Token经济正迎来蓬勃发展。 2026年，人工智能产业正经历从模型训练到推理应用的重心转移。据国家数据局在3月国新办发布会上公布的数据，截至2026年3月，中国日均Token调用量已超过140万亿，较2024年初的1000亿激增千余倍，在两年内实现了数量级的飞跃。 Token已不再是晦涩的技术术语，而是AI时代最基本的交易媒介，如同过去的电力、水源或CPU核心数，但其增长速度远超历史上任何一种基础资源。 IDC的预测显示，全球年度Token消耗量将从2025年的0.0005 Peta Token飙升至2030年的15万Peta Token，年复合增长率高达3418%。预计到2031年，全球活跃智能体数量将达到3.5亿。 这一增长的背后，是AI领域的结构性变革。 在2026年之前，AI产业的焦点集中在模型训练，通过堆叠GPU、优化参数和追求榜单成绩。然而，2026年之后，推理正成为算力消耗的主要驱动力。IDC估计，2026年中国AI服务器市场规模将达到3500亿元，其需求结构已从“训练驱动”转变为“训练与推理并重”，推理服务器的出货量已接近训练机型。 除了不断增长的推理需求，智能体应用的兴起和推理成本的显著下降，共同推动着行业的爆发。业界普遍认同AI正从“回答问题”转向“执行任务”。在今年的WAIC展会上，多款智能体应用与手机产品亮相，而每一次智能体的自主规划、工具调用和多步骤执行，都在指数级地消耗Token。 这一转变对计算基础设施带来了颠覆性影响。 PPIO联合创始人兼CEO姚欣向36氪指出，“传统云计算服务的是人，程序员租用一台虚拟机可能使用数天甚至数月；而Agent的任务调用则呈现碎片化、高频化的特点。PPIO平台上的Sandbox最小结算单位已精确到秒。” 人类使用云服务存在使用高峰和低谷，通常与工作和休息周期相关。然而，Agent使用云则实现7x24小时不间断运行。 在延迟方面，两者也存在差异。人类对延迟的容忍度在秒级，但Agent完成复杂任务需要进行数十甚至上百次的反复调用，每次数百毫秒的延迟累积效应会使任务执行效率变得不可接受。 这些差异表明，为人类设计的云计算架构无法直接满足Agent的需求。 正是在此背景下，Token工厂成为调节算力运力的关键环节，并吸引了市场的广泛关注。 根据灼识咨询的数据，按2025年和2026年第一季度的平均日均Token消耗量计算，PPIO在中国独立AI云计算服务提供商中位居首位。2026年4月，该平台日均Token消耗量达到1.03万亿次；到6月，这一数字进一步攀升至1.2万亿次以上，较2025年同期增长超过8倍。 此外，PPIO的AI云计算收入从2024年的1038.7万元增长至2025年的1.192亿元，同比增幅超过10倍。平台全球注册开发者数量也从2024年末的12.5万人增长至2026年6月的超过66.6万人。
当推理成本每年下降10倍，单纯提供计算能力的商业模式正迅速失去价格优势。真正具有价值的是那些能够以更高效率、更低成本、更优体验交付Token的解决方案。 PPIO提出的“智能Token工厂”概念，指的是一套围绕Token全生命周期进行优化的规模化生产与交付体系。 姚欣告诉36氪，尽管Token工厂的概念在2026年3月的GTC大会上才开始流行，但PPIO自2023年起就已涉足推理服务，并于2024年推出了MaaS平台，在该领域已积累了三年多的经验。 “如今的Token工厂并不罕见，更重要的是如何不断提升其智能化水平，”姚欣认为，“仅仅购买计算资源并部署模型，看似能够生产Token，但关键在于如何高质量、高效率地生产出更智能的Token。” 为此，姚欣提出了Agent时代的核心公式——Agent生产力 = Token智能密度 × Agent Loop时长。其中，Token智能密度决定了Agent每一步决策的质量上限，而Agent Loop时长则决定了Agent能够持续运行多久以及完成任务的复杂程度。 围绕这一公式，PPIO智能Token工厂在国内率先推出了智能模型网关，作为AI Agent的智能调度中心。该网关通过混合模型进行关键决策，提升质量；将简单任务自动分流至轻量模型，确保Agent以最低的Token成本、最高的智能性能完成任务，从而持续推高Token智能密度。 关于混合模型，姚欣向36氪透露，PPIO正在测试将两到三款不同模型组合使用，让它们进行相互比较和讨论。在内部测试中，这种混合模型方法在某些任务执行上的表现已超越GPT-5.6。“虽然单模型性能上可能仍有微小差距，但通过投入一定的计算资源和Token消耗，可以获得更强的最终任务执行能力。”这表明模型的智能上限可能不仅存在于模型参数内部，还可以通过工程化手段从外部进行突破。 这就是智能模型网关的工作原理，它通过为AI应用提供一个混合推理系统，使得每一次模型调用都如同一次“专家会诊”。 PPIO从底层开始构建了从GPU集群、推理服务优化到应用场景深度理解的全栈式AI云能力，这体现了其极致的效率优势。 姚欣以人的对话交流、智能体调用和AI编程这三种典型场景为例，说明它们对性能参数的要求各不相同。人类用户追求秒级响应，智能体则要求毫秒级，而AI编程对精度要求最高，期望减少错误。基于不同场景进行定制化优化，是PPIO与其他平台公司的显著区别。 在具体的产品能力方面，PPIO的差异化路线还体现在以下几个维度： 快速集成，即插即用。 **平台中立，不被任何模型生态所束缚。**姚欣向36氪表示，一个应用开发者平均需要调用10到15款不同类型的模型，并且每三个月就需要根据模型迭代进行切换。PPIO平台支持统一接入200余款开源模型，用户切换模型仅需修改一行代码。这种中立定位赢得了开发者的信任，也是进入市场的重要战略选择。 **自研推理加速引擎，深度优化Agent调用模式。**与传统云计算的通用架构不同，PPIO的整个技术栈从底层就适配Agent负载的碎片化、高频化和连续性特征。 值得注意的是，行业GPU的平均利用率通常在40%到50%之间，而PPIO的利用率长期保持在75%以上。姚欣告诉36氪，公司依托分布式算力调度能力，整合了全球六大洲的5000余个算力节点，通过利用东西半球的时区错峰调度，将不同时间、空间和请求频率的负载进行高效融合，最终在后台呈现出接近笔直的利用率曲线。 当前，算力成本持续上涨，能否最大限度地利用已生产出的算力，直接关系到企业的盈利能力。PPIO在此方面的表现构成了其重要的竞争壁垒。
智能Token工厂解决了“如何高效生产Token”的问题。而Agentic Cloud则回应了“未来Token将由谁、以何种方式消耗”这一更宏大的命题。 2026年，全球云巨头纷纷发布Agentic Cloud战略。谷歌在Next'26大会上提出了Agentic Cloud战略，并推出了Agent Engine与Agentic Data Cloud；阿里云宣布完成全栈智能体化升级；亚马逊推出AgentCore；微软的Foundry Agent Service正式商用。其共同目标是让Agent成为云服务最核心的用户。 在WAIC 2026展会上，PPIO正式发布了“Agentic Cloud”的全新定位。姚欣认为，这一战略的核心逻辑是：云服务的第一用户正从人类转向AI Agent。 行业趋势也印证了这一转变。AI智能体的自主推理、工具调用和多步骤工作流具备持续、高频、密集消耗Token的特点，对云基础设施提出了新的要求。 姚欣还与36氪分享了一组数据：在全球80亿人口中，可能只有20%的人使用了AI，其中真正付费的仅占约5%，这意味着人类使用AI仍有巨大的增长空间。与此同时，智能体的调用量正在呈指数级增长。以PPIO为例，公司拥有300多名员工，后台已有近千个Agent，开发、运维、客服等工作都在Agent化。一个人可以拥有10个、100个Agent，每个Agent都在7x24小时消耗Token。 基于这种多元化的需求，PPIO将Agentic Cloud的产品架构划分为三个层级：基础设施层、模型服务层和Agent Harness平台层。 需要特别指出的是，Harness作为一个专门用于约束、指导、验证和纠错Agent执行的工程框架，涵盖了除大模型本身之外的所有环节：上下文构建、工具编排、验证循环、成本控制和可观测性。 沙箱是Harness的核心组件之一。去年，PPIO推出了国内首款兼容E2B接口的Agent沙箱，为Agent Harness提供安全隔离的运行环境。 姚欣提到，去年发布沙箱时，业界对智能体的理解仍停留在“模型调用的手和脑”层面。直到今年年初，随着OpenClaw等开源智能体的普及，人们才意识到真正的痛点在于长程任务和复杂任务的持续执行。 据PPIO官方透露，PPIO Agent沙箱冷启动时延低于200毫秒，采用系统级安全隔离，确保每个Agent任务在独立的虚拟机环境中运行；支持同时创建上万个沙箱，并在任务空闲时自动暂停计费，综合使用成本较同类产品降低90%以上。PPIO Agent沙箱上线一年，业务规模已增长超过120倍。 目前，Token的定价排序已呈现出规律：编程是最昂贵的，其次是智能体，最便宜的是为人类提供对话服务。这一排序本身预示了未来Token消耗的方向。 姚欣认为，“我们服务的对象正从人转向Agent，甚至未来的机器人。” 这一转变正在重塑云计算的商业模式。过去，云计算的比拼点在于功能数量和生态封闭性。而在Agent时代，比拼的是谁能让硅基生命运行得更快、更便宜、更稳定。PPIO的选择是：不建立封闭的生态系统，而是拥抱开源；不追求全栈替代，而是成为AI时代的补充者。 Token经济正在重新定义算力的价值衡量标准，而在这场重构中，效率最高者将最终胜出。
