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月初，潞晨科技創(chuàng)始人指出，MaaS（Model as a Service，模型即服務(wù)）模式是"最差的商業(yè)模式"，而DeepSeek-R1在該模式下月虧損超過4億元，并宣布退出DeepSeek API服務(wù)。

與之形成鮮明對(duì)比的是，云巨頭仍在MaaS領(lǐng)域持續(xù)加大投入，試圖通過犧牲虧損來搶占市場份額。

華為云正式上線了DeepSeek V3/R1滿血版模型，并與昇騰社區(qū)合作適配國產(chǎn)AI芯片，為用戶提供從芯片設(shè)計(jì)到API開發(fā)再到應(yīng)用部署的完整解決方案；騰訊公司則將DeepSeek模型全面接入其核心產(chǎn)品如微信等國民應(yīng)用，推動(dòng)騰訊云推理計(jì)算能力的快速增長；阿里云則推出"前100萬token免費(fèi)"的優(yōu)惠政策，與其它云廠商的限時(shí)免費(fèi)策略展開直接競爭，并承諾未來三年內(nèi)將投入超過3800億元用于云基礎(chǔ)設(shè)施和AI技術(shù)研發(fā)。

一邊是中小廠商的隱退，另一邊是云巨頭的積極進(jìn)攻，2025年云市場競爭將由此拉開序幕。

DeepSeek成功后，服務(wù)器經(jīng)常處于繁忙狀態(tài)，MaaS服務(wù)有效緩解了用戶的燃眉之急。

MaaS（模型即服務(wù)）是各類公有云廠商推出的一種創(chuàng)新服務(wù)模式，不僅提供DeepSeek API的調(diào)用服務(wù)，還涵蓋模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署等全生命周期的配套服務(wù)。用戶無需關(guān)心底層算力、框架等復(fù)雜技術(shù)細(xì)節(jié)，通過簡單的API調(diào)用即可接入如DeepSeek-R1這樣先進(jìn)的AI模型，并根據(jù)實(shí)際需求靈活選擇和組合服務(wù)方案。

各類公有云廠商紛紛接入DeepSeek API，這一舉措迅速推動(dòng)了MaaS服務(wù)的用戶規(guī)模和使用量的提升。

一篇由DeepSeek發(fā)布的《V3/R1推理系統(tǒng)概覽》技術(shù)論文首次披露，其以每小時(shí)$2的H800顯卡租賃成本計(jì)算，單日可實(shí)現(xiàn)56.2萬美元的收入，成本利潤率高達(dá)545%。既然如此，為何DeepSeek API仍導(dǎo)致云廠商持續(xù)虧損，為何MaaS模式在部分云廠商眼中被認(rèn)為是"最差的商業(yè)模式"？

首先，高昂的隱性成本尚未被計(jì)入。以DeepSeek-R1為例，滿負(fù)荷運(yùn)行時(shí)每日需處理1000億個(gè)token，僅GPU租賃成本就高達(dá)每月4.5億元。

除了硬件成本外，云廠商還需承擔(dān)存儲(chǔ)、運(yùn)維、冗余算力等附加成本。AI模型的算力需求并非呈穩(wěn)定線性增長。用戶可能在白天集中調(diào)用服務(wù)，深夜需求驟減，但為了應(yīng)對(duì)流量高峰，云廠商不得不預(yù)留數(shù)倍冗余算力，這使得中小廠商難以承受。以硅基流動(dòng)為例，日均調(diào)用量為千億個(gè)token，遠(yuǎn)低于大廠的萬億級(jí)規(guī)模。這種"小水管"式的調(diào)用模式，導(dǎo)致算力資源無法通過"削峰填谷"實(shí)現(xiàn)高效復(fù)用，服務(wù)器在業(yè)務(wù)低峰期大量閑置，進(jìn)一步推高了邊際成本。

第二，MaaS作為企業(yè)服務(wù)高度依賴服務(wù)穩(wěn)定性與資源靈活調(diào)度能力。MaaS服務(wù)的穩(wěn)定性要求企業(yè)能夠應(yīng)對(duì)突發(fā)的流量波動(dòng)。以電商大促場景為例，AI推理請(qǐng)求量可能在短時(shí)間內(nèi)激增數(shù)十倍，若算力資源無法動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，將直接導(dǎo)致服務(wù)延遲甚至崩潰。而中小廠商缺乏多云調(diào)度能力，資源利用率低下。

第三，更致命的是，云巨頭靠"價(jià)格戰(zhàn)"在MaaS市場攻城略地，大部分中小廠商的定價(jià)空間被徹底鎖死。即便部分企業(yè)嘗試通過開源或垂直領(lǐng)域定制化服務(wù)尋求突破，但受限于生態(tài)協(xié)同能力和數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)薄弱，其調(diào)用量仍無法支撐算力資源的規(guī)模化攤銷，最終陷入"用戶增長越慢，成本壓力越大"的惡性循環(huán)。

高昂的硬件投入與低價(jià)API收費(fèi)，形成剪刀差，導(dǎo)致"規(guī)模不經(jīng)濟(jì)"的怪圈，進(jìn)一步加重了AI行業(yè)的馬太效應(yīng)。大廠加快布局時(shí)，中小廠則被迫離席。

明知虧損，大廠為何仍前赴后繼？

答案藏在三個(gè)關(guān)鍵詞里：算力托底、生態(tài)協(xié)同、AI戰(zhàn)略。

算力儲(chǔ)備與彈性調(diào)度方面，云巨頭可以利用全球數(shù)據(jù)中心和自研芯片，實(shí)現(xiàn)算力資源的高效復(fù)用，保障在線推理服務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。華為云依托昇騰910B芯片和全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)崿F(xiàn)高效穩(wěn)定的訓(xùn)練和推理任務(wù)。百度云則憑借昆侖芯片和錯(cuò)峰調(diào)度技術(shù)，結(jié)合自研的混合精度訓(xùn)練框架，單卡吞吐量達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。

生態(tài)協(xié)同是另一大優(yōu)勢。云巨頭將大模型接入現(xiàn)有的成熟產(chǎn)品，能夠增強(qiáng)用戶粘性，為DeepSeek API服務(wù)提供了更多落地場景和多元變現(xiàn)方式。背靠騰訊生態(tài)，騰訊云DeepSeek API服務(wù)可通過C端流量攤薄成本，同時(shí)以私有化部署和定制模型服務(wù)向企業(yè)端盈利?；鹕揭鎰t通過"火山方舟"平臺(tái)匯聚第三方大模型，吸引開發(fā)者構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)。

長期投入MaaS的背后，還隱藏著大廠的AI戰(zhàn)略定力，將MaaS視為AI時(shí)代的流量入口和關(guān)鍵盈利工具。華為宣布未來三年每年投入10億元人民幣支持AI和芯片業(yè)務(wù)發(fā)展，阿里云將在未來三年投入3800億元發(fā)展AI業(yè)務(wù)。

MaaS競爭中云巨頭在優(yōu)勢基礎(chǔ)上，以短期虧損換取長期規(guī)模優(yōu)勢。DeepSeek API作為當(dāng)下最火的服務(wù)，成了一場不能掉隊(duì)的戰(zhàn)役。

高昂的算力成本、低價(jià)競爭的壓力以及大廠的生態(tài)優(yōu)勢，使得中小玩家在市場中舉步維艱。未來，大廠仍將是MaaS布局的主導(dǎo)力量。

在DeepSeek API服務(wù)的激烈競爭中，云廠商在MaaS商業(yè)化進(jìn)程中呈現(xiàn)出明顯的分岔。

對(duì)于大型企業(yè)而言，MaaS不僅是一項(xiàng)技術(shù)制高點(diǎn)，更是一個(gè)潛在的高價(jià)值領(lǐng)域。即使短期內(nèi)會(huì)面臨虧損，但它們也能承受壓力、耐得住寂寞。

通過三個(gè)關(guān)鍵策略，云廠商正在試圖在AI領(lǐng)域鞏固自身地位：一是借助國產(chǎn)開源模型推動(dòng)AI技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定，鞏固行業(yè)地位；二是以DeepSeek為代表的優(yōu)質(zhì)模型為入口，吸引開發(fā)者構(gòu)建豐富多樣的應(yīng)用場景；三是通過海量API調(diào)用數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化模型，形成良性技術(shù)迭代循環(huán)。

在華為看來，這是一次打造中國方案的機(jī)會(huì)。其MaaS服務(wù)不僅是一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)品，更是與"昇騰芯片+鯤鵬服務(wù)器"深度協(xié)同，通過在手機(jī)等終端設(shè)備中嵌入API，重構(gòu)AI基礎(chǔ)設(shè)施的話語權(quán)。而騰訊則采取了更為務(wù)實(shí)的 approach，將DeepSeek融入微信和QQ瀏覽器，表面上提供免費(fèi)AI助手，實(shí)則通過收集用戶行為數(shù)據(jù)來挖掘廣告價(jià)值，并利用這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)優(yōu)化模型訓(xùn)練，形成"用得越多越強(qiáng)"的良性循環(huán)。阿里巴巴則采取了直接的策略，推出"100萬Token免費(fèi)"政策，吸引開發(fā)者快速入駐。

對(duì)中小廠商而言，差異化競爭已經(jīng)成為生存的關(guān)鍵。

例如，優(yōu)刻得通過模型蒸餾技術(shù)實(shí)現(xiàn)了大型復(fù)雜模型知識(shí)的高效轉(zhuǎn)移，推出DeepSeek一體機(jī)，使模型微調(diào)和多場景適配變得簡單易行，從而降低了企業(yè)采用AI技術(shù)的門檻。首都在線則通過優(yōu)化并行策略和算法，顯著提升了AI推理服務(wù)的經(jīng)濟(jì)效益。此外，并行科技在科研云領(lǐng)域提供的高性能、低成本算力租賃服務(wù)，滿足了科研機(jī)構(gòu)對(duì)大規(guī)模計(jì)算資源的需求。

簡而言之，MaaS的本質(zhì)是一場耐力戰(zhàn)：短期關(guān)注成本投入，長期則要看誰能建立起健康的生態(tài)體系。

這場競賽的最終勝者，不僅取決于技術(shù)實(shí)力和資金積累，更取決于誰能找到精準(zhǔn)的使用場景并建立可持續(xù)的盈利模式。

當(dāng)前，MaaS市場格局尚未穩(wěn)固，誰能率先完成"技術(shù)-數(shù)據(jù)-場景"的生態(tài)閉環(huán)，誰就能在AI時(shí)代占據(jù)主導(dǎo)地位，從而掌握對(duì)AI時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施的控制權(quán)。