GPU 数据库市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测、细分、按工具（GPU 加速数据库、GPU 加速分析）、按服务（咨询、支持、维护）、按应用（治理、风险与合规、威胁情报、客户体验管理）、按垂直行业（BFSI、零售与电子商务、医疗保健、IT 与电信）、按地区、按竞争，2019-2029F

市场概览

2023 年全球 GPU 数据库市场价值为 42.3 亿美元，预计到 2029 年将达到 86.3 亿美元，预测期内的复合年增长率为 12.45%。GPU 数据库是一种特殊类型的数据库，它利用图形处理单元 (GPU) 来提高性能，特别是在处理大规模数据分析和复杂的计算任务时。与仅依赖 CPU 的传统数据库不同，GPU 数据库利用 GPU 的并行处理能力来加速数据查询、执行实时分析并处理机器学习、人工智能和高性能计算等密集型工作负载。 GPU 数据库的架构针对并行执行任务进行了优化，这使得它能够比传统的 CPU 驱动系统更快地处理大型数据集，尤其是在过滤、排序和聚合数据等操作中。这种能力使 GPU 数据库成为金融、医疗保健、零售、电信和自治系统等行业的理想选择，在这些行业中，从大量数据中获取实时洞察至关重要。它们在需要快速响应的场景中特别有用，例如欺诈检测、预测分析和个性化推荐。随着组织生成和收集越来越多的数据，对高速、高效数据处理的需求激增，从而导致 GPU 数据库的采用率不断提高。

关键市场驱动因素

对高性能数据分析和人工智能应用程序的需求不断增长

全球 GPU 数据库市场的主要驱动因素之一是对高性能数据分析和人工智能 (AI) 应用程序的需求不断增长。在当今数据驱动的世界中，各行各业的企业和组织都在利用大数据分析来获取洞察力，以推动决策、提高运营效率和增强客户体验。然而，传统的基于 CPU 的数据库通常难以处理现代应用程序生成的大量非结构化实时数据。GPU 数据库利用图形处理单元 (GPU) 的并行处理能力，非常适合管理这些工作负载。与依赖单线程性能的传统数据库不同，GPU 数据库可以同时执行多个任务，使其成为实时数据分析、深度学习和预测分析等高性能计算任务的理想选择。例如，金融、医疗保健和电子商务等行业越来越依赖人工智能驱动的应用程序，如欺诈检测、个性化医疗和推荐引擎，所有这些都需要快速高效的数据处理。GPU 数据库能够比 CPU 数据库更快地处理复杂查询，这为寻求加快洞察力的企业提供了竞争优势。随着人工智能和机器学习应用变得越来越普遍，对可扩展、高性能数据库解决方案的需求预计将推动 GPU 数据库市场的显着增长。

物联网和边缘计算的采用率不断提高

推动市场增长的另一个关键驱动因素

对高级地理空间分析和可视化的需求不断增长

对高级地理空间分析和可视化工具的需求不断增长是市场增长的另一个关键驱动因素

关键市场挑战

高实施成本和复杂性

生态系统有限和供应商锁定风险

市场面临的另一个主要挑战

主要市场趋势

实时分析需求不断增长

影响市场的重要趋势之一是

人工智能和机器学习工作流程的日益普及

细分洞察

工具洞察

GPU 加速数据库细分市场在 2023 年占据最大市场份额。GPU 加速数据库细分市场正在经历显着增长，这得益于金融、医疗保健、汽车和人工智能 (AI) 等各个行业对高性能数据处理和实时分析的需求不断增长。这种增长的主要驱动力之一是 GPU（图形处理单元）能够比传统的基于 CPU 的系统更快、更高效地处理大量数据。此功能对于需要快速分析大型数据集的组织至关重要，有助于更快地做出决策并获得更深入的见解。人工智能、机器学习 (ML) 和大数据分析的兴起进一步加速了 GPU 加速数据库的采用，因为这些技术需要 GPU 提供的高并行处理能力来执行复杂的计算和数据操作。

基于云的平台和服务的增长使各种规模的企业都可以更轻松地使用 GPU 加速数据库，从而减少了对大量基础设施投资的需求，并使组织更容易扩展其数据处理能力。金融服务等行业是这些解决方案的领先采用者，其中实时交易处理和欺诈检测至关重要，医疗保健等行业是 GPU 加速数据库支持大规模基因组和诊断数据分析的行业。此外，GPU 加速数据库与云原生架构的日益融合以及向边缘计算的转变正在扩大其使用案例，尤其是在物联网 (IoT) 应用、自动驾驶汽车和智慧城市中。这些因素，加上 GPU 技术的不断进步，正在推动 GPU 加速数据库细分市场的增长，使其成为跨多个行业的下一代数据处理和分析解决方案的关键推动因素。

区域洞察

2023 年，北美地区占据了最大的市场份额。北美 GPU 数据库市场受到几个关键因素的推动，主要是各行业对高性能数据分析和机器学习应用的需求不断增长。随着金融、医疗保健、零售和电信等行业的企业采用人工智能、机器学习和深度学习技术，对能够以高计算能力处理大量数据的数据库的需求显著增加。GPU 数据库利用 GPU 的并行处理能力，与传统的基于 CPU 的系统相比，性能更高，从而可以更快地进行数据处理和分析。大数据分析的兴起，尤其是在医疗保健等行业的精准医疗、金融服务的实时欺诈检测和零售的个性化客户体验，对可扩展和高速数据库的需求很高。此外，北美的云服务提供商（如亚马逊网络服务 (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud）越来越多地提供 GPU 加速解决方案作为其服务的一部分，使组织更容易将这些高级数据库集成到其运营中。

物联网设备的激增及其导致的数据泛滥是另一个主要驱动因素，因为组织希望更有效地处理和分析来自连接设备的实时数据。该地区对创新的高度重视，加上对研发（特别是在人工智能和机器学习方面）的大量投资，正在促进 GPU 数据库的开发和采用。此外，自动驾驶汽车等快速决策至关重要的行业对实时数据分析的需求不断增长，这进一步推动了 GPU 数据库市场的发展。北美完善的 IT 基础设施，加上专注于数据库创新的大型科技公司和初创公司的存在，为市场增长创造了肥沃的土壤。此外，随着数据安全和隐私问题日益严重，尤其是随着《加州消费者隐私法案》（CCPA）等更严格的数据保护法规的出台，各组织正在寻求不仅提供速度而且提供增强安全功能的 GPU 数据库。这推动了供应商创新，提供既满足性能又满足法规遵从性要求的 GPU 加速数据库，进一步推动北美市场的扩张。

最新发展

• 2024 年 3 月，矢量数据库技术领导者 Zilliz 自豪地宣布推出 Milvus 2.4。此版本在矢量搜索功能方面建立了新的基准，引入了创新的 GPU 索引功能，该功能由 NVIDIA 的 CUDA 加速矢量检索图形索引 (CAGRA) 提供支持，它是 RAPIDS cuVS 库的一部分。

主要市场参与者

• Anaconda, Inc.
• Brytlyt Limited
• Fuzzy Logix
• Graphistry, Inc.
• Kinetica DB Inc.
• Neo4j, Inc.
• NVIDIA Corporation
• OMNISCI, INC.