此前，国际数据公司发布《中国模型即服务（MaaS）及AI大模型解决方案市场追踪，2024H2》报告，报告显示2024年我国MaaS市场同比增长215．7％，规模高达7．1亿元，而在2024－2029年期间，该市场还将以66．1％的年均复合增长率持续扩张。不难看出，在AI大模型逐步落地应用之际，千行百业对AI大模型全生命周期工具链、大模型应用开发平台以及通用大模型、智能体等智算服务的需求急速增长，如何打造高性能、低成本、开箱即用、灵活弹性的智算服务，成为推动经济社会数智化转型升级的关键。
作为国内云计算头部企业，移动云深知在AI时代，传统云服务体系面临着算力规模与服务范式等多重挑战。为此，移动云针对大模型落地过程中的“卡脖子”难题，持续攻关国产高算力芯片、智算超节点、算力原生等关键技术，加速自身由云向智发展脚步。基于此，移动云既能通过智算平台提供从资源到平台的AI全链路产品服务，也能通过一站式模型服务平台为用户提供即取即用的模型及智能体。从资源供给者到价值汇聚者，通过系统化构建云智算服务体系，移动云有力推动了AI大模型的普惠化落地。
焕新服务能力，满足用户多元化诉求
此前，AI应用形态主要以智能客服、OCR识别、工业质检为主，随着ChatGPT、Qwen、DeepSeek等大模型的相继问世，AI大模型逐渐从垂直行业向传统领域渗透，应用场景也逐步从通用场景向专业场景延伸，内容生成、知识管理、软件开发等新一代应用模式不断涌现。因此用户不仅需要“强算力”，还需要生产AI、应用AI的一站式工具链及工作流，进而通过AI大模型的普惠化应用，实现效能增长进而构筑企业竞争优势。
作为运营商云，移动云通过将自身禀赋的云网资源与AI进行 融合，创新构建出AIIaaS、AIPaaS、MaaS、AISaaS四层云智算架构。基于此，移动云不仅能够为用户提供算网一体化供给的多元算力，同时还能通过具备“全链覆盖”“全向集成”特性的智算平台及一站式模型服务平台，提供AI全链路产品服务以及多要素融合的模型服务，满足用户低成本、短周期、强场景支撑等AI大模型部署诉求，从而助力各行各业轻装上阵，积极拥抱智能时代。
打造智算平台，推动AI大模型普惠化落地
随着技术的日趋成熟，大模型逐渐从单一文本模态向视觉、语音、三维空间等多模态交互升级，因此用户在实际开发时，存在数据整合难、模型训练周期长、训练稳定性不佳以及长链推理成本高昂、规模化推理效能差等一系列痛点。为此，移动云围绕大模型训推场景，打造出具备万卡资源分钟级供给、异构算力智能调度、断点不断训、跨域分布式推理、模型标准转化、智能服务观测的AIPaaS服务——智算平台。
训练方面，该平台国产集群MFU与长稳训练业界领先；推理方面，其单路、单机吞吐同样处于业界领先地位。同时随着算网大脑的不断升级迭代，移动云更是构建出“感知－决策－调度”一体化机制，能够智能化统筹大模型所需智算资源，大幅降低用户开发大模型时的算力使用成本。同时，该平台还为AI开发者量身定制了云端交互式开发IDE，并能够提供JupyterLab、VSCode等工具，因此能够通过对话式无代码AI开发环境，大幅降低用户模型开发难度。总体而言，智算平台能够一站式提供从数据处理、模型开发到模型训练、优化、部署在内的全链路服务，并通过更高的算力使用效率与更智能的开发环境，推动AI大模型普惠化落地。
构建一站式模型服务平台，零门槛解锁AI能力
尽管AI智能体已在办公、营销等通用场景中取得广泛应用，但在专业性较强的业务场景中，用户依旧需要繁琐地进行智能体开发、调试、维护等操作，不仅应用部署周期长，同时日常升级、运维难度大。为快速解锁AI能力，移动云通过汇聚优质模型、智能体，整合知识库、prompt、插件、工作流等能力，构建出一站式模型服务平台，助力用户高效可视化地开发、调试、发布和运营企业级智能体应用。
目前，该平台已成功汇聚DeepSeek、九天等160＋主流大模型，并预置了百款插件＆amp；MCP及千款智能体。其“智能体工厂”支持用户点选配置插件、开场白、角色以及一键优化提示词，从而零代码分钟级上线智能体。同时，该平台还具有一站式RAG检索增强生成能力，支持文本、音频、图片等多类型知识库上传，系统可自动解析文档并智能化进行语义切分，准确率超90％，因此能够使AI智能体“看得懂、记得准、答得好”，从而大幅缩短智能体应用部署周期、提升使用效能，并降低后期人工审核成本。
作为AIPaaS、MaaS云智算服务中的核心组成，移动云智算平台及一站式模型服务平台实现了从数据到模型再到应用的服务闭环，从更加宏观的视角为千行百业开发、部署、应用AI大模型提供理想“解题思路”。目前，平台已落地6大行业领域，服务30＋央国企客户，并成功打造出20＋标杆案例，未来移动云将继续提升算网智能化水平与应用赋能水平，从而通过智算平台、一站式模型服务平台等智算服务全面开启AI大模型普惠应用新篇章。
