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报告导读：
模型即服务（MaaS），是指将人工智能（AI）算法模型以及相关能力进行封装，以服务的形式对用户提供，其核心目标是降低人工智能技术使用门槛，控制应用建设成本，简化系统运维管理复杂度，提升人工智能技术的综合应用效能，从而加速“人工智能+”进程。在科技迅猛发展的当下，大模型正以破竹之势闯入大众的视野，成为推动国家科技和经济高质量发展的新引擎。在大模型这条全新赛道上，中国企业正以出色表现吸引着全世界的目光。数据显示，截至2025年7月27日，全球已发布大模型总数达3755个，其中中国企业贡献1509个，数量位居全球首位。MaaS（模型即服务）作为大模型落地的核心载体，以服务的方式实现模型能力供给，显著降低技术门槛，助力企业快速构建AI原生应用，推动大模型在多领域的规模化应用。2024年中国MaaS市场呈现爆发式增长，全年规模达7.1亿元，较2023年同比激增215.7%。近年来，随着大模型的快速发展，MaaS服务和产品也进入快速发展期，并在金融、政务、电信等行业不断落地，产生了积极成效。2025年上半年期间，中国MaaS市场呈现高度集中趋势，前五大服务商分别为火山引擎、阿里巴巴、百度、腾讯、中国移动，合计占据了超80%的市场份额。其中火山引擎以37.5%的市占率位居企业之首，阿里巴巴市占率为21.0%。MaaS在未来将向更加普惠、安全的方向发展，具体体现在四方面。一是大小模型协同将成为模型服务场景化落地的重要方式，二是MaaS服务的能力和内部接口将走向统一化，三是MaaS将催生基于大模型的应用新生态，四是MaaS将围绕模型服务持续强化安全保障。
基于此，依托智研咨询旗下模型即服务（MaaS）行业研究团队深厚的市场洞察力，并结合多年调研数据与一线实战需求，智研咨询推出《2026-2032年中国模型即服务（MaaS）行业市场全景调研及发展前景研判报告》。本报告立足模型即服务（MaaS）新视角，聚焦行业核心议题——变化趋势（怎么变）、用户需求（要什么）、投放选择（投向哪）、运营方法（如何投）及实践案例（看一看），期待携手行业伙伴，共谋行业发展新格局、新机遇，推动模型即服务（MaaS）行业发展。
观点抢先知：
技术框架：聚焦模型效能最大化，MaaS三层落地框架形成。以模型高效规模化落地为目标，围绕模型服务生产及使用的全生命周期，形成了包含模型平台层、模型层以及应用开发层在内的MaaS框架，涵盖模型调优、模型服务发布、模型服务调用及管理和基于模型打造AI应用等环节，帮助用户更快更好得使用模型。
发展背景：在科技迅猛发展的当下，大模型正以破竹之势闯入大众的视野，成为推动国家科技和经济高质量发展的新引擎。在大模型这条全新赛道上，中国企业正以出色表现吸引着全世界的目光。数据显示，截至2025年7月27日，全球已发布大模型总数达3755个，其中中国企业贡献1509个，数量位居全球首位。
市场规模：MaaS（模型即服务）作为大模型落地的核心载体，以服务的方式实现模型能力供给，显著降低技术门槛，助力企业快速构建AI原生应用，推动大模型在多领域的规模化应用。2024年中国MaaS市场呈现爆发式增长，全年规模达7.1亿元，较2023年同比激增215.7%。
应用领域：近年来，随着大模型的快速发展，MaaS服务和产品也进入快速发展期，并在金融、政务、电信等行业不断落地，产生了积极成效。金融行业率先成为落地最多的领域，占比约49%；其次政府服务占比8%，娱乐、媒体均占比7%左右。
企业格局：2025年上半年期间，中国MaaS市场呈现高度集中趋势，前五大服务商分别为火山引擎、阿里巴巴、百度、腾讯、中国移动，合计占据了超80%的市场份额。其中火山引擎以37.5%的市占率位居企业之首，阿里巴巴市占率为21.0%。
发展趋势：1）大小模型协同将成为模型服务场景化落地的重要方式；2）MaaS服务的能力和内部接口将走向统一化；3）MaaS将催生基于大模型的应用新生态；4）MaaS将围绕模型服务持续强化安全保障。
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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2021-2025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2021-2025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2021-2025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2021-2025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2021-2025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2026-2032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
更多图表见正文……
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