【融资】PPIO边缘云获多家机构千万美元融资

摘要:近期,专注于边缘计算领域的分布式云计算公司PPIO宣布完成Pre-A轮千万美元级融资。本轮融资由蓝驰创投、沸点资本、华业天成资本、远望资本等机构投资人及公司创始团队联合共同投资。

【融资】PPIO边缘云获多家机构千万美元融资

摘要:近期,专注于边缘计算领域的分布式云计算公司PPIO宣布完成Pre-A轮千万美元级融资。本轮融资由蓝驰创投、沸点资本、华业天成资本、远望资本等机构投资人及公司创始团队联合共同投资。

PPIO由PPTV创始人姚欣及首席架构师王闻宇合作发起。姚欣曾创办了全球拥有4.5亿用户的互联网视频公司PPTV,并先后获得软银、德丰杰、蓝驰创投等多家全球知名基金投资。联合创始人王闻宇在PPTV期间曾主导完成了PPTV亿级用户的分布式流媒体平台的搭建,拥有丰富的系统架构和研发经验。秉持“汇聚全球计算资源,并为全人类提供服务”企业使命,PPIO致力于打造一个去中心化的分布式云服务平台。

PPIO基于共享经济的商业模式,结合大数据、云原生、分布式计算技术,汇聚网络边端侧的专业服务器资源,构建出首个覆盖国内省市区县级的分布式云,为下一代低延时、高带宽、可靠安全的边缘计算场景服务。目前已成为国内外多家一线音视频互联网巨头、云计算公司、独角兽创业企业的分布式云服务的主要提供商。

PPIO的产品主要有IaaS和PaaS两种交付模式:IaaS是基于丰富的边缘节点,提供以K8S容器为核心的、高度可扩展的高性能边缘容器编排服务;PaaS是基于边缘节点交付各项稳定的API级应用服务,包括边缘CDN,边缘直播,边缘RTC,云转码等服务。

Gartner在2020年报告中首次提出了分布式云(Distributed Cloud)的创新趋势,并预言到2024年云服务将需具备边缘侧的融合服务能力,从而服务面向下一代的应用所具备的低延迟、高带宽、低成本以及本地化等四重属性特征。  

区别于传统中心云集约化的节点建设模式,PPIO边缘云采用激活现有闲置离散算力资源,同时铺设自主骨干节点的双路径策略,将算力节点下沉到足够贴近最终用户的近端提供边缘计算服务。

公司还积极拥抱云原生,基于K8S开源架构自研一套适用边缘场景的编排调度系统,针对边缘节点数量多,分散广,异构性等特点,针对性提出解决方案,实现云边控制协同和数据协同一体化,满足客户灵活调度和弹性需求。截止目前,PPIO在国内400多个城市及地区设有微数据中心机房和分布式算力资源,可以提供全国范围网络边缘侧的即时弹性服务部署。

PPIO团队坚持“价值创造、商业落地、全球普适”的理念,在新一轮分布式云计算创新的浪潮中将边缘计算从概念推进到落地,有效连接云,边,端的算力资源,为下一代应用提供分布式云基础设施,并希望能通过开源建立边缘计算的行业标准,用技术让我们的生活更美好。

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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?

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

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

PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

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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