智通財經APP獲悉，國際數據公司 (IDC)最新發布的《中國模型即服務(MaaS)及AI大模型解決方案市場追蹤，2024H1》報告顯示，中國MaaS市場的規模在2024上半年已達到2.5億元人民幣，2024-2028年，這一市場預計將繼續快速增長，年均複合增長率爲64.8%，到2028年市場總規模將達到38億元人民幣。2024上半年中國AI大模型解決方案市場的規模爲13.8億元人民幣，預計在2024-2028年期間也將持續高速增長，年均複合增長率爲56.2%，到2028年整體市場規模將達到211億元人民幣。
2024年上半年，中國模型即服務(MaaS)及AI大模型解決方案市場實現了高速增長：
在市場方面，去年同期，大模型的使用和落地處於初期階段，但許多相關的產品和服務採用了免費模式，這極大地促進了用戶和企業的試用和採納。隨着大模型技術的日益成熟和市場需求的持續增長，越來越多的企業和開發者開始利用這些模型來支持複雜的數據分析和決策過程，從而加速了服務的商業化和市場化。
在政策方面，2024年上半年，廣東、河北、四川、山西、內蒙古、北京、上海、深圳和杭州等多個省市陸續推出了旨在促進人工智能產業創新與發展的政策措施。這些政策不僅向行業提供了資金和資源支持，還爲企業發展人工智能應用創造了豐富的機遇，加快了技術的商業化進程和市場的拓展。
在應用場景方面，智能客服、企業搜索、市場營銷和垂類行業場景是大模型在企業中的主要應用。例如，在智能客服領域，大模型通過處理自然語言提高服務效率和質量。在企業搜索應用中，通過深度語義理解，提升檢索速度和準確性。在市場營銷中，大模型幫助企業更精確地分析市場趨勢，優化廣告投放策略。對於特定行業如金融和醫療，大模型能提供針對性解決方案，提高行業智能化水平和經濟效益。這些應用場景的擴展和深化，有效推動了大模型技術的廣泛應用和市場接受度。
中國MaaS市場
2024年上半年，按照營收規模，前三大服務商分別是百度智能雲、阿里雲和騰訊雲。
百度智能雲的規模達8,000萬元人民幣，位居市場第一，市場份額達32.4%，百度智能雲的MaaS業務主要通過其千帆大模型平臺提供服務，爲企業提供大模型全生命週期工具鏈和整套環境，讓企業用戶可以在千帆平臺上直接調用文心大模型的服務，也可以進行開發、訓練、部署和調用自己的大模型服務，同時還提供應用開發層全套工具鏈支撐模型到應用落地的最後一公里，爲企業提供企業級RAG、企業級Agent等全鏈路應用落地最佳實踐;
阿里雲的通義大模型企業級服務平臺百鍊是一站式的大模型開發及應用構建平臺，支持文本、語音、圖片等多種模態的大模型，提供廣泛的開源和閉源模型，全鏈路的模型訓練和評估工具，以及可以幫助企業和開發者快速靈活構建Agent的全套應用開發工具,其利用應用和模型雙引擎的策略驅動發展生態化共建，助力千行百業落地大模型應用;
在MaaS服務方面，騰訊雲依託於大模型精調工具鏈TI平臺，內置騰訊混元大模型、行業大模型和市場主流開源大模型，讓企業和開發者可以根據場景和業務需求進行靈活選擇，降低模型使用成本。其三大AI大模型引擎工具助力企業更高效、簡單地用大模型開發AI原生應用，快速接入生產場景。
AI大模型解決方案市場
2024年上半年，百度智能雲、商湯科技和科大訊飛位列市場的前三位，營收佔比分別是17.0%，14.8%和14.0%。
百度智能雲的AI大模型解決方案服務於多個行業，包括智能終端、智能汽車和智能交通等，其中在產業創新基地、大模型賦能中心、居民政務服務等領域支持政府人工智能產業的發展和應用開發落地，並在製造、能源電力、金融等行業，爲企業提供通用大模型基座來訓練滿足特定業務需求的行業模型，支撐企業完成大模型應用開發，並實現全業務流程的落地應用;
商湯科技的大裝置——萬象，包含模型開發平臺和應用開發平臺，是基於商湯大裝置算力底座、日日新大模型和第三方開源大模型，構建面向開發者的模型管理、推理、微調、數據管理，以及智能體應用的一站式服務平臺，針對不同行業的需求，提供了多元化的AI大模型解決方案;
科大訊飛通過其訊飛星火大模型爲行業客戶提供定製化的AI解決方案，優化政務領域的數字化辦公流程，在金融行業實現智能問答和智能投顧，助力企業降低成本並提高效率。
隨着相關技術的持續演進與突破，MaaS服務能夠以更低的成本和更快的速度解決複雜問題，拓展到更多的應用領域，從而吸引更多的企業客戶。另外，中國龐大的企業數量和豐富的行業場景爲MaaS提供了廣闊的市場空間，隨着數字化轉型在各行各業的加速推進，對MaaS的需求持續增加。企業需要利用AI模型來優化決策過程、提高效率和創新產品，推動了MaaS解決方案的應用擴展到更多行業和領域。2024年很多服務提供商採取降低服務費用的策略吸引了更廣泛的客戶羣體。雖然這可能會在短期內壓縮利潤率，但長遠來看，降價有助於增加用戶基數，通過規模效應實現利潤最大化，從而驅動市場規模的擴大。
國家大力推進智算中心的建設，爲數據存儲和處理提供了強大的基礎設施支持。智算中心能夠提供所需的高性能計算資源，支持大模型的訓練和部署。智算中心作爲技術創新的孵化器，不僅推動AI技術的迭代升級，還促進了新技術的商業化和產業化應用。隨着企業對AI技術的理解加深，對解決方案的需求正逐步向垂直領域擴展。行業特定的AI應用日益增多，特別是在政府、金融和醫療等數據敏感性高的行業，企業對AI大模型解決方案的需求越來越傾向於個性化和定製化。這種趨勢不僅提高了AI技術的應用深度，也爲市場的擴展帶來了新的增長動力。
IDC認爲，大模型未來的發展將集中在幾個核心趨勢上，這些趨勢預示着模型的功能和應用將變得更加廣泛和高效。首先，未來的大模型將擁有更多的參數，以提升其處理複雜問題的能力和精度，並通過大模型訓練小模型，實現更高效的任務分配。此外，大模型將逐步從單一模態(如文本、語音、視覺)向多模態融合的方向發展，實現多模態輸入與輸出的統一架構，增強模型的適應性和靈活性。
在模型多元化方面，開源與閉源模型將協同發展，商業模型與開源模型將共存並互補，爲企業提供更多選擇。企業會基於不同大模型的特點和優勢選擇多種模型，以滿足複雜和多樣化的業務需求。這種多元化策略將使企業能夠在不同場景中靈活應用AI技術。最後，在模型端側化方面，隨着移動設備和智能硬件的處理能力提升，輕量化和廣泛的端側部署將成爲一種重要趨勢。小型模型和AI加速硬件的結合將在邊緣設備上實現高效的AI推理，這不僅提升了操作效率，也顯著減少了數據處理和傳輸的成本。