2024-06-16-中国信通院-MaaS框架与应用研究报告（2024年）_46页_2mb

MaaS 框架与应用研究报告（2024年）总结

1. 背景与核心概念

• 模型即服务（MaaS）是人工智能服务的新模式，旨在通过封装算法模型及相关能力，降低技术门槛，控制应用成本并简化运维。
• 大模型的发展推动了 MaaS 的兴起，解决了传统 AI 模型落地中的技术复杂性、成本高和应用开发难度等问题。
• MaaS 的三大特性：技术低门槛、模型可共享、应用易适配。

2. 发展现状

• MaaS 产业链已初步形成：公有云（如阿里云PAI、腾讯云、百度千帆）和私有云两种主要部署模式。
• 行业应用以金融为主（占49%），其次是政务、电信等。
• 落地方式主要为：公有云模式注重通用性，私有云模式偏重垂直领域专业属性。

3. MaaS 框架结构

• MaaS 包含三大核心层：
  • 模型平台层：提供从数据处理到模型交付的全流程工具链
  • 模型层：提供丰富多样的模型及服务能力
  • 应用开发层：支持通过多种方式快速构建 AI 应用
• 框架目标：集成模型、数据及开发工具，实现模型服务的全流程管理。

4. 应用实践与成效

• 烟囱式模型开发导致资源浪费，MaaS 模式显著提升开发和部署效率。
• 平安银行的 BankGPT 平台实现四大落地模式：
  • 模型调用
  • 知识库共享
  • 微调训练
  • 场景化应用开发
• 实践案例显示：
  • 金融风控效率提升8倍，通过率提高1.5%
  • 模型加载时间减少约 79%，开发周期缩短约 50%

5. 发展趋势

• 大小模型协同成为趋势
• 服务接口标准化以提升互通性
• 建立基于大模型的应用新生态
• 强化安全保障体系，保障数据隐私与模型可控性