企业组织首次采用 AI 时，通常会从易于使用的工具和界面入手。但随着采用规模的扩大，重点将从少数几个模型试验转向 AI 的规模化运行。初期可能仅在生产环境中部署少数特定模型，而发展至成熟阶段时，可能会运行多种不同的类型：语言模型、图像模型、音频模型等，且通常涉及多版本迭代和多样化用例。

这意味着从“工匠式”方法（所有工作均手动完成）转变为更具“工厂化”的方法，实现模型的高效且一致的管理。

以可靠且可扩展的方式管理各个方面，正是模型即服务的价值所所在。

您无需依赖公共 AI 提供商也能探索检索增强生成（RAG）、智能代理、编码助手等 AI 模式。私有 AI 模型可为这些工具提供支持，且不会影响面向最终用户的易用性。

模型即服务旨在支持使用公开可用的大语言模型（LLM），如 Mistral、Llama、DeepSeek 等。此外，它也不局限于预训练的基础模型。MaaS 可以在同一个享有全面支持的平台上提供经过微调的模型，甚至是从零构建的的预测性 AI 模型，实现多类型模型的集中管理与运行。

在典型的 MaaS 实施中，IT 团队或 AI 平台工程团队会通过 API 端点为开发人员和业务人员等内部用户提供 AI 模型。通常，MaaS 环境构建于混合云 AI 平台之上，且配有 API 网关，以简化跨多个团队和业务的集成。MaaS 的关键组件包括：模型、可扩展的 AI 平台、AI 编排系统及 API 管理。这些环节协同运作，使模型即服务能够支撑可扩展的 AI 战略。

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