在AI領域的一場激烈較量中，MaaS（模型即服務）模式成為了云市場競爭的焦點。月初，潞晨科技創(chuàng)始人的一番言論，將MaaS推上了風口浪尖，他直言不諱地稱MaaS為“最差的商業(yè)模式”，并宣布因月虧損超過4億元，將停止其DeepSeek API服務。然而，這一決定并未澆滅云巨頭對MaaS領域的熱情，反而加劇了它們在這一領域的布局和競爭。
華為云推出了DeepSeek V3/R1滿血版模型，并與昇騰社區(qū)攜手，適配國產AI芯片，為用戶提供從芯片到API再到應用開發(fā)的全棧能力。騰訊則另辟蹊徑，將DeepSeek全面接入微信等國民級應用，此舉不僅提升了用戶體驗，也帶動了騰訊云推理算力的需求增長。阿里云更是祭出了“前100萬token免費”的大招，與其他云廠商限時免費的策略形成了直接競爭，并宣布未來三年將斥資超過3800億元用于云和AI基礎設施的建設。
回顧DeepSeek的火爆歷程，其在推出初期便因解決了廣大用戶的迫切需求而備受矚目。MaaS作為公有云廠商的一種創(chuàng)新服務模式，不僅提供了DeepSeek API的調用，還涵蓋了模型訓練、微調、部署等全生命周期服務。用戶無需關注底層算力、框架等復雜細節(jié)，只需通過簡單的調用，便能接入DeepSeek-R1等先進模型，根據(jù)需求靈活選擇和組合服務。這一便捷性迅速吸引了大量用戶，推動了MaaS服務的用戶數(shù)與使用量的激增。
然而，盡管DeepSeek API看似前景廣闊，但其背后的高昂成本卻成為了云廠商的一大負擔。以DeepSeek-R1為例，其滿負荷運行時單日需處理1000億token，僅GPU租賃成本就高達每月4.5億元。云廠商還需承擔存儲、運維、冗余算力等附加成本。這些高昂的隱性成本，使得DeepSeek API服務難以盈利，甚至導致部分云廠商持續(xù)虧損。
除了高昂的成本外，MaaS服務還面臨著穩(wěn)定性與資源靈活調度能力的挑戰(zhàn)。作為企業(yè)服務，MaaS服務的穩(wěn)定性至關重要。然而，用戶需求的波動性使得算力資源難以高效復用。為了應對突發(fā)的流量波動，云廠商不得不預留數(shù)倍冗余算力，這進一步推高了成本。同時，中小廠商由于缺乏多云調度能力，資源利用率低下，使得它們在MaaS市場的競爭中處于劣勢。
盡管面臨著諸多挑戰(zhàn)，但云巨頭們對MaaS市場的熱情并未減退。它們深知，在算力托底、生態(tài)協(xié)同和AI戰(zhàn)略等方面，自己擁有中小廠商無法比擬的優(yōu)勢。云巨頭可以利用全球數(shù)據(jù)中心和自研芯片，實現(xiàn)算力資源的高效復用和彈性調度；將大模型接入現(xiàn)有的成熟產品，增強用戶粘性，為MaaS服務提供更多落地場景和多元變現(xiàn)方式；將MaaS視為AI時代的流量入口和關鍵盈利工具，進行長期投入。
在這場MaaS市場的較量中，云巨頭們以短期虧損換取長期規(guī)模優(yōu)勢，DeepSeek API服務成為了它們不能掉隊的戰(zhàn)役。華為、騰訊、阿里巴巴等巨頭紛紛加碼布局MaaS市場，通過支持國產開源模型、吸引開發(fā)者構建應用生態(tài)、海量API調用數(shù)據(jù)反哺模型迭代等方式，鞏固和提升自己的行業(yè)地位。
而對于中小廠商而言，要想在MaaS市場中生存下來，就必須找到“極致差異化”的競爭優(yōu)勢。例如，優(yōu)刻得通過模型蒸餾技術推出DeepSeek一體機，降低了企業(yè)使用AI的門檻；首都在線通過優(yōu)化并行策略和算法提升了AI推理服務的經濟效益；并行科技則在科研云領域提供高性能、低成本的算力租賃服務，滿足了科研機構的需求。
MaaS市場的競爭是一場耐力賽，短期看成本，長期看生態(tài)。在這場競賽中，誰能率先完成“技術－數(shù)據(jù)－場景”的閉環(huán)，誰就能在AI時代掌握話語權，成為AI時代“水電煤”基礎設施的控制者。
