O uso de bancos de dados vetoriais na plataforma Databricks cresceu 377% em um único ano, sobre uma base de 10.000 clientes (Databricks, State of Data + AI 2024). Os analistas estimam o mercado de 2025 entre US$ 2,58 bilhões e US$ 3,02 bilhões e esperam crescimento de 23,6% a 27,5% ao ano, enquanto a previsão de bancos de dados da Gartner aponta os bancos de dados vetoriais como o segmento que mais cresce, com CAGR de 75,3%. A geração aumentada por recuperação (RAG) é hoje o principal uso corporativo: a Menlo Ventures a encontrou em 51% das implementações de IA generativa, ante 31% um ano antes (veja nossas estatísticas de IA generativa para um panorama mais amplo dos gastos). Reunimos dados de Gartner, MarketsandMarkets, Fortune Business Insights, Menlo Ventures, Retool, Databricks, DB-Engines, Stack Overflow, AWS e de comunicados de fornecedores como Pinecone, Qdrant e Zilliz.
TL;DR
- O mercado global de bancos de dados vetoriais deve crescer de US$ 2,65 bilhões em 2025 para US$ 8,95 bilhões em 2030, um CAGR de 27,5% (MarketsandMarkets 2025)
- A Gartner espera que o mercado total de DBMS cresça 18,4%, para US$ 161 bilhões em 2026, com os bancos de dados vetoriais crescendo mais rápido, a um CAGR de 75,3% (Gartner DBMS Forecast 2025 Update)
- A Ásia-Pacífico é a região de crescimento mais rápido, com CAGR de 30,2%, chegando a US$ 2,46 bilhões em 2030 (MarketsandMarkets 2025)
- 63,6% dos profissionais de IA pesquisados usaram um banco de dados vetorial em 2024, ante 20% em 2023 (Retool State of AI H1 2024)
- O RAG apareceu em 51% das implementações corporativas de IA generativa em 2024, ante 31% (Menlo Ventures 2024)
- O uso de bancos de dados vetoriais cresceu 377% ano a ano entre os clientes da Databricks (Databricks State of Data + AI 2024)
- O Elasticsearch marca 95,50 no ranking de DBMS vetoriais do DB-Engines, mais de 10 vezes a pontuação do Pinecone, o principal banco de dados vetorial dedicado (9,07) (DB-Engines, setembro de 2026)
- 17,9% dos desenvolvedores que criam agentes de IA usam pgvector, contra 11,2% do Pinecone (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- Com 1,4 bilhão de vetores, a Pinecone informa 5.700 consultas por segundo com latência mediana de 26 ms (Pinecone, Dedicated Read Nodes 2025)
- O Amazon S3 Vectors armazenou 40 bilhões de vetores nos primeiros quatro meses e afirma custar até 90% menos que bancos de dados vetoriais especializados (AWS 2025)
- A Qdrant captou uma Série B de US$ 50 milhões em março de 2026, elevando o total captado para US$ 87,8 milhões (Qdrant 2026)
- 63% das organizações não têm, ou não têm certeza de ter, as práticas de gestão de dados adequadas para IA (Gartner 2025)
1. Tamanho do Mercado e Projeções de Crescimento
Os analistas divergem sobre o tamanho atual do mercado, mas concordam sobre a velocidade de crescimento. Suas estimativas para 2025 diferem em cerca de US$ 440 milhões (US$ 2,58 bilhões contra US$ 3,02 bilhões), principalmente porque definem a categoria de formas diferentes, e ainda assim todas as projeções ficam entre 23,6% e 27,5% ao ano. A MarketsandMarkets projeta que o mercado mais que triplicará, chegando a US$ 8,95 bilhões em 2030.
A categoria ainda é pequena perto do mercado de bancos de dados como um todo. A maior estimativa para 2026, US$ 3,73 bilhões da The Business Research Company, equivale a cerca de 2,3% da previsão de US$ 161 bilhões de DBMS da Gartner para o mesmo ano (3,73 / 161 = 0,023), e as duas estimativas usam escopos diferentes. Um CAGR de 75,3% do segmento dentro de um mercado que cresce 18,4% sugere que a busca vetorial está se tornando um recurso padrão dos bancos de dados, não um produto de nicho. Os números vêm do relatório Vector Database Market da MarketsandMarkets, da análise de bancos de dados vetoriais da Fortune Business Insights e do relatório global de mercado da Business Research Company.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Mercado global de bancos de dados vetoriais, 2024 a 2025 | US$ 2.006,2 milhões a US$ 2.652,1 milhões | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Mercado global, 2026 (maior estimativa) | US$ 3,73 bilhões | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Projeção do mercado global, 2030 | US$ 8.945,7 milhões (CAGR de 27,5%, 2025-2030) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Mercado global de bancos de dados vetoriais, 2025 (estimativa alternativa) | US$ 2,58 bilhões | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Projeção do mercado global, 2034 | US$ 17,91 bilhões, ante US$ 3,2 bilhões em 2026 (CAGR de 24%) | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Mercado global, 2025 a 2030 (terceira estimativa) | US$ 3,02 bilhões a US$ 8,71 bilhões (CAGR de 23,6%, 2026-2030) | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Mercado total de DBMS, 2026 | US$ 161 bilhões (+18,4%) | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
| CAGR dos bancos de dados vetoriais dentro da previsão de DBMS | 75,3% | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
Nota de contexto: a The Business Research Company é a mais otimista das três consultorias no curto prazo. A MarketsandMarkets tem a curva de crescimento mais acentuada. A previsão completa de DBMS da Gartner fica atrás de um paywall, então as duas linhas da Gartner vêm do resumo da previsão de DBMS da Gartner.
2. Distribuição Regional e por Setor
A América do Norte é o maior mercado, mas não o que mais cresce. A Ásia-Pacífico deve crescer 30,2% ao ano, o que a colocaria no mesmo patamar da Europa, em cerca de US$ 2,4 bilhões em 2030. Até lá, o mercado estará distribuído de forma mais equilibrada entre as regiões, o que importa para fornecedores que decidem onde abrir novas regiões de nuvem.
Por setor, bancos e varejo juntos respondem por quase metade dos gastos. Varejo e e-commerce também é o vertical que mais cresce, porque busca de produtos e recomendações foram usos de produção precoces de embeddings. Os números regionais vêm do detalhamento regional da MarketsandMarkets. As participações por setor e tecnologia vêm da Fortune Business Insights.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Participação da América do Norte na receita, 2025 | 36,6% (MarketsandMarkets) contra 41% (Fortune Business Insights) | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| Mercado dos EUA, 2025 a 2030 | US$ 874,0 milhões a US$ 2.662,2 milhões (CAGR de 25,0%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Mercado da Ásia-Pacífico, 2025 a 2030 | US$ 658,2 milhões a US$ 2.460,1 milhões (CAGR de 30,2%, o mais rápido) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Mercado da Europa, 2025 a 2030 | US$ 676,8 milhões a US$ 2.397,4 milhões (CAGR de 28,8%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Participação por componente | Soluções 68%, serviços 32% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Participação dos gastos por vertical | BFSI 23%, varejo e e-commerce 22%, TI e ITeS 18%, saúde 14% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Taxa de crescimento de varejo e e-commerce | CAGR de 33,8% (vertical de crescimento mais rápido) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Participação por tecnologia | Processamento de linguagem natural 46%, visão computacional 31%, sistemas de recomendação 23% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
Nota sobre outliers: o mesmo relatório dimensiona o Reino Unido (US$ 160,4 milhões a US$ 559,8 milhões, CAGR de 28,4%), o Oriente Médio e a África (US$ 228,0 milhões a US$ 787,2 milhões, CAGR de 28,1%) e a América Latina (US$ 117,2 milhões a US$ 313,1 milhões, CAGR de 21,7%, a região mais lenta). Na projeção, Oriente Médio e África crescem mais rápido que a América do Norte.
3. Adoção Corporativa e Uso de RAG
Em um único ciclo de pesquisa, os bancos de dados vetoriais passaram de algo que a maioria das equipes de IA não tinha testado para algo que a maioria usa. Na pesquisa da Retool com cerca de 730 profissionais, o uso subiu de 20% para 63,6% em um ano. A telemetria da Databricks mostra o mesmo padrão em produção: o uso da categoria cresceu 377% ano a ano e 186% nos cerca de três meses após a busca vetorial da própria empresa entrar em prévia pública (Databricks State of Data + AI).
O RAG é o principal motivo desse crescimento. No relatório corporativo de 2024 da Menlo Ventures, o RAG apareceu em 51% das implementações, enquanto o fine-tuning apareceu em apenas 9%. A maioria das empresas está optando por recuperar seus próprios dados no momento da consulta em vez de retreinar modelos com eles, e a recuperação roda sobre um índice vetorial. Nossas estatísticas de adoção de IA corporativa e estatísticas de RAG cobrem o panorama mais amplo de implantação.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Profissionais que usam um banco de dados vetorial | 63,6% em 2024 (ante 20% em 2023) | Retool State of AI H1 2024 |
| Empresas com mais de 5.000 funcionários que usam bancos de dados vetoriais ou RAG para personalizar modelos | Cerca de 33% (23,2% entre todos os respondentes) | Retool State of AI H1 2024 |
| Implementações corporativas de IA generativa que usam RAG | 51% em 2024 (ante 31% em 2023) | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Modelos em produção que usam fine-tuning | 9% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Crescimento anual do uso de bancos de dados vetoriais | 377% | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Crescimento da categoria após a prévia da busca vetorial da Databricks | 186% em pouco mais de três meses | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Uso corporativo previsto de bancos de dados vetoriais até 2026 | 30% | Previsão da Gartner, citada no comunicado do Milvus da Zilliz, dezembro de 2025 |
| Gasto corporativo em IA generativa, 2025 | US$ 37 bilhões (3,2x o de 2024) | Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise |
Sinal de atualidade: os números da Retool, da Menlo de 2024 e da Databricks são os dados de pesquisa e telemetria mais recentes disponíveis especificamente sobre a adoção de bancos de dados vetoriais: Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024. O relatório de 2025 da Menlo (495 respondentes, novembro de 2025) coloca o RAG em segundo lugar, atrás do design de prompts, mas não publica um novo percentual de RAG.
4. Rankings de Popularidade e Uso por Desenvolvedores
O banco de dados vetorial mais popular é um mecanismo de busca que adicionou vetores depois. O Elasticsearch marca 95,50 no ranking de DBMS vetoriais do DB-Engines, mais de 10 vezes a pontuação do Pinecone (9,07), o principal banco de dados vetorial dedicado. O Couchbase (9,43) também aparece à frente do Pinecone, em terceiro lugar. Muitas empresas ativam a busca vetorial em um sistema que já operam antes de comprar um produto dedicado. O ranking de DBMS vetoriais do DB-Engines acompanha 26 sistemas.
As pesquisas com desenvolvedores mostram o mesmo. Na Stack Overflow Developer Survey 2025, o Redis é a principal camada de armazenamento entre desenvolvedores que criam agentes de IA (42,9%), e o pgvector (17,9%) supera o Pinecone (11,2%). Entre as empresas, a Menlo Ventures encontrou os bancos de dados dedicados e os de uso geral quase empatados. Para o lado dos agentes desses números, veja nossas estatísticas de agentes de IA.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| DBMS vetoriais acompanhados | 26 sistemas | DB-Engines Vector DBMS Ranking, setembro de 2026 |
| Pontuação de popularidade do Elasticsearch | 95,50 (nº 1) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, setembro de 2026 |
| Pontuação de popularidade do OpenSearch | 22,11 (nº 2) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, setembro de 2026 |
| Pontuação de popularidade do Pinecone | 9,07 (nº 4, o melhor dedicado) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, setembro de 2026 |
| Pontuações de Milvus / Qdrant / Weaviate | 6,85 / 6,82 / 4,74 | DB-Engines Vector DBMS Ranking, setembro de 2026 |
| Desenvolvedores de agentes de IA que usam Redis para armazenamento de dados | 42,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Desenvolvedores de agentes de IA que usam ChromaDB / pgvector / Pinecone | 19,7% / 17,9% / 11,2% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Participação em bancos de dados vetoriais corporativos: Pinecone / Postgres / MongoDB | 18% / 15% / 14% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
Nota de metodologia: o DB-Engines mede popularidade (interesse de busca, vagas de emprego, atividade de perguntas e respostas e menções em redes sociais), não instalações nem receita. A pergunta do Stack Overflow foi feita apenas aos 3.398 respondentes que usam agentes de IA. No mesmo grupo, o Qdrant teve 8,2%, o Milvus 5,2%, o Weaviate 4,5% e o LanceDB 4,4%.
5. Benchmarks de Desempenho e Escala
A busca em bilhões de vetores hoje retorna resultados rotineiramente em menos de 100 ms. A pergunta mais relevante para quem compra é o custo de chegar a essa velocidade. A Pinecone informa uma carga de e-commerce em produção de cerca de 1,4 bilhão de vetores que atende 5.700 consultas por segundo com latência mediana de 26 ms e P99 de 60 ms (anúncio dos Dedicated Read Nodes da Pinecone). Índices maiores ainda podem ser mais lentos: uma carga de 480 milhões de vetores no mesmo comunicado teve P99 de 170 ms.
O custo é onde os concorrentes atacam os fornecedores especializados. A Timescale informou que o Postgres autohospedado com pgvectorscale superou a camada otimizada para armazenamento da Pinecone em 50 milhões de embeddings, a cerca de um quarto do custo mensal (comunicado do benchmark da Timescale). Todos os números abaixo foram obtidos pelos próprios fornecedores, então trate-os como uma afirmação feita contra um concorrente.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Carga de busca de mídia com 135 milhões de vetores | 600 QPS, P50 45 ms, P99 96 ms (teste de carga: 2.200 QPS, P99 99 ms) | Pinecone, Dedicated Read Nodes, dezembro de 2025 |
| Carga com 480 milhões de vetores | 380 QPS, P50 80 ms, P99 170 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, dezembro de 2025 |
| Recomendações de e-commerce com 1,4 bilhão de vetores | 5.700 QPS, P50 26 ms, P99 60 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, dezembro de 2025 |
| pgvectorscale contra Pinecone s1, 50 milhões de embeddings da Cohere (768 dimensões) | Latência p95 28x menor, vazão 16x maior com 99% de recall | Benchmark da Timescale, junho de 2024 |
| Custo mensal no mesmo teste | Cerca de US$ 835 autohospedado contra US$ 3.241 (Pinecone s1) e US$ 3.889 (Pinecone p2) | Benchmark da Timescale, junho de 2024 |
| Latência de consulta do Amazon S3 Vectors | Cerca de 100 ms (frequente), menos de 1 segundo (pouco frequente) | AWS, S3 Vectors disponibilidade geral, dezembro de 2025 |
| Capacidade do Amazon S3 Vectors | 2 bilhões de vetores por índice, 20 trilhões por bucket (40x a prévia) | AWS, S3 Vectors disponibilidade geral, dezembro de 2025 |
| Redução de memória com quantização de 1 bit RaBitQ | 72% | Zilliz, lançamento do Milvus, dezembro de 2025 |
Nota de contexto: o projeto de código aberto VectorDBBench agora oferece suporte a mais de 25 clientes de banco de dados e conjuntos de dados de até 100 milhões de vetores. A Zilliz mantém o projeto, e a Zilliz vende o Milvus.
6. Investimentos, Fornecedores e Entrada das Hyperscalers
Os investimentos desaceleraram. Os especialistas captaram dinheiro em 2023 e agora crescem com esse capital, enquanto as hyperscalers incorporam armazenamento vetorial aos serviços que já têm. Clientes da AWS criaram mais de 250.000 índices vetoriais e carregaram 40 bilhões de vetores no Amazon S3 Vectors em pouco mais de quatro meses (post de disponibilidade geral do AWS S3 Vectors). Esse é o tipo de adoção que fornecedores especializados levam anos para alcançar.
Pinecone, Qdrant e Weaviate divulgaram cerca de US$ 293,5 milhões em investimentos somados (138 + 87,8 + 67,7). Isso equivale a cerca de 11% da estimativa de mercado mais conservadora de 2025 (293,5 / 2.580 = 0,114), o que sugere que essas empresas operam com capital enxuto. Em setembro de 2025, a Pinecone transferiu seu fundador para o cargo de cientista-chefe e nomeou um novo CEO, citando mais de 5.000 clientes (anúncio de liderança da Pinecone). O anúncio da Série B da Qdrant é a maior nova rodada da categoria neste ano.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Série B da Pinecone | US$ 100 milhões com valuation de US$ 750 milhões (abril de 2023) | Comunicado de imprensa da Pinecone, 2023 |
| Total captado e clientes da Pinecone | US$ 138 milhões captados; mais de 5.000 clientes | Comunicado de imprensa da Pinecone, setembro de 2025 |
| Série B da Qdrant | US$ 50 milhões (março de 2026); US$ 87,8 milhões captados no total | Anúncio da Série B da Qdrant, 2026 |
| Tração de código aberto da Qdrant | 250 milhões de downloads; 29.000 estrelas no GitHub | Anúncio da Série B da Qdrant, 2026 |
| Série B da Weaviate | US$ 50 milhões (abril de 2023); US$ 67,7 milhões captados no total | Tech.eu, relatando o anúncio da Weaviate, 2023 |
| Série A da LanceDB | US$ 30 milhões (junho de 2025) | Anúncio da Série A da LanceDB, 2025 |
| Adoção do Milvus | Mais de 40.000 estrelas no GitHub; mais de 10.000 equipes corporativas em produção | Comunicado de imprensa do Milvus da Zilliz, dezembro de 2025 |
| Uso inicial do Amazon S3 Vectors | Mais de 250.000 índices, 40 bilhões de vetores, mais de 1 bilhão de consultas; até 90% menos custo que bancos de dados vetoriais especializados | AWS, S3 Vectors disponibilidade geral, dezembro de 2025 |
Sinal de atualidade: as rodadas mais recentes com valuation divulgado de Pinecone e Weaviate são de abril de 2023. Fontes: o comunicado da Série B da Pinecone e a reportagem da Tech.eu sobre a Weaviate. A rodada da LanceDB vem do post da Série A da LanceDB, e os números do Milvus vêm do comunicado do Milvus da Zilliz.
7. Desafios e Barreiras à Adoção
O banco de dados em si raramente é o que segura as empresas. A Gartner prevê que, até o fim de 2026, as organizações abandonarão 60% dos projetos de IA que não tiverem o respaldo de dados prontos para IA (Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk). Nesse comunicado, a Gartner recomenda adicionar armazenamentos vetoriais, chunking, embeddings e integração de RAG às práticas existentes de gestão de dados em vez de construir uma pilha separada.
A governança faz a maior diferença mensurável. A Databricks constatou que empresas que usam ferramentas de governança de IA colocam 12 vezes mais projetos de IA em produção. As equipes que escolhem um banco de dados vetorial se importam mais com benchmarks de desempenho, mas quase tantas se apoiam em avaliações da comunidade ou em suas próprias provas de conceito.
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Organizações sem práticas de gestão de dados prontas para IA, ou sem certeza de tê-las | 63% | Pesquisa da Gartner, 3º trimestre de 2024 (publicada em fevereiro de 2025) |
| Projetos de IA sem dados prontos para IA com abandono esperado até o fim de 2026 | 60% | Gartner, fevereiro de 2025 |
| Organizações que estimam que seus dados não estão prontos para IA | 57% | Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 |
| Projetos de IA generativa com abandono previsto após a prova de conceito até o fim de 2025 | 30% | Gartner, julho de 2024 |
| Principais métodos de seleção de bancos de dados vetoriais | Benchmarks de desempenho 40%, avaliações de usuários 39,3%, provas de conceito 38% | Retool State of AI H1 2024 |
| Projetos de IA que chegam à produção com ferramentas de governança | 12x mais | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Sistemas de IA que chegam à produção com ferramentas de avaliação | 6x mais | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Respondentes que acreditam que seu programa de governança de IA é insuficiente | 40% | Pesquisa da Economist Impact 2024, citada em Databricks State of AI Agents 2026 |
Nota de contexto: no Hype Cycle de 2025, a Gartner posiciona dados prontos para IA e agentes de IA no Pico das Expectativas Infladas (Gartner Hype Cycle for AI 2025). O relatório Databricks State of AI Agents analisa mais de 20.000 organizações.
Resumo: Adoção Corporativa de Bancos de Dados Vetoriais em Números
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Mercado global, 2025 | US$ 2,58 bilhões a US$ 3,02 bilhões (três estimativas) | Fortune Business Insights 2026; MarketsandMarkets 2025; The Business Research Company 2026 |
| Projeção do mercado global, 2030 | US$ 8,95 bilhões (CAGR de 27,5%) | MarketsandMarkets 2025 |
| Projeção do mercado global, 2034 | US$ 17,91 bilhões (CAGR de 24%) | Fortune Business Insights 2026 |
| CAGR dos bancos de dados vetoriais dentro do mercado de DBMS | 75,3% | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| Mercado total de DBMS, 2026 | US$ 161 bilhões (+18,4%) | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| Região de crescimento mais rápido | Ásia-Pacífico, CAGR de 30,2% | MarketsandMarkets 2025 |
| Participação da América do Norte na receita, 2025 | 36,6% a 41% | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| Maior vertical | BFSI, 23% | Fortune Business Insights 2026 |
| Profissionais que usam bancos de dados vetoriais | 63,6% (ante 20%) | Retool State of AI H1 2024 |
| Implementações corporativas de IA generativa que usam RAG | 51% (ante 31%) | Menlo Ventures 2024 |
| Crescimento do uso de bancos de dados vetoriais | 377% ano a ano | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Principal DBMS vetorial no DB-Engines | Elasticsearch, 95,50 | DB-Engines, setembro de 2026 |
| Principal banco de dados vetorial dedicado no DB-Engines | Pinecone, 9,07 | DB-Engines, setembro de 2026 |
| Desenvolvedores de agentes de IA que usam pgvector | 17,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Vazão em produção na escala de bilhões | 5.700 QPS com P50 de 26 ms (1,4 bilhão de vetores) | Pinecone 2025 |
| Ingestão inicial do Amazon S3 Vectors | 40 bilhões de vetores em cerca de quatro meses | AWS 2025 |
| Total captado pela Qdrant | US$ 87,8 milhões | Qdrant 2026 |
| Adoção do Milvus em produção | Mais de 10.000 equipes corporativas | Zilliz 2025 |
| Organizações sem práticas de dados prontas para IA | 63% | Gartner 2025 |
| Projetos de IA com abandono esperado sem dados prontos para IA | 60% até o fim de 2026 | Gartner 2025 |
Metodologia e Fontes
Coletamos cerca de 75 dados brutos por meio de buscas direcionadas e mantivemos os números que conseguimos rastrear até um relatório, documento regulatório, pesquisa, telemetria de plataforma ou comunicado de empresa. Deixamos de fora números que aparecem apenas em blogs agregadores.
- MarketsandMarkets, Vector Database Market Report 2025-2030 (publicado em dezembro de 2025)
- Fortune Business Insights, Vector Database Market 2026-2034 (atualizado em setembro 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 (fevereiro 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 (julho de 2024)
- Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise (600 responsáveis por decisões de TI nos EUA)
- Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise (495 respondentes)
- Retool, State of AI H1 2024 (cerca de 730 respondentes)
- Databricks, State of Data + AI 2024 (10.000 clientes)
- Databricks, State of AI Agents 2026 (mais de 20.000 organizações)
- DB-Engines, Vector DBMS Ranking (setembro de 2026)
- Stack Overflow, Developer Survey 2025: AI
- Pinecone, Dedicated Read Nodes (dezembro de 2025)
- Pinecone, comunicado da Série B (abril de 2023) e anúncio de liderança (setembro de 2025)
- Timescale, comunicado do benchmark do pgvectorscale (junho de 2024)
- AWS, Amazon S3 Vectors disponibilidade geral (dezembro de 2025)
- Qdrant, anúncio da Série B (março de 2026)
- Tech.eu, Série B da Weaviate (abril de 2023)
- LanceDB, anúncio da Série A (junho de 2025)
- Zilliz, comunicado das 40.000 estrelas do Milvus no GitHub (dezembro de 2025)
- Zilliz, repositório VectorDBBench
- Nota sobre os dados: as três estimativas de tamanho de mercado para 2025 divergem (US$ 2,58 bilhões da Fortune Business Insights, US$ 2,65 bilhões da MarketsandMarkets, US$ 3,02 bilhões da The Business Research Company) porque cada consultoria define a categoria de forma diferente, e suas participações da América do Norte também diferem (36,6% contra 41%). A Menlo Ventures revisou o próprio gasto corporativo em IA generativa de 2024, de US$ 13,8 bilhões no relatório de 2024 para US$ 11,5 bilhões no relatório de 2025. A previsão de adoção de 30% da Gartner é citada aqui como a Zilliz a reportou. A pesquisa original da Gartner está atrás de paywall, e fontes secundárias a descrevem de formas diferentes (30% das empresas contra 30% das aplicações corporativas). O CAGR de 75,3% vem do resumo público da Gartner sobre a previsão de DBMS, não do relatório completo. Todos os benchmarks aqui foram executados ou publicados por um fornecedor com interesse comercial, e nenhum foi replicado de forma independente. As pontuações do DB-Engines medem popularidade, não implantações. As pesquisas de adoção (Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024) são os dados mais recentes disponíveis específicos sobre bancos de dados vetoriais. Números mais novos são esperados no próximo relatório corporativo da Menlo Ventures, e o ranking do DB-Engines é atualizado mensalmente.
Última atualização: 3 de outubro de 2026. Atualizamos este levantamento trimestralmente, e a próxima revisão é esperada quando a Menlo Ventures publicar seu relatório 2026 State of Generative AI in the Enterprise.