文|腦極體
就像啤酒注定要有泡沫，每一場(chǎng)淘金熱都不缺被捧上了時(shí)代風(fēng)口的人。
大模型這一波熱潮中，向量數(shù)據(jù)庫(kù)就是那個(gè)幸運(yùn)兒。
一方面，技術(shù)層面并沒(méi)有太大突破。向量數(shù)據(jù)庫(kù)并不是一種特別新的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，在AI領(lǐng)域已經(jīng)應(yīng)用了七八年，谷歌在2015年就宣布使用RankBrain語(yǔ)義檢索來(lái)處理搜索任務(wù)。相比N家的卡、液冷的算、全光的網(wǎng)、升級(jí)的存，向量數(shù)據(jù)庫(kù)在技術(shù)方面并沒(méi)有特別亮眼的突破。
而另一方面，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的投資熱潮又特別旺盛。在上半年成了創(chuàng)業(yè)公司、云計(jì)算廠商、老牌數(shù)據(jù)庫(kù)公司，以及投資人們“群起而攻之”的風(fēng)口，Pinecone、Chroma 和 Weviate 等向量數(shù)據(jù)庫(kù)初創(chuàng)公司都獲得了融資，有的融資額高達(dá)上億美元。這在全球經(jīng)濟(jì)不明朗的投資形勢(shì)下，還是非常亮眼的成績(jī)。
不同于GPU卡那樣短期內(nèi)需求堅(jiān)挺、供不應(yīng)求，加上摩爾定律的約束，即使有泡沫，也是鐵做的。也不同于存算網(wǎng)這類“新基建”，長(zhǎng)期投入的戰(zhàn)略價(jià)值，得到了廟堂和民間的一致重視。
向量數(shù)據(jù)庫(kù)，更多是作為一種AI基礎(chǔ)技術(shù)和產(chǎn)品，開(kāi)始為大眾所知曉。
僅憑這樣，就在投資市場(chǎng)上一飛沖天，多少有點(diǎn)讓人不安。加上最近，大訓(xùn)模型的熱度開(kāi)始降溫，ChatGPT訪問(wèn)量下降，更多大模型已經(jīng)到地里田間礦井“干活兒”去了。
不禁讓人好奇，隨著大模型的風(fēng)口下沉，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的投資概念還能飛多久，會(huì)不會(huì)倏忽而來(lái)，倏忽而去，留下喝了“一嘴泡沫”的公司和投資人，在風(fēng)中凌亂呢？
我們就來(lái)好好品一品，這一杯啤酒和泡沫。
技術(shù)的啤酒
訓(xùn)大模型、用大模型，離不開(kāi)一系列AI基礎(chǔ)設(shè)施，所以，作為基礎(chǔ)設(shè)施之一的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，確實(shí)有點(diǎn)東西。引入向量數(shù)據(jù)庫(kù)，是能喝到真材實(shí)料的“啤酒”的。
這就有必要先說(shuō)說(shuō)這個(gè)技術(shù)本身。
數(shù)據(jù)庫(kù)不用多說(shuō)，是必不可少的IT基礎(chǔ)設(shè)施，用于存儲(chǔ)和查詢各種數(shù)據(jù)，可以看作是數(shù)據(jù)的“硬盤”。那么，向量數(shù)據(jù)庫(kù)就是更適合AI體質(zhì)的“硬盤”，有幾個(gè)特質(zhì)來(lái)說(shuō)明這一點(diǎn)：
1、必要性。
向量數(shù)據(jù)庫(kù)，顧名思義就是專門用于存儲(chǔ)和管理向量數(shù)據(jù)。作為一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)向量都包含多個(gè)維度，每個(gè)維度代表不同的特征或?qū)傩?，比如圖像的顏色、文本詞匯的出現(xiàn)頻率等。而AI算法，要從圖像、音頻和文本等海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，提取出以向量為表示形式的“特征”，以便模型能夠理解和處理。因此，向量數(shù)據(jù)庫(kù)比傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，更適合AI 應(yīng)用。
2、高效率。
每個(gè)元素都有一個(gè)索引，便于訪問(wèn)或修改數(shù)值?；诖?，向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過(guò)將分組和索引，快速找到與給定查詢最接近的嵌入，實(shí)現(xiàn)高效的相似性搜索，同時(shí)減少存儲(chǔ)和計(jì)算成本。
相比傳統(tǒng)單機(jī)插件式數(shù)據(jù)庫(kù)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索規(guī)?？梢蕴嵘?，支持百萬(wàn)級(jí)每秒查詢（QPS）的峰值能力，同時(shí)延遲控制在毫秒級(jí)。
想象一下，如果沒(méi)有高效的搜索技術(shù)支持，一個(gè)大語(yǔ)言模型動(dòng)輒數(shù)十億、上百億參數(shù)，只能處理有限數(shù)量的輸入數(shù)據(jù)，無(wú)法搜索更大的數(shù)據(jù)庫(kù)，那么在AIGC、搜索、廣告推薦算法等任務(wù)的性能表現(xiàn)就會(huì)受限。
一個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)是，通過(guò)使用云向量數(shù)據(jù)庫(kù)，QQ音樂(lè)人均聽(tīng)歌時(shí)長(zhǎng)提升3.2%；騰訊視頻有效曝光人均時(shí)長(zhǎng)提升1.74%；QQ瀏覽器成本降低37.9%，這些數(shù)據(jù)的變化就在于檢索效率、運(yùn)行穩(wěn)定性、運(yùn)營(yíng)效率、推薦算法等有了較大的提升。
3、需求大。
隨著產(chǎn)業(yè)智能化的加速，以及大模型和其他 AI 應(yīng)用的爆發(fā)，各行各業(yè)的AI用例不斷增多，由此帶來(lái)了洶涌的數(shù)據(jù)洪潮和存算任務(wù)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)嵌入向量的長(zhǎng)度不受限制，具有良好的擴(kuò)展性，可以根據(jù)AI用例和模型而變化，更好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
而且，向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以拓展大模型的時(shí)間邊界和空間邊界，讓大模型在訓(xùn)練完成后，也可以訪問(wèn)向量數(shù)據(jù)庫(kù)的最新信息，了解最近發(fā)生的事情。
總的來(lái)說(shuō)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)就是更適合AI體質(zhì)的數(shù)據(jù)庫(kù)，在AI任務(wù)上效果拔群，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中日益流行。
那么問(wèn)題來(lái)了，一些在AI領(lǐng)域積淀已久的科技大廠，如谷歌、微軟、Mate以及BAT等大廠，都有向量數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)積累，也都可以向外輸出相關(guān)能力和產(chǎn)品。此外，一些基于開(kāi)源技術(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)業(yè)公司，如Pinecone、Weaviate、Odrant、Chroma近年來(lái)打開(kāi)了市場(chǎng)知名度。
可以說(shuō)，市場(chǎng)上并不缺乏向量數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)品和解決方案。那么2023年，這杯技術(shù)啤酒，是怎么咕嘟咕嘟冒出泡沫的呢？
浪潮之巔的泡沫
向量數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)現(xiàn)狀，說(shuō)是“從0到1”，并不為過(guò)。
首先，大眾市場(chǎng)的認(rèn)知度才剛剛打開(kāi)。
此前，向量數(shù)據(jù)庫(kù)更多是AI企業(yè)在使用，今年才開(kāi)始為大眾所熟知，這離不開(kāi)一些AI相關(guān)企業(yè)的推波助瀾。今年 3月的 NVIDIA GTC 大會(huì)上，黃仁勛首次提及向量數(shù)據(jù)庫(kù)，強(qiáng)調(diào)向量數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)大語(yǔ)言模型的重要性。
不是所有企業(yè)都有能力自建大模型所需要的基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)MaaS（模型即服務(wù)）業(yè)務(wù)來(lái)訓(xùn)練應(yīng)用大模型是更靈活的選擇，這就要求云廠商提供全?；A(chǔ)設(shè)施。
百度、京東、騰訊、華為等，都在自家的大模型完整基礎(chǔ)設(shè)施中，提到了向量數(shù)據(jù)庫(kù)。目前，云廠商的MaaS業(yè)務(wù)才剛剛開(kāi)始走向市場(chǎng)，大模型的產(chǎn)業(yè)落地不是一蹴而就的，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的接受度和規(guī)模究竟有多大，還是個(gè)未知數(shù)。
第二，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)，還沒(méi)經(jīng)歷“卷生卷死”的迭代。
Pinecone是閉源的領(lǐng)跑者，其他競(jìng)爭(zhēng)者要么是開(kāi)源的，比如Weviate，要么是巨頭，包括頭部云廠商和甲骨文、IBM等老牌數(shù)據(jù)庫(kù)廠商，開(kāi)始構(gòu)建AI數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)品和解決方案。
大廠扎堆競(jìng)技，這意味著，如果技術(shù)沒(méi)有大的突破，就會(huì)陷入高密度的同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)，從藍(lán)?？焖龠M(jìn)入紅海。而如果技術(shù)有顛覆式變革，很多技術(shù)壁壘不高、客戶認(rèn)知不強(qiáng)的新入局創(chuàng)業(yè)者，很難跟開(kāi)源生態(tài)或技術(shù)巨頭PK，容易被大浪淘沙。
最后，向量數(shù)據(jù)庫(kù)的成本，還沒(méi)有降到“可規(guī)模復(fù)制”的程度。
無(wú)論是自建向量數(shù)據(jù)庫(kù)，還是通過(guò)MaaS服務(wù)接入，都還達(dá)不到“付費(fèi)可用”的程度。一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)需要先將非結(jié)構(gòu)化的私密數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化，產(chǎn)生一個(gè)向量的矩陣，再存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫(kù)里，來(lái)供大模型學(xué)習(xí)和檢索。這個(gè)過(guò)程涉及到大量的工程化，會(huì)耗費(fèi)企業(yè)許多開(kāi)發(fā)人員、時(shí)間成本。
這就需要云廠商或數(shù)據(jù)庫(kù)廠商，提供全鏈路的工具，來(lái)幫助企業(yè)完成整個(gè)數(shù)據(jù)向量化、大模型接入的工作，以及減少后續(xù)運(yùn)維的難度。比如Pinecone就憑借良好的開(kāi)箱即用的產(chǎn)品體驗(yàn)，獲得了非常大的增長(zhǎng)，B輪估值達(dá)到7.5億美元。
谷歌云、騰訊云、京東云等也都基于內(nèi)部應(yīng)用的多年積累，推出了一系列面向外部的工具、框架和應(yīng)用。但只是邁出了從無(wú)到有的第一步，真正成熟還需要讓各家“卷起來(lái)”。
可以看到，現(xiàn)在這個(gè)階段，熱捧向量數(shù)據(jù)庫(kù)，確實(shí)有AIGC、大模型、云服務(wù)等多方面的現(xiàn)實(shí)需求，但從“概念普及”到“真正可用”之間，還有不短的距離。這之間的地帶，就是泡沫生長(zhǎng)的地方。
江湖路遠(yuǎn)，風(fēng)高浪急，沒(méi)有想清楚的創(chuàng)業(yè)公司或行業(yè)用戶，還是別貿(mào)然“帶資進(jìn)組”了。
啜飲時(shí)代的精釀
如果你是數(shù)據(jù)庫(kù)廠商，或者是著急布局大模型和AI應(yīng)用的企業(yè)，希望早點(diǎn)將啤酒喝到嘴里，怎么辦呢？
篤定遠(yuǎn)一點(diǎn)的未來(lái)，有些賽道的泡沫比例是相對(duì)少的，需求格外旺盛。
市場(chǎng)方面，國(guó)產(chǎn)化替代是不錯(cuò)的選擇。
科技博弈背景下，加上我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)的日益繁榮和技術(shù)突破，金融、電信、能源、交通等關(guān)鍵基礎(chǔ)行業(yè)的企業(yè)，在數(shù)據(jù)庫(kù)選型時(shí)，都開(kāi)始傾向于國(guó)產(chǎn)，以保障數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和安全性。
國(guó)外廠商在向量數(shù)據(jù)庫(kù)上有著更早的探索和積累，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)要補(bǔ)齊短板是需要時(shí)間的。
目前，BATH這類實(shí)力較強(qiáng)的國(guó)內(nèi)科技企業(yè)，沉淀了向量數(shù)據(jù)庫(kù)的核心自主技術(shù)，與其合作研發(fā)和定制化開(kāi)發(fā)，針對(duì)某些具體場(chǎng)景，提供特定優(yōu)化的向量數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，加入國(guó)產(chǎn)化替代的賽道是成本更低、風(fēng)險(xiǎn)更可控、市場(chǎng)需求明確的選擇。
策略方面，加入云生態(tài)不要獨(dú)行。
鑒于向量數(shù)據(jù)庫(kù)的商業(yè)化前景還不明朗，有業(yè)內(nèi)人士表示，與其投資新的向量數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目，還不如關(guān)注現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)中，有哪些加上向量引擎可以變得更加強(qiáng)大。
云數(shù)據(jù)庫(kù)就是其中之一，上云用數(shù)賦智是大勢(shì)所趨，很多政企客戶往往會(huì)選擇公有云或行業(yè)云來(lái)滿足其業(yè)務(wù)需求，將數(shù)據(jù)遷移到云上，對(duì)云數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)注度和接受度上升。
騰訊云、華為云等大型云廠商，具有較高的品牌認(rèn)知度和市場(chǎng)接受度，具有云原生、AI原生的技術(shù)棧和產(chǎn)品體系，經(jīng)歷了海量場(chǎng)景的淬煉和深度優(yōu)化，和這類云生態(tài)一起掘金向量數(shù)據(jù)庫(kù)，是更穩(wěn)妥的方式。
和AI、大模型一樣，向量數(shù)據(jù)庫(kù)要品出味道，離不開(kāi)時(shí)間的窖藏和醞釀。是在大訓(xùn)模型的熱度下降后，像泡沫一樣湮滅，還是作為啤酒精釀沉淀下去，等待成為下一代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的剛需，被行業(yè)客戶所啜飲，是留給數(shù)據(jù)庫(kù)玩家和買家的選擇題。