行业趋势与核心议题 - 人工智能大模型应用已从探索期进入关注长期、稳定、规模化运行的深水区，模型API服务的真实表现、稳定性与调用效率成为产业关注的核心议题 [1] - 人工智能基础设施的核心任务已从聚焦模型训练与推理，转变为以“智能流通”为核心的新阶段，更关注模型能力在真实业务中的高效稳定应用 [3] - 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已从“价格差异”转向“交付质量”，响应时延、吞吐能力、稳定性与上下文支持等成为关键指标 [10] 政策与产业支持 - 北京海淀区正加快构建“1+X+1”现代化产业体系，其中首个“1”即建设人工智能产业高地，支持企业围绕产业共性需求开展协同探索 [3] - 中国电子信息产业发展研究院软件与集成电路评测中心与清华大学合作，基于AI Ping提供的评测数据联合发布《2025大模型服务性能排行榜》 [8] 新产品发布：AI Ping平台 - 清程极智正式发布一站式AI评测与API服务智能路由平台——AI Ping，旨在完善大模型应用阶段的基础设施支撑 [5] - AI Ping平台聚焦大模型服务使用环节，构建“评测—接入—路由—优化”的完整链路，对不同厂商、不同模型API的延迟、稳定性、吞吐与性价比等关键指标进行长期持续观测 [7] - 该平台已覆盖30余家中国大模型API服务商，通过统一标准与方法论开展模型服务能力对比分析 [7] - 实证数据显示，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 [10] 行业合作与生态建设 - 清程极智与阿里云在模型服务“智能路由与评测体系”方面已形成协同思路，AI Ping被类比为模型服务的“智慧红绿灯” [7] - 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》，推动服务从“可用”向“好用、易用、高性价比”升级 [8] - 在中国计算机行业协会人工智能产业工作委员会指导下，清程极智联合工作组成员基于AI Ping的评测能力，梳理总结出《2025大模型API服务能力》实践案例集 [9] 实践案例与研究报告 - 《2025大模型API服务能力》实践案例集围绕模型能力演进、推理性能、交互体验、接口性价比等关键维度，集中呈现了阿里云百炼、百度智能云、华为云、火山方舟、腾讯云等多家平台在真实业务场景中的实践成果 [9] - 清程极智与华清普智AI孵化器联合发布《2025大模型API服务行业分析报告》，该报告基于AI Ping平台2025年第四季度的真实调用数据与持续性能监测结果，从模型、服务商与应用场景三个维度进行系统分析 [10]

公司产品发布 - 清程极智于1月29日发布AI Ping平台 [1] - AI Ping平台聚焦大模型服务使用环节，构建覆盖“评测—接入—路由—优化”的完整链路 [1] - 平台以真实业务场景为导向，对模型API的延迟、稳定性、吞吐与性价比等关键指标进行长期持续观测 [1] - 目前平台已覆盖30余家国内大模型API服务商，在统一标准下进行对比分析，为企业提供决策参考 [1] - 该平台被定位为一站式AI评测与API服务智能路由平台，旨在完善大模型应用阶段的基础设施能力 [3] 行业趋势与核心任务演变 - 人工智能基础设施的核心任务正在从服务于大模型训练与推理，转向以“智能流通”为核心的新阶段 [2] - 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 [2] - AI Infra的关注重点正从训练、推理部署，演进至应用阶段对服务稳定性和使用效率的更高要求 [3] 关键技术能力 - 实现智能流通的关键在于智能路由能力建设 [2] - 智能路由包括为不同任务选择最合适模型的“模型路由”，以及在多种API服务提供者间进行性能与成本优化调度的“服务路由” [2] - 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 [2] - 清程极智此前已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 [3]

行业趋势 - AI软件能力升级，降低对硬件性能的依赖，成为行业新突破口 [1] - 现代AI算法对硬件误差和噪声的容忍度显著提升，即便面对性能存在差距的国产芯片，也能通过软件优化实现预期效果 [2] - 国内企业与科研机构加码软件优化，例如清华团队的“八卦炉”训练系统与“赤兔”推理引擎、月之暗面的资源调度策略、阿里云的“AI原生应用工厂”，共同指向“软件赋能硬件”的发展方向 [2] 公司技术方案 - 公司提出软硬件结合技术路线，通过软件层面的深度创新激活国产芯片潜力 [1][3] - 公司联合江原科技推出的“品原AI一体机”搭载国产芯片，结合自研4D并行调度策略与算子融合技术，将DeepSeek-R1大模型响应速度提升30%，单卡能效比提升至主流GPU的2.5倍 [3] - 公司自研BingoAIInfra智能算力调度平台具备驱动级GPU切割能力和云原生调度能力，可对国产GPU资源进行精细化管理，实现“按需切割、灵活分配”，该产品已在多个大型智算中心项目中成功落地 [4] - 作为江原科技芯片的代理商，公司将随芯片迭代及时推出搭载最新芯片的AI一体机 [3] 公司生态布局 - 公司构建“硬件-软件-生态”全链路自主可控体系，战略投资国内自主可控芯片企业，覆盖推理芯片、通感算一体化芯片、UWB超宽带感知芯片等方向，推动“云-边-端”全链路国产化 [5] - 公司联合国产算力芯片公司共同打造国产算子库、优化推理底层算子，并与高校、芯片企业共建联合研发中心，为被投企业提供技术赋能 [5] - 公司旗下品高云操作系统向下支持全部典型国产异构芯片服务器与国产操作系统，向上兼容国产数据库、中间件及信创行业应用，形成全链路自主可控体系 [5]