AIGC - MaaS商业模式

MaaS（Model-as-a-Service），模型即服务，是指以云计算为基础，将大模型作为一项服务提供给用户使用的新业态。如今， MaaS模式已成为各家云巨头厂商发展第一战略优先级，把模型作为重要的生产元素，依托于既有IaaS设施与PaaS平台架构，为下 游客户提供以大模型为核心的数据处理、特征工程、模型训练、模型调优、推理部署等服务。未来，顺应大模型开源趋势，MaaS服务商将着力打造大模型商店平台，发力大模型生态建设，纳入更多允许商用的开源模型，提升平台的基模类型及能力，并丰富工具链产品服务，通过业务积累、数据回流、模型迭代逐步形成壁垒，在拉高云服务营收天花板的同时进一步塑造厂商的核心竞争力。

MaaS是大模型能力落地输出的新业态 打造大模型商店，为下游提供低门槛、低成本的模型使用与开发支持

• 基模类型与能力、垂类行业数据、工具链完整性、业务积累、价格体系都是厂商在MaaS模式下的关键要素
• ● 基模数据量级决定模型通用能力上限，而基模需结合金融、电商、物流、文娱等行业场景与数据，开发更多与大模型融合的示范产品及解决方案，共同打造行业大模型，因此垂类行业数据是模型能力行业落地的关键。 ● 工具链包括数据维度的治理、标注、数据库资源及模型维度的托管类型、调试工具、安全评估等，工具链完整性将极大决定用户在平台开发AI应用的使用门槛及体验。 ● 业务积累是厂商资源体现，一方面助力厂商基于现有布局进一步渗透MaaS能力，一方面可加深厂商实际落地的业务理解与需求适配。从ROI考量，价格体系也是客户选择的重要因素。
• ● 推理：通用场景下，用户可以直接调用底层大模型API接口，接入各类应用程序。 ● 微调：特定场景需求下，通用大模型能力或无法直接满足，可通过少量数据训练与标注，基于MaaS平台的一系列微调、训练工具链，产出符合客户需求的定制化模型，满足特定场景服务。 ● 开发：对基础模型展开深度定制，相较推理、微调，模型开发需更多数据、 算力、算法人才等资源投入，为客户提供模型全链路的数据准备、模型精调、 指令优化、评测部署等平台服务。
• 以MaaS平台能力为核心，为用户提供推理、微调、开发服务
• 云服务
• 算力资源
• 网络安全
• 数据集 / 数据库 / 数据池
• 存储
• IaaS（Infrastructure as a Service）平台
• IaaS平台
• 开源&闭源模型的能力输出
• 模型托管
• 部署应用
• 模型推理
• 模型训练
• 模型调优
• 模型存储
• MaaS模式
• 业务场景
• 产品应用
• 智能物流
• 智慧交通
• 智慧工业
• 智能座舱
• 智能座舱
• 智能安防
• 机器人
• 智慧医疗
• 智能零售
• 智慧金融
• 数字人
• 智慧能源