报告摘要：
　　我们认为向量数据库是AI时代的Killer App。AI时代一切AI化，而AI化的本质则是向量化。向量化计算成本高昂，海量的高维向量势必需要专门的数据库进行存储和处理，向量数据库应运而生。向量数据库在拓展AI全新应用场景的同时，也将对传统数据库产品形成替代，进而成为AI时代的Killer App。
　　向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库。其存储的向量来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化。同传统数据库相比，向量数据库不仅能够完成基本的CRUD（添加、读取查询、更新、删除）等操作，还能够对向量数据进行更快速的相似性搜索，商业价值提升明显。
　　向量数据库给AI插上腾飞的翅膀。向量数据库可以大幅度拓展大模型的时间边界和空间边界。目前的大模型都是预训练模型，对于训练截止日之后发生的事情一无所知。向量数据库可以通过存储最新信息后给大模型访问来弥补这点不足。此外，通过向量数据的本地存储，向量数据库能够协助解决目前企业界最担忧的大模型泄露隐私的问题。向量数据库还自带多模态功能，能够实现用中文搜索英语图书、用俄文搜索图片内容等操作。向量数据库的近似搜索能力能够给向量数据库带来巨大的商业化潜力。例如Tokopedia就已经部署了向量数据库进行近似搜索，提升了10x智能化水平。
　　向量数据库市场空间巨大，目前处于从0-1阶段。我们预测到2030年，全球向量数据库市场规模有望达到500亿美元，国内向量数据库市场规模有望超过600亿人民币。全球范围内来看，目前向量数据库以初创公司为主，包括Pinecone、Milvus、Weaviate、Vespa等。
　　投资建议：建议关注国内具有向量化计算、向量搜索、向量化执行引擎等技术储备的公司，相关标的如云天励飞、星环科技、创意信息、中亦科技、佳华科技、海量数据、科蓝软件等。
　　风险提示：1）向量数据库处于萌芽阶段，就算是美国也没有成熟的上市公司，并且目前向量数据库有多种技术路线的选择，发展仍然有较大的不确定性；2）国内成熟产品集中在初创公司，上市公司需要奋起直追；3）尽管存在开源产品，但是目前海外VC、互联网巨头已经纷纷入场，竞争压力恐快速提升。