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報告導讀：
模型即服務（MaaS），是指將人工智能（AI）算法模型以及相關能力進行封裝，以服務的形式對用戶提供，其核心目標是降低人工智能技術使用門檻，控制應用建設成本，簡化系統運維管理復雜度，提升人工智能技術的綜合應用效能，從而加速“人工智能+”進程。在科技迅猛發展的當下，大模型正以破竹之勢闖入大眾的視野，成為推動國家科技和經濟高質量發展的新引擎。在大模型這條全新賽道上，中國企業正以出色表現吸引著全世界的目光。數據顯示，截至2025年7月27日，全球已發布大模型總數達3755個，其中中國企業貢獻1509個，數量位居全球首位。MaaS（模型即服務）作為大模型落地的核心載體，以服務的方式實現模型能力供給，顯著降低技術門檻，助力企業快速構建AI原生應用，推動大模型在多領域的規模化應用。2024年中國MaaS市場呈現爆發式增長，全年規模達7.1億元，較2023年同比激增215.7%。近年來，隨著大模型的快速發展，MaaS服務和產品也進入快速發展期，并在金融、政務、電信等行業不斷落地，產生了積極成效。2025年上半年期間，中國MaaS市場呈現高度集中趨勢，前五大服務商分別為火山引擎、阿里巴巴、百度、騰訊、中國移動，合計占據了超80%的市場份額。其中火山引擎以37.5%的市占率位居企業之首，阿里巴巴市占率為21.0%。MaaS在未來將向更加普惠、安全的方向發展，具體體現在四方面。一是大小模型協同將成為模型服務場景化落地的重要方式，二是MaaS服務的能力和內部接口將走向統一化，三是MaaS將催生基于大模型的應用新生態，四是MaaS將圍繞模型服務持續強化安全保障。
基于此，依托智研咨詢旗下模型即服務（MaaS）行業研究團隊深厚的市場洞察力，并結合多年調研數據與一線實戰需求，智研咨詢推出《2026-2032年中國模型即服務（MaaS）行業市場全景調研及發展前景研判報告》。本報告立足模型即服務（MaaS）新視角，聚焦行業核心議題——變化趨勢（怎么變）、用戶需求（要什么）、投放選擇（投向哪）、運營方法（如何投）及實踐案例（看一看），期待攜手行業伙伴，共謀行業發展新格局、新機遇，推動模型即服務（MaaS）行業發展。
觀點搶先知：
技術框架：聚焦模型效能最大化，MaaS三層落地框架形成。以模型高效規模化落地為目標，圍繞模型服務生產及使用的全生命周期，形成了包含模型平臺層、模型層以及應用開發層在內的MaaS框架，涵蓋模型調優、模型服務發布、模型服務調用及管理和基于模型打造AI應用等環節，幫助用戶更快更好得使用模型。
發展背景：在科技迅猛發展的當下，大模型正以破竹之勢闖入大眾的視野，成為推動國家科技和經濟高質量發展的新引擎。在大模型這條全新賽道上，中國企業正以出色表現吸引著全世界的目光。數據顯示，截至2025年7月27日，全球已發布大模型總數達3755個，其中中國企業貢獻1509個，數量位居全球首位。
市場規模：MaaS（模型即服務）作為大模型落地的核心載體，以服務的方式實現模型能力供給，顯著降低技術門檻，助力企業快速構建AI原生應用，推動大模型在多領域的規模化應用。2024年中國MaaS市場呈現爆發式增長，全年規模達7.1億元，較2023年同比激增215.7%。
應用領域：近年來，隨著大模型的快速發展，MaaS服務和產品也進入快速發展期，并在金融、政務、電信等行業不斷落地，產生了積極成效。金融行業率先成為落地最多的領域，占比約49%；其次政府服務占比8%，娛樂、媒體均占比7%左右。
企業格局：2025年上半年期間，中國MaaS市場呈現高度集中趨勢，前五大服務商分別為火山引擎、阿里巴巴、百度、騰訊、中國移動，合計占據了超80%的市場份額。其中火山引擎以37.5%的市占率位居企業之首，阿里巴巴市占率為21.0%。
發展趨勢：1）大小模型協同將成為模型服務場景化落地的重要方式；2）MaaS服務的能力和內部接口將走向統一化；3）MaaS將催生基于大模型的應用新生態；4）MaaS將圍繞模型服務持續強化安全保障。
報告相關內容節選：
【特別說明】
1）內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現，內容概況中存在數據更新不及時情況，最終出具的報告數據以年度為單位監測更新。
2）報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。
第一章模型即服務（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產業結構
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 應用開發層能力架構
1.2.5 模型服務協議框架
第二章2021-2025年AI大模型行業發展狀況分析
2.1 AI大模型行業綜述
2.1.1 AI大模型發展背景
2.1.2 AI大模型基本類型
2.1.3 AI大模型發展歷程
2.1.4 AI大模型的必要性
2.1.5 AI大模型發展特點
2.1.6 大模型與MaaS協同發展
2.2 AI大模型重點行業應用情況
2.2.1 重點行業應用總覽
2.2.2 金融行業
2.2.3 泛消費行業
2.2.4 能源行業
2.2.5 制造行業
2.3 AI大模型行業發展前景展望
2.3.1 AI大模型發展展望
2.3.2 AI大模型發展趨勢
2.3.3 模型公司發展潛力
2.3.4 模型公司顛覆場景
第三章2021-2025年模型即服務（MaaS）行業發展狀況分析
3.1 MaaS產業發展綜述
3.1.1 MaaS支持政策
3.1.2 MaaS標準體系
3.1.3 MaaS產業圖譜
3.1.4 MaaS市場規模
3.1.5 MaaS競爭格局
3.1.6 MaaS重塑AI商業
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 數據集服務
3.3.4 AI應用開發服務
第四章2021-2025年模型即服務（MaaS）在各行業應用案例分析
4.1 MaaS落地條件及優勢場景
4.1.1 落地條件
4.1.2 優勢場景
4.2 MaaS行業應用產品分析
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行業實踐案例及成效
4.3.1 銀行業金融MaaS平臺實踐
4.3.2 電網領域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2021-2025年模型即服務（MaaS）關鍵技術發展狀況分析
5.1 模型技術發展
5.1.1 神經網絡模型
5.1.2 決策樹模型
5.2 安全技術發展
5.2.1 數據加密技術
5.2.2 訪問控制技術
5.3 集成與部署技術發展
第六章2021-2025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
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2026-2032年模型即服務（MaaS）行業發展建議及前景趨勢預測
7.1 MaaS行業發展面臨的挑戰
7.1.1 模型服務規范缺失
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行業發展建議
7.2.1 對政府的建議
7.2.2 對企業的建議
7.3 MaaS行業發展前景及趨勢分析
7.3.1 MaaS行業發展前景
7.3.2 MaaS行業發展機遇
7.3.3 MaaS行業發展趨勢
圖表目錄
圖表 模型即服務（MaaS）技術架構
圖表 MaaS基本產業架構
圖表 商湯大裝置運行機理
圖表 MaaS基本產業架構
圖表 MaaS框架圖
圖表 MaaS定位與比較示意圖
圖表 模型平臺層能力架構圖
圖表 科大訊飛在模型平臺領域的落地實踐
圖表 模型層能力架構圖
圖表 ModelScope在模型層的落地實踐
圖表 ModelScope模型層實踐圖
圖表 應用開發層能力架構圖
圖表 AppBuilder在AI原生應用開發領域的實踐
圖表 AppBuilder架構圖
圖表 服務協議架構圖
圖表 ChatGPT月度訪問量
圖表 AI大模型的基本分類
圖表 起步階段以學術研究為主
圖表 開始向商業應用發展
圖表 AI技術得到了極大的突破
圖表 正式走向規模商業化應用
圖表 大模型的不可能三角
圖表 通用大模型與行業大模型對比
圖表 用大模型與行業大模型的關系
圖表 騰訊云MaaS服務體系
圖表 大模型落地問題及MaaS解決方式
圖表 AI大模型在重點行業的推進情況
圖表 AI大模型在金融行業的應用功能
圖表 AI大模型在金融行業的應用現狀及未來發展趨勢
圖表 AI大模型在泛消費行業的應用功能
圖表 AI大模型在泛消費行業的應用價值和落地情況
圖表 AI大模型在電力行業的應用功能及價值
圖表 AI模型在礦山行業的應用價值和落地情況
圖表 AI大模型在制造行業的應用功能
圖表 國外大模型發展歷程
圖表 “書生”相較于同期最強開源模型CLIP在準確率和數據使用效率的對比
圖表 國內外主要大模型梳理
圖表 傳統的定制化、作坊式模型開發流程
圖表 AI大模型“工廠模式”的開發方式
圖表 弱人工智能仍屬于計算機“工具”范疇，強人工智能能自適應地完成任務
圖表 ChatGPT的功能及特點
更多圖表見正文……
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