导语：本篇报告深入分析了向量数据库的技术架构、商业机会与条件、产品比较和发展关系等方面。向量数据库作为AI大模型开发和应用的基础设施，通过其快速检索、混合存储和向量嵌入等能力，很好地解决了知识时效性低、输入能力有限和准确度低等问题。在实际应用案例中，向量数据库已经显现出在AI大模型训练和推理过程中的降本增效效果。随着各领域智能化升级的快速进展，向量数据库行业有望快速成长。在商业化方面，随着用户对向量数据库实际应用效果的认可和付费意愿的提升，产品拓展过程将加速。在这个行业早期阶段，星环科技作为具有成规模且专业性强的技术支持团队的公司，在向量数据库的商业化落地过程中拥有优势。基于以上分析，我们推荐投资星环科技。然而，商业化落地仍需时间，科技巨头的布局可能导致行业竞争加剧，而技术开源也可能导致中小企业入局，投资仍需注意风险。
本篇47页报告详细分析了相关技术架构和商业化机会与条件、海内外产品和生态比较以及独立第三方与大厂的发展关系等方面。
向量数据库是开发和应用AI大模型过程中的必备的软件基础设施。向量数据库是专门用于存储和管理向量数据，其具备的快速检索、混合存储、向量嵌入等能力很好的解决了AI大模型技术中普遍存在的知识时效性低、输入能力有限、回答问题准确度低等问题。我们认为，向量数据库是开发和应用AI大模型过程中必备的软件基础设施。
从实际应用案例来看，向量数据库在AI大模型的训练和推理过程中降本增效的效果已有所显现。ChatGPT Plugins外接向量数据库，不仅大大拓展了AI大模型交互信息的范围，还保护了用户隐私。Qdrant向量数据库与Pienso合作，已经实现在开源AI大模型的基础上开发私域大模型。我们认为，随着微软365 Copilot以及ChatGPT企业版等标杆产品的落地，各领域智能化升级的快速进展将大大增强向量数据库等相关产品的成长确定性。
向量数据库行业有望随各行业智能化升级而快速成长。在商业化方面，向量数据库行业还处于市场培育期，Zilliz、Pinecone和腾讯云均推出免费版本的产品给用户试用。我们认为，向量数据库的实际应用效果得到用户充分认识后，产品拓展过程有望加速，各行业用户付费意愿有望提升。未来，向量数据库商业化的节奏取决于各行业客户使用AI大模型的实际需求以及其在AI大模型技术中应用的实际效果。
向量数据库处于产品化和商业化的早期阶段，配合标准化产品的技术服务是关键。向量数据库发展时间较短，配合标准化产品的技术服务的及时性和专业性将是向量数据库公司新客拓展、老客留存的关键。我们认为，具有成规模且专业性强的技术支持团队的公司在向量数据库商业化落地过程中更具优势。相较于初创型的公司，星环科技已拥有成规模的且专业性强的技术支持团队，对于新产品的市场推广、商业化策略制定以及客户沟通方面已经具有丰富经验，基于此，我们看好星环科技向量数据库产品Hippo未来的商业化前景。
投资建议：推荐星环科技。
风险提示：商业化落地受下游应用拉动，兑现尚需时间；科技巨头在向量数据库领域的布局可能导致行业竞争加剧；技术开源导致中小企业入局向量数据库领域。
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