本报记者 张伟

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 服务的真实表现、稳定性与调用效率正成为产业关注的核心议题。1月29日，在清华系国产算力软件企业北京清程极智科技有限公司举办的清程 AI Ping 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多方代表，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了深入交流。

在政府侧，中关村科学城管理委员会产业促进一处处长李楠强调，中关村科学城管委会始终支持企业围绕产业共性需求开展协同探索，通过更加开放的合作模式，让核心技术在更大范围内实现复用与验证，推动模型应用更好地实现价值释放，北京市海淀区将一如既往地为各类创新主体快速发展保驾护航。

在科研侧，清华大学教授郑纬民指出，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。

在企业侧，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 的关注重点正在不断演进。因此，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，一站式AI评测与API服务智能路由平台，完善大模型应用阶段的基础设施能力。

会上，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》。该计划未来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。

人工智能工委会智算集群工作组同步带来了《2025 大模型 API 服务能力》实践案例分享。来自阿里云百炼、百度智能云、华为云、火山方舟、腾讯云等多家平台与服务商的案例，系统展示了模型 API 服务在性能优化、成本控制与稳定运行方面的多样化探索，为行业提供了可参考的实践样本。

会上发布的《2025 大模型 API 服务行业分析报告》指出，在模型与服务商高度多样化的背景下，API 服务的核心竞争要素正从“价格差异”转向“交付质量”，包括响应时延、吞吐能力、稳定性与上下文支持等关键指标。同时，报告通过实证数据表明，在同一模型条件下，引入智能路由机制可在保障可用性的前提下，实现显著的性能提升与成本优化，为大模型 API 服务走向规模化、长期化使用提供了可验证的工程路径。

“随着 AI Ping 平台的正式发布及生态计划的启动，模型 API 服务这一长期处于‘幕后’的关键环节正逐步走向台前。”在圆桌论坛环节，与会嘉宾结合各自在模型研发、平台服务与应用落地中的实践经验一致认为，随着大模型应用不断深化，模型服务正在从“可用”阶段迈向精细化运营阶段，评测体系、服务路由与统一管理能力将逐步成为支撑下一阶段规模化应用的重要基础设施。

主办方供图