MaaS(Model as a Service)模型即服务，是指将机器学习模型封装成可调用的云服务，通过云计算平台提供给用户使用，其核心业务模式是基于模型底座为用户提供API接口或定制服务，其基本架构是“模型底座—平台工具—应用”三个层级。MaaS具有灵活部署、弹性扩展、自动化管理、安全保障、按需付费等特点，用户无需购买、配置和管理庞大的计算资源，只需通过云端服务轻松部署自己的模型，并实现自动化管理，避免了大额前期投入，提高了开发性能和效率。

MaaS的发展激发了超算智算需求，降低模型部署和运行AI服务器的成本，推动了AI服务器的主要需求不断从训练侧向推理侧倾斜。MaaS重塑了云计算服务范式，推动形成全新的“SaaS+MaaS”的订阅模式，进而构筑“云智一体”的产品能力。同时，MaaS成为人工智能商业化的重要实现路径，通过有效降低使用人工智能的技术壁垒，弱化人工智能技术的专业性和复杂度，简化人工智能技术的使用和开发难度，大大缩短开发周期，从而实现更快速的商业落地。

2023年上半年，国内IaaS+PaaS市场同比增长15.9%，创下近三年来同比增速新低，在这种形势下，MaaS的出现为云服务市场提供了新的增长点。根据预测，2023年中国大模型云服务(MaaS)市场规模为261.5亿元，占中国云服务的比重达到10.3%。

随着大模型的火热，MaaS赛道的竞争才刚刚开始。2023年以来，国内外云厂商，包括阿里云、华为云、腾讯云、百度云、京东云、微软云Azure等云计算大厂，都已经推出了MaaS服务。截至目前，国内各大云厂商的MaaS生态模型基本已成型，其以算力为底座，上层的大模型收集、标注、预训练等环节为抓手，作为生态武器，加速自身的生态构建，为自身的大模型落地提供更强的配套支撑。