萬億Token調用量驗證，PPIO如何打造新一代智能Token工廠？

Token經濟正當時

2026年的AI產業，正在經歷一場從訓練到推理的權力交接。國家數據局在3月的國新辦發布會上披露了一組數字：截至2026年3月，中國日均Token調用量已突破140萬億，相比2024年初的1000億增長了1000多倍。兩年時間內，這個數字翻了四個數量級。

Token不再是技術文檔里生僻的計量單位。它已經成為AI時代最基礎的交易單元——像電、像水、像過去的CPU核數，區別在于它的膨脹速度遠超人類歷史上任何一種基礎資源。

IDC還預測，全球年度Token消耗量將從2025年的0.0005 Peta Token躍升至2030年的15萬Peta Token，年復合增長率高達3418%。到2031年，全球活躍智能體數量將達到3.5億個。

驅動這場爆發的，正是AI賽道的結構性轉向。

2026年之前，AI產業的主戰場在訓練，堆GPU、跑參數、卷榜單。但2026年之后，推理正在成為算力消耗的主引擎。IDC測算，2026年中國AI服務器市場規模預計達3500億元，需求結構已從"訓練驅動"切換為"訓練+推理雙輪驅動"，推理服務器出貨量已逼近訓練機型。

除推理需求的不斷擴容外，智能體應用的萌芽以及推理成本的斷崖式下降都在推動行業走向爆發。越來越多共識正在行業里誕生，AI從"回答問題"走向"動手干活"，今年WAIC上，多個智能體應用和手機齊發，而每一次智能體的自主規劃、工具調用、多步驟執行，都在以指數級的方式消耗Token。

這個轉變對算力基礎設施的沖擊也是顛覆性的。

PPIO聯合創始人兼CEO姚欣告訴36氪，"傳統云計算服務的是人，程序員開一臺虛擬機至少用幾天甚至幾個月；而Agent調用任務則是碎片化、高頻化的。PPIO平臺上的Sandbox最小結算單元已經是以秒為單位"。

人在用云時，有波峰波谷，跟著工作和睡眠周期走。但Agent用云是7×24小時的。

在延遲方面，二者也有差異。人對延遲的容忍度在秒級，但Agent完成一個復雜任務需要反復調用幾十次甚至上百次，每一次幾百毫秒的延遲被循環放大后，任務執行效率就會變得不可接受。

這些差異意味著，為人類設計的云計算架構，無法直接服務于Agent。

也是在這一背景下，Token工廠成為調節算力運力不可或缺的環節，也備受市場矚目。

根據灼識咨詢數據，按2025年及2026年第一季度平均每日Token消耗量計，PPIO在中國獨立AI云計算服務提供商中排名第一。2026年4月，平臺日均Token消耗量已達1.03萬億次；到6月，這個數字進一步突破1.2萬億次，較2025年同期增長超8倍。

另據披露，PPIO的AI云計算收入從2024年的1038.7萬元躍升至2025年的1.192億元，同比增長超10倍。平臺全球注冊開發者從2024年末的12.5萬人增至2026年6月的超過66.6萬人。

解決效率難題，智能Token工廠來了

當推理成本每年下降10倍，單純提供算力資源的商業模式正在迅速失去溢價能力。真正有價值的，是誰能用更高的效率、更低的成本、更優的體驗交付Token。

PPIO定義的"智能Token工廠"，是一套圍繞Token全生命周期進行優化的大規模生產與交付體系。

姚欣告訴36氪，Token工廠概念的興起雖然是在2026年3月的GTC大會之上，但PPIO從2023年就在做推理服務，2024年已推出MaaS平臺，在這個方向上已經積累了三年多的時間。

"今天的Token工廠不稀奇，更重要的是如何將Token工廠的智能化水平不斷提升。"姚欣認為，"你買一堆算力、部署模型，看似能生產Token，但問題是，如何高質量、高效率地生產更智能的Token？"

姚欣因此提出了一個Agent時代的核心公式——Agent生產力=Token智能密度×Agent Loop時長。其中，Token智能密度決定了Agent每一步決策的質量上限，Agent Loop時長決定了Agent能持續運行多久、完成多復雜的任務。

圍繞這個公式，PPIO智能Token工廠在國內率先推出了智能模型網關，這是AI Agent的智能調度中心——關鍵決策由混合模型把關提升質量，簡單任務由模型調度自動分流到輕量模型，確保Agent用最低的Token成本、最高的智能性能把任務完成，持續推高Token智能密度。

關于混合模型，姚欣向36氪透露，PPIO正在測試將兩到三款不同模型組合使用，讓它們互相PK和討論。內部測試中，這種混合模型方式已經能夠在某些任務執行上超越GPT-5.6。"雖然單模型性能上可能還有小幅差距，但通過付出一定的算力和Token消耗，可以獲得更強的最終任務執行能力。"這意味著模型的智能上限可能不只在參數內部，還可以通過工程化的方式從外部突破。

這便是智能模型網關的運作原理，通過給AI應用提供一個混合推理系統，智能模型網關讓每次模型調用都變成一場"專家會診"。

過去，PPIO自底向上搭建了從GPU集群、到推理服務優化再到應用場景深度理解的全棧式AI云能力，背后體現的是極致的效率能力。

姚欣為我們舉例了三種典型場景，人的對話交流、智能體調用、AI編程，這三者對性能參數的要求完全不同。人追求的是秒級響應，智能體要求毫秒級，AI編程對精度的要求最高，希望少犯錯。基于不同場景做定制化優化，是PPIO與其他平臺公司的重要差異。

在具體的產品能力上，PPIO的差異化路線還體現在幾個維度：

快速集成，開箱即用。

平臺中立，不被任何模型生態綁定。姚欣向36氪透露，一個應用開發者平均要調用10到15款不同類型的模型，而且每三個月就要根據模型迭代切換一次。PPIO平臺上支持200余款開源模型統一接入，用戶切換模型只需改一行代碼。這種中立定位在開發者中建立了信任，也是切入市場的重要戰略選擇。

自研推理加速引擎，為Agent調用模式深度優化。不同于傳統云計算的通用架構，PPIO的整個技術棧從底層就在適配Agent負載的碎片化、高頻化、連續性特征。

值得一提的是，行業GPU利用率的平均水平通常在40%到50%之間，而PPIO長期維持在75%以上。姚欣告訴36氪，公司依托分布式算力調度能力，打通全球六大洲5000余個算力節點，依靠東西半球時區錯峰調度，將不同時間、空間和請求頻次的負載進行高質量融合，最終在后臺呈現出一條接近直線的利用率曲線。

現如今，算力成本正在節節上漲，能否把已經生產出來的算力"榨干凈"，直接決定了企業未來能否盈利的能力。而PPIO在這個指標上的表現，構成了其重要的護城河。

Agentic Cloud：下一波Token消耗的基建浪潮

智能Token工廠解決的是"今天如何高效生產Token"的問題。而Agentic Cloud回答的是"明天Token會被誰、以什么方式消耗"這個更宏大的命題。

2026年，全球云巨頭不約而同地發布了Agentic Cloud戰略。谷歌在Next'26大會上提出Agentic Cloud戰略，發布Agent Engine與Agentic Data Cloud；阿里云宣布完成全棧智能體化升級；亞馬遜推出AgentCore；微軟的Foundry Agent Service正式商用。目標只有一個，那便是讓Agent成為云的最核心受眾。

在WAIC 2026上，PPIO正式發布"Agentic Cloud"的全新定位，姚欣認為，這一戰略的核心邏輯是：云的第一用戶正在從人轉向AI Agent。

行業趨勢也在發生這樣的轉變，AI智能體的自主推理、工具調用、多步驟工作流具備持續、高頻、密集消耗Token的特征，對云基礎設施提出新的要求。

姚欣還向36氪分享了一組數據，全球80億人口中，可能只有20%用上了AI，真正付費的只有5%左右，這意味著，人用AI還有巨大的增長空間。但與此同時，智能體的調用正在發生指數級增長。以PPIO自身為例，300多名員工，后臺的Agent已經有近千個，開發、運維、客服等工作都在Agent化。一個人可以擁有10個、100個Agent，每個Agent都在7×24小時消耗Token。

基于這種多元的需求，PPIO對Agentic Cloud的產品架構分為了三個層級，基礎設施層、模型服務層和Agent Harness平臺層。

需要特別說明的是，Harness作為專門用于約束、指導、驗證和糾錯Agent執行的工程框架，其涵蓋了除大模型本身之外的所有環節：上下文構建、工具編排、驗證循環、成本控制和可觀測性。

沙箱是Harness的核心組件之一。去年，PPIO推出了國內首款兼容E2B接口的Agent沙箱，為Agent Harness提供安全隔離的運行環境。

姚欣提到，去年發布沙箱時，行業對智能體的理解還停留在"模型調用的手和腦"。到今年年初，隨著OpenClaw等開源智能體的普及，大家才意識到真正的痛點是長程任務、復雜任務的持續執行。

據PPIO官方透露，PPIO Agent沙箱冷啟動時延低于200 ms，采用系統級安全隔離，讓每個Agent任務運行在獨立虛擬機環境；支持上萬個沙箱同時創建，同時任務空閑時可自動暫停計費，綜合使用成本較同類產品降低90%以上。PPIO Agent沙箱上線一年，業務規模已增長超120倍。

現如今，Token定價的排序本身已經產生了規律，編程是最貴的，其次是智能體，最便宜的是給人提供對話服務。這個排序本身就說明了未來Token消耗的方向。

姚欣認為，"我們服務的對象從人變成了Agent，甚至未來的機器人。"

這個轉變正在重塑云計算的商業模式。過去云計算比拼的是功能數量、生態封閉程度。而在Agent時代，比拼的是誰能讓硅基生命跑得更快、更便宜、更穩定。PPIO的選擇是：不做封閉花園，擁抱開源；不做全棧替代，做AI時代的互補者。

Token經濟正在重新定義算力的價值尺度，而在這場重構中，效率最高的人，才能拿到最后的船票。