【深圳崖山科技】中国软件：自强、自立、自信_15页_2mb

报告摘要

YashanDB 总结

核心内容

YashanDB 是一款由中国企业自主研发的数据库产品，旨在突破国产数据库在性能、稳定性及技术自主性上的瓶颈，提升国产数据库在金融、能源、医疗等关键行业中的应用比例。文档围绕中国软件行业现状、中美软件企业对比、国产数据库发展历程、技术挑战及解决方案展开，强调了在信创背景下，中国软件企业需要自强、自立、自信，以应对国际竞争和技术封锁。

主要观点

中国软件行业面临挑战
中国上市软件公司利润连续三年下滑，行业陷入无底线的价格战和严重内卷。例如，某项目预算330万，却有对手报价仅5万，反映出行业竞争的激烈程度。同时，中国软件企业市值和营收远低于美国同行，显示出在技术与市场上的差距。
中美软件企业对比
美国软件企业如 Oracle、Microsoft 和 Amazon 在市值和营收上占据主导地位，远超中国同行。以 Oracle 为例，其市值达 3891 亿美元，2023 年营收为 499.54 亿美元，净利润为 85.03 亿美元。而中国软件行业头部企业如金山办公、科大讯飞和宝信软件市值仅为百亿美元级别，显示出中美之间巨大的差距。
国产数据库发展历程
国产数据库经历了三代发展，但仍未有真正替代 Oracle 的产品。第一代数据库适合信创的小规模应用，但性能和可靠性较低。第二代基于开源的分布式数据库虽然具备一定的扩展性，但在适用场景和效率方面仍有不足。第三代数据库在性能和稳定性上有所提升，但依然存在诸多挑战。
国产数据库面临的问题
当前国产数据库在金融、能源、医疗等行业中的自主化率较低，银行核心系统中仅占 10%～20%。此外，分布式架构存在扩展性差、成本高、维护复杂等问题，而开源方案则难以满足高性能、高准确度的混合查询需求。
YashanDB 的技术路线
YashanDB 采用有界计算和异构计算技术，将大数据规模缩小，提高查询速度，同时支持关系与向量数据的混合查询，兼顾性能与准确度。其技术方案强调对多模态数据的统一管理，并探索数据尺度无关的确定性查询方法。

关键信息

软件行业现状
- 中国上市软件公司利润连续三年下滑，2024 年上半年同比下滑 91.62%。
- 行业内卷严重，价格战导致利润空间被压缩。
中美软件企业对比
- 美国软件企业市值和营收远超中国同行，如 Oracle 市值达 3891 亿美元，远超中国软件公司。
- 四年前，中美软件企业差距为 626 亿美元，四年后的差距进一步扩大。
国产数据库发展
- 国产数据库发展经历了三代，但均未能完全替代 Oracle。
- 传统国产数据库单机性能和可靠性较低，开源数据库存在性能和稳定性不足的问题。
信创市场前景
- 2027 年信创市场规模预计达到 1.56 万亿元。
- 政府在信创领域发挥引导作用，推动国产数据库在关键行业的应用。
YashanDB 的解决方案
- 采用有界计算技术，将大数据变小，实测通信数据查询速度提高 25～10 万倍。
- 支持关系与向量数据混合查询，兼顾性能与准确度。
- 强调技术自主，构建统一的向量数据管理能力，以应对大模型训练和数据管理的新需求。

软件产业两大根基

基础软件
- 高成本：涉及高难度、高风险，需大量人力和资金投入。
- 高可控：强依赖，风险度降低，具备高价值。
专业服务
- 软件产业 Smiling Curve 指出，基础软件和专业服务是产业的核心价值所在。

技术挑战与应对

分布式架构的局限性
- 扩展性差，计算效率随集群增长而下降。
- 成本高，硬件和维护成本不断膨胀。
开源方案的不足
- 开源数据库多采用“组装”方式，难以满足高性能和高准确度的需求。
- 无法完全掌控源代码，限制了对多模态数据的统一管理能力。
YashanDB 的优势
- 支持多模态异构数据的跨模计算。
- 提供向量数据管理能力，并支持关系与向量混合查询。
- 探索数据尺度无关的确定性查询方法，兼顾性能与准确度。

未来展望

大模型训练需求
- AI 模型规模和数据量快速增长，原始数据达到 PB 级，训练数据每月新增 200～300TB。
- 向量数据维度高，需应对存储效率和高性能相似度计算挑战。
YashanDB 的目标
- 构建统一向量数据管理能力，实现高性能、高准确度的混合查询。
- 通过有界计算和异构计算技术，解决大数据管理与查询的难题。
自强、自立、自信
- YashanDB 坚持自主研发，面对挑战知其不可为而为之，推动国产数据库技术进步。