在大模型技术爆发与产业智能化转型的双重驱动下，AI 基础设施已成为企业数字化建设的 “刚需”。从金融机构的智能风控系统，到制造工厂的 AI 质检设备，再到医疗机构的辅助诊断工具，不同行业对 AI 基础设施的需求差异显著 —— 有的追求云端弹性算力，有的侧重本地化合规部署，有的需要模型快速调用，有的则依赖垂直行业解决方案。国内 AI 基础设施市场已形成IaaS（AI基础设施即服务）、PaaS（AI 平台即服务）、MaaS（模型即服务）、SaaS（软件即服务） 四大服务层级，各类服务商在技术路线、交付模式与适用场景上边界清晰，其中深信服凭借 “本地化合规 + 算力优化” 的特色，在政企级 AIPaaS 领域脱颖而出，为高合规需求场景提供独特解决方案。
一、IaaS（基础设施即服务）
1、全新一代的AI Infra平台，深信服
AICP算力平台是深信服面向大模型开发场景，全新发布的私有化、一站式GPU算力管理、大模型训练和推理服务运行平台。
核心优势
• 新一代AI Infra“智能融合架构”，多模型多卡极速适配。一方面，通过自适应硬件屏蔽层，屏蔽因显卡异构带来的算力使用、监控告警、资源调度等实现难度，加快新型主流GPU的适配速度，同时让这些异构资源可以统一使用。另一方面，通过解耦性能优化的相关能力和推理引擎，实现快速在AICP上使用主流开源模型。
• 独创自适应架构层，全应用场景性能突破。新一代AICP持续围绕让用户头疼的成本问题，进行架构优化及技术创新，打造更具性价比的AI Infra。现在，面向重载AI应用的承载，新一代AICP可发挥2~5倍的智能算力效能。
•新一代AICP的性能优化并不是针对模型本身，而是一切为了应用——通过工具、集成的监控等手段，辅助定位应用的性能瓶颈，再结合自适应架构层的自适应原子能力，实现面向应用端到端承载的ROI提升。
适用场景
•对数据私密与安全有强需求的场景，满足金融、医疗、大型企业等客户将AI应用与核心数据本地化部署的需求，通过“HCI+AICP”超融合方案，可在客户现有数据中心快速部署；平台内置模型加密、数据安全加固能力。例如，深信服与瑞铭医疗联合打造病案大模型一体机，实现数据不出院，保障医疗数据安全。
• 现有IT架构平稳向AI演进的需求，帮助已采用深信服超融合（HCI）等产品的客户，无需重构基础设施即可平滑升级至智算平台。例如，深信服为凌华峰等企业客户提供方案，保护既有IT投资，实现从传统业务承载到AI承载的无缝过渡。
• 追求高性价比与降低TCO的场景，通过显著的性能优化和精细的算力切分，降低企业部署和运行AI模型的总体拥有成本（TCO）。深信服vGPU支持1%级别的显存切分，多实例并发推理场景性能提升5-10倍。使客户能以更少的GPU资源获得更强的并发处理能力，以三分之一显卡成本享用高质量算力。
• 快速构建企业专属知识库与智能应用，深信服提供从底层算力承载到上层应用构建的全栈工具，降低AI应用开发门槛，AI应用创新平台内置RAG引擎，可直连企业知识库，快速构建智能问答、知识库等应用。
此外，深信服AICP在ISV、医疗、制造业、央国企、政务、教育、媒体等行业的各类场景均有大量应用，承载用户的AI业务创新。
2、云端算力底座，阿里云
IaaS是AI 基础设施的底层支撑，聚焦 “算力硬件 + 基础资源托管”，通过公有云平台为企业提供 GPU/CPU算力、存储及网络资源，核心价值在于 “弹性伸缩 + 零硬件投入”。
核心优势
• 规模化算力供给：依托遍布全国的智算中心（如阿里云张北智算中心、华为云乌兰察布智算中心），可提供从英伟达 H200、国产GPU到自研 TPU 的多元化算力，支持十万级并发推理与 PB 级数据存储，单集群可承载超大规模模型训练（如千亿参数大模型预训练）。
• 按需付费模式：采用 “算力时长 + 存储容量” 的弹性计费方式，企业无需采购实体硬件，业务高峰期可分钟级扩容（如电商大促从 2 卡 GPU 扩容至 100 卡），低谷期缩减资源，避免算力闲置浪费。
• 高可用性保障：通过分布式集群架构实现多节点冗余，单节点故障时任务自动切换，服务可用性达 99.99%；同时提供 7×24 小时硬件运维，企业无需配备机房运维团队。
适用场景
• 高波动、高并发的互联网业务：如电商平台的实时推荐系统（大促期间算力需求暴涨 10 倍）、游戏公司的 AI NPC 训练（夜间低负载时缩减算力）、短视频平台的内容审核（峰值并发超百万次 / 秒），这类场景对算力弹性要求极高，且数据敏感性较低。
• 短期项目型算力需求：如高校科研团队的模型预训练（仅需 1-2 周高算力支持）、广告公司的 AIGC 创意生成（临时扩容处理批量渲染任务），无需长期锁定硬件资源。
• 无硬件部署条件的企业：如小型创业公司、远程办公团队，缺乏机房与运维能力，通过 IaaS 可快速获取 AI 算力。
二、AIPaaS（AI 平台即服务）：企业智能化的“操作系统”
当前，企业正加速迈向“人工智能+”时代，但通用大模型往往难以深入理解复杂的业务流程，数据孤岛、开发门槛高、安全合规等问题更是阻碍了AI价值的充分释放。在此背景下，AI平台即服务（AIPaaS）应运而生，它被普遍视为构建“企业大脑”的核心智能化底座。
AIPaaS本质上是一个集成了人工智能开发、部署、集成和管理能力的云平台。它位于“AI基础设施”（如算力）和“AI应用软件”之间，旨在降低企业使用AI技术的门槛，并加速智能应用的创新与落地
华为云AIPaaS如何成为企业智能化引擎
核心优势
• 全栈自主的技术底气与工程化能力。从芯片、云、大模型到应用开发平台的系统性整合，解决“有模型，无应用”的落地难题。
•深入行业的Know-How与“模型+知识”双轮驱动。盘古行业大模型、企业词表、外挂知识库、知识飞轮，攻克AI进入企业生产场景时的专业性和责任性挑战，使生成结果准确率超过90%，满足生产严肃性要求。
• 构建开放生态与全生命周期赋能。提供低门槛开发平台，并联合合作伙伴构建从咨询、集成到交付的完整生态。实现分钟级生成Agent应用，并高效集成现有IT系统，打破数据孤岛。
适用场景
• 政务与产业融合的智能化治理。华为云通过“AI CITY”理念，为城市构建“模型+知识”驱动的智能体。例如，在广州白云区，华为云帮助构建智慧城管体系，实现了城市管理部件的可视化、作业的工单化，完成了治理模式的“革命性重塑”。
• 复杂生产与运营流程的超级自动化。在金融、制造等领域，华为云AIPaaS深入应用开发现代化全生命周期。邮储银行基于华为云CodeArts的智能开发平台，代码生成采纳率超30%，已自动生成29万余行高质量代码。
• 数据驱动的传统产业深度变革。面对农业、能源等传统产业的海量、分散数据，华为云凭借分布式云解决方案和统一数据平台能力，能够有效打破数据孤岛，为智能化奠基。例如，与温氏股份合作，构建统一的数智化平台，实现了养殖各环节数据的汇聚与治理，进而赋能疾病预测、精准饲喂等智能决策。
其他 AIPaaS 厂商补充
• 云端 AIPaaS：如百度智能云千帆平台的模型管理模块，提供模型转换、推理优化工具，但需依赖云端算力，适合非敏感场景。
• 数据驱动型 AIPaaS：科大讯飞的 AI 开放平台、商汤科技的 SenseCore，侧重数据治理（采集、标注、清洗）与模型定制工具，帮助企业将自有数据转化为 AI 能力，本质是 AIPaaS 的细分方向，需搭配算力资源使用。
三、MaaS（模型即服务）：轻量化调用首选，火山云份额领先
MaaS 是将预训练大模型封装为 API 接口，企业通过 “调用量付费” 获取 AI 能力，核心价值在于 “零开发门槛 + 快速集成”。根据市场监测数据，火山方舟凭借字节跳动的模型生态优势，在 MaaS 层占据领先份额，百度智能云千帆、阿里云通义千问紧随其后。
核心优势
- 调用门槛极低：采用 “API 接口 + 低代码平台” 模式，企业无需理解模型原理，通过简单代码即可集成 AI 能力。某中小电商团队调用火山方舟的商品文案生成 API，1 天内完成 APP 的智能文案功能上线，无需自建模型。
- 按 Token 计费，成本可控：以 “千 Tokens” 为单位计费（中文约 750 字），单价 0.05-0.2 元，中小微企业月均调用成本仅数百元；某新媒体公司的短视频脚本生成需求，月调用量 10 万 Tokens，成本不足 200 元。
- 模型迭代快速：厂商每周更新模型版本，自动支持多模态生成、插件扩展等新能力，企业无需手动升级。例如火山方舟同步上线 Llama 3-70B 模型后，调用用户可直接享受更强的逻辑推理能力。
适用场景
• 中小微企业的轻量化需求：如餐饮门店的智能菜单生成、花店的营销文案撰写、小律所的合同条款提取，这类场景对模型定制化要求低，且预算有限，无需自建算力。
• SaaS 产品的 AI 能力集成：如 CRM 软件新增客户意图识别、OA 系统增加会议纪要生成、电商 ERP 添加智能选品推荐，通过调用 MaaS API 快速丰富功能，无需投入 AI 研发。
• 快速试错的创新场景：如初创公司测试 AI 客服的用户接受度、自媒体尝试多模态内容生成，先通过 MaaS 验证需求，再决定是否投入本地化部署。
四、SaaS（软件即服务）：垂直行业解决方案，开箱即用
SaaS 是 AI 能力的最终落地形态，将模型与行业场景深度结合，提供 “即用型 AI 软件”，如智能客服系统、AI 质检工具、医疗影像分析软件等。这类服务通常基于 IaaS/AIPaaS 构建，本质是 “AI 能力的产品化封装”。
核心优势
- 场景化深度适配：针对特定行业需求优化功能，如医疗 AI SaaS 支持 DICOM 格式影像导入、工业 AI SaaS 适配产线摄像头接口、金融 AI SaaS 符合监管合规要求。
- 零技术门槛：提供 Web 端界面或硬件终端，企业无需任何开发即可使用。某连锁超市部署 AI 巡检 SaaS，通过摄像头采集货架图像，系统自动识别缺货商品并生成报表，店员仅需查看结果。
- 全周期服务：厂商负责模型迭代、硬件维护、数据安全，企业无需操心技术细节。例如某医院的肺结节检测 SaaS，厂商每月更新模型训练数据，检测准确率持续提升。
适用场景
• 传统行业的智能化升级：如制造业的 AI 质检（无需懂 AI 即可操作）、农业的病虫害识别（通过手机 APP 上传图片）、教育的个性化作业批改（老师直接使用 Web 端），这类行业缺乏 AI 技术储备，需开箱即用的解决方案。
• 标准化程度高的流程型需求：如银行的信用卡初审、快递的地址智能分拣、酒店的客诉自动分类，业务流程固定，适合 SaaS 的标准化交付。
五、选择建议：按 “合规要求 + 规模 + 场景” 精准匹配
四大服务层级无绝对优劣，企业需围绕数据敏感性、业务规模、技术储备三大核心维度选择，避免资源错配：
1. 核心需求：低成本轻量化→优先选 MaaS
• 适配企业：中小微企业、个体工商户、初创团队；
• 选择逻辑：无需自建算力与模型，按调用量付费，成本可控。例如蛋糕店调用 MaaS 生成节日营销文案，月成本不足 100 元；建议优先选择火山方舟、百度智能云千帆等份额领先的厂商，保障服务稳定性。
2. 核心需求：高弹性非敏感+ 云端→优先选 IaaS
• 适配企业：互联网公司、游戏厂商、短视频平台；
• 选择逻辑：阿里云在 IaaS 层份额超 35%，算力规模与稳定性领先；业务高峰期通过弹性扩容满足需求，低谷期缩减成本，适合算力波动大的场景。
3. 核心需求：数据合规 + 本地化→优先选 AI IaaS（深信服类）
• 适配企业：政府单位、金融机构、央企国企、医疗机构；
• 选择逻辑：深信服 AICP 的国产化适配与算力优化能力，可解决 “合规 + 成本” 的核心矛盾；若需数据治理与定制化模型，可搭配AIPaaS 工具，构建 “数据 – 模型 – 部署” 闭环。
4. 核心需求：行业场景落地→优先选 SaaS
•适配企业：传统制造业、农业、中小医疗机构；
•选择逻辑：直接采购行业专用 AI 软件，如工业质检选海康威视 AI SaaS、医疗影像选推想医疗 SaaS，无需关注底层技术，快速实现业务价值。
结语
国内 AI 基础设施市场已进入 “服务层级细分” 阶段，IaaS 解决 “算力释放”，AIPaaS 解决 “数据孤岛”，MaaS 解决 “轻量化调用”，SaaS 解决 “场景落地”，四类服务形成互补生态。对于大多数中小微企业，MaaS 是成本最低的入门选择；对于互联网大厂，阿里云的弹性优势不可替代；而对于政企单位，深信服类本地化 AI 基础设施则是合规前提下的必然选择。企业选择的核心不是追求技术先进，而是明确 “数据是否敏感、算力是否波动、是否有技术储备” 三大问题，才能找到最适配的服务层级，让 AI 真正服务于业务增长。
