IDC数据显示，2024年中国AI大模型解决方案市场规模达34.9亿元，同比增长126.4%，而MaaS（模型即 服务）市场更是实现215.7%的爆发式增长。这背后，是MaaS 正通过"技术优化+模式创新"，显著降低 企业AI应用的综合成本，使"低成本规模化"成为可能。 企业级AI规模化挑战 与市场规模不断增长相对的，目前企业级AI应用看似诸多落地，但又似乎有一些缺失。 首先是成本，英伟达预测2030年全球AI基础设施开支将达3-4万亿美元，2025-2030年复合增长率达 38%-46%。 在不断增加的基础设施开支的背后，是算力成本高企制约企业AI规模化应用的痛点，尤其对中小企业 形成显著门槛。据硅基流动的运营数据显示，单一企业大模型训练单次成本常超百万，而推理阶段的算 力消耗更是持续产生的"刚性支出"。 以教育机构为例，据测算，为100万用户提供AI个性化学习服务，仅GPU租赁费用每年就需数千万元， 远超其营收承受能力。 成本压力来自"低效使用"与"结构失衡"双重因素。一方面，算力资源利用率偏低。多数企业采用固定算 力配置，无法根据业务潮汐波动动态调整，导致白天高峰期算力不足、夜间闲置期资源浪费。 某电力 ...