yashanDB 中國(guó)軟件自強(qiáng)自立自信

YashanDB中國(guó)軟件：自強(qiáng)、自立、自信軟件行業(yè)現(xiàn)狀中國(guó)上市軟件公司的總體利潤(rùn)已連續(xù)3年下滑！2024年上半年同比下滑了91.62%！軟件行業(yè)代表一個(gè)國(guó)家的軟實(shí)力163.76439.488.68173.6482.31169.036.960040020002021年中報(bào)2021年年報(bào)2022年中報(bào)2022年年報(bào)2023年中報(bào)2023年年報(bào)2024年中報(bào)合計(jì)凈利潤(rùn)（億元）無(wú)底線的價(jià)格戰(zhàn)，行業(yè)嚴(yán)重內(nèi)卷！中美軟件公司差異巨大軟件是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成美國(guó)軟件行業(yè)類公司營(yíng)收序號(hào)公司名市值2023年?duì)I收凈利潤(rùn)1Oracle3891億499.54億85.03億2Microsoft33219億2199.15億723.61億3Amazon20110億5747.85億304.25億美國(guó)傳統(tǒng)行業(yè)類公司營(yíng)收序號(hào)公司名行業(yè)市值2023年?duì)I收凈利潤(rùn)1Saudi

Aramco（沙特阿美）石油17859億4408.8億1213億2Toyota（豐田汽車）汽車2761.80億 2741.66億180.89億3GENERALELECTRIC

（

通用電氣） 電氣1740.1億679.55億90.66億4Walmart(沃爾瑪)零售5446.28億 6112.89億116.8億中國(guó)軟件行業(yè)類公司營(yíng)收序號(hào)公司名市值2023年?duì)I收凈利潤(rùn)

1 金山辦公 144.65億 6.30億 1.82億 2科大訊飛136.62億17.43億0.78億3寶信軟件126.73億17.85億3.53億幾家軟件巨頭市值超萬(wàn)億美元，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)G20國(guó)家中巴西、澳大利亞、土耳其、南非等國(guó)GDP軟件行業(yè)頭部科技公司已超越傳統(tǒng)行業(yè)龍頭，一躍成為全球最有價(jià)值的公司之一數(shù)據(jù)來(lái)源：金十?dāng)?shù)據(jù)/百度股市通/新浪財(cái)經(jīng)，2024年6月30日（單位：美元）中美軟件企業(yè)對(duì)比，四年差距拉大

30余倍中國(guó)軟件陷于至暗時(shí)刻13200億四年前= + + + ++龍頭差額626億美元5482億 5087億 749億 622億594億四年后33219億= + + +4461億

1741億

880億+ + + + +395億

1846億

616億303億

229億256億+ + + +47億 64億528億 505億 145億 137億

127億+ + + + ++ + + + +22億 46億+ + + +29億+76億+19億+241億 34億+ +77億++40億71+18億20億34億52億13億19億39億億 29億差額變大20060億美元單位：美元；2020年4月27日、2024年6月30日數(shù)據(jù)軟件產(chǎn)業(yè)兩大根基：一是基礎(chǔ)軟件，一是專業(yè)服務(wù)亟待自強(qiáng)：創(chuàng)新，標(biāo)準(zhǔn)化，基礎(chǔ)軟件基礎(chǔ)軟件特征高成本（人員、時(shí)間、資金）高難度（根技術(shù)、大工程、跨專業(yè)）高風(fēng)險(xiǎn)（功能/性能、穩(wěn)定/安全、生態(tài)/推廣）高可控（強(qiáng)依賴、風(fēng)險(xiǎn)度降低）高價(jià)值（可復(fù)制、生產(chǎn)力提升、競(jìng)爭(zhēng)力賦能）核心價(jià)值基礎(chǔ)使能

vs.

項(xiàng)目應(yīng)用；l

標(biāo)準(zhǔn)化供給

vs.

定制性交付；l

整體化開(kāi)發(fā)

vs.

分片式外包；l

持續(xù)性迭代

vs.

一次性交付軟件產(chǎn)業(yè)

Smiling

Curve附加值技術(shù)專利品牌、服務(wù)基礎(chǔ)軟件解決方案低端軟件外包高端軟件外包咨詢服務(wù)產(chǎn)品模式上游代工/項(xiàng)目模式增值服務(wù)模式下游現(xiàn)在禁芯片；如果以后禁（開(kāi)源）軟件呢？0.810.210.070.0450.0450.0360.028美國(guó)歐洲日本韓國(guó)俄羅斯中國(guó)印度00.51基礎(chǔ)軟件業(yè)務(wù)收入（萬(wàn)億美元）軟件領(lǐng)域被歐美長(zhǎng)期主導(dǎo)中國(guó)軟件行業(yè)任重道遠(yuǎn)2020年全球基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域市場(chǎng)份額美國(guó)基礎(chǔ)軟件業(yè)務(wù)收入占全球4/5數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)軟協(xié)2023年數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的發(fā)動(dòng)機(jī)，數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化的組成，也是產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)中國(guó)信通院《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告（2024年）》數(shù)字經(jīng)濟(jì)42.8%數(shù)字產(chǎn)業(yè)化(軟件、電信等)18.7%產(chǎn)業(yè)數(shù)字化81.3%國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展歷程以往國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)：歷經(jīng)三代發(fā)展，沒(méi)有能夠真正替代Oracle的產(chǎn)品Oracle

代碼負(fù)擔(dān)無(wú)法及時(shí)應(yīng)對(duì)的大數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)傳統(tǒng)國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)適合信創(chuàng)的小規(guī)模應(yīng)用第一代單機(jī)性能和可靠性較低與開(kāi)源對(duì)比競(jìng)爭(zhēng)力不強(qiáng)開(kāi)源增強(qiáng)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)適合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的新應(yīng)用第二代核心引擎僅為Oracle單機(jī)性能的40%切換需大量人力自研的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)適合金融企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景第三代缺乏根技術(shù)，單機(jī)差距大適用場(chǎng)景有限，效率不高成本高2020年中國(guó)信通院：對(duì)國(guó)內(nèi)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)：71.4%的產(chǎn)品是基于PostgreSQL或MySQL二次開(kāi)發(fā)完成中國(guó)人有沒(méi)有能力研發(fā)國(guó)際一流的基礎(chǔ)軟件開(kāi)源底層機(jī)制存在缺陷開(kāi)源差距較大，無(wú)法應(yīng)對(duì)大壓力挑戰(zhàn)穩(wěn)定可靠MySQL考慮性能采用半同步實(shí)現(xiàn)復(fù)制，因此在主機(jī)故障時(shí)，無(wú)法保證數(shù)據(jù)不丟。近期某銀行遇到大壓力下同步復(fù)制，主機(jī)擁塞問(wèn)題。PG追加寫(xiě)機(jī)制，在高頻更新下容易卡頓性能針對(duì)大并發(fā)訪問(wèn)，MySQL行級(jí)鎖機(jī)制較為受限，表級(jí)鎖容易形成熱點(diǎn)。復(fù)雜查詢所依賴于優(yōu)化器能力，也是MySQL的短板。單機(jī)容量當(dāng)前單機(jī)存儲(chǔ)容量達(dá)到10

TB

級(jí)別已是常態(tài)。MySQL受限于底層Btree組織，單表數(shù)據(jù)量不宜超過(guò)千萬(wàn)級(jí)，無(wú)法滿足業(yè)務(wù)擴(kuò)展要求。設(shè)計(jì)圖公開(kāi)的金庫(kù)安全風(fēng)險(xiǎn)明顯大于未公開(kāi)的：Oracle，SQL

server

和IBM

DB2都選擇了閉源路線。Oracle源代碼在其中國(guó)辦公室無(wú)法訪問(wèn)。分布式路線的嘗試分布式改造成本高，難維護(hù)分布式架構(gòu)并非銀彈分布式架構(gòu)源于互聯(lián)網(wǎng)，而銀行與互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)需求存在一定差異，理清銀行基礎(chǔ)需求再進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)是新一代分布式核心的建設(shè)基石核心訴求互聯(lián)網(wǎng)核心訴求：承載量銀行核心訴求：穩(wěn)定安全分布式改造引入大量適配工作，部分產(chǎn)品不支持存儲(chǔ)過(guò)程等能力，改造費(fèi)用遠(yuǎn)超數(shù)據(jù)庫(kù)硬件采購(gòu)單機(jī)性能無(wú)法對(duì)標(biāo)，涉及的組件較多，相同負(fù)載需耗費(fèi)機(jī)器資源較多13應(yīng)用改造2日常維護(hù)未形成成熟的服務(wù)生態(tài)，

需要重新學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)產(chǎn)品能力，

D

B

A

新增人力成本較高信創(chuàng)的挑戰(zhàn)各行業(yè)核心替代任重道遠(yuǎn)2027年信創(chuàng)市場(chǎng)規(guī)模約為1.56萬(wàn)億行業(yè)2021年人員數(shù)（萬(wàn)人）2022人員增速2023人員增速2024人員增速2021年信創(chuàng)滲透率2027年信創(chuàng)滲透率

黨政 4000 3.00% 3.00% 2.50% 57.01% 90%

金融 567 4.00% 4.00% 3.00% 29.55% 80% 電信970.45%0.45%0.40%19.00%80%

電力 264 0.50% 0.50% 0.45% 15.00% 75% 石油1850.50%0.50%0.45%16.00%70%

交通 116 0.20% 0.20% 0.15% 18.00% 75%

航天航空 33 5.00% 5.00% 4.00% 12.00% 75% 教育18370.50%0.50%0.45%10.45%70%醫(yī)療4294.00%4.00%3.00%8.00%70%銀行核心系統(tǒng)中,國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)用比例僅為

10%～20%行業(yè)自主化率應(yīng)用場(chǎng)景金融銀行

15%證券基金

20%金融核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、交易系統(tǒng)能源不足

15%能源監(jiān)管、調(diào)度、規(guī)劃、運(yùn)維醫(yī)療不足

5%電子病歷、診斷、設(shè)備、數(shù)據(jù)挖掘制造不足

5%客戶管理、生產(chǎn)處理、庫(kù)存和供應(yīng)鏈第一新聲《2024年中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)研究報(bào)告》Oracle

50年歷程：15年成為龍頭、35年領(lǐng)跑世界Oracle的發(fā)展根基：基于原創(chuàng)理論自主可控技術(shù)政府引導(dǎo)市場(chǎng)技術(shù)變革的理論先機(jī) 技術(shù)領(lǐng)跑的系統(tǒng)研發(fā)政府引導(dǎo)市場(chǎng)IBM于1970年提出關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)新理論，卻錯(cuò)失先機(jī)；Oracle率先發(fā)布關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，技術(shù)優(yōu)勢(shì)日益顯著(SQL、C/S分離架構(gòu)、細(xì)粒度事務(wù)、可移植性)發(fā)布Oracle9i等，領(lǐng)跑數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)：支持共享集群Exadata一體機(jī)的分析性能與穩(wěn)定性，超越了傳統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)第一批客戶包括中情局和美國(guó)軍方等；2020年Oracle公司在美國(guó)政府支持下接受TikTok業(yè)務(wù)2022年美國(guó)國(guó)防部“聯(lián)合作戰(zhàn)云能力”合同1987年成為最大的數(shù)據(jù)庫(kù)公司(1989年進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)，1997年成為中國(guó)電信產(chǎn)業(yè)最大的數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)商)；主動(dòng)擁抱AI，2024年10月市值超過(guò)4800多億美元，達(dá)歷史新高！AI對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)帶來(lái)的挑戰(zhàn)自研才會(huì)自強(qiáng)、自立！追趕、平替、超越混合查詢同時(shí)處理結(jié)構(gòu)化和向量數(shù)據(jù)，關(guān)注查詢效率和復(fù)雜性數(shù)據(jù)高維問(wèn)題AI技術(shù)發(fā)展提高了向量數(shù)據(jù)維度，需應(yīng)對(duì)存儲(chǔ)效率和高性能相似度計(jì)算挑戰(zhàn)計(jì)算可擴(kuò)展性：應(yīng)對(duì)向量數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的需求數(shù)據(jù)增長(zhǎng)：向量數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)，需維持穩(wěn)定性和高性能性能維護(hù)：擴(kuò)展系統(tǒng)時(shí)，確保查詢效率不受影響資源利用：數(shù)據(jù)增加時(shí)，優(yōu)化系統(tǒng)資源利用OpenAI

收購(gòu)Rockset大模型通過(guò)重新訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)更新知識(shí)成本巨大，且信息不可避免存在嚴(yán)重滯后：GPT-4每1次訓(xùn)練需2.5萬(wàn)張A100卡，耗時(shí)百日、花費(fèi)6300萬(wàn)美元OpenAI需要將外部知識(shí)庫(kù)中信息注入大模型，解決大模型高效實(shí)時(shí)更新問(wèn)題基于語(yǔ)義連接實(shí)現(xiàn)多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨模計(jì)算提供向量數(shù)據(jù)管理能力，并支持關(guān)系&向量混合查詢探索數(shù)據(jù)尺度無(wú)關(guān)的確定性查詢方法，兼顧查詢性能和準(zhǔn)確度面對(duì)挑戰(zhàn)現(xiàn)有方法在效率與準(zhǔn)確性之間難以實(shí)現(xiàn)平衡崖山的思考與答案自研向量數(shù)據(jù)庫(kù)

構(gòu)建統(tǒng)一向量數(shù)據(jù)管理能力開(kāi)源和分布式方案存在不足

不能滿足新需求分布式技術(shù)路線成本高

不可持續(xù)擴(kuò)展性問(wèn)題：分布式計(jì)算需要在不同節(jié)點(diǎn)間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和狀態(tài)同步，隨計(jì)算效率隨集群增長(zhǎng)而下降，無(wú)法滿足數(shù)據(jù)持續(xù)增長(zhǎng)要求的算力增長(zhǎng)成本高：計(jì)算和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)需求會(huì)隨數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)，硬件和維護(hù)成本不斷膨脹大模型訓(xùn)練需要海量原始數(shù)據(jù)和向量數(shù)據(jù)增量：自2017年起，AI模型的規(guī)模每半年翻一番，用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng)，原始數(shù)據(jù)達(dá)到PB

級(jí)，

訓(xùn)練數(shù)據(jù)每月新增200

-300TB高維：大模型訓(xùn)練中使用的向量維度可能從幾百到上萬(wàn)維不等。多模：DeepMind的Flamingo視覺(jué)語(yǔ)言模型采用20多億圖文對(duì)，270萬(wàn)視頻-文本對(duì)，430萬(wàn)圖文混合數(shù)據(jù)開(kāi)源無(wú)法滿足需求

基于開(kāi)源只是臨時(shí)方案當(dāng)前開(kāi)源向量數(shù)據(jù)庫(kù)多采用開(kāi)源組件“組裝”“拼接”路，線難以完全融合適配，性能受開(kāi)源組件