“前店后厂”的国产MaaS
今天的整体形式是，国产云厂商的MaaS基本都走向了“前店后厂”模式。
怎么理解呢？
云厂商扮演“厂”的角色，是利用基础设施、行业服务能力等优势，和全流程开发工具与套件，满足客户对模型预训练、模型精调、模型部署、智能应用开发等多样化需求，保障客户的大模型能够顺利交付。
云厂商扮演“店”的角色，即还会自己参与开发行业大模型及AI原生应用，把控模型和应用的质量，提供精选服务，进行市场推广和销售。
腾讯云在行业大模型及智能应用技术峰会上推出的MaaS一站式服务，就是依托腾讯云TI平台打造行业大模型精选商店，其中包含了腾讯企点、腾讯会议、腾讯云AI代码助手等多款头部SaaS产品。
华为全联接大会2023，华为云的MaaS服务，则采用了5个基础大模型+N个行业大模型+X个场景模型的三层解耦架构，从L0层的基础模型，到适配行业特征的L1层，以及开箱即用的AI应用L2层，并上线了昇腾AI云服务百模千态专区。
百度智能云的MaaS服务平台千帆，则推出了千帆AI原生应用商店，成为大模型商业机会的汇集地，为商家提供品牌曝光、流量支持和销售资源等支持。首批精选应用包含了百度内部的曦灵数字人平台、百度智能云一念智能创作平台等。
目前，头部云平台的准备也非常充分。华为云提供了盘古大模型工程化套件，覆盖了数据工程、模型开发和应用开发三大环节。据称，完成一个千亿行业模型端到端的开发，从过去需要5个月缩短到现在1个月，整体速度提升5倍。百度智能云的千帆平台，提供预制数据集、应用范式，以及其他帮助企业应用大模型的工具。腾讯云的TI平台，同样包括数据标注、训练、评估、测试和部署等全套工具。
显然，MaaS模式也需要云厂商具备ToB服务能力，这是一个慢活、苦活、累活。指望靠MaaS工具“躺着赚钱”，至少目前阶段，是肯定没希望的。
“前店后厂”的MaaS模式，还有一个隐含的矛盾，就是云厂商也做应用，如何避免与行业伙伴和开发者争利的情况。
MaaS平台上需要大量AI应用程序，云厂商不可能全部自己开发，必须像Appstore一样，引入开发者机制，鼓励软件企业或个人开发者，来一同基于云平台创造AI应用程序。
可以看到，围绕MaaS模式的竞争，前程远大，但道阻且长。一旦卷起来，各项成本都会直线上升，形成新的营收压力。而如果不卷，就会眼睁睁错过大模型及AI原生应用的机会，彻底没了从基础设施服务商“翻身”的希望。
