MaaS框架与应用研究报告（2024年）-中国信通院.pdf
这份报告深入探讨了“模型即服务”(MaaS) 的概念、发展现状、框架、应用及未来趋势。MaaS，即以服务形式封装人工智能模型及其能力，旨在降低AI技术使用门槛、控制应用成本，并提升AI技术的综合应用效能。
**核心内容概要：**
* **MaaS 的起源与定义：** MaaS 概念最早可追溯到2012年，指将机器学习算法封装成可重复使用的服务。当前，MaaS 已扩展到涵盖从模型生产到应用的全流程服务，包括平台服务、模型服务、数据集服务和 AI 应用开发服务。
* **大模型对 MaaS 的推动：** 大模型的出现加速了 MaaS 的发展，其优势在于能够解决大模型落地面临的技术复杂、训练推理成本高、应用开发难度大等挑战。
* **MaaS 的优势：** MaaS 具备技术门槛低、模型可共享、应用易适配的特点，有助于推动大模型的规模化落地。它通过全流程服务，降低了企业应用AI的门槛和成本，并加速了AI应用的开发和部署。
* **MaaS 面临的挑战：** 尽管发展迅速，MaaS 仍面临模型服务质量规范性、易用性、基建成本控制、合规管理体系建设等方面的挑战。
* **MaaS 的框架：** MaaS 框架由模型平台层、模型服务层和模型应用开发层组成，每一层都提供独立的服务，并可组合使用。
* 模型平台层：提供数据处理、模型开发、模型交付和运营等全套工具链。
* 模型服务层：提供模型库、数据集和模型服务管理等能力，供用户直接调用。
* 应用开发层：提供基于模型服务的应用开发工具，以加快 AI 应用的开发和集成。
* **MaaS 的应用：** MaaS 已在金融、电信等多个行业实现落地，并在经营管理、营销服务等环节产生积极效果。
* **MaaS 的落地模式：** MaaS 支持公有云和私有云两种模式，公有云模式下资源丰富，易于商业化推广，私有云模式则更侧重于行业特定需求的满足。
* **MaaS 的未来趋势：** 未来，大小模型协同、内部接口统一、应用新生态和安全保障将是 MaaS 发展的重要方向。MaaS 将助力 AI 模型在各个行业的广泛应用，推动 AI 技术的持续发展。
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