“數(shù)智創(chuàng)新與管理”

ZJUSOM

AI時(shí)代，大模型已成為千行百業(yè)的通用能力底座，然而，模型性能≠商業(yè)成功。企業(yè)如何低成本、高效率地調(diào)用這些動(dòng)輒千億參數(shù)的大模型，成為擺在眼前的難題。當(dāng)“百模大戰(zhàn)”逐漸白熱化，真正決定AI商業(yè)化成敗的，是大模型在多元場景的落地能力與可持續(xù)的價(jià)值閉環(huán)。

2025年8月，國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》明確提出，要將大模型能力加速融入行業(yè)場景，強(qiáng)化“AI+”生態(tài)協(xié)同。這為模型即服務(wù)（Model as a Service, MaaS）的發(fā)展提供了政策驅(qū)動(dòng)力與制度保障。

圖片來源：?千庫網(wǎng)

MaaS究竟是什么？它的技術(shù)與商業(yè)邏輯如何運(yùn)轉(zhuǎn)？中外企業(yè)實(shí)踐有何差異？中國MaaS走出了怎樣的獨(dú)特路徑？

浙江大學(xué)管理學(xué)院吳曉波教授團(tuán)隊(duì)近日在《清華管理評(píng)論》發(fā)表的文章《技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)新共演的前沿：模型即服務(wù)》，基于對(duì)中美六家代表性企業(yè)的實(shí)踐剖析，揭示了MaaS的演化規(guī)律與戰(zhàn)略價(jià)值，為智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的企業(yè)競爭與產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供了學(xué)術(shù)視角與戰(zhàn)略參考。

學(xué)者簡介

吳曉波，浙江省特級(jí)專家、浙江大學(xué)求是特聘教授、浙江大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。

*浙江大學(xué)管理學(xué)院博士研究生林福鑫；浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院博士研究生方文凱同為論文作者。

本期【數(shù)智創(chuàng)新與管理】，帶你讀懂MaaS的技術(shù)邏輯、商業(yè)玩法，以及中國企業(yè)如何在這場范式轉(zhuǎn)變中搶占先機(jī)。

什么是MaaS？

拆解“模型即服務(wù)”的兩層邏輯

Part.1

MaaS，即Model as a Service（模型即服務(wù)），是將大模型能力封裝為可調(diào)用的 API（應(yīng)用程序編程接口）/SDK（軟件開發(fā)工具包）接口，讓用戶按需接入、調(diào)用、調(diào)優(yōu)與部署，實(shí)現(xiàn)AI能力“即插即用”的新型服務(wù)模式。想象一下，有一家中小電商公司想用利用AI做智能客服。如果從零訓(xùn)練一個(gè)大模型，需要幾百萬美元算力、幾十人的算法團(tuán)隊(duì)、數(shù)月的調(diào)優(yōu)時(shí)間——這顯然不現(xiàn)實(shí)。MaaS的出現(xiàn)改變了這一切：公司只需調(diào)用一個(gè)API接口，按使用量付費(fèi)，就能獲得對(duì)話、推薦、分析等AI能力。

可見，MaaS不只是技術(shù)形態(tài)的改變，更是AI從“模型產(chǎn)品”向“服務(wù)生態(tài)”的躍遷，是技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)模式創(chuàng)新雙向驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)物。

圖片來源：?千庫網(wǎng)

Maas的技術(shù)邏輯：

把模型“拆成樂高”，降低AI使用門檻

MaaS的技術(shù)核心，是將大模型能力進(jìn)行“云化抽象”與“服務(wù)化封裝”。通俗地說，就是把一個(gè)龐大、復(fù)雜的模型，拆解成一個(gè)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的功能模塊（比如文本生成、圖像識(shí)別、語音合成），再通過API或SDK的方式對(duì)外提供。用戶不需要關(guān)心模型是怎么訓(xùn)練的、算力是怎么調(diào)度的，只需要像調(diào)用普通軟件函數(shù)一樣，輸入數(shù)據(jù)、等待結(jié)果。這樣的方式，能顯著降低企業(yè)使用大模型的成本與門檻。

Maas技術(shù)架構(gòu)可拆解為五大核心模塊：

云計(jì)算基礎(chǔ)

提供可擴(kuò)展算力，支撐高并發(fā)請(qǐng)求與大規(guī)模部署。

模型訓(xùn)練與優(yōu)化

提供基礎(chǔ)的大模型選用或微調(diào)與迭代的全流程能力，支撐模型性能持續(xù)提升與場景適配。

API與開發(fā)工具

提供標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)用入口，方便開發(fā)者接入。

監(jiān)控與分析

實(shí)時(shí)追蹤服務(wù)性能、調(diào)用頻次與效果。

安全與隱私保護(hù)

保障數(shù)據(jù)合規(guī)、模型安全與用戶隱私，防止數(shù)據(jù)泄露。

與傳統(tǒng)模式相比，MaaS服務(wù)門檻更高，高度依賴場景協(xié)同與用戶參與，需要強(qiáng)大的底層算力、模型架構(gòu)與彈性服務(wù)能力做支撐。

Maas商業(yè)邏輯：

從“賣產(chǎn)品”到“建生態(tài)”，重構(gòu)價(jià)值創(chuàng)造閉環(huán)

如果說技術(shù)邏輯解決的是“怎么造”，商業(yè)邏輯解決的就是“怎么賣”和“怎么賺”的問題。從商業(yè)模式看，MaaS由模型供應(yīng)鏈、客戶交互層、增值服務(wù)體系三大模塊構(gòu)成，突破“一次性產(chǎn)品交付”，形成“模型—服務(wù)—反饋—優(yōu)化”的持續(xù)價(jià)值閉環(huán)——誰能讓更多用戶、更多場景接入，誰就能積累更多數(shù)據(jù)，進(jìn)而讓模型變得更好用，吸引更多用戶，形成正循環(huán)。

MaaS的商業(yè)模式包括三大模塊：

模型供應(yīng)鏈

包括模型的微調(diào)、托管、部署，以及底層的云算力，相當(dāng)于“智能的原材料供應(yīng)系統(tǒng)”。

客戶交互層

即用戶直接打交道的接口（API/SDK/命令行），以及監(jiān)控、分析等配套工具。這一層實(shí)現(xiàn)了用戶行為與模型能力的雙向互動(dòng)——用戶用得越多，模型就學(xué)得越多。

增值服務(wù)體系

圍繞模型定制的各種高級(jí)服務(wù)，比如企業(yè)專屬知識(shí)庫接入、提高模型準(zhǔn)確性、安全審計(jì)、私有化部署等，可以支撐復(fù)雜場景定制化——這些服務(wù)是提高客戶黏性的關(guān)鍵。

簡單來說，MaaS的商業(yè)本質(zhì)，是把AI模型變成可復(fù)用、可定制、可治理的服務(wù)模塊，通過網(wǎng)絡(luò)化交互與生態(tài)化協(xié)同，讓智能能力精準(zhǔn)嵌入千行百業(yè)。

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中美MaaS模式有何不同？

Part.2

研究選取了包括美國的微軟和Hugging Face，中國的阿里巴巴、深度求索（DeepSeek）、MiniMax和硅基流動(dòng)在內(nèi)的六家代表性企業(yè)的Maas實(shí)踐進(jìn)行分析，通過對(duì)比，發(fā)現(xiàn)了一條清晰的分化軌跡。

美國模式：平臺(tái)主導(dǎo)&生態(tài)驅(qū)動(dòng)

微軟

平臺(tái)主導(dǎo)型

憑借Azure云和與OpenAI的深度綁定，微軟走的是“內(nèi)部研發(fā)+戰(zhàn)略投資”雙輪驅(qū)動(dòng)路線。它將GPT系列模型模塊化封裝，搭配安全、權(quán)限、合規(guī)等企業(yè)級(jí)能力，深度嵌入Office、365、Copilot等產(chǎn)品，強(qiáng)調(diào)整合算力、模型、應(yīng)用的全棧解決方案。這種模式的優(yōu)勢是資源集中、交付穩(wěn)定，但生態(tài)相對(duì)封閉，適合大型企業(yè)規(guī)?；涞?。

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Hugging Face

生態(tài)驅(qū)動(dòng)型

作為全球最大開源模型社區(qū)，Hugging Face更像一個(gè)“模型界的GitHub”（代碼托管平臺(tái)）。它自身并不訓(xùn)練大模型，而是而是匯聚全球開發(fā)者的開源模型，提供統(tǒng)一工具鏈和托管服務(wù)，任何人都可以上傳、下載、微調(diào)模型。這種模式降低了大模型的使用門檻，構(gòu)建了開放、去中心化的AI生態(tài)，其活力在于社區(qū)共創(chuàng)，但商業(yè)化路徑相對(duì)緩慢。

中國實(shí)踐：服務(wù)化網(wǎng)絡(luò)+“用企互動(dòng)”

中國MaaS并沒有簡單復(fù)制西方路徑，而是立足本土行業(yè)需求，與企業(yè)應(yīng)用雙向適配，形成以“垂直場景為牽引、用企深度協(xié)同”為核心的獨(dú)特模式。其核心特征是“用企互動(dòng)”：用戶使用中產(chǎn)生的反饋數(shù)據(jù)持續(xù)反哺模型優(yōu)化，優(yōu)化后的服務(wù)再賦能用戶，形成雙向進(jìn)化。

以四家中國企業(yè)為例：

阿里巴巴

平臺(tái)主導(dǎo)型

基于阿里云的服務(wù)能力基礎(chǔ)，同步推進(jìn)開源模型（百煉、魔搭社區(qū)（Model Scope））平臺(tái)與旗艦大模型（通義實(shí)驗(yàn)室）的模型資源建設(shè)，再與千問、釘釘、夸克、淘寶等應(yīng)用形成“模型研發(fā)—服務(wù)集成—場景落地”全棧閉環(huán)，兼顧通用能力供給與行業(yè)場景適配，構(gòu)建平臺(tái)內(nèi)嵌式服務(wù)生態(tài)。

深度求索

技術(shù)先導(dǎo)型

專注自研高性能模型，通過開源分發(fā)擴(kuò)大技術(shù)影響力，搭配標(biāo)準(zhǔn)化API與文檔賦能開發(fā)者。它不依賴大型平臺(tái)，而是靠技術(shù)實(shí)力和開發(fā)者社區(qū)擴(kuò)散影響力，走自主可控的輕量化路線。

MiniMax、硅基流動(dòng)

場景協(xié)同型

MiniMax采用“模型+應(yīng)用”雙軌并行，自主研發(fā)多模態(tài)大模型，同時(shí)推出Glow、海螺視頻等原生應(yīng)用，用真實(shí)用戶數(shù)據(jù)反哺模型迭代，再開放API給企業(yè)。這是一種“以場景應(yīng)用反向驅(qū)動(dòng)模型迭代”的路徑。

硅基流動(dòng)則專注于MaaS底層基礎(chǔ)設(shè)施的系統(tǒng)優(yōu)化與服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化。為企業(yè)提供高性能、低成本的模型接入底座，做MaaS生態(tài)的“基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商”。

圖片來源：?千庫網(wǎng)

基于上述分析，研究總結(jié)出了中國MaaS發(fā)展的四類典型路徑（如下表）。

四類大模型服務(wù)路徑及代表企業(yè)特征比較

圖片來源：論文原文

這些路徑的差異本質(zhì)上源于企業(yè)對(duì)“標(biāo)準(zhǔn)化與定制化”“平臺(tái)嵌入與生態(tài)開放”的不同戰(zhàn)略選擇。在此基礎(chǔ)上，越來越多的MaaS企業(yè)從“單向能力供給”轉(zhuǎn)向“與使用方進(jìn)行深度共創(chuàng)”，通過混合策略將模型訓(xùn)練、場景驗(yàn)證與服務(wù)反饋整合為統(tǒng)一系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“模型—數(shù)據(jù)—服務(wù)”的持續(xù)協(xié)同與復(fù)用。這為MaaS的全球演進(jìn)提供了中國方案與路徑參考。

雙輪驅(qū)動(dòng)：技術(shù)創(chuàng)新與

商業(yè)模式如何“共演”？

Part.3

研究認(rèn)為，中國MaaS的發(fā)展并非簡單的技術(shù)落地或商業(yè)包裝，而是在“技術(shù)創(chuàng)新—商業(yè)模式創(chuàng)新”雙螺旋結(jié)構(gòu)中持續(xù)演化的動(dòng)態(tài)過程，這一呈現(xiàn)出三大特征：

技術(shù)能力外化驅(qū)動(dòng)服務(wù)邊界擴(kuò)展

以DeepSeek 為代表，通過開源與標(biāo)準(zhǔn)化接口，讓模型能力快速觸達(dá)海量開發(fā)者，不依賴大型平臺(tái)也能實(shí)現(xiàn)服務(wù)擴(kuò)張。

平臺(tái)能力結(jié)構(gòu)化重塑應(yīng)用協(xié)同機(jī)制

以阿里巴巴為代表，打通模型研發(fā)、服務(wù)集成、終端應(yīng)用全鏈條，通用能力接口化釋放，用戶反饋反向推動(dòng)模型迭代，形成“服務(wù)即平臺(tái)、平臺(tái)即能力”的共生體系。

場景反饋機(jī)制引導(dǎo)技術(shù)演化方向

以MiniMax、硅基流動(dòng)為代表，從行業(yè)場景需求出發(fā)，用真實(shí)交互數(shù)據(jù)指導(dǎo)模型微調(diào)與部署調(diào)整，借以實(shí)現(xiàn)“以用促研、以研強(qiáng)服”的正向循環(huán)。

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研究進(jìn)一步地將中國MaaS的演化邏輯歸納為機(jī)會(huì)窗口下的“技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)模式創(chuàng)新雙輪驅(qū)動(dòng)”模型”。

機(jī)會(huì)窗口下的技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)模式創(chuàng)新雙輪驅(qū)動(dòng)模型

圖片來源：論文原文

具體而言，在“技術(shù)創(chuàng)新”驅(qū)動(dòng)輪中，大模型本身被當(dāng)作一種“增強(qiáng)型產(chǎn)品”來不斷打磨，以AI Agent（智能體）為代表的智能應(yīng)用越來越成熟。同時(shí)，AI能力也在不斷地走向“商品化”。于是，企業(yè)的盈利方式開始從“賣模型”轉(zhuǎn)向“賣服務(wù)”——按需定制、增值服務(wù)與模型能力深度融合。這條路徑不僅改變了智能能力的供給方式，也為商業(yè)化提供可模塊化、可服務(wù)化的能力底座。

而在“商業(yè)模式創(chuàng)新”驅(qū)動(dòng)輪中，模型圍繞“一切即服務(wù)”（XaaS）的理念展開，任何IT能力都變成了可按需訂閱的服務(wù)。企業(yè)通過云平臺(tái)和數(shù)據(jù)要素的深度整合，探索出多樣化的收入模式（比如按調(diào)用次數(shù)收費(fèi)、按月訂閱、按效果付費(fèi)等）。同時(shí)，越來越多的企業(yè)開始構(gòu)建“開放型生態(tài)”，讓供給方和需求方在“用企共創(chuàng)”和分布式協(xié)作中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)匹配。最終，形成一套嵌入式、模塊化的智能服務(wù)體系，可以靈活地植入不同行業(yè)的各種場景中。

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兩大驅(qū)動(dòng)輪并非獨(dú)立運(yùn)行，而是相互咬合、彼此強(qiáng)化的正反饋循環(huán)：技術(shù)創(chuàng)新為商業(yè)模式提供了“可模塊化、可服務(wù)化”的能力底座，讓企業(yè)可以快速試錯(cuò)新的商業(yè)模式、嘗試新的價(jià)值主張。而商業(yè)模式的迭代，又反過來對(duì)技術(shù)提出更高要求——要更實(shí)時(shí)、更貼合場景、更個(gè)性化。

更重要的是，商業(yè)模式運(yùn)行中產(chǎn)生的市場反饋數(shù)據(jù)，會(huì)回流到技術(shù)端，成為模型再訓(xùn)練和優(yōu)化的燃料。正是在這種“技術(shù)推動(dòng)商業(yè)、商業(yè)牽引技術(shù)”的互動(dòng)中，加上我國社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)提供的制度保障和資源配置優(yōu)勢，才能讓企業(yè)在智能化浪潮打開的機(jī)會(huì)窗口中，獲得跨越式發(fā)展的系統(tǒng)動(dòng)力。

MaaS將成為AI時(shí)代

新型基礎(chǔ)設(shè)施

Part.3

MaaS究竟意味著什么？它只是大模型落地的一個(gè)“中間商”嗎？研究認(rèn)為，MaaS的意義，遠(yuǎn)不止“讓企業(yè)用上大模型”，它正在重構(gòu)AI產(chǎn)業(yè)的底層邏輯，具備以下三重核心戰(zhàn)略價(jià)值：

連接通用智能與產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵樞紐

MaaS針對(duì)“模型好用但難落地”的痛點(diǎn)，把抽象大模型轉(zhuǎn)化為可編排、可嵌入的服務(wù)模塊，讓AI能力快速滲透制造、金融、醫(yī)療等實(shí)體行業(yè)，助力“人工智能+”行動(dòng)落地。

推動(dòng)AI商業(yè)體系從線性供給到網(wǎng)絡(luò)協(xié)同

MaaS顛覆了傳統(tǒng)“模型研發(fā)— 產(chǎn)品銷售”的線性鏈條，能構(gòu)建平臺(tái)、開發(fā)者、企業(yè)、用戶多方參與的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)供需動(dòng)態(tài)耦合、價(jià)值共創(chuàng)共享。

演化為人工智能時(shí)代的新型基礎(chǔ)設(shè)施

面向未來，MaaS不會(huì)只是AI落地的中介，而會(huì)像云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)一樣，成為智能經(jīng)濟(jì)的底層支撐。誰能率先建立可擴(kuò)展、可演化、可治理的MaaS服務(wù)體系，誰就能在全球智能經(jīng)濟(jì)格局中搶占先發(fā)優(yōu)勢。

圖片來源：?千庫網(wǎng)

對(duì)中國企業(yè)而言，MaaS的窗口期已經(jīng)打開。但正如論文作者所言，中國AI行業(yè)目前仍處于快速演化的早期階段，技術(shù)路線、商業(yè)模式、治理規(guī)則都遠(yuǎn)未定型。

留給管理者和創(chuàng)業(yè)者的啟示或許是：在范式轉(zhuǎn)變期，單一的“技術(shù)最優(yōu)”或“模式最新”都不足以構(gòu)成護(hù)城河。真正的競爭力，來自于能否讓技術(shù)與商業(yè)在互動(dòng)中持續(xù)共演——讓模型能力走出實(shí)驗(yàn)室，嵌入千行百業(yè)的真實(shí)場景，并在每一次調(diào)用、每一次反饋中變得更聰明、更可用。這既是挑戰(zhàn)，也是中國智能經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的歷史性機(jī)遇。

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信息來源 | 吳曉波,林福鑫,方文凱.技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)新共演的前沿：模型即服務(wù)[J].清華管理評(píng)論,2025,(12):6-13.

編輯 | 伍梁永

初審 | 佟慶

二審 | 吳曉波、林福鑫

三審 | 陳超

終審 | 王恩禹