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12 月 10 日，由量子位主办的 MEET2026 智能未来大会在北京召开。会上，「2025 人工智能年度榜单」正式揭晓，该榜单从技术领先性、长期投入、产品落地能力与产业口碑等多维度综合评估，集中呈现了今年中国 AI 生态中最具代表性的创新力量。 PPIO 凭借扎实的技术底座与持续创新能力，一举获得「2025 人工智能年度潜力创业公司」「2025 人工智能年度杰出产品」「2025 人工智能年度焦点人物」三项重磅荣誉。 # 01 PPIO Agent沙箱入选 「2025人工智能年度杰出产品」 PPIO Agent沙箱与月之暗面 Kimi、Minimax Agent、智谱 Z.ai、字节跳动豆包和扣子、腾讯 ima.copilot、AWS Kiro等产品，一同入围「2025 人工智能年度杰出产品」。 今年，PPIO
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12 月 6 日，2025 上海数字城市活动月主题日活动在黄浦江畔正式启幕。本次活动以‘数城新景 智呈未来’为主题，汇聚上海市数据局、临港集团、上海电信等政企代表及行业智库，集中发布数字出海服务体系重磅成果。作为中国领先的独立分布式云计算服务商，PPIO 受邀参展，并被授予“2025 年上海市数字出海服务平台”试点单位，标志着 PPIO 的跨境算力服务、数字出海技术支撑能力获官方认可。 今年以来，上海以数字出海服务体系建设为核心牵引，持续推动各类服务资源的互联互通与集约共享，全力打造国际数字贸易发展新高地。 在 2025 上海数字城市活动月主题日的数字企业出海服务论坛上，上海市数据局正式发布数字企业出海服务平台首批试点名单，历经申报筛选、专家评审、综合核验等多轮严格流程，PPIO 成功入选首批数字企业出海服务平台试点发布名单中。 这批试点单位覆盖跨境数据、合规咨询、数字营销、智能制造、跨境电商、内容平台等多个关键细分领域，形成了面向数字出海企业的首批专业服务供给矩阵。活动现场，上海市数据局为包括 PPIO 在内的32家试点单位颁发荣誉牌匾。平台试点的推出，
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今天，智谱开源了 Phone Agent。 Phone Agent 是一个基于 AutoGLM 构建的手机端智能助理框架，能够以多模态方式理解手机屏幕内容，并通过自动化操作帮助用户完成任务。 这不仅是一个模型，而是一整套可以「拿来就用」的能力，包括： * 训练好的核心模型； * Phone Use 能力框架与工具链； * 可直接跑通的 Demo，覆盖 50+ 高频中文 App； * 针对 Android 的适配层与示例工程； * 文档、快速上手指南。 今天，PPIO 独家上新 GPU 实例模板，可一键部署 Phone Agent 的底层模型 AutoGLM-Phone-9B。 基于该模型和框架，你可以搭建完整的 Phone Agent 应用，只需用自然语言描述需求，如“打开小红书搜索美食”，Phone
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今天，PPIO 上线智谱 GLM-4.6V 多模态大模型。 GLM-4.6V 将训练时上下文窗口提升到 128k tokens，在视觉理解精度上达到同参数规模 SOTA，并首次在模型架构中将 Function Call（工具调用）能力原生融入视觉模型，打通从「视觉感知」到「可执行行动（Action）」的链路，为真实业务场景中的多模态 Agent 提供统一的技术底座。 在性能优化之外，GLM-4.6V 系列相较于 GLM-4.5V 降价 50%，API 调用价格低至输入 1 元/百万 tokens，输出 3 元/百万 tokens。 现在，你可以到 PPIO 官网在线体验
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11月27日，36氪正式发布“WISE2024商业之王年度企业系列名册”。PPIO凭借在AI基础设施领域的持续创新与显著商业潜力，从众多企业中脱颖而出，成功获评「WISE2025商业之王年度最具商业潜力企业」。 该评选聚焦企业的创新实力、商业化进程、资本背景与成长潜能，此次获奖标志着行业对PPIO商业价值与发展前景的高度肯定。 作为中国商业领域的年度权威盛典，36氪“WISE商业之王”长期关注并挖掘推动产业进步与经济增长的创新力量，为行业树立标杆。PPIO的入选，不仅印证了其在技术与商业落地上的双重实力，也折射出市场对AI基础设施赛道未来发展的充分信心。 PPIO作为国内领先的AI云计算服务商，始终致力于通过分布式计算与智能调度技术，为开发者与企业构建高效、全栈的Agent基础设施。在人工智能向Agentic AI演进的关键阶段，PPIO于今年率先推出国内首个Agentic AI基础设施服务平台，直面智能体规模化落地的基础设施瓶颈，推动Agent技术从实验走向产业实践。 PPIO Agentic AI infra 以高性价比的分布式GPU云为底层支撑，构建覆盖全球1300多个城
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近期，PPIO 发布了基于 Sandbox（沙箱）自研的新产品：Agent Runtime，一个轻量级的 Agent 运行时框架。 Agent Runtime 是为了顺应 Agent 的专属需求而推出，其定位与 AWS AgentCore Runtime 类似。AgentCore 是 AWS 在 2025 年推出的专为 Agent 设计的基础设施平台，AgentCore Runtime 则是其中一个子产品，是基于 Firecracker 微虚拟机的 Serverless 运行时环境，旨在解决 Agent 低成本、高效率的部署问题。 PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程。用户无需关心基础设施配置、
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近期，PPIO Sandbox（沙箱）发布了一个重要功能：沙箱克隆。 沙箱克隆旨在助力提高 Agent 的并行计算能力，也就是经典的“Scale up”规模扩展问题。 今年最流行的 Agent 产品是 Deep Research，它可以看作对单个研究问题持续追踪、推演、迭代直到形成洞察的长链路串行推理过程。 那么，如果将 Deep Research 的能力 Scale up 一百倍会发生什么？像 Manus 这样的 Agent 正在解决这类挑战，并将这种并行计算架构的 Agent 称之为 Wide Research。 从 Agent 的串行计算到并行计算，离不开“沙箱克隆”这一核心技术的助力，这是 PPIO 在 Agentic Infra
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今天，PPIO 上线 Kimi K2 Thinking，这是 Kimi 最新、功能最强大的开源思考模型。 Kimi K2 Thinking 基于 Kimi K2 后训练而来的混合专家模型（MoE），总参数达 1T，激活参数 32B，上下文长度 256K。该模型支持深度思考、Function Call、结构化输出、json_schema、json_object 等功能。 现在，你可以到 PPIO 官网在线体现 Kimi K2 Thinking，也可以将 PPIO 的模型 API 部署到 AI 应用中。 PPIO 在线体验地址： https:
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昨晚，月之暗面发布了混合线性注意力架构新模型 Kimi-Linear，旨在解决大语言模型在长上下文推理中的计算瓶颈。 Kimi-Linear 的核心亮点： * Kimi Delta Attention（KDA），一种通过细粒度门控机制改进门控规则的线性注意力架构。 * 混合架构：采用 3:1 的 KDA 与全局 MLA 比例，在保持甚至超越全注意力质量的同时降低内存占用。 * 卓越性能：在 1.4T Token 的训练规模下，经公平对比，KDA 在长文本与类强化学习基准等多项任务上均优于全注意力。 * 高吞吐：在 1M 上下文中实现最高 6 倍的解码吞吐量，显著缩短单输出 Token 耗时（TPOT）。 今天，PPIO 独家上新 GPU 实例模板，可一键部署 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的专属模型。 PPIO 算力市场的
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在云计算的成本优化领域，有一种独特的计费模式，它允许用户以极低的折扣获取计算资源，堪比“捡漏”。这就是 Spot 实例。 早期的 Spot 实例是“闲置资源的低价甩卖”，本质是供需调节。但在今天的云原生与 AI 生态中， Spot 实例——尤其是 Spot GPU 实例，变成了 AI 算力编排体系中的战略一环。 对于希望最大化利用云预算的开发者和企业来说，理解并善用 Spot GPU 实例是实现成本效益最大化的关键。 # 01 什么是 Spot 实例？ Spot 实例，又被称为竞价实例、抢占式实例，是云服务提供商将数据中心内的闲置计算容量以动态变化的价格进行售卖的一种机制。 Spot 实例在性能上与标准的按需实例（On-Demand Instance）并无二致，但价格却能提供高达 50%～90% 的折扣。 而低价的代价是，当云服务商需要收回这些容量以满足按需或其他更高优先级用户的需求时，
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从 23 岁在宿舍创办PPTV，到率先成立 AI 创业营，再到预见性地布局 AI 云算力基础设施 PPIO ，创业者姚欣的二十一年，是一部穿越了 PC 、移动和 AI 三次技术浪潮的“活历史”。 近日，PPIO 联合创始人兼 CEO 姚欣受邀做客36氪《AI局中人》栏目，直播中分享了他横跨 PC 互联网、移动互联网到 AI 时代的三段创业经历，并与36氪特邀主持人、蚂蚁集团 NEXTA 创新实验室项目负责人何思翀深入探讨了以下内容： · 谈选择：放弃内卷的 AI 应用红海，他为何坚信“送水”是门更好的生意？ · 谈数据：日均 2000 亿次 Token 调用的硬核数据里，藏着你没看到的增长密码。 · 谈未来：杀手级应用不是下一个微信，
今天，PPIO 首发上线 MiniMax 最新发布并开源的模型：MiniMax-M2。 MiniMax-M2 是一款轻量、快速且极具成本效益的 MoE 模型（230B 总参数，10B 激活参数）。它在保持强大通用智能的同时，专为编码和智能体任务进行了深度优化，提供了开发者期待的端到端工具使用性能。同时，在全球权威测评榜单 Artificial Analysis 中总分位列全球前五。 MiniMax-M2 支持 200K 上下文，最大输出 tokens 数为 128K。 价格方面，其 API 定价为每百万 tokens 输入 2.1 元、输出 8.4 元。该定价低于 GLM-4.6、Kimi-K2-0905、DeepSeek-R1-0528 等开源模型，