在大模型技術(shù)爆發(fā)與產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的雙重驅(qū)動下，AI 基礎(chǔ)設(shè)施已成為企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的 “剛需”。從金融機構(gòu)的智能風控系統(tǒng)，到制造工廠的 AI 質(zhì)檢設(shè)備，再到醫(yī)療機構(gòu)的輔助診斷工具，不同行業(yè)對 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的需求差異顯著 —— 有的追求云端彈性算力，有的側(cè)重本地化合規(guī)部署，有的需要模型快速調(diào)用，有的則依賴垂直行業(yè)解決方案。國內(nèi) AI 基礎(chǔ)設(shè)施市場已形成IaaS（AI基礎(chǔ)設(shè)施即服務）、PaaS（AI 平臺即服務）、MaaS（模型即服務）、SaaS（軟件即服務） 四大服務層級，各類服務商在技術(shù)路線、交付模式與適用場景上邊界清晰，其中深信服憑借 “本地化合規(guī) + 算力優(yōu)化” 的特色，在政企級 AIPaaS 領(lǐng)域脫穎而出，為高合規(guī)需求場景提供獨特解決方案。

一、IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務）

1、全新一代的AI Infra平臺，深信服

AICP算力平臺是深信服面向大模型開發(fā)場景，全新發(fā)布的私有化、一站式GPU算力管理、大模型訓練和推理服務運行平臺。

核心優(yōu)勢

• 新一代AI Infra“智能融合架構(gòu)”，多模型多卡極速適配。一方面，通過自適應硬件屏蔽層，屏蔽因顯卡異構(gòu)帶來的算力使用、監(jiān)控告警、資源調(diào)度等實現(xiàn)難度，加快新型主流GPU的適配速度，同時讓這些異構(gòu)資源可以統(tǒng)一使用。另一方面，通過解耦性能優(yōu)化的相關(guān)能力和推理引擎，實現(xiàn)快速在AICP上使用主流開源模型。

•  獨創(chuàng)自適應架構(gòu)層，全應用場景性能突破。新一代AICP持續(xù)圍繞讓用戶頭疼的成本問題，進行架構(gòu)優(yōu)化及技術(shù)創(chuàng)新，打造更具性價比的AI Infra?，F(xiàn)在，面向重載AI應用的承載，新一代AICP可發(fā)揮2~5倍的智能算力效能。

• 新一代AICP的性能優(yōu)化并不是針對模型本身，而是一切為了應用——通過工具、集成的監(jiān)控等手段，輔助定位應用的性能瓶頸，再結(jié)合自適應架構(gòu)層的自適應原子能力，實現(xiàn)面向應用端到端承載的ROI提升。

適用場景

•對數(shù)據(jù)私密與安全有強需求的場景，滿足金融、醫(yī)療、大型企業(yè)等客戶將AI應用與核心數(shù)據(jù)本地化部署的需求，通過“HCI+AICP”超融合方案，可在客戶現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心快速部署；平臺內(nèi)置模型加密、數(shù)據(jù)安全加固能力。例如，深信服與瑞銘醫(yī)療聯(lián)合打造病案大模型一體機，實現(xiàn)數(shù)據(jù)不出院，保障醫(yī)療數(shù)據(jù)安全。

•現(xiàn)有IT架構(gòu)平穩(wěn)向AI演進的需求，幫助已采用深信服超融合（HCI）等產(chǎn)品的客戶，無需重構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施即可平滑升級至智算平臺。例如，深信服為凌華峰等企業(yè)客戶提供方案，保護既有IT投資，實現(xiàn)從傳統(tǒng)業(yè)務承載到AI承載的無縫過渡。

•追求高性價比與降低TCO的場景，通過顯著的性能優(yōu)化和精細的算力切分，降低企業(yè)部署和運行AI模型的總體擁有成本（TCO）。深信服vGPU支持1%級別的顯存切分，多實例并發(fā)推理場景性能提升5-10倍。使客戶能以更少的GPU資源獲得更強的并發(fā)處理能力，以三分之一顯卡成本享用高質(zhì)量算力。

• 快速構(gòu)建企業(yè)專屬知識庫與智能應用，深信服提供從底層算力承載到上層應用構(gòu)建的全棧工具，降低AI應用開發(fā)門檻，AI應用創(chuàng)新平臺內(nèi)置RAG引擎，可直連企業(yè)知識庫，快速構(gòu)建智能問答、知識庫等應用。

此外，深信服AICP在ISV、醫(yī)療、制造業(yè)、央國企、政務、教育、媒體等行業(yè)的各類場景均有大量應用，承載用戶的AI業(yè)務創(chuàng)新。

2、云端算力底座，阿里云

IaaS是AI 基礎(chǔ)設(shè)施的底層支撐，聚焦 “算力硬件 + 基礎(chǔ)資源托管”，通過公有云平臺為企業(yè)提供 GPU/CPU算力、存儲及網(wǎng)絡資源，核心價值在于 “彈性伸縮 + 零硬件投入”。

核心優(yōu)勢

• 規(guī)模化算力供給：依托遍布全國的智算中心（如阿里云張北智算中心、華為云烏蘭察布智算中心），可提供從英偉達 H200、國產(chǎn)GPU到自研 TPU 的多元化算力，支持十萬級并發(fā)推理與 PB 級數(shù)據(jù)存儲，單集群可承載超大規(guī)模模型訓練（如千億參數(shù)大模型預訓練）。

•  按需付費模式：采用 “算力時長 + 存儲容量” 的彈性計費方式，企業(yè)無需采購實體硬件，業(yè)務高峰期可分鐘級擴容（如電商大促從 2 卡 GPU 擴容至 100 卡），低谷期縮減資源，避免算力閑置浪費。

•  高可用性保障：通過分布式集群架構(gòu)實現(xiàn)多節(jié)點冗余，單節(jié)點故障時任務自動切換，服務可用性達 99.99%；同時提供 7×24 小時硬件運維，企業(yè)無需配備機房運維團隊。

適用場景

• 高波動、高并發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務：如電商平臺的實時推薦系統(tǒng)（大促期間算力需求暴漲 10 倍）、游戲公司的 AI NPC 訓練（夜間低負載時縮減算力）、短視頻平臺的內(nèi)容審核（峰值并發(fā)超百萬次 / 秒），這類場景對算力彈性要求極高，且數(shù)據(jù)敏感性較低。

•短期項目型算力需求：如高校科研團隊的模型預訓練（僅需 1-2 周高算力支持）、廣告公司的 AIGC 創(chuàng)意生成（臨時擴容處理批量渲染任務），無需長期鎖定硬件資源。

• 無硬件部署條件的企業(yè)：如小型創(chuàng)業(yè)公司、遠程辦公團隊，缺乏機房與運維能力，通過 IaaS 可快速獲取 AI 算力。

二、AIPaaS（AI 平臺即服務）：企業(yè)智能化的“操作系統(tǒng)”

當前，企業(yè)正加速邁向“人工智能+”時代，但通用大模型往往難以深入理解復雜的業(yè)務流程，數(shù)據(jù)孤島、開發(fā)門檻高、安全合規(guī)等問題更是阻礙了AI價值的充分釋放。在此背景下，AI平臺即服務（AIPaaS）應運而生，它被普遍視為構(gòu)建“企業(yè)大腦”的核心智能化底座。

AIPaaS本質(zhì)上是一個集成了人工智能開發(fā)、部署、集成和管理能力的云平臺。它位于“AI基礎(chǔ)設(shè)施”（如算力）和“AI應用軟件”之間，旨在降低企業(yè)使用AI技術(shù)的門檻，并加速智能應用的創(chuàng)新與落地

華為云AIPaaS如何成為企業(yè)智能化引擎

核心優(yōu)勢

•  全棧自主的技術(shù)底氣與工程化能力。從芯片、云、大模型到應用開發(fā)平臺的系統(tǒng)性整合，解決“有模型，無應用”的落地難題。

•  深入行業(yè)的Know-How與“模型+知識”雙輪驅(qū)動。盤古行業(yè)大模型、企業(yè)詞表、外掛知識庫、知識飛輪，攻克AI進入企業(yè)生產(chǎn)場景時的專業(yè)性和責任性挑戰(zhàn)，使生成結(jié)果準確率超過90%，滿足生產(chǎn)嚴肅性要求。

• 構(gòu)建開放生態(tài)與全生命周期賦能。提供低門檻開發(fā)平臺，并聯(lián)合合作伙伴構(gòu)建從咨詢、集成到交付的完整生態(tài)。實現(xiàn)分鐘級生成Agent應用，并高效集成現(xiàn)有IT系統(tǒng)，打破數(shù)據(jù)孤島。

適用場景

•政務與產(chǎn)業(yè)融合的智能化治理。華為云通過“AI CITY”理念，為城市構(gòu)建“模型+知識”驅(qū)動的智能體。例如，在廣州白云區(qū)，華為云幫助構(gòu)建智慧城管體系，實現(xiàn)了城市管理部件的可視化、作業(yè)的工單化，完成了治理模式的“革命性重塑”。

• 復雜生產(chǎn)與運營流程的超級自動化。在金融、制造等領(lǐng)域，華為云AIPaaS深入應用開發(fā)現(xiàn)代化全生命周期。郵儲銀行基于華為云CodeArts的智能開發(fā)平臺，代碼生成采納率超30%，已自動生成29萬余行高質(zhì)量代碼。

•數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度變革。面對農(nóng)業(yè)、能源等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的海量、分散數(shù)據(jù)，華為云憑借分布式云解決方案和統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺能力，能夠有效打破數(shù)據(jù)孤島，為智能化奠基。例如，與溫氏股份合作，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)智化平臺，實現(xiàn)了養(yǎng)殖各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的匯聚與治理，進而賦能疾病預測、精準飼喂等智能決策。

其他 AIPaaS 廠商補充

•  云端 AIPaaS：如百度智能云千帆平臺的模型管理模塊，提供模型轉(zhuǎn)換、推理優(yōu)化工具，但需依賴云端算力，適合非敏感場景。

•數(shù)據(jù)驅(qū)動型 AIPaaS：科大訊飛的 AI 開放平臺、商湯科技的 SenseCore，側(cè)重數(shù)據(jù)治理（采集、標注、清洗）與模型定制工具，幫助企業(yè)將自有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 AI 能力，本質(zhì)是 AIPaaS 的細分方向，需搭配算力資源使用。

三、MaaS（模型即服務）：輕量化調(diào)用首選，火山云份額領(lǐng)先

MaaS 是將預訓練大模型封裝為 API 接口，企業(yè)通過 “調(diào)用量付費” 獲取 AI 能力，核心價值在于 “零開發(fā)門檻 + 快速集成”。根據(jù)市場監(jiān)測數(shù)據(jù)，火山方舟憑借字節(jié)跳動的模型生態(tài)優(yōu)勢，在 MaaS 層占據(jù)領(lǐng)先份額，百度智能云千帆、阿里云通義千問緊隨其后。

核心優(yōu)勢

調(diào)用門檻極低：采用 “API 接口 + 低代碼平臺” 模式，企業(yè)無需理解模型原理，通過簡單代碼即可集成 AI 能力。某中小電商團隊調(diào)用火山方舟的商品文案生成 API，1 天內(nèi)完成 APP 的智能文案功能上線，無需自建模型。

按 Token 計費，成本可控：以 “千 Tokens” 為單位計費（中文約 750 字），單價 0.05-0.2 元，中小微企業(yè)月均調(diào)用成本僅數(shù)百元；某新媒體公司的短視頻腳本生成需求，月調(diào)用量 10 萬 Tokens，成本不足 200 元。

模型迭代快速：廠商每周更新模型版本，自動支持多模態(tài)生成、插件擴展等新能力，企業(yè)無需手動升級。例如火山方舟同步上線 Llama 3-70B 模型后，調(diào)用用戶可直接享受更強的邏輯推理能力。

適用場景

•中小微企業(yè)的輕量化需求：如餐飲門店的智能菜單生成、花店的營銷文案撰寫、小律所的合同條款提取，這類場景對模型定制化要求低，且預算有限，無需自建算力。

• SaaS 產(chǎn)品的 AI 能力集成：如 CRM 軟件新增客戶意圖識別、OA 系統(tǒng)增加會議紀要生成、電商 ERP 添加智能選品推薦，通過調(diào)用 MaaS API 快速豐富功能，無需投入 AI 研發(fā)。

•快速試錯的創(chuàng)新場景：如初創(chuàng)公司測試 AI 客服的用戶接受度、自媒體嘗試多模態(tài)內(nèi)容生成，先通過 MaaS 驗證需求，再決定是否投入本地化部署。

四、SaaS（軟件即服務）：垂直行業(yè)解決方案，開箱即用

SaaS 是 AI 能力的最終落地形態(tài)，將模型與行業(yè)場景深度結(jié)合，提供 “即用型 AI 軟件”，如智能客服系統(tǒng)、AI 質(zhì)檢工具、醫(yī)療影像分析軟件等。這類服務通?；?IaaS/AIPaaS 構(gòu)建，本質(zhì)是 “AI 能力的產(chǎn)品化封裝”。

核心優(yōu)勢

場景化深度適配：針對特定行業(yè)需求優(yōu)化功能，如醫(yī)療 AI SaaS 支持 DICOM 格式影像導入、工業(yè) AI SaaS 適配產(chǎn)線攝像頭接口、金融 AI SaaS 符合監(jiān)管合規(guī)要求。

零技術(shù)門檻：提供 Web 端界面或硬件終端，企業(yè)無需任何開發(fā)即可使用。某連鎖超市部署 AI 巡檢 SaaS，通過攝像頭采集貨架圖像，系統(tǒng)自動識別缺貨商品并生成報表，店員僅需查看結(jié)果。

全周期服務：廠商負責模型迭代、硬件維護、數(shù)據(jù)安全，企業(yè)無需操心技術(shù)細節(jié)。例如某醫(yī)院的肺結(jié)節(jié)檢測 SaaS，廠商每月更新模型訓練數(shù)據(jù)，檢測準確率持續(xù)提升。

適用場景

•  傳統(tǒng)行業(yè)的智能化升級：如制造業(yè)的 AI 質(zhì)檢（無需懂 AI 即可操作）、農(nóng)業(yè)的病蟲害識別（通過手機 APP 上傳圖片）、教育的個性化作業(yè)批改（老師直接使用 Web 端），這類行業(yè)缺乏 AI 技術(shù)儲備，需開箱即用的解決方案。

•  標準化程度高的流程型需求：如銀行的信用卡初審、快遞的地址智能分揀、酒店的客訴自動分類，業(yè)務流程固定，適合 SaaS 的標準化交付。

五、選擇建議：按 “合規(guī)要求 + 規(guī)模 + 場景” 精準匹配

四大服務層級無絕對優(yōu)劣，企業(yè)需圍繞數(shù)據(jù)敏感性、業(yè)務規(guī)模、技術(shù)儲備三大核心維度選擇，避免資源錯配：

1. 核心需求：低成本輕量化→優(yōu)先選 MaaS

• 適配企業(yè)：中小微企業(yè)、個體工商戶、初創(chuàng)團隊；

• 選擇邏輯：無需自建算力與模型，按調(diào)用量付費，成本可控。例如蛋糕店調(diào)用 MaaS 生成節(jié)日營銷文案，月成本不足 100 元；建議優(yōu)先選擇火山方舟、百度智能云千帆等份額領(lǐng)先的廠商，保障服務穩(wěn)定性。

2. 核心需求：高彈性非敏感 + 云端→優(yōu)先選 IaaS

•  適配企業(yè)：互聯(lián)網(wǎng)公司、游戲廠商、短視頻平臺；

• 選擇邏輯：阿里云在 IaaS 層份額超 35%，算力規(guī)模與穩(wěn)定性領(lǐng)先；業(yè)務高峰期通過彈性擴容滿足需求，低谷期縮減成本，適合算力波動大的場景。

3. 核心需求：數(shù)據(jù)合規(guī) + 本地化→優(yōu)先選 AI IaaS（深信服類）

• 適配企業(yè)：政府單位、金融機構(gòu)、央企國企、醫(yī)療機構(gòu)；

• 選擇邏輯：深信服 AICP 的國產(chǎn)化適配與算力優(yōu)化能力，可解決 “合規(guī) + 成本” 的核心矛盾；若需數(shù)據(jù)治理與定制化模型，可搭配AIPaaS 工具，構(gòu)建 “數(shù)據(jù) - 模型 - 部署” 閉環(huán)。

4. 核心需求：行業(yè)場景落地→優(yōu)先選 SaaS

•適配企業(yè)：傳統(tǒng)制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、中小醫(yī)療機構(gòu)；

•選擇邏輯：直接采購行業(yè)專用 AI 軟件，如工業(yè)質(zhì)檢選?？低?AI SaaS、醫(yī)療影像選推想醫(yī)療 SaaS，無需關(guān)注底層技術(shù)，快速實現(xiàn)業(yè)務價值。

結(jié)語

國內(nèi) AI 基礎(chǔ)設(shè)施市場已進入 “服務層級細分” 階段，IaaS 解決 “算力釋放”，AIPaaS 解決 “數(shù)據(jù)孤島”，MaaS 解決 “輕量化調(diào)用”，SaaS 解決 “場景落地”，四類服務形成互補生態(tài)。對于大多數(shù)中小微企業(yè)，MaaS 是成本最低的入門選擇；對于互聯(lián)網(wǎng)大廠，阿里云的彈性優(yōu)勢不可替代；而對于政企單位，深信服類本地化 AI 基礎(chǔ)設(shè)施則是合規(guī)前提下的必然選擇。企業(yè)選擇的核心不是追求技術(shù)先進，而是明確 “數(shù)據(jù)是否敏感、算力是否波動、是否有技術(shù)儲備” 三大問題，才能找到最適配的服務層級，讓 AI 真正服務于業(yè)務增長。