摘要

最近，“模型即服务”（MaaS）的概念随着ChatGPT的流行而进入业界视野。事实上，近些年来，各种类型“某某即服务”（X-as-a-Service，XaaS）商业模式涌现，它们反映了一种可被称为“服务化”的新商业范式。服务化的开创性意义是基于互联网、云计算、API及其他有关技术，改变了供应商的生产经营方式：从出售复杂的产品转向持续输出标准化的服务能力，从提供资源容量固定的整套产品转向“按需提供”部分实际功能。其目标是屏蔽复杂的产品底层和内核，让用户专注于擅长的应用功能，简化了用户的使用过程，由此实现合理的社会分工。

服务化的出现受到了供需两侧及信息技术革新的因素驱动。在需求侧，驱动力是为用户提供体验良好、简单易用且具有高性价比的服务，降低其使用复杂产品的门槛，节约用户成本；在供给侧，驱动力是加速了创新传播，改善了供应商的营收，降低其销售成本。

服务化从产品、产业、金融等方面塑造数字经济趋势。产品开发方面，不同产品系统的底层基础设施开始互联互通，逐渐成为新平台；应用层功能在垂直行业深化拓展，成为了垂直行业的新基础设施，衍生了新的嵌套应用。产业发展方面，服务化的模式将从ICT行业向数字经济影响下的更多行业延伸，重构它们的商业模式。金融创新方面，随着交付物变为出租的自持资产，资产证券化的机会可能越来越多。

由于服务化降低了用户使用产品的经济和心智负担，推动了先进科技产品的普惠化，我们预计未来将有越来越多企业采用XaaS商业模式。服务化将给XaaS供应商带来创新战略、财务规划、销售策略、客户关系管理、组织架构等诸多方面的变化。由于服务能力的知识源泉和控制权都分散在不同伙伴手中，意味着开放开源和创新生态系统构建是XaaS供应商必不可少的创新战略。财务规划需要着眼长期，营销策略要重视效率，组织架构要建立强大的服务和生态构建团队。

风险

技术发展不达预期，产业监管有较大不确定性

正文

最近，随着以ChatGPT为代表的人工智能大模型产品备受瞩目，被称为“模型即服务“（Model-as-a-Service, MaaS）的商业模式概念进入业界视野。它是指供应商为用户提供现成的机器学习模型或包装好的产品，用户不需要专业技能和特殊硬件，就能使用这些模型和产品。具体而言，MaaS分为训练服务和调用服务两种类型。训练服务是指用户上传自己的数据和参数，在供应商已有机器学习模型基础上继续训练，调试出一个适合本行业或本企业所需的模型，还可以将训练好的模型托管部署到供应商服务器上。例如近来不少创业公司在GPT 3.5内核基础上加入自己的数据语料，“微调”（fine-tuning）出自己的产品。调用服务是指用户通过API（应用程序界面）接口调用或网络访问供应商服务器上的现成模型产品，直接用于生产工作。例如ChatGPT就是用户付费直接使用OpenAI公司提供的服务。

事实上，MaaS并不是一个全新的概念，当今数字经济时代，以“基础设施即服务”（Infrastructure-as-a-Service, IaaS）、“平台即服务”（Platform-as-a-Service, PaaS）和“软件即服务”（Software-as-a-Service, SaaS）为代表的云计算商业模式成为人们耳熟能详的概念，全球市场规模逐年快速增长（图表1）。除此之外，业界还冒出了形形色色的“某某即服务”概念，如 “容器即服务”（Container-as-a-Service）、“区块链即服务”（Blockchain-as-a-Service）等，在产业数字化领域则出现了“银行即服务”（Banking-as-a-Service）、“出行即服务”(Mobility-as-a-Service) 等概念，甚至还有与互联网没有直接关系的“电池即服务”（Battery-as-a-Service）等。

为什么现在会出现这一系列XaaS的概念，其背后实质有什么关联？这些概念反映了什么样的产业趋势，对于数字经济企业发展有什么启示？本文就将回答这些问题，刻画数字经济的一个重要浪潮——“服务化”。

一、服务化（XaaS）成为数字经济的新主流商业范式

信息技术的发展是一个让用户“从繁到简”、成本降低的过程。

最初的信息技术应用者需要自行搭建机房，在纸带上打孔编程。随着时间的推移，硬件布置和软件开发出现了分工，不过用户仍需自行购买硬件设备，安装应用软件。大型用户如银行等还需建立内部的数据中心，或者租用专业的互联网数据中心。但不论是自建还是租用软硬件，资源规模在短时间内固定，要么经常闲置，要么无法满足临时的并发需求。为此，云计算出现后，供应商将IT基础设施资源、平台软件、应用软件等功能封装成不同层次的服务——即IaaS、PaaS和SaaS的服务模式，提供给用户。用户可根据实际需求来灵活调用相应的计算和存储资源，“按需付费”，降低了成本。

在云计算内部，IaaS、PaaS和SaaS也体现了不同层次的服务模式，不断简化用户的使用负担（图表3）。IaaS供应商为用户提供基础设施资源，通过虚拟化技术将网络、服务器、存储等资源做成一个多用户共享的资源池，用户就不必关心底层负载资源的分配调度。它的本质是将底层硬件能力向上抽象为基础设施服务，提供给用户。PaaS供应商提供给用户开发工具包、数据库、操作系统和各种中间件，使他们不必关心底层的硬件和系统软件，专心开发应用程序。它的本质是为用户提供了统一的应用研发、测试、运维服务，屏蔽了复杂的底层，简化开发操作。SaaS供应商向用户提供现成的各种各样应用软件，例如财务、营销、人力资源管理等，方便用户按需使用，不必关心软件背后的基础设施、网络资源、操作系统、数据存储以及产品运维等等问题。它的本质是屏蔽了复杂的下层系统，为用户提供简单的应用服务。由此可见，这三种模式将复杂难懂的下层系统抽象为简洁易懂的上层界面，让用户更便捷经济地使用服务，按需付费。

图表1：全球云计算市场规模快速增长

资料来源：中国信通院《云计算白皮书（2022）》，中金研究院

图表2：“银行即服务”示意图

资料来源：中金研究院

图表3：云计算的经典服务模式

资料来源：中金研究院

除了在云计算领域，其他领域形形色色的XaaS概念同样是供应商将各种软硬件甚至其他资源转化为服务。

以“银行即服务”为例（图表2），它是指银行开放各种类型API（Application Programming Interface,应用程序接口），封装好账户、支付转账、风控、理财等产品甚至数据，以服务的形式输出给合作机构或开发者，以便于它们在自己的产品上打包整合银行的资源和金融服务能力 。开发者根据API调用次数或调用资源量来付费。又比如“区块链即服务”，它是在云平台上为区块链应用开发者提供搭链所需的节点资源、技术框架、SDK（Software Development Kit, 软件开发工具包），帮助开发者快速搭链，专注于上层应用开发，不用关心搭链所需的基础IT资源和底层开发框架。用户根据实际所消耗的网络和存储资源付费。例如OpenAI的ChatGPT以0.002美元每1000个token的价格按量提供服务。

总之，

XaaS的本质是将产品系统较为困难复杂、用户很难掌握的基础层软硬件内核（“X元素”）以标准化的服务形式交付给用户，让稀缺的用户注意力能从复杂、不擅长的基础层组件解放出来，专注于擅长的上层应用，降低了使用成本，从而实现合理的社会分工。

在此分工过程中，用户不需要拥有整套产品系统，可按需使用产品提供的数据、技术和资源等能力。我们称之为“服务化”。云计算只是它的一种体现，以“银行即服务”为典型案例的“API经济”则是另一种体现[1]。“模型即服务”（MaaS）也体现了“服务化”的典型特征。原来用户使用AI，需要自行开发算法，用专用的硬件，所以面临较高的技能和资金门槛。MaaS则为用户提供现成训练好的机器学习模型及所需算力，用户完全不用操心模型和硬件。

之所以称之为“服务化”，是因为这种商业形态体现了服务业的根本特征[2]

：一是生产和消费同步，即供应商能力输出和用户使用同时发生，用多少即输出多少，按需使用，不会过剩；二是定制化或异质性，供应商可根据用户的需求来从数量、品种、质量上来灵活调整输出，用户得到的交付物可能不同。服务化已成为数字经济的主流商业范式之一，对于产业发展和经济治理都有重要意义。作为商业新范式，

XaaS的开创性意义是基于互联网、云计算、API及其他有关技术，改变了供应商的商业模式，从出售产品转向输出服务能力，从提供资源容量固定的整套产品转向“按需提供”部分实际功能，从而简化了用户认知，实现了社会合理分工。

二、服务化浪潮的经济和技术驱动力

服务化成为数字经济的重要范式，驱动力来自从客户的商业需求和供应商的商业利益。除了供求关系，常见的云计算，IT基础设施和相关技术的不断改善为信息系统的服务化奠定了技术基础（见本文附录）。

（一）客户需要体验良好、简单易用且具有高性价比的服务

XaaS降低了使用复杂产品的门槛，提升用户体验，也让产品价值最大化

随着各种技术的快速进步和融合，用户可能面临着产品复杂和功能丰富之间的矛盾，既想采用更强更丰富的功能，又不愿意进行复杂的产品设置，于是能让用户感受越简单、对复杂底层“无感化”就很重要。

例如随着数据量增大、数据负载混合化、数据需要实时智能分析，用户对未来数据库产品的要求越来越高，但同时用户不希望关心这么高级数据库的如何部署上云、如何调优调参、如何管理集群，只想专注商业逻辑；又例如网站应用开发，用户也希望应用的开发、测试、发布甚至运营最好被供应商托管起来。通过XaaS模式帮助用户简化使用负担、实现“底层技术无感化”的产品将很受欢迎[3]。

除了易用，持续服务也是产品价值的必要组成部分。

要让产品能发挥最大价值，供应商对客户提供不间断的质量保证和运营服务就很重要，服务成为产品价值的必要组成部分。我们以传统企业的数字化转型为例来说明。企业数字化转型通常面临3个难点，一是定位问题，二是解决问题，三是持续运营来解决更多问题或让问题不复发[4]。为客户提供适当的产品工具，如同诊断给药，只能帮助客户暂时性、局部性地解决前两个难点；只有通过后续运营服务——像康复师一样持续陪伴监督——才有可能解决第三个难点。供应商在服务中能更快更好理解客户的需求，改编现有产品或提供新产品，从而帮助客户转型顺利进行。

XaaS满足了用户对资源的弹性需求，节约用户成本

第一，信息资源需求对弹性和并发性的要求越来越高。

资源的需求与供给之间的动态不平衡是市场经济绝大多数行业的固有现象。随着现代经济高速发展和体量增大，需求的不确定性增强，动态不平衡的规模可能相当可观。在互联网和信息系统，这种资源需求的增长和弹性伸缩表现得尤其明显。随着互联网、物联网以及各种终端数据采集设备的发展，当代社会经历着数据量的迅猛增长（图表4），带来了海量计算的需求，自建或自营IT基础设施难以跟上需求拓展。可是，即使能自建足够资源的基础设施，由于流量常有大幅波动，计算和存储资源有很大的弹性，决定了拥有固定容量基础设施又有浪费。

为了化解这对矛盾，云计算因其资源共享、随时接入、弹性伸缩满足了大数据时代的计算存储资源需求，于是建立在云平台基础上的各类按需求规模、种类使用的计算、存储、开发、应用服务应运而生，用户不必再担心资源是否浪费或者不足。一个对美国企业1997-2016年用云数据的实证研究表明，需求的不确定性越大，企业上云的生产率提升越明显[5]。

图表4：全球数据量估计将高速增长

注：2021-2025年的数据是Statista基于2020年数据和之前五年复合增长率的估算。

资料来源：https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/, IDC，中金研究院

图表5：不同雇员数和年龄的美国企业上云比例

注：2016年调查数据。

资料来源：Bloom, N., Pierri, N. 2018. Cloud Computing Is Helping Smaller, Newer Firms Compete. Harvard Business Review, (August); 中金研究院

第二，经济节约的订阅模式迎合了客户的使用习惯和预算约束。

很多客户对自身确切IT需求的了解程度其实不够，需要试验磨合。计算资源需求快速增长、富有弹性和变化，使得购买或租赁固定的资源就变得不经济。服务化通常基于按时间或按实际用量付费的广义订阅模式[6]，使客户能按需付费，有助于节约用户的使用成本。除了需求的规模多变，需求的性质品类也可能表现出多变性，客户希望能经常更新换代或尝试新的功能，固定的资源和产品供给就很难满足客户，且切换产品和解决方案的试验成本比较高。

转换成订阅模式后，客户不必一次性投入相对大量成本配置资源，只需按自己需求选择性地在一定时间内选择性地订阅所需要的服务，按时间或实际用量付费，甚至切换供应商的成本也很低。有了服务化模式之后，不少云平台上会提供多样性的产品，客户订阅和取消较为方便，就能低成本地灵活试验不同的IT解决方案，以更短的周期快速扩大或减少需求。一项对美国制造业2006-2014年的实证研究就说明了，云服务可大幅降低客户的学习成本[7]。

以相对较低的成本换取更灵活、更多样、迭代快且保证质量的资源，这对于资金并不充裕的中小企业和个人客户尤其具有吸引力。根据《哈佛商业评论》的研究，云服务实现了“算力的民主化”（democratized computing），美国最早采用云服务的客群正是小企业和创业公司，其中创业公司的上云率最高，小微企业的上云率也不逊于大公司（图表5）。另有研究表明，创业公司的营收和雇员增长与云服务采纳率正相关[8]，上云创业公司的年倒闭率比未上云公司低约5%[9]。而且，这种节约效应在高成本的基础设施IaaS服务上体现得尤为明显[10]。

第三，使用而非拥有逐渐成为数字社会的重要用户习惯。

XaaS提供给用户软硬件产品的使用权而非所有权，因为强调使用权而非所有权已经成为数字社会的重要用户习惯[11]，背后有两个深层次的发展趋势在推动。一是数字技术不再突出实体产品，内容与介质分离，转变为无处不在的服务。例如Kindle就能让读者接触到海量的电子图书，读者不再必须购买书籍，而是使用电子图书服务。二是人们越来越希望能获得实时、按需的使用权，且根据需要精确匹配，例如能随时随地打到车。如果每个人只是占据排他、昂贵的所有权，那么几乎很难获得实时性、按需求、多样化的服务。人们将分布在不同的时间、空间上的资源使用权让渡出来，才有可能服务于其他用户即时性的需求。

（二）新产品更容易传播，供应商的收益稳定改善，销售成本更低

与传统一次性出售软硬件产品不同，服务化采用了订阅模式，这对供应商的财务状况带来了不同于传统模式的影响。传统出售产品的营业收入是一次性确认，但供应商向客户按服务时间和数量收费，确认营业收入，于是营业收入就从一次性的单笔大额转变为持续性的小额多笔。虽然这会使得企业在短期内无法获得利润甚至录得亏损，但是从长期来看有几个突出优点：

第一，XaaS降低了初期成本较高的新产品普及门槛，加速产品传播。

由于市场规模小、工艺不成熟等缘故，许多现代科技产品在产生初期的成本往往很高。要降低成本，扩大用户量、做大规模是必经路径，然后价格才会慢慢降低。例如VR\AR、光伏等都有这样的过程（图表6和图表7）。XaaS为用户低成本“尝鲜”提供了可能性，用户只需租用产品就能体验。如果产品力不错，口碑传播能吸引更多用户，也会让老用户愿意长期付费，产品就能更好地正向增长。

图表6：AR头显设备价格下降曲线

注：预测时间为2020年。

资料来源：Strategic Analytics, 张雪晴，余歆瑶，钱凯：《元宇宙系列研究：元宇宙系列之VR/AR游戏：沉浸娱乐新模式——虚实相融之钥》，中金公司研究部2022年5月29日报告。

图表7：全球加权平均的光伏安装总成本曲线

资料来源：IRENA Renewable Cost Database，中金研究院

第二，平滑的年收入避免了财务的起伏，使企业具备较为稳定可预期的经营性现金流。

供应商往往会跟客户签订一段时间的合约，先预收一笔年费，逐月确认收入，这笔预收账款相当于形成“递延收入”；还有订了合同但尚未收到的款项叫做“未开票递延收入”（unbilled deferred revenue）。这些递延收入虽然不能体现在当期损益上，但具有很强的未来营收指示性。

第三，服务化的低试用门槛削减了供应商的销售成本。

客户只需支付一小笔费用就能先试用一段时间，因为涉及的金额小，降低了信任成本和客户层层上报、层层审批的决策成本，客户往往在公司的部门层面就能做出采购决策。那么供应商的销售周期缩短、成功概率增加，销售成本也由此降低。另外，在传统的营销模式中，供应商根据客户需要，将产品模块搭建为一套样品（demo），展示给客户，但定制和搭建样品要消耗成本和时间。服务化的模式中，只要提供功能丰富、适于场景的标准产品组合，客户能自行试用产品、感知产品，从而大幅降低供应商搭建样品的负担。

第四，从“一次交付”变成“多次交付”，通过持续的服务保持客户粘性，改善客户体验，降低长期销售成本。

在传统模式下，供应商和客户的联系方式是“一次性售卖产品+偶发的售后服务”，与客户的接触并不频繁，并不能随时感知到客户的需求。在服务化模式下，供应商通过持续的服务，不仅能较高频率地获知客户需求，还有可能分析客户数据来发掘潜在需求，从而针对性地改进产品，做好客户关系维护，保持粘性。企业有更多机会向客户推出增值服务、交叉营销服务，提高客户生命周期内的客单价（ARPU）。从长期来看，还能大幅降低老客户的维护成本和通过口碑降低新客户的营销成本，从而降低长期的销售费用率。

三、服务化深刻塑造数字经济趋势

作为新的一种主流商业范式，服务化在产品开发、商业组织演化和资产特性等方面都有新的特征，推动数字基础设施和应用出现变化。而且，这种商业模式创新正从互联网逐渐延伸到其他行业，从而塑造广义数字经济的演化（图表8）。

图表8：服务化塑造数字经济趋势

资料来源：中金研究院

（一）产品开发：底层基建连通，上层应用深化

底层横向互联互通，扩大服务广度，推动基础设施走向平台化

XaaS的产品系统发展趋势之一是在基础设施和中间件层面努力实现不同组件、技术框架之间的互联互通，以做到横向兼容。至少有两个原因导致了这个特征。

第一，客户服务需要综合性的解决方案，为此可能要整合多家供应商的产品系统。

XaaS的本质是服务，供应商要为客户持续提供令人满意的服务，才能不断赢得客户的续订。业内普遍认识到，服务不仅仅是给客户一套产品、培训客户使用即可，而是要识别和解决客户的核心问题。要解决客户真正的业务痛点，往往不是某个供应商的单一产品，需要一套整体的解决方案。例如在为银行提供隐私计算系统时，银行在意的不仅仅是做一套系统解决数据计算问题，更在乎供应商能否帮忙寻找多场景的数据来增加风控能力[12]。

所以，单一XaaS供应商很难独立满足客户的综合性需求，要与其他不同领域的供应商联合，提供集成的解决方案。不过，各家的应用产品很可能是基于异构的底层技术，兼容性会有问题。例如隐私计算系统供应商在为客户寻找多样化大数据时，不同的源数据可能存储在不同系统里，因为数据不能出系统，就需要一套组件能与异构的数据存储系统通信。又例如越来越多城市建立了司法存证和仲裁区块链平台，办案需求很可能要跨城市调取证据，所以不同司法存证链之间的互通互信、跨链调取证据就很重要，但不同链的底层框架不同，就需要跨链技术打通（图表9）。

图表9：司法存证跨链网络

资料来源：微众银行《WeCross技术白皮书》，2020年2月；中金研究院

第二，对客户的优质服务越来越依靠可迭代、个性化的上层应用软件，“软件定义”（以及未来的“AI定义”）的趋势要求各家供应商需要提供标准化的底层。

随着人才流动、技术交流越来越密集，在汽车、IT、金融等多个行业，底层硬件功能的同质化增强，业内意识到产品系统的竞争差异化关键不在于底层硬件，而在于上层应用软件，才能为客户带来更灵活多样的优质服务体验。例如客户可能不仅需要一辆车，还希望车上的控制软件和影音内容都可以升级，出行是一种服务而不仅仅是一辆汽车产品。“软件定义汽车”、“软件定义数据中心”、“软件定义电力系统”等等概念渐成共识，我国《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》对此开展了专门讨论。

所谓“软件定义”（software-defined）可简单理解为未来产品系统越来越多由软件来驱动和控制硬件[13]。除了“软件定义”，未来随着大模型发挥的功能越来越强，内嵌于软件中的AI还会形成“AI定义”产品，通过大模型来驱动产品应用。在“软件定义”的趋势下，设计开发产品时，应用软件成为重点。底层硬件与应用软件在开发过程中要解耦。

为了保证软件能适配于不同供应商的底层，在未来软件升级和硬件更换时依然能够良好兼容，降低开发周期和费用，不同供应商之间的底层就必须实现标准化、可互换。例如汽车的不同总成模块进行标准化后，厂商可通过中央控制器里的软件来实现对各个模块的高等级智能化控制，再通过“在线软件升级”（OTA）来为客户提供持续更新的用车服务体验[14]。

底层兼容连通的方式包括建立技术标准、应用标准化协议和接口等。例如在区块链领域，各种跨链技术兴起；在云计算领域，多云管理工具愈发重要；在物联网领域，设备系统的通信兼容成为刚需[15]。由此，基于不同底层技术的产品才能被集成起来作为整体输出，不同技术的供应商才能更好地一起合作为客户服务。

不同XaaS供应商的产品底层横向兼容，互联互通，这样基础设施就有可能成为一个平台，在模块化的上层接入合作伙伴的应用[16]。

平台一头连接着现有客户，另一头连接着各种各样具体应用，形成一个双边市场（图表10）。具体的形成方式可能有两种：

► 一是供应商在自己的基础设施上支持多种技术框架，这样基础设施的兼容性增强，供客户使用。

例如公有云厂商的PaaS层能支持多种区块链、AI框架，从而接入基于不同框架开发的具体应用。比如腾讯云“区块链即服务”平台同时支持Hyperledger Fabric, FISCO BCOS、长安链等不同技术框架。

► 二是若干个供应商的基础设施可能串联为一个功能更全的平台，增强对客户的吸引力，共享做大的利益蛋糕。

例如在隐私计算领域，由微众银行发起的联邦学习底层框架FATE与百度发起的人工智能底层框架“飞桨”打通，建立专注于机器视觉领域的联邦学习平台，支持相关应用快速开发。又例如微软将OpenAI的GPT大模型与自己的Copilot套件相结合，形成了强大的办公软件；又与自己的Bing搜索整合产生新型搜索引擎，对Google已经构成了严峻挑战。

图表10：XaaS的底层横向连通

资料来源：中金研究院

应用层挖掘垂直行业需求，增加服务深度，最终演变为新基础设施

为客户提供令人满意的服务，除了有赖于底层技术上打通不同供应商的产品、提供集成解决方案，往往还需要在应用层面不断挖掘客户需求，拓宽服务能力，营造差异化。

在一个垂直行业里，客户可能存在多样化的业务需求。例如在帮助小商贩提供聚合支付系统之外，帮客户做好财务管理、提供税务和金融服务，做好客户运营；在给客户提供基本的招聘、考勤、绩效考核、薪酬等基本人力服务之外，针对性地对某个行业提供员工排班管理、人力资源评估和规划等增值服务；在给金融机构提供基础设施云服务的同时，进一步支持客户全方位的数字化转型需求，提供各种实用工具，比如“双录”、智能外呼、智能催收等。许多需求不是传统模式卖给客户一个固定的产品所能发现，XaaS的优点就在于供应商能不断地接触和服务客户，去发现和挖掘需求。如果无法满足客户的多种需求，那么供应商追加销售增值服务（upsell）的能力就有限。

为此，

XaaS供应商通常会先从客户的某一功能需求切入，“先落地再扩张”（land and expand）

。“落地”是指公司先打入客户某个业务线，做好某一个功能应用，然后随着客户业务增长，进一步优化和扩张对客户需求的覆盖面[17]。例如，目前火热的ChatGPT Plug-in同样是先基于大语言模型应用吸引庞大的客户群、再接入各种互联网应用插件如订票、住宿、外卖等等，满足客户的多样性需求。

在满足一个客户的需求后，供应商能通过服务这个客户来提炼所在行业的一些共性需求，进一步打磨产品，逐渐形成该行业的解决方案，打造从落地于一个客户到向一个行业扩张的成长曲线。

所以，在产业数字化的过程中，服务化的一个重要特点是在应用层面深挖垂直行业的需求，针对性地改进和组合基础产品，形成适用于一个个特定行业的解决方案。主要公有云厂商无不形成了金融、制造、零售等产业的解决方案。即使是通用性功能的SaaS厂商如人力资源服务、客户关系服务软件供应商，也有行业解决方案。

随着XaaS供应商在垂直行业内的深度挖潜，很有可能它的服务成为行业内的刚需。

该服务的应用层模块不一定与产品强绑定，有可能成为不同产品所复用，那么具有广泛市场占有率的模块很可能会演化为行业内的标准组件。

此时，虽然相对于原产品而言，它是应用层模块；但相对于该行业而言，它演变为事实上的新基础设施，进一步衍生出“嵌套”的新应用，融入新产品（图表11）。这就体现了数字技术创新的可拓展性。

图表11：XaaS的应用层模块演化为新的基础设施

资料来源：中金研究院

具体衍生嵌套应用的方式有两种：

► 一是仍然依托在原产品系统里，但整合从系统中获得的独特资源来打造嵌套应用。

例如美国知名数据仓库上市公司Snowflake能支持AWS、微软Azure、谷歌云等公有云厂商，是公有云服务的重要组件。不过由于掌握大量客户数据，它的业务空间不仅仅是提供简单的数据存储和分析服务，很有想象力的一个发展方向是在获得客户授权情况下，合法合规地利用客户数据构建数据交易市场，因此它打造了名为Snowflake Data Marketplace的数据市场产品。

► 二是不必再依托于原产品，而是独立成为新的产品应用，甚至让原产品“反向内嵌”到新产品中。

例如高德、百度等数字地图是本地生活、打车等产品不可缺少的一部分，嵌到滴滴、美团等网约车和本地生活软件里。不过，当地图的市场占有率达到相当规模，地图就“反客为主”，在自己的独立应用内集合各家网约车服务商和本地生活供应商信息。

（二）产业重构：从ICT行业向泛行业延伸

如今，

XaaS的概念从互联网、云计算等ICT产业延伸到金融、汽车等受到数字经济影响的泛产业，越来越多行业的商业模式可能会被重构。

例如汽车租赁和网约车模式的成熟奠定了“出行即服务”（Mobility-as-a-Service）的基础，很多客户就从买车转向租车和网约车，未来无人驾驶商用后，我们预计随叫随到的分时租赁车辆将让这种模式更受欢迎。整车软件OTA升级的出现也让消费者感受到车厂在不断优化产品，提供更舒适的出行服务体验，据易观分析估计，现在OTA普及率越来越高（图表12）。

图表12：中国乘用车OTA装配率

资料来源：易观分析《2022年中国汽车OTA行业发展洞察》，中金公司研究部

图表13：蔚来公司披露的换电站数量

资料来源：公司官网 https://www.nio.cn/media/20230602001，中金公司研究部

在数字经济快速进步的今天，只要一个企业给客户的交付物所含资源可变动、可优化，交付方式可从销售变成租赁，那么这个企业就有可能转向服务化模式

。以方兴未艾的新能源汽车“电池即服务”（Battery-as-a-Service）为例（图表14）。在传统新能源汽车购买方式里，购车款中的一大笔不菲成本是电池包，电池衰减会影响二手车保值率[18]。它将车体和电池分离（称为“车电分离”），消费者只需购买车体，相对昂贵且贬值风险较大的动力电池则可以从专业的电池服务商处租赁，补能方式以换电为主[19]。这样消费者的购车款和贷款首付都由此降低，以蔚来汽车2020年推出的BaaS方案为例，购车款可降低20%[20]。用户也不用承担电池衰减的成本。消费者能较为容易地通过车商的App找到附近的换电服务支持，随着换电站数量越来越多（图表13），用车体验会更佳。我们预计，这样的服务化方式有可能提高销售转化率[21]。

我们预计，随着技术的进步和产业变迁，

XaaS可能成为一个超越互联网行业的普遍商业模式，这正体现了新商业范式的特征。

未来将有更多产业出现XaaS商业形态的实例，越来越多企业将从出售产品转向出售服务。

图表14：新能源汽车的传统购车和“电池即服务”模式对比

资料来源：中金研究院

图表15：GPT-3的训练成本估计

资料来源：Brown T, Mann B, Ryder N, et al. Language models are few-shot learners[J]. Advances in neural information processing systems, 2020, 33: 1877-1901， Nvidia 官网， Microsoft Azure 官网， US EIA，陈昊，孔杨，彭虎：《科技：AI浪潮之巅系列：ChatGPT之后，大小模型如何推演？》，中金公司研究部报告。

（三）金融创新：资产证券化可能在更多产业发生

除了改变面向客户的交付物，XaaS的另一革新体现为供应商的资产可能发生证券化。上文提到，不管在哪个行业，

服务化的本质特征之一是交付方式从出售变为出租。交付物的所有权就保留在供应商手中，客户只是按期按需缴纳租金，那么交付物就可能成为一项产生固定收益的资产。

为了盘活资产、撬动更多资金来扩大规模，供应商就可以将其证券化，发行资产支持证券，从而完成商业闭环。固定收益资产证券化以前主要发生在交通基建行业和地产行业，例如仓储设施、长租公寓和保障性租赁住房REITs。如今，这个模式正在不同适用于XaaS模式的新兴产业内发生。

在新能源汽车“电池即服务”（BaaS）模式中，汽车厂商保留电池所有权，可以自持这样一笔巨大资产，也可以将电池出售给专业的电池资产管理公司或金融服务公司。不论是哪一种方式，最终拥有电池所有权的机构作为发行人，基于用户按期缴纳的电池租赁费或换电站的电池出租收入，将电池资产证券化。2022年4月和5月，武汉蔚能电池资产有限公司就陆续发行全国首单绿色电池资产ABN和ABS，以支持蔚来汽车等新能源汽车企业推行BaaS商业模式，合计募资10亿元，其中ABN就包括了蔚来汽车的1.9万个BaaS订单包[22]。

我们预计，随着未来更多产业XaaS模式涌现，只要交付物是金额较大的资产，给供应商造成了一定资金压力，就有可能引入资产证券化形式来化解。

例如，提供“出行即服务”（MaaS）的汽车租赁公司可以将名下汽车资产的未来收益权打包为证券；独立的储能运营商可以将储能设施租赁给风电、光伏等可再生能源基地，为期提供配套的“储能即服务”（Energy-storage-as-a-Service）[23]。又例如，大模型服务的训练成本非常昂贵，据中金研究部科技硬件组估计，一次训练成本需1200万美元（图表15），最后训练形成的大模型是一项大额无形资产，可以其出租收入为底层资产进行证券化。

四、XaaS供应商的战略和管理启示

XaaS降低了用户使用产品的心智负担和经济负担，让更多的普通用户以较低的代价享受到先进的科技产品，实现“科技普惠”。

在科技快速发展的今天，这个模式的创新将受到更多用户的欢迎，未来越来越多新产品的商业模型可能采用XaaS形态。对应地，采用XaaS模型的企业需要采取与传统不同的战略，并进行一定的组织改革。

（一）开源和构建生态成为XaaS供应商的主要创新战略

产品的控制权和知识来源都呈现分散性，推动开放创新成为主流

未来服务化产品的底层要实现异构连通、应用层要满足客户多样性需求，所以XaaS供应商依靠自己及现有合作者的能力可能会捉襟见肘。为此，它需要与各界展开广泛合作，打造开放创新的生态系统。例如阿里云就宣布自己在应用层采取“被集成”战略与众多第三方SaaS服务商合作；腾讯云设立了同样性质的“千帆计划”；招商银行在打造“掌上生活”的开放平台时接入了大量本地生活服务商。

这些开放合作的战略使产品的控制权和知识来源同时呈现出分散性[24]：其一，产品的各个模块可能来自于不同的企业甚至个人开发者，因此控制权也较为分散；其二，由于模块来源多样化，组成产品的完整知识分散于多种多样的学科和社群。

所以，服务的提供者表面上是单个供应商，实际上对应着一个供应商网络。对于直接面向客户的XaaS供应商而言，如何组织好这样一个网络，就是一个重要的战略管理问题。

产品控制权和知识资源的分散性让XaaS企业的创新管理与传统方式大不相同。

没有一个主体拥有所有的高质量创新要素，开放共享、深度合作能产生“1+1>2”的效果。所以企业必须打开边界，“开放创新”（open innovation）成为企业的创新模式，企业要有意识地利用不同组织间的知识流动来实现分布式创新[25]。

开源和搭建创新生态系统是开放创新的重要战略

开源和搭建创新生态系统是开放创新的两种重要战略。前者是企业利用知识流动的具体途径，聚合分散的知识；后者是企业管理利益、实现商业化的具体机制，以聚合分散的控制权。

对于创新企业而言，开源不仅意味着更好更快地获得前沿用户反馈来改进产品，也是非常有效的推广品牌、影响用户、抢夺市场份额的手段[26]。

面对知识在各个社群、各大互联网企业广泛分布的情况，开源已经是风靡全球的主要创新方式，尤其是在软件行业，“开源吞噬软件”已广为所知[27]，全球新一代IT基础软件几乎全部选择开源，开源风潮也向大量应用软件蔓延[28]（图表16）。与此同时，开源在硬件领域也成为重要的创新方式，例如出现了不同类型的开源3D打印机[29]。

图表16：全球新一代基础软件几乎全部选择开源

资料来源：各软件公司和社区官网，钱凯，赵丽萍，于钟海：《软件创新：拥抱开源，开放场景，提升中国软实力》，载于中金公司研究部, 中金研究院编《创新：不灭的火炬》，中信出版集团2022年版

因为资源分布在不同地方，

当代数字经济中的单个核心企业很难独占所有竞争性资源，必须要依靠伙伴搭建起一个生态体系，与别的核心企业搭建的生态系统来竞争。

例如Hadoop和Spark生态在大数据领域存在一定竞争，Android与iOS生态在终端操作系统竞争，ARM和Intel生态在芯片领域竞争。管理生态系统的关键在于核心企业要协调各方伙伴，获取和分配好利益。为此，在生态系统内分配合理的决策权、设计过程和结果控制手段、确定成果所有权分配，都是重要的治理课题[30]。

比如，

在互联网科技公司与传统垂直行业合作的生态系统中，二者的边界逐渐清晰，用科技能力连接和赋能垂直行业而非侵入、颠覆传统行业，成为科技公司普遍务实选择的战略。

正是因为开放与协同的需求，XaaS供应商愿意提供自己擅长的“X”产品——比如基础设施和应用开发平台等，服务于垂直行业和第三方开发者，培育起一个各方优势互补的创新生态。例如在“银行即服务”模式里，科技公司不擅长金融服务，也缺乏牌照来从事某类业务，于是需要借助银行提供API接口来调用支付、风控等能力。

（二）供应商的财务规划、营销策略和组织设计需要变化

XaaS商业模式可能重构现在的产业链中各主体的商业关系。产品销售者变为了服务提供者，交付物的产权从客户手中回到供应商，售后责任则需要长期持续。随之带来的不仅是供应商成本定价的重新考量，也改变了企业财务规划、销售策略、客户关系管理、组织架构等诸多方面的商业管理。

第一，XaaS供应商在财务规划上应匹配更长的投资回收期。

当商业模式转变为收取订阅服务费后，企业不再是通过出售产品一次性产生较大营收，而是要花较长时间服务好社区用户、赢得口碑，才能逐渐得到核心用户的认可和持续付费。这样企业的投入回收期拉长。这就要求企业保持耐心，做好与投入相匹配的现金流和融资规划。

第二，销售服务和传统销售产品的策略打法有很大差异，也改变了后续的客户关系管理，需更重视效率，改善激励方式。

传统销售产品时，销售人员需要花很大成本精力去“抢单”，拿下高额大项目，随之获得不菲的佣金，激励导向让企业更侧重“拿单”能力而忽视销售效率，且销售人员会有道德风险。但在服务化模式下，即使抢到大单，也只是获得一年甚至几个月的订阅费，提成有限，后续还要持续投入资源，那么企业和销售人员必须更精耕细作，重视投入产出的销售效率[31]。更重要的是，服务化模式下供应商与客户的关系已经从“供应”发展为“共赢”，不再是“一锤子买卖”，而是要通过合作生态的建设让客户的生命周期更长，从而持续贡献收入[32]。

第三，XaaS供应商的服务组织架构随着战略和策略的变化而变化，除了传统的产品开发团队和销售团队，还需要培育较强的服务团队。

这样的团队不仅是传统意义上的售后客服，还要囊括专门培育合作生态的力量，为产品和服务添加多样化的价值来满足客户的新要求，是更广义的服务团队概念。国内的公有云厂商都致力于培养自己的产业生态合作伙伴，比如设立SaaS加速器、创新孵化事业部等等。

风险提示

►

技术进展不及预期：云计算、人工智能等信息技术仍处于技术快速发展期，进展有一定不确定性。若进展不及预期，可能导致XaaS商业模型的部署使用成本下降较慢，效果不够理想。

►

产业监管不确定性强：XaaS对商业模式的重构伴随着新事物、新业态。这些新事物、新业态的监管具有较大的不确定性，例如法律责任、数据和系统安全、底层资产证券化的合规性等等。

附录：服务化的信息技术基础

首先，基础IT技术进步让服务能力灵活伸缩、高度可靠。

信息系统领域的服务化在很大程度上要归因于虚拟化、分布式系统、容器等基础IT技术的成熟，从底层奠定了资源可伸缩（scalable），因此服务能力变得灵活。虚拟化让硬件设备和网络资源实现共享，可随时横向拓展（scale-out）；分布式的存储和计算能力保证了系统能可靠承载海量数据和业务；容器能让应用程序的部署标准化、快捷化。这些技术让系统能承受高并发的需求冲击，实现系统的高可用性[33]。

其次，现代信息系统采取分层化、模块化架构，保证了服务能力更容易拓展变化[34]。

“分层化”是指系统自下而上分为硬件设备层、网络和中间件层、服务与应用层（图表17）。层与层之间有标准的接口协议。下层变化改进后，上层组件只需简单的升级迭代就能继续应用。供应商可按照客户需求，提供不同层次的产品服务。“模块化”是指产品可以拆分为一个个独立的、松耦合的组件模块，彼此之间以标准的接口协议通信和连接。每个模块可以在不同产品中复用。比如数字地图可以作为一个服务模块嵌入到不同的产品比如打车软件、外卖软件、房产信息软件里。因此，产品能有丰富的组合变化，使信息系统的功能不断拓展，满足更多需求。

图表17：分层、模块化架构示意图

资料来源：中金研究院

图表18：采用微服务架构的企业比例调查（2020年）

注：该数据是O’ Reilly公司在2020年对全球1502个IT工程师的调查结果

资料来源：O’ Reilly, 中金研究院

最后，应用架构的细粒度拆分让服务更易运维和迭代，带来更好的客户体验。

早期的应用软件是单体架构，即一个应用程序包含了应用的所有功能，打包到一起部署运行。比如要构建一个电商应用，就要把下订单、核对清单、付款、发货等等功能都封装起来（图表19）。对于大规模的复杂应用，单体架构应用会显得特别笨重，开发部署测试的效率低下。

为了解决这个问题，“面向服务的架构”（SOA）出现。一个应用程序会集成多个松散耦合的组件，每个组件执行一块完整的业务逻辑，通过名为“企业服务总线”（ESB）的网络进行通信。比如购物网站程序就分为产品目录应用、购物车应用、用户账户应用等，每个组件能够独立完成一系列业务。相比于单体架构，SOA较为灵活轻便，但其主要缺点在于：ESB可能成为影响系统的单一故障点；不同组件内部可能有同样的服务，迭代时必须独立各自更新，比较麻烦。

云原生的微服务架构出现后，每个应用组件被进一步拆分成一系列独立的、共享的分布式小组件——称为“微服务”。比如微服务架构将购物网站程序切分成较小的服务，如支付服务、商品查询服务、查看库存服务等，购物车、产品目录、账户应用实际上是由各种微服务支撑。更新某个微服务，不同相关应用就能同时更新，从而实现应用的敏捷开发、迭代和部署。微服务架构的系统运维迭代能力就更强。目前微服务架构被越来越多的企业采纳（图表18）。

图表19：软件架构演化的电商案例

资料来源：中金研究院

[1]Life. SREDA VC Asia. Overview of APIs and Bank-as-a-Service in Fintech，https://www.bank-as-a-service.com/

[2]Subramony, Mahesh, and S Douglas Pugh. 2015. “Services Management Research: Review, Integration, and Future Directions.” Journal of Management 41 (1): 349–73. Miles, Ian. 2004. “Innovation in Services.” In The Oxford Handbook of Innovation, edited by Jan Fagerberg, David C Mowery, and Richard R Nelson, 433–58. New York: Oxford University Press.

[3]PingCAP公司研讨会《圆桌实录：技术无感化成为 2023 年最值得开发者和企业用户关注的技术趋势》，https://mp.weixin.qq.com/s/nfkP_1LJHT5pMBDJYvQ-Cg

[4]刘湘明，张帅：《从SaaS到DaaS，如何用数据的确定性帮助企业应对不确定性？》，2022年。参见https://mp.weixin.qq.com/s/d88AtQwbyPGr5jmtcQ9AKw 。

[5]Park, J., Han, K. 2020. Returns to Cloud Computing Investments: The Role of Environmental Uncertainty. AMCIS 2020 Proceedings.

[6]狭义订阅模式是只按时间收费，如支付月费、年费，但不管实际使用量是多少。如果只按实际使用量支付，则是“随用随付”（pay-as-you-go）模式，但也可以被认为是一种特殊的订阅模式，

[7]Jin, W., McElheran, K. 2019. Economies before scale: Survival and performance of young plants in the age of cloud computing.

[8]DeStefano, T., Kneller, R., Timmis, J. 2021. Cloud computing and firm growth.

[9]Jin & McElheran (2019).

[10]Park, J., Han, K. 2020. Returns to Cloud Computing Investments: The Role of Environmental Uncertainty. AMCIS 2020 Proceedings.

[11]凯文·凯利：《必然》，电子工业出版社2016年版。

[12]微众银行，毕马威：《深潜数据蓝海——2021隐私计算行业研究报告》，2021年。

[13]叶毓睿：《深度解读十四五软件规划中的“软件定义”和SDS》，2021年， 参见https://baijiahao.baidu.com/s?id=1718657472488042528&wfr=spider&for=pc。

[14]凤凰网汽车报道《赵福全对话曹斌：深度解析“软件定义汽车”的底层逻辑》，https://ishare.ifeng.com/c/s/8E758iYHTIp，2022年3月7日。

[15]中国电子技术标准化研究院：《工业物联网互联互通白皮书》，2018年。

[16]Constantinides, Panos, Ola Henfridsson, and Geoffrey G. Parker. 2018. Platforms and Infrastructures in the Digital Age. Information Systems Research 29 (2): 381–400.

[17]朱一帆，徐磊：《轻盈增长的SaaS公司：IDC金融科技大奖得主nCino研究》，2020年，参见“金融科技微洞察”公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/kUcUpAx8-0-qnN-FGLfDHQ 。

[18]根据中国汽车流通协会2021年12月的《保值率研究报告》，纯电动汽车三年后的保值率约为40%，而大部分燃油车超过了60%。

[19]艾瑞咨询：《中国新能源汽车换电市场研究报告》，2022年5月。https://mp.weixin.qq.com/s/Do8GFScui4cuTBp64E1YrQ

[20]参见新闻报道 https://www.yoojia.com/article/10279908282091672268.html。

[21]根据蔚来2021年Q3财报，消费者采纳BaaS的比例一直在增长。不过也有分析师认为，对于长期用车的客户，可能买断电池的方案会更划算；而且由于产品特殊和出售市场尚小，BaaS车型的二手残值率可能不高。参见报道https://www.sohu.com/a/541628037_184860。

[22]根据蔚能公司公开发行ABN和ABS的资料可得，ABN筹资4亿，ABS筹资6.35亿。

[23]http://www.china-nengyuan.com/news/179453.html

[24]Yoo, Youngjin, Ola Henfridsson, and Kalle Lyytinen. 2010. Research Commentary—The New Organizing Logic of Digital Innovation: An Agenda for Information Systems Research. Information Systems Research 21 (4): 724–35.

[25]West, Joel, Ammon Salter, Wim Vanhaverbeke, and Henry Chesbrough. 2014. Open Innovation: The next Decade. Research Policy 43(5): 805–11. Chesbrough, Henry. 2003. Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. Boston, MA: Harvard Business School Press.

[26]Feller, Joseph, Brian Fitzgerald, Scott A. Hissam, and Karim R. Lakhani. 2005. Perspectives on Free and Open Source Software. Cambridge, MA: MIT Press.

[27]Haff, Gordon. 2018. How Open Source Ate Software: Understand the Open Source Movement and So Much More. Apress Berkeley, CA.

[28]钱凯，赵丽萍，于钟海：《软件创新：拥抱开源，开放场景，提升中国软实力》，载于中金公司研究部, 中金研究院编《创新：不灭的火炬》，中信出版集团2022年版。

[29]Hausberg, J. Piet, and Sebastian Spaeth. 2020. Why Makers Make What They Make: Motivations to Contribute to Open Source Hardware Development. R&D Management 50(1): 75–95.

[30]Tiwana, Amrit, Benn Konsynski, and Ashley A. Bush. 2010. Platform Evolution: Coevolution of Platform Architecture, Governance, and Environmental Dynamics. Information Systems Research 21(4): 675–87.

[31]戴珂：《SaaS销售：靠的是“打法”，还是“方法”？》，https://mp.weixin.qq.com/s/9W97gmf-jlYvBm277SErhg

[32]高林东：《如何打开 SaaS 销售困局》，https://mp.weixin.qq.com/s/MlPvLRzTDUR6giYE_avzyQ

[33]马智涛，卢道和，李靖：《新一代银行IT架构》，机械工业出版社2019年版。

[34]Yoo, Youngjin, Ola Henfridsson, and Kalle Lyytinen. 2010. Research Commentary—The New Organizing Logic of Digital Innovation: An Agenda for Information Systems Research. Information Systems Research 21 (4): 724–35.

文章来源

本文摘自：2023年6月26日已经发布的《服务化（XaaS）：数字经济的新商业范式》

徐磊 分析员 SAC 执证编号：S0080523050002 SFC CE Ref：BRO889

于钟海 分析员 SAC 执证编号：S0080518070011 SFC CE Ref：BOP246

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