中国移动MoMA，听劝了！

不得不说，今天，在困境中艰难转型的中国移动，更加务实了。

事情开始是这样的。

在5月初的移动云大会上，中国移动推出了MoMA，定位是一站式MaaS（Model as a Service）平台，因接入超300款主流AI模型而受到了众多关注，其中包括了央视，对其进行了转门的报道。

所谓欲戴皇冠，先承其重。巨大的曝光量，也使得MoMA被放到了聚光灯和放大镜之下。

批评，接踵而来。

批评声音很多，概括下来包括以下几点：

1、平台注册认证流程繁琐，认证时间长。

2、MoMA缺乏主流先进模型接入。

3、平台内大部分模型不支持 Function Call 功能，无法接入 AI Agent，仅能纯文字输出。

4、MoMA 定价无优势，价格与官方基本一致。

5、MoMA 更偏向品牌宣传功能，并非专注提供实用模型服务。

各路测评指向问题基本一致，有人直接评论，“所谓MoMA就是中国移动又一个面子工程，这种大央企做事简单粗暴，缺乏用户思维。”

我当时一看，完了，这么多批评声音，MoMA能不能顶得住？

结果，10天下来，我发现，这些批评声音，MoMA全听进去了，并且快速进行了有针对性的调整优化，直接把“愤怒的网友”变成了“友好的测试人员”。

我梳理了一下这些天里中国移动MoMA做的一些优化——

第一，针对“平台注册认证流程繁琐，认证时间长”的问题，这个我专门去了解了一下，流程略显繁琐，应该是因为出于对安全合规的考虑，中国移动是央企，用户数据安全是红线，因此，我知道移动云是搭建了一个完善的安全管控体系，对认证要求相对严格，以保障用户数据安全。在这个基础上，我了解到移动云已经在注册认证的全过程中设置了埋点，去监测每一环节的耗时，在守住安全底线的前提下，合理简化操作环节，平衡安全性与使用便捷性。目前，我实测的实名认证流程核心环节“人脸认证”从扫描完脸部信息到显示认证结果的时长大概在1秒左右，基本无感。

对了，对移动云的大模型应用安全体系感兴趣的可以看看这张图：

第二，针对“MoMA缺乏主流先进模型接入”的问题，从移动云公众号信息可以看到，MoMA 正在积极扩充模型储备，刚刚上架文本、语音、翻译三大品类共 11 款千问旗舰模型。与此同时，也采用自研加合作的模式，自研 “九天” 系列模型，还联动阿里、火山等行业顶尖厂商，不断引入优质第三方模型，丰富模型矩阵。对了，我补充一个观点：我认为，AI模型未必是越先进、越大，就越越好，有些任务比较简单，可能用小模型、老模型就能很好地解决，能节省算力，帮用户降低成本。

第三，针对“定价无优势”的问题，事实上，自从DeepSeek V4出来以后，经过多轮降价，各大模型的Token价格已经被压至接近底线，MoMA通过集采、谈判，价格可能会有一些折扣，但肯定不多甚至可能没有。但MoMA帮用户省钱的逻辑似乎不是这样的，它不靠单纯对标官方定价，而是通过技术手段帮用户控制成本，通过智能路由调度，简单任务匹配低成本模型、复杂任务匹配高性能模型，再加上自研推理引擎优化、模型池化等技术，提升算力利用率、降低资源消耗，从实际使用成本上给用户让利。

第四，针对“不支持 Function Call 功能”的问题，事实上，我实地验证了下，MoMA上架了多模态、语音、翻译类等多种类型模型，不局限于纯文字输出，能覆盖语音交互、实时翻译、界面自动化等多元场景。另外，据官方介绍资料，MoMA可全面支撑企业智能体、RAG 这类核心应用场景，从模型接入、调度到管理提供全链路服务，为 AI Agent 相关应用落地提供能力支撑，后续也会持续迭代模型功能，适配更多复杂使用需求，这一点我后面进一步观察反馈。

第五，针对“项目偏向品牌宣传、面子工程”的问题，事实上，今天的中国移动早已过了打造面子工程的阶段，今天的中国移动面临着巨大的转型压力，没必要也没多余的精力打造面子工程。客观来说，我认为MoMA还是相当务实的，其核心定位是服务企业和开发者的一站式 AI 能力平台，全程围绕用户实际用模型的痛点设计功能，从找模型、用模型、评模型到管模型提供全链路服务，同时规划了清晰的产品迭代路线，从基础搭建、体验升级到场景扩展逐步落地功能，核心目标是帮用户便捷、高效地使用 AI 模型。

说实话，相比于MoMA当前取得的成效，我更欣喜于中国移动把批评声音听进去了，并做出了积极的优化、回应，我觉得这对做好一个产品非常重要，这是一个良性循环，从用户中来，到用户中去。

作为一个普通用户，我倒是希望后面关注MoMA的人越来越多，批评声音越来越多，这样，MoMA可能生命力更强。