yashanDB 中國軟件自強自立自信

YashanDB中國軟件：自強、自立、自信軟件行業(yè)現(xiàn)狀中國上市軟件公司的總體利潤已連續(xù)3年下滑！2024年上半年同比下滑了91.62%！軟件行業(yè)代表一個國家的軟實力163.76439.488.68173.6482.31169.036.960040020002021年中報2021年年報2022年中報2022年年報2023年中報2023年年報2024年中報合計凈利潤（億元）無底線的價格戰(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)濟的重要組成美國軟件行業(yè)類公司營收序號公司名市值2023年營收凈利潤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傳統(tǒng)行業(yè)類公司營收序號公司名行業(yè)市值2023年營收凈利潤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 6112.89億116.8億中國軟件行業(yè)類公司營收序號公司名市值2023年營收凈利潤

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萬億美元，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過G20國家中巴西、澳大利亞、土耳其、南非等國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值的公司之一數(shù)據(jù)來源：金十?dāng)?shù)據(jù)/百度股市通/新浪財經(jīng)，2024年6月30日（單位：美元）中美軟件企業(yè)對比，四年差距拉大

30余倍中國軟件陷于至暗時刻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：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、時間、資金）高難度（根技術(shù)、大工程、跨專業(yè)）高風(fēng)險（功能/性能、穩(wěn)定/安全、生態(tài)/推廣）高可控（強依賴、風(fēng)險度降低）高價值（可復(fù)制、生產(chǎn)力提升、競爭力賦能）核心價值基礎(chǔ)使能

vs.

項目應(yīng)用；l

標(biāo)準(zhǔn)化供給

vs.

定制性交付；l

整體化開發(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/項目模式增值服務(wù)模式下游現(xiàn)在禁芯片；如果以后禁（開源）軟件呢？0.810.210.070.0450.0450.0360.028美國歐洲日本韓國俄羅斯中國印度00.51基礎(chǔ)軟件業(yè)務(wù)收入（萬億美元）軟件領(lǐng)域被歐美長期主導(dǎo)中國軟件行業(yè)任重道遠(yuǎn)2020年全球基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域市場份額美國基礎(chǔ)軟件業(yè)務(wù)收入占全球4/5數(shù)據(jù)來源：中國軟協(xié)2023年數(shù)字經(jīng)濟占GDP比重數(shù)字經(jīng)濟成為國家經(jīng)濟發(fā)展的發(fā)動機，數(shù)據(jù)庫是數(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)中國信通院《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展研究報告（2024年）》數(shù)字經(jīng)濟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%國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程以往國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：歷經(jīng)三代發(fā)展，沒有能夠真正替代Oracle的產(chǎn)品Oracle

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

TB

級別已是常態(tài)。MySQL受限于底層Btree組織，單表數(shù)據(jù)量不宜超過千萬級，無法滿足業(yè)務(wù)擴展要求。設(shè)計圖公開的金庫安全風(fēng)險明顯大于未公開的：Oracle，SQL

server

和IBM

DB2都選擇了閉源路線。Oracle源代碼在其中國辦公室無法訪問。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)品不支持存儲過程等能力，改造費用遠(yuǎn)超數(shù)據(jù)庫硬件采購單機性能無法對標(biāo)，涉及的組件較多，相同負(fù)載需耗費機器資源較多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)市場規(guī)模約為1.56萬億行業(yè)2021年人員數(shù)（萬人）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,國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的運用比例僅為

10%～20%行業(yè)自主化率應(yīng)用場景金融銀行

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、庫存和供應(yīng)鏈第一新聲《2024年中國數(shù)據(jù)庫市場研究報告》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)市場技術(shù)變革的理論先機 技術(shù)領(lǐng)跑的系統(tǒng)研發(fā)政府引導(dǎo)市場IBM于1970年提出關(guān)系數(shù)據(jù)庫新理論，卻錯失先機；Oracle率先發(fā)布關(guān)系數(shù)據(jù)庫，技術(shù)優(yōu)勢日益顯著(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)庫技術(shù)：支持共享集群Exadata一體機的分析性能與穩(wěn)定性，超越了傳統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)庫第一批客戶包括中情局和美國軍方等；2020年Oracle公司在美國政府支持下接受TikTok業(yè)務(wù)2022年美國國防部“聯(lián)合作戰(zhàn)云能力”合同1987年成為最大的數(shù)據(jù)庫公司(1989年進(jìn)入中國市場，1997年成為中國電信產(chǎn)業(yè)最大的數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商)；主動擁抱AI，2024年10月市值超過4800多億美元，達(dá)歷史新高！AI對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)帶來的挑戰(zhàn)自研才會自強、自立！追趕、平替、超越混合查詢同時處理結(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)高維問題AI技術(shù)發(fā)展提高了向量數(shù)據(jù)維度，需應(yīng)對存儲效率和高性能相似度計算挑戰(zhàn)計算可擴展性：應(yīng)對向量數(shù)據(jù)增長的需求數(shù)據(jù)增長：向量數(shù)據(jù)快速增長，需維持穩(wěn)定性和高性能性能維護(hù)：擴展系統(tǒng)時，確保查詢效率不受影響資源利用：數(shù)據(jù)增加時，優(yōu)化系統(tǒng)資源利用OpenAI

收購Rockset大模型通過重新訓(xùn)練實現(xiàn)更新知識成本巨大，且信息不可避免存在嚴(yán)重滯后：GPT-4每1次訓(xùn)練需2.5萬張A100卡，耗時百日、花費6300萬美元OpenAI需要將外部知識庫中信息注入大模型，解決大模型高效實時更新問題基于語義連接實現(xiàn)多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨模計算提供向量數(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)尺度無關(guān)的確定性查詢方法，兼顧查詢性能和準(zhǔn)確度面對挑戰(zhàn)現(xiàn)有方法在效率與準(zhǔn)確性之間難以實現(xiàn)平衡崖山的思考與答案自研向量數(shù)據(jù)庫

構(gòu)建統(tǒng)一向量數(shù)據(jù)管理能力開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)擴展性問題：分布式計算需要在不同節(jié)點間實現(xiàn)數(shù)據(jù)和狀態(tài)同步，隨計算效率隨集群增長而下降，無法滿足數(shù)據(jù)持續(xù)增長要求的算力增長成本高：計算和存儲節(jié)點需求會隨數(shù)據(jù)不斷增長，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，原始數(shù)據(jù)達(dá)到PB

級，

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維不等。多模：DeepMind的Flamingo視覺語言模型采用20多億圖文對，270萬視頻-文本對，430萬圖文混合數(shù)據(jù)開源無法滿足需求

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