在AI领域的一场激烈较量中，MaaS（模型即服务）模式成为了云市场竞争的焦点。月初，潞晨科技创始人的一番言论，将MaaS推上了风口浪尖，他直言不讳地称MaaS为“最差的商业模式”，并宣布因月亏损超过4亿元，将停止其DeepSeek API服务。然而，这一决定并未浇灭云巨头对MaaS领域的热情，反而加剧了它们在这一领域的布局和竞争。
华为云推出了DeepSeek V3/R1满血版模型，并与昇腾社区携手，适配国产AI芯片，为用户提供从芯片到API再到应用开发的全栈能力。腾讯则另辟蹊径，将DeepSeek全面接入微信等国民级应用，此举不仅提升了用户体验，也带动了腾讯云推理算力的需求增长。阿里云更是祭出了“前100万token免费”的大招，与其他云厂商限时免费的策略形成了直接竞争，并宣布未来三年将斥资超过3800亿元用于云和AI基础设施的建设。
回顾DeepSeek的火爆历程，其在推出初期便因解决了广大用户的迫切需求而备受瞩目。MaaS作为公有云厂商的一种创新服务模式，不仅提供了DeepSeek API的调用，还涵盖了模型训练、微调、部署等全生命周期服务。用户无需关注底层算力、框架等复杂细节，只需通过简单的调用，便能接入DeepSeek-R1等先进模型，根据需求灵活选择和组合服务。这一便捷性迅速吸引了大量用户，推动了MaaS服务的用户数与使用量的激增。
然而，尽管DeepSeek API看似前景广阔，但其背后的高昂成本却成为了云厂商的一大负担。以DeepSeek-R1为例，其满负荷运行时单日需处理1000亿token，仅GPU租赁成本就高达每月4.5亿元。云厂商还需承担存储、运维、冗余算力等附加成本。这些高昂的隐性成本，使得DeepSeek API服务难以盈利，甚至导致部分云厂商持续亏损。
除了高昂的成本外，MaaS服务还面临着稳定性与资源灵活调度能力的挑战。作为企业服务，MaaS服务的稳定性至关重要。然而，用户需求的波动性使得算力资源难以高效复用。为了应对突发的流量波动，云厂商不得不预留数倍冗余算力，这进一步推高了成本。同时，中小厂商由于缺乏多云调度能力，资源利用率低下，使得它们在MaaS市场的竞争中处于劣势。
尽管面临着诸多挑战，但云巨头们对MaaS市场的热情并未减退。它们深知，在算力托底、生态协同和AI战略等方面，自己拥有中小厂商无法比拟的优势。云巨头可以利用全球数据中心和自研芯片，实现算力资源的高效复用和弹性调度；将大模型接入现有的成熟产品，增强用户粘性，为MaaS服务提供更多落地场景和多元变现方式；将MaaS视为AI时代的流量入口和关键盈利工具，进行长期投入。
在这场MaaS市场的较量中，云巨头们以短期亏损换取长期规模优势，DeepSeek API服务成为了它们不能掉队的战役。华为、腾讯、阿里巴巴等巨头纷纷加码布局MaaS市场，通过支持国产开源模型、吸引开发者构建应用生态、海量API调用数据反哺模型迭代等方式，巩固和提升自己的行业地位。
而对于中小厂商而言，要想在MaaS市场中生存下来，就必须找到“极致差异化”的竞争优势。例如，优刻得通过模型蒸馏技术推出DeepSeek一体机，降低了企业使用AI的门槛；首都在线通过优化并行策略和算法提升了AI推理服务的经济效益；并行科技则在科研云领域提供高性能、低成本的算力租赁服务，满足了科研机构的需求。
MaaS市场的竞争是一场耐力赛，短期看成本，长期看生态。在这场竞赛中，谁能率先完成“技术－数据－场景”的闭环，谁就能在AI时代掌握话语权，成为AI时代“水电煤”基础设施的控制者。
