人工智能正在加速进入2.0时代，上一阶段的人工智能技术，模型参数较小，泛化性不佳，通常一个场景需要一个特定的模型。采用定制化方式难以广泛适用于各种长尾应用场景，因此生产模式类似于“手工作坊式”。而在大模型为基础的新发展阶段，整个AI行业进入了“工业化生产”模式。与传统的AI开发模式不同，大模型在经过海量数据集的预训练后即具备较高的通用能力，仅需少量数据的微调便能显著提升效果。这意味着大模型生产效率大幅提升，能更好地面对多样化、碎片化的应用场景。

　　值得注意的是，尽管很多AI公司声称专注于大模型，然而实际上却是新瓶装旧酒，仍然套用传统的商业模式，往往是一个场景对应一个模型、甚至一个客户。但我们要看到，新的商业模式在快速成形，有部分企业已找到了新世界的大门。

　　MaaS与BaaS，是目前被寄予厚望的两种新AI的新生态，二者过将大模型服务化，大幅简化了复杂模型的使用流程和应用成本。

　　MaaS(Model-as-a-Serivce，模型即服务)将模型封装成服务使得开发者无需关心繁琐的模型下载、安装和管理，而是通过API接口轻松获取模型的输出结果;BaaS(Business as a service，业务即服务)则是在MaaS业务上更进一步，为客户提供更方便快捷的一体化AI解决方案。如在百融云的决策式AI驱动的MaaS云平台上，客户可根据自身查询需求，通过MaaS云平台的标准化API自由调配各类模型，包括调用现成模型产品，以直接用于产业应用;或在大模型基础上“微调”出属于自己的产品，并快速对用户进行KYC(know your customers)和KYP(know your products)评估，易用性大大提高。对于百融云来说，只需开发了预训练的大模型，将其作为通用底板，再通过微调即可为AI领域的多样用户提供了更加便捷和多元的服务，迅速满足千人千面、不断变化的需求。

　　MaaS和BaaS本质上高度符合了"All For Everyone"的理念。简而言之，比上一代的AI产品与服务相比，MaaS和BaaS更加易用，而且成本更为经济实惠。这两种服务更倾向于按照效果和使用量进行付费，这样的灵活性和高性能使得企业更容易尝试、接受与采购相关服务。

　　目前来看，OpenAI所有的商业落地，都以提供MaaS服务的形式进行。在OpenAI的带领下，全球科技巨头纷纷开始发力于MaaS布局，这些厂商基本都聚焦于通用领域之中。然而，要在垂直行业中构建强大的MaaS和BaaS(业务即服务)生态系统，首先需要具备极为强大的产业底层模型，这是一项极具挑战性的任务。

　　百融云创打造了MaaS(模型即服务)+BaaS(业务即服务)的服务模式，目前已经成功在7000多家机构落地，截至目前，已有接近三分之一的公司客户来自金融以外的领域，客户包括来自电子商务、汽车、招聘、出行、物流、票务、外卖、旅游等领域超过2000家非金融机构。


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