“ 云时代 MaaS能否突破成长困境 ”
文｜竺文洁&小白
排版 | 欣桐
出品｜极新
今年以来，ChatGPT浪潮席卷全球，国内科技公司纷纷推出生成式AI大模型。据统计，公开发布的大模型超80个。其实早在ChatGPT火爆前，2022年11月，阿里云智能CTO周靖人在云栖大会上提出了“MaaS（Model as a service 模型即服务）”的概念。MaaS是对未来云计算和AI发展路径的预判。按照周靖人的观点，大模型的本质是对人类知识高度体系化的凝聚。大模型“易于获取”的特性帮助使用者降低获取知识的成本，提高生产生活的效率，这定义了大模型服务人类的属性。
2023年6月20日，腾讯云正式发布MaaS，并与17家生态伙伴共同发起了“腾讯云行业大模型生态计划”。此前，阿里云、百度云也相继推出了MaaS服务，这意味着云计算的战争正式进入了大模型争霸的阶段。随着大模型与产业相结合，未来，MaaS可能将成为评判云服务的行业新标准。
随着AI技术的不断发展和应用场景的不断拓展，基础大模型日趋成熟，MaaS 已成产业趋势。目前，MaaS正呈现出日益成熟的趋势。通过将不同领域的AI技术进行整合和优化，MaaS可以实现更加智能化、高效化的应用。同时，随着技术的不断进步，MaaS也逐渐实现了标准化和规模化，为大规模产业化提供了基础和可能；在云部署和云端协作方面，MaaS也得到了广泛的应用——不同组织通过云端协作和云计算平台轻松地访问和使用高性能的AI资源，实现高效数据共享和知识交流。
然而，MaaS行业能否实现持续创新发展，AI应用能否做到切实落地，成为像水电一样的“新基建” ，赋能各行各业，进而催生颠覆性的应用场景和商业模式，依旧是未知的问题。
MaaS成长遇到瓶颈的两大症结
极新（公众号ID：jixintech）从整体出发，对MaaS赛道进行望闻问切四诊合参，得出分析如下。
症结一：缺乏标准化和互操作性
MaaS标准化难题与各个领域的尚未完全统一的AI技术标准之间存在密切的关系。
由于不同领域和行业的AI技术存在差异，各个领域的AI技术标准尚未统一，整合和优化这些AI技术的标准化难度较高，这就给MaaS的标准化带来了一定的困难。其次，即使在标准化的基础上，MaaS还需要实现不同系统之间的互操作性。这意味着不同的MaaS系统需要能够相互通信、共享数据和协同工作，而这在目前的技术水平下仍然存在一定的挑战。以数据格式不兼容问题为例，在自然语言处理领域，不同的系统可能采用不同的词汇表、语法规则和语义表示方法，不同系统之间要实现无缝地交换和共享数据存在困难。
最后安全风险和开发成本也是MaaS从业者在提高服务可操作性时需要考虑的问题。MaaS涉及到多个领域和行业的应用场景，因此在实现互操作性的过程中需要考虑到各种不同的安全需求和限制，投入大量的研发资源和人力成本。例如，某些应用场景可能对安全性要求较高，而另一些应用场景可能对实时性要求较高，开发者在提升系统互操作性的同时也要确保系统的安全性和稳定性；只有明智远见的成本效益设计，才能确保技术的可持续发展和商业应用的可行性。
症结二：人才短缺
MaaS赛道普遍存在人才短缺问题，需要引起足够的重视。在当前的情况下，MaaS赛道难以吸引和培养优秀人才的原因主要表现在以下几个方面：
1、行业认知度不高。MaaS作为新兴的领域，很多人对其了解不够深入，导致对这个领域的人才需求认识不足。
2、技术门槛较高。MaaS涉及到多个领域和行业的技术整合和优化，相关从业者需要具备较高的技术水平和跨学科的综合能力，人才培养门槛较高。
3、薪资待遇竞争力较低。MaaS市场规模尚不大，在薪资待遇方面可能无法与其他传统领域相媲美。
4、缺乏实践机会。MaaS涉及到多个领域和行业的应用场景，因此需要具备较强的实践能力和经验。然而，在当前的情况下，很多人才缺乏实践机会，无法将理论知识应用到实际中去。这就需要加强与企业、机构等的合作，提供更多的实践机会和实践平台，从而培养更多的优秀人才。
模型即服务要扛住市场、技术、竞争三重压力
从市场发展阶段来看，MaaS市场尚处于早期阶段，商业模式和盈利模式尚未成熟。
尽管MaaS在近年来得到了快速发展，但市场需求不清晰，市场规模相对较小，尚未完全成熟。目前，MaaS的应用场景主要集中在公共交通、物流配送等领域，市场份额仍然比较分散。其次，MaaS在商业模式和盈利模式方面还需要进一步探索和创新。例如目前一些企业主要通过提供技术服务或平台服务来获取收益，但这种方式的盈利能力有限。此外，由于MaaS的技术门槛较高，需要大量的研发投入和技术积累，因此在短期内难以实现盈利。这就导致了MaaS行业技术发展陷入瓶颈期，行业规范尚未完全明确统一。
最后，由于MaaS是一个新兴的领域，市场的变化和趋势也比较不确定，对人才的吸引力不如传统产业也情有可原。新兴领域的人才培养和引进需要时间和资源投入，MaaS作为出世未久的新兴行业，投入人才培养的资源显然不足，培养模式也需要根据技术发展、市场变化不断调整，人才养成的速度较慢。
从技术创新速度来看，MaaS赛道技术迭代快速，安全和隐私问题成为关注焦点
新技术的出现和应用，往往会对现有的系统和应用产生冲击和影响。随着MaaS技术的发展和应用，安全和隐私问题也逐渐成为了人们关注的焦点。由于MaaS涉及到大量的数据交换和共享，如果没有有效的安全措施和管理机制，就可能会导致数据的泄露、篡改和滥用等问题。此外，从个人方面来说，MaaS的应用场景通常涉及到人们的出行、生活等方面，个人隐私保护是题中之义。
从竞争格局来看，该赛道市场竞争激烈，价格战和同质化竞争成为行业发展受阻的深层原因。
MaaS尚在发展上升期，市场规模相对较小，市场份额仍然比较分散。随着市场的逐渐成熟和扩大，企业之间的竞争也将变得更加激烈。为了争夺市场份额，一些企业可能会采取价格战等手段，从而降低产品价格以吸引用户。这种方式不仅会压缩企业的利润空间，而且可能对行业生态大环境造成不利影响。
产品设计和研发方面的同质化现象导致了市场上出现了一些类似的产品和服务，难以形成差异化竞争优势。同质化产品的存在容易让消费者产生选择困难，难以区分不同品牌的产品差异。这就可能导致企业在市场上的品牌形象受到损害，从而影响消费者的购买决策和忠诚度。为了应对激烈的市场竞争，一些企业可能会过度注重产品的同质化和降低成本，而忽视了产品的研发和创新。这就可能导致企业的创新能力下降，难以在市场上保持竞争优势。如果生产同质化产品的不同企业不能保证产品的一致性和稳定性，就会导致市面上普遍的产品质量不稳定问题，影响消费者的使用体验和信任度，最后造成整个Maas行业的衰退。
做MaaS赛道的创业者，要“举一反三”
创新商业模式：探索多元化的商业模式，实现可持续发展
MaaS厂商可以通过提供基于平台的服务或新型增值服务，提高服务竞争力。通过开放的平台，第三方开发者和企业可以在平台上开发和部署自己的应用程序和服务，从而为用户提供更加多样化和个性化的服务。MaaS企业也可以通过与其他企业合作，推出一些新型的增值服务，如智能停车、智能交通管理等，从而增加用户的粘性和忠诚；MaaS厂商可以通过加强数据管理和分析，为用户提供更加精准和个性化的服务，同时也为企业提供更加有价值的数据支持。
加强技术安全保障，推动行业标准化
MaaS厂商可以通过投入资源加强数据安全和隐私保护，建立完善的安全保障机制；通过加大研发创新力度，促进产品和服务性能提升。
中国电子技术标准化研究院（简称“电子标准院”）在2023世界人工智能大会上宣布，360集团、百度、华为、阿里等企业已成为“国家人工智能标准化总体组大型模型专项组组长单位。该倡议旨在推动大型模型国家标准体系建设，为我国大型模型发展提供支撑。
电子标准院表示，建立完整的大规模模型标准体系，有助于提高大规模模型的互操作性、可扩展性和安全性，进一步推动人工智能技术的跨界融合和应用。同时，标准化工作还可以为大型模型产业的规范化发展提供参考和指导，促进产业健康发展。
优化竞争格局
MaaS行业发展要鼓励创新和差异化竞争，避免企业间同质化竞争，优化行业发展环境。
从个体方面看，MaaS厂商可以通过加强品牌建设和营销、提高个性化服务水平来优化竞争格局。从整体方面看，需要加强行业协作和合作，合力推动产业升级和转型。政府和企业可以加强对MaaS行业的扶持和支持，鼓励创新创业，培育新的企业和领军人才，推动整个行业的快速发展。
原文标题 : 辨证施治：深入剖析MaaS赛道面临的难题与解决方案
