PPIO派欧云入选甲子光年智库《中国AI算力行业发展报告》重点厂商案例

PPIO派欧云入选甲子光年智库《中国AI算力行业发展报告》重点厂商案例

近日,由甲子光年智库发布的《中国 AI 算力行业发展报告》重磅亮相,迅速引发业界高度关注。这份报告聚焦 AI 产业的核心引擎-算力,以其独特的视角、深入的行业洞察力,为中国 AI 算力行业描绘了一幅全景式发展蓝图。


报告不仅梳理了行业发展的脉络,还全面剖析了当前算力资源供需失衡的现实挑战及未来发展趋势,为行业指明了突破方向。


报告参考了 PPIO派欧云在 2023 年提出的趋势洞察:预计 2025 年之前,智算主要集中在训练侧,支持高参数大模型的开发与迭代。

但随着技术的进步和推理成本的持续下降,大模型创新应用的爆发将推动智算需求逐步向推理侧转移

2024 中国 AI 算力领域服务商图谱

在此次报告发布的《2024 中国 AI 算力领域服务商图谱》中,PPIO派欧云作为行业领先的分布式 AI 智算云服务商,成功入选“智算服务平台”“云服务”两大领域,充分展现了其在技术创新和服务能力方面的卓越表现。


PPIO派欧云凭借前沿的分布式计算、云原生、Serverless 技术,以及算法、系统、硬件协同优化的 AI 推理加速技术,持续为客户提供高性价比、稳定可靠、高效弹性的 AI 智算及云服务,解决了行业中的关键智算痛点,获得了甲子光年的高度认可。

重点厂商产品及服务能力分析

在本次报告的“重点厂商产品及服务能力分析”章节中,PPIO派欧云再次成为焦点。
面对 AI 推理高昂的成本与跨时空和场景的复杂算力需求,PPIO派欧云依托全球 4000 多个分布式计算节点,构建了高效、灵活的分布式智算云服务基础设施。


通过模型 API 服务、Serverless GPUs 和 GPU 容器实例等创新产品,PPIO派欧云实现了对复杂算力资源的高效调度与灵活管理,显著提升推理效率,大幅降低 AIGC 应用运营成本。


为高校科研、智慧园区、内容营销、社交媒体、渲染设计等场景的 AI 解决方案和应用提供了强有力的模型和算力支持。

案例分析

中国铁塔是由国务院推动成立的国有大型通信基础设施服务企业,是我国移动通信基础设施建设的“国家队”和 5G新基建的“主力军”。


PPIO派欧云助力中国铁塔高效调度分布式算力资源,构建覆盖全国的人工智能算力网络,实现人工智能技术在科创园区、高校科研、大型商超、智慧社区、云游戏等多元化场景的深度应用和落地


针对当前国内算力行业的三大痛点:资源统一管理难、资源利用率低以及大模型推理性能瓶颈,PPIO派欧云通过资源层、调度层、服务层的全方位技术升级,成功实现了成本的大幅降低与性能的显著优化。


在与中国铁塔的合作中,中国铁塔智联算力管理调度平台接入北京、天津、广东、陕西、山东、湖北 5 个省市、8 个节点智算资源,助力中国铁塔构建覆盖“算力大网”,形成可复制的智算样板案例,推动分布式智算在各场景的普及应用。

本次甲子光年智库发布的《中国 AI 算力行业发展报告》不仅为 AI 算力行业提供了发展的指南针,更是增强了 PPIO派欧云继续探索分布式智算的信心。


展望未来,PPIO派欧云将继续秉承“汇聚全球计算资源,并为全世界提供服务”的使命,致力于为人工智能、音视频、元宇宙等新一代场景提供高性价比、稳定可靠、高效弹性的一站式智算、大模型及边缘计算服务,助力客户专注应用创新与增长,推动下一个智能时代的加速到来。

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如何保障AI代码安全运行?深入拆解PPIO沙箱五大Agent实战场景

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AI 写出的代码,你敢直接跑在生产环境吗?代码执行失控、用户数据泄露、环境冷启动拖慢体验……这些不是假设,而是每一个 Agent 开发者迟早会踩的坑。PPIO 沙箱是一款专为 Agent 场景设计的新一代运行时基础设施,提供了一个安全隔离的云端沙箱环境来执行 AI 生成的代码。从 Vibe Coding 到自动化测试,五个真实场景告诉你:一个好的沙箱,是 Agent 从 Demo 走向生产的最后一块拼图。 场景一:Vibe Coding Vibe Coding 的核心体验是“生成即运行”——用户希望 Agent 写出代码后立刻看到执行结果,并根据结果继续迭代。但如果每次执行都要拉起一个新的空白环境,依赖重新安装、项目重新初始化,等待时间会严重割裂体验,等待期间计算资源不释放的话也会造成大量的成本浪费。多用户同时使用时,还要保证各自的代码执行环境完全隔离,不能互相干扰。PPIO 沙箱为每个用户提供独立的持久化沙箱。亚秒级冷启动保证环境随时就绪;

By shalina
创建Agent云沙箱,为什么传统容器和云主机不够用?

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你用 AI 写出的代码,敢直接跑在生产环境吗? 答案往往是否定的。这就是沙箱(Sandbox)存在的意义——给 AI 安装一个可控的安全围栏,无论 AI 怎么折腾,也始终控制在沙箱的范围内。 过去两年 Agent 的爆发催生了大量的沙箱需求。但问题是,传统的容器、云主机等沙箱创建方案都不是专门为 Agent 任务需求而设计的。能用,但不够好。 在此背景下,PPIO 推出了国内第一个真正为 Agent 量身定制的沙箱,一举满足 Agent 任务对沙箱的安全性、完整性、低成本、开箱即用等专属需求。 PPIO 沙箱为什么能做到?本文从技术角度深入拆解。 1、传统技术方案的三个矛盾 首先看一下 Agent 执行任务的具体需求。Manus 在他们关于沙箱的技术文章里对这件事描述得很直接: “最强大的莫过于一台真正的云电脑——它拥有完整的能力:网络、文件系统、

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PPIO上线DeepSeek-V4预览版

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今天,PPIO 已上线备受关注的 DeepSeek-V4 新模型。 DeepSeek-V4 预览版包含两个 MoE 模型:DeepSeek-V4-Pro(1.6T 总参数/49B 激活)和 DeepSeek-V4-Flash(284B/13B 激活),均支持 100 万 token 上下文。 DeepSeek-V4 在架构创新和上下文效率上作出了新的突破,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上做到了国内与开源领域最强模型。 DeepSeek-V4-Pro 大幅缩小了与顶级闭源模型的差距,Agent 能力优于 Sonnet 4.5,交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式,但仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距。 DeepSeek-V4-Flash 能够提供更加快捷、

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新品内测|延迟从500ms降至50ms!PPIO Sandbox TURN发布,彻底打通Agent实时交互网络

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PPIO Sandbox TURN,打通 Agent Sandbox实时通信通路。 进入 Agent 时代,云沙箱(Sandbox)已成为智能体执行代码、调用工具、操作浏览器的基础设施。然而,当你的 Agent 试图进行音视频处理、远程桌面操作或人机实时协同等“延迟敏感型”任务时,往往会遭遇滑铁卢:画面撕裂、操作迟钝、哪怕在同城也卡成 PPT。不是带宽不够,而是底层的网络协议走错了路。PPIO Sandbox TURN 实时通信服务正式开启内测,专为实时类 Agent 应用优化,一举将端到端延迟从 300-500ms 暴降至 50-100ms。 挑战:沙箱的网络层不是天生为实时交互而设计 标准云沙箱的网络层并非天生为实时交互类请求而设计,很难满足延迟敏感型 Agent 场景的需求。大多数云沙箱的网络架构是为 HTTP 服务场景优化的——流量走 TCP(

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