การใช้งานฐานข้อมูลเวกเตอร์บนแพลตฟอร์ม Databricks เติบโต 377% ในปีเดียว จากฐานลูกค้า 10,000 ราย (Databricks, สถานะข้อมูลและ AI ปี 2024) นักวิเคราะห์ประเมินตลาดปี 2025 ที่ 2.58 พันล้านถึง 3.02 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และคาดว่าจะเติบโต 23.6% ถึง 27.5% ต่อปี ขณะที่การคาดการณ์ฐานข้อมูลของ Gartner ระบุว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นกลุ่มฐานข้อมูลที่เติบโตเร็วที่สุด ด้วย CAGR 75.3% ตอนนี้ RAG ซึ่งย่อมาจากการสร้างข้อมูลด้วยการดึงข้อมูลเสริม เป็นการใช้งานหลักในองค์กร โดย Menlo Ventures พบใน 51% ของการนำ AI เชิงสร้างสรรค์ไปใช้ เพิ่มขึ้นจาก 31% เมื่อปีก่อน (ดูภาพรวมการใช้จ่ายที่กว้างขึ้นได้ในสถิติ AI เชิงสร้างสรรค์ของเรา) เรารวบรวมข้อมูลจาก Gartner, MarketsandMarkets, Fortune Business Insights, Menlo Ventures, Retool, Databricks, DB-Engines, Stack Overflow, AWS และประกาศของผู้ให้บริการอย่าง Pinecone, Qdrant และ Zilliz
สรุปโดยย่อ
- ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตจาก 2.65 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2025 เป็น 8.95 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2030 หรือ CAGR 27.5% (MarketsandMarkets 2025)
- Gartner คาดว่าตลาด DBMS รวมจะเติบโต 18.4% เป็น 161 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2026 โดยฐานข้อมูลเวกเตอร์เติบโตเร็วที่สุดที่ CAGR 75.3% (Gartner, การคาดการณ์ DBMS อัปเดตปี 2025)
- เอเชียแปซิฟิกเป็นภูมิภาคที่เติบโตเร็วที่สุด ด้วย CAGR 30.2% ไปสู่ 2.46 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 (MarketsandMarkets 2025)
- 63.6% ของผู้เชี่ยวชาญ AI ที่ตอบแบบสำรวจใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ในปี 2024 เพิ่มขึ้นจาก 20% ในปี 2023 (Retool, State of AI ครึ่งแรกของปี 2024)
- RAG ปรากฏใน 51% ของการนำ AI เชิงสร้างสรรค์ไปใช้ในองค์กรปี 2024 เพิ่มขึ้นจาก 31% (Menlo Ventures 2024)
- การใช้งานฐานข้อมูลเวกเตอร์เติบโต 377% เมื่อเทียบปีต่อปีในกลุ่มลูกค้า Databricks (Databricks, สถานะข้อมูลและ AI ปี 2024)
- Elasticsearch ได้ 95.50 คะแนนในอันดับ DBMS เวกเตอร์ของ DB-Engines มากกว่า Pinecone ซึ่งเป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์เฉพาะทางอันดับสูงสุด (9.07) เกิน 10 เท่า (DB-Engines, กันยายน 2026)
- 17.9% ของนักพัฒนาที่สร้างเอเจนต์ AI ใช้ pgvector เทียบกับ 11.2% สำหรับ Pinecone (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- บนเวกเตอร์ 1.4 พันล้านรายการ Pinecone รายงาน 5,700 คำค้นต่อวินาทีด้วยความหน่วงค่ามัธยฐาน 26 มิลลิวินาที (Pinecone, Dedicated Read Nodes 2025)
- Amazon S3 Vectors จัดเก็บเวกเตอร์ 40 พันล้านรายการในสี่เดือนแรก และอ้างว่าต้นทุนต่ำกว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์เฉพาะทางสูงสุดถึง 90% (AWS 2025)
- Qdrant ระดมทุนรอบซีรีส์ B มูลค่า 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐในเดือนมีนาคม 2026 ทำให้เงินระดมทุนรวมอยู่ที่ 87.8 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (Qdrant 2026)
- 63% ขององค์กรไม่มี หรือไม่แน่ใจว่ามี แนวปฏิบัติด้านการจัดการข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับ AI (Gartner 2025)
1. ขนาดตลาดและการคาดการณ์การเติบโต
นักวิเคราะห์ไม่เห็นตรงกันเรื่องขนาดตลาดในปัจจุบัน แต่เห็นตรงกันเรื่องความเร็วในการเติบโต ประมาณการปี 2025 ของแต่ละแห่งต่างกันราว 440 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (2.58 พันล้านเทียบกับ 3.02 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) ส่วนใหญ่เพราะนิยามหมวดหมู่ไม่เหมือนกัน แต่ทุกการคาดการณ์ลงเอยที่ระหว่าง 23.6% ถึง 27.5% ต่อปี MarketsandMarkets คาดว่าตลาดจะเพิ่มขึ้นมากกว่าสามเท่า เป็น 8.95 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2030
หมวดหมู่นี้ยังเล็กเมื่อเทียบกับตลาดฐานข้อมูลโดยรวม ประมาณการปี 2026 ที่สูงที่สุดคือ 3.73 พันล้านดอลลาร์สหรัฐจาก The Business Research Company ซึ่งเป็นราว 2.3% ของการคาดการณ์ DBMS 161 พันล้านดอลลาร์สหรัฐของ Gartner ในปีเดียวกัน (3.73 / 161 = 0.023) และสองประมาณการนี้ใช้ขอบเขตต่างกัน CAGR ของกลุ่ม 75.3% ภายในตลาดที่เติบโต 18.4% บ่งชี้ว่าการค้นหาเวกเตอร์กำลังกลายเป็นฟีเจอร์มาตรฐานของฐานข้อมูล ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์เฉพาะกลุ่ม ตัวเลขมาจากรายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ MarketsandMarkets, บทวิเคราะห์ฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Fortune Business Insights และรายงานตลาดโลกของ Business Research Company
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ทั่วโลก ปี 2024 ถึง 2025 | 2,006.2 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ถึง 2,652.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ | MarketsandMarkets, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2025 |
| ตลาดทั่วโลก ปี 2026 (ประมาณการสูงสุด) | 3.73 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ | The Business Research Company, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ทั่วโลก 2026 |
| คาดการณ์ตลาดทั่วโลก ปี 2030 | 8,945.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (CAGR 27.5%, 2025-2030) | MarketsandMarkets, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2025 |
| ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ทั่วโลก ปี 2025 (ประมาณการอีกชุด) | 2.58 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ | Fortune Business Insights, ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2026 |
| คาดการณ์ตลาดทั่วโลก ปี 2034 | 17.91 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้นจาก 3.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2026 (CAGR 24%) | Fortune Business Insights, ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2026 |
| ตลาดทั่วโลก ปี 2025 ถึง 2030 (ประมาณการชุดที่สาม) | 3.02 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ถึง 8.71 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (CAGR 23.6%, 2026-2030) | The Business Research Company, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ทั่วโลก 2026 |
| ตลาด DBMS รวม ปี 2026 | 161 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (+18.4%) | Gartner, การคาดการณ์ระบบจัดการฐานข้อมูลทั่วโลก 2023-2029 อัปเดตปี 2025 |
| CAGR ของฐานข้อมูลเวกเตอร์ภายในการคาดการณ์ DBMS | 75.3% | Gartner, การคาดการณ์ระบบจัดการฐานข้อมูลทั่วโลก 2023-2029 อัปเดตปี 2025 |
หมายเหตุด้านบริบท: The Business Research Company มองบวกที่สุดในสามบริษัทสำหรับระยะใกล้ MarketsandMarkets มีเส้นโค้งการเติบโตชันที่สุด การคาดการณ์ DBMS ฉบับเต็มของ Gartner อยู่หลังเพย์วอลล์ ดังนั้นสองแถวของ Gartner จึงมาจากบทสรุปการคาดการณ์ DBMS ของ Gartner
2. การแจกแจงตามภูมิภาคและอุตสาหกรรม
อเมริกาเหนือเป็นตลาดที่ใหญ่ที่สุด แต่ไม่ใช่ตลาดที่เติบโตเร็วที่สุด เอเชียแปซิฟิกคาดว่าจะเติบโต 30.2% ต่อปี ซึ่งจะทำให้ขนาดเทียบเท่ายุโรปที่ราว 2.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 เมื่อถึงเวลานั้นตลาดจะกระจายตัวเท่าเทียมกันมากขึ้นระหว่างภูมิภาค ซึ่งสำคัญสำหรับผู้ให้บริการที่กำลังตัดสินใจว่าจะเปิดภูมิภาคคลาวด์ใหม่ที่ใด
เมื่อแบ่งตามอุตสาหกรรม ธนาคารและค้าปลีกรวมกันคิดเป็นเกือบครึ่งหนึ่งของการใช้จ่าย ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซยังเป็นกลุ่มธุรกิจที่เติบโตเร็วที่สุดด้วย เพราะการค้นหาสินค้าและการแนะนำสินค้าเป็นการใช้งานจริงในยุคแรกของเอ็มเบดดิง ตัวเลขระดับภูมิภาคมาจากการแจกแจงตามภูมิภาคของ MarketsandMarkets ส่วนสัดส่วนตามอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีมาจาก Fortune Business Insights
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| สัดส่วนรายได้อเมริกาเหนือ ปี 2025 | 36.6% (MarketsandMarkets) เทียบกับ 41% (Fortune Business Insights) | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| ตลาดสหรัฐอเมริกา ปี 2025 ถึง 2030 | 874.0 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ถึง 2,662.2 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (CAGR 25.0%) | MarketsandMarkets, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2025 |
| ตลาดเอเชียแปซิฟิก ปี 2025 ถึง 2030 | 658.2 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ถึง 2,460.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (CAGR 30.2%, เร็วที่สุด) | MarketsandMarkets, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2025 |
| ตลาดยุโรป ปี 2025 ถึง 2030 | 676.8 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ถึง 2,397.4 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (CAGR 28.8%) | MarketsandMarkets, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2025 |
| สัดส่วนตามองค์ประกอบ | โซลูชัน 68%, บริการ 32% | Fortune Business Insights, ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2026 |
| สัดส่วนการใช้จ่ายตามกลุ่มอุตสาหกรรม | BFSI 23%, ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ 22%, ไอทีและ ITeS 18%, สาธารณสุข 14% | Fortune Business Insights, ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2026 |
| อัตราการเติบโตของค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ | CAGR 33.8% (กลุ่มอุตสาหกรรมที่เร็วที่สุด) | MarketsandMarkets, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2025 |
| สัดส่วนตามเทคโนโลยี | การประมวลผลภาษาธรรมชาติ 46%, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ 31%, ระบบแนะนำ 23% | Fortune Business Insights, ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2026 |
หมายเหตุค่าผิดปกติ: รายงานฉบับเดียวกันประเมินขนาดของสหราชอาณาจักร (160.4 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ถึง 559.8 ล้านดอลลาร์สหรัฐ, CAGR 28.4%), ตะวันออกกลางและแอฟริกา (228.0 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ถึง 787.2 ล้านดอลลาร์สหรัฐ, CAGR 28.1%) และละตินอเมริกา (117.2 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ถึง 313.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ, CAGR 21.7%, ภูมิภาคที่ช้าที่สุด) ตามการคาดการณ์ของรายงาน MEA เติบโตเร็วกว่าอเมริกาเหนือ
3. การนำไปใช้ในองค์กรและการใช้งาน RAG
ภายในรอบการสำรวจเดียว ฐานข้อมูลเวกเตอร์เปลี่ยนจากสิ่งที่ทีม AI ส่วนใหญ่ยังไม่เคยลองใช้ มาเป็นสิ่งที่ส่วนใหญ่ใช้อยู่ ในการสำรวจของ Retool ที่มีผู้เชี่ยวชาญตอบราว 730 คน การใช้งานเพิ่มจาก 20% เป็น 63.6% ในหนึ่งปี ข้อมูลการใช้งานจริงของ Databricks แสดงรูปแบบเดียวกัน คือการใช้งานในหมวดนี้เติบโต 377% เมื่อเทียบปีต่อปี และ 186% ในช่วงราวสามเดือนหลังจากการค้นหาเวกเตอร์ของ Databricks เองเข้าสู่ช่วงทดลองใช้สาธารณะ (Databricks, สถานะข้อมูลและ AI)
RAG คือเหตุผลหลักของการเติบโตนี้ ในรายงานองค์กรปี 2024 ของ Menlo Ventures RAG ปรากฏใน 51% ของการนำไปใช้ ขณะที่การปรับจูนปรากฏเพียง 9% องค์กรส่วนใหญ่เลือกดึงข้อมูลของตนเองในเวลาที่มีคำค้นแทนการฝึกโมเดลใหม่ด้วยข้อมูลนั้น และการดึงข้อมูลทำงานบนดัชนีเวกเตอร์ สถิติการนำ AI ไปใช้ในองค์กรและสถิติ RAGของเราครอบคลุมภาพรวมการใช้งานที่กว้างขึ้น
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ | 63.6% ในปี 2024 (เพิ่มขึ้นจาก 20% ในปี 2023) | Retool, State of AI ครึ่งแรกของปี 2024 |
| บริษัทที่มีพนักงาน 5,000+ คนที่ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์หรือ RAG เพื่อปรับแต่งโมเดล | ราว 33% (23.2% ในผู้ตอบทั้งหมด) | Retool, State of AI ครึ่งแรกของปี 2024 |
| การนำ AI เชิงสร้างสรรค์ไปใช้ในองค์กรที่ใช้ RAG | 51% ในปี 2024 (เพิ่มขึ้นจาก 31% ในปี 2023) | Menlo Ventures, รายงานสถานะ AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กรประจำปี 2024 |
| โมเดลที่ใช้งานจริงซึ่งใช้การปรับจูน | 9% | Menlo Ventures, รายงานสถานะ AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กรประจำปี 2024 |
| การเติบโตของการใช้งานฐานข้อมูลเวกเตอร์เทียบปีต่อปี | 377% | Databricks, สถานะข้อมูลและ AI ปี 2024 |
| การเติบโตของหมวดหมู่หลังช่วงทดลองใช้การค้นหาเวกเตอร์ของ Databricks | 186% ในเวลาเพียงกว่าสามเดือนเล็กน้อย | Databricks, สถานะข้อมูลและ AI ปี 2024 |
| การใช้งานฐานข้อมูลเวกเตอร์ในองค์กรที่คาดการณ์ภายในปี 2026 | 30% | คาดการณ์ของ Gartner ตามที่อ้างถึงในการเผยแพร่ Milvus ของ Zilliz เดือนธันวาคม 2025 |
| การใช้จ่ายด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กร ปี 2025 | 37 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (3.2 เท่าของปี 2024) | Menlo Ventures, รายงานสถานะ AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กรประจำปี 2025 |
ข้อสังเกตเรื่องความทันสมัย: ตัวเลขของ Retool, Menlo ปี 2024 และ Databricks เป็นข้อมูลการสำรวจและข้อมูลการใช้งานจริงล่าสุดที่มีเกี่ยวกับการนำเวกเตอร์ไปใช้โดยเฉพาะ ได้แก่ Retool ครึ่งแรกของปี 2024, Menlo Ventures 2024 และ Databricks 2024 รายงานปี 2025ของ Menlo (ผู้ตอบ 495 ราย, พฤศจิกายน 2025) จัดอันดับ RAG เป็นอันดับสองรองจากการออกแบบพรอมต์ แต่ไม่ได้เผยแพร่เปอร์เซ็นต์ RAG ใหม่
4. อันดับความนิยมและการใช้งานของนักพัฒนา
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ได้รับความนิยมสูงสุดคือเครื่องมือค้นหาที่เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์เข้ามาภายหลัง Elasticsearch ได้ 95.50 คะแนนในอันดับ DBMS เวกเตอร์ของ DB-Engines มากกว่า Pinecone (9.07) ซึ่งเป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์เฉพาะทางอันดับสูงสุดเกิน 10 เท่า Couchbase (9.43) ก็อยู่เหนือ Pinecone ที่อันดับสาม องค์กรจำนวนมากเปิดใช้การค้นหาเวกเตอร์ในระบบที่ใช้อยู่แล้วก่อนจะซื้อผลิตภัณฑ์เฉพาะทาง อันดับ DBMS เวกเตอร์ของ DB-Engines ติดตามระบบ 26 ระบบ
การสำรวจนักพัฒนาก็แสดงผลเช่นเดียวกัน ในStack Overflow Developer Survey 2025 Redis เป็นชั้นจัดเก็บข้อมูลอันดับหนึ่งในกลุ่มนักพัฒนาที่สร้างเอเจนต์ AI (42.9%) และ pgvector (17.9%) เหนือกว่า Pinecone (11.2%) ในกลุ่มองค์กร Menlo Ventures พบว่าฐานข้อมูลเฉพาะทางกับฐานข้อมูลอเนกประสงค์ใกล้เคียงกันมาก สำหรับมุมมองด้านเอเจนต์ของตัวเลขเหล่านี้ ดูสถิติเอเจนต์ AIของเรา
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| DBMS เวกเตอร์ที่ติดตาม | 26 ระบบ | DB-Engines, อันดับ DBMS เวกเตอร์ กันยายน 2026 |
| คะแนนความนิยมของ Elasticsearch | 95.50 (อันดับ 1) | DB-Engines, อันดับ DBMS เวกเตอร์ กันยายน 2026 |
| คะแนนความนิยมของ OpenSearch | 22.11 (อันดับ 2) | DB-Engines, อันดับ DBMS เวกเตอร์ กันยายน 2026 |
| คะแนนความนิยมของ Pinecone | 9.07 (อันดับ 4, เฉพาะทางสูงสุด) | DB-Engines, อันดับ DBMS เวกเตอร์ กันยายน 2026 |
| คะแนนของ Milvus / Qdrant / Weaviate | 6.85 / 6.82 / 4.74 | DB-Engines, อันดับ DBMS เวกเตอร์ กันยายน 2026 |
| นักพัฒนาเอเจนต์ AI ที่ใช้ Redis จัดเก็บข้อมูล | 42.9% | Stack Overflow, การสำรวจนักพัฒนา 2025 |
| นักพัฒนาเอเจนต์ AI ที่ใช้ ChromaDB / pgvector / Pinecone | 19.7% / 17.9% / 11.2% | Stack Overflow, การสำรวจนักพัฒนา 2025 |
| ส่วนแบ่งฐานข้อมูลเวกเตอร์ในองค์กร: Pinecone / Postgres / MongoDB | 18% / 15% / 14% | Menlo Ventures, รายงานสถานะ AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กรประจำปี 2024 |
หมายเหตุด้านระเบียบวิธี: DB-Engines วัดความนิยม (ความสนใจในการค้นหา ประกาศรับสมัครงาน กิจกรรมถามตอบ และการกล่าวถึงบนโซเชียล) ไม่ใช่จำนวนการติดตั้งหรือรายได้ คำถามของ Stack Overflow ถามเฉพาะผู้ตอบ 3,398 คนที่ใช้เอเจนต์ AI ในกลุ่มเดียวกันนี้ Qdrant ได้ 8.2%, Milvus 5.2%, Weaviate 4.5% และ LanceDB 4.4%
5. ผลการวัดประสิทธิภาพและขนาดการรองรับ
การค้นหาเวกเตอร์ระดับพันล้านรายการตอนนี้คืนผลลัพธ์ในเวลาไม่ถึง 100 มิลลิวินาทีเป็นเรื่องปกติ คำถามที่สำคัญกว่าสำหรับผู้ซื้อคือต้นทุนของการทำให้เร็วถึงระดับนั้น Pinecone รายงานว่าระบบอีคอมเมิร์ซที่ใช้งานจริงซึ่งมีเวกเตอร์ราว 1.4 พันล้านรายการ รองรับ 5,700 คำค้นต่อวินาที ด้วยความหน่วงค่ามัธยฐาน 26 มิลลิวินาที และ P99 60 มิลลิวินาที (ประกาศ Dedicated Read Nodes ของ Pinecone) ดัชนีที่ใหญ่กว่ายังอาจช้ากว่านี้ได้ โดยระบบที่มีเวกเตอร์ 480 ล้านรายการในการเผยแพร่ครั้งเดียวกันมี P99 อยู่ที่ 170 มิลลิวินาที
ต้นทุนคือจุดที่ผู้ท้าชิงโจมตีผู้ให้บริการเฉพาะทาง Timescale รายงานว่า Postgres ที่ติดตั้งเองพร้อม pgvectorscale เอาชนะระดับบริการที่ปรับให้เหมาะกับการจัดเก็บของ Pinecone บนเอ็มเบดดิง 50 ล้านรายการ ด้วยต้นทุนต่อเดือนราวหนึ่งในสี่ (ประกาศผลการวัดประสิทธิภาพของ Timescale) ตัวเลขทุกตัวด้านล่างเป็นผลที่ผู้ให้บริการเป็นผู้ทดสอบเอง จึงควรมองเป็นข้อกล่าวอ้างที่ทำต่อคู่แข่ง
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ระบบค้นหามีเดียที่มีเวกเตอร์ 135 ล้านรายการ | 600 QPS, P50 45 มิลลิวินาที, P99 96 มิลลิวินาที (ทดสอบโหลด: 2,200 QPS, P99 99 มิลลิวินาที) | Pinecone, Dedicated Read Nodes, ธันวาคม 2025 |
| ระบบที่มีเวกเตอร์ 480 ล้านรายการ | 380 QPS, P50 80 มิลลิวินาที, P99 170 มิลลิวินาที | Pinecone, Dedicated Read Nodes, ธันวาคม 2025 |
| ระบบแนะนำสินค้าอีคอมเมิร์ซที่มีเวกเตอร์ 1.4 พันล้านรายการ | 5,700 QPS, P50 26 มิลลิวินาที, P99 60 มิลลิวินาที | Pinecone, Dedicated Read Nodes, ธันวาคม 2025 |
| pgvectorscale เทียบกับ Pinecone s1 บนเอ็มเบดดิง Cohere 50 ล้านรายการ (768 มิติ) | ความหน่วง p95 ต่ำกว่า 28 เท่า ปริมาณงานที่ประมวลผลได้สูงกว่า 16 เท่า ที่อัตราการเรียกคืน 99% | Timescale, ผลการวัดประสิทธิภาพ มิถุนายน 2024 |
| ต้นทุนต่อเดือนในการทดสอบเดียวกัน | ราว 835 ดอลลาร์สหรัฐเมื่อติดตั้งเอง เทียบกับ 3,241 ดอลลาร์สหรัฐ (Pinecone s1) และ 3,889 ดอลลาร์สหรัฐ (Pinecone p2) | Timescale, ผลการวัดประสิทธิภาพ มิถุนายน 2024 |
| ความหน่วงของคำค้น Amazon S3 Vectors | ราว 100 มิลลิวินาที (เข้าถึงบ่อย), ต่ำกว่า 1 วินาที (เข้าถึงไม่บ่อย) | AWS, S3 Vectors เปิดให้ใช้งานทั่วไป ธันวาคม 2025 |
| ความจุของ Amazon S3 Vectors | 2 พันล้านเวกเตอร์ต่อดัชนี, 20 ล้านล้านต่อบักเก็ต (40 เท่าของช่วงทดลองใช้) | AWS, S3 Vectors เปิดให้ใช้งานทั่วไป ธันวาคม 2025 |
| การลดหน่วยความจำจากการควอนไทซ์ 1 บิตแบบ RaBitQ | 72% | Zilliz, การเผยแพร่ Milvus ธันวาคม 2025 |
หมายเหตุด้านบริบท: โครงการ VectorDBBench แบบโอเพนซอร์สตอนนี้รองรับไคลเอนต์ฐานข้อมูลมากกว่า 25 ตัว และชุดข้อมูลสูงสุด 100 ล้านเวกเตอร์ Zilliz เป็นผู้ดูแลโครงการนี้ และ Zilliz เป็นผู้จำหน่าย Milvus
6. การระดมทุน ผู้ให้บริการ และการเข้ามาของผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกล
การระดมทุนชะลอลง ผู้ให้บริการเฉพาะทางระดมทุนไว้ในปี 2023 และตอนนี้เติบโตด้วยเงินทุนก้อนนั้น ขณะที่ผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกลกำลังฝังการจัดเก็บเวกเตอร์เข้าไปในบริการที่มีอยู่ ลูกค้า AWS สร้างดัชนีเวกเตอร์มากกว่า 250,000 ดัชนี และโหลดเวกเตอร์ 40 พันล้านรายการเข้า Amazon S3 Vectors ในเวลาเพียงกว่าสี่เดือนเล็กน้อย (บทความ AWS เรื่อง S3 Vectors เปิดให้ใช้งานทั่วไป) นี่คือการนำไปใช้ในระดับที่ผู้ให้บริการเฉพาะทางต้องใช้เวลาหลายปีกว่าจะถึง
Pinecone, Qdrant และ Weaviate เปิดเผยเงินระดมทุนรวมกันราว 293.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (138 + 87.8 + 67.7) คิดเป็นราว 11% ของประมาณการตลาดปี 2025 ที่ระมัดระวังที่สุด (293.5 / 2,580 = 0.114) ซึ่งบ่งชี้ว่าบริษัทเหล่านี้ดำเนินงานด้วยเงินทุนที่จำกัด ในเดือนกันยายน 2025 Pinecone ย้ายผู้ก่อตั้งไปดำรงตำแหน่งหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ และแต่งตั้งซีอีโอคนใหม่ โดยอ้างถึงลูกค้ามากกว่า 5,000 ราย (ประกาศผู้บริหารของ Pinecone) ประกาศรอบซีรีส์ Bของ Qdrant เป็นการระดมทุนรอบใหม่ที่ใหญ่ที่สุดในหมวดนี้ในปีนี้
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| Pinecone รอบซีรีส์ B | 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ที่มูลค่ากิจการ 750 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (เมษายน 2023) | ข่าวประชาสัมพันธ์ของ Pinecone ปี 2023 |
| เงินระดมทุนรวมและลูกค้าของ Pinecone | ระดมทุนได้ 138 ล้านดอลลาร์สหรัฐ; ลูกค้า 5,000+ ราย | ข่าวประชาสัมพันธ์ของ Pinecone กันยายน 2025 |
| Qdrant รอบซีรีส์ B | 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (มีนาคม 2026); ระดมทุนรวม 87.8 ล้านดอลลาร์สหรัฐ | ประกาศรอบซีรีส์ B ของ Qdrant ปี 2026 |
| ความนิยมโอเพนซอร์สของ Qdrant | ดาวน์โหลด 250 ล้านครั้ง; ดาวบน GitHub 29,000 ดวง | ประกาศรอบซีรีส์ B ของ Qdrant ปี 2026 |
| Weaviate รอบซีรีส์ B | 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (เมษายน 2023); ระดมทุนรวม 67.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ | Tech.eu รายงานประกาศของ Weaviate ปี 2023 |
| LanceDB รอบซีรีส์ A | 30 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (มิถุนายน 2025) | ประกาศรอบซีรีส์ A ของ LanceDB ปี 2025 |
| การนำ Milvus ไปใช้ | ดาวบน GitHub 40,000+ ดวง; ทีมองค์กร 10,000+ ทีมใช้งานจริง | ข่าวประชาสัมพันธ์ Milvus ของ Zilliz ธันวาคม 2025 |
| การใช้งานช่วงแรกของ Amazon S3 Vectors | ดัชนี 250,000+ ดัชนี, เวกเตอร์ 40 พันล้านรายการ, คำค้น 1 พันล้าน+ ครั้ง; ต้นทุนต่ำกว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์เฉพาะทางสูงสุด 90% | AWS, S3 Vectors เปิดให้ใช้งานทั่วไป ธันวาคม 2025 |
ข้อสังเกตเรื่องความทันสมัย: การระดมทุนรอบที่มีการประเมินมูลค่าล่าสุดที่ Pinecone และ Weaviate เปิดเผยย้อนไปถึงเดือนเมษายน 2023 แหล่งที่มา: ข่าวประชาสัมพันธ์รอบซีรีส์ B ของ Pinecone และรายงานของ Tech.eu เรื่อง Weaviate ส่วนรอบของ LanceDB มาจากบทความรอบซีรีส์ A ของ LanceDB และตัวเลขของ Milvus มาจากการเผยแพร่ Milvus ของ Zilliz
7. ความท้าทายและอุปสรรคต่อการนำไปใช้
ตัวฐานข้อมูลเองแทบไม่ใช่สิ่งที่ฉุดรั้งองค์กร Gartner คาดการณ์ว่าตลอดปี 2026 องค์กรจะยกเลิก 60% ของโครงการ AI ที่ไม่มีข้อมูลพร้อมสำหรับ AI สนับสนุน (Gartner, การขาดข้อมูลพร้อมสำหรับ AI ทำให้โครงการ AI เสี่ยง) ในประกาศฉบับนั้น Gartner แนะนำให้เพิ่มที่เก็บเวกเตอร์ การแบ่งส่วนข้อมูล เอ็มเบดดิง และการผสาน RAG เข้ากับแนวปฏิบัติด้านการจัดการข้อมูลที่มีอยู่ แทนที่จะสร้างระบบแยกต่างหาก
ธรรมาภิบาลสร้างความแตกต่างที่วัดผลได้มากที่สุด Databricks พบว่าบริษัทที่ใช้เครื่องมือกำกับดูแล AI นำโครงการ AI เข้าสู่การใช้งานจริงได้มากกว่า 12 เท่า ทีมที่เลือกฐานข้อมูลเวกเตอร์ให้ความสำคัญกับผลการวัดประสิทธิภาพมากที่สุด แต่เกือบเท่ากันที่พึ่งพารีวิวจากชุมชนหรือการพิสูจน์แนวคิดของตนเอง
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| องค์กรที่ไม่มี หรือไม่แน่ใจว่ามี แนวปฏิบัติจัดการข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI | 63% | การสำรวจของ Gartner ไตรมาส 3 ปี 2024 (เผยแพร่กุมภาพันธ์ 2025) |
| โครงการ AI ที่ไม่มีข้อมูลพร้อมสำหรับ AI ซึ่งคาดว่าจะถูกยกเลิกตลอดปี 2026 | 60% | Gartner กุมภาพันธ์ 2025 |
| องค์กรที่ประเมินว่าข้อมูลของตนยังไม่พร้อมสำหรับ AI | 57% | Gartner, Hype Cycle สำหรับปัญญาประดิษฐ์ 2025 |
| โครงการ AI เชิงสร้างสรรค์ที่คาดว่าจะถูกยกเลิกหลังการพิสูจน์แนวคิดภายในสิ้นปี 2025 | 30% | Gartner กรกฎาคม 2024 |
| วิธีเลือกฐานข้อมูลเวกเตอร์ยอดนิยม | ผลการวัดประสิทธิภาพ 40%, รีวิวจากผู้ใช้ 39.3%, การพิสูจน์แนวคิด 38% | Retool, State of AI ครึ่งแรกของปี 2024 |
| โครงการ AI ที่เข้าสู่การใช้งานจริงเมื่อมีเครื่องมือกำกับดูแล | มากกว่า 12 เท่า | Databricks, สถานะเอเจนต์ AI 2026 |
| ระบบ AI ที่เข้าสู่การใช้งานจริงเมื่อมีเครื่องมือประเมินผล | มากกว่า 6 เท่า | Databricks, สถานะเอเจนต์ AI 2026 |
| ผู้ตอบที่เชื่อว่าโครงการกำกับดูแล AI ของตนไม่เพียงพอ | 40% | การสำรวจของ Economist Impact ปี 2024 ตามที่อ้างถึงใน Databricks, สถานะเอเจนต์ AI 2026 |
หมายเหตุด้านบริบท: ใน Hype Cycle ปี 2025 Gartner จัดให้ข้อมูลพร้อมสำหรับ AI และเอเจนต์ AI อยู่ที่จุดสูงสุดของความคาดหวังที่เกินจริง (Gartner, Hype Cycle สำหรับ AI ปี 2025) รายงานสถานะเอเจนต์ AI ของ Databricksวิเคราะห์องค์กรมากกว่า 20,000 แห่ง
สรุป: การนำฐานข้อมูลเวกเตอร์ไปใช้ในองค์กรในรูปแบบตัวเลข
| ตัวชี้วัด | ค่า | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| ตลาดทั่วโลก ปี 2025 | 2.58 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ถึง 3.02 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (สามประมาณการ) | Fortune Business Insights 2026; MarketsandMarkets 2025; The Business Research Company 2026 |
| คาดการณ์ตลาดทั่วโลก ปี 2030 | 8.95 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (CAGR 27.5%) | MarketsandMarkets 2025 |
| คาดการณ์ตลาดทั่วโลก ปี 2034 | 17.91 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (CAGR 24%) | Fortune Business Insights 2026 |
| CAGR ของฐานข้อมูลเวกเตอร์ในตลาด DBMS | 75.3% | Gartner, การคาดการณ์ DBMS อัปเดตปี 2025 |
| ตลาด DBMS รวม ปี 2026 | 161 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (+18.4%) | Gartner, การคาดการณ์ DBMS อัปเดตปี 2025 |
| ภูมิภาคที่เติบโตเร็วที่สุด | เอเชียแปซิฟิก, CAGR 30.2% | MarketsandMarkets 2025 |
| สัดส่วนรายได้อเมริกาเหนือ ปี 2025 | 36.6% ถึง 41% | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| กลุ่มอุตสาหกรรมที่ใหญ่ที่สุด | BFSI, 23% | Fortune Business Insights 2026 |
| ผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ | 63.6% (จาก 20%) | Retool, State of AI ครึ่งแรกของปี 2024 |
| การนำ AI เชิงสร้างสรรค์ไปใช้ในองค์กรที่ใช้ RAG | 51% (จาก 31%) | Menlo Ventures 2024 |
| การเติบโตของการใช้งานฐานข้อมูลเวกเตอร์ | 377% เทียบปีต่อปี | Databricks, สถานะข้อมูลและ AI ปี 2024 |
| DBMS เวกเตอร์อันดับสูงสุดของ DB-Engines | Elasticsearch, 95.50 | DB-Engines กันยายน 2026 |
| ฐานข้อมูลเวกเตอร์เฉพาะทางอันดับสูงสุดของ DB-Engines | Pinecone, 9.07 | DB-Engines กันยายน 2026 |
| นักพัฒนาเอเจนต์ AI ที่ใช้ pgvector | 17.9% | Stack Overflow, การสำรวจนักพัฒนา 2025 |
| ปริมาณงานในระบบจริงระดับพันล้านรายการ | 5,700 QPS ที่ P50 26 มิลลิวินาที (เวกเตอร์ 1.4 พันล้านรายการ) | Pinecone 2025 |
| การนำเข้าข้อมูลช่วงแรกของ Amazon S3 Vectors | เวกเตอร์ 40 พันล้านรายการในราวสี่เดือน | AWS 2025 |
| เงินระดมทุนรวมของ Qdrant | 87.8 ล้านดอลลาร์สหรัฐ | Qdrant 2026 |
| การนำ Milvus ไปใช้งานจริง | ทีมองค์กร 10,000+ ทีม | Zilliz 2025 |
| องค์กรที่ไม่มีแนวปฏิบัติด้านข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI | 63% | Gartner 2025 |
| โครงการ AI ที่คาดว่าจะถูกยกเลิกหากไม่มีข้อมูลพร้อมสำหรับ AI | 60% ตลอดปี 2026 | Gartner 2025 |
ระเบียบวิธีและแหล่งที่มา
เรารวบรวมจุดข้อมูลดิบราว 75 จุดผ่านการค้นหาแบบเจาะจง และเก็บไว้เฉพาะตัวเลขที่ย้อนไปถึงรายงาน เอกสารที่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับ การสำรวจ ข้อมูลการใช้งานจริงของแพลตฟอร์ม หรือประกาศของบริษัท เราตัดตัวเลขที่ปรากฏเฉพาะในบล็อกรวบรวมข้อมูลออก
- MarketsandMarkets, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2025-2030 (เผยแพร่ธันวาคม 2025)
- Fortune Business Insights, ตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ 2026-2034 (อัปเดตกันยายน 2026)
- The Business Research Company, รายงานตลาดฐานข้อมูลเวกเตอร์ทั่วโลก 2026
- Gartner, การคาดการณ์ระบบจัดการฐานข้อมูลทั่วโลก 2023-2029 อัปเดตปี 2025
- Gartner, การขาดข้อมูลพร้อมสำหรับ AI ทำให้โครงการ AI เสี่ยง (กุมภาพันธ์ 2025)
- Gartner, Hype Cycle ระบุนวัตกรรม AI ยอดนิยมปี 2025 (สิงหาคม 2025)
- Gartner, 30% ของโครงการ AI เชิงสร้างสรรค์จะถูกยกเลิกหลังการพิสูจน์แนวคิด (กรกฎาคม 2024)
- Menlo Ventures, รายงานสถานะ AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กรประจำปี 2024 (ผู้ตัดสินใจด้านไอทีในสหรัฐอเมริกา 600 คน)
- Menlo Ventures, รายงานสถานะ AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กรประจำปี 2025 (ผู้ตอบ 495 ราย)
- Retool, State of AI ครึ่งแรกของปี 2024 (ผู้ตอบราว 730 ราย)
- Databricks, สถานะข้อมูลและ AI 2024 (ลูกค้า 10,000 ราย)
- Databricks, สถานะเอเจนต์ AI 2026 (องค์กร 20,000+ แห่ง)
- DB-Engines, อันดับ DBMS เวกเตอร์ (กันยายน 2026)
- Stack Overflow, การสำรวจนักพัฒนา 2025: AI
- Pinecone, Dedicated Read Nodes (ธันวาคม 2025)
- Pinecone, ข่าวประชาสัมพันธ์รอบซีรีส์ B (เมษายน 2023) และประกาศผู้บริหาร (กันยายน 2025)
- Timescale, ประกาศผลการวัดประสิทธิภาพ pgvectorscale (มิถุนายน 2024)
- AWS, Amazon S3 Vectors เปิดให้ใช้งานทั่วไป (ธันวาคม 2025)
- Qdrant, ประกาศรอบซีรีส์ B (มีนาคม 2026)
- Tech.eu, Weaviate รอบซีรีส์ B (เมษายน 2023)
- LanceDB, ประกาศรอบซีรีส์ A (มิถุนายน 2025)
- Zilliz, การเผยแพร่ Milvus ได้ดาว GitHub 40,000 ดวง (ธันวาคม 2025)
- Zilliz, คลังโค้ด VectorDBBench
- ข้อสังเกตเกี่ยวกับข้อมูล: ประมาณการขนาดตลาดสามชุดสำหรับปี 2025 ขัดแย้งกัน (2.58 พันล้านดอลลาร์สหรัฐจาก Fortune Business Insights, 2.65 พันล้านดอลลาร์สหรัฐจาก MarketsandMarkets, 3.02 พันล้านดอลลาร์สหรัฐจาก The Business Research Company) เพราะแต่ละบริษัทนิยามหมวดหมู่ต่างกัน และสัดส่วนของอเมริกาเหนือก็ต่างกันด้วย (36.6% เทียบกับ 41%) Menlo Ventures ปรับตัวเลขการใช้จ่ายด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กรปี 2024 ของตนเองจาก 13.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในรายงานปี 2024 เป็น 11.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในรายงานปี 2025 คำคาดการณ์การนำไปใช้ 30% ของ Gartner อ้างถึงในที่นี้ตามที่ Zilliz รายงาน งานวิจัยต้นฉบับของ Gartner อยู่หลังเพย์วอลล์ และแหล่งข้อมูลรองใช้ถ้อยคำต่างกัน (30% ขององค์กร เทียบกับ 30% ของแอปพลิเคชันในองค์กร) CAGR 75.3% มาจากบทสรุปสาธารณะของ Gartner เกี่ยวกับการคาดการณ์ DBMS ไม่ใช่จากรายงานฉบับเต็ม ผลการวัดประสิทธิภาพทุกรายการในที่นี้ดำเนินการหรือเผยแพร่โดยผู้ให้บริการที่มีผลประโยชน์ทางการค้า และไม่มีรายการใดที่มีการทดสอบซ้ำโดยผู้อื่นอย่างเป็นอิสระ คะแนนของ DB-Engines วัดความนิยม ไม่ใช่จำนวนการติดตั้งใช้งาน การสำรวจเรื่องการนำไปใช้ (Retool ครึ่งแรกของปี 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024) เป็นข้อมูลเฉพาะด้านเวกเตอร์ที่ใหม่ที่สุดที่มี คาดว่าตัวเลขใหม่กว่านี้จะอยู่ในรายงานองค์กรฉบับถัดไปของ Menlo Ventures และอันดับของ DB-Engines อัปเดตทุกเดือน
อัปเดตล่าสุด: 3 ตุลาคม 2026 เราอัปเดตสรุปนี้ทุกไตรมาส และคาดว่าจะอัปเดตครั้งถัดไปเมื่อ Menlo Ventures เผยแพร่รายงานสถานะ AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กรประจำปี 2026