2025年岁末，全球人工智能产业正经历一场静默却深刻的格局重塑。在大模型即服务（Model as a Service, MaaS）这一被视为AI时代“水电煤”的核心赛道上，中美竞争态势正在发生微妙的变化。尽管以OpenAI、Google Cloud和AWS为代表的美国云巨头仍牢牢占据技术制高点，但以火山引擎、阿里云为首的中国厂商正凭借强劲的“加速度”在全球MaaS市场中快速缩小差距。
近期，由Omdia发布的《2025全球企业级MaaS市场分析》对全球主要MaaS服务商进行了能力评估。报告显示，阿里云已跻身全球领导者行列，而火山引擎则以截至2025年10月的日均Tokens调用量超30万亿，位列全球第三，仅次于美国的OpenAI（70万亿日均Tokens调用量）与Google Cloud（43万亿日均Tokens调用量）。
而在2025年年底举办的火山引擎Force大会上，火山引擎总裁谭待向《中国经营报》等媒体透露，其平台当前日均Tokens调用量已达“50万亿”量级——这意味着短短两个月内，火山引擎不仅大幅拉近与Google Cloud的差距，甚至已超越后者此前的调用量水平。
中美MaaS市场差距缩小
当前，MaaS服务已成为增长最快、毛利最高的AI云计算产品。“明年这个市场还要再增10倍。”谭待预测道。这种爆发式增长正在中国市场真实上演。
有关数据显示，豆包大模型已实现超10倍的数据增长，形成日均50万亿Tokens的调用规模。更值得关注的是，平台上已涌现出100家“万亿Tokens俱乐部”客户，这一数量甚至超过了AWS。
从行业分布来看，早期MaaS服务的增长主要集中在C端领域，如互联网、零售、智能手机、汽车和教育等。但与此同时，B端企业市场也在迅速崛起。
谭待分享了一个典型案例：某客户内部部署了100多个智能体（Agent），每日消耗达数十亿Tokens。
关于个人用户与企业用户的占比，谭待引用“二八法则”进行分析：80%的用户为个人，20%为企业；但在实际用量上则恰好相反——企业用户贡献了80%的Tokens消耗，个人用户仅占20%。
与美国市场相比，中国MaaS整体规模虽仍较小，但增长“加速度”更为迅猛。对此，谭待打了个生动的比方：“你是衡量距离、速度还是加速度？如果看距离，确实有差距；看速度，短期内可能也有差距；但我们现在的加速度正在显著提升。”
Omdia报告的数据印证了这一趋势：截至2025年10月，全球MaaS日均Tokens调用量前三名分别为OpenAI（近70万亿）、Google Cloud（43万亿）和火山引擎（超30万亿）。而到12月底，火山引擎的日均调用量已跃升至50万亿，反超两个月前的Google Cloud水平。
值得注意的是，美国云厂商对MaaS前景同样高度乐观。AWS管理层预测，其MaaS平台带来的Token收入未来将与EC2计算产品收入相当——而EC2目前在其整体业务中占比高达30%—40%。
对此，谭待表示认同：“我比较同意这个判断。MaaS将成为云业务的重要组成部分。”
技术追赶
如果说过去中美在AI大模型领域的差距尚有数年，如今这一技术鸿沟正在持续收窄。
“谷歌Gemini 3被公认为目前全球最好的大模型，但中国企业在特定领域已实现交替领先。”谭待指出，“比如我们发布的视频生成模型Seedance 1.5 Pro，虽然音画同步技术最初由谷歌Veo3提出，但在整体效果上，尤其是对中文语音和方言的支持方面，Seedance 1.5 Pro目前是做得最好的。”
在视频生成等新兴赛道，中国企业与全球竞争对手几乎站在同一起跑线上。“这类模型的更新周期很短，大家起步时间非常接近，不存在别人先跑好几年的情况，因此天然差距就小。”谭待分析道。
然而，在基础大语言模型这一“皇冠上的明珠”领域，追赶仍需时日。“基础大模型是完成各类任务的底层支撑，因其通用性和复杂性，研发难度极高。OpenAI等公司起步更早，这种客观的时间差，确实需要我们投入更多时间去弥补。”谭待坦言。
阿里云则采取了更为务实的策略。据《2025全球企业级MaaS市场分析》显示，阿里云虽未在基础模型的绝对性能上超越OpenAI，但在“模型精调”“成本优化”“生产部署”等关乎企业落地的关键维度上获得最高评级。这表明，中国厂商的战略重心正从单纯的参数竞赛，转向构建更易用、高效且具备商业价值的完整服务体系。
更重要的是，中国MaaS的增长并非单点突破，而是整个生态协同扩大的结果。目前，阿里云、火山引擎、百度智能云等厂商均在MaaS赛道持续加码。谭待强调：“国内各模型厂商之间最重要的不是竞争，而是共同把市场做大，让AI在各行各业更快落地。”
中国的差异化破局之道
在AI发展路径上，中美已呈现出明显分化。
Omdia研究总监何晖对记者指出，中美在AI上的路径已经逐渐出现了分化。“美国走的是‘堆算力+通用大模型+出租算力’模式；而中国更强调‘重应用、端侧部署、行业渗透’，追求AI的实际落地效果，而非单纯追求算力规模。”
这一战略差异塑造了中国MaaS市场的独特格局。在大模型层面，市场集中度正不断提高。何晖预测，由于研发投入巨大，最终能支撑通用大模型研发的企业可能仅剩三四家，如阿里、腾讯、字节跳动等。但在此基础上，面向教育、医疗、金融、汽车等垂直行业的“小模型”将迎来爆发。这些小模型依托大模型平台进行微调与部署，形成“平台+应用”的繁荣生态。
这种差异化的路径选择，也体现在商业模式的演进上。早期的MaaS按Tokens收费被视为一种“原始”的原材料计价模式。如今，中国厂商正引领向更高价值的“Agent即服务”转型。客户不再关心底层消耗了多少Tokens，而是直接购买一个能解决具体业务问题的智能体，如客服Agent、编程助手等。
谭待指出，这将使MaaS的市场空间从IT预算范畴，扩展至全球数万亿美元的BPO（业务流程外包）市场。红杉资本美国提出的“10万亿美元Agent市场”愿景，其核心逻辑正在于此。
当然，挑战依然存在。在基础大模型领域，OpenAI等公司凭借先发优势构筑的技术壁垒仍需时间突破。此外，如何进一步打消市场对中国MaaS平台中立性的疑虑，尤其是背靠大型互联网集团的云厂商，也是行业必须持续回应的关键课题。
