在大模型领域，我们已经度过了那个「惊叹于它能说话」的草创期。现在的开发者和企业，更关心的是一个很现实、甚至有点「市侩」的问题：这个 API 稳不稳？贵不贵？能不能支撑几十万次的日活？ 1 月 29 日，清程极智在北京交出了一份关于「模型流通」的答卷：AI Ping。 这不是又一个大模型，而是一个试图理顺大模型 API 乱象的「路由器」。 从炼丹到送货，AI Infra 的重心变了 清华大学教授郑纬民在发布会上点出了一个关键趋势：AI 基础设施（AI Infra）的任务变了。 如果说过去几年大家都在卷「如何生产智能」（训练和推理），那么现在，行业正进入「智能流通」阶段。简单来说，大模型能力现在就像电和水，如何高效、稳定地输送到业务端，成了新的瓶颈。 清程极智 CEO 汤雄超认为，AI 应用的演进逻辑很清晰： 八卦炉（训练系统）： 解决怎么训得快。 赤兔（推理引擎）： 解决怎么跑得省。 AI Ping（路由平台）： 解决在复杂的 API 丛林里，怎么选、怎么连、怎么换。 AI Ping：大模型界的「高德地图」+「红绿灯」 现在的开发者很痛苦：市面上几十家 API，同一个模型在不同厂商那里的延迟、稳定性、性价比天差地别。选型像抽奖，切换像迁坟。 AI Ping 的核心逻辑就是通过「评测—接入—路由—优化」的闭环，把这种不确定性抹平： 全天候体检： 持续监测 30 多家大模型 API 的延迟、吞吐和稳定性。 智能路由： 像导航软件避开拥堵路段一样，AI Ping 可以根据实时性能，在多模型、多厂商之间进行动态调度。 一站式接入： 屏蔽复杂的接口协议，让开发者不再为调通不同家的 API这种苦活累活浪费时间。 阿里云政企行业咨询总监程晶给了一个很形象的比喻：AI Ping 就像模型服务的「智慧红绿灯」。它不仅告诉你哪条路通，还能帮你精准匹配资源，把试错成本降到最低。 一份揭开 API 遮羞布的报告 发布会不仅有产品，还有一份硬核的《2025 大模型 API 服务行业分析报告》。 基于 AI Ping 在 2025 年第四季度的真实调用数据，报告撕开了行业的现状：API 的竞争已经从单纯的价格战转向了「交付质量战」。 核心洞察： 在同一模型条件下，引入智能路由机制，可以在保证不掉线的前提下，显著压低成本并提升响应速度。 这对于那些正在做智能体（Agent）或大规模交互应用的初创公司来说，无异于一颗定心丸。面壁智能、知潜、HSRIM 等应用方在现场的分享也印证了这一点：当应用进入规模化阶段，稳定一致的调用体验，比模型智商高那么一点点，要重要得多。 幕后功臣走向台前 从智谱、硅基流动到蓝耘、ChatExcel，这次发布会几乎聚齐了国内大模型生态的半壁江山。大家达成了一个共识：大模型应用正在从精耕细作转向规模化运营。 当 API 调用不再是一门玄学，大模型才真正具备了改造现实产业的底气。清程极智的 AI Ping，正是想通过这一套智能路由系统，让 AI 的流动像扫码支付一样丝滑。
