科技日报记者 操秀英
随着大模型应用从“能不能用”迈入“如何长期、稳定、规模化运行”的新阶段，模型API（应用程序编程接口）服务的真实表现、稳定性与调用效率成为产业关注的核心议题。近日，在北京举行的“智能跃迁，路由新境——清程AIPing”产品发布会上，来自政府部门、科研机构、云服务平台、大模型服务商及应用企业的代表，围绕大模型API服务的评测体系、工程化使用与生态协同展开深入交流。
会上，北京清程极智科技有限公司（简称清程极智）推出一站式AI评测与API服务智能路由平台“AI Ping”，其以真实业务场景为导向，对不同厂商、不同模型API的延迟、稳定性、吞吐与性价比等关键指标进行长期、持续观测。
清华大学教授郑纬民在发布会上指出，当前人工智能基础设施的核心任务正在发生变化。过去，AI Infra主要服务于大模型的训练与推理，解决“如何生产智能”的问题。随着模型生态不断丰富和智能体广泛应用，行业正在进入以“智能流通”为核心的新阶段，更加关注模型能力如何在真实业务中高效、稳定地被使用。他表示，实现智能流通的关键在于智能路由能力建设，其中既包括在多模型环境下为不同任务选择最合适模型的“模型路由”，也包括在同一模型的多种API服务提供者之间进行性能与成本优化调度的“服务路由”。两类路由能力协同发展，将形成完整的AI任务分发网络，决定人工智能系统的最终效率和使用成本。
清程极智CEO汤雄超表示，从大模型训练与微调，到推理部署的高性价比实现，再到应用阶段对服务稳定性和使用效率的更高要求，AI Infra的关注重点在不断演进。清程极智长期围绕大模型训练、推理和应用三类核心场景开展技术实践，先后推出八卦炉训练系统和赤兔推理引擎，支撑模型在多种算力环境下的高效训练与部署。随着AI应用和智能体快速发展，模型能力如何在真实业务中高效流通成为新的关键问题。基于这一背景，清程极智推出AI Ping，完善大模型应用阶段的基础设施能力。
清程极智联合创始人、AI Ping产品负责人师天麾对AI Ping 平台进行了系统介绍。该平台聚焦大模型服务使用环节，围绕模型服务评测、统一接入与智能路由等核心能力，构建起覆盖“评测—接入—路由—优化”的完整链路。平台以真实业务场景为导向，对不同厂商、不同模型API的延迟、稳定性、吞吐与性价比等关键指标进行长期、持续观测。目前，AI Ping已覆盖30余家中国大模型API服务商，在统一标准与方法论下对模型服务能力进行对比分析，为企业在复杂的模型与服务选择中提供更加理性的决策参考。
发布会现场，清程极智联合20余家大模型API服务商，共同启动《智能、可持续大模型API服务生态计划》。该计划将围绕模型服务能力评估、评测方法论建设、行业交流与成果发布等方向持续推进，推动模型API服务从“可用”向“好用、易用、高性价比”演进。
会上，清程极智与华清普智AI孵化器联合发布《2025大模型API服务行业分析报告》。报告基于AIPing平台2025年第四季度的真实调用数据与性能监测结果，指出API服务核心竞争要素正从“价格差异”转向“交付质量”，且智能路由机制可实现性能提升与成本优化。
圆桌论坛环节，来自产业与应用一线的嘉宾围绕模型API服务的工程挑战、生态协同与产业发展路径展开讨论。嘉宾们一致认为，大模型服务正迈入精细化运营阶段，评测体系、服务路由与统一管理能力将成为支撑规模化应用的重要基础设施。
（图片由活动主办方提供）
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