人工智能行业：OceanBase-人工智能行业：向量能力与AI应用案例集（2025）-250706

- 全球非结构化数据将在2027年占数据总量的86.8%，推动数据处理技术向非结构化转变。

- 生成式AI时代将加速非结构化数据的存储、计算和应用发展，带来技术挑战与商业机遇。

- 向量数据库将成为企业智能转型的核心引擎，具备混合查询和企业级数据安全能力。

根据IDC DataSphere的数据显示，到2027年，全球非结构化数据将占总数据量的86.8%，达到246.9ZB。

全球数据总量将从103.67ZB增长至284.30ZB，年均增长率为22.4%。

随着互联网内容的快速发展，音视频等非结构化数据呈现出迅猛增长，导致对文本、图片、音频和视频等非结构化数据的存储和检索需求增加。

目前的基础设施主要面向结构化数据，因此数据处理技术需要向非结构化转型，以应对海量数据管理的需求。

在生成式AI时代，非结构化数据的存储、计算和应用将迅速发展，带来技术挑战和商业机遇。

向量数据库正在从单一的检索工具转变为AI原生数据基础设施，并与云计算、边缘计算和具身智能等技术融合，形成更加复杂的生态系统。

未来，具备混合查询、一体化架构和企业级数据安全能力的向量数据库，将成为企业智能化转型的核心引擎。

投资标的：向量数据库 推荐理由： 1. 非结构化数据增长迅速：根据IDC DataSphere的数据，到2027年，全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%，这表明市场对非结构化数据处理的需求将大幅增加。

2. 数据处理技术转型：当前的基础设施主要面向结构化数据，随着非结构化数据的激增，数据处理技术需要向非结构化转变，以应对海量数据的管理需求。

3. 生成式AI时代的机遇：在生成式AI的推动下，非结构化数据的存储、计算和应用将迎来快速发展，为向量数据库的发展提供了良好的市场环境。

4. 从工具到基础设施的演变：向量数据库正逐渐从单一的检索工具演变为AI原生数据基础设施，未来有望与云计算、边缘计算等技术融合，形成更复杂的生态系统。

5. 企业智能化转型的核心引擎：具有混合查询、一体化架构和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重要推动力。