阿里云周靖人回答：第一个提出 MaaS 模式背后的思考路径

采访、撰文｜宇婷

2023 年 4 月 11 日，阿里云北京峰会媒体群访，我主要关注了阿里云新任 CTO，也是目前阿里云通义千问大模型的研发负责人周靖人在去年 11 月，云栖大会上最早在国内提出 MaaS “model as a service”模型这件事。

2022 年，阿里达摩院与 CCF 开源发展委员会联合正式推出国内首个 AI 模型开源社区——魔搭 ModelScope。把 300 多个模型开放给整个中国的 AI 研究者与团队，涵盖了自然语言处理、视觉、语音、多模态等模型。

我很关注的是：去年的时候，ChatGPT 并没有这么火，当时第一个提出 MaaS，周靖人和团队是怎么思考到这一模式的。以及如何考虑与阿里自己的技术和商业模式结合在一起？

以下为周靖人的完整回答：

去年 MaaS 的提出是多年在预训练大模型上，一系列研发的体现。

今天以模型为中心，以模型为服务，为核心——已经形成了 AI 开发的一种范式。随着人工智能快速发展，真正实现了把模型作为重要的生产元素，把业务的开发系统要围绕模型展开。

这是 MaaS 当时提出的思考背景。

但，什么是 MaaS 呢？

是真正以模型为生产元素，以模型为中心，不是一个简简单单的空话。更重要的是以模型全链路的生命周期，围绕模型本身，从模型的生产、查询到模型使用，形成一系列产品。帮助开发者，开发模型，查询模型，更重要的是使用模型。

只有这样才能真正意义上实现 MaaS。

中间有几个重要的环节：一个环节是解决大家在人工智能领域看到非常繁杂的，层出不穷的模型，缺少调度的规范。大家看到了模型，要把模型部署起来，有很多技术细节需要考虑。

此外模型非常繁杂，遇到业务问题并不知道采用什么样的模型，也许感觉众多模型都可以解决问题，但没有办法尝试，没有办法真正把模型的价值发挥出来。这无形之中给人工智能的应用开发带来了挑战。MaaS 要解决的核心是让模型的使用更简洁。简简单单几行代码可以调用模型。

这中间也涉及到对云的要求，快速部署，快速提供 SDK。怎么样把昂贵的模型部署成本节省下来？降低运维的整体压力，保持相关模型的延迟。

让模型使用更加便捷，让大家更好的理解模型的意图，也是在此之上建立魔搭社区的理念出发点。

最终的目标是，甚至小学生可以调用模型，能够做业务系统的开发。在人工智能时代，这不会是天方夜谭。

我们也意识到模型的应用，在今天不单单是拿来一个模型，不需要做任何改动。企业专属大模型，也会涉及到根据具体行业场景进行微调和定制化。不需要做本质上的改动。但可能在指定的维度进行二次改动。

经过 AI 的范式，有一部分开发者是基于底层的模型开发。不是每一个开发者都要做一个大规模语料的模型。

Maas 在依赖 IaaS、PaaS 的同时，把模型的应用抽象，高效、低门槛、降低成本用在自己的业务场景，同时保持灵活性、二次开发进行行业定制。也是一同形成整个 MaaS 生态。

去年提出 MaaS 的时候，接收到了很多开发者的疑问。当时概念相对比较新，不太容易接受。但也就是经过短短的几个月，我们欣慰地看到 MaaS 的概念已经深入人心。

今天，我们跟开发者交流，大家已经不再对整个概念有疑惑。而是聚焦到在整个新的开发范式里面，有更好的去运用模型的能力，应用好这个范式。

中国的云厂商也慢慢都在提这个新范式，这也是阿里云对中国云计算的贡献。