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中新网北京5月30日电(记者张素)“Token质量参差不齐，一些服务商的模型很‘笨’。”清华大学计算机系长聘教授翟季冬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 。
“中科创星硬科技媒体行——清程极智专场活动 ”近日在北京举行，图为清华大学计算机系长聘教授翟季冬 。主办方供图
Token ，中文名“词元 ” ，通俗来说为人工智能(AI)识别文字的最小碎片。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，翟季冬表示，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 ，翟季冬介绍说 ，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AIPing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 。
“中国拥有世界上最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。 ”翟季冬表示 ，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AIPing评测与路由服务 。(完)
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