中投網2024-11-13 08:18 來源：中投網
中投顧問重磅推出"產業大腦"系列產品，高效賦能產業投資及產業發展各種工作場景，歡迎試用體驗！ | ||||
|---|---|---|---|---|
| 產品 | 核心功能定位 | 登陸使用 | 試用申請 | |
| 產業投資大腦 | 新興產業投資機會的高效挖掘工具 | 登陸 > | 申請 > | |
| 產業招商大腦 | 大數據精準招商專業平臺 | 登陸 > | 申請 > | |
| 產業研究大腦 | 產業研究工作的一站式解決方案 | 登陸 > | 申請 > | |
聯系電話： 400 008 0586; 0755-82571568
微信掃碼： 
前言
模型即服務是一種將機器學習、深度學習等模型通過云計算平臺提供給用戶的服務模式。它的出現是隨著人工智能技術的快速發展以及企業對數據分析和預測需求的不斷增長。在傳統模式下，企業要使用模型需自行構建、訓練和維護，這需要大量的技術資源和成本。而MaaS讓企業只需調用API等方式就能使用模型，降低了使用門檻。
一、MaaS模型即服務系列標準階段性成果
隨著大模型技術的日益成熟并加速向各行各業滲透，模型即服務（MaaS）作為推動大模型落地的重要路徑，正逐漸成為行業關注的焦點。MaaS目標是以云的方式靈活便捷地提供大模型服務，幫助各行業快速享受大模型帶來的價值提升。然而MaaS落地過程中，模型服務質量的衡量標準不一、平臺選型困難、行業定制需求復雜等問題逐漸顯現，從而亟需一套全面的標準體系助力MaaS行業健康有序發展。
中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）緊跟MaaS領域最新發展趨勢，依托中國人工智能產業發展聯盟組建MaaS工作組，自2023年起聯合產業各界啟動研制MaaS系列標準，現階段性發布該系列標準的已完成部分，并同步征集未完成部分的參編專家。
本系列標準圍繞MaaS落地中遇到的問題，聚焦模型定制、模型服務部署、模型管理、模型應用開發及模型服務能力等開展5個維度的研究，為大模型服務商和平臺供應商提供能力建設參考，為應用方提供技術選型參考。
圖表：MaaS系列標準
資料來源：中國信通院、中投產業研究院整理
二、MaaS模型即服務市場Top5服務商
中投產業研究院發布的《2025-2029年中國未來產業之模型即服務（MaaS）行業深度調研及投資前景預測報告》指出，2024上半年，中國MaaS市場規模達2.5億元，中國AI大模型解決方案市場規模達13.8億元，百度智能云在這兩個市場中均獲得第一名，市占率分別為32.4%和17%。
圖表：2024年上半年中國模型即服務（MaaS）--市場Top 5服務商市場份額
數據來源：IDC、中投產業研究院整理
圖表：MaaS在各行業應用占比
數據來源：中國信通院、中投產業研究院整理
三、中國MaaS模型即服務市場參與的廠商類型
中投產業研究院發布的《2025-2029年中國未來產業之模型即服務（MaaS）行業深度調研及投資前景預測報告》指出，中國MaaS市場參與的廠商主要分為三類：一是云服務商，憑借其云計算技術、行業用戶資源的深厚積累，在云底座的基礎上打造一體化模型服務能力，研發模型開發平臺和解決方案；二是人工智能企業，基于大模型技術創新、優質數據資源、豐富的AI應用場景等優勢，構建存算基礎設施與AI應用之間的橋梁。三是電信運營商，依托算力網絡的前瞻布局、海量數據積累和龐大用戶基礎，為企業用戶提供深度定制的MaaS服務。
四、MaaS模型即服務行業發展前景
在大模型時代蓬勃發展的浪潮中，各行業都面臨著數智化轉型帶來的空前挑戰與機遇。其中，MaaS作為一種能夠靈活供給模型服務的新模式，為行業轉型變革開辟了新的路徑。
大模型時代重塑了MaaS概念，有力地推動了大模型的規�；涞�。MaaS具有技術門檻低、模型可共享、應用易適配這三大特性。一方面，它有助于應對模型服務規模化生產時成本高、技術門檻高的難題；另一方面，它能夠提升基于大模型的AI應用開發效率。
MaaS的應用日益廣泛，落地效果也逐漸凸顯。在外需和內驅的雙重推動下，金融、電信等行業率先涌現出大量優秀的MaaS落地案例，能更便捷地為用戶提供模型服務，讓用戶在使用大模型等AI技術時實現多快好省的效果。同時，MaaS在生產經營各環節的落地應用也日益增多，例如基于模型的AI應用，在調研案例中已覆蓋了上百個場景。
中投產業研究院發布的《2025-2029年中國未來產業之模型即服務（MaaS）行業深度調研及投資前景預測報告》指出，當前，MaaS落地尚處于初期階段，未來大小模型協同、內外部接口統一化、應用新生態構建、安全保障強化等能力的持續提升，將成為MaaS發展的新趨勢。
首先，大小模型協同將是模型服務場景化落地的關鍵方式。大模型因其規模大、能力強的特點，擅長處理廣泛領域的通用問題；小模型則以小巧精致的優勢，專注于解決特定場景下的專業問題。將大模型的通識能力與小模型的專業能力相結合，能夠使模型服務更精準地滿足應用需求，為應用開發賦予更強大、更靈活的AI能力。這種協同策略會促進AI技術在各個領域的深入應用，進一步釋放AI技術的商業價值，催生出更豐富多樣的應用場景和解決方案。
其次，MaaS服務的能力和內部接口將趨向統一化。一方面，模型服務水平會逐步規范，未來模型要為成百上千個業務提供服務，模型服務質量直接關乎業務能否穩定運行，所以服務內容、水平、計量的標準化有助于提高服務效率并降低成本。另一方面，企業內部模型服務的接口將逐漸統一，模型服務規模化落地后，模型與應用或業務系統間接口的統一與否會直接影響開發效率和質量。標準化接口便于不同業務調用不同模型服務，能提高兼容處理效率，降低使用門檻，促進不同服務間的互聯互通，推動模型的共享和復用。
再者，MaaS將催生出基于大模型的應用新生態。一方面，基于大模型的應用開發新范式將圍繞自然語言不斷發展，借助自然語言可快速生成特定領域的大模型原生應用，大幅降低開發門檻，吸引更廣泛的用戶參與，推動應用開發生態持續擴張。另一方面，基于大模型的應用將朝著個性化、擬人化方向邁進，依據新的開發范式，各類應用將更貼合用戶的個性化需求，同時應用形態會逐漸向視頻、音頻等更具擬人化特征的多模態形式轉變，使人機交互更加自然流暢。據Gartner預測，到2026年，超過80%的企業將使用生成式AI的API或生成式AI模型，或者在生產環境中部署支持生成式的應用（當前這一比例不足5%）。
最后，MaaS將圍繞模型服務持續加強安全保障。未來將從平臺安全、數據隱私保護、模型可控性、服務可靠性以及應用安全等維度，持續完善MaaS安全保障體系。據Gartner預測，到2026年，對AI應用部署實施信任、風險和安全管理控制措施的企業，能夠過濾80%的錯誤和非法信息，從而提高決策的準確性。通過健全的保障體系，可以保護用戶在使用模型服務過程中的數據安全和隱私權益，筑牢模型服務風險管理防線，助力企業生產更負責任的AI，推動各行業“AI+”行動的發展。
產業投資與產業發展服務一體化解決方案專家。掃一掃立即關注。
多維度的產業研究和分析，把握未來發展機會。掃碼關注，獲取前沿行業報告。
