2024-2029年中国模型即服务（MaaS）行业深度调研与投资前景研究报告
2024-11-16
- 【报告名称】：2024-2029年中国模型即服务（MaaS）行业深度调研与投资前景研究报告
- 【报告编号】：34969
- 【出版单位】：慧研纵横研究网
- 【关键字】： 模型即服务 市场调研 研究报告
- 【出版日期】：2024-11-16
- 【交付方式】：EMAIL电子版或EMS特快专递
- 【价格】：电子版：8900元 纸介版：8900元
- 【订购电话】： 400-0130-670
【声明】：
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【报告简介】：
模型即服务（Model as a Service，MaaS）是一种依托云计算的服务模式。在这种模式下，机器学习、深度学习等各类模型借助网络提供给用户，如此一来，用户无需自行构建和训练模型，便能利用它们解决实际问题。这种模式有效降低了模型应用的难度，让更多企业和开发者能够从先进的人工智能技术中获益。
随着互联网的广泛普及以及物联网的蓬勃发展，数据量呈现出爆炸式的增长态势。海量的数据为模型训练提供了极为丰富的素材，使得模型能够学习到更全面的特征和模式。MaaS提供商可以充分利用这些数据来训练出高质量的模型，并将其提供给有相应需求的用户。对于中小企业而言，自行建立和训练模型需要耗费大量的人力、物力和财力，比如需要招聘专业的数据科学家，还要购买昂贵的计算设备等。而MaaS模式使得它们能够以较低的成本获取模型，进而满足自身的业务需求，像客户细分、预测性维护等业务都可以借助MaaS模式实现。
MaaS提供了一种成本效益高且部署迅速的解决方案，无论是大型企业、中型企业还是小型企业，都可以利用先进的AI模型。与此同时，以百度智能云为代表的服务商，通过降价和免费策略，有力地推动了企业对大模型产品的试用和采纳，加快了大模型在产业中的落地速度。2024年上半年，中国MaaS市场规模达到2 5亿元，中国AI大模型解决方案市场规模达到13 8亿元，百度智能云在这两个市场中均位居榜首，其市占率分别为32 4%和17%。在未来，随着企业数字化转型进程的加速，对MaaS的需求将会持续攀升。预计在未来五年内，中国MaaS和AI大模型解决方案市场将以超过50%的增速快速增长。
在数字经济蓬勃发展的今天，数据已成为驱动经济社会发展的新燃料。为深入贯彻落实党的二十届三中全会关于推动数据要素市场化配置改革的决策部署，国家数据局发布了《关于促进数据产业高质量发展的指导意见（征求意见稿）》，征求意见时间为2024年9月27日至10月11日。明确提出：“支持企业面向人工智能应用创新，开发高质量数据集，大力发展‘数据即服务’‘知识即服务’‘模型即服务’等新业态。”这一举措旨在激发数据产业创新活力，推动数据产业高质量发展，为构建数字中国提供坚实支撑。
《2024-2029年中国模型即服务（MaaS）行业深度调研与投资前景研究报告》共七章。首先，报告阐述了模型即服务行业的相关概念，同时对AI大模型行业的发展状况展开分析。接着，报告着重剖析了模型即服务的发展情形以及其在各个行业的应用案例。随后，报告针对国内外重点服务商的布局状况进行了详尽分析。之后，分析了模型即服务行业发展所面临的挑战并给出相应建议。最后，报告对模型即服务行业的发展前景做出了科学的预测。
【报告目录】：
第一章 模型即服务（MaaS）相关概述
1.1 MaaS定义及技术架构
1.1.1 MaaS起源与概念
1.1.2 MaaS技术架构
1.1.3 MaaS产业结构
1.2 MaaS框架与能力要求
1.2.1 MaaS框架说明
1.2.2 模型平台层能力架构
1.2.3 模型层能力架构
1.2.4 应用开发层能力架构
1.2.5 模型服务协议框架
第二章 2022-2024年AI大模型行业发展状况分析
2.1 AI大模型行业综述
2.1.1 AI大模型发展背景
2.1.2 AI大模型基本类型
2.1.3 AI大模型发展历程
2.1.4 AI大模型的必要性
2.1.5 AI大模型发展特点
2.1.6 大模型与MaaS协同发展
2.2 AI大模型重点行业应用情况
2.2.1 重点行业应用总览
2.2.2 金融行业
2.2.3 泛消费行业
2.2.4 能源行业
2.2.5 制造行业
2.3 AI大模型行业发展前景展望
2.3.1 AI大模型发展展望
2.3.2 AI大模型发展趋势
2.3.3 模型公司发展潜力
2.3.4 模型公司颠覆场景
第三章 2022-2024年模型即服务（MaaS）行业发展状况分析
3.1 MaaS产业发展综述
3.1.1 MaaS支持政策
3.1.2 MaaS标准体系
3.1.3 MaaS产业图谱
3.1.4 MaaS市场规模
3.1.5 MaaS竞争格局
3.1.6 MaaS重塑AI商业
3.2 MaaS落地方式分析
3.2.1 对比分析
3.2.2 公有云
3.2.3 私有云
3.3 MaaS供给能力分析
3.3.1 平台服务
3.3.2 模型服务
3.3.3 数据集服务
3.3.4 AI应用开发服务
第四章 2022-2024年模型即服务（MaaS）在各行业应用案例分析
4.1 MaaS落地条件及优势场景
4.1.1 落地条件
4.1.2 优势场景
4.2 MaaS行业应用产品分析
4.2.1 聊天机器人
4.2.2 语音终端
4.2.3 智能座驾
4.2.4 文章写作
4.3 MaaS行业实践案例及成效
4.3.1 银行业金融MaaS平台实践
4.3.2 电网领域MaaS实践
4.3.3 电信运营商私域领域MaaS实践
4.3.4 金融风控领域MaaS实践
第五章 2022-2024年模型即服务（MaaS）关键技术发展状况分析
5.1 模型技术发展
5.1.1 神经网络模型
5.1.2 决策树模型
5.2 安全技术发展
5.2.1 数据加密技术
5.2.2 访问控制技术
5.3 集成与部署技术发展
第六章 2022-2024年模型即服务（MaaS）主要服务商布局状况分析
6.1 云服务商
6.1.1 阿里云
6.1.2 腾讯云
6.1.3 百度智能云
6.2 人工智能企业
6.2.1 商汤科技
6.2.2 科大讯飞
6.2.3 云从科技
6.2.4 华为
6.3 电信运营商
6.3.1 中国移动
6.3.2 中国电信
6.4 国际巨头
6.4.1 亚马逊
6.4.2 OpenAI
6.4.3 微软
6.4.4 谷歌
第七章 2024-2029年模型即服务（MaaS）行业发展建议及前景趋势预测
7.1 MaaS行业发展面临的挑战
7.1.1 模型服务规范缺失
7.1.2 模型服务易用性差
7.1.3 MaaS基建成本高
7.1.4 管理体系亟需完善
7.2 MaaS行业发展建议
7.2.1 对政府的建议
7.2.2 对企业的建议
7.3 MaaS行业发展前景及趋势分析
7.3.1 MaaS行业发展前景
7.3.2 MaaS行业发展机遇
7.3.3 MaaS行业发展趋势
图表目录
图表 模型即服务（MaaS）技术架构
图表 MaaS基本产业架构
图表 商汤大装置运行机理
图表 MaaS基本产业架构
图表 MaaS框架图
图表 MaaS定位与比较示意图
图表 模型平台层能力架构图
图表 科大讯飞在模型平台领域的落地实践
图表 模型层能力架构图
图表 ModelScope在模型层的落地实践
图表 ModelScope模型层实践图
图表 应用开发层能力架构图
图表 AppBuilder在AI原生应用开发领域的实践
图表 AppBuilder架构图
图表 服务协议架构图
图表 ChatGPT月度访问量
图表 AI大模型的基本分类
图表 起步阶段以学术研究为主
图表 开始向商业应用发展
图表 AI技术得到了极大的突破
图表 正式走向规模商业化应用
图表 大模型的不可能三角
图表 通用大模型与行业大模型对比
图表 用大模型与行业大模型的关系
图表 腾讯云MaaS服务体系
图表 大模型落地问题及MaaS解决方式
图表 AI大模型在重点行业的推进情况
图表 AI大模型在金融行业的应用功能
图表 AI大模型在金融行业的应用现状及未来发展趋势
图表 AI大模型在泛消费行业的应用功能
图表 AI大模型在泛消费行业的应用价值和落地情况
图表 AI大模型在电力行业的应用功能及价值
图表 AI模型在矿山行业的应用价值和落地情况
图表 AI大模型在制造行业的应用功能
图表 国外大模型发展历程
图表 “书生”相较于同期最强开源模型CLIP在准确率和数据使用效率的对比
图表 国内外主要大模型梳理
图表 传统的定制化、作坊式模型开发流程
图表 AI大模型“工厂模式”的开发方式
图表 弱人工智能仍属于计算机“工具”范畴，强人工智能能自适应地完成任务
图表 ChatGPT的功能及特点
图表 2021-2027年中国AI市场规模
图表 AI大模型将从单模态向多模态进行转变
图表 MaaS模式的基本架构
图表 大模型将作为一种基础设施将AI赋能千行百业
图表 商汤在SenseCore基础上搭载行业软件平台
图表 SenseCore带来的飞轮效应
图表 云从科技人机协同操作系统（CWOS）致力于整合多个领域的大模型
图表 OpenAI发展时间线（2015-2018）
图表 OpenAI发展时间线（2019-2022）
图表 ChatGPT实现机理
图表 主流搜索引擎市场占比
图表 MaaS系列标准
图表 MaaS上下游关系示意图
图表 MaaS产业图谱
图表 2023年中国MaaS市场行业结构
图表 2024年中国模型即服务（MaaS）——市场Top 5服务商市场份额
图表 2024年中国AI大模型解决方案市场Top 5服务商市场份额
图表 2024年中国MaaS市场厂商竞争力象限分析图
图表 传闻中的ChatGPT Pro和普通版ChatGPT对比
图表 Jasper公司收费模式
图表 MaaS两种落地模式特点对比图
图表 2016-2022年全球公有云服务规模增长情况
图表 2022年中国与全球公有云服务结构对比
图表 MaaS在各行业应用占比
图表 企业价值链各环节生产场景占比图
图表 MaaS应用案例统计图
图表 平安银行BankGPT-MaaS服务平台
图表 平安银行MaaS服务平台落地效果
图表 中国电科院一体化MaaS平台架构
图表 广东移动私域大模型体系
图表 金融风控MaaS
图表 金融风控领域MaaS建模与传统建模效果对比
图表 金融风控大模型与传统定制模型性能对比
图表 文心大模型全景图
图表 文心百中：大模型驱动的产业级搜索系统
图表 SenseCore商汤AI大装置组成结构
图表 讯飞工业级预训练模型已在多个技术方向实现了行业落地应用
图表 云从科技人机协同操作系统五大特色
图表 华为联合产业界规划昇腾大模型沙盘
图表 5400亿参数使得PaLM跨任务性能显著提高
图表 LaMDA训练模式
1.1 MaaS定义及技术架构
1.1.1 MaaS起源与概念
1.1.2 MaaS技术架构
1.1.3 MaaS产业结构
1.2 MaaS框架与能力要求
1.2.1 MaaS框架说明
1.2.2 模型平台层能力架构
1.2.3 模型层能力架构
1.2.4 应用开发层能力架构
1.2.5 模型服务协议框架
第二章 2022-2024年AI大模型行业发展状况分析
2.1 AI大模型行业综述
2.1.1 AI大模型发展背景
2.1.2 AI大模型基本类型
2.1.3 AI大模型发展历程
2.1.4 AI大模型的必要性
2.1.5 AI大模型发展特点
2.1.6 大模型与MaaS协同发展
2.2 AI大模型重点行业应用情况
2.2.1 重点行业应用总览
2.2.2 金融行业
2.2.3 泛消费行业
2.2.4 能源行业
2.2.5 制造行业
2.3 AI大模型行业发展前景展望
2.3.1 AI大模型发展展望
2.3.2 AI大模型发展趋势
2.3.3 模型公司发展潜力
2.3.4 模型公司颠覆场景
第三章 2022-2024年模型即服务（MaaS）行业发展状况分析
3.1 MaaS产业发展综述
3.1.1 MaaS支持政策
3.1.2 MaaS标准体系
3.1.3 MaaS产业图谱
3.1.4 MaaS市场规模
3.1.5 MaaS竞争格局
3.1.6 MaaS重塑AI商业
3.2 MaaS落地方式分析
3.2.1 对比分析
3.2.2 公有云
3.2.3 私有云
3.3 MaaS供给能力分析
3.3.1 平台服务
3.3.2 模型服务
3.3.3 数据集服务
3.3.4 AI应用开发服务
第四章 2022-2024年模型即服务（MaaS）在各行业应用案例分析
4.1 MaaS落地条件及优势场景
4.1.1 落地条件
4.1.2 优势场景
4.2 MaaS行业应用产品分析
4.2.1 聊天机器人
4.2.2 语音终端
4.2.3 智能座驾
4.2.4 文章写作
4.3 MaaS行业实践案例及成效
4.3.1 银行业金融MaaS平台实践
4.3.2 电网领域MaaS实践
4.3.3 电信运营商私域领域MaaS实践
4.3.4 金融风控领域MaaS实践
第五章 2022-2024年模型即服务（MaaS）关键技术发展状况分析
5.1 模型技术发展
5.1.1 神经网络模型
5.1.2 决策树模型
5.2 安全技术发展
5.2.1 数据加密技术
5.2.2 访问控制技术
5.3 集成与部署技术发展
第六章 2022-2024年模型即服务（MaaS）主要服务商布局状况分析
6.1 云服务商
6.1.1 阿里云
6.1.2 腾讯云
6.1.3 百度智能云
6.2 人工智能企业
6.2.1 商汤科技
6.2.2 科大讯飞
6.2.3 云从科技
6.2.4 华为
6.3 电信运营商
6.3.1 中国移动
6.3.2 中国电信
6.4 国际巨头
6.4.1 亚马逊
6.4.2 OpenAI
6.4.3 微软
6.4.4 谷歌
第七章 2024-2029年模型即服务（MaaS）行业发展建议及前景趋势预测
7.1 MaaS行业发展面临的挑战
7.1.1 模型服务规范缺失
7.1.2 模型服务易用性差
7.1.3 MaaS基建成本高
7.1.4 管理体系亟需完善
7.2 MaaS行业发展建议
7.2.1 对政府的建议
7.2.2 对企业的建议
7.3 MaaS行业发展前景及趋势分析
7.3.1 MaaS行业发展前景
7.3.2 MaaS行业发展机遇
7.3.3 MaaS行业发展趋势
图表目录
图表 模型即服务（MaaS）技术架构
图表 MaaS基本产业架构
图表 商汤大装置运行机理
图表 MaaS基本产业架构
图表 MaaS框架图
图表 MaaS定位与比较示意图
图表 模型平台层能力架构图
图表 科大讯飞在模型平台领域的落地实践
图表 模型层能力架构图
图表 ModelScope在模型层的落地实践
图表 ModelScope模型层实践图
图表 应用开发层能力架构图
图表 AppBuilder在AI原生应用开发领域的实践
图表 AppBuilder架构图
图表 服务协议架构图
图表 ChatGPT月度访问量
图表 AI大模型的基本分类
图表 起步阶段以学术研究为主
图表 开始向商业应用发展
图表 AI技术得到了极大的突破
图表 正式走向规模商业化应用
图表 大模型的不可能三角
图表 通用大模型与行业大模型对比
图表 用大模型与行业大模型的关系
图表 腾讯云MaaS服务体系
图表 大模型落地问题及MaaS解决方式
图表 AI大模型在重点行业的推进情况
图表 AI大模型在金融行业的应用功能
图表 AI大模型在金融行业的应用现状及未来发展趋势
图表 AI大模型在泛消费行业的应用功能
图表 AI大模型在泛消费行业的应用价值和落地情况
图表 AI大模型在电力行业的应用功能及价值
图表 AI模型在矿山行业的应用价值和落地情况
图表 AI大模型在制造行业的应用功能
图表 国外大模型发展历程
图表 “书生”相较于同期最强开源模型CLIP在准确率和数据使用效率的对比
图表 国内外主要大模型梳理
图表 传统的定制化、作坊式模型开发流程
图表 AI大模型“工厂模式”的开发方式
图表 弱人工智能仍属于计算机“工具”范畴，强人工智能能自适应地完成任务
图表 ChatGPT的功能及特点
图表 2021-2027年中国AI市场规模
图表 AI大模型将从单模态向多模态进行转变
图表 MaaS模式的基本架构
图表 大模型将作为一种基础设施将AI赋能千行百业
图表 商汤在SenseCore基础上搭载行业软件平台
图表 SenseCore带来的飞轮效应
图表 云从科技人机协同操作系统（CWOS）致力于整合多个领域的大模型
图表 OpenAI发展时间线（2015-2018）
图表 OpenAI发展时间线（2019-2022）
图表 ChatGPT实现机理
图表 主流搜索引擎市场占比
图表 MaaS系列标准
图表 MaaS上下游关系示意图
图表 MaaS产业图谱
图表 2023年中国MaaS市场行业结构
图表 2024年中国模型即服务（MaaS）——市场Top 5服务商市场份额
图表 2024年中国AI大模型解决方案市场Top 5服务商市场份额
图表 2024年中国MaaS市场厂商竞争力象限分析图
图表 传闻中的ChatGPT Pro和普通版ChatGPT对比
图表 Jasper公司收费模式
图表 MaaS两种落地模式特点对比图
图表 2016-2022年全球公有云服务规模增长情况
图表 2022年中国与全球公有云服务结构对比
图表 MaaS在各行业应用占比
图表 企业价值链各环节生产场景占比图
图表 MaaS应用案例统计图
图表 平安银行BankGPT-MaaS服务平台
图表 平安银行MaaS服务平台落地效果
图表 中国电科院一体化MaaS平台架构
图表 广东移动私域大模型体系
图表 金融风控MaaS
图表 金融风控领域MaaS建模与传统建模效果对比
图表 金融风控大模型与传统定制模型性能对比
图表 文心大模型全景图
图表 文心百中：大模型驱动的产业级搜索系统
图表 SenseCore商汤AI大装置组成结构
图表 讯飞工业级预训练模型已在多个技术方向实现了行业落地应用
图表 云从科技人机协同操作系统五大特色
图表 华为联合产业界规划昇腾大模型沙盘
图表 5400亿参数使得PaLM跨任务性能显著提高
图表 LaMDA训练模式
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