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2025-2031年中国模型即服务(MaaS)行业市场调研及投资前景研判预测报告

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最新修订:2026年
服务形式:纸质版+电子版
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本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据,从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行研究分析。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。PS:本报告将保持时实更新,为企业提供最新资讯,使企业能及时把握局势的发展,及时调整应对策略。

目录

第一章 模型即服务(MaaS)相关概述 3

1.1 MaaS定义及技术架构 3

1.1.1 MaaS起源与概念 3

1.1.2 MaaS技术架构 5

1.1.3 MaaS产业结构 6

1.2 MaaS框架与能力要求 7

1.2.1 MaaS框架说明 7

1.2.2 模型平台层能力架构 8

1.2.3 模型层能力架构 11

1.2.4 应用开发层能力架构 13

1.2.5 模型服务协议框架 15

第二章 2022-2024年AI大模型行业发展状况分析 17

2.1 AI大模型行业综述 17

2.1.1 AI大模型发展背景 17

2.1.2 AI大模型基本类型 18

2.1.3 AI大模型发展历程 18

2.1.4 AI大模型市场规模 21

2.1.5 AI大模型发展特点 23

2.1.6 大模型与MaaS协同发展 26

2.2 AI大模型重点行业应用情况 28

2.2.1 重点行业应用总览 28

2.2.2 金融行业 29

2.2.3 泛消费行业 31

2.2.4 能源行业 32

2.2.5 制造行业 34

2.3 AI大模型行业发展前景展望 36

2.3.1 AI大模型发展展望 36

2.3.2 AI大模型发展趋势 37

2.3.3 模型公司发展潜力 38

2.3.4 模型公司颠覆场景 39

第三章 2022-2024年模型即服务(MaaS)行业发展状况分析 40

3.1 MaaS产业发展综述 40

3.1.1 MaaS支持政策 40

3.1.2 MaaS标准体系 42

3.1.3 MaaS产业图谱 44

3.1.4 MaaS市场规模 45

3.1.5 MaaS竞争格局 46

3.1.6 MaaS重塑AI商业 49

3.1.7 MaaS 商业模式 51

3.2 MaaS落地方式分析 52

3.2.1 对比分析 52

3.2.2 公有云 53

3.2.3 私有云 53

3.3 MaaS供给能力分析 53

3.3.1 平台服务 53

3.3.2 模型服务 54

3.3.3 数据集服务 54

3.3.4 AI应用开发服务 54

第四章 2022-2024年模型即服务(MaaS)在各行业应用案例分析 55

4.1 MaaS落地条件及优势场景 55

4.1.1 落地条件 55

4.1.2 优势场景 55

4.2 MaaS行业应用产品分析 57

4.2.1 聊天机器人 57

4.2.2 语音终端 57

4.2.3 智能交通 58

4.2.4 文章写作 58

4.3 MaaS行业实践案例及成效 58

4.3.1 银行业金融MaaS平台实践 58

4.3.2 电网领域MaaS实践 59

4.3.3 电信运营商私域领域MaaS实践 61

4.3.4 金融风控领域MaaS实践 62

第五章 2022-2024年模型即服务(MaaS)关键技术发展状况分析 65

5.1 关键技术发展 65

5.1.1 模型轻量化 65

5.1.2 多模态统一接口 65

5.1.3 弹性资源分配 65

5.2 安全技术发展 65

5.2.1 数据加密技术 65

5.2.2 动态权限控制 66

5.3 集成与部署技术发展 66

5.4 技术演进方向 66

第六章 2022-2024年模型即服务(MaaS)主要服务商布局状况分析 68

6.1 云服务商 68

6.1.1 阿里云 68

6.1.2 腾讯云 69

6.1.3 百度智能云 71

6.1.4 金山云 72

6.2 人工智能企业 73

6.2.1 商汤科技 73

6.2.2 科大讯飞 75

6.2.3 云从科技 78

6.2.4 华为 79

6.3 电信运营商 81

6.3.1 中国移动 81

6.3.2 中国电信 82

6.4 国际巨头 84

6.4.1 亚马逊 84

6.4.2 OpenAI 85

6.4.3 微软 86

6.4.4 谷歌 89

第七章 2025-2030年模型即服务(MaaS)行业发展建议及前景趋势预测 92

7.1 MaaS行业发展面临的挑战 92

7.1.1 模型服务规范缺失 92

7.1.2 模型服务易用性差 92

7.1.3 MaaS基建成本高 92

7.1.4 管理体系亟需完善 92

7.1.5 MaaS生态建设不完备 93

7.2 MaaS行业发展建议 93

7.2.1 对政府的建议 93

7.2.2 对企业的建议 93

7.3 MaaS行业发展前景及趋势分析 94

7.3.1 MaaS行业发展前景 94

7.3.2 MaaS行业发展机遇 95

7.3.3 MaaS行业发展趋势 96

图表 1 MaaS定位与比较示意图 6

图表 2 MaaS技术架构 7

图表 3 MaaS产业结构示意图 8

图表 4 MaaS框架图 8

图表 5 MaaS定位与比较示意图 9

图表 6 模型平台层能力架构图 10

图表 7 零代码微调模型界面示意图 11

图表 8 模型层能力架构图 12

图表 9 ModelScope模型层实践图 14

图表 10 应用开发层能力架构如图 15

图表 11 AppBuilder架构图 16

图表 12 服务协议架构图 16

图表 13 代表性模型 20

图表 14 我国大模型发展历程 21

图表 15 2023-2025年我国大模型数量规模 22

图表 16 生成式人工智能服务备案情况 23

图表 17 2024-2025年我国大模型用户规模 24

图表 18 中美大模型发展对比分析 25

图表 19 中国大模型企业竞争力指标评价体系 25

图表 20 大模型落地问题及MaaS解决方式 27

图表 21 MaaS发展历程 28

图表 22 2024年大模型重点行业应用 29

图表 23 大模型能在多种金融场景发挥作用 31

图表 24 大模型在泛消费行业应用功能 32

图表 25 AI大模型在电力行业的应用功能及价值 34

图表 26 AI模型在矿山行业的应用价值和落地情况 35

图表 27 AI大模型在制进行业的应用功能 36

图表 28 2025年中国AI大模型开发平台企业发展潜力排名 39

图表 29 MaaS标准体系 44

图表 30 MaaS 产业图谱 45

图表 31 2022-2025年我国MaaS市场规模及增长率 47

图表 32 全球AI应用开发平台魔力象限 47

图表 33 2024年中国MaaS市场厂商竞争力象限分析图 50

图表 34 MaaS两种落地模式特点对比图 53

图表 35 MaaS在各行业应用占比 56

图表 36 企业价值链各环节生产场景占比图 57

图表 37 MaaS应用案例统计图 58

图表 38 平安银行BankGPT-MaaS 服务平台 59

图表 39 平安银行MaaS服务平台落地效果 60

图表 40 中国电科院一体化MaaS平台架构 61

图表 41 金融风控MaaS 63

图表 42 多场景建模效果匹配专家建模 63

图表 43 多场景MaaS建模前后周期对比 64

图表 44 大模型与传统模型性能对比 64

图表 45 不同场景大模型泛化能力对比 64

图表 46 阿里云构建MaaS时代安全治理理念 69

图表 47 腾讯云MaaS 71

图表 48 百度千帆 73

图表 49 万象模型开发平台ModelStudio 75

图表 50 讯飞星辰MaaS平台提供的数据工程能力 77

图表 51 从容大模型训推一体机 80

图表 52 华为云MaaS大模型即服务平台 81

图表 53 移动云大模型服务平台 83

图表 54 星辰MaaS平台基于DeepSeek R1进行推理性能测试 84

图表 55 2023-2025年微软智能云业务规模 87

图表 56 在 MaaS 中提供第三方模型 89

图表 57 2026-2030年我国MaaS市场规模预测 96

研究方法与数据来源

本报告采用定性与定量相结合的研究方法,通过多维度、多层次的数据采集与分析,确保研究结果的科学性与可靠性。研究团队严格遵循国际通用的研究标准,运用先进的数据分析工具,对海量数据进行深度挖掘与专业解读。

研究方法

文献研究法:系统梳理国内外相关政策文件、学术文献与行业报告
问卷调查法:针对目标企业开展大规模问卷调查,获取一手数据
深度访谈法:邀请行业专家、企业高管进行半结构化访谈
案例分析法:选取典型企业进行深入剖析,总结成功经验
统计分析法:运用SPSS、Python等工具进行数据分析与可视化

数据来源

政府统计数据:国家统计局、工信部等官方发布数据
行业协会数据:各行业协会发布的年度报告与统计资料
企业公开信息:上市公司年报、企业官方网站披露信息
专业数据库:Wind、同花顺、Choice等专业金融数据
媒体新闻报道:主流财经媒体发布的行业新闻与分析文章

售后保障

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