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作者 | 趙之齊
編輯 | 包永剛
北京一月的初雪落下前，我們在清華見到了翟季冬教授。他手持保溫杯，說話很利落，即便一邊思考一邊敘述，言辭間也幾乎沒有停頓、沒有模糊地帶。
這位曾帶隊拿下15次世界超算冠軍的清華計算機系長聘教授，此刻正在拆解一個行業怪象：為什么在大模型參數狂飆、算力價格下探的當下，用戶的AI落地負擔卻越來越重？
他指出，如今Benchmark（基準測試）上的高分，在比對用戶真實需求時不一定管用，有時，同個模型在不同MaaS平臺上跑出來的效果可能差異巨大，因為部分服務商為了降低成本，會對模型進行“閹割級”量化。而面對眼花繚亂的MaaS供應商，用戶要在性能、價格與穩定性之間做取舍，往往光調研一輪市場報價，就已耗盡精力。
“把選型的主動權完全交給用戶，其實是很大的挑戰”， 翟季冬直言。這種“選擇悖論”不僅折磨著開發者，更在吞噬企業的利潤——對于企業來說，降本增效的核心可能并非追求最頂尖的模型，而是如何調度能力恰當的模型，讓昂貴的大模型處理復雜指令，讓輕量的小模型應付日常任務。
洞察到這一痛點后，由翟季冬的幾位畢業學生發起的AI Infra廠商——清程極智，開發出智能路由產品AI Ping（AI 評），希望成為算力界的“大眾點評”。
他們將分散的性能數據系統性整理，并收集用戶的使用習慣，公開不同模型與供應商的測評數據，并給用戶推薦合適的、高性價比方案。翟季冬認為，這種產品形態，有助于撬動算力行業的馬太效應——他相信，當數據越集中，模型的選擇就越精準；選擇越精準，用戶需要付出的成本就越低。
翟季冬
與我們交流時，盡管判斷明確，翟季冬說話時的語氣卻始終都是溫和的。他走進會議室時，手上拎著提前為我們備好的飲用水；對話結束后，還為北京凜冽的寒潮給我們來訪帶來的困擾而“致歉”。待人的認真，也換來了學生們的真心相待——在許多博士生習慣將導師稱為“老板”的當下，他的博士生們仍堅持稱呼他為“老師”。
這份溫和的師者風范背后，是他對算力行業叢林法則的洞察。當大模型從實驗室走向萬千企業，性能數據與用戶體驗之間的信息差該如何填平？在國內“重硬輕軟”的ToB市場中，AI Infra團隊又應該如何定位自己的存在？（關于AI Infra生存路徑的探討，歡迎添加作者微信 Ericazhao23 交流）
這些問題的答案，都藏在他的娓娓道來里。
更多的自由和選擇，并不意味著更大的幸福，有限且可比較的選項，反而能提升決策效率與滿意度——這一“選擇悖論”，正在AI模型與算力的世界里上演。
大模型井噴式發展，每個人手里都握著好幾款“AI助手”。但翟季冬捕捉到一個痛點：現在很多用戶上網挑選模型，能參考的只有很標準的Benchmark（基準測試），不少人直接沖著跑分最高的模型去——但最牛的不一定是最合適的。他直言：“模型刷了多少分，并不一定能匹配用戶的真實需求。”
究其原因，除了純粹的性能，還有很多因素會影響模型使用體驗。
供給側上，各家模型供應商的服務響應效果有所差別。以DeepSeek-v3.2模型為例，翟季冬團隊調研發現，國內提供這一API服務的廠商就有幾十家，但他們的API服務吞吐卻覆蓋從15~200 token/s，相差10倍以上；而其支持的輸入輸出長度，也從8k~160k不等，相差了20倍。
用戶對此其實早有體感：去年初DeepSeek爆火后，一眾服務商紛紛接入其API，很多人用過一輪后卻發現，同樣調用DeepSeek模型、問出相同問題，不同供應商的輸出效果卻天差地別。
答案很快浮出水面：即便接入同個模型，有的廠商會對模型做激進的量化處理，例如從FP8變成INT4，輸出的表現自然隨之改變。
連服務商的算力部署位置，也會左右模型的調用體驗：同款模型，如果用戶在北京調用，MaaS提供方在上海或深圳，體驗都會有很大差異。
此外，各玩家定價策略各異，不同階段的促銷活動還會導致成本相差甚遠。
但用戶的需求本身就是多維度的：有的更看重性價比，有的追求穩定性，有的則更在意響應速度。而不同的任務場景，也對應著不同的大模型最優解——
對于需求是“寫小說”的用戶，模型擅長寫調研報告的能力就毫無意義；而日常查天氣、問穿搭，一個輕量級的小模型也足夠用；可要是解一道復雜的科學難題，就得大參數的模型出馬。
“把選型的主動權完全交給用戶，其實是很大的挑戰”，翟季冬指出。雖然對個人免費用戶而言影響可能甚微，但對企業級用戶來說，會直接引發巨大的成本鴻溝：
同樣的預算，調用大模型可能僅能支持十萬次請求，換成小模型卻能達到百萬次量級。
理想的情況是：如果能對需求做精細化拆分，讓復雜問題匹配大模型、簡單問題對接小模型，就能實現算力成本的最優解。
而這些，都是翟季冬和清程極智團隊想解決的問題。
瞄準這些行業痛點，清程極智團隊打造出智能路由產品AI Ping（AI評）。
“AI評的‘評’，就是評測，清程對國內MaaS供應商持續測試——既測同款模型在不同廠商手中的延遲、帶寬表現，也對比不同模型在各家平臺的吞吐效率與價格成本差異”，翟季冬介紹說。
拆解來看，智能路由的能力分為兩層：一是服務商路由，在眾多API服務提供者中選擇最佳的服務；二是模型路由，在眾多大模型中選擇最佳的模型。
回顧技術的研發，翟季冬感慨，服務商路由的搭建不算是最難的事，真正難啃的硬骨頭，是如何為用戶精準匹配模型。
“要給企業的問題精準匹配模型，前提是積累他們的海量歷史數據”，但在初期，數據儲備往往不足、用戶行為畫像模糊，模型的精準選擇很難。
這個難點，在AI Ping的目標市場——個人開發者和中小企業這個群體里，被進一步放大：
AI Ping團隊發現，這類用戶對產品質量的要求幾乎是要“超出預期”，八十分的水準，在他們眼里幾乎等同于不合格，這讓產品打磨的難度陡增。
因此，在起初的冷啟動階段，團隊選擇用“笨辦法”突圍：一邊給供應商測試大量數據，用Benchmark測試準確性、延遲帶寬、價格；一邊聯合上下游企業拓展市場，在真實場景中積累用戶、沉淀數據。
解決了這個問題，另一重考驗隨即出現：面對企業的高吞吐剛需，單一供應商的算力儲備往往難以滿足。這就對平臺提出了兩大要求——強大的算力整合能力，以及國產算力接入通道的打通能力。
對此，清程極智就在AI Infra上做了大量工作，把“赤兔”推理引擎與AI Ping對接，完成了算力資源的整合調度。
截圖來自AI Ping網站
在翟季冬看來，AI Ping很像算力行業的“大眾點評”，給用戶打造一套垂直領域的解決方案。
這本質上也是一種團購邏輯：聚合海量用戶需求后，清程極智能以更大的體量與算力廠商議價。畢竟，大模型選型的核心命題，始終是成本與效率的平衡。
“這本身也會形成一種馬太效應”，翟季冬指出，“聚合的用戶越多、收集的數據越豐富，模型匹配的精準度就越高；既能幫助用戶省去更多錢，也能幫算力廠商盤活資源，我們的軟件能力也能借此賦能”。
從2025年春夏之交籌備至今，歷時近一年，AI Ping終于迎來了正式面市的時刻。
這種中立的評測甚至成了行業“裁判”：硅基流動創始人袁進輝此前在朋友圈提及，有的用戶分不清其基于國產卡的非pro版與基于國際算力的Pro版的指標差異，于是直接拋出AI Ping的測評結果作佐證。
“可以去這個網站看各項指標，很靠譜”，袁進輝這樣寫道。
來自同行的反饋，已側面印證出AI Ping作為風向標的價值。不過，一個更現實的問題也隨之浮現：對于清程極智而言，如何把這種數據影響力在商業上變現？
對話剛開場，被問及“如今Infra行業的普遍焦慮是什么”時，翟季冬的回應直指核心：
“怎么讓國內AI Infra賺到更多錢？”
在他看來，商業化的核心邏輯正在逐漸明晰：算力需求是一個非常真實的市場，怎么通過服務軟件把算力有效整合提供給用戶，會是AI Infra行業未來的重要發展方向。
這一判斷，也支撐起了清程極智的產品布局——大模型訓練智能軟件棧“八卦爐”、被譽為國產算力部署神器的“赤兔”大模型推理引擎和一站式大模型API評測和調用平臺AI Ping，本質上都是底層算力到用戶端的一個個“出口”。其中，AI Ping便通過整合模型和供應商，把軟件能力賦能到算力上，給用戶提供token和算力。
這也是清程在這兩年沉淀出來的解法。
翟季冬評論道，清程極智的核心競爭力是中間軟件層，包括編譯、通信庫、并行加速等技術，基于此，他們逐漸找到了自己的定位：和芯片廠商合作，做其系統軟件之上增量的部分，讓大模型在這些芯片上發揮出極致的效率。
圍繞這一定位，清程也在探索多種不同的商業化路徑：
一方面，將軟件與硬件打包為整機服務，針對“買了國產卡卻難落地”的痛點，讓裸機用戶也能做訓練與微調；另一方面，是通過AI Ping等平臺與算力廠商合作，提升國產算力的易用性。
而在最近與國產芯片公司的廠商交流中，翟季冬也感受到，大家對軟硬件高效協同的重要性已形成共識，“剩下的問題，無非就是這些軟件由誰去做”。
清程極智聯合創始人師天麾，也觀察到了這種行業認知的轉變。他此前向雷峰網表示：
“DeepSeek能用極少的算力卡和極低的成本，訓練出如此大規模的模型，主要依靠的是模型架構設計和Infra軟件技術，尤其是他們把大量算力加速類Infra軟件開源后，大家才真正意識到Infra的重要性。”
一個顯著標識是，以前他還需要和投資人解釋什么是Infra，進入2025年之后，這一步已經可以省略了。
但在當下，行業內也流傳著一種擔憂：
“AI Infra的價值，只存在于國產算力群雄逐鹿階段，一旦算力架構定型、大模型技術收斂，Infra的必要性也會大打折扣。”
這也是擺在所有Infra從業者面前共同的問題：下一個能證明自己價值的“地盤”會在哪里？未來如果國產算力逐漸同構，AI Infra還有存在的必要嗎？
此前，AI Infra已在架構適配、算子生成、并行通信等領域初試鋒芒，不過，這遠非終點。
在翟季冬看來，Infra的生命力源于底層架構與上層軟件的雙重迭代：“只要模型還在演進、算力架構還在融合發展，Infra的需求就會持續存在”。
他指出，即便是英偉達的CUDA生態，底層芯片同構，但由于模型側還沒有完全收斂，推理、后訓練的復雜度仍在提升：
文生圖、文生視頻等多模態模型還在興起，即將推出的DeepSeek V4，還將引入更多稀疏性相關的技術難題；AI for Science、AI for Engineering等新的應用領域迸發，也在倒逼AI Infra的底層需求發生變革。
同時，國內算力不僅廠商多，各自的架構也并不統一，這更決定了AI Infra的不可替代性。
翟季冬分析，海外算力市場的架構相對統一：英偉達與AMD占主導地位，二者的GPU架構均屬于SIMT（單指令多線程），有很強的相似性。
反觀國內，有的廠商選擇對標英偉達的SIMT架構，有的則主攻SIMD（單指令流多數據流）架構。
并且，在這幾年里，這兩種架構并非一方絕對壓倒另一方：很多芯片廠商如今都在走架構融合的路線，通過取長補短提升性能，比如華為，開始在SIMD架構里融入SIMT的設計思路；英偉達則正好相反。
在此基礎上，即便已有比較成熟的Infra項目，例如開源圈里炙手可熱的Triton——這款由OpenAI為英偉達芯片開發的算子生成工具，在適配不同架構的國產芯片時，也必須經過大量本土化改造。
而未來，隨著推理場景的全面爆發，AI Infra還將迎來新一輪的挑戰。
翟季冬直言，行業現在普遍面臨一個痛點：芯片的峰值算力與實際利用率之間存在巨大鴻溝。一塊標稱300TFLOPS算力的芯片，在大模型訓練或推理中，實際利用率往往只有10%-20%；即便是英偉達這樣的巨頭，預訓練場景下的算力利用率也僅能達到50%上下。
進入推理階段后，文字、圖像、視頻等不同任務的算力需求差異顯著，再加上對時延的極高要求，如何針對不同推理場景實現硬件性能的最大化釋放，將是AI Infra未來的核心攻堅方向。
除了這些看得見的產業機遇，翟季冬還在默默探索那些“冷賽道”，比如AI for Science等短期內難見商業價值、但對科技發展至關重要的領域。
他還與我們分享了一段近期的交流經歷：一位歸國的天文系老師告訴他，射電望遠鏡每天都會產生海量觀測數據，他們需要高效的解決方案，來完成數據的實時處理與算法分析——這無疑對AI Infra的軟硬件協同能力，提出了更高的要求。
這些眼下難見回報的探索，正藏著AI Infra的本真價值。在翟季冬眼中，這也是Infra行業可以穿越周期、走向未來的底氣。
作者長期關注AI算力上下游等方向，歡迎添加微信 Ericazhao23 交流。
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