作 者

人工智能與大數(shù)據(jù)研究中心

賽迪顧問近日編制完成《2024中國MaaS市場發(fā)展研究報(bào)告》，深入分析中國MaaS市場現(xiàn)狀，研判市場發(fā)展趨勢。隨著大模型技術(shù)和產(chǎn)品的快速迭代，越來越多企業(yè)開始主動(dòng)尋求通過通用大模型的能力，疊加垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào)，提升業(yè)務(wù)智能化水平，助力企業(yè)提質(zhì)降本增效。在此背景下，大模型與云的融合成為降低業(yè)務(wù)應(yīng)用AI模型門檻的重要路徑之一。模型即服務(wù)（MaaS）為行業(yè)用戶提供從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型開發(fā)、模型精調(diào)、模型部署的全鏈條工具及服務(wù)，使得行業(yè)用戶無需關(guān)注底層算力、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施的搭建，即可完成模型從準(zhǔn)備、訓(xùn)練、推理到應(yīng)用的全流程，推動(dòng)模型在企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)場景深度應(yīng)用。

中國MaaS市場現(xiàn)狀分析

2023年，中國MaaS市場規(guī)模達(dá)26.3億元。其中，金融、政府、教育為中國MaaS行業(yè)市場前三。未來，在AI應(yīng)用場景深入拓展、模型推理需求日益提高等因素的驅(qū)動(dòng)下，中國MaaS市場將保持高速增長。

圖1 2023年中國MaaS市場行業(yè)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問2024.09

中國MaaS市場參與的廠商主要分為三類：一是云服務(wù)商，憑借其云計(jì)算技術(shù)、行業(yè)用戶資源的深厚積累，在云底座的基礎(chǔ)上打造一體化模型服務(wù)能力，研發(fā)模型開發(fā)平臺(tái)和解決方案；二是人工智能企業(yè)，基于大模型技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源、豐富的AI應(yīng)用場景等優(yōu)勢，構(gòu)建存算基礎(chǔ)設(shè)施與AI應(yīng)用之間的橋梁。三是電信運(yùn)營商，依托算力網(wǎng)絡(luò)的前瞻布局、海量數(shù)據(jù)積累和龐大用戶基礎(chǔ)，為企業(yè)用戶提供深度定制的MaaS服務(wù)。2024年，在中國MaaS市場中，阿里云憑借自研飛天云計(jì)算操作系統(tǒng)和百煉平臺(tái)為行業(yè)用戶提供一站式的大模型訓(xùn)練與推理解決方案，位居第一。

圖2 2024年中國MaaS市場廠商競爭力象限分析圖

數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問2024.09

中國MaaS市場發(fā)展趨勢

1.MaaS持續(xù)降低模型開發(fā)門檻，將推動(dòng)模型在真實(shí)業(yè)務(wù)場景深度應(yīng)用

MaaS通過提供預(yù)訓(xùn)練模型、數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練推理等一系列豐富的工具與服務(wù)，持續(xù)降低模型的開發(fā)應(yīng)用門檻，將推動(dòng)模型與真實(shí)業(yè)務(wù)場景的深度耦合應(yīng)用。MaaS通過提供預(yù)訓(xùn)練模型、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理服務(wù)，使得企業(yè)和開發(fā)者可以更便捷地使用復(fù)雜的模型，而不必從零開始開發(fā)和訓(xùn)練大模型。通過這種方式，MaaS正在顯著降低模型的應(yīng)用門檻，使得更多的中小企業(yè)和非技術(shù)背景用戶能夠參與到模型的應(yīng)用與創(chuàng)新中。隨著MaaS生態(tài)的不斷成熟和完善，模型開發(fā)應(yīng)用門檻持續(xù)降低，將推動(dòng)模型在金融、政府、教育、制造、醫(yī)療衛(wèi)生、能源、交通等行業(yè)的深入應(yīng)用，快速構(gòu)建和部署在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中的模型應(yīng)用，充分釋放模型價(jià)值，從而推動(dòng)千行百業(yè)的智能化升級(jí)。

2.成本效益考量下，大小模型協(xié)同將成為AI應(yīng)用落地的主流路徑

隨著大模型從專注技術(shù)迭代革新逐步邁向行業(yè)落地推廣的深水區(qū)，用戶愈發(fā)關(guān)注模型應(yīng)用的成本與帶來的業(yè)務(wù)價(jià)值之間的平衡，大模型高昂的計(jì)算資源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及訓(xùn)推成本成為用戶在應(yīng)用模型時(shí)需要重點(diǎn)考慮的因素。實(shí)際上，從應(yīng)用端看，并非所有業(yè)務(wù)場景都需要依賴超過10億參數(shù)規(guī)模的大模型來支撐。尤其在細(xì)分領(lǐng)域如知識(shí)庫問答、流程響應(yīng)優(yōu)化等特定業(yè)務(wù)場景下，通過模型蒸餾、剪枝等輕量化技術(shù)優(yōu)化后的小模型，往往能夠在達(dá)到與大模型基準(zhǔn)效果相當(dāng)?shù)那闆r下，顯著降低計(jì)算資源消耗、減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求并加快訓(xùn)推速度，從而提升業(yè)務(wù)應(yīng)用的性價(jià)比和實(shí)用性。大小模型的有效協(xié)同，將有利于充分發(fā)揮大模型在復(fù)雜任務(wù)處理上的優(yōu)勢，結(jié)合小模型在資源效率和響應(yīng)速度上的長處，成為未來模型應(yīng)用落地的重要方向。

3.模型推理工具鏈生態(tài)的不斷完善將提高M(jìn)aaS的模型部署效率

高效的模型推理是大模型從算法研發(fā)到實(shí)際應(yīng)用的過程中關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，然而，模型推理效率較低往往是模型部署應(yīng)用的一大瓶頸。由于大模型參數(shù)規(guī)模龐大、注意力操作機(jī)制復(fù)雜，模型推理通常面臨延遲高、計(jì)算成本高以及資源占用大等問題。當(dāng)前，各大廠商積極布局迭代推理優(yōu)化工具，提高模型推理效率。具體而言，一是通過模型蒸餾、稀疏化、量化等優(yōu)化方法提高模型推理效率，二是通過集成模型優(yōu)化、自動(dòng)化部署與高效監(jiān)控工具，有效降低了模型從訓(xùn)練到實(shí)際應(yīng)用的門檻與周期。同時(shí)，模型推理工具鏈還具備可擴(kuò)展性和靈活性。隨著新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和業(yè)務(wù)需求的不斷變化，推理工具鏈能夠快速適應(yīng)并進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化升級(jí)，從而確保了模型推理效率的不斷提升和業(yè)務(wù)需求的及時(shí)響應(yīng)，推動(dòng)MaaS模型推理部署效率的持續(xù)優(yōu)化。

4.“公有云+專有云”的MaaS部署模式將為企業(yè)用戶提供安全與成本兼顧的解決方案

憑借公有云彈性可擴(kuò)展、靈活、易運(yùn)維等特點(diǎn)，MaaS用戶能夠基于自身業(yè)務(wù)對(duì)于資源的需求動(dòng)態(tài)彈性調(diào)整，同時(shí)，按量后付費(fèi)、資源包預(yù)付費(fèi)等組合式付費(fèi)模式為用戶提供了靈活的選擇。專有云部署模式能夠?yàn)橛脩籼峁└叨劝踩臄?shù)據(jù)隔離和個(gè)性化定制化解決方案，確保大型企業(yè)在訓(xùn)練部署和應(yīng)用企業(yè)專屬模型過程中的安全與合規(guī)，但往往面臨私有化部署成本高、版本迭代滯后等問題。在此背景下，“公有云+專有云”的部署模式為企業(yè)級(jí)用戶提供安全與成本兼顧的解決方案，用戶可以在公有云環(huán)境中完成算力資源消耗較大的模型預(yù)訓(xùn)練等任務(wù)，而將對(duì)數(shù)據(jù)安全、模型安全要求更高的數(shù)據(jù)工程能力搭建、模型微調(diào)、模型部署應(yīng)用等任務(wù)放在專有云中進(jìn)行。這將有利于實(shí)現(xiàn)資源的高效利用和成本壓縮，同時(shí)確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)，滿足用戶對(duì)數(shù)據(jù)隱私的要求，為MaaS的廣泛應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

報(bào)告目錄

目錄

一、研究背景

1.大模型熱度不減，行業(yè)應(yīng)用和場景應(yīng)用不斷拓展

2.大模型與云的融合大幅降低業(yè)務(wù)應(yīng)用AI模型的門檻

3.模型廣泛應(yīng)用持續(xù)催生模型工具和服務(wù)需求

二、MaaS定義及價(jià)值

（一）MaaS定義

（二）MaaS價(jià)值

1.用戶無需關(guān)注底層基礎(chǔ)能力

2.提供豐富的模型調(diào)用API資源池

3.大幅縮短模型開發(fā)應(yīng)用周期

4.推動(dòng)大模型在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用推廣

三、MaaS市場發(fā)展現(xiàn)狀

（一）行業(yè)重大事件及影響分析

1.百度智能云、阿里云、火山引擎、智譜等持續(xù)迭代MaaS產(chǎn)品，重點(diǎn)提升工具鏈、安全保障等能力

2.商湯科技、百川智能、硅基流動(dòng)等AI廠商持續(xù)獲得資本市場認(rèn)可，加速研發(fā)MaaS相關(guān)產(chǎn)品

3.云產(chǎn)品、大模型降價(jià)，推動(dòng)中國MaaS市場的快速發(fā)展

（二）市場規(guī)模

1.2023年中國MaaS市場規(guī)模達(dá)26.3億元，未來將保持高速增長態(tài)勢

2.金融、政府、教育為中國MaaS行業(yè)市場前三

（三）市場競爭態(tài)勢

1.市場競爭態(tài)勢

2.主力廠商表現(xiàn)及評(píng)價(jià)

三、MaaS市場發(fā)展趨勢

（一）驅(qū)動(dòng)因素與阻礙因素

1.國家“人工智能+”行動(dòng)推動(dòng)MaaS的快速發(fā)展

2.大模型應(yīng)用場景拓展激發(fā)對(duì)大模型全生命周期服務(wù)的需求

3.RAG、模型評(píng)測、加速推理等工具的豐富助力MaaS市場發(fā)展

4.高質(zhì)量數(shù)據(jù)集缺位或?qū)⑾拗颇Ｐ托阅艿倪M(jìn)一步提升

（二）發(fā)展趨勢

1.MaaS持續(xù)降低模型開發(fā)門檻，將推動(dòng)模型在真實(shí)業(yè)務(wù)場景深度應(yīng)用

2.成本效益考量下，大小模型協(xié)同將成為AI應(yīng)用落地的主流路徑

3.模型推理工具鏈生態(tài)的不斷完善將提高M(jìn)aaS的模型部署效率

4.“公有云+專有云”的MaaS部署模式將為企業(yè)用戶提供安全與成本兼顧的解決方案

5.用戶對(duì)安全和隱私要求的提高將促進(jìn)MaaS安全保障體系不斷完善

四、賽迪建議

（一）廠商

1.持續(xù)拓展升級(jí)模型工具鏈，提高精細(xì)化模型管理與監(jiān)測能力

2.提升MaaS對(duì)模型全周期的安全保障能力

（二）用戶

1.加快培育兼具業(yè)務(wù)理解和模型應(yīng)用能力的新型AI人才

2.積極探索應(yīng)用模型微調(diào)工具，打造企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用場景

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