MaaS爆发式增长200+%，能否引领企业级AI变革新纪元？

【摘要】MaaS通过服务化封装底层复杂性，正破解企业AI在成本与技术上的双重枷锁，驱动产业智能化从愿景走向规模化落地。

引言

2024年，人工智能领域最值得关注的现象，并非又诞生了某个参数惊人的基础模型，而是模型即服务（MaaS）市场的井喷式增长。IDC的数据显示，中国MaaS市场规模同比激增超过200%，这一数字远超AI大模型解决方案市场的整体增速。数据背后，是一个清晰的产业信号，企业级AI正在从少数头部玩家的“军备竞赛”，转向更广泛的产业应用。

长期以来，企业在拥抱AI时，始终被成本与技术两座大山压得喘不过气。一方面是动辄百万的训练成本与持续失血的推理开销，另一方面是异构算力管理、模型快速迭代等复杂的技术挑战。这种投入与产出之间的巨大不确定性，使得大量企业的AI项目停留在小范围验证（PoC）阶段，难以形成规模化的生产力。

MaaS的出现，恰好切中了这一核心痛点。它本质上是一种范式转移，将企业从繁重的AI基础设施建设和运维中解放出来，转而聚焦于业务价值的创造。通过将复杂的模型、算力和工具链封装成标准化的云服务，MaaS正在系统性地降低AI应用的门槛。本文将从产业现状、技术内核、市场格局及落地实践等多个维度，深度剖析MaaS如何成为引领企业级AI变革的关键变量。

💠 一、产业现状：冰与火之歌

企业级AI市场，呈现出一幅冰火两重天的景象。火焰是资本市场和技术社区的热情，以及IDC报告中不断攀升的市场规模数据。冰山则是企业在实际落地过程中，遭遇的成本、技术与管理等多重现实障碍。

1.1 市场的火焰：数据描绘的增长曲线

市场的乐观情绪，首先由一系列强劲的数据所支撑。这些数字不仅反映了当前的热度，更预示了未来的巨大潜力。

1.1.1 市场规模与增速

根据IDC发布的最新追踪报告，中国AI市场的增长动力结构正在发生变化。

从表格中可以清晰地看到，MaaS市场的增速几乎是AI大模型解决方案整体市场的两倍，显示出其作为AI产业化关键引擎的强劲势头。这种增长并非空中楼阁，而是由真实的应用需求驱动。

1.1.2 应用层面的数据佐证

市场的繁荣同样体现在应用层面。公有云大模型的调用量是衡量MaaS活跃度的核心指标之一。数据显示，2025年上半年，仅公有云大模型的调用量就达到了536.7万亿Tokens，相较于2024年全年总量，增长了近400%。如此剧烈的增长，说明企业正以前所未有的速度将AI能力集成到自身的业务流程中。这背后，MaaS提供的低门槛、高弹性的服务模式功不可没。

1.2 现实的冰山：企业AI规模化的双重枷锁

火焰之下，是企业在AI落地实践中必须面对的冰冷现实。这些障碍构成了阻碍AI从技术愿景转化为商业价值的巨大鸿沟。

1.2.1 成本枷锁：看不见的TCO黑洞

企业引入AI的成本，远不止购买几张GPU卡那么简单。它是一个涵盖硬件、软件、人力和运维的全生命周期总拥有成本（TCO）问题。

1.2.1.1 直接成本高企

• 训练成本。对于需要私有化部署或进行深度模型微调的企业，单次训练的成本常以百万元计。这笔一次性投入，对多数企业而言都是一个沉重的决策。

• 推理成本。与训练不同，推理是AI应用上线后持续产生的刚性支出。以一家为百万用户提供个性化服务的教育机构为例，每年仅GPU租赁费用就可能高达数千万元，这笔开销足以侵蚀掉大部分利润。

1.2.1.2 结构性效率低下

更高的成本往往源于资源使用的低效。

• 资源利用率低。多数企业采用固定算力配置模式。业务高峰期，算力捉襟见肘，影响用户体验；业务低谷期，大量算力闲置，造成资源浪费。某电力巨头在引入动态扩缩容方案前，其算力池的平均利用率仅为35%，夜间闲置率高达60%。

• 成本结构失衡。企业在算力选型时，常常陷入两难。英伟达的GPU性能强劲但价格昂贵，国产芯片如华为昇腾等成本更优，但在生态和工具链上需要额外的适配与优化投入。企业很难在性能、成本与优化投入之间找到最佳平衡点。

这种成本困境最终会形成一个恶性循环。

IDC的数据也印证了这一点，中小企业在AI上的平均投入仅320万元，不足大型企业的十分之一，导致其应用场景多固化在智能客服等浅层领域，无法触及核心业务变革。

1.2.2 技术枷锁：异构环境下的“巴别塔”困境

即便企业下定决心投入重金，技术层面的复杂性也足以让项目停滞不前。

1.2.2.1 异构算力的管理难题

随着国产算力的崛起，企业的算力环境中，“英伟达+华为昇腾+其他国产芯片”的异构形态已成为常态。不同品牌的芯片，其指令集、编程模型、优化逻辑差异巨大。如果没有统一的管理和调度平台，这些宝贵的算力资源就会变成一个个独立的“算力孤岛”，无法协同工作。硅基流动曾观察到，某能源企业部署的千卡级算力池，由于缺乏统一纳管工具，部分国产卡甚至长期处于闲置状态，整体利用率不足40%。

1.2.2.2 模型适配的敏捷性瓶颈

业务需求瞬息万变，要求AI模型能够快速迭代和上线。但在传统模式下，模型适配是一个漫长而痛苦的过程。

• 适配周期长。一个新模型，从完成适配到在生产环境稳定运行，周期通常需要1到4周。对于结构复杂的MoE（混合专家）模型，耗时更久。

• 性能保障难。简单的适配不等于高性能。要充分发挥硬件性能，需要针对特定模型进行深度算子优化，这对技术团队的要求极高。

漫长的适配周期，严重拖慢了AI应用的创新速度，使得AI技术与业务需求之间出现脱节。

1.2.2.3 安全合规与人才短板

除了算力和模型，数据安全、隐私合规同样是企业级应用不可逾越的红线。同时，兼具算法、工程和业务理解能力的复合型AI人才极度稀缺，进一步拉高了企业自建AI能力的门槛。这些因素共同构成了阻碍企业AI规模化的坚冰。

💠 二、MaaS破局：从基础设施到能力服务

面对上述困境，MaaS提供了一套行之有效的解法。其核心思想，是通过“服务化”的模式，将复杂的AI底层基础设施（Infrastructure）封装起来，以标准、易用的API或平台形式，向企业提供AI“能力”，而非AI“资源”。

2.1 核心架构解耦：MaaS的技术内核

MaaS平台并非简单的模型API调用，其背后是一套复杂的、经过深度工程优化的技术体系。这个体系通常包含三大核心组件。

• 模型仓库 (Model Zoo)。它不仅存储了各种开源和自研的基础模型，更重要的是提供了一套完善的模型版本管理、评估和发布机制。企业可以根据需求，快速选用或微调适合自身场景的模型。

• 统一推理引擎 (Inference Engine)。这是MaaS平台的技术核心。它负责将用户的请求高效地转化为底层算力的计算任务。一个优秀的推理引擎，必须具备高性能、高吞吐、低延迟的特性，并且能够屏蔽底层异构硬件的差异。它通过算子融合、动态批处理（Dynamic Batching）、量化等技术，最大化硬件利用效率。

• 运维工具链 (MLOps Toolkit)。这部分涵盖了从模型部署、监控、弹性伸缩到日志告警的全套运维能力。它将复杂的运维操作，通过可视化的界面和自动化的策略，变得简单可控。

通过这套架构，MaaS实现了关注点分离。企业应用开发者只需关心业务逻辑和API调用，而无需理会底层复杂的算力调度、模型优化和系统运维。

2.2 价值重塑：降本、增效、平权

MaaS的架构设计，最终导向了三个核心的商业价值，这三个价值精准地回应了前文提到的企业痛点。

2.2.1 成本优化：精准控制每一分算力开销

MaaS通过技术和商业模式的结合，系统性地降低了企业的AI使用成本。

• 提升资源利用率。通过动态扩缩容技术，MaaS平台可以根据业务负载的实时变化，自动增减算力资源，做到“按需使用，用多少付多少”，彻底解决了固定配置带来的闲置浪费问题。

• 降低硬件TCO。MaaS服务商通过大规模采购，可以获得更低的硬件成本。更重要的是，他们投入大量研发资源，对国产算力进行深度适配和优化。例如，通过与华为的合作，硅基流动实现了昇腾卡的推理成本比同等规格的英伟达卡低50%以上。某能源企业采用该方案后，其千卡级算力池的年化成本直接下降了近千万元。

• 转变商业模式。MaaS最根本的变革，是让企业从“购买算力”转向“购买价值”。企业无需再为峰值流量储备冗余硬件，也无需承担硬件折旧和运维的隐性成本，只需为每一次成功的模型调用付费。火山引擎等公有云厂商，更是凭借巨大的规模效应，将单位Token的成本持续下探至“厘计价”级别，极大地降低了中小企业的试错成本。

2.2.2 效率提升：加速从模型到业务的最后一公里

时间就是金钱，在快速变化的市场中，AI应用的上线速度直接决定了其商业价值。

• 简化部署运维。MaaS平台通常提供低代码甚至无代码的可视化操作界面。模型部署、版本切换、流量分配等复杂操作，都可以通过“一键式”的流程完成。传统的运维人员经过简单培训即可上手，极大地降低了对专业AI工程师的依赖。

• 统一纳管异构算力。MaaS平台通过统一的调度层，屏蔽了底层不同芯片的差异。平台内置的智能路由算法，可以根据任务类型（如训练、推理、小模型、大模型），自动将其分配到性价比最优的算力节点上，实现全局最优。

• 缩短模型适配周期。MaaS服务商通常会投入重兵打造自研的推理引擎，预先对市面上的主流模型进行适配和优化。以硅基流动为例，其自研推理引擎可以实现dense类模型当天上线，MoE类模型1-2天完成适配，相较于行业平均1-4周的周期，效率提升超过80%。

2.2.3 AI平权：跨越技术鸿沟

MaaS的终极价值，在于推动AI技术的普惠化，让不具备强大技术背景的企业也能享受到AI带来的红利。

某电力巨头通过引入MaaS平台，其内部的业务专家，而非AI专家，也能够参与到Agent应用的开发中。他们将电力运维、合同审核等领域的业务知识，通过低代码平台构建成AI应用，使得AI覆盖了从生产到管理的全业务链，日均Token消耗量达到百亿级。

IDC的数据显示，采用MaaS模式的企业，其AI投入回报率（ROI）较传统自建模式提升了2-3倍，在金融等数据密集型行业，这一数字甚至可以达到4倍以上。这充分说明，MaaS正在有效地帮助企业将AI投入转化为实实在在的业务增长。

💠 三、市场格局：双线并进与头部引领

随着MaaS的价值被市场广泛认可，其市场格局也逐渐清晰。当前，中国MaaS市场呈现出“头部引领、双线并进”的鲜明特征。头部厂商凭借技术、资本和生态优势占据主导地位，而市场则沿着公有云和私有化两条主线，向不同类型的客户群体渗透。

3.1 市场份额：巨头主导的竞争格局

根据IDC 2024年的数据，中国MaaS市场的集中度相当高，头部五家厂商合计占据了超过76%的市场份额。这表明MaaS是一个技术和资本密集型的赛道，具备规模效应的厂商更容易建立竞争壁垒。

注：具体份额数据因不同统计口径略有差异，但头部集中的趋势是明确的。

这个格局的形成，是各家厂商战略选择和能力禀赋的直接体现。百度和华为凭借“模型+平台+硬件”的全栈布局，在技术自主可控和私有化定制方面更具优势。而火山引擎则通过极致的成本控制和开放的生态策略，在公有云市场迅速崛起。

3.2 双线发展：公有云与私有化的并行赛道

MaaS市场的客户需求并非铁板一块，而是呈现出明显的分化。这种分化催生了公有云和私有化两条并行的发展路径。

3.2.1 公有云MaaS：普惠与弹性的代名词

公有云MaaS主要面向个人开发者和广大的中小企业。这类客户的核心诉求是低门槛、高弹性、快速上手。

• 核心优势。

  • 成本效益。无需前期硬件投入，按需付费，极大降低了AI应用的启动成本。

  • 即开即用。提供标准化的API和SDK，开发者可以快速将AI能力集成到现有应用中。

  • 生态丰富。公有云平台通常会集成大量的第三方模型和工具，为开发者提供丰富的选择。

• 典型案例。

  • 火山引擎凭借其豆包大模型每日高达16.4万亿Tokens的调用量，通过飞轮效应将单位成本做到极致，吸引了大量对成本敏感的中小企业。

  • 硅基流动的公有云MaaS平台，通过适配DeepSeek V2等高性价比国产模型，单月用户从50万激增至500万，成为国内少数大规模使用国产卡提供公有云服务的平台。

3.2.2 私有化MaaS：安全与定制的必然选择

私有化MaaS则主要服务于对数据安全、业务合规和自主可控有极高要求的央国企、金融机构和大型企业。

• 核心优势。

  • 数据安全与合规。数据不出企业内网，满足行业监管和数据主权的要求。

  • 深度定制化。可以根据企业的特定业务流程和数据，进行模型的深度微调和应用的定制开发。

  • 国产化替代。在当前地缘政治背景下，采用国产软硬件构建自主可控的AI能力体系，成为许多关键领域企业的战略需求。

• 典型案例。

  • 百度智能云已服务超过600家金融客户，并与国家电网联合打造“光明电力大模型”，这些都是典型的私有化部署案例。

  • 硅基流动为某电力巨头和某石化企业提供的私有化方案，通过“模型仓库+推理引擎+运维工具链”的一体化架构，满足了企业数据本地化和算力自主化的核心诉求。

3.3 未来走向：下沉与深化的双重演进

展望未来，公有云和私有化这两条线将继续演进，呈现出“公有云向下沉市场渗透，私有化向高端定制深化”的趋势。

• 公有云的下沉。随着单位Token成本的持续下降，AI应用的门槛将进一步降低。预计到2027年，中小企业的MaaS渗透率将从当前的30%提升至60%。MaaS将像今天企业使用SaaS一样普遍。

• 私有化的深化。头部企业的需求，正在从简单的“模型部署”，升级为构建完整的“AI能力体系”。这对MaaS服务商提出了更高的要求，需要提供从算力规划、模型微调、应用开发到长期运维的全栈式服务。同时，“全栈国产化”将成为私有化市场的重要驱动力。

💠 四、技术演进：从工具平台到生产力系统

MaaS的技术形态也并非一成不变。它正在经历一场深刻的演进，从一个提供基础模型调用能力的“工具平台”，向一个深度融入业务流程的“智能生产力系统”转变。

4.1 核心能力升级：AI Agent与多模态的融合

未来的MaaS平台，其核心竞争力将体现在对AI Agent和多模态能力的支持上。

• AI Agent的融入。传统的AI应用多是“任务执行”模式，即响应用户的明确指令。而AI Agent则具备自主理解、规划、执行和反思的能力，可以处理更复杂的、目标导向的任务。例如，一个“差旅规划Agent”可以根据“下周去北京出差三天，预算5000元”这样的模糊指令，自动完成机票预订、酒店选择和日程安排。硅基流动计划推出的SaaS产品“Function and Service”，正是聚焦于构建这种面向目标的智能体能力。

• 多模态能力的普及。业务场景是复杂的，往往涉及文本、语音、图像、视频等多种信息的交互。MaaS平台必须具备处理多模态信息的能力，才能真正赋能全场景业务。这意味着平台不仅要能调用语言模型，还要能无缝集成视觉模型、语音识别模型等，并实现它们之间的协同工作。

4.2 技术壁垒的演进：从硬件到软件的价值转移

随着硬件性能的趋同和开源模型的普及，MaaS的核心技术壁垒正在从硬件资源，转向软件层面的优化能力。

• 异构算力优化。如何在混合了不同品牌、不同代际芯片的算力池中，实现全局最优的性能和成本，将是衡量MaaS平台技术含金量的关键。这需要深厚的编译器、并行计算和调度算法的积累。

• 自研推理引擎。一个高效的推理引擎，是解决“硬件强、软件弱”这一结构性短板的核心。它能够在不改变模型效果的前提下，通过极致的工程优化，将模型的推理速度提升数倍，从而直接降低单位服务的成本。

4.3 生态化的未来：标准化接口与服务目录

MaaS的终极形态，将是一个开放的生态系统。平台将提供标准化的接口（如OpenAI的Function Calling），允许企业和开发者将自身的业务能力（Service）注册到平台中，形成一个丰富的“Function/Service目录”。AI Agent可以根据任务需求，动态地发现和调用这些服务，从而与企业的现有IT系统深度集成，最终实现“人均Agent”的愿景。

💠 五、企业落地：从战略到实践的路径图

对于希望借助MaaS推动AI落地的企业而言，清晰的实践路径图至关重要。这不仅仅是技术选型，更是一套涉及战略、组织和流程的系统工程。

5.1 战略规划：锚定业务价值与TCO核算

在启动任何MaaS项目之前，必须回答两个基本问题。

• 目标锚定。AI要解决什么具体的业务问题？评价其成功的核心业务指标是什么？例如，对于智能客服场景，指标可以是首次问题解决率、平均响应时长、单位服务成本等。明确的目标，是避免AI项目沦为“技术玩具”的前提。

• TCO对比。全面核算自建、使用公有云MaaS、部署私有化MaaS三种路径的全生命周期总拥有成本。这不仅包括硬件和软件采购费用，还应包括人力成本、运维成本、电力成本以及机会成本。

5.2 实施路径：小步快跑与迭代演进

AI落地不应追求一步到位，而应采用敏捷、迭代的方式。

• 场景选择。从高频、可量化、可复制的场景切入。例如，内部知识库问答、代码生成助手、合同文档审核等。这些场景的成功，可以快速建立团队信心，并沉淀可复用的技术组件和方法论。

• 服务选型。优先选择支持异构算力统一纳管和弹性扩缩容的MaaS服务。这能为企业未来的算力扩展和成本优化，提供最大的灵活性。

• 迭代闭环。建立“业务反馈 -> 模型迭代 -> 灰度发布 -> 全量上线”的快速迭代闭环。通过持续的优化，让AI应用的效果越来越好，与业务的结合越来越紧密。

5.3 治理保障：为规模化应用铺路

当AI应用从试点走向规模化时，必须建立完善的治理体系。

• 数据合规与安全。建立严格的数据分级分类制度，对敏感数据进行脱敏处理。所有的数据流动和模型调用，都应有可追溯的日志记录。

• 质量保障体系。建立一套客观、可复现的模型评测基准。在模型上线前，通过灰度发布和红蓝对抗测试，充分暴露潜在的风险和问题。

• 为未来准备。在系统设计之初，就应为Agent化和多模态场景预留接口和扩展能力。建立清晰的服务边界和服务目录，为构建未来的“AI生产力系统”打下基础。

结论

MaaS市场的爆发式增长，并非偶然的技术浪潮，而是产业需求与技术成熟度达到临界点的必然结果。它通过一种全新的服务范式，系统性地破解了长期困扰企业级AI规模化的成本与技术双重困境。

对于企业而言，MaaS的出现意味着AI不再是遥不可及的“屠龙之技”，而是可以像水电煤一样按需取用的基础能力。它正在加速AI对千行百业的渗透，实现真正的“AI平权”。

对于MaaS服务商而言，竞争的核心正从提供单一的模型API，转向构建一个集成了异构算力管理、高效推理引擎、丰富模型生态和强大MLOps能力的综合性平台。

未来，随着AI Agent与多模态技术的深度融合，MaaS将不再仅仅是一个“模型即服务”的平台，它将进化为企业智能化的核心基础设施，一个能够驱动业务流程自动化和决策智能化的“生产力系统”。这场由MaaS引领的变革，才刚刚拉开序幕，它将深刻地重塑未来十年的商业竞争格局。

📢💻 【省心锐评】

MaaS的核心是范式转移，它将企业从“构建AI”的重负中解放，转向“消费AI”的轻盈。这不仅是成本的降低，更是创新效率的革命，是AI真正走向产业化的关键一步。