毫无疑问，ChatGPT的成功带火了生成式AI(AIGC)、也带火了大模型。在资本追捧下，市场上的大模型已经有了近百个，有人将此形容为“百模大战”。在这场生存式AI的竞赛中活跃着不少云厂商的身影，MaaS也成为这些云厂商频频提及的热门词汇。一些云厂商已经明确将MaaS作为市场战略，比如阿里云、百度云、火山引擎等，有的虽然没有明确提出MaaS战略，其实也在布局，比如AWS。

显然，云服务商们对MaaS的重视正是看中了其所在的AI市场。去年以来，云计算市场增长已经明显放缓。根据8月3日公布的亚马逊财报，AWS 2023财年Q2营收同比增长12%，继Q1迎来最低增速后再创新低；中国公有云市场领头羊阿里云营收甚至出现了负增长，IDC和Gartner的公有云服务市场研究数据都显示市场增长明显放缓的趋势。增长乏力的云服务商将生成式AI视为重回高增长的希望，而MaaS就是让这个希望真正实现的商业路径。那么，云厂商是否能梦想成真，乘着大模型的东风，MaaS能飞得多高？ 

MaaS破解大模型落地难题

毫无疑问，AIGC正在带来一场生产力的革命，但在此之前大模型首先必须解决好落地问题。因为从大模型的研发、训练到大模型系统工程化落地涉及很多工作，有着很高的技术门槛和资金门槛。比如，大模型的研发需要高水平的技术人才、模型的训练需要庞大的算力资源和海量的数据。而且单一的模型难以覆盖各行各业的应用需求，即使已经落地面对场景的变化也常常需要进行二次开发或优化，否则难以适配到特定环境应用中。

这些门槛是一般企业很难跨越的，而MaaS则是帮助它们跨过这些门槛的有效路径。MaaS是“Model as a Service”的缩写，即“模型即服务”，指以模型为核心提供服务，是通过云服务将数据处理和机器学习模型的功能集成到现有业务中，为企业提供智能化、自动化的解决方案。

阿里云在2022年云栖大会上宣布推出MaaS

阿里云是最早提出这一概念的云大厂之一。在去年11月份阿里云的云栖大会上，时任阿里云“通义千问”大模型研发负责人的周靖人宣布阿里云推出MaaS，当时并没有引发太多关注，没想到在一个月后ChatGPT火爆出圈，MaaS也随之被一些云厂商认可。

百度是积极跟进者之一，在今年3月百度云的“文心一言”大模型的发布上，李彦宏明确提出在人工智能时代，IT技术栈已经发生了根本性的变化，技术栈将分为“芯片层、框架层、模型层、应用层”4层。显然，框架层和模型层正是MaaS所涵盖的内容。随后，伴随着ChatGPT热潮出现的“百模大战”，MaaS这种商业模式被越来越多厂商提及，华为云、腾讯云、字节跳动都选择了这条发展路径。

李彦宏认为在AI时代IT技术栈已经发生根本性变化

MaaS背后的逻辑是把 AI 模型当作生产的重要元素，从模型预训练到二次调优，最后到模型部署，围绕模型的生命周期来提供相应的服务，其核心目的就是让模型的使用门槛更低，最好简单几行代码就可以调用模型。

关于MaaS，周靖人有一段描述：“MaaS 最底层的含义是要把模型作为重要的生产元素，围绕模型的生命周期设计产品和技术，从模型的开发入手，包括数据处理、特征工程、模型的训练和调优、模型的服务等，提供各种各样的产品和技术。”

目前，不同云厂商的MaaS功能并不相同，但一般会有模型仓库，用以收集模型，供用户选择。另外，还会提供抽象接口或 API 接口，以便开发者针对模型进行二次开发，真正让模型应用到不同的场景中。

在此之外，各家云厂商则基于自己的技术积累来定义MaaS。比如，现在代理（Agent）很热门，阿里云有魔搭GPT，AWS也有Bedrock Agent，借助它们可以通过统一、自动化的流程服务来简化生成式AI应用的部署和落地。有的MaaS还将数据的清洗、整合以及数据分析和挖掘乃至最后的决策等涵盖进来。

MaaS成热门赛道

今天，阿里云、百度云等越来越多的云厂商纷纷将目光投向MaaS，通过“云智一体”，布局在云基础设施之上的通用型AI产品能力。百度CTO王海峰就曾表示，未来MaaS将成为云计算的主流商业模式，各类应用将基于大模型来开发，每个行业需要打造行业自己的大模型。阿里云CTO周靖人也认为，MaaS概念正在被广泛接受，模型会作为业务和开发系统开发的重要生产元素。

在MaaS方面，阿里云起步最早，目前已经推出了3个大模型，包括通用大模型通义千问、专攻音视频生产力的大模型“通义听悟”、专攻绘画创作的大模型通义万相，以及智能代理（Agent）魔搭GPT（ModelScopeGPT）等。魔搭GPT能接收用户以自然语言发出的指令，通过通义千问调用魔搭社区其他的AI模型，大小模型协同完成人类布置的复杂任务。

此外，阿里云还发起成立了AI模型社区魔搭（ModelScope），其中集聚了180多万AI开发者和900多个AI模型。在魔搭平台上，所有模型生产者都可上传模型，验证模型的技术能力，探索模型的应用场景和商业化模式。模型贡献者基本覆盖众多国内大模型赛道核心玩家，如百川智能、清华大学人工智能研究院、深势科技、浙江大学、智谱AI等。

百度也不示弱。百度云推出了一站式企业级大模型平台“千帆大模型平台”，除了包括文心一言在内的大模型服务及第三方大模型服务，还提供大模型开发和应用的整套工具链，能够帮助企业解决大模型从训练到开发过程中的众多问题。经过最新的升级以后，千帆大模型平台已经全面接入LLaMA2全系列、ChatGLM2、RWKV、MPT等33个大模型。

腾讯云也有自己的MaaS大模型精选商店，将基础资源、技术支持、工具组件等进行整合。企业可以基于腾讯云TI平台，然后结合自身的应用场景，按需定制或者构建自己的专属大模型。在今年7月的华为开发者大会2023上，华为云正式发布盘古大模型3.0。盘古大模型3.0是一个完全面向行业提供服务，以行业需求为基础设计的大模型体系，包括5+N+X三层架构。此外，火上引擎、京东云等也都先后推出了自己的MaaS服务。

相比较而言，国外的云厂商很少直接提及MaaS服务，而实际也悄悄布局。今年4月，AWS就推出托管的大模型服务Bedrock就属于MaaS范畴。借助Bedrock，企业以API的形式统一调用其中集成的多家大模型公司的产品，例如 Anthropic、Stability AI、AI21 Labs、Cohere 以及亚马逊自己开发的Titan大模型。在不久前举行的纽约峰会上AWS又宣布了Bedrock的新功能，包括Cohere和Anthropic的新模型以及Stability AI的Stable Diffusion XL 1.0等，以及全新代理（Agents）功能，以帮助基础模型完成复杂任务。

MaaS落地面临挑战

总体上，目前已经推出MaaS服务的云厂商不少，这些云厂商看好MaaS并纷纷为之布局，也预示着未来的竞争肯定会非常激烈，不过，对于当下的云厂商而言现在谈竞争还有些遥远，毕竟MaaS目前还处于早期阶段。

原因首先在于，大模型技术本身还在快速进化过程，对于如何降低大模型的研发门槛、如何实现大模型的落地应用，大家都还没有答案，商业模式就更是遥远。即使是OpenAI和微软也在逐渐摸索大模型的产品化和商业模式。在此大背景下，MaaS就更谈不上成熟了。

当然，从长期来看，生成式AI无疑具有巨大的潜力和发展空间。在这个大模型时代，企业都在探索新的商业模式和生存之道，云厂商基于 MaaS 理念打造自己的大模型服务或者寻找大模型落地路径无疑是积极之举，至于MaaS这条路能否走得通，谁能走出来，能走多远，还得走着瞧。