大廠加碼，小廠離席：DeepSeek驅(qū)動的MaaS之變

月初，潞晨科技創(chuàng)始人提出MaaS（Model as a Service，模型即服務(wù)）是“最差的商業(yè)模式”，滿血版DeepSeek-R1月虧損超過4億元，并宣布停止DeepSeek API服務(wù)。

與之形成鮮明對比的，是云巨頭仍在MaaS領(lǐng)域不斷加碼，扛著虧損搶占市場。

華為云上線DeepSeek V3/R1滿血版模型，并聯(lián)合昇騰社區(qū)適配國產(chǎn)AI芯片，提供從芯片到API再到應(yīng)用開發(fā)的全棧能力；騰訊將DeepSeek全面接入微信等國民級產(chǎn)品，帶動騰訊云推理算力需求增長；阿里云打出“前100萬token免費(fèi)”的旗號，與其他云廠商的限時免費(fèi)政策形成直接競爭，并宣布未來三年將投入超過3800億元用于云和AI基礎(chǔ)設(shè)施。

一邊是中小廠商的悄然隱退，一邊是云巨頭的大肆進(jìn)攻，2025年云市場競爭，由MaaS模式的商業(yè)化分野，寫下開篇。

DeepSeek爆火之后，服務(wù)器經(jīng)常繁忙，MaaS服務(wù)解了廣大用戶的燃眉之急。

MaaS（模型即服務(wù)）是公有云廠商的一種創(chuàng)新服務(wù)模式，不僅提供DeepSeek API調(diào)用，還涵蓋模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署等全生命周期服務(wù)。用戶無需關(guān)注底層算力、框架等復(fù)雜細(xì)節(jié)，通過簡單調(diào)用就能接入DeepSeek-R1這樣的先進(jìn)模型，根據(jù)需求靈活選擇和組合服務(wù)。

各大云廠商紛紛接入DeepSeek API，迅速帶飛了MaaS服務(wù)的用戶數(shù)與使用量。

一篇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H800顯卡2美元/小時的租賃成本計算，理論日收入達(dá)56.2萬美元，成本利潤率高達(dá)545%。既然如此，為什么DeepSeek API會讓云廠商持續(xù)虧損，也讓MaaS成為部分云廠商眼中“最差的商業(yè)模式”？

第一，高昂的隱性成本尚未計入。以DeepSeek-R1為例，其滿負(fù)荷運(yùn)行時，單日需處理1000億token，僅GPU租賃成本就高達(dá)每月4.5億元。

除了機(jī)器成本，云廠商還需承擔(dān)存儲、運(yùn)維、冗余算力等附加成本。AI模型的算力需求并非穩(wěn)定線性增長。用戶可能在白天集中調(diào)用服務(wù)，深夜需求驟降，但為了應(yīng)對流量峰值，不得不預(yù)留數(shù)倍冗余算力，讓中小廠商不堪重負(fù)。以硅基流動為例，日均調(diào)用量千億token，遠(yuǎn)低于大廠的萬億級規(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)對突發(fā)的流量波動。以電商大促場景為例，AI推理請求量可能在短時間內(nèi)激增數(shù)十倍，若算力資源無法動態(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“價格戰(zhàn)”在MaaS市場攻城略地，大部分中小廠商的定價空間被徹底鎖死。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)?；瘮備N，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，中小廠則被迫離席。

明知虧損，大廠為何仍前赴后繼？

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

算力儲備與彈性調(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)，成了一場不能掉隊的戰(zhàn)役。

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。

歷經(jīng)DeepSeek API服務(wù)的激烈角逐，云廠商的MaaS商業(yè)化步伐開始出現(xiàn)分野。

對大廠而言，MaaS是必須占領(lǐng)的技術(shù)高地，其潛在價值遠(yuǎn)超短期盈利。即便短期虧損，它們也輸?shù)闷稹⒌鹊米　?/p>

一是通過支持國產(chǎn)開源模型，推動AI技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定，鞏固行業(yè)地位；二是以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“模型應(yīng)用用戶”閉環(huán)；三是通過海量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)。

華為需要它鞏固國產(chǎn)化替代的標(biāo)桿。其MaaS服務(wù)并非孤立存在，而是與“昇騰芯片+鯤鵬服務(wù)器”深度綁定，將API嵌入手機(jī)等終端，立志用“中國方案”重構(gòu)AI基礎(chǔ)設(shè)施的話語權(quán)。騰訊則走向全民路線——將DeepSeek接入微信和QQ瀏覽器，表面提供免費(fèi)AI助手，實則通過C端用戶行為數(shù)據(jù)挖掘廣告價值，憑借海量API調(diào)用數(shù)據(jù)實時反哺模型訓(xùn)練，形成“越用越強(qiáng)”的閉環(huán)。阿里巴巴則選擇正面強(qiáng)攻，推出“100萬Token免費(fèi)”政策，強(qiáng)勢吸引開發(fā)者入駐。

而對中小廠商而言，生存的關(guān)鍵在于“極致差異化”。

例如，優(yōu)刻得通過模型蒸餾技術(shù)，將大型復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到小型高效模型中，推出DeepSeek一體機(jī)，實現(xiàn)低門檻模型微調(diào)和多場景適配，大幅降低了企業(yè)使用AI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，通過提供高性能、低成本的算力租賃服務(wù)，滿足了科研機(jī)構(gòu)對大規(guī)模計算資源的需求。

一言蔽之，MaaS的本質(zhì)是場耐力賽：短期看成本，長期看生態(tài)。

這場競賽的最終贏家不僅取決于技術(shù)實力和資金儲備，更在于能否找到精準(zhǔn)的場景和可持續(xù)的盈利模式。

當(dāng)前，MaaS市場格局遠(yuǎn)未穩(wěn)固，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)，換取對AI時代“水電煤”基礎(chǔ)設(shè)施的控制權(quán)。

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