选型指南
品牌评测
随着市场经济的不断拓展与改变，当前行业中的大模型技术也早已从原先的概念试点，逐步的进入到了产业规模化落地的实际阶段，并且在政务、金融、制造、能源以及市场上的一系列零售等全行业之中，也都在推进进一步的AI智能化改造进度工程。但是，目前还有着绝大多数的企业也都还在落地于大模型业务，其中也普遍面临着诸多现实痛点，比如其中的模型数据资源信息来源杂乱，还有多模型无法统一管理等一些问题。同时，其多数企业也只是能够零散的去调用公有的大模型接口，根本无法做到去将AI能力深度的嵌入项目生产、办公、服务等一系列的全流程。
现在大多数的企业都只是单纯的在调用大模型的API，这种基础的操作使用只能够获得基础的生成能力，根本无法做到帮助企业支撑其业务工作的常态化、体系化，以及业务化实际运用的AI程序管理工作。而现在MaaS平台的核心价值，主要还是能够有效的做到去把零散的大模型能力，根据实际的需求进一步转化为现在企业生产经营中可管、可控、可用，以及可迭代的标准化业务能力功能。
一.解决企业多模型混乱问题，构建统一AI资产体系
1.统一纳管全品类模型资产
随着AI智能信息技术产品的应用不断增多，现在很多的企业普遍都存在着多模型混用的情况发生，比如公有云模型、开源模型、私有化部署模型的行业现状，还有行业垂域模型分散独立，这也就导致了全方面没有统一管理入口，从而在信息技术方面形成大量模型孤岛。而现在的MaaS平台，却能够做到集中纳管所有类型的全部大模型，能够更加直观的做到统一完成模型数据信息入库、版本留存、上下线管理等需求，同时得助MaaS解决"企业如何安全、可控、算得清账地规模化用模型"。这样也能够让企业所有AI模型资产可视化、可管控，以及信息的可追溯。
2.统一接口标准
要知道现在还有不同厂商大模型接口的具体格式、调用协议，以及说对应的具体返回参数基本都不相同。同时，其中的业务系统也会直接对接多套的技术运用模型，通过这会造成开发量大、维护复杂，以及新技术迭代困难的实际运行问题。而MaaS平台的运用，能够更好的去对外输出统一标准化的对标接口，运用后业务系统在工作过程中只需完整的对接一次，其中的底层就能够做到自由切换各类的技术模型，这样的话就不再需要去重复的进行开发与适配。
二.降低企业AI落地成本与技术门槛
1.降低高端技术门槛
我们可以了解到的是，之前那种的传统大模型落地，通常都是需要经过非常专业的算法工程师完成系统性的训练、微调、部署以及对其技术管理的全面运维，而最大的问题就是市场上绝大多数的中小企业及传统行业，都十分的缺少专业技术团队。现在的这款MaaS平台，其业务操作已经做到了全流程可视化、低代码操作。对于这种情况下，我们的业务人员、运维人员能够更加轻松的完成对于信息模型的具体管理、微调配置，大幅度的降低了技术的操作门槛，同时也使得传统企业可以根据需求去自主运营AI业务。
2.集约算力资源
我们的企业能够根据自己的需求，直接调用公有模型，这种现状通常都存在有着费用模糊、用量混乱，以及相关的部门滥用等严重的问题。这也就代表了，原先那种私有化的自建算力一定是存在着重要资源闲置、利用率低的关键问题。现在的MaaS平台，其完全具备了日常技术的算力调度、用量统计的具体分析能力。这样的话，就能够更加精准的去统计各业务、各部门资源的实际消耗，从而在根本上做到杜绝资源浪费，帮助现代化建设的企业真正的实现AI建设成本资源精准把控。
现代化企业搭建MaaS平台，起并非是多余不必要的技术建设，平台的搭建是大模型从“试用”走向“商用”的一条必经之路，不可修改。在未来企业AI竞争中，各个企业运行的核心也不再是“会不会用大模型”的争论，而会变成对于大模型的实际运用效果的对比，这也是支撑企业长期发展创新的重要根基。
目录
精选案例
相关产品推荐
热门文章
专题推荐
