달러에서 2030년 8.95십억 달러로 성장할 전망이며, CAGR은 27.5%다 (MarketsandMarkets 2025)
- Gartner는 전체 DBMS 시장이 2026년에 18.4% 성장해 161십억 달러에 이를 것으로 보며, 벡터 데이터베이스가 CAGR 75.3%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상한다 (Gartner DBMS Forecast 2025 Update)
- 아시아 태평양이 가장 빠르게 성장하는 지역으로, CAGR 30.2%로 2030년까지 2.46십억 달러로 확대된다 (MarketsandMarkets 2025)
- 조사에 응한 AI 실무자의 63.6%가 2024년에 벡터 데이터베이스를 사용했으며, 이는 2023년 20%에서 늘어난 수치다 (Retool State of AI H1 2024)
- RAG는 2024년 기업 생성형 AI 도입의 51%에서 나타났으며, 이는 31%에서 증가한 수치다 (Menlo Ventures 2024)
- Databricks 고객의 벡터 데이터베이스 사용량은 전년 대비 377% 증가했다 (Databricks State of Data + AI 2024)
- Elasticsearch는 DB-Engines 벡터 DBMS 순위에서 95.50점을 기록해, 전용 설계 벡터 데이터베이스 중 1위인 Pinecone(9.07)의 10배가 넘는다 (DB-Engines, 2026년 9월)
- AI 에이전트를 개발하는 개발자의 17.9%가 pgvector를 사용하며, Pinecone은 11.2%다 (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- 1.4십억 개의 벡터에서 Pinecone은 초당 5,700건의 쿼리와 26밀리초의 중앙값 지연 시간을 보고한다 (Pinecone, Dedicated Read Nodes 2025)
- Amazon S3 Vectors는 출시 후 첫 4개월 동안 40십억 개의 벡터를 저장했으며, 전문 벡터 데이터베이스보다 비용이 최대 90% 낮다고 주장한다 (AWS 2025)
- Qdrant는 2026년 3월 50백만 달러 규모의 시리즈 B를 유치해 누적 투자액이 87.8백만 달러가 되었다 (Qdrant 2026)
- 63%의 조직이 AI에 적합한 데이터 관리 관행을 갖추지 못했거나 갖췄는지 확신하지 못한다 (Gartner 2025)
1. 시장 규모와 성장 전망
애널리스트들은 오늘날 시장 규모에 대해서는 의견이 갈리지만, 성장 속도에 대해서는 의견이 일치한다. 2025년 추정치는 약 440백만 달러 차이가 나는데(2.58십억 달러 대 3.02십억 달러), 대부분 카테고리를 정의하는 방식이 다르기 때문이다. 그런데도 모든 전망은 연 23.6%~27.5% 범위에 들어온다. MarketsandMarkets는 시장이 2030년까지 세 배 이상 커져 8.95십억 달러에 이를 것으로 전망한다.
이 카테고리는 전체 데이터베이스 시장과 비교하면 아직 작다. 2026년 최고 추정치인 The Business Research Company의 3.73십억 달러는 같은 해 Gartner의 DBMS 전망치 161십억 달러의 약 2.3%에 해당한다(3.73 / 161 = 0.023). 다만 두 추정치는 범위가 다르다. 18.4% 성장하는 시장 안에서 이 부문의 CAGR이 75.3%라는 점은 벡터 검색이 틈새 제품이 아니라 데이터베이스의 표준 기능이 되어 가고 있음을 시사한다. 수치는 MarketsandMarkets 벡터 데이터베이스 시장 보고서, Fortune Business Insights 벡터 데이터베이스 분석, Business Research Company 글로벌 시장 보고서에서 가져왔다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 전 세계 벡터 데이터베이스 시장, 2024년에서 2025년 | 2,006.2백만 달러에서 2,652.1백만 달러 | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| 전 세계 시장, 2026년 (최고 추정치) | 3.73십억 달러 | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| 전 세계 시장 전망, 2030년 | 8,945.7백만 달러 (CAGR 27.5%, 2025-2030년) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| 전 세계 벡터 데이터베이스 시장, 2025년 (다른 추정치) | 2.58십억 달러 | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| 전 세계 시장 전망, 2034년 | 17.91십억 달러, 2026년 3.2십억 달러에서 성장 (CAGR 24%) | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| 전 세계 시장, 2025년에서 2030년 (세 번째 추정치) | 3.02십억 달러에서 8.71십억 달러 (CAGR 23.6%, 2026-2030년) | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| 전체 DBMS 시장, 2026년 | 161십억 달러 (18.4% 증가) | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
| DBMS 전망 내 벡터 데이터베이스 CAGR | 75.3% | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
맥락 참고: The Business Research Company는 세 곳 중 단기 전망이 가장 낙관적이며, MarketsandMarkets는 성장 곡선이 가장 가파르다. Gartner의 DBMS 전망 전문은 유료 자료이므로, Gartner 관련 두 행은 Gartner DBMS 전망 요약에서 가져왔다.
2. 지역 및 산업별 분포
북미는 가장 큰 시장이지만 가장 빠르게 성장하는 시장은 아니다. 아시아 태평양은 연 30.2% 성장할 것으로 예상되며, 2030년에는 약 2.4십억 달러로 유럽과 비슷한 규모가 될 것이다. 그때쯤이면 시장은 지역별로 더 고르게 분포하게 되며, 이는 새로운 클라우드 리전을 어디에 열지 결정하는 벤더에게 중요한 의미가 있다.
산업별로는 은행과 소매가 지출의 거의 절반을 차지한다. 소매 및 이커머스는 가장 빠르게 성장하는 산업이기도 한데, 상품 검색과 추천이 임베딩의 초기 운영 용도였기 때문이다. 지역별 수치는 MarketsandMarkets 지역별 내역에서 가져왔다. 산업 및 기술별 비중은 Fortune Business Insights의 자료다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 북미 매출 비중, 2025년 | 36.6% (MarketsandMarkets) 대 41% (Fortune Business Insights) | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| 미국 시장, 2025년에서 2030년 | 874.0백만 달러에서 2,662.2백만 달러 (CAGR 25.0%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| 아시아 태평양 시장, 2025년에서 2030년 | 658.2백만 달러에서 2,460.1백만 달러 (CAGR 30.2%, 가장 빠름) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| 유럽 시장, 2025년에서 2030년 | 676.8백만 달러에서 2,397.4백만 달러 (CAGR 28.8%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| 구성 요소별 비중 | 솔루션 68%, 서비스 32% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| 산업별 지출 비중 | BFSI 23%, 소매 및 이커머스 22%, IT 및 ITeS 18%, 헬스케어 14% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| 소매 및 이커머스 성장률 | CAGR 33.8% (가장 빠른 산업) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| 기술별 비중 | 자연어 처리 46%, 컴퓨터 비전 31%, 추천 시스템 23% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
예외 참고: 같은 보고서는 영국(160.4백만 달러에서 559.8백만 달러, CAGR 28.4%), 중동 및 아프리카(228.0백만 달러에서 787.2백만 달러, CAGR 28.1%), 중남미(117.2백만 달러에서 313.1백만 달러, CAGR 21.7%, 가장 느린 지역)의 규모도 추정한다. 이 전망에서 중동 및 아프리카는 북미보다 빠르게 성장한다.
3. 기업 도입과 RAG 활용
한 번의 조사 주기 안에 벡터 데이터베이스는 대부분의 AI 팀이 써 보지 않은 것에서 대부분이 사용하는 것으로 바뀌었다. 약 730명의 실무자를 대상으로 한 Retool 조사에서 사용률은 1년 만에 20%에서 63.6%로 올랐다. Databricks의 텔레메트리도 운영 환경에서 같은 패턴을 보여 준다. 이 카테고리의 사용량은 전년 대비 377% 증가했고, 자사 벡터 검색이 퍼블릭 프리뷰에 들어간 뒤 약 3개월 동안에는 186% 증가했다(Databricks State of Data + AI).
RAG가 이러한 성장의 주된 이유다. Menlo Ventures의 2024년 기업 보고서에서 RAG는 도입 사례의 51%에서 나타났고 파인튜닝은 9%에 그쳤다. 대부분의 기업은 자사 데이터로 모델을 다시 학습시키기보다 쿼리 시점에 자사 데이터를 검색하는 방식을 택하고 있으며, 이 검색은 벡터 인덱스 위에서 돌아간다. 더 넓은 도입 현황은 저희 기업 AI 도입 통계와 RAG 통계를 참고하세요.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 벡터 데이터베이스를 사용하는 실무자 | 2024년 63.6% (2023년 20%에서 증가) | Retool State of AI H1 2024 |
| 직원 5,000명 이상 기업 중 모델 맞춤화에 벡터 DB 또는 RAG를 사용하는 비율 | 약 33% (전체 응답자 기준 23.2%) | Retool State of AI H1 2024 |
| RAG를 사용하는 기업 생성형 AI 도입 | 2024년 51% (2023년 31%에서 증가) | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| 파인튜닝을 사용하는 운영 모델 | 9% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| 벡터 데이터베이스 사용량의 전년 대비 성장률 | 377% | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Databricks 벡터 검색 프리뷰 이후 카테고리 성장률 | 3개월 남짓 동안 186% | Databricks State of Data + AI 2024 |
| 2026년까지 예측된 기업 벡터 데이터베이스 사용률 | 30% | Gartner 예측, 2025년 12월 Zilliz Milvus 릴리스에서 인용 |
| 기업 생성형 AI 지출, 2025년 | 37십억 달러 (2024년의 3.2배) | Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise |
최신성 알림: Retool, Menlo 2024, Databricks의 수치는 벡터 데이터베이스 도입에 한정해 구할 수 있는 가장 최근의 조사 및 텔레메트리 데이터다(Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024). Menlo의 2025년 보고서(응답자 495명, 2025년 11월)는 RAG를 프롬프트 설계 다음의 2위로 꼽지만 새로운 RAG 비율은 공개하지 않는다.
4. 인기 순위와 개발자 사용 현황
가장 인기 있는 벡터 데이터베이스는 나중에 벡터 기능을 추가한 검색 엔진이다. Elasticsearch는 DB-Engines 벡터 DBMS 순위에서 95.50점을 기록해, 전용 설계 벡터 데이터베이스 중 1위인 Pinecone(9.07)의 10배가 넘는다. Couchbase(9.43)도 3위로 Pinecone보다 위에 있다. 많은 기업은 전용 제품을 사기 전에 이미 운영 중인 시스템에서 벡터 검색을 켠다. DB-Engines 벡터 DBMS 순위는 26개 시스템을 추적한다.
개발자 조사에서도 같은 결과가 나타난다. Stack Overflow Developer Survey 2025에서 Redis는 AI 에이전트를 개발하는 개발자의 최상위 저장 계층(42.9%)이며, pgvector(17.9%)가 Pinecone(11.2%)을 앞선다. 기업 사이에서는 Menlo Ventures가 전용 설계 데이터베이스와 범용 데이터베이스가 거의 비등하다고 밝혔다. 이 수치의 에이전트 측면은 저희 AI 에이전트 통계를 참고하세요.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 추적 대상 벡터 DBMS | 26개 시스템 | DB-Engines Vector DBMS Ranking, 2026년 9월 |
| Elasticsearch 인기 점수 | 95.50 (1위) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, 2026년 9월 |
| OpenSearch 인기 점수 | 22.11 (2위) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, 2026년 9월 |
| Pinecone 인기 점수 | 9.07 (4위, 전용 설계 중 최상위) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, 2026년 9월 |
| Milvus / Qdrant / Weaviate 점수 | 6.85 / 6.82 / 4.74 | DB-Engines Vector DBMS Ranking, 2026년 9월 |
| 데이터 저장에 Redis를 사용하는 AI 에이전트 개발자 | 42.9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| ChromaDB / pgvector / Pinecone을 사용하는 AI 에이전트 개발자 | 19.7% / 17.9% / 11.2% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| 기업 벡터 데이터베이스 점유율: Pinecone / Postgres / MongoDB | 18% / 15% / 14% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
방법론 참고: DB-Engines는 인기도(검색 관심도, 채용 공고, Q&A 활동, 소셜 언급)를 측정하며 설치 수나 매출은 측정하지 않는다. Stack Overflow의 이 질문은 AI 에이전트를 사용하는 3,398명의 응답자에게만 물었다. 같은 모집단에서 Qdrant는 8.2%, Milvus는 5.2%, Weaviate는 4.5%, LanceDB는 4.4%를 기록했다.
5. 성능 및 확장성 벤치마크
10억 개 규모의 벡터 검색은 이제 100밀리초 미만에 결과를 반환하는 것이 일상이 되었다. 구매자에게 더 중요한 질문은 그 속도에 도달하는 데 드는 비용이다. Pinecone은 약 1.4십억 개의 벡터를 가진 운영 환경 이커머스 워크로드가 초당 5,700건의 쿼리를 중앙값 26밀리초, P99 지연 시간 60밀리초로 처리한다고 보고한다(Pinecone Dedicated Read Nodes 발표). 더 큰 인덱스는 여전히 더 느릴 수 있다. 같은 릴리스에서 480백만 개 벡터 워크로드는 P99가 170밀리초였다.
비용 면에서는 도전자들이 전문 벤더를 공략한다. Timescale은 자체 호스팅한 Postgres와 pgvectorscale 조합이 50백만 개 임베딩에서 Pinecone의 스토리지 최적화 티어를 앞섰으며 월 비용은 약 4분의 1이었다고 보고했다(Timescale 벤치마크 릴리스). 아래의 모든 수치는 벤더가 직접 실행한 것이므로, 경쟁사를 겨냥한 주장으로 받아들여야 한다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 135백만 벡터 미디어 검색 워크로드 | 600 QPS, P50 45밀리초, P99 96밀리초 (부하 테스트: 2,200 QPS, P99 99밀리초) | Pinecone, Dedicated Read Nodes, 2025년 12월 |
| 480백만 벡터 워크로드 | 380 QPS, P50 80밀리초, P99 170밀리초 | Pinecone, Dedicated Read Nodes, 2025년 12월 |
| 1.4십억 벡터 이커머스 추천 | 5,700 QPS, P50 26밀리초, P99 60밀리초 | Pinecone, Dedicated Read Nodes, 2025년 12월 |
| pgvectorscale 대 Pinecone s1, Cohere 임베딩 50백만 개 (768차원) | p95 지연 시간 28배 낮음, 재현율 99%에서 처리량 16배 높음 | Timescale 벤치마크, 2024년 6월 |
| 같은 테스트의 월 비용 | 자체 호스팅 약 835달러, Pinecone s1 3,241달러, Pinecone p2 3,889달러 | Timescale 벤치마크, 2024년 6월 |
| Amazon S3 Vectors 쿼리 지연 시간 | 약 100밀리초 (빈번한 쿼리), 1초 미만 (드문 쿼리) | AWS, S3 Vectors 정식 출시, 2025년 12월 |
| Amazon S3 Vectors 용량 | 인덱스당 2십억 벡터, 버킷당 20조 (프리뷰의 40배) | AWS, S3 Vectors 정식 출시, 2025년 12월 |
| RaBitQ 1비트 양자화 메모리 절감 | 72% | Zilliz, Milvus 릴리스, 2025년 12월 |
맥락 참고: 오픈소스 VectorDBBench 프로젝트는 이제 25개 이상의 데이터베이스 클라이언트와 최대 100백만 개 벡터의 데이터셋을 지원한다. 이 프로젝트는 Zilliz가 관리하며, Zilliz는 Milvus를 판매한다.
6. 투자 유치, 벤더, 하이퍼스케일러의 진입
투자 유치는 둔화되었다. 전문 벤더들은 2023년에 자금을 조달했고 지금은 그 자본으로 성장하는 반면, 하이퍼스케일러들은 기존 서비스에 벡터 스토리지를 내장하고 있다. AWS 고객은 4개월 남짓 만에 250,000개가 넘는 벡터 인덱스를 만들고 Amazon S3 Vectors에 40십억 개의 벡터를 적재했다(AWS S3 Vectors 정식 출시 게시물). 이는 전문 벤더가 도달하는 데 수년이 걸리는 수준의 도입이다.
Pinecone, Qdrant, Weaviate가 공개한 투자 유치 합계는 약 293.5백만 달러(138 + 87.8 + 67.7)다. 이는 2025년 가장 보수적인 시장 추정치의 약 11%에 해당하며(293.5 / 2,580 = 0.114), 이들 기업이 넉넉하지 않은 자본으로 운영되고 있음을 시사한다. 2025년 9월 Pinecone은 창업자를 최고 과학자로 이동시키고 새 CEO를 선임하며 5,000곳이 넘는 고객을 언급했다(Pinecone 경영진 발표). Qdrant의 시리즈 B 발표는 올해 이 카테고리에서 가장 큰 신규 라운드다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| Pinecone 시리즈 B | 100백만 달러, 기업가치 750백만 달러 (2023년 4월) | Pinecone 보도자료, 2023년 |
| Pinecone 누적 투자액 및 고객 수 | 138백만 달러 조달, 고객 5,000곳 이상 | Pinecone 보도자료, 2025년 9월 |
| Qdrant 시리즈 B | 50백만 달러 (2026년 3월), 누적 87.8백만 달러 조달 | Qdrant 시리즈 B 발표, 2026년 |
| Qdrant 오픈소스 성과 | 250백만 다운로드, GitHub 스타 29,000개 | Qdrant 시리즈 B 발표, 2026년 |
| Weaviate 시리즈 B | 50백만 달러 (2023년 4월), 누적 67.7백만 달러 조달 | Tech.eu, Weaviate 발표 보도, 2023년 |
| LanceDB 시리즈 A | 30백만 달러 (2025년 6월) | LanceDB 시리즈 A 발표, 2025년 |
| Milvus 도입 현황 | GitHub 스타 40,000개 이상, 운영 중인 기업 팀 10,000곳 이상 | Zilliz Milvus 보도자료, 2025년 12월 |
| Amazon S3 Vectors 초기 사용량 | 인덱스 250,000개 이상, 벡터 40십억 개, 쿼리 10억 건 이상, 전문 벡터 DB보다 비용 최대 90% 낮음 | AWS, S3 Vectors 정식 출시, 2025년 12월 |
최신성 알림: Pinecone과 Weaviate가 공개한 가장 최근의 기업가치가 책정된 라운드는 2023년 4월의 것이다. 출처: Pinecone 시리즈 B 릴리스와 Weaviate에 관한 Tech.eu 보도. LanceDB 라운드는 LanceDB 시리즈 A 게시물에서, Milvus 수치는 Zilliz Milvus 릴리스에서 가져왔다.
7. 도입의 과제와 장벽
기업의 발목을 잡는 것은 데이터베이스 자체인 경우가 드물다. Gartner는 2026년 중에 AI 대응 데이터의 뒷받침이 없는 AI 프로젝트의 60%를 조직들이 중단할 것으로 예측한다(Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk). 이 발표에서 Gartner는 별도의 스택을 구축하기보다 벡터 스토어, 청킹, 임베딩, RAG 통합을 기존 데이터 관리 관행에 추가할 것을 권고한다.
거버넌스가 측정 가능한 차이를 가장 크게 만든다. Databricks는 AI 거버넌스 도구를 사용하는 기업이 운영 환경에 올리는 AI 프로젝트가 12배 많다는 것을 확인했다. 벡터 데이터베이스를 고르는 팀은 성능 벤치마크를 가장 중시하지만, 거의 같은 수가 커뮤니티 리뷰나 자체 개념 검증에 의존한다.
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| AI 대응 데이터 관리 관행을 갖추지 못했거나 갖췄는지 확신하지 못하는 조직 | 63% | Gartner 조사, 2024년 3분기 (2025년 2월 발표) |
| AI 대응 데이터가 없어 2026년 중 중단될 것으로 예상되는 AI 프로젝트 | 60% | Gartner, 2025년 2월 |
| 자사 데이터가 AI에 적합하지 않다고 추정하는 조직 | 57% | Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 |
| 2025년 말까지 개념 검증 이후 중단될 것으로 예측된 생성형 AI 프로젝트 | 30% | Gartner, 2024년 7월 |
| 벡터 DB 선정의 주요 방법 | 성능 벤치마크 40%, 사용자 리뷰 39.3%, 개념 검증 38% | Retool State of AI H1 2024 |
| 거버넌스 도구를 갖추고 운영 단계에 이르는 AI 프로젝트 | 12배 많음 | Databricks State of AI Agents 2026 |
| 평가 도구를 갖추고 운영 단계에 이르는 AI 시스템 | 6배 많음 | Databricks State of AI Agents 2026 |
| 자사 AI 거버넌스 프로그램이 불충분하다고 생각하는 응답자 | 40% | Economist Impact 조사 2024, Databricks State of AI Agents 2026에서 인용 |
맥락 참고: 2025년 Hype Cycle에서 Gartner는 AI 대응 데이터와 AI 에이전트를 과도한 기대의 정점에 위치시킨다(Gartner Hype Cycle for AI 2025). Databricks State of AI Agents 보고서는 20,000곳이 넘는 조직을 분석한다.
숫자로 보는 벡터 데이터베이스 기업 도입
| 지표 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 전 세계 시장, 2025년 | 2.58십억 달러에서 3.02십억 달러 (세 가지 추정치) | Fortune Business Insights 2026; MarketsandMarkets 2025; The Business Research Company 2026 |
| 전 세계 시장 전망, 2030년 | 8.95십억 달러 (CAGR 27.5%) | MarketsandMarkets 2025 |
| 전 세계 시장 전망, 2034년 | 17.91십억 달러 (CAGR 24%) | Fortune Business Insights 2026 |
| DBMS 시장 내 벡터 DB CAGR | 75.3% | Gartner DBMS Forecast, 2025년 업데이트 |
| 전체 DBMS 시장, 2026년 | 161십억 달러 (18.4% 증가) | Gartner DBMS Forecast, 2025년 업데이트 |
| 가장 빠르게 성장하는 지역 | 아시아 태평양, CAGR 30.2% | MarketsandMarkets 2025 |
| 북미 매출 비중, 2025년 | 36.6%에서 41% | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| 최대 산업 | BFSI, 23% | Fortune Business Insights 2026 |
| 벡터 DB를 사용하는 실무자 | 63.6% (20%에서 증가) | Retool State of AI H1 2024 |
| RAG를 사용하는 기업 생성형 AI 도입 | 51% (31%에서 증가) | Menlo Ventures 2024 |
| 벡터 데이터베이스 사용량 성장 | 전년 대비 377% | Databricks State of Data + AI 2024 |
| DB-Engines 1위 벡터 DBMS | Elasticsearch, 95.50 | DB-Engines, 2026년 9월 |
| DB-Engines 전용 설계 벡터 DB 1위 | Pinecone, 9.07 | DB-Engines, 2026년 9월 |
| pgvector를 사용하는 AI 에이전트 개발자 | 17.9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| 10억 규모 운영 처리량 | 5,700 QPS, P50 26밀리초 (1.4십억 벡터) | Pinecone 2025 |
| Amazon S3 Vectors 초기 적재량 | 약 4개월 동안 40십억 벡터 | AWS 2025 |
| Qdrant 누적 투자액 | 87.8백만 달러 | Qdrant 2026 |
| Milvus 운영 도입 | 기업 팀 10,000곳 이상 | Zilliz 2025 |
| AI 대응 데이터 관행이 없는 조직 | 63% | Gartner 2025 |
| AI 대응 데이터가 없어 중단될 것으로 예상되는 AI 프로젝트 | 2026년 중 60% | Gartner 2025 |
방법론과 출처
저희는 표적 검색을 통해 약 75개의 원시 데이터를 수집했고, 보고서, 공시, 조사, 플랫폼 텔레메트리 또는 기업 발표까지 추적할 수 있는 수치만 남겼다. 애그리게이터 블로그에만 나타나는 수치는 제외했다.
- MarketsandMarkets, Vector Database Market Report 2025-2030 (2025년 12월 발행)
- Fortune Business Insights, Vector Database Market 2026-2034 (2026년 9월 업데이트)
- 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 (2025년 2월)
- Gartner, Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025 (2025년 8월)
- Gartner, 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept (2024년 7월)
- Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise (미국 IT 의사결정자 600명)
- Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise (응답자 495명)
- Retool, State of AI H1 2024 (응답자 약 730명)
- Databricks, State of Data + AI 2024 (고객 10,000곳)
- Databricks, State of AI Agents 2026 (20,000곳 이상의 조직)
- DB-Engines, Vector DBMS Ranking (2026년 9월)
- Stack Overflow, Developer Survey 2025: AI
- Pinecone, Dedicated Read Nodes (2025년 12월)
- Pinecone 시리즈 B 보도자료 (2023년 4월) 및 경영진 발표 (2025년 9월)
- Timescale, pgvectorscale 벤치마크 릴리스 (2024년 6월)
- AWS, Amazon S3 Vectors 정식 출시 (2025년 12월)
- Qdrant, 시리즈 B 발표 (2026년 3월)
- Tech.eu, Weaviate 시리즈 B (2023년 4월)
- LanceDB, 시리즈 A 발표 (2025년 6월)
- Zilliz, Milvus GitHub 스타 40,000개 달성 릴리스 (2025년 12월)
- Zilliz, VectorDBBench 저장소
- 데이터 참고 사항: 2025년 시장 규모의 세 가지 추정치는 서로 엇갈린다(Fortune Business Insights 2.58십억 달러, MarketsandMarkets 2.65십억 달러, The Business Research Company 3.02십억 달러). 각 기관이 카테고리를 다르게 정의하기 때문이며, 북미 비중도 서로 다르다(36.6% 대 41%). Menlo Ventures는 2024년 기업 생성형 AI 지출 추정치를 2024년 보고서의 13.8십억 달러에서 2025년 보고서의 11.5십억 달러로 스스로 수정했다. Gartner의 30% 도입 예측은 Zilliz가 보도한 그대로 인용했다. Gartner의 원본 연구는 유료이며 2차 출처마다 표현이 다르다(기업의 30% 대 기업 애플리케이션의 30%). 75.3%라는 CAGR은 보고서 전문이 아니라 Gartner가 공개한 DBMS 전망 요약에서 가져왔다. 여기에 실린 모든 벤치마크는 상업적 이해관계가 있는 벤더가 실행하거나 발표한 것이며, 독립적으로 재현된 것은 하나도 없다. DB-Engines 점수는 인기도를 측정하는 것이지 도입 현황을 측정하는 것이 아니다. 도입 조사(Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024)는 벡터에 한정해 구할 수 있는 가장 최근 데이터다. 더 새로운 수치는 Menlo Ventures의 다음 기업 보고서에서 나올 것으로 예상되며, DB-Engines 순위는 매월 업데이트된다.
마지막 업데이트: 2026년 10월 3일. 저희는 이 정리를 분기마다 업데이트하며, 다음 갱신은 Menlo Ventures가 2026년 State of Generative AI in the Enterprise 보고서를 발표할 때 이루어질 것으로 예상한다.