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【环球网科技综报道】人工智能基础设施（AI Infra）是支撑人工智能技术演进与产业落地的核心底座，其发展始终与行业需求同频共振。在人工智能大模型爆发初期，AI Infra通过能子、优化训练框架、理引擎等关键技术突破，集中支撑了“智能的生产”——助力大模型持续迭代升、实现规模化理部署，动人工智能从理论走向实践。如今，随着大模型生态日益繁荣、智能体加速涌现，人工智能正从技术研发阶段迈向“赋能千行百业”的度融期，AI Infra的使命也随之升，需聚焦“智能的流通”，为人工智能技术触达终业务场景、赋能实体经济扫清障碍。

“在未来，人工智能服务应当像水电气样，能够自动流向有需要的地。”清华大学计机系教授翟季冬在接受记者采访时这样展望。日前召开的中央经济工作会议在任务中明确“化拓展‘人工智能+’”，人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会理广泛度融，将全位赋能千行百业，为经济社会发展增添新活力。在此背景下，如何通大模型从技术研发到产业应用的“后公里”，让智能服务匹配场景需求，已成为行业亟待破解的核心课题。

对此，翟季冬团队提出：AI Infra的下站，不再是单纯的“堆力”，而是要着力“修管道”——通过“智能路由”技术，将适的模型、优质的服务调度至千行百业的各类应用场景。

在翟季冬看来天津橡塑胶厂家，智能路由的核心需攻克两大关键挑战：是“模型路由”，即在层出不穷的差异化大模型中筛选出适配特定任务的优模型；二是“服务路由”，即在同模型的多元API服务提供者中，匹配到满足安全、率、成本等需求的佳服务。

从“造聪明”到“送聪明”：AI 基础设施进入流通时代

过去十年，国内 AI 产业重生产、轻流通：训练端，国产芯片、框架、子持续突破，千卡、万卡集群接连投用；理端，DeepSeek、Kimi、GLM 等国产大模型相继开源，参数规模屡创新。

“当模型像商品样大丰富，‘选谁、用谁、怎么用划’反而成了卡脖子新问题。”翟季冬说。

今年1月，工信部等八部门联印发的《“人工智能+制造”项行动实施意见》中指出，到2027年，动3至5个通用大模型在制造业度应用，形成特化、全覆盖的行业大模型，造100个工业域质量数据集，广500个典型应用场景。

实现路径之天津橡塑胶厂家，就是要把“得出”的智能，通过、安全、低成本的“路由器”配送到工厂车间、医院诊室，赋能千行百业。

“模型路由”：让万亿、百亿参数模型各尽其才

“AGI 不是个，而是群。”翟季冬用句话概括未来格局。不管从模型结构的发展还是力形态的多样来看，未来当我们拥有通用人工智能（AGI）时，不会出现单个AGI统天下的情况，而是多个AGI和多的弱AI共同为人类服务。

翟季冬以“万亿参数 A 模型”与“百亿参数 B 模型”举例：A 模型得分 99，但运行慢、成本；B 模型得分 80，却快且省。如果由 AI 自己当“调度员”，把 B 模型能解决的 80 分任务全部留在“经济舱”，剩余难题再升舱到 A 模型，整体分数仍可保持 99，平均成本却下降八成，响应速度提升五倍。

“这就是‘用 AI 给 AI 派单’。模型路由将会给行业带来巨大的价比提升空间，PVC管道管件粘结胶可以预见模型路由将是未来段时期的重要研究课题。”翟季冬告诉记者。

“服务路由”：同样个模型天津橡塑胶厂家，API 服务也要“货比三”

“模型只是‘面粉’，API 服务才是开发者需要的‘面包’。”即使是同个模型，不同供应商提供的API服务在速度、价格、稳定面也是有所差异的。翟季冬给出另组数据：根据智能服务聚平台AI Ping发布的数据，境内提供deepseek-v3.2模型API服务的厂商有数十，其API服务的吞吐相差10倍（15~200 token/s），支持的输入输出长度相差20倍（8k~160k），服务定价、流量限制、服务稳定各异。

服务差异的底层原因是不同的力设备、不同的系统软件、不同的商业策略等。对用户而言，在众多API服务中选择并非易事。用户关心的是安全、能力、速度、稳定、价格五道关，但市场缺乏把统的“尺子”，在用户那里体现的就是短时间获得多个平台不同数据的需求。因此，完善可靠的测试系统是实现质量服务路由的基础前提。

国产力“换道车”的新机遇

“避力卡脖子，把国产力用起来，已经是AI行业的共识。”翟季冬说。 在他看来，“服务路由”恰好提供了新的商业化切口。受制于软件生态的成熟度，目前普通开发者直接使用国产力设备仍有定门槛。但大模型API服务具有标准的接口，可以规避直接使用国产力设备面临的生态不兼容的问题。服务路由可以根据用户的要求调度至基于国产力的服务，用户需自行移植适配，甚至需关心底层硬件是海光、昇腾还是寒武纪，只要接口符行业标准，路由系统就能自动把任务调度到“价比”的国产卡上，用户力国产化需求即可轻松满足。

目前国产力的硬件指标已经足够承载大部分场景的智能服务需求，只需进步提升国产力部署智能服务的能，就能在部分条件下取得相比海外力的价比优势，形成国产力的商业闭环。

提升国产力部署智能服务的能表现，根本在于面向国产力架构原生设计实现并度优化的理引擎。国产力与海外力在硬件架构和软件生态上法兼容，直接将海外力上的理引擎移植到国产力上会面临水土不服的问题，其面向海外力进行的度优化也法在国产力上取得同样果。

以清华团队开源的理引擎“赤兔Chitu”为例，Chitu在海外力平台上与vLLM等主流开源项目能持平，而在国产平台上优势显著，这正是因为Chitu面向国产平台进行了大量原生开发与优化。出于对接上层模型的便利考量，目前大多数国产力厂商仍然采用移植海外理引擎的案，在快速兼容模型生态的同时，也制约了底层力的发挥空间，未来随着国产力生态的发展，将会多采用国产力原生的理引擎。

“智能路由”引AI Infra新向

当前，我国正加快进新型基础设施建设，人工智能作为数字经济的核心驱动力，其基础设施的完善程度直接关系到产业竞争力的提升。翟季冬教授称，智能路由的探索与实践，不仅是AI Infra技术边界的拓展，是对“人工智能赋能千行百业”的有力支撑。它通过优化模型选择与服务配置，实现了智能服务的、廉价、稳定、安全流通，既契国“降本增”的发展要求，也为力国产化、数据要素价值释放提供了可行路径。

尽管智能路由在测评体系完善、调度法优化等面仍面临挑战，但随着人工智能技术的持续迭代和产业生态的不断成熟，这关键环节的技术突破值得期待。在翟季冬看来天津橡塑胶厂家，未来，随着智能路由成为AI Infra的标准配置，人工智能服务将便捷地融入生产生活各域，为数字建设注入强劲的动力，动我国人工智能产业在全球竞争中占据有利地位。（心月）

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