人工智能正在加速進入2.0時代，上一階段的人工智能技術，模型參數較小，泛化性不佳，通常一個場景需要一個特定的模型。采用定制化方式難以廣泛適用于各種長尾應用場景，因此生產模式類似于“手工作坊式”。而在大模型為基礎的新發展階段，整個AI行業進入了“工業化生產”模式。與傳統的AI開發模式不同，大模型在經過海量數據集的預訓練后即具備較高的通用能力，僅需少量數據的微調便能顯著提升效果。這意味著大模型生產效率大幅提升，能更好地面對多樣化、碎片化的應用場景。
值得注意的是，盡管很多AI公司聲稱專注于大模型，然而實際上卻是新瓶裝舊酒，仍然套用傳統的商業模式，往往是一個場景對應一個模型、甚至一個客戶。但我們要看到，新的商業模式在快速成形，有部分企業已找到了新世界的大門。
MaaS與BaaS，是目前被寄予厚望的兩種新AI的新生態，二者過將大模型服務化，大幅簡化了復雜模型的使用流程和應用成本。
MaaS（Model-as-a-Serivce，模型即服務）將模型封裝成服務使得開發者無需關心繁瑣的模型下載、安裝和管理，而是通過API接口輕松獲取模型的輸出結果；BaaS（Business as a service，業務即服務）則是在MaaS業務上更進一步，為客戶提供更方便快捷的一體化AI解決方案。如在百融云的決策式AI驅動的MaaS云平臺上，客戶可根據自身查詢需求，通過MaaS云平臺的標準化API自由調配各類模型，包括調用現成模型產品，以直接用于產業應用；或在大模型基礎上“微調”出屬于自己的產品，并快速對用戶進行KYC（know your customers）和KYP（know your products）評估，易用性大大提高。對于百融云來說，只需開發了預訓練的大模型，將其作為通用底板，再通過微調即可為AI領域的多樣用戶提供了更加便捷和多元的服務，迅速滿足千人千面、不斷變化的需求。
MaaS和BaaS本質上高度符合了"All For Everyone"的理念。簡而言之，比上一代的AI產品與服務相比，MaaS和BaaS更加易用，而且成本更為經濟實惠。這兩種服務更傾向于按照效果和使用量進行付費，這樣的靈活性和高性能使得企業更容易嘗試、接受與采購相關服務。
目前來看，OpenAI所有的商業落地，都以提供MaaS服務的形式進行。在OpenAI的帶領下，全球科技巨頭紛紛開始發力于MaaS布局，這些廠商基本都聚焦于通用領域之中。然而，要在垂直行業中構建強大的MaaS和BaaS（業務即服務）生態系統，首先需要具備極為強大的產業底層模型，這是一項極具挑戰性的任務。
百融云創打造了MaaS（模型即服務）+BaaS（業務即服務）的服務模式，目前已經成功在7000多家機構落地，截至目前，已有接近三分之一的公司客戶來自金融以外的領域，客戶包括來自電子商務、汽車、招聘、出行、物流、票務、外賣、旅游等領域超過2000家非金融機構。
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