大讲堂
OpenAI开枪之后，估值跳水了
2026年开春的中国大模型落地峰会上，我坐在台下听某头部通用大模型CEO的演讲。他一句话刚说完，后排三个做向量数据库创业的朋友瞬间变了脸色。 那句话是：所有大模型应用都不需要单独买向量数据库，我们内置就能做到同等性能，价格还不到三分之一。 当天下午，一级市场传出消息，三个在走流程的向量数据库融资项目，被LP集体叫停了尽调。 说实话，这个场景一点都不意外。从2023年大模型爆发开始，向量数据库就是资本圈最火的赛道之一。去年国内某头部独立向量厂商的最新一轮融资，估值直接干到了95亿人民币，比两年前种子轮的时候涨了整整30倍。 现在生成式AI应用的单次响应里，向量检索的耗时占比超过42%，相当于你等10秒出回复，有4秒多在等找相关知识。相同数据量下，向量索引的存储成本是传统关系型数据库的2.8倍，赶上给普通办公硬盘换企业级SSD的差价了。这个成本和性能压力，是真真实实压在所有做AI应用的创业者头上的。
底层的生态位，早就分好了
你把大模型落地当成一场现代局部突击战来看，一下子就能懂。大模型的推理能力是前线冲锋的步兵，能搞定理解、生成、决策这些脏活累活，向量数据库就是后勤线的精准弹药分拣中心——你要打哪块目标，得立刻调出对应的情报弹药，不能让前线士兵自己从堆满了杂物的大仓库里瞎摸找装备。 国内现在玩家分三堆。第一堆是云厂商，阿里云、腾讯云、华为云都推出了自己的托管向量服务，靠着现有客户存量，价格直接压到了地板价，去年一年云厂商的向量服务市场份额涨了27个百分点。第二堆是独立创业公司，最典型的就是从中国走出去的Zilliz，他们做的Milvus现在是全球最大的开源向量数据库项目，去年光是国内车企私有大模型的定制化项目收入，就占了总营收的32%。第三堆是传统数据库厂商，星环、PingCAP都加了向量检索的能力，靠着老客户的留存，蹭了一波增长。 不过话说回来，现在大家卷的方向错了。所有人都在比千万级向量检索的延迟低了多少毫秒，比能支持的最大向量维度有多高。但我接触过的二十多个AI应用产品经理，十个里面有八个说，他们要的不是最快，是稳定，是能和自己现有的大模型、存储、开发工具链无缝对接，是出了问题能找到人修。
普通人的机会，从来不在概念里
作者|大讲堂
排版|大讲堂
审核|满满