在人工智能技术高速发展的今天，模型即服务（MaaS）作为连接AI模型与用户的关键环节，本应借助技术优势为用户提供便捷的AI服务，然而现实却面临诸多挑战。

　　Deepseek于2025年3月1日发布的《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》显示，其理论成本利润率高达545%，这一数据引发了市场的广泛关注。然而，在MaaS生态链上的厂商，如潞晨科技，在实际运营中却陷入了高成本的困境。

　　这一困境揭示了MaaS行业在探索可持续商业模式过程中所面临的挑战。尽管技术进步为行业带来了巨大的潜力，但如何在技术创新与商业模式优化之间找到平衡，仍是MaaS厂商亟待解决的关键问题。

　　对此，北京人工智能产业联盟元宇宙专委会主任颜阳博士表示，MaaS商业模式短期需聚焦现金流优化与垂直领域突破，长期则依赖国产替代和技术-生态双轮驱动。

成本困境

　　DeepSeek发布的推理系统概览中，公开了大规模部署成本和理论收益情况。然而，实际运营中的MaaS厂商，如潞晨科技，却面临着与DeepSeek理论数据大相径庭的困境。

　　潞晨科技创始人尤洋表示，满血版DeepSeek-R1的输出成本高昂，企业可能面临巨额亏损。而DeepSeek的官方数据是基于极端情况计算，未考虑硬盘、存储、内存CPU、人力运维等成本。

　　对于中小MaaS机构而言，承担如此高昂的成本压力巨大。同时，企业服务领域对稳定性的要求至关重要，而MaaS作为典型的企业服务，其核心诉求是稳定。然而，中小MaaS厂商面临资金和资源储备上的劣势，难以支撑短期亏损。

破局之道

　　中小MaaS厂商单纯依靠倒卖DeepSeek API等服务，在成本居高不下、盈利模式不清晰的情况下，难以持续发展。因此，构建可持续的商业模式，实现技术与商业的良性循环成为行业共识。

　　颜阳博士指出，MaaS的困境本质是技术、商业与生态的协同失衡。中小公司需抓住技术突破机遇，聚焦垂直领域构建解决方案，避免与巨头正面交锋。同时，可借力开源生态构建差异化壁垒，满足客户个性化需求，实现盈利。

　　大公司则需警惕规模扩张过程中的算力成本与营收模型平衡问题，防止边际收益递减。通过生态共建、产业链合作等方式打造完整的MaaS生态系统，实现规模经济。同时，拓展国际市场，提高市场份额。

　　随着人工智能技术的不断进步和应用场景的拓展，MaaS将受到越来越多企业和开发者的青睐。特别是在互联网、制造、金融、能源等行业，MaaS的应用场景将越来越广泛。

（文章来源：21世纪经济报道）

关键词植入：人工智能，MaaS，DeepSeek，商业模式