PPIO彰显AI Infra硬实力,入选【星辰100】中国AI产业逐浪者榜单

PPIO彰显AI Infra硬实力,入选【星辰100】中国AI产业逐浪者榜单

近期,PPIO派欧云凭借在AI Infra领域的持续技术创新和商业落地能力,成功入选由中国科技产业智库甲子光年发布的“【星辰100】2025中国AI产业逐浪者”榜单,成为AI Infra细分赛道的代表性企业。


2025年,人工智能正迈入从技术突破向规模化部署的深水区,AI基础设施成为支撑产业加速发展的关键“地基”。作为AI产业的重要观察与评估标尺,【星辰100】榜单覆盖AI芯片、大模型、AI Infra、AI应用、具身智能五大板块,历时半年深入调研,从产品力、商业力、融资力和品牌力四大维度严格筛选,旨在致敬本轮AI浪潮中最具引领力的企业代表。


作为一家专注于智能算力服务的科技公司,PPIO派欧云始终致力于打造更高效、更弹性、更具普惠性的AI基础设施,为人工智能的广泛应用提供坚实底座。


软硬件协同创新,打造极致AI推理性价比


大模型的商业价值最终体现在推理阶段。相较于训练,AI推理与实际产业应用联系更为紧密,直接决定模型能否高效落地,影响其可用性与应用效果。


然而,当前AI推理面临严峻挑战:模型规模日益庞大,计算资源需求激增,推理成本不断上升;同时,低效的推理性能与复杂多变的应用场景叠加,使企业在部署过程中承受巨大算力压力与运营成本。


为应对大模型推理对显存、带宽与算力的严苛挑战,PPIO以自研推理引擎的三大核心技术为基础,有效缓解资源压力、提升推理效率:

  • Pyramid Cache:通过稀疏缓存压缩技术,将KV缓存压缩至原有10%以内,同时保持95%以上的模型精度,有效缓解显存瓶颈;
  • Hydra Sampling:基于草稿模型的动态采样机制,显著提升Token吞吐能力,实现整体推理效率2倍以上提升;
  • 全链路FP8优化:重构Attention与精度计算逻辑,深度释放FP8硬件潜能,显著降低通信与存储成本。


这些能力都建立在PPIO强大的基础设施之上。依托覆盖全球1500+城市、4000+节点的分布式云服务网络,PPIO构建“边缘+核心”协同架构,实现“让算力离数据更近”。无论身处核心都市还是边远地区,用户都能通过就近节点,获得10毫秒级延迟、稳定高吞吐的AI推理服务,全面提升响应速度与应用体验。


凭借软硬件融合与弹性调度的双重优势,PPIO在AI推理的性能与成本控制方面形成差异化优势,推理性能提升超10倍,综合成本降低90%以上,成为企业迈向智能化的坚实算力底座,助力加速大模型在各行业的落地与规模化应用。


灵活产品形态加持,助力AI生态繁荣生长


PPIO的推理加速引擎可广泛应用于多个场景, 提供灵活且高效的解决方案。在大模型服务方面, 用户只需几行代码即可享受高性价比的推理服务, 并且只需为实际消耗的 token 数量付费。这种方式极大地降低了用户的使用门槛和成本, 帮助企业专注于自身业务的增长和发展。


不仅如此, PPIO还提供容器化的推理基础设施, 满足模型定制和私有部署的需求。用户无需担心底层的计算资源管理, 只需专注于模型和上层业务, 即可自动获得强大的推理性能输出, 并按使用时长付费。这种灵活的服务模式使得企业能够快速部署和扩展推理服务, 适应不断变化的业务需求。


目前,PPIO平台的日均token调用量已突破1800亿,支撑起众多大模型推理平台和AI创新企业的核心业务,成为行业内兼具规模化部署能力与服务稳定性的领先服务商。


此次成功入选“【星辰100】2025中国AI产业逐浪者”榜单,是业界对PPIO派欧云技术实力、产品成熟度与服务能力的充分认可。未来,PPIO将继续加大AI原生基础设施研发投入,推动算力网络与AI系统更深层次融合,为更多企业构建敏捷、高性能的智能底座,共同拓展AI在各行各业的应用边界。

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PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

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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当Agent计算规模扩大100倍,我们需要什么样的Agentic Infra?

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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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PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

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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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PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

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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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