开箱即用的AI云服务，全栈服务构建行业解决方案

发布时间：2025/10/25

随着云计算的发展，云服务已从传统的计算、存储资源供给，逐步向更高价值的AI云服务演进。AI云服务不仅提供底层算力支持，还融合了模型训练、推理平台及模型即服务（MaaS）等能力，推动人工智能技术在各行业的落地应用。全栈AI云服务聚焦开箱即用、全栈集成与灵活扩展，旨在降低AI使用门槛。

PART.01

全栈AI云服务中的基础设施层（IaaS）

IaaS层的作用是为上层的PaaS和SaaS提供算力服务和大规模数据存储中心，提供算力基础设施（如GPU/TPU集群、分布式计算资源）、存储、网络等底层资源，支持AI模型训练与推理的弹性扩展需求。IaaS作为基础服务器，其商业模式大多依靠与其他服务组合的方式交付。

IaaS产品通常为各个厂商的AI云基础设施，如AI异构计算平台等，作为一种云服务模式，允许用户可以通过一个管理平台远程访问虚拟化的硬件资源，根据实际消耗支付费用。提供了灵活性、可扩展性和经济效益，允许企业快速适应技术变化和需求波动，从而专注于核心业务而非基础设施的管理。

来源：沙利文分析

PART.02

全栈AI云服务中的平台层（PaaS）

全栈AI云服务提供AI开发工具链（如数据标注、模型训练框架、部署平台）、算法库和API，降低企业AI开发门槛。将分为AI开发平台和数据治理平台。大模型的训练、微调、部署和推理过程以及Agent开发过程极其复杂，AI开发平台将这些复杂性封装，提供端到端的模型生产线，让开发者专注于业务逻辑和模型应用。

来源：沙利文分析

PART.03

全栈AI云服务中的模型应用层（MaaS）

AI时代的云服务中，应用层已经从蜕变为由多种不同的AI模型及其相关能力打包成可重复使用的服务即 MaaS。AI Agent的出现更是让应用层企业服务的本质从从“让客户自己工作”到“为客户完成工作”的质变。MaaS即Model as a Service 通过将AI模型能力进行包装，允许通过云平台直接使用模型能力以满足业务需求，通过内置全流程工具链、资源复用与共享，从而降低模型开发技术门槛与使用成本，帮助客户更快在实际场景落地。

PART.04

全栈AI云服务核心价值

全栈AI云服务正成为推动企业智能化升级的关键引擎，不仅满足多样化业务需求，更显著提升了AI应用的效率与价值。