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专家建言AI时代“水电煤”高效流通

清华大学团队推出赤兔推理引擎与AI Ping平台,解决Token服务市场的成本高、响应慢、选型难等问题,推动国产算力与模型的高效适配与规模化落地。

专家建言AI时代“水电煤”高效流通

发布时间:2026/6/3

“Token质量参差不齐,一些服务商的模型很‘笨’。”清华大学教授近日在一场活动上说,部分服务商的慢响应比例接近20%,这意味着其提供的五分之一的服务都有问题。

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Token,中文名“词元”,通俗来说为人工智能(AI)识别文字的碎片。国家数据局发布数据显示,今年3月,中国日均Token调用量已突破140万亿,较2024年初的1000亿增长超千倍。

有观察认为,全球AI产业已进入规模化落地的关键阶段,Token成为AI时代的“水电煤”,是大模型服务与智能应用的核心生产要素。

近日在北京举行的“中科创星硬科技媒体行——清程极智专场活动”上,清华大学教授表示,伴随Agent智能体、多模态应用快速普及,Token正从交互用量转向生产用量,直接推动产业对推理效率、部署成本、服务稳定性的要求持续攀升。

Token需求爆发,国产算力与国产模型迎来高速发展,但二者之间的推理环节却长期依赖海外引擎。同时,Token服务市场面临的乱、贵、慢、选型难等突出问题,也成为制约AI技术普惠化、规模化落地的瓶颈。

作为清程极智首席科学家,清华大学教授介绍说,团队针对大模型部署成本高、国产算力适配不足的痛点推出赤兔推理引擎。同时,面对Token服务市场服务商林立、指标混乱、选型成本高的行业乱象,打造AI Ping一站式大模型服务评测与API智能路由平台。

据悉,该平台已接入600余个大模型服务,覆盖文本、图片、视频等全场景,通过7*24小时多地域分布式监测,实时输出延迟、吞吐、可靠性、价格等核心指标,数据真实可核验。

“中国拥有世界上繁荣的开源模型生态,AI算力持续增长。通过Token调用使用AI大模型的用户也日益增多。”清华大学教授表示,他们将持续深耕AI基础设施领域,坚持核心技术自主可控,不断迭代赤兔推理引擎对国产芯片的适配能力,完善AI Ping评测与路由服务。

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