MaaS是什么？模型即服务的定义、架构与企业级价值全解析

企业AI应用已经落地到各个业务线，比如客服部门使用AI大模型做对话基地，在进行用户服务过程中调取知识库，可以更好的打造人设，为用户提供高质量客户服务。对于中大型企业内部部门众多，各部门都有自己实际需求，所以传统的企业AI应用模式是各部门自行采购大模型，自行使用，自行承担成本。这就在一定程度上产生了重复采购过度浪费的现象，企业成本增加，管理层不愿意。

我们得助Maas就是一个为企业做AI服务的平台，所谓Maas就是模型即服务。不只是给企业提供高性能的大模型，更重要的是提供一个可管理可运营可复用的服务体系，这就是我们得助Maas平台。

一、MaaS的基本定义与典型特质

1.MaaS的定义是什么

MaaS的定义其实也很好理解，简单来说，以前的AI模型是技术平台，而我们得助MaaS平台的出现，是通过标准化接口将AI模型封装为云端服务供用户调用的模式，企业及用户可以随时调用，不需要重新写代码，也不需要重新训练适配业务的AI模型，只需要从统一接口进入，即可调用大模型及其聚合数十个常年模型。

2.MaaS的三个显著特点

①技术门槛进一步变低

MaaS将模型训练、调优、部署的复杂流程封装为可视化工具和标准化服务，不需要高水平的研发技术团队，企业都可以自行搭建AI应用模型，这就方便了很多中小型企业，这类公司大多没有足够强大的研发团队，也没有足够多的研发资金，但统一可以调用行业领先的AI模型。

②模型即共享

可共享模型，同时具备集约化的模型库和数据集服务，这就是我们得助MaaS平台的强大之处，可以减少开发资源重复浪费，同时帮助企业AI规模化落地，效率提升，却大大降低。

③模型服务适配业务场景

MaaS提供RAG、大小模型协同、插件编排等多种增强能力，让模型服务能够快速融入具体业务场景，而不是让业务去适应模型。

3.MaaS与传统AI能力开放平台的区别

我们得助MaaS平台并不是唯一的模型服务平台，在此之前也有很多AI能力开放平台，提供各类服务，但传统的AI能力开放平台覆盖业务范围小，应用方式单一。普通API中转站或轻量化聚合工具只负责接口转发，并不涉及服务。我们MaaS平台场景覆盖面更广，调用方式更加灵活，能够给企业统一模型管理带来实质性帮助。

二、得助MaaS整理技术架构组成是怎样的？

我们得助MaaS技术架构可以用一句话概括：“一个底座，两个产品”。

MaaS底座提供统一API网关、智能路由引擎、计量计费引擎与安全合规引擎。

Token OM采用四层技术架构：表现层为统一门户；应用层包含门户、运营中心、资产中心、管理后台；服务层提供配额路由、模型市场、账单、看板、告警、敏感词、RBAC权限等核心服务；系统层负责组织架构、用户、租户、权限、日志管理，并对接底层算力基座。

三、得助MaaS强大能力体现在哪些方面？

1.企业级的扩展能力

企业AI实际落地应用场景中，对于模型平台的应用能力要求非常高。我们得助MaaS，具备更完整的工程化能力。企业AI统一管理能力，兼容主流API协议，通过一个接口，统一API，兼容各类主流模型，企业各部门想要调用多个模型，可以自行调佣。其次，企业级得助MaaS拥有海量模型资源池，聚合100+主流模型可协同可调用。

2.成本预算管控能力

通过Token治理体系建立成本可见性和预算管控，让每一笔支出有归属、有上限、可追溯。预算、配额、告警、熔断、费用分摊在平台层完成，而不是分散在各业务系统中。Token成本精细化管控能力，可以通过预算、配额、告警、费用分摊等各个环节实现成本可控可视化。

3.可持续化应用能力

企业AI落地应用场景中，一次模型搭建并不能解决企业可持续发展问题，无论大小企业都需要有可复用应用逻辑。我们得助MaaS提供的就是可持续服务，让AI资源从“被动管控”转向“主动运营”，让企业从“用上AI”走向“运营AI”，把Token当作可管理、可优化、可追溯的核心资源来对待。

企业级MaaS提供的不仅是一个平台，我们得助MaaS可以给企业提供一整个完整的服务提醒，从模型调用到AI搭建，到运营AI，成本可控可预设，各部门之间不产生矛盾，企业最大限度避免资源浪费，从源头管控成本，适合金融、医疗、能源等多个行业。