Von Glanz zu Realität: Zwei Jahre nach dem Vector-Database-Hype

Als ich im März 2024 über „Vector‑Databases: Shiny Object Syndrome und der fehlende Einhorn‑Fall“ schrieb, war die Branche von Hype überschwemmt. Vector‑Datenbanken wurden als das nächste große Ding für die Generative‑AI‑Ära gefeiert, und Milliarden an Risikokapital flossen in Unternehmen wie Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus und viele weitere. Die Versprechen klangen verlockend: Mit einem Vektor‑Store könnte man nach Bedeutung statt nach starren Schlüsselwörtern suchen und die KI‑Integration zum Kinderspiel machen.

Doch zwei Jahre später hat die Realität einen harten Check gesetzt. Etwa 95 % der Organisationen, die in generative‑AI‑Initiativen investiert haben, verzeichnen keine messbaren Erträge. Die Warnungen, die ich damals lautete – die Grenzen von Vektoren, das überfüllte Anbieter‑Ökosystem und die Gefahr, Vektor‑Datenbanken als Allheilmittel zu betrachten – haben sich fast exakt bestätigt.

Ein besonders auffälliges Beispiel ist Pinecone, das einst als Paradebeispiel für die Kategorie galt. Heute steht das Unternehmen vor einem möglichen Verkauf, kämpft mit starkem Wettbewerb und Kundenabwanderung. Trotz großer Finanzierungsrunden und prominenter Kunden bleibt die Differenzierung dünn. Open‑Source‑Lösungen wie Milvus, Qdrant und Chroma gewinnen an Boden, weil sie Flexibilität und Kosteneffizienz bieten.

Die Lehre aus den letzten zwei Jahren ist klar: Vektor‑Datenbanken sind kein Allheilmittel, sondern ein Werkzeug, das sorgfältig eingesetzt werden muss. Unternehmen, die den Hype überdauern wollen, müssen realistische Erwartungen setzen, klare Anwendungsfälle definieren und die Technologie in ihre bestehenden Prozesse integrieren, anstatt sie als alleinige Lösung zu sehen.