IDC：2026上半年中国MaaS市场106.3亿元，商汤大装置私有化份额9.…
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载私有化市场增速翻倍
2026年上半年，中国大模型私有化部署市场规模达到28.8亿元，与去年同期相比增长108.4%。这一增速反映出企业对数据安全、业务定制和自主可控的诉求正在转化为实际采购。在整体企业级MaaS市场106.3亿元、同比增长近9倍的背景下，私有化部署作为其中一种交付形态，同样呈现出强劲的扩张势头。商汤大装置在该细分市场以9.4%的份额位列第二，说明其在这一交付模式上已经形成一定的客户基础。市场增长的驱动力来自模型能力升级、应用场景放量以及多模态能力扩容，而客户在选择方案时，关注点已从单一模型的能力指标转向平台是否具备完整支撑能力。
从模型能力到平台能力
客户需求的变化直接影响了项目评估标准。过去以模型跑分或单点功能为主要参考，如今数据安全、业务定制、自主可控与信创适配成为必须具备的条件。与此同时，工程化交付和长期运维被视为项目成败的关键环节，客户也开始用业务指标来衡量投入产出，而非仅关注技术参数。商汤大装置针对这一趋势打造端到端多模态解决方案，并通过FDE模式与客户共同定义场景、共创模型，把交付过程前移到需求梳理阶段。这种做法的核心在于让技术团队与业务团队在同一目标下协作，减少从模型到场景之间的落差。
三十天上线如何落地
在具体项目推进中，商汤形成了AI“123”交付法则：1天明确价值、2天完成Demo、30天实现上线。这一节奏将传统项目漫长的需求确认和原型验证压缩到极短周期，使客户能快速判断方案是否匹配业务目标。以云宇星空大模型为例，该项目是全国规划资源领域首个基础大模型，上线后业务处理时长缩短60%，人均产出效率提升70%。这些数字来自实际运行中的业务指标对比，而非实验室环境下的测试结果，因此更能反映方案在真实工作流中的表现。目前商汤大装置已覆盖城市治理、AIGC、具身智能、AI for Science等场景，在先进制造领域则服务了5家上海大型国企，落地数十个具体场景。
适用边界与投入考量
私有化部署并非适合所有企业。它要求客户具备一定的算力基础设施和运维团队，同时需要为数据安全、信创适配等环节预留投入。商汤的FDE模式和“123”法则降低了场景定义和上线的时间成本，但长期运维仍依赖双方持续协作。对于业务场景明确、数据敏感度高、且希望自主掌控模型迭代节奏的客户，这一路径的匹配度较高；而对于需求分散、迭代频率低的场景，则需要权衡部署成本与业务收益。客户以业务指标衡量投入产出，意味着方案提供方需要在前端就明确价值锚点，而非在上线后再补做效果评估。
为什么值得看
国内企业级MaaS半年破百亿、私有化翻倍增长，商汤份额与交付方法论提供了观察大模型To B落地的具体样本。
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