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：

1. 八卦炉（训练系统）： 解决怎么训得快。

2. 赤兔（推理引擎）： 解决怎么跑得省。

3. 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。