中投顧問重磅推出"產(chǎn)業(yè)大腦"系列產(chǎn)品，高效賦能產(chǎn)業(yè)投資及產(chǎn)業(yè)發(fā)展各種工作場景，歡迎試用體驗！ | ||||
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中投網(wǎng)2024-11-13 08:08 來源：中投網(wǎng)
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報告簡介
模型即服務（Model as a Service，MaaS）是一種依托云計算的服務模式。在這種模式下，機器學習、深度學習等各類模型借助網(wǎng)絡提供給用戶，如此一來，用戶無需自行構建和訓練模型，便能利用它們解決實際問題。這種模式有效降低了模型應用的難度，讓更多企業(yè)和開發(fā)者能夠從先進的人工智能技術中獲益。
隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及以及物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆炸式的增長態(tài)勢。海量的數(shù)據(jù)為模型訓練提供了極為豐富的素材，使得模型能夠?qū)W習到更全面的特征和模式。MaaS提供商可以充分利用這些數(shù)據(jù)來訓練出高質(zhì)量的模型，并將其提供給有相應需求的用戶。對于中小企業(yè)而言，自行建立和訓練模型需要耗費大量的人力、物力和財力，比如需要招聘專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家，還要購買昂貴的計算設備等。而MaaS模式使得它們能夠以較低的成本獲取模型，進而滿足自身的業(yè)務需求，像客戶細分、預測性維護等業(yè)務都可以借助MaaS模式實現(xiàn)。
MaaS提供了一種成本效益高且部署迅速的解決方案，無論是大型企業(yè)、中型企業(yè)還是小型企業(yè)，都可以利用先進的AI模型。與此同時，以百度智能云為代表的服務商，通過降價和免費策略，有力地推動了企業(yè)對大模型產(chǎn)品的試用和采納，加快了大模型在產(chǎn)業(yè)中的落地速度。2024年上半年，中國MaaS市場規(guī)模達到2.5億元，中國AI大模型解決方案市場規(guī)模達到13.8億元，百度智能云在這兩個市場中均位居榜首，其市占率分別為32.4%和17%。在未來，隨著企業(yè)數(shù)字化轉型進程的加速，對MaaS的需求將會持續(xù)攀升。預計在未來五年內(nèi)，中國MaaS和AI大模型解決方案市場將以超過50%的增速快速增長。
圖表：2024年上半年中國模型即服務（MaaS）--市場Top 5服務商市場份額
數(shù)據(jù)來源：IDC、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理
在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動經(jīng)濟社會發(fā)展的新燃料。為深入貫徹落實黨的二十屆三中全會關于推動數(shù)據(jù)要素市場化配置改革的決策部署，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布了《關于促進數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導意見（征求意見稿）》，征求意見時間為2024年9月27日至10月11日。明確提出：“支持企業(yè)面向人工智能應用創(chuàng)新，開發(fā)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，大力發(fā)展‘數(shù)據(jù)即服務’‘知識即服務’‘模型即服務’等新業(yè)態(tài)。”這一舉措旨在激發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活力，推動數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，為構建數(shù)字中國提供堅實支撐。
圖表：MaaS系列標準
資料來源：中國信通院、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理
中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國未來產(chǎn)業(yè)之模型即服務（MaaS）行業(yè)深度調(diào)研及投資前景預測報告》共七章。首先，報告闡述了模型即服務行業(yè)的相關概念，同時對AI大模型行業(yè)的發(fā)展狀況展開分析。接著，報告著重剖析了模型即服務的發(fā)展情形以及其在各個行業(yè)的應用案例。隨后，報告針對國內(nèi)外重點服務商的布局狀況進行了詳盡分析。之后，分析了模型即服務行業(yè)發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)并給出相應建議。最后，報告對模型即服務行業(yè)的發(fā)展前景做出了科學的預測。
報告目錄
第一章 2022-2024年模型即服務（MaaS）相關概述
1.1 MaaS定義及技術架構
1.1.1 MaaS起源與概念
1.1.2 MaaS技術架構
1.1.3 MaaS產(chǎn)業(yè)結構
1.2 MaaS框架與能力要求
1.2.1 MaaS框架說明
1.2.2 模型平臺層能力架構
1.2.3 模型層能力架構
1.2.4 應用開發(fā)層能力架構
1.2.5 模型服務協(xié)議框架
第二章 2022-2024年AI大模型行業(yè)發(fā)展狀況分析
2.1 AI大模型行業(yè)綜述
2.1.1 AI大模型發(fā)展背景
2.1.2 AI大模型基本類型
2.1.3 AI大模型發(fā)展歷程
2.1.4 AI大模型的必要性
2.1.5 AI大模型發(fā)展特點
2.1.6 大模型與MaaS協(xié)同發(fā)展
2.2 AI大模型重點行業(yè)應用情況
2.2.1 重點行業(yè)應用總覽
2.2.2 金融行業(yè)
2.2.3 泛消費行業(yè)
2.2.4 能源行業(yè)
2.2.5 制造行業(yè)
2.3 AI大模型行業(yè)發(fā)展前景展望
2.3.1 AI大模型發(fā)展展望
2.3.2 AI大模型發(fā)展趨勢
2.3.3 模型公司發(fā)展?jié)摿?/span>
2.3.4 模型公司顛覆場景
第三章 2022-2024年模型即服務（MaaS）行業(yè)發(fā)展狀況分析
3.1 MaaS產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 MaaS支持政策
3.1.2 MaaS標準體系
3.1.3 MaaS產(chǎn)業(yè)圖譜
3.1.4 MaaS市場規(guī)模
3.1.5 MaaS競爭格局
3.1.6 MaaS重塑AI商業(yè)
3.2 MaaS落地方式分析
3.2.1 對比分析
3.2.2 公有云
3.2.3 私有云
3.3 MaaS供給能力分析
3.3.1 平臺服務
3.3.2 模型服務
3.3.3 數(shù)據(jù)集服務
3.3.4 AI應用開發(fā)服務
第四章 2022-2024年模型即服務（MaaS）在各行業(yè)應用案例分析
4.1 MaaS落地條件及優(yōu)勢場景
4.1.1 落地條件
4.1.2 優(yōu)勢場景
4.2 MaaS行業(yè)應用產(chǎn)品分析
4.2.1 聊天機器人
4.2.2 語音終端
4.2.3 智能座駕
4.2.4 文章寫作
4.3 MaaS行業(yè)實踐案例及成效
4.3.1 銀行業(yè)金融MaaS平臺實踐
4.3.2 電網(wǎng)領域MaaS實踐
4.3.3 電信運營商私域領域MaaS實踐
4.3.4 金融風控領域MaaS實踐
第五章 2022-2024年模型即服務（MaaS）關鍵技術發(fā)展狀況分析
5.1 模型技術發(fā)展
5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡模型
5.1.2 決策樹模型
5.2 安全技術發(fā)展
5.2.1 數(shù)據(jù)加密技術
5.2.2 訪問控制技術
5.3 集成與部署技術發(fā)展
第六章 2022-2024年模型即服務（MaaS）主要服務商布局狀況分析
6.1 云服務商
6.1.1 阿里云
6.1.2 騰訊云
6.1.3 百度智能云
6.2 人工智能企業(yè)
6.2.1 商湯科技
6.2.2 科大訊飛
6.2.3 云從科技
6.2.4 華為
6.3 電信運營商
6.3.1 中國移動
6.3.2 中國電信
6.4 國際巨頭
6.4.1 亞馬遜
6.4.2 OpenAI
6.4.3 微軟
6.4.4 谷歌
第七章 2025-2029年模型即服務（MaaS）行業(yè)發(fā)展建議及前景趨勢預測
7.1 MaaS行業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
7.1.1 模型服務規(guī)范缺失
7.1.2 模型服務易用性差
7.1.3 MaaS基建成本高
7.1.4 管理體系亟需完善
7.2 MaaS行業(yè)發(fā)展建議
7.2.1 對政府的建議
7.2.2 對企業(yè)的建議
7.3 MaaS行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
7.3.1 MaaS行業(yè)發(fā)展前景
7.3.2 MaaS行業(yè)發(fā)展機遇
7.3.3 MaaS行業(yè)發(fā)展趨勢
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