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本報(bào)記者 張偉

隨著大模型應(yīng)用從“能不能用”邁入“如何長期、穩(wěn)定、規(guī)模化運(yùn)行”的新階段，模型 API 服務(wù)的真實(shí)表現(xiàn)、穩(wěn)定性與調(diào)用效率正成為產(chǎn)業(yè)關(guān)注的核心議題。1月29日，在清華系國產(chǎn)算力軟件企業(yè)北京清程極智科技有限公司舉辦的清程 AI Ping 產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上，來自政府部門、科研機(jī)構(gòu)、云服務(wù)平臺(tái)、大模型服務(wù)商及應(yīng)用企業(yè)的多方代表，圍繞大模型 API 服務(wù)的評(píng)測(cè)體系、工程化使用與生態(tài)協(xié)同展開了深入交流。

在政府側(cè)，中關(guān)村科學(xué)城管理委員會(huì)產(chǎn)業(yè)促進(jìn)一處處長李楠強(qiáng)調(diào)，中關(guān)村科學(xué)城管委會(huì)始終支持企業(yè)圍繞產(chǎn)業(yè)共性需求開展協(xié)同探索，通過更加開放的合作模式，讓核心技術(shù)在更大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)復(fù)用與驗(yàn)證，推動(dòng)模型應(yīng)用更好地實(shí)現(xiàn)價(jià)值釋放，北京市海淀區(qū)將一如既往地為各類創(chuàng)新主體快速發(fā)展保駕護(hù)航。

在科研側(cè)，清華大學(xué)教授鄭緯民指出，當(dāng)前人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的核心任務(wù)正在發(fā)生變化。過去，AI Infra 主要服務(wù)于大模型的訓(xùn)練與推理，解決“如何生產(chǎn)智能”的問題；隨著模型生態(tài)不斷豐富和智能體廣泛應(yīng)用，行業(yè)正在進(jìn)入以“智能流通”為核心的新階段，更加關(guān)注模型能力如何在真實(shí)業(yè)務(wù)中高效、穩(wěn)定地被使用。

他表示，實(shí)現(xiàn)智能流通的關(guān)鍵在于智能路由能力建設(shè)，其中既包括在多模型環(huán)境下為不同任務(wù)選擇最合適模型的“模型路由”，也包括在同一模型的多種 API 服務(wù)提供者之間進(jìn)行性能與成本優(yōu)化調(diào)度的“服務(wù)路由”。兩類路由能力協(xié)同發(fā)展，將形成完整的 AI 任務(wù)分發(fā)網(wǎng)絡(luò)，決定人工智能系統(tǒng)的最終效率和使用成本。

在企業(yè)側(cè)，清程極智 CEO 湯雄超表示，從大模型訓(xùn)練與微調(diào)，到推理部署的高性價(jià)比實(shí)現(xiàn)，再到應(yīng)用階段對(duì)服務(wù)穩(wěn)定性和使用效率的更高要求，AI Infra 的關(guān)注重點(diǎn)正在不斷演進(jìn)。因此，清程極智長期圍繞大模型訓(xùn)練、推理和應(yīng)用三類核心場(chǎng)景開展技術(shù)實(shí)踐，先后推出八卦爐訓(xùn)練系統(tǒng)和赤兔推理引擎，支撐模型在多種算力環(huán)境下的高效訓(xùn)練與部署。隨著 AI 應(yīng)用和智能體快速發(fā)展，模型能力如何在真實(shí)業(yè)務(wù)中高效流通成為新的關(guān)鍵問題?；谶@一背景，清程極智推出 AI Ping，一站式AI評(píng)測(cè)與API服務(wù)智能路由平臺(tái)，完善大模型應(yīng)用階段的基礎(chǔ)設(shè)施能力。

會(huì)上，清程極智聯(lián)合20余家大模型API服務(wù)商，共同啟動(dòng)《智能、可持續(xù)大模型 API 服務(wù)生態(tài)計(jì)劃》。該計(jì)劃未來將圍繞模型服務(wù)能力評(píng)估、評(píng)測(cè)方法論建設(shè)、行業(yè)交流與成果發(fā)布等方向持續(xù)推進(jìn)，推動(dòng)模型 API 服務(wù)從“可用”向“好用、易用、高性價(jià)比”演進(jìn)。

人工智能工委會(huì)智算集群工作組同步帶來了《2025 大模型 API 服務(wù)能力》實(shí)踐案例分享。來自阿里云百煉、百度智能云、華為云、火山方舟、騰訊云等多家平臺(tái)與服務(wù)商的案例，系統(tǒng)展示了模型 API 服務(wù)在性能優(yōu)化、成本控制與穩(wěn)定運(yùn)行方面的多樣化探索，為行業(yè)提供了可參考的實(shí)踐樣本。

會(huì)上發(fā)布的《2025 大模型 API 服務(wù)行業(yè)分析報(bào)告》指出，在模型與服務(wù)商高度多樣化的背景下，API 服務(wù)的核心競(jìng)爭(zhēng)要素正從“價(jià)格差異”轉(zhuǎn)向“交付質(zhì)量”，包括響應(yīng)時(shí)延、吞吐能力、穩(wěn)定性與上下文支持等關(guān)鍵指標(biāo)。同時(shí)，報(bào)告通過實(shí)證數(shù)據(jù)表明，在同一模型條件下，引入智能路由機(jī)制可在保障可用性的前提下，實(shí)現(xiàn)顯著的性能提升與成本優(yōu)化，為大模型 API 服務(wù)走向規(guī)?；?、長期化使用提供了可驗(yàn)證的工程路徑。

“隨著 AI Ping 平臺(tái)的正式發(fā)布及生態(tài)計(jì)劃的啟動(dòng)，模型 API 服務(wù)這一長期處于‘幕后’的關(guān)鍵環(huán)節(jié)正逐步走向臺(tái)前?！痹趫A桌論壇環(huán)節(jié)，與會(huì)嘉賓結(jié)合各自在模型研發(fā)、平臺(tái)服務(wù)與應(yīng)用落地中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)一致認(rèn)為，隨著大模型應(yīng)用不斷深化，模型服務(wù)正在從“可用”階段邁向精細(xì)化運(yùn)營階段，評(píng)測(cè)體系、服務(wù)路由與統(tǒng)一管理能力將逐步成為支撐下一階段規(guī)?；瘧?yīng)用的重要基礎(chǔ)設(shè)施。

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