AI市场爆发增长126.4%！但企业为何仍面临数万亿美元算力困境？

身为一名长时间专注于技术落地情况的小编哒，我留意到啦，AI于企业端那个地方的应用呢，正从光是“有没有”的状况，转变成为了“好不好用”的情形哟。特别是在成本跟效果相互之间呀，好多好多企业呢，依旧面临着实实在在的困境哒，这样的情况呢，让我更满心期待MaaS这类的服务嘿，能够切实地推动AI的普及以及取得实实在在的效用啰。

技术优化驱动成本降低

致力于MaaS服务的商家，借助大规模集群调度以及异构算力整合的方式，大幅度降低了各类企业在AI相关应用方面的硬件运作支出，就拿硅基流动来说，在2024年该平台适配了国产算力以后，单卡进行推理的成本降低了40%，以此让中小型企业每日平均的API调用次数突破了百万次 。

于模型压缩与推理优化范畴，MaaS平台运用量化蒸馏以及动态批处理技术，致使模型在此情况下尺寸缩减60% ，并且还能维持98%的精度。有一家电商企业接入该服务之后，图像识别模块的响应时间由800毫秒缩短到150毫秒 ，一个季度的算力支出被减免35万元。

模式创新重构投入方式

MaaS模式把企业传统的固定资产投入转变成为按需付费，将硬件采购与维护之成本给消除掉了，据IDC2023年报告所显示的那样，采用此模式的企业其初始AI投入下降了70%，当中金融行业的客户在风控场景里达成了6个月回本 。

有服务商推出了一种名为“训练 - 推理一体化”的套餐，企业仅需依据实际调用量去支付费用。有一家物流公司借由该方案，把AI预算的80%聚焦于业务迭代上，无需去组建专职的算法团队，年度人力成本节省超过了200万元。

国产算力适配成效显著

二零二四年开年以来，国内MaaS平台加快推进国产芯片适配工作，寒武纪、昇腾等硬件的利用率提高到百分之八十五以上。硅基流动平台给出的数据表明，使用国产算力的模型推理成本相较于国际方案降低了百分之五十，单月处理请求的数量突破三亿次。

于芯片供应链呈现波动这般的背景状况之下，国产算力的稳定性所展现出来的表现尤显得突出。某个制造企业在采用了国产化的MaaS服务以后，其生产线的质检系统持续不断地保持稳定运行达一百二十天，识别的准确率始终维持在百分之九十九点二，相较于原有的方案而言提升了零点六个百分点。

行业应用突破规模瓶颈

MaaS模式促使中小企业AI应用，从试点迈向规模化进程 ，在2 023年所披露的数据里 提及 ，采用此服务的中小企业 ，其AI应用场景 ，从平均1.8个 ，增长到了5.3个 ，而且智能客服等基础场景的覆盖率 也从35% ，提升至82% !

置身于医疗范畴之内，MaaS平台助力基层医院借助某种方式，迅速去完成以AI辅助诊断为内容的安排。有一家处于县域的医院，借助标准规格的接口，在经过两周的时间里，成功实施上线肺结节筛查系统这一行为，每日所处理的CT影像数量，从原本的50份增长至300份，并且诊断符合率已然达成了处于三甲等级医院的水准。

技术门槛降低实现普惠

MaaS借助对底层技术复杂度进行封装，使得非技术团队能够迅速部署AI应用，某月某零售企业市场部门运用可视化工具，自行搭建了会员行为分析系统，上线周期由3个月被压缩到2周，首月精准营销转化率提高了18%。

平台所给予的预训练模型以及自动化调参功能，极大程度地削减了模型迭代的难度系数。教育机构借助这些工具，仅仅花费了3天时间，便实现了习题推荐模型的优化，学生答题准确率的预测上升到了91%。

生态演进推动能力升级

MaaS服务商中处于头部位置的那些，开始着手提供覆盖从算力规划一直到应用开发的全链路相关服务了。在2024年的第二个季度期间，有一个政务云平台，在引入了这种模式之后，把AI能力的部署用时，从原本的6周给缩短到了仅仅10天，进而为7个市级部门的智能审批系统建设提供了有力支撑 。

伴着AI Agent技术的融入，MaaS平台正从工具型服务朝着智能生产力系统演进，某证券公司运用智能投顾Agent过后，则客户咨询响应速度提高了5倍，个性化方案生成时间由20分钟缩短至立马生成。

各位阅读者，当你们碰到的企业人工智能落地实例里，有没有碰到过成本跟效果难以同时顾及的状况呢？欢迎于评论区域分享你们的实践经历，但凡觉得这篇文章有帮助之处，请点赞予以支持并且转发给更多有需求的友人。