解码“4S”架构：中国企业级AI服务报告-36氪
企业级AI服务形成了怎样的产业架构？商业价值体现在哪些环节？中国AI企业又该如何走向全球？
霞光智库发布《企业级AI服务研究及出海趋势报告》，将企业级AI服务划分为基础设施层（IaaS）、平台层（PaaS/MaaS）、应用层（SaaS）与服务层（Service）四层架构，分别从产业结构、市场供需、商业模式、竞争格局、头部玩家展开系统性研究。
01. MaaS增速最快，SaaS收入规模最大
企业级AI服务并非单一业态，而是从底层算力到上层应用的完整栈式结构。
·基础设施层：决定AI服务的算力上限与成本基础，重资产、高门槛，由头部云厂商主导；
·平台层：MaaS将模型能力标准化输出，PaaS提供开发工具链，是AI平权的关键；
·应用层：直接解决业务问题，也是收入规模最大、玩家最多、差异化最大的层级；
·服务层：咨询、实施、运维等专业服务贯穿各层，进一步降低AI落地门槛。
从市场规模来看，2025年全球IaaS市场规模达823亿美元，SaaS为296亿美元，MaaS虽仅为147亿美元，却以35.9%的CAGR成为增长最快的细分赛道。SaaS以最大收入规模承载着当前AI商业化，MaaS则以最高增速定义着AI商业化的未来。
02. 基础设施层:算力稀缺、头部集中
当前AI IaaS产业的核心矛盾在于：
上游芯片是“卡脖子”环节，NVIDIA仍占据AI GPU主导地位，但华为昇腾、寒武纪、海光等国产替代正在加速推进；
中游云厂商是“算力调度者”，GPU资源的稀缺性决定了其议价能力，头部厂商通过“自研芯片+规模采购”构建壁垒；
下游需求则呈爆发式增长，大模型训练与AI应用推理双重驱动，算力需求年增长率超100%。
中国AI IaaS市场CR4高达78%，阿里云、华为云、腾讯云、百度智能云占据主导，火山引擎以8.5%的份额紧随其后。算力资源是核心抓手，全栈服务能力是竞争焦点，价格战持续挤压中小企业门槛，国产替代则在政企服务中加速渗透。
阿里云以“通义+百炼”双引擎驱动，AI云以22.5%市场份额居国内第一；华为云以“昇腾AI芯片+Atlas服务器+Model Arts平台”构建全栈国产算力方案，为政企服务国产替代首选；火山引擎则凭借豆包大模型与方舟平台，在MaaS模型服务市场位居第一，增速达10-100倍。
03. 平台层:Token计费驱动，垂直模型差异化突围
MaaS在当前企业级AI服务赛道中，商业模式最清晰、增长最迅勐。2025年全球PaaS segment达147.2亿美元，占AIaaS的39.96%，其中大模型API调用量呈指数级增长，Token计费模式已趋成熟。智谱MaaS ARR过去12个月提升60倍，2025年收入达7.24亿元，同比增长131.9%。
Token计费：按输入/输出Token量计费，毛利率41%，B端可达69.4%
订阅制：按席位/功能/额度包月或包年，传统SaaS毛利率中位数77%，AI应用25%-60%
项目制：一次性交付+年度运维，毛利率30%-50%，运维60%+
混合模式：订阅基础费+按量计费+增值服务，兼顾收入稳定性与增长弹性
竞争格局上，通用大模型呈现头部集中态势：阿里通义17.7%、字节豆包14.1%、DeepSeek10.3%，CR3超40%。但垂直大模型正在差异化突围：金融AI领域，百度、火山引擎、科大讯飞、蚂蚁数科、中关村科金形成中标五强；医疗AI领域，商汤、推想医疗、数坤科技等玩家深耕影像诊断与药物研发；制造AI市场规模已达986.3亿元，华为盘古、百度工业、阿里supET等全面领跑。
智谱AI以“全球大模型第一股”，GLM系列从4.5迭代到5，云端业务毛利率从3.3%升至18.9%，规模化效应显现；百度文心以“搜索+AI”融合，在政务与教育领域形成差异化优势，金融大模型中标38个项目/6021万元；阿里通义Qwen开源模型被新加坡国家AI计划采用，企业级大模型市场份额占17.7%居首。
应用层是AI价值兑现的最终环节。通用AI应用已在智能办公、智能营销、智能客服、智能财务、智能法务、智能HR等场景实现规模化渗透。
其中，智能客服是规模最大的通用AI应用，2025年中国企业级智能客服市场规模达71.9亿元，同比增长55.3%。
竞争格局呈现云厂商+专业厂商双轨并行：阿里云以13.5%份额居首，百度智能云11.2%紧随其后，腾讯云8.5%、容联七陌5.8%、中关村科金4.2%位列前五，CR5为35.7%，市场集中度中等。从发展趋势来看，客服从“规则机器人”向“大模型Agent”升级，从降本向增收转变，云厂商与专业厂商竞合共存。
中关村科金以垂直大模型标杆姿态，在“金融+智能客服”双赛道领先，应用类大模型中标厂商Top10，商业模式采用“项目制+订阅制+API调用”的混合结构；金山办公以WPSAI嵌入办公全场景，从辅助生成升级为Agent执行，海外版WPS+AI多语言支持，海外用户超1亿；容联七陌则凭借行业Know-how深厚，接入通义/文心/豆包等大模型提升客服智能化，客户续费率高。
05. 服务层与商业模式:贯穿各层的专业生态
服务层是AI落地的“最后一公里”。AI咨询、实施交付、运维服务、数据标注、安全合规、培训认证六大服务形态贯穿各层。
Token计费用量驱动、弹性大，毛利率41%（智谱），B端可达69.4%；订阅制客户粘性高、现金流好，传统SaaS毛利率77%，AI应用25%-60%；项目制客单价高、深度绑定，毛利率30%-50%，运维60%+；混合模式灵活组合、适配多场景，综合毛利率40%-60%。
但没有一种商业模式是万能的。MaaS厂商追求规模化效应，SaaS厂商追求客户粘性，项目制追求深度绑定，而头部厂商则通过混合模式兼顾收入稳定性与增长弹性。
06. 企业级AI服务出海趋势：“技术+生态”输出
2025年中国AI核心产业规模达1.2万亿元，AI企业数量6200+家，出海主体持续壮大。中国·东盟AI合作已覆盖东盟11国，31个项目落地，Qwen被新加坡国家AI计划采用，NEOM2.3亿美元项目成为中国AI出海的标志性案例。
目前出海趋势主要呈现四大方向：
技术输出加速，从“卖产品”到“输出技术能力”，大模型API/开源模型/AI芯片/算力服务成为出海核心竞争力；
本地化策略升级，从“通用产品”到“深度本地化”，多语言模型训练/本地数据合规/本地团队建设/本地生态合作缺一不可；
合规与伦理建设，从“被动应对”到“主动合规”，GDPR/EUAIAct/数据本地化/出口管制等要求趋严，合规成为出海核心竞争力；
品牌营销战，从“技术驱动”到“品牌+技术双轮”，开源社区运营/开发者生态/行业峰会/案例营销成为品牌建设关键。
市场方面，东南亚是首选市场，新加坡/印尼/泰国/越南为重点国家，Qwen被新加坡采用，阿里云东南亚布局深入，竞争优势在于文化相近、华人市场、成本优势与多语言模型能力；中东是高价值市场，沙特/阿联酋AI投资超千亿美元，NEOM智慧城市项目落地，华为/阿里云中东数据中心布局，高客单价、政府购买力强、对中国技术接受度高；拉美是增长市场，巴西/墨西哥/阿根廷AI市场快速增长，阿里云巴西数据中心、华为拉美布局、TikTok拉美增长，移动互联网渗透率高、电商增长快；欧洲是高端市场，德/英/法为核心，EUAIAct全球最严AI法规，阿里云欧洲数据中心、华为欧洲研发中心、DeepSeek欧洲开发者布局，技术能力与成本优势明显，但合规门槛高、品牌认知弱。
模型输出：轻资产、快速扩张、技术壁垒高，但需本地数据合规与多语言能力；
算力输出：重资产、高壁垒、稳定收入，但投资大、回收周期长、地缘政治风险高；
应用输出：标准化、可复制、用户增长快，但本地化适配、渠道建设、品牌认知是挑战；
服务输出：高客单价、深度绑定、粘性强，但人力成本、交付周期、本地团队是瓶颈。
07. 挑战与策略:四大挑战、六大策略
出海之路并非坦途。数据合规、本地化适配、品牌认知、地缘政治是四大核心挑战。
对应的策略建议如下：
合规先行，建立全球合规体系，优先满足GDPR/EUAIAct，将合规作为核心竞争力；
本地化深耕，建立本地团队/本地数据/本地生态，从产品翻译升级为深度本地化；
开源生态，通过开源模型建立全球开发者生态，降低市场进入门槛，提升品牌认知；
组合出海，“模型+算力+应用+服务”组合输出，提升客单价和客户粘性；
生态合作，与本地云厂商/系统集成商/行业客户建立战略合作，借力本地渠道；
品牌建设，行业峰会/案例营销/开发者社区/技术博客，从B端口碑扩展到品牌认知。
企业级AI服务正在经历从“技术驱动”到“商业驱动”的关键转折。四层架构的价值传递、四种商业模式的并存竞争、四大出海市场的差异化策略，共同构成了这个万亿级市场的完整图景。
对于从业者而言，。而对于出海企业而言，合规是底线，本地化是路径，开源是杠杆，品牌是护城河。
本文来自微信公众号“霞光智库”，36氪经授权发布。