增长超200%，MaaS能让企业级AI“照进现实”么？丨ToB产业观察

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文章摘要

2024年中国AI大模型解决方案市场规模达34.9亿元，同比增长126.4%，MaaS市场更是实现215.7%的爆发式增长。这种增长源于MaaS通过技术优化和模式创新显著降低企业AI应用的综合成本，使低成本规模化成为可能。然而，企业级AI应用仍面临多重挑战，包括高昂的算力成本、技术复杂度以及安全合规等问题。

算力成本高企成为制约企业AI规模化应用的主要障碍。英伟达预测2030年全球AI基础设施开支将达3-4万亿美元，2025-2030年复合增长率达38%-46%。单一企业大模型训练单次成本常超百万，推理阶段的算力消耗更是持续产生的刚性支出。例如，教育机构为100万用户提供AI个性化学习服务，仅GPU租赁费用每年就需数千万元。成本压力主要来自低效使用与结构失衡，算力资源利用率偏低且成本结构不合理，导致企业陷入“小投入-低产出-更少投入”的恶性循环。

技术复杂度进一步加剧了企业级AI应用的落地难度。算力管理层面，国产多品牌芯片与英伟达芯片共存的异构形态导致“算力孤岛”现象普遍存在。模型适配的滞后性也制约应用深度，传统模式下新模型适配周期长达1~4周。此外，安全合规与AI人才不足等问题也对企业AI应用形成阻碍。

MaaS模式被视为企业级AI落地的最佳解决方案。IDC报告显示，2024年中国MaaS市场规模达7.1亿元人民币，同比增长215.7%，预计2024-2029年将以66.1%的年均复合增长率高速扩容。MaaS通过“模型仓库+推理引擎+运维工具链”的一体化解决方案，将技术能力转化为企业可直接使用的标准化服务。成本优势是MaaS的核心竞争力之一。服务商通过大规模采购与国产算力适配降低硬件成本，例如硅基流动的昇腾卡推理成本比英伟达低50%以上。动态扩缩容技术则显著提升算力资源利用率，避免闲置浪费。

MaaS的更深层价值在于实现“AI平权”。通过封装复杂技术降低应用门槛，企业无需专业AI Infra团队即可实现规模化部署。硅基流动的MaaS平台支持异构算力统一纳管，并通过智能路由算法优化任务分配。其自研推理引擎大幅缩短模型适配周期，dense类模型可当天上线，MoE类模型1~2天适配。

中国MaaS市场已形成“头部引领、多元竞争”的格局，并朝着“智能体化、国产化、生态化”方向演进。公有云MaaS以低门槛、高弹性为优势，主要服务个人开发者与中小企业；私有化MaaS则聚焦安全合规与定制化需求，深受央国企或大型企业青睐。未来，MaaS服务将从单一模型调用向“AI Agent+多模态”的综合平台演进，成为企业智能生产力的核心载体。随着AI Agent与多模态技术的融入，MaaS有望从辅助工具升级为智能生产力系统，推动产业智能化进入“人均Agent”的新时代。