4月23日，由極新、谷歌大中華區新客戶業務部主辦，LinkLoud、Inno.EcoS、AI原點社區-東升大廈、亞馬遜云科技、動點科技、億歐|EqualOcean聯合主辦的「破浪·無界——AI出海生態論壇」在北京市東升大廈順利舉辦。會上，Zilliz合伙人郭人通從AI數據基礎設施變革視角分享了《Zilliz 開源商業化探索》，他表示AI出海需要從“技術輸出”轉向“生態共建”，AI出海企業應依托開源社區構建技術公信力，通過合規化、場景化、本土化的商業服務實現可持續增長，最終成為全球AI基礎設施的關鍵參與者。

Zilliz合伙人 郭人通

以下為演講實錄：

2019年Milvus向量數據庫正式開源以來，Zilliz持續探索開源生態的價值轉化路徑，直至2023年正式啟動商業化戰略。彼時恰逢AI產業爆發浪潮，Zilliz商業化布局與行業風口形成共振。我將聚焦三個維度展開探討：

• 針對AI從業者與ToB業務團隊，剖析數據庫開源與商業化協同發展的底層邏輯，尤其當業務規模擴張時需重點關注的戰略支點；

• 結合七年開源商業化實戰經驗，Zilliz在技術生態建設、社區運營、商業模式設計等環節的實踐感悟；

• 聚焦近兩年全球化業務探索歷程，從市場進入策略、本地化運營、合規風險管控等維度，坦誠分享踩過的“坑”與趟出的路。

雖然每個企業的成長路徑不可復制，但我們相信底層邏輯相通，期待這些思考能成為各位商業決策中的一塊他山之石。

01向量數據庫——AI時代的核心樞紐

我們團隊自2017年便投身向量數據庫研發，彼時AI尚未爆發，但已在圖搜、金融風控、推薦、生物醫療等場景完成技術驗證。此后，伴隨技術演進，業務更是拓展至AI知識庫、智能體等前沿領域。項目自2019年開源至今，這個當初的"技術all in"已成長為GitHub星標34k+、服務全球上萬家企業用戶的開源標桿，更獲得Forrester向量數據庫領域領導者象限首位的行業認證。特別值得一提的是，在國內企業級市場，我們的解決方案覆蓋率已突破90%，這背后是開源生態與商業服務形成的良性飛輪。

向量數據庫的興起本質上源于兩大變革驅動力：應用端AI技術的爆發式增長，以及數據端非結構化數據占比的指數級攀升——當前90%以上數據呈現為文本、圖片、視頻、音頻等非結構化形態，傳統數據庫難以支撐，催生了面向AI的新型數據基礎設施需求。向量數據庫作為核心樞紐，左側對接長文本、制藥領域高分子化合物、自動駕駛點云等多元異構數據，通過大模型對多模態數據進行語義解析，將核心業務價值抽象為向量表征；右側則支撐AI應用落地，構建起數據與應用間的關鍵橋梁。

02開源戰略：34k GitHub星標背后的增長飛輪

對ToB業務而言，開源本質是一種商業化模式，其本質是“技術杠桿”的極致運用。2017年，Zilliz在全球率先進入向量數據庫這個全新領域，面對AI賽道初期的激烈競爭與機會，我們十余人規模的初創團隊通過開源策略實現影響力與用戶覆蓋的倍增——我們將向量數據庫原型開源，主動接觸頭部企業客戶，優先推動技術落地場景驗證，構建“技術投入-用戶反饋-產品迭代”的閉環。

這種策略的杠桿效應體現在兩方面：其一，通過全球開發者社區快速驗證需求——早期開源后一周內即收到首批反饋，幫助我們精準定位真實業務場景，避免閉門造車；其二，開源社區與頭部客戶共同定義產品形態，例如2019年行業尚無“線上向量數據庫”概念，我們通過開源協作與用戶共同探索產品邊界，形成需求定義與產品迭代的強馬太效應。與廣大社區用戶共同定義了向量數據庫的形態與能力。

這種模式的關鍵在于“需求定義權”的爭奪。相較于傳統閉源開發，開源能以更低成本觸達全球用戶，獲取更真實、更海量的需求反饋，從而構建產品迭代的飛輪效應。在AI領域，無論是ToB還是ToC業務，需求響應速度與產品迭代能力已成為核心競爭力。我們通過開源策略，在資源有限的情況下集中投入核心需求場景，逐步滲透至大型企業客戶。需強調的是，開源商業化是持久戰，我們與社區小伙伴們一起經歷了非常廣泛的需求驅動的深度打磨，這個工作堅持了一年，開始陸續收到很好的商業化機會。

如今全球業務更加深度依賴開源生態——當前向量數據庫不僅支持向量數據，更兼容數值、Text、JSON等復雜數據類型，同時在大家都關心的企業特性這方面也打磨到了非常成熟的階段，包括百億級向量規模的擴展性、99.95%的高可用性、豐富的數據檢索與分析能力、成熟的安全特性等，這正是與開源社區用戶共同推動的技術演進成果。

03全球實戰:26個Region的出海經驗

在AI應用爆發式增長的當下，AI企業正面臨"甜蜜的煩惱"——如何將突發的流量洪峰轉化為可持續的商業成功。以年前DeepSeek為例：當單月數據量突然躍升三個數量級時，傳統基礎設施往往成為最先崩潰的環節。

對于AI項目而言，AI企業通常只有1-2次承接爆紅流量的機會窗口，基礎設施的彈性能力直接決定了企業的生死存亡。

為此，AI企業需構建"全球化能力立方體"戰略

商業化層面，全球化服務與基礎設施擴張需同步推進。目前Zilliz 已在全球26個Region完成布局。針對出海話題，我更傾向于用“全球化業務”來定義——Zilliz總部設在北美，但在全球各地，都堅持使用本地化團隊服務各區域用戶。

此外，全球化合規安全需前置布局——數據運維必須本地化，跨區域運維將面臨極高合規風險。

目前我們針對客戶合規需求劃分三檔：

第一檔是普通客戶，可以滿足常見的標準數據安全與合規要求；

第二檔則可以滿足高級企業客戶的數據安全與合規要求；

第三檔則針對高監管行業，滿足特定的數據安全與合規要求。比如醫療、金融、政府等高敏感行業，需嚴格遵循GDPR、HIPAA、TCBS等標準，并配置專項保險以應對數據泄露風險，盡管此類事故概率極低，但需提前構建風險兜底機制。針對他們，我們推出的產品叫做BYOC。對這些客戶而言，安全之上，合規是另一核心命題。目前國內常提私有化部署，北美則更流行BYOC模式——該模式介于SaaS與私有化之間，要求用戶數據保留在本地環境，廠商僅通過管控面提供服務，既解決傳統行業AI落地時的合規矛盾，又避免企業自身承擔全量數據運維成本。這種模式尤其契合AI團隊需求：企業硬件資源聚焦GPU投資，人力投入集中在模型調優，不愿為數據基礎設施組建DBA團隊，而BYOC模式通過數據面與管控面隔離設計，天然適配此類輕量化AI業務團隊。當然，BYOC是否會向SaaS演進尚無定論，但現階段其隔離性與成本優勢已獲得市場驗證。以Snowflake為例，其從私有化部署轉向SaaS模式后估值飆升，但近期又重啟混合模式。

最后補充一點部署形態的實踐思考：開源社區賦予用戶自由部署選擇權，但企業級服務需平衡標準化與定制化需求。

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