中国工程院院士、清华大学教授郑纬民指出，人工智能基础设施建设的重心已经转移。过去，它主要用于支持大模型的训练和推理，现在则要解决“智能流通”问题。随着智能体应用的普及，产业步入了新阶段。郑纬民院士解释，实现高效“智能流通”的关键是建立“智能路由”能力，这包括根据任务特性选择合适模型的“模型路由”，以及在不同API服务提供商之间动态调度任务的“服务路由”。两者协同作用，将构成一个高效的AI任务分发网络。 为了凝聚共识，清程极智联合二十余家国内大模型API服务商，发起了《智能、可持续大模型API服务生态计划》。该计划从行业整体利益出发，致力于完善评估体系、共享最佳实践并定期发布创新成果。其目标是推动大模型API服务从“可用”提升到“好用、易用且具高性价比”。 清程极智发布了“AIPing”一站式大模型API评测与智能路由平台。它并非简单的性能测试工具，而是涵盖了评测、接入、路由和优化的全链路服务体系。平台负责人强调，核心是以真实业务需求为导向，建立长期观测机制。该平台目前已接入超过三十家国内主要大模型服务商的API，尝试对各类模型的服务能力进行客观呈现。 我国人工智能产业正从验证能否使用转向追求长期、稳定、高效且经济的规模化部署。在这个关键节点，AIP、AI及API的实际性能、运行稳定性和调用成本效益成为影响技术落地与产业发展的核心要素。清程极智的这一平台为企业提供了基于数据驱动的理性决策参考。这将有助于改变以往依赖单一品牌或经验判断的选型模式。 中国工程院院士、清华大学教授郑纬民表示，早期基础设施主要解决智能如何生成的问题。随着生态丰富和应用兴起，产业正步入以智能流通为核心的新阶段。清程极智发布的“AIPing”平台有助于降低人工智能技术的应用门槛与使用成本。随着生态计划推进和技术成熟，有望加速赋能实体经济各领域。 统一评测标尺与智能路由平台的出现不仅给企业提供了决策工具，还通过透明评估环境激发了服务商优化服务的动力。这标志着我国人工智能产业生态建设进入了注重协同、效率与可持续发展的新阶段。从关注模型能力到关注服务效能的转变体现了我国人工智能产业正朝着纵深和务实方向迈进。