郑纬民院士：Token 服务三层架构是行业发展的必然形态
郑纬民院士指出Token服务三层架构是行业必然形态，包括生产层、中转层和调度层，需协同发力实现普惠落地。清程极智AIPing平台聚焦顶层调度，解决选型、调度、运维难题。现场发布开源模型Token服务性能评测排行榜，推动标准化与产业协同。
6月10日，一场聚焦Token云服务的研讨会在北京举办，由中国信息通信研究院云计算与数字化研究所、中国互联网协会算网云协同系统工作委员会联合组织。会议的主题很直接——怎么衡量Token云服务的质量与价值，怎么推动产业协同落地。会上同步发起的“Token云服务提质赋能计划”，更是给行业定了个调子：Token服务正从概念走向规范化运营。
中国工程院院士郑纬民在会上分享了一个核心判断：Token服务三层架构，是行业发展到一定阶段后必然形成的格局。他同时带来了清程极智打造的AI Ping一站式Token服务平台，这个平台瞄准的正是当前Token服务中选型难、调度难、运维难这几块硬骨头。
随着大模型应用大规模铺开，Token服务已经成为支撑AI产业的核心底座。一个明显的趋势是——行业不再只盯着算力规模比大小，而是开始形成分工明确、环环相扣的三层架构。
最底层是生产层，任务很直接：把物理算力转化成Token产出能力，实现从无到有。这层的竞争逻辑很清晰——谁的集群规模更大、服务更稳、能耗控制更好、模型适配效率更高，谁就站得住脚。说白了，这就是整个Token服务体系的“地基”。
中间是中转层，它的角色更像是一个资源枢纽和连接器。市面上算力和模型资源散落在各家，中转层的任务就是把这些资源整合起来，对外提供一个统一的接入通道。不过，这层目前技术门槛不算高，资源整合和流量分发是主流玩法，行业内卷也比较严重，竞争焦点更多在上游资源争夺和渠道运营上。
最顶层是调度层——这才是AI基础设施真正的“大脑”，技术壁垒也是最高的。它通过专业的评测和智能路由算法，让Token的价值最大化。这一层比拼的是评测精度、路由调度效率、跨基础设施适配能力。更重要的是，行业的标准化制定、产业升级的推动，关键也在这里。
三层架构各司其职，郑纬民的观点是：理想的产业形态需要三层协同发力，算力资源才能真正通过Token服务实现普惠落地。但话说回来，产业规模在膨胀，短板也在暴露——统一的服务标准缺失，服务商能力参差不齐，这已经成了绕不开的痛点。
针对这些难题，清程极智的AI Ping平台选择在顶层调度层发力。它的核心能力是全域信息汇总、科学评测和智能路由，目标是把整个Token服务链路串联起来。在郑纬民看来，这不止是一个评测工具或调用入口，更是一个串联产业的核心枢纽。
另外值得关注的是，清华大学翟季冬教授团队联合清程极智，在会议现场发布了2026年5月的开源模型Token服务性能评测排行榜。这次覆盖了DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.1、Kimi-K2.6、MiniMax-M2.7四款主流开源模型。
翟季冬解释得很直白：在Token服务三层架构里，底层算力和中层资源整合能力，最终都会体现在终端服务的指标上。同一款模型，服务商的工程优化、集群调度、缓存策略不同，延迟、吞吐、命中率这些数据差异就可能非常大。尤其是在大规模、高并发的生产环境里，细微的性能差距会被迅速放大，直接影响用户体验和企业成本。这次排行榜的发布，本质上是对当前Token服务市场的一次全面摸底，更希望通过标准化评测，引导底层和中转层服务商持续优化技术能力，同时也为顶层调度层提供可靠的数据支撑——推动三层架构高效协同，这才是关键所在。
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