（来源：经济日报）

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在近日举办的清程AI Ping产品发布会上，清程极智联合华清普智AI孵化器对外发布了《2025大模型API服务行业分析报告》。《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，对当前大模型API（应用程序编程接口）服务的供给结构与使用特征进行了系统分析。

根据《报告》，在大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正从“价格差异”转向“交付质量”，即响应时延、吞吐能力、稳定性与上下文支持等关键指标。

“实证数据表明，在同一模型条件下，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，这为大模型API服务走向规模化提供了可验证的工程路径。”《报告》指出。

发布会上，围绕大模型API服务的评测体系、工程化使用与生态协同等议题，来自政府部门、科研机构、云服务平台、大模型服务商及应用企业的多方代表展开深入交流。

清华大学教授郑纬民说，当前人工智能基础设施的核心任务正在发生变化。过去，AI Infra（人工智能基础设施）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；随着模型生态不断丰富和智能体广泛应用，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。

清程极智CEO汤雄超介绍了企业定位和产品布局。他表示，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，AI Infra的关注重点正在不断演进。随着AI应用和智能体快速发展，模型能力如何在真实业务中高效流通成为新的关键问题。基于这一背景，清程极智推出AI Ping，一站式AI评测与API服务智能路由平台，完善大模型应用阶段的基础设施能力。目前，AI Ping已覆盖30多家中国大模型API服务商。

嘉宾分享环节，阿里云政企行业咨询总监程晶介绍了大模型服务规模化过程中需要重点关注的问题。中国电子信息产业发展研究院软件与集成电路评测中心副主任翟艳芬对人工智能产业发展及趋势进行了分析。

发布会现场，清程极智联合20余家大模型API服务商，共同启动了《智能、可持续大模型API服务生态计划》。

在行业分享与成果发布环节，面壁智能联合创始人周界从大模型能力演进的底层逻辑出发，结合数据治理与模型能力密度提升的实践，分享了在模型快速迭代背景下，通过高质量数据治理与科学化评估机制支撑模型能力稳定演进的经验。知潜创始人兼CEO周子龙则结合面向求职与招聘场景的AI应用实践，介绍了在多模型协同调用场景下，对模型API稳定性、响应性能与调用成本的现实要求，并分享了通过接入AI Ping降低工程复杂度、支撑应用规模化运行的探索。HSRIM次元陪伴项目发起人吴佳桐从互动型应用出发，结合“有温度的角色”实践，分享了在陪伴类与情感交互场景中，对模型API连续稳定调用、多模型协作与体验一致性的具体需求，呈现了模型API服务在新型应用形态中的实际价值。

圆桌论坛环节，来自产业与应用一线的多位嘉宾围绕模型API服务的工程挑战、生态协同与产业发展路径展开深入讨论。（经济日报记者 沈慧）