新增4大GPU Instance集群,PPIO全球算力网络拓展至9个国家

新增4大GPU Instance集群,PPIO全球算力网络拓展至9个国家

图形处理器(GPU, Graphics Processing Unit)最初设计用于加速图形渲染,广泛应用于视频游戏市场的图形、图像、视频内容渲染领域。


过去几年,随着AI训练的爆发,GPU的应用也不再局限于图像领域,在AI推理、训练等领域重要性持续提升,并逐步成为支撑现代人工智能发展的核心算力基础设施。


PPIO派欧云提供的GPU容器实例服务,具备按需付费和开箱即用的特点,可满足 AI推理、AI 训练、云渲染等计算密集型场景的需求。

近日,PPIO在印度、英国、阿联酋、巴西新增GPU Instance 集群,将集群覆盖国家提升至9个,让全球更多国家及地区用户便捷调用GPU 算力。

新增4大集群,累计覆盖全球9个国家及地区


此前,PPIO已在中国、日本、新加坡等5个国家建设GPU Instance 集群,此次新增4大集群,将PPIO所建设的GPU Instance 集群覆盖国家拓展至9个,进一步完善了PPIO的全球化算力网络布局。


多元显卡类型,快速灵活调用


此次建设的GPU Instance 集群,包含RTX4090、H200、A100等多款高性能卡型,用户可以通过最佳硬件选型和推理优化加速技术,实现资源成本的最优化。

并且, PPIO提供的GPU 容器实例配备开箱即用的公共镜像,支持当前主流模型和框架,用户可以无缝集成,提升开发效率。同时支持从本地导入自定义镜像,满足用户对于应用环境快速部署、灵活管理的需求。


通过构建地理分布广泛、技术架构领先、服务模式灵活的GPU算力网络,PPIO正在突破传统云计算的地域边界,让全球创新者都能轻松调用算力资源。

Read more

PPIO上线“企业Token Plan”:主流旗舰模型最低6折接入,支持200席位

PPIO上线“企业Token Plan”:主流旗舰模型最低6折接入,支持200席位

AI 应用落地进入规模化阶段后,企业面临的挑战已经从“能不能用”变成了“怎么用得起、用得稳、管得住”。 过去一年,模型 API 的调用成本普遍下降了一个数量级,但这并没有让企业的 AI 预算问题消失。主流可用的模型从三五个变成了十几个,每家厂商定价体系不同,缓存机制不同,并发限制也不同。多模型混用的企业团队,往往需要维护多个账户、多套账单,遇到某个模型价格调整或服务波动时处理起来相当被动。 而现在,PPIO 发布的企业 Token Plan,正是要解决这些问题。 一键接入 17 款主流大模型,支持 200 席位 PPIO 企业 Token Plan 是一套标准化的预付费折扣产品,核心机制是“融合 Token”:以 DeepSeek V4 Flash 输入 Token 为基准单位(

By PPIO
PPIO正式发布“Fusion融合模型”:用十分之一的价格超越顶级模型的智商

PPIO正式发布“Fusion融合模型”:用十分之一的价格超越顶级模型的智商

省钱又智能的 Fusion 融合模型来了! 跟仅做简单请求转发的传统 API 网关不同,PPIO 智能模型网关正式上线的新功能——Fusion 融合模型会将每次调用变成一场“专家会诊”——网关会将复杂任务同时分发给多个各有所长的“专家模型”并行作答,再通过思考编排与交叉验证,由主模型融合生成最终答案。 Fusion 模型以智能优先、兼顾性价比:通过工程化的融合手段,把回答质量稳定在头部旗舰模型梯队,同时把成本控制在中低梯队。在 DRACO 深度研究基准测试中,PPIO 用三个开源模型融合后的评分超越了 Claude Fable 5,而成本仅为后者的十分之一。 Fusion 融合模型证明,智能的提升不再只发生在参数层,它也可以发生在调用层。 为什么 Agent 时代不能只依赖一个模型? 2026 年,大模型市场进入密集迭代期。Claude、GPT、Kimi、GLM 等主流模型几乎每季度都有新版本发布,排行榜的头部位置频繁更替。对应用开发者而言,可选的模型越来越多,但每个模型都有各自的短板。

By PPIO
爆满收官!PPIO构建AI落地“最强朋友圈”

爆满收官!PPIO构建AI落地“最强朋友圈”

WAIC开展前夜,7月16日,我们在上海北外滩组织了一场AI Builders Night。 从模型、Agent 到算力、数据与应用,AI 行业的变化越来越快。 但当热度持续攀升,一个更具体的问题也被反复提起:技术能力不断向前,究竟有多少产品真正进入了业务,进入了用户的工作流,进入了真实世界? 这一次,我们把讨论留给正在一线推进的人。 # 01 重磅圆桌 行业大佬拆解AI落地真相 我们邀请了四位深耕AI产业、落地经验丰富的重磅嘉宾:PPIO 合伙人陆昆仑、明略科技创始人吴明辉、Joulebeat 创始人向涛,以及蚂蚁集团副总裁 & 蚂蚁百灵大模型负责人周俊。 讨论全程聚焦AI创业、产品落地的真实痛点与真实困惑:团队踩过的实战深坑、被用户否决的功能、倒逼产品改版的客户反馈、曾经判断失误的行业决策。 比起复盘“做对了什么”,这些真实的试错成本、尚未解决的行业难题,才是更有参考价值的行业经验。 几位嘉宾以不同赛道、不同视角的观点交锋,展开了激烈的探讨,最终沉淀出统一共识:AI的价值从来不在于单次演示的惊艳效果,而在于能否打通企业数据与系统、适配复杂业务流程,

By luigi