IDC DataSphere数据显示，到2027年，全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%,达到246.9ZB。全球数据总量从103.67ZB增长至284.30ZB,复合增长率为22.4%,呈现稳定增长态势。随着互联网内容化的飞速发展，以音视频等多媒体内容为代表的非结构化数据呈现出高速增长的趋势。文本、图片、音频和视频等非结构化数据的存储和检索需求也变得越来越多。
当前我们大量的基础设施几乎都是面向结构化数据而设计实现的，可以预见数据处理技术需要从结构化向非结构化转变，以更好的应对海量非结构化数据的管理需求。
在生成式AI时代，非结构数据的存储、计算和应用将得到急剧发展。非结构化数据的爆发不仅是技术挑战，更是商业机遇。向量数据库正从单一检索工具演变为AI原生数据基础设施，其与云计算、边缘计算、具身智能等融合将催生更复杂的生态系统。未来具备混合查询、一体化架构与企业级数据安全保护能力的向量数据库，将成为企业智能化转型的核心引擎。
1.1为什么现在必须重新思考“数据库与AI的边界”
人工智能技术的快速发展，尤其是生成式AI(如ChatGPT)、检索增强生成(RAG)和多模态检索的兴起，正深刻改变企业对数据的需求。如今，数据不仅仅是简单的存储和查询对象，而成为智能应用和实时决策的核心资产。与此同时，海量的非结构化数据–文本、图像、音频、视频等多模态信息，正以前所未有的速度爆发增长，这对数据基础设施提出了新的挑战。
传统数据库主要面向结构化数据和事务处理设计，虽然在稳定性、一致性和高效事务处理方面表现优异，但面对非结构化数据的存储、向量检索以及实时智能计算时，功能和性能明显不足。特别是在AI驱动的实时应用场景中，数据库需要支持从高并发的在线事务处理(OLTP)到复杂的实时分析(HTAP),并且要无缝集成AI能力，才能满足业务快速变化的需求。因此，必须重新定义数据库与AI的边界，打造一个既支持事务一致性，又具备实时分析和AI推理能力的统一数据平台。这样的平台不仅能够处理结构化和非结构化数据，还能融合语义搜索、向量计算、多模态数据处理等AI功能，实现业务数据与智能计算的深度融合。
重新思考“数据库与AI的边界”,意味着推动数据库向实时智能化转型，构建面向未来的统一数据底座。这样的数据平台不仅是企业数字化的基石，更是实现智能经济和AI赋能业务的关键引擎。
2.1 Data xAI发展趋势：
从非结构化数据爆发到技术架构革新
在人工智能技术的推动下，数据的角色正经历深刻变革。过去，数据主要由结构化信息组成，便于存储、管理和处理。然而，随着AI的普及，数据的种类和形式变得更加多样，尤其是非结构化数据的爆发，推动了从传统数据存储到复杂数据处理的转型。这一转变不仅改变了数据的存储与查询方式，还带来了更为复杂的数据分析与处理需求。
随着AI的深入应用，数据不仅仅是“被存储”的对象，更是“智能化处理”的核心要素。尤其是在多模态数据处理和知识图谱构建等场景中，数据的多维度特性要求新的技术架构来支持更高效的处理与推理能力。因此，未来的数据处理不仅需要应对结构化数据的管理，还要支持非结构化数据、混合数据、以及实时数据的智能分析和多模态检索等多重需求。
在这一背景下，Data×AI的深度融合正在成为技术发展的关键趋势。非结构化数据的爆发、技术架构的革新，以及Al技术的融合，这一趋势不仅重塑了数据处理范式，更催生出全新的技术架构与应用场景。在Data xAl的深度融合下，以下是预测的五个关键趋势方向：
非结构化数据爆发与多模态检索需求激增
非结构化数据的复杂性(高维度、语义关联性)迫使传统数据库向向量化转型。例如，企业需对视频流中的行为特征、医疗影像的病理特征进行实时分析。向量数据库通过将多模态数据(人脸、声纹、指纹等)统一转化为向量，支持跨模态联合检索。这一能力在认证场景中尤为重要，例如结合人脸与声纹的综合打分机制，准确率远超单一模态检索。预计到2028年，全球向量数据库市场规模将达43亿美元，年复合增长率23.3%,其中多模态场景占比将超过40%。
云上的向量数据库的技术栈加速迭代
未来会出现新的存储形态，即Vaa5(Vector as-a-5ervice),即用户将使用公有云服务，利用更方便的向量处理接口，支持存储和梳理向量数据。同时可以结合GPU等硬件加速索引构建与相似度计算，提升大规模数据吞吐量。另外可以结合云的弹性和分布式结构特性，满足AIGC业务的突发流量。
非结构化数据爆发与多模态检索需求激增
在AGI时代，数据的质量、可获取性和组织方式正逐渐成为制约智能化能力上限的核心因素。相比单点技术的突破，真正支撑Data x AI落地的，是底层数据基础设施的统一与演进。
当前，大模型能力的提升已经从“算法为王”过渡到“数据为本”。生成式Al的幻觉问题、本地知识补全、多模态理解能力、实时交互性能等核心挑战，本质上都指向一个共同根源–对高质量数据的高效组织、融合与使用能力的缺失。这不仅需要更强的模型，还需要一个能够支撑全链路数据流转、智能处理和安全管理的统一数据底座。
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