"当前人工智能基础设施的核心任务正在发生变化。过去，AI基础设施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，而现在随着模型生态的不断丰富和智能体的广泛应用，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。"2026年1月 29日，在清程AI Ping产品发布会上，清华大学教授郑纬民如是指出。 清程极智CEO汤雄超介绍，人工智能基础设施的关注重点正在不断演进，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，清程AI Ping正是基于AI应 用和智能体快速发展的背景推出，公司的产品布局进一步完善。 清程极智联合创始人、AI Ping产品负责人师天麾在现场介绍和演示了这一平台，该平台覆盖"评测—接 入—路由—优化"的完整链路，以真实业务场景为导向，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。目前，AI Ping已覆盖30余家中国大模型API服务商 ，在 统一标准与方法论下对模型服务能力进行对比分析，可以帮助企业在复杂的模型与服务选择中提供更加 理性的决策参考。 中经 ...

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]