如今头部云厂商基本建立了全生命周期AI化的向量数据库。有数据显示，企业原先接入一个大模型需要花1个月左右时间，使用某公有云的向量数据库后，3天时间即可完成，极大降低了企业的接入成本。

更何况，前不久火山引擎、阿里云、百度智能云等都围绕大模型API价格，打起了互相**的“价格战”，意味着AI创新门槛的降低，而AI应用市场的用户规模扩大，也会带动向量数据库的使用需求。

综上，整个云AI市场的格局还在快速变化之中，风物长宜放眼量，AI Native的向量数据库，前景仍然值得期待。

接下来，向量数据库卷什么？

有人可能会问了，大模型开始卷价格，那向量数据库市场正在卷什么？

需要注意的是，大模型降价是以云厂商为主，而零一万物等创业公司已经明确表示会以技术创新为竞争力，而不会（与云厂商）对标价格。云厂商在AI基础设施、商业生态、市场规模效应上的既定优势，确实也会表现在向量数据库市场。

目前来看，公有云厂商有几重特殊优势，或许会让向量数据库加速走向商业成功：

多元化部署。垂直行业大模型，数据都是私有机密的，客户一般不愿意放到公有云上，这对一部分支持混合多云的云厂商是一大利好，通过私有部署、分布式、混合云等多种方案，打消行业客户将数据放到云端的现实疑虑。 

2.一体化AI能力。向量数据库的火爆，本质是由AI驱动的，而AI Native时代的数据工程，还有许多复杂问题尚待解决，比如检索效率，在处理大规模数据的并行任务时，保持快速响应时间是一个挑战，需要优化索引结构和搜索算法；高负载下的系统稳定性，需要确保数据库系统具备高可用性和容错能力，防止服务中断；存储海量的向量数据，成本效益比要进一步优化……目前来看，云厂商具备从底层算力集群、Maas模型平台到全栈工具链的AI能力，有望通过技术协同创新，持续优化向量数据库的性能和成本。

3.产业服务能力。各行业对AI与业务的结合热情高涨，但大多还处于尝试探索期，需要结合自身场景、AI应用、IT设施等多种因素试错并迭代。这个过程中，随叫随到、帮助客户及时解决问题的ToB服务能力，也是非常看重的。深耕产业的公有云，有望降低很多企业在