시장보고서 | 연간정보서비스 | 맞춤형시장조사 | 메일링 | 샘플 요청 목록
세계의 벡터 데이터베이스 시장
Vector Databases
상품코드 : 1777657
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 385 Pages
 라이선스 & 가격 (부가세 별도)
US $ 5,850 ￦ 8,685,000
PDF & Excel (Single User License) help
PDF & Excel 보고서를 1명만 이용할 수 있는 라이선스입니다. 파일 내 텍스트의 복사 및 붙여넣기는 가능하지만, 표/그래프 등은 복사할 수 없습니다. 인쇄는 1회 가능하며, 인쇄물의 이용범위는 파일 이용범위와 동일합니다.
US $ 17,550 ￦ 26,056,000
PDF & Excel (Global License to Company and its Fully-owned Subsidiaries) help
PDF & Excel 보고서를 동일 기업 및 100% 자회사의 모든 분이 이용하실 수 있는 라이선스입니다. 인쇄는 1인당 1회 가능하며, 인쇄물의 이용범위는 파일 이용범위와 동일합니다.


한글목차

세계의 벡터 데이터베이스 시장은 2030년까지 60억 달러에 달할 전망

2024년에 20억 달러로 추정되는 세계의 벡터 데이터베이스 시장은 2024-2030년에 CAGR 20.0%로 성장하며, 2030년에는 60억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석하고 있는 부문의 하나인 솔루션은 CAGR 17.5%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 35억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 분야의 성장률은 분석 기간의 CAGR로 24.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 5억 4,280만 달러로 추정, 중국은 CAGR 26.6%로 성장 예측

미국의 벡터 데이터베이스 시장은 2024년에 5억 4,280만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 14억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 26.6%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 16.2%와 17.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 16.7%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 벡터 데이터베이스 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI와 고차원 데이터 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유는?

벡터 데이터베이스는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 거대 언어 모델(LLM) 중심 용도에서 사용되는 고차원 데이터 관리 및 쿼리를 위한 기반 인프라로 빠르게 주목받고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 구조화된 데이터 유형과 관계형 로직에 의존하는 기존 데이터베이스와 달리, 벡터화된 형식(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등 복잡한 컨텐츠의 수치적 표현)으로 데이터를 저장하고 검색할 수 있도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 ML 모델에 의해 생성된 임베딩에 의해 생성되며, 시스템은 완전 일치가 아닌 컨텐츠의 연관성을 기반으로 유사 검색을 수행할 수 있습니다. 시맨틱 검색, 추천 엔진, 자연 언어 인터페이스, 이미지 인식 등 AI를 활용한 서비스가 확산되는 가운데, 벡터 데이터베이스는 실시간 지능형 용도에 필요한 확장성과 성능을 제공합니다. 수십억 개의 벡터에 대한 근사근접(ANN) 검색을 낮은 레이턴시로 수행할 수 있으며, E-Commerce, 사이버 보안, 헬스케어, 핀테크 등의 산업에서 차세대 플랫폼에 필수적인 요소입니다. 또한 PyTorch, TensorFlow, OpenAI 등의 AI 모델 파이프라인 및 프레임워크와의 통합을 통해 벡터 데이터베이스는 프로덕션 환경에서 머신러닝을 운영하는 기업에게 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

AI 네이티브 아키텍처로의 전환은 데이터베이스 기술을 어떻게 재구성하고 있는가?

AI 네이티브 아키텍처로의 진화는 데이터 인프라를 재정의하고 있으며, 벡터 데이터베이스는 이러한 전환의 중심축으로 자리매김하고 있습니다. 기존의 SQL 데이터베이스나 NoSQL 데이터베이스는 구조화된 트랜잭션 데이터에 최적화되어 있지만, AI 임베딩의 퍼지적이고 다차원적인 특성을 다루기에는 적합하지 않습니다. 벡터 데이터베이스는 HNSW(Hierarchical Navigable Small World), IVF(Inverted File Index), PQ(Product Quantization) 등의 특수한 인덱싱 알고리즘을 제공함으로써, 이 갭을 메워 고차원 공간에서의 검색 효율을 비약적으로 향상시킵니다. 비정형 데이터의 복잡성과 시맨틱 리치 쿼리의 필요성으로 인해 기업은 컨텐츠 관리 시스템, 챗봇 메모리 뱅크, 이상 징후 감지 프레임워크 등에 벡터 검색 기능을 도입하고 있습니다. 클라우드 네이티브 및 서버리스 배포 모델을 통해 접근성을 더욱 확장하고, 변화하는 AI 워크로드에 맞추어 동적으로 확장할 수 있습니다. Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS와 같은 주요 플랫폼은 API, 데이터 레이크, MLOps 파이프라인과 원활하게 통합되는 오픈소스 기반의 기업급 솔루션을 구축하고 있습니다. 더 빠르고, 더 스마트하고, 더 컨텍스트에 민감한 시스템에 대한 요구가 증가함에 따라 벡터 데이터베이스의 채택은 단순한 최적화를 위한 선택이 아닌 현대 데이터 아키텍처의 전략적 필연이 되고 있습니다.

채택을 가속화하기 위해 산업별 이용 사례는 어떤 역할을 할 수 있는가?

벡터 데이터베이스의 다용도성은 다양한 산업별 이용 사례를 가능하게 하며, 이는 채택을 가속화하고 시장 침투를 촉진하고 있습니다. 벡터 검색은 키워드 매칭이 아닌 시각적 유사성과 의미적 이해에 기반한 결과를 제공함으로써 상품 검색과 추천 엔진에 혁명을 일으키고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 이러한 데이터베이스를 의료 영상, 환자 기록, 임상 텍스트 분석에 활용하여 진단 및 개인화된 치료 계획을 수립하는 데 활용하고 있습니다. 금융기관에서는 벡터 데이터베이스를 부정행위 감지 및 컴플라이언스 모니터링에 활용하고 있으며, 거래 데이터를 벡터 공간에 삽입하여 이상값이나 이상행동을 식별하고 있습니다. 미디어 및 엔터테인먼트의 경우, 벡터 기반 인덱싱을 통해 플랫폼은 방대한 멀티미디어 라이브러리를 음성 톤, 얼굴의 유사성, 주제의 연관성별로 정리하고 검색할 수 있습니다. 사이버 보안 용도는 벡터 모델을 사용하여 네트워크 로그 및 엔드포인트 원격 측정에 숨겨진 악성 활동 패턴을 감지합니다. 정부 및 국방 분야에서도 정보 수집, 자연 언어 분석, 이미지 분류를 대규모로 지원하기 위해 벡터 데이터베이스 인프라에 투자하고 있습니다. 이러한 고도로 맥락화된 구현은 기술의 견고성을 검증하는 동시에 전통적인 하이테크 기업 이외의 새로운 분야를 개발하고 데이터 집약적 산업에 광범위하고 지속적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

벡터 데이터베이스 시장의 세계 확대 요인은 무엇인가?

벡터 데이터베이스 시장의 성장은 기술 발전, AI 용도의 확대, 기업의 데이터 전략의 진화와 직결되는 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 주요 요인은 텍스트 문서와 동영상에서 센서 로그와 소셜미디어에 이르기까지 비정형 데이터의 급격한 증가로, 의미 있는 추출과 실시간 분석을 위해 고차원적인 인덱싱이 필요하기 때문입니다. 또한 거대 언어 모델(LLM), 생성형 AI, 검색 확장 세대(RAG) 프레임워크의 광범위한 채택으로 임베디드 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 데이터베이스에 대한 긴급한 요구가 생겨나고 있습니다. 챗봇, 지능형 검색 엔진, 추천 시스템 등 주요 AI 워크플로우에 벡터 검색 기능이 통합되면서 개발자와 데이터 팀은 관계형에서 벡터 네이티브 인프라로 전환해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 클라우드 기반 및 오픈소스 벡터 데이터베이스의 등장은 스타트업과 중소기업의 채택 장벽을 낮추고, 대기업은 실험과 생산 확장을 위해 이러한 솔루션을 AI 및 MLOps 스택에 통합하고 있습니다. 하이퍼스케일러, 클라우드 서비스 프로바이더, VC가 지원하는 AI 플랫폼의 전략적 파트너십과 투자는 이 분야에 자본과 혁신을 불어넣어 제품 개발과 시장 개발을 더욱 가속화하고 있습니다. 또한 고객 서비스, 교육, 디지털 상거래 등 다양한 분야에서 실시간 개인화되고 의미론적으로 풍부한 사용자 경험에 대한 수요가 증가함에 따라 벡터 데이터베이스는 AI 기반 디지털 경제의 미션 크리티컬한 구성 요소로 자리매김하고 있습니다. 확고한 입지를 구축해 나가고 있습니다.

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스); 테크놀러지(자연언어처리, 컴퓨터 비전, 추천 시스템); 업종별(BFSI, 소매·E-Commerce, 헬스케어·생명과학, IT·ITeS, 미디어·엔터테인먼트, 제조, 기타)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

우리는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Vector Databases Market to Reach US$6.0 Billion by 2030

The global market for Vector Databases estimated at US$2.0 Billion in the year 2024, is expected to reach US$6.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 20.0% over the analysis period 2024-2030. Solution, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.5% CAGR and reach US$3.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services segment is estimated at 24.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$542.8 Million While China is Forecast to Grow at 26.6% CAGR

The Vector Databases market in the U.S. is estimated at US$542.8 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 26.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 16.2% and 17.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 16.7% CAGR.

Global Vector Databases Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Are Vector Databases Becoming Crucial in the Era of AI and High-Dimensional Data?

Vector databases are rapidly gaining prominence as foundational infrastructure for managing and querying high-dimensional data used in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and large language model (LLM)-driven applications. Unlike traditional databases that rely on structured data types and relational logic, vector databases are specifically designed to store and retrieve data in vectorized formats-numeric representations of complex content such as images, text, audio, and video. These vectors are generated through embeddings created by ML models, enabling the system to perform similarity searches based on content relevance rather than exact matches. As AI-powered services like semantic search, recommendation engines, natural language interfaces, and image recognition proliferate, vector databases provide the scalability and performance needed to power real-time, intelligent applications. Their ability to execute approximate nearest neighbor (ANN) searches across billions of vectors with low latency makes them critical for next-generation platforms in industries such as e-commerce, cybersecurity, healthcare, and fintech. Additionally, integration with AI model pipelines and frameworks like PyTorch, TensorFlow, and OpenAI has made vector databases indispensable for companies operationalizing machine learning in production environments.

How Is the Shift to AI-Native Architecture Reshaping Database Technology?

The evolution toward AI-native architecture is redefining data infrastructure, with vector databases positioned as a central pillar of this transition. Traditional SQL and NoSQL databases are optimized for structured transactional data but are not suitable for handling the fuzzy, multidimensional nature of AI embeddings. Vector databases fill this gap by offering specialized indexing algorithms such as HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File Index), and PQ (Product Quantization) that drastically improve search efficiency in high-dimensional spaces. The growing complexity of unstructured data and the need for semantically rich querying is pushing enterprises to deploy vector search capabilities across content management systems, chatbot memory banks, and anomaly detection frameworks. Cloud-native and serverless deployment models are further expanding access, allowing businesses to scale dynamically with fluctuating AI workloads. Leading platforms like Pinecone, Weaviate, Milvus, and FAISS are building open-source and enterprise-grade solutions that integrate seamlessly with APIs, data lakes, and MLOps pipelines. As the need for faster, smarter, and more context-aware systems grows, the adoption of vector databases is becoming not just an optimization choice but a strategic necessity in modern data architecture.

What Role Do Industry-Specific Use Cases Play in Accelerating Adoption?

The versatility of vector databases is enabling a wide range of industry-specific use cases, which are driving accelerated adoption and deepening market penetration. In e-commerce and digital marketing, vector search is revolutionizing product discovery and recommendation engines by delivering results based on visual similarity or semantic understanding, rather than keyword matching. In healthcare, these databases are being used to analyze medical images, patient records, and clinical texts to aid diagnostics and personalized treatment plans. Financial institutions are leveraging vector databases for fraud detection and compliance monitoring by embedding transaction data into vector spaces to identify outliers or behavioral anomalies. In media and entertainment, vector-based indexing allows platforms to organize and retrieve vast multimedia libraries by audio tone, facial similarity, or thematic relevance. Cybersecurity applications use vector models to detect malicious activity patterns hidden in network logs or endpoint telemetry. Even government and defense sectors are investing in vector database infrastructure to support intelligence gathering, natural language analysis, and image classification at scale. These highly contextualized implementations are validating the technology’s robustness while opening up new verticals beyond traditional tech enterprises, signaling a broad and lasting impact on data-intensive industries.

What Factors Are Driving the Global Expansion of the Vector Database Market?

The growth in the vector database market is driven by several factors directly tied to technological advancements, expanding AI applications, and evolving enterprise data strategies. A major driver is the exponential increase in unstructured data-from text documents and videos to sensor logs and social media-which requires high-dimensional indexing for meaningful extraction and real-time analytics. The widespread adoption of large language models (LLMs), generative AI, and retrieval-augmented generation (RAG) frameworks is also creating an urgent need for databases that can store and search embeddings effectively. The integration of vector search capabilities into major AI workflows, including chatbots, intelligent search engines, and recommendation systems, is prompting developers and data teams to pivot from relational to vector-native infrastructures. The rise of cloud-based and open-source vector databases is lowering adoption barriers for startups and SMEs, while large enterprises are embedding these solutions within their AI and MLOps stacks to scale experimentation and production. Strategic partnerships and investments from hyperscalers, cloud service providers, and VC-backed AI platforms are injecting capital and innovation into the space, further accelerating product development and market reach. Additionally, growing demand for real-time, personalized, and semantically rich user experiences-especially in customer service, education, and digital commerce-is cementing the vector database as a mission-critical component of the AI-driven digital economy.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Vector Databases market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solution, Services); Technology (Natural Language Processing, Computer Vision, Recommendation Systems); Vertical (BFSI, Retail & E-Commerce, Healthcare & Life Sciences, IT & ITeS, Media & Entertainment, Manufacturing, Others)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

Select Competitors (Total 43 Featured) -

AI INTEGRATIONS

We're transforming market and competitive intelligence with validated expert content and AI tools.

Instead of following the general norm of querying LLMs and Industry-specific SLMs, we built repositories of content curated from domain experts worldwide including video transcripts, blogs, search engines research, and massive amounts of enterprise, product/service, and market data.

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
ⓒ Copyright Global Information, Inc. All rights reserved.
PC버전 보기