在AI行業(yè)的風(fēng)云變幻中，MaaS（模型即服務(wù)）模式近期引發(fā)了業(yè)界熱議。月初，潞晨科技創(chuàng)始人的一番言論，如同一枚震撼彈，直指MaaS為“最糟糕的商業(yè)模式”，并透露其DeepSeek-R1模型月虧損超4億元，隨后宣布停止DeepSeek API服務(wù)。這一舉動，與云巨頭們在MaaS領(lǐng)域的持續(xù)加碼形成了鮮明對比。

華為云、騰訊云、阿里云等巨頭，非但沒有因潞晨科技的退出而減緩步伐，反而更加積極地布局MaaS市場。華為云推出了DeepSeek V3/R1滿血版模型，并與昇騰社區(qū)合作，提供從芯片到應(yīng)用開發(fā)的全棧能力。騰訊則將DeepSeek全面融入微信等國民級應(yīng)用，帶動騰訊云推理算力的需求飆升。阿里云更是以“前100萬token免費”的優(yōu)惠策略，與其他云廠商展開直接競爭，并宣布未來三年將投資超過3800億元于云和AI基礎(chǔ)設(shè)施。

回顧DeepSeek的爆火時期，服務(wù)器常常處于高負荷狀態(tài)，MaaS服務(wù)如同及時雨，緩解了用戶的燃眉之急。作為一種創(chuàng)新服務(wù)模式，MaaS不僅提供DeepSeek API調(diào)用，還覆蓋了模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署等全生命周期。用戶無需深入了解底層算力、框架等復(fù)雜細節(jié)，只需簡單調(diào)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(wù)。云廠商們紛紛接入DeepSeek API，迅速推動了MaaS服務(wù)的用戶數(shù)與使用量的激增。

然而，盡管DeepSeek發(fā)布的技術(shù)論文顯示，其以H800顯卡2美元/小時的租賃成本計算，理論日收入可達56.2萬美元，成本利潤率高達545%，但為何DeepSeek API會讓云廠商持續(xù)虧損，也讓MaaS成為部分云廠商眼中的“燙手山芋”？

首要原因在于高昂的隱性成本。以DeepSeek-R1為例，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(dān)存儲、運維、冗余算力等附加成本。AI模型的算力需求波動大，為應(yīng)對流量峰值，云廠商不得不預(yù)留數(shù)倍冗余算力，導(dǎo)致中小廠商難以承受。硅基流動等中小廠商，日均調(diào)用量遠低于大廠的萬億級規(guī)模，這種“小水管”式的調(diào)用模式，使得算力資源無法高效復(fù)用，進一步推高了邊際成本。

其次，MaaS服務(wù)的穩(wěn)定性與資源靈活調(diào)度能力至關(guān)重要。在電商大促等場景下，AI推理請求量可能短時間內(nèi)激增數(shù)十倍，若算力資源無法動態(tài)擴容，將直接導(dǎo)致服務(wù)延遲甚至崩潰。中小廠商因缺乏多云調(diào)度能力，資源利用率低下，難以滿足這一需求。

更為關(guān)鍵的是，云巨頭們通過“價格戰(zhàn)”在MaaS市場攻城略地，徹底鎖死了中小廠商的定價空間。即便部分中小廠商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)用量無法支撐算力資源的規(guī)?；瘮備N，最終陷入惡性循環(huán)。

明知虧損，云巨頭們?yōu)楹稳郧案昂罄^？答案在于算力托底、生態(tài)協(xié)同與AI戰(zhàn)略。云巨頭們憑借全球數(shù)據(jù)中心和自研芯片，實現(xiàn)算力資源的高效復(fù)用，保障在線推理服務(wù)的穩(wěn)定運行。同時，將大模型接入現(xiàn)有成熟產(chǎn)品，增強用戶粘性，為DeepSeek API服務(wù)提供更多落地場景和多元變現(xiàn)方式。云巨頭們將MaaS視為AI時代的流量入口和關(guān)鍵盈利工具，長期投入MaaS的背后，隱藏著大廠的AI戰(zhàn)略定力。

在這場MaaS競爭中，云巨頭們憑借優(yōu)勢基礎(chǔ)，以短期虧損換取長期規(guī)模優(yōu)勢。高昂的算力成本、低價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。

對大廠而言，MaaS是必須占領(lǐng)的技術(shù)高地，其潛在價值遠超短期盈利。通過支持國產(chǎn)開源模型，推動AI技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定，鞏固行業(yè)地位；以DeepSeek等優(yōu)質(zhì)模型為入口，吸引開發(fā)者構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)，形成閉環(huán)；通過海量API調(diào)用數(shù)據(jù)反哺模型迭代，形成技術(shù)數(shù)據(jù)的正向循環(huán)。華為、騰訊、阿里巴巴等大廠，各自采取不同的策略，加速在MaaS領(lǐng)域的布局。

而對中小廠商而言，生存的關(guān)鍵在于“極致差異化”。優(yōu)刻得通過模型蒸餾技術(shù)，推出DeepSeek一體機，大幅降低企業(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AI推理服務(wù)的經(jīng)濟效益。并行科技則在科研云領(lǐng)域，提供高性能、低成本的算力租賃服務(wù)，滿足科研機構(gòu)的需求。

MaaS的本質(zhì)是一場耐力賽，短期看成本，長期看生態(tài)。誰能率先完成“技術(shù)－數(shù)據(jù)－場景”的閉環(huán)，誰就能在AI時代掌握話語權(quán)，控制AI時代的“水電煤”基礎(chǔ)設(shè)施。