核心观点：

    　　向量数据库为大模型提供记忆，是大模型应用的刚需工具。

    　　在大模型应用中，不断涌现的B端对专用数据的需求、C端对个性化与自动化的需求，带来给大模型增加记忆功能的刚性需求。向量数据库因为可以为大模型提供记忆而需求倍增，AutoGPT更是把对向量数据库需求量推到了更高的水平。

    　　向量数据库的竞争格局：大模型厂商不构成竞争，以专业厂商为主大模型的训练和推理本身只涉及embedding模型，不需要向量数据库，因此大模型厂商不形成直接竞争。专业向量数据库厂商当前以Zilliz、Pinecone等为主，4月以来海外多家知名向量数据库创业企业陆续传出融资喜讯。

    　　市场空间：预计2025年向量数据库占非结构化数据处理需求约三成，数据向量化后存储将带来较大膨胀中国数据库市场规模2022年约300亿人民币，预计到2025年将达到约500亿人民币。随着非结构化数据的增加，非关系型数据库的营收占比预计将逐年提升。向量数据库同样用于非结构化数据的处理分析需求，我们推测到2025年其将占非结构化数据处理需求约三成，同时数据向量化后相比传统非结构化数据存储有较大膨胀，因此其价格将会数倍于传统的非关系型数据库产品。