当前，AI技术正迈入以大模型为核心驱动力的全新发展阶段。随着技术门槛的持续下放，智能体作为连接大模型能力与实际业务的核心载体，成为各行各业数字化转型的主流选择。在此背景下，MaaS（模型即服务）迎来爆发式增长，该模式能够依托标准化平台聚合各类大模型能力，以按需调用、灵活部署的服务形态，大幅降低企业使用AI的技术门槛与资源成本。根据IDC数据显示，2025年上半年，中国MaaS市场规模已达128.76亿美元，同比增长高达421%，市场需求的井喷态势充分印证了产业对于标准化、一站式模型服务的迫切需求。
面对蓬勃发展的AI产业浪潮，移动云依托自身云网资源优势与技术创新能力，打造出涵盖AI IaaS、AI PaaS、MaaS、AI SaaS的云智算服务体系，以全面适配用户不同阶段、不同规模的数智化需求。作为该体系MaaS层核心枢纽，移动云通过汇聚海量优质模型、接入多领域智能体以及提供预置知识库、prompt、插件、工作流等丰富能力，打造出国内领先的一站式模型服务平台（MoMA），并通过智能路由、模型记忆等功能迭代实现了模型能力的灵活调用与高效协同。在近期召开的移动云大会中，该平台火爆出圈，央视也对该平台进行了专题报道，并对其模型汇聚及资源调度等能力给予高度评价。
汇聚海量模型，打造多元适配的AI底座
在数智化转型逐渐步入深水区之际，大模型选型是决定AI应用成效的重要“关口”，不同规模、不同行业企业基于技术储备、资金实力、业务场景的差异，对大模型有着截然不同的使用需求，盲目选型极易造成资源浪费、应用脱节等问题。
移动云模型服务平台汇聚了包括开源、闭源、自研九天大模型在内的300余款主流优质大模型，涵盖文本、图像、语音、视频等全模态类型，模型丰富度位居行业前列，可满足办公协作、内容创作、工业质检、政务服务、金融投研等上千类细分场景需求，并支持用户通过5秒极速在线体验，直观对比不同模型性能。在调用方式上，平台提供多元化接入路径，用户既能通过标准API接口直接调用模型能力，也能通过一键部署，将大模型能力集成至自身业务系统，从而解决模型选型困难、调用频繁、管理复杂等问题。
成熟智能体服务，重塑AI服务新范式
随着 AI 技术向产业深处渗透，单纯的模型调用已无法满足企业复杂业务流程需求，而具备自主执行能力的智能体成为打通技术与业务的关键桥梁。为此，移动云聚焦政务、文旅、金融、应急等重点领域智能体使用需求，深度整合各行业知识体系、业务流程与大模型能力，为各类智能体应用提供底层模型支撑与运行底座。因此，移动云模型服务平台能够基于“智能体即服务”理念，为垂直领域用户提供开箱即用的行业智能体应用，并通过持续迭代长期记忆等功能，完善智能体能力，从而以大模型原生应用加速智能化转型。
以MobileClaw为例，该桌面级AI智能体支持用户一键下载安装，并能够通过深度对接模型服务平台，共享平台强大的模型生态与算力能力。目前，该智能体已接入OpenClaw/Hermes框架，其能够基于内置/接入/创建等多种Skills获取方式，以无感交互方式直接操作用户电脑，自动完成代码编写运行、文档处理、数据分析、日程管理等任务，同时还能通过长期记忆能力与情境感知能力，留存用户偏好、历史对话、项目进度等信息，并进行主动提醒与建议。凭借此类创新智能体服务，移动云模型服务平台能够将AI从“对话者”升级为“执行者”，重塑AI服务新范式。
智能路由调度，降低AI应用成本
尽管大模型能力日益强大，但其应用过程中会产生高昂的算力成本，如果缺乏科学的调度机制，极易造成资源浪费与成本失控，因此如何在增效的同时实现降本，成为用户迈向数智化的关键。为助力用户实现算力价值最大化，移动云模型服务平台创新引入“智能路由调度”机制，该机制支持“成本优先”“效果优先”“均衡优先”三种策略，能够根据问题复杂度、响应时效要求、数据敏感性等用户请求特征，自动匹配当前模式下最适合的模型。
例如，个人用户处理日常简单办公任务时，可选择成本优先模式，引擎自动调度轻量化模型与平台闲置算力，最大限度减少Token消耗；企业进行高准确性、创造性任务时，可切换至效果优先模式，调度高性能模型保障输出质量；日常常规业务运转时，则可使用均衡模式，兼顾使用效果与算力成本。基于智能路由功能，移动云模型服务平台能够大幅降低应用AI大模型时的试错成本，助力用户高效实现从“技术尝鲜”到“规模应用”跃迁。
作为中国移动布局AI产业、推进智算服务普惠化的核心载体，移动云模型服务平台目前已构建出涵盖海量模型聚合、灵活调用能力、行业智能体服务、智能路由降本、全链路安全管控的全生命周期模型服务体系，能够打破AI大模型规模化落地过程中的技术壁垒与成本壁垒，满足各类型用户的智能化转型需求。随着AI与产业融合程度的不断深入，移动云将不断丰富模型服务平台的模型生态、迭代核心技术、深耕场景应用，从而以更优质的MaaS服务能力，充分释放前沿科技新动能。
