今年以來，ChatGPT浪潮席卷全球，國內科技公司紛紛推出生成式AI大模型。據統計，公開發布的大模型超80個。其實早在ChatGPT火爆前，2022年11月，阿里云智能CTO周靖人在云棲大會上提出了“MaaS（Model as a service 模型即服務）”的概念。

MaaS是對未來云計算和AI發展路徑的預判。按照周靖人的觀點，大模型的本質是對人類知識高度體系化的凝聚。大模型“易于獲取”的特性幫助使用者降低獲取知識的成本，提高生產生活的效率，這定義了大模型服務人類的屬性。

2023年6月20日，騰訊云正式發布MaaS，并與17家生態伙伴共同發起了“騰訊云行業大模型生態計劃”。此前，阿里云、百度云也相繼推出了MaaS服務，這意味著云計算的戰爭正式進入了大模型爭霸的階段。隨著大模型與產業相結合，未來，MaaS可能將成為評判云服務的行業新標準。

隨著AI技術的不斷發展和應用場景的不斷拓展，基礎大模型日趨成熟，MaaS 已成產業趨勢。目前，MaaS正呈現出日益成熟的趨勢。通過將不同領域的AI技術進行整合和優化，MaaS可以實現更加智能化、高效化的應用。

同時，隨著技術的不斷進步，MaaS也逐漸實現了標準化和規模化，為大規模產業化提供了基礎和可能；在云部署和云端協作方面，MaaS也得到了廣泛的應用——不同組織通過云端協作和云計算平臺輕松地訪問和使用高性能的AI資源，實現高效數據共享和知識交流。

然而，MaaS行業能否實現持續創新發展，AI應用能否做到切實落地，成為像水電一樣的“新基建” ，賦能各行各業，進而催生顛覆性的應用場景和商業模式，依舊是未知的問題。

極新從整體出發，對MaaS賽道進行望聞問切四診合參，得出分析如下。

癥結一：缺乏標準化和互操作性

MaaS標準化難題與各個領域的尚未完全統一的AI技術標準之間存在密切的關系。

由于不同領域和行業的AI技術存在差異，各個領域的AI技術標準尚未統一，整合和優化這些AI技術的標準化難度較高，這就給MaaS的標準化帶來了一定的困難。

其次，即使在標準化的基礎上，MaaS還需要實現不同系統之間的互操作性。這意味著不同的MaaS系統需要能夠相互通信、共享數據和協同工作，而這在目前的技術水平下仍然存在一定的挑戰。以數據格式不兼容問題為例，在自然語言處理領域，不同的系統可能采用不同的詞匯表、語法規則和語義表示方法，不同系統之間要實現無縫地交換和共享數據存在困難。

最后安全風險和開發成本也是MaaS從業者在提高服務可操作性時需要考慮的問題。MaaS涉及到多個領域和行業的應用場景，因此在實現互操作性的過程中需要考慮到各種不同的安全需求和限制，投入大量的研發資源和人力成本。例如，某些應用場景可能對安全性要求較高，而另一些應用場景可能對實時性要求較高，開發者在提升系統互操作性的同時也要確保系統的安全性和穩定性；只有明智遠見的成本效益設計，才能確保技術的可持續發展和商業應用的可行性。

癥結二：人才短缺

MaaS賽道普遍存在人才短缺問題，需要引起足夠的重視。在當前的情況下，MaaS賽道難以吸引和培養優秀人才的原因主要表現在以下幾個方面：

1、行業認知度不高。MaaS作為新興的領域，很多人對其了解不夠深入，導致對這個領域的人才需求認識不足。

2、技術門檻較高。MaaS涉及到多個領域和行業的技術整合和優化，相關從業者需要具備較高的技術水平和跨學科的綜合能力，人才培養門檻較高。

3、薪資待遇競爭力較低。MaaS市場規模尚不大，在薪資待遇方面可能無法與其他傳統領域相媲美。

4、缺乏實踐機會。MaaS涉及到多個領域和行業的應用場景，因此需要具備較強的實踐能力和經驗。然而，在當前的情況下，很多人才缺乏實踐機會，無法將理論知識應用到實際中去。這就需要加強與企業、機構等的合作，提供更多的實踐機會和實踐平臺，從而培養更多的優秀人才。 

從市場發展階段來看，MaaS市場尚處于早期階段，商業模式和盈利模式尚未成熟。

盡管MaaS在近年來得到了快速發展，但市場需求不清晰，市場規模相對較小，尚未完全成熟。目前，MaaS的應用場景主要集中在公共交通、物流配送等領域，市場份額仍然比較分散。其次，MaaS在商業模式和盈利模式方面還需要進一步探索和創新。

例如目前一些企業主要通過提供技術服務或平臺服務來獲取收益，但這種方式的盈利能力有限。此外，由于MaaS的技術門檻較高，需要大量的研發投入和技術積累，因此在短期內難以實現盈利。這就導致了MaaS行業技術發展陷入瓶頸期，行業規范尚未完全明確統一。

最后，由于MaaS是一個新興的領域，市場的變化和趨勢也比較不確定，對人才的吸引力不如傳統產業也情有可原。新興領域的人才培養和引進需要時間和資源投入，MaaS作為出世未久的新興行業，投入人才培養的資源顯然不足，培養模式也需要根據技術發展、市場變化不斷調整，人才養成的速度較慢。

從技術創新速度來看，MaaS賽道技術迭代快速，安全和隱私問題成為關注焦點

新技術的出現和應用，往往會對現有的系統和應用產生沖擊和影響。隨著MaaS技術的發展和應用，安全和隱私問題也逐漸成為了人們關注的焦點。由于MaaS涉及到大量的數據交換和共享，如果沒有有效的安全措施和管理機制，就可能會導致數據的泄露、篡改和濫用等問題。此外，從個人方面來說，MaaS的應用場景通常涉及到人們的出行、生活等方面，個人隱私保護是題中之義。

從競爭格局來看，該賽道市場競爭激烈，價格戰和同質化競爭成為行業發展受阻的深層原因。

MaaS尚在發展上升期，市場規模相對較小，市場份額仍然比較分散。隨著市場的逐漸成熟和擴大，企業之間的競爭也將變得更加激烈。為了爭奪市場份額，一些企業可能會采取價格戰等手段，從而降低產品價格以吸引用戶。這種方式不僅會壓縮企業的利潤空間，而且可能對行業生態大環境造成不利影響。

產品設計和研發方面的同質化現象導致了市場上出現了一些類似的產品和服務，難以形成差異化競爭優勢。同質化產品的存在容易讓消費者產生選擇困難，難以區分不同品牌的產品差異。這就可能導致企業在市場上的品牌形象受到損害，從而影響消費者的購買決策和忠誠度。

為了應對激烈的市場競爭，一些企業可能會過度注重產品的同質化和降低成本，而忽視了產品的研發和創新。這就可能導致企業的創新能力下降，難以在市場上保持競爭優勢。如果生產同質化產品的不同企業不能保證產品的一致性和穩定性，就會導致市面上普遍的產品質量不穩定問題，影響消費者的使用體驗和信任度，最后造成整個Maas行業的衰退。

創新商業模式：探索多元化的商業模式，實現可持續發展

MaaS廠商可以通過提供基于平臺的服務或新型增值服務，提高服務競爭力。通過開放的平臺，第三方開發者和企業可以在平臺上開發和部署自己的應用程序和服務，從而為用戶提供更加多樣化和個性化的服務。

MaaS企業也可以通過與其他企業合作，推出一些新型的增值服務，如智能停車、智能交通管理等，從而增加用戶的粘性和忠誠；MaaS廠商可以通過加強數據管理和分析，為用戶提供更加精準和個性化的服務，同時也為企業提供更加有價值的數據支持。

加強技術安全保障，推動行業標準化

MaaS廠商可以通過投入資源加強數據安全和隱私保護，建立完善的安全保障機制；通過加大研發創新力度，促進產品和服務性能提升。

中國電子技術標準化研究院（簡稱“電子標準院”）在2023世界人工智能大會上宣布，360集團、百度、華為、阿里等企業已成為“國家人工智能標準化總體組大型模型專項組組長單位。該倡議旨在推動大型模型國家標準體系建設，為我國大型模型發展提供支撐。

電子標準院表示，建立完整的大規模模型標準體系，有助于提高大規模模型的互操作性、可擴展性和安全性，進一步推動人工智能技術的跨界融合和應用。同時，標準化工作還可以為大型模型產業的規范化發展提供參考和指導，促進產業健康發展。

優化競爭格局

MaaS行業發展要鼓勵創新和差異化競爭，避免企業間同質化競爭，優化行業發展環境。

從個體方面看，MaaS廠商可以通過加強品牌建設和營銷、提高個性化服務水平來優化競爭格局。從整體方面看，需要加強行業協作和合作，合力推動產業升級和轉型。政府和企業可以加強對MaaS行業的扶持和支持，鼓勵創新創業，培育新的企業和領軍人才，推動整個行業的快速發展。

本文來自微信公眾號“極新”（ID:jixintech），作者：竺文潔&小白，編輯欣桐，36氪經授權發布。