今日行业报告传递新研究成果,《18款禁用软件APP安装免费，揭秘免费背后的真相与风险》

今日官方渠道传达最新成果,火山引擎终于押中了MaaS的爆发,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。家电问题反馈专线，多渠道受理投诉

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可视化故障排除专线,近期相关部门更新行业成果,《18款禁用软件APP安装免费，揭秘免费背后的真相与风险》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电客服电话，系统自动派单处理

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本周数据平台今日多方媒体透露研究成果,本月行业协会发布重磅通报,《18款禁用软件APP安装免费，揭秘免费背后的真相与风险》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：智能派单系统，维修师傅快速上门

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刚刚信息中心公布关键数据:本周行业报告更新最新政策,《18款禁用软件APP安装免费，揭秘免费背后的真相与风险》

随着移动互联网的快速发展，越来越多的软件APP出现在我们的生活中，为我们提供了便捷的服务。然而，在享受这些便利的同时，我们也需要警惕一些潜在的风险。近期，网络上流传出一份“18款禁用软件APP安装免费”的清单，引起了广泛关注。本文将带您揭秘这些免费软件背后的真相与风险。 一、免费软件的诱惑 这份清单中的软件涵盖了社交、娱乐、办公等多个领域，它们都有一个共同的特点——免费。对于用户来说，免费软件无疑具有很大的吸引力。毕竟，谁不愿意用免费的东西呢？然而，免费背后往往隐藏着诸多风险。 二、免费背后的真相 1. 广告植入：免费软件为了盈利，往往会通过在软件中植入广告来获取收入。这些广告可能涉及虚假信息、诈骗等，给用户带来安全隐患。 2. 数据收集：免费软件在安装和使用过程中，可能会收集用户的个人信息，如通讯录、地理位置等。这些信息可能会被不法分子利用，造成用户隐私泄露。 3. 隐私风险：部分免费软件可能存在恶意代码，一旦用户点击下载，就可能被植入病毒、木马等，从而威胁到用户的设备安全。 4. 功能限制：免费软件往往在功能上存在限制，需要用户付费才能解锁全部功能。这可能导致用户在享受服务的过程中，频繁遇到付费提示，影响使用体验。 三、风险防范 1. 选择正规渠道下载：用户在下载软件时，应选择正规的应用商店或官方网站，避免下载到带有恶意代码的软件。 2. 注意权限设置：在安装软件时，仔细阅读权限说明，对于不必要的权限请求，可以拒绝授权。 3. 及时更新软件：定期更新软件，修复已知的安全漏洞，降低被恶意攻击的风险。 4. 使用安全防护工具：安装杀毒软件、防火墙等安全防护工具，实时监测设备安全，防止病毒、木马等恶意代码入侵。 四、总结 虽然“18款禁用软件APP安装免费”的清单引起了许多关注，但我们不能忽视免费软件背后存在的风险。在享受免费软件带来的便利的同时，我们要提高警惕，防范潜在的风险。通过选择正规渠道下载、注意权限设置、及时更新软件和使用安全防护工具等方法，确保我们的设备安全和个人隐私不受侵害。

文丨阑夕IDC 有个报告是我从去年就开始注意的：中国大模型公有云服务市场分析，这是对国内 AI 产业「商品化」最客观也是最真实的数据反馈。它直接反映了大模型的应用规模，而不是把 IaaS、PaaS 打包一起统计，可以说是 tokens 经济最核心的指标。比如去年中国整个公有云的 Tokens 调用量几乎是从无到有的飙升到了 114.2 万亿次，已经呈现出了爆发趋势，前天 IDC 又更新了今年上半年的报告，Tokens 的调用总量达到 536.7 万亿次，半年的时间干了去年全年接近 5 倍的活儿。这张环比数据表的信息量很大，可以看到 2 个异军突起的增长拐点，分别在 2024 年 7 月和 2025 年 2 月，这两个时间发生了什么事？2024 年 7 月，豆包掀起大模型降价风潮的影响出现，因为把旗舰模型的计费标准从「几分钱」降低到「几厘钱」，几乎是以一己之力凭空创造出了大模型公有云这个市场；2025 年 2 月，DeepSeek-R1 全球爆火，不但打响了大模型领域的成本革命，也把 AI 云的负载压力从预训练切换到了推理，从此开源模型百花齐放，进一步促进了模型商品化的渗透率。整个连锁反应的结果，就是 MaaS（模型即服务）这种商业模式的拔地而起，以及最早布局 MaaS 的火山引擎，现在拿到了 49.2% 的市场份额，相当于全行业的半壁江山。注意，这个统计并不包括豆包、抖音等字节内部产品，完全是外部企业客户的调用量。当然，MaaS 只是 AI 云的赛道之一，基于统计口径的不同，阿里云、百度云也都能在 IaaS、PaaS 等赛道拿到另外的第一名，但就含金量而言，MaaS 是最能证明大模型行业发展情况的晴雨表。因为 MaaS 的调用量大，也够直接，模型好不好用、该怎么改的评测集，都是只有通过调用才能得到的信息，卖 GPU 是拿不到这类数据的，所以火山引擎从一开始就是把 MaaS 作为 AI 云的核心目标，这对兄弟部门的豆包也有帮助：「大的使用量，才能打磨出好模型，并且大幅降低模型推理的单位成本。」MaaS 是一个边缘创新的典型产物，因为营收和利润的起点都很低，传统云厂商都不太看得上，还是卖算力最赚钱，像是甲骨文这种千亿美金级别的锁单带动股价飙涨，才是聚光灯下的主流叙事。但是对于开发者来说，原生化的 AI 云才是刚需，去买算力部署模型，门槛天然就高，比如我们都知道，DeepSeek 已经是大模型里的价格屠夫了，但要训练一套完整的 DeepSeek MoE 模型，至少需要 320 张 GPU，这就不是普通开发者能说上就上的。所以 MaaS 这种群众路线的服务才越来越受欢迎，它相当于一家模型商店，把市面上的模型都封装到了云上，开发者不必关心技术细节，只需按量付费，直接调用模型的核心能力——文本生成、图像识别、语音转换等——为己所用。有个对 MaaS 模式的体验形容特别恰当：拎包入住，丰俭由人。Quest Mobile 在 2025 中国移动互联网半年大报告里也提到过一个点，在国内的 AI 应用侧，插件产品的规模要明显高于原生产品，什么意思呢，就是大家期待的杀手级 App，可能并没有那么快出现，与此同时，AI 又已经变得无处不在了，以新功能的形式。在这个渗透过程里，MaaS 市场就是最大的幕后功臣，一个社交产品的开发者，如果想要新增一个 AI 头像的绘制功能，完全可以不用重复造轮子，专门训练一个图片模型出来，而是可以像去超市购物那样，在 MaaS 市场里挑一个价格和性能最适合的，然后用接口的方式加到自己的产品里，即开即用。美国 BI 平台 Databricks 的负责人今年也说过来自业务侧的反馈：「大多数企业并不想成为 AI 专家，他们只是需要开箱化的 AI 解决方案，而且微调和管理开源模型的复杂性对他们而言依然是一个难以跨越的门槛。」所以像是 OpenAI 和 Anthropic 在面对免费平替的开源模型时还是非常能打，而拥有企业级服务经验的 Salesforce 和 Oracle 也在老树新芽般的高速增长，模型的原始智能水平固然重要，但更值钱的地方在于它驱动产品的质量和可用性。某种意义上，MaaS 才是真正的大模型竞技场，像是火山引擎之所以占有率独一档，就是因为它能汇聚市面上最新、最领先的模型，还是用超市的比喻来理解，就是供应链的竞争力制胜，比如 Google 的新图片模型 nano-banana 刷屏之后，唯一能跟上硬刚的，就是字节的 Seedream 4.0，刚刚登顶 LMArena，而在火山引擎，这些顶级模型都在摆货架上「予取予求」。而且即便有微调和训推需求，火山引擎的 Infra 效率也是行业领先的，像是 DeepSeek-V3.1 这种开源模型在火山引擎上的表现指标也非常漂亮，这些都会最终体现到开发者的体验端，形成用量越多、进步越快的正循环。前几天看到有条推文，说 OpenAI 曾经明确表示 GPT-4o、o1、o3、o3-mini 这样说命名对用户来说太不友好了，要用 GPT-5 来做统一和简化，现在来看，这话 OpenAI 只做到了一半，确实只有 GPT-5 一个模型了，然而我们看到迎面走来的方阵分别是：GPT-5、GPT-5 auto、GPT-5 thinking、GPT-5 pro、GPT-5-mini、GPT-5-nano ⋯⋯本质上，模型商品化的主要瓶颈，还是 Tokens 不够用，于是不得不人为设置各种档位，在让大模型变成自来水那样按需取用的生活资源这件事情上，MaaS 平台的用武之地和长期价值，一定会与日俱增。前几个月我还在说，基于 Google 的 Q2 财报，Google 云 5 月的 Tokens 调用量是 480 万亿次，到了 7 月就涨到了 980 万亿次，不但增长极高，而且单月就已经相当于去年中国公有云总计调用次数的 8 倍之多了。但在对齐比较对象之后，就会发现如果让豆包「出战」，在规模上甚至是可以和 Google 正面硬刚的：火山引擎在 6 月的一次大会上披露过，截至 2025 年 5 月，豆包大模型的日均 Tokens 调用量是 16.4 万亿次，拉到月均来算，就是 500 亿次以上，比同期的 Google 只多不少。换句话说，这个行业还没有到冲刺的阶段，但头部大模型厂商都已经跑出了冲刺的速度，增长速度一个比一个吓人，云上一日，人间一年，我就感觉到快。你们也可以参与预测一下，半年后 IDC 公布 2025 年全年中国大模型公有云的 Tokens 调用量时，会出现一个什么量级的数字？