作者｜王兆洋微信 ｜Geisterspiele
把 PPIO 的官网丢给一个 AI Agent——编程智能体Claude Code， ，，，，，或者OpenClaw——它看到的工具和人看到的纷歧样。。。。。。
人看到的是图形界面、按钮和控制台， ，，，，，它看到的是一组可以明确、可以挪用、也可以验证的能力：今天上线了哪些模子， ，，，，，目今有几多 Sandbox 可用， ，，，，，账户已经具备哪些授权。。。。。。只要权限规模明确， ，，，，，它就能直接挪用模子。。。。。。
这家公司为一类不"看"网页的客户， ，，，，，重新做了一个网页。。。。。。
做这个决议的人是姚欣， ，，，，，互联网从业者对这个名字不生疏——他开办的 PPTV 曾是中国最大的网络视频平台之一， ，，，，，和 BAT 缠斗十几年后出售。。。。。。2018 年他二次创业建设PPIO， ，，，，，起身的生意是把疏散在各地的闲置服务器聚合成一张漫衍式算力网络， ，，，，，卖给视频、直播这类要求低时延的行业；；；；；2023 年大模子爆发， ，，，，，这张网络转向 AI 推理， ，，，，，长成了今天的三层营业——底层的 GPU 算力云， ，，，，，中心的模子服务（平台上挂着超百款开源模子， ，，，，，按挪用收费）， ，，，，，以及去年最先结构的 Agent 云。。。。。。
据果真数据显示， ，，，，，阻止6月， ，，，，，PPIO 日均 Token 消耗 1.2 万亿次， ，，，，，在中国的自力 AI 云服务商中排名第一；；；；；所谓自力， ，，，，，指的是刨去阿里、字节这类既有自家大模子、又有自家云的巨头。。。。。。它在全球有凌驾 66 万注册开发者， ，，，，，一个月前刚刚递表港交所。。。。。。
今年 WAIC 上， ，，，，，姚欣把公司定位又做了一次升级：从 AI 云改叫 Agentic Cloud， ，，，，，智能体云， ，，，，，同时宣布两款新品， ，，，，，智能模子网关和 Agent Harness。。。。。。他以为， ，，，，，云的第一客户， ，，，，，正在从人酿成 Agent。。。。。。
Token 是大模子处理信息的基本单位， ，，，，，也是这学生意的计价单位。。。。。。自从黄仁勋在今年 GTC 上把 AI 数据中心改口叫"Token 工厂"， ，，，，，这个词就成了行业的总发动令：本届WAIC 会场里， ，，，，，从芯片厂、运营商到各家云厂商， ，，，，，险些人人都在宣布自己的 Token 工厂， ，，，，，万亿级的日消耗量成了新的军备单位。。。。。。
PPIO 也是其中一份子。。。。。。但和姚欣交流后你会发明， ，，，，，这家Token 消耗量极大的公司， ，，，，，它的首创人正在重新思索这场狂热。。。。。。
Token的需求爆发是真实的， ，，，，，也是重大的
PPIO是个 ToB 平台， ，，，，，市面上各家模子、种种 Agent 的真适用量都要过它的后台， ，，，，，行业的冷暖， ，，，，，它比大都公司先感知到。。。。。。今年 Agent 的爆发， ，，，，，也直接体现在它后台的数据里。。。。。。
姚欣把三年来的 Token 消耗分成三段：2023 年人和 AI 谈天， ，，，，，一个人一天用一万个 Token 就不错了；；；；；DeepSeek 带来思索模式之后， ，，，，，模子回覆前要先推理， ，，，，，一个问题烧掉十万；；；；；今年年头 Agent 起来， ，，，，，跑一个使命轻松消耗上百万。。。。。。他自己养的 OpenClaw——今年年头爆火的开源智能体， ，，，，，接上微信或飞书， ，，，，，就成了一个能查资料、写文档、跑流程的数字员工——一个月要烧掉两三亿 Token， ，，，，，"不是产 Token 的大户还真用不起了"。。。。。。
这条险要曲线的成色， ，，，，，正是外界今年最大的疑问：年头的Agent 热事实是真需求， ，，，，，照旧又一轮虚火。。。。。。
凭证 PPIO 的视察， ，，，，，2 月春节时代消耗突然起量， ，，，，，公司内部以为是 AI 编程的自然增添；；；；；3 月单月翻了 3 倍， ，，，，，才确认是 Agent 爆发；；；；；4 月， ，，，，，尝鲜热度退去， ，，，，，OpenClaw 的挪用量最先下滑；；；；；5 月， ，，，，，在全球最大的第三方模子挪用平台OpenRouter 的果真榜单上， ，，，，，另一款主打恒久影象的开源智能体 Hermes 凌驾了 OpenClaw。。。。。。以后进入的状态， ，，，，，是每月 10% 到 20% 的稳固增添， ，，，，，年化三到四倍。。。。。。由于平台上每个 Token 都是企业付费的， ，，，，，这条曲线里少了免费尝鲜的水分。。。。。。"经由一波尝鲜降温， ，，，，，增速不像之前那样险要， ，，，，，但已经进入正循环， ，，，，，酿成真正生产力的工具了。。。。。。"
在 PPIO 自己公司里， ，，，，，把 Agent 用得最凶的是财务、人事、行政和市。。。。。。 ，，，，，反而不是工程师——工程师去年年底就用上了 Claude Code 这类编程工具， ，，，，，但那些工具要下令行、要懂手艺逻辑， ，，，，，OpenClaw 的门槛低到有飞书就行， ，，，，，办公室白领成了主力。。。。。。消耗和收入在这里劈了叉：按Token 量算， ，，，，，Agent 已经凌驾了人；；；；；按创立的收入算， ，，，，，AI 编程仍是最大的一块——机械烧自制的模子， ，，，，，人用贵的。。。。。。也就是说， ，，，，，一年之内， ，，，，，Token 的第一消耗者已经从人换成了Agent。。。。。。
这个转变给 Token 的生意同时带来了三件事：量在暴涨， ，，，，，单价在下跌， ，，，，，底层的本钱反而在涨。。。。。。这使得这股热潮变得更重大。。。。。。
行业喜欢说 Token 像电， ，，，，，是新时代的水电煤， ，，，，，姚欣差别意。。。。。。
"Token 更像汽油， ，，，，，92 号、95 号、98 号含金量纷歧样， ，，，，，甚至有的内里给你掺点酒精， ，，，，，发念头就欠好用。。。。。。"
差别模子的 Token 价差 10 倍是正常的；；；；；统一个问题被重复问到、直接调取算过的效果， ，，，，，价钱只有正常的十分之一。。。。。。而把所有折扣算完， ，，，，，这学生意在全行业规模内是亏的。。。。。。
果真数据显示， ，，，，，许多大厂的 Token 营业是负毛利， ，，，，，津贴已经从 C 端烧到了 B 端。。。。。。
而本钱这边的故事更拧巴。。。。。。2023 年 GPT-4 时代， ，，，，，一百万Token 六十美金；；；；；今天的 DeepSeek V4， ，，，，，六块人民币， ，，，，，两三年降了六十倍。。。。。。姚欣坚持每年 10 倍的下降还会继续， ，，，，，只是动力泉源变了：GPU 制程摸到 3 纳米的物理极限， ，，，，，单卡性能到头， ，，，，，只能靠堆叠横向扩张；；；；；而 Agent 把上下文推到百万级， ，，，，，就要层层落进内存和硬盘， ，，，，，"已往半年最大的转变不是在 GPU， ，，，，，是在内存和硬盘"——NAND 闪存现货半年靠近翻倍， ，，，，，原厂缺货的预期排到了 2027 年。。。。。。
以是， ，，，，，量在暴涨、单价在下跌、底层硬件在涨价， ，，，，，这就意味着， ，，，，，只纯粹围着“转售” Token 做买进卖出的生意， ，，，，，越来越难了。。。。。。
姚欣把行业玩家分成两类， ，，，，，生产 Token 的和倒卖 Token 的——"我们是 Token 工厂， ，，，，，我们主要生产 Token， ，，，，，不是Token 中转站。。。。。。"中转站赚差价， ，，，，，而差价正在被通缩和津贴从两头挤没。。。。。。要活下来， ，，，，，就得往两头走。。。。。。往下， ，，，，，把Token 的生产真正握在自己手里， ，，，，，本钱才有得抠；；；；；往上， ，，，，，改变客户付钱的依据——从为 Token 自己付钱， ，，，，，酿成为Token 带来的效果付钱。。。。。。
往上走的这一步， ，，，，，PPIO 在这次宣布里给出的名字叫"使命乐成总本钱"：不再比谁的百万 Token 自制， ，，，，，比谁能用最少的总开销把一件事一次做对。。。。。。
并且， ，，，，，姚欣以为类似的转变他在视频行业见过一遍：2010 年移动视频刚出来， ，，，，，资费贵到看一集要精打细算， ，，，，，厥后包月了， ，，，，，再厥后没人出门找 WiFi 了。。。。。。
Token 会走统一条资费消亡史， ，，，，，从公共的账单上消逝， ，，，，，沉到工业内部， ，，，，，"以后只有企业侧会关注， ，，，，，个人体贴的是养一个智能体要花几多钱"。。。。。。
好马、鞍， ，，，，，和三个臭皮匠
把生产握在手里， ，，，，，同时让客户为效果付钱， ，，，，，这两件事都不是某个单点能做到的。。。。。。姚欣的做法是全栈。。。。。。
按黄仁勋的分层说法， ，，，，，AI 工业从能源、芯片、算力、模子到 Agent 和应用分作五层， ，，，，，已往卖算力， ，，，，，把其中一层做自制就有生意；；；；；而客户换成 Agent 之后， ，，，，，一个使命要在模子、调理、沙箱、影象之间往返穿梭， ，，，，，服务它的是整条链子串起来的能力。。。。。。PPIO 除能源、芯片之外每一层都自己做——算力云、自研推理引擎、模子服务、沙箱和驾驭工程所有攥在手里。。。。。。
"只有最懂应用的 Infra， ，，，，，才华服务好应用。。。。。。"姚欣把乔布斯的名言改了个词。。。。。。Agentic Cloud 这个新定位就是对这个新系统的形貌。。。。。。
这个选择也跟模子自己的希望有关。。。。。。已往两年， ，，，，，这个行业解决难题的默认方式是等——等下一代模子。。。。。。GPT 从 3 到 4 的那种跃迁养成了一种习惯：什么问题都可以先放一放， ，，，，，横竖半年后的新模子会随手把它碾已往。。。。。。但今年这个习惯失灵了， ，，，，，GPT 5 到 5.2 只剩下一两成的提升， ，，，，，最领先的闭源模子慢下来， ，，，，，开源在死后追近。。。。。。
"Scaling Law 还保存， ，，，，，只是从模子挪到了模子之外。。。。。。"姚欣说。。。。。。智能不再从参数里长出来， ，，，，，就得从别处长。。。。。。此次的两个重点新品做的就是这件事：智能模子网关把现有模子的智能往更高处推， ，，，，，Agent Harness 让智能体能一连事情更长时间。。。。。。
智能模子网关是最能看出 PPIO 手艺蹊径的产品。。。。。。它做两件事：一是调理， ，，，，，router， ，，，，，识别使命类型， ，，，，，简朴问答派给自制的轻量模子， ，，，，，重大推理才动用旗舰， ，，，，，省的是钱；；；；；二是混淆， ，，，，，让多个模子交织组成一个新模子， ，，，，，把输出打碎重组， ，，，，，冲智能上限。。。。。。他们用小米 MiMo V2.5， ，，，，，Kimi 2.7 和智谱 5.2， ，，，，，三个各有偏科的国产开源模子， ，，，，，组成新的模子， ，，，，，性能上获得提高。。。。。。
“三个臭皮匠， ，，，，，顶个诸葛亮。。。。。。”他们云云形容这个手艺蹊径。。。。。。
在一套考察模子完成深度研究使命的基准测试里， ，，，，，智谱单独跑 45 分， ，，，，，OpenAI 最新的 GPT 5.6 拿 51 分， ，，，，，榜首是Anthropic 的旗舰 Fable 5， ，，，，，55.14 分——而三个国产模子的输出打碎重组之后， ，，，，，得分 54.55， ，，，，，压过 GPT 5.6， ，，，，，距离全球第一不到一分， ，，，，，本钱只有后者的七分之一。。。。。。
混淆能建设， ，，，，，是由于综合分掩饰了偏科：智谱的编程和Kimi 的文本各自是单项冠军， ，，，，，重大使命要的正是把长板拼起来， ，，，，，拼出来的工具简单模子给不了。。。。。。
"和华为的韬（τ）定律一样， ，，，，，一块板子不敷， ，，，，，叠一块， ，，，，，不可再叠一块。。。。。。我们把类似的思绪搬到了模子上。。。。。。"姚欣说。。。。。。单点性能追不上， ，，，，，就用工程和自制的算力把总量堆上去。。。。。。
但这种混淆不是瞎混， ，，，，，真正的门槛也很高：怎么知道哪个模子真的善于什么， ，，，，，榜单给不了谜底。。。。。。"打榜讲白了是开卷考试"， ，，，，，模子厂商训练时早就拿到了题。。。。。。它的谜底必需来自真实负载——PPIO 日均 1.2 万亿次挪用， ，，，，，每一次的乐成率、耗时、留存都被记下来， ，，，，，喂给谁人专门认真分配使命的调理小模子。。。。。。1.2 万亿除了是产能， ，，，，，某种水平上也是语料， ，，，，，并且只有每一层都自己做的平台才网络得全——单做模子 API 转卖的平台， ，，，，，看不到使命最后成没乐成。。。。。。
而另一方面， ，，，，，Agent Harness 解决的是让智能体撑得更久的问题。。。。。。姚欣把 Harness 叫做驾驭工程， ，，，，，模子是那匹马， ，，，，，鞍具决议它能不可被驾驭着跑远程。。。。。。大模子千分之一的幻觉率， ，，，，，在单次问答里近乎完善， ，，，，，放进一个要一连挪用一百次的使命里， ，，，，，蜕化就从万一酿成必定。。。。。。使命越长， ，，，，，过失的复利越狠， ，，，，，鞍具也就越值钱：沙箱——隔离的执行情形， ，，，，，Agent 的代码出了错， ，，，，，炸掉的是沙箱而非用户的电脑——加上工具挪用、影象治理、验证评估， ，，，，，全装在模子外面， ，，，，，全为了统一个目的， ，，，，，让它跑得久。。。。。。再往前一步是Loop， ，，，，，让 AI 自己发明问题、自己修复， ，，，，，人不再进去点谁人确认键。。。。。。
这两个部分仍有重大提升空间， ，，，，，因此姚欣预判下半年Agent 还会有一波冲高：驾驭工程越成熟， ，，，，，单个使命消耗的 Token 就有 10 到 100 倍的提升， ，，，，，"哪怕用户数不增添， ，，，，，使用量也会提升 10 倍以上"。。。。。。下一波增添要靠使命变得更深， ，，，，，而不是用户变得更多。。。。。。
终究要把账算对
这些手艺选择的背后， ，，，，，是PPIO一套自己的算账方式。。。。。。仔细想想他的许多判断， ，，，，，起点着实是统一句话："To C 保存尝鲜， ，，，，，To B 最多一两个月尝鲜， ，，，，，之后要付这么多钱， ，，，，，各人都是算过账的。。。。。。"顺着这个质朴思索往下， ，，，，，他陆续给出了一些和行业主流不太一样的看法。。。。。。纷歧样的地方主要在三处：本钱、需求， ，，，，，和定价的锚。。。。。。
主流的算账方式照旧从互联网搬来的：报消耗量、报注册数、报占有率， ，，，，，用津贴把数字冲上去， ，，，，，默认规模早晚会自动酿成钱——这套打法在团购、打车、外卖上验证过三轮， ，，，，，大厂现在原样用在了 Token 上， ，，，，，C 端补完补 B 端。。。。。。
但姚欣不认这套账， ，，，，，理由藏在他平台的后台数据里：企业开发者平均要用 10 到 15 款模子开发一个应用， ，，，，，每两三个月就换一批， ，，，，，由于模子迭代太快， ，，，，，没人敢绑死在一家平台上。。。。。。没有锁定， ，，，，，就没有网络效应；；；；；津贴买来的万亿消耗， ，，，，，留不下来。。。。。。负毛利的万亿和正毛利的万亿， ，，，，，在他的账本上是两种工具——"大厂只讲占有率、只讲 Token 消耗量， ，，，，，历来不讲自己的毛利率怎样。。。。。。"
他自己的账法更像制造业。。。。。。"Token 工厂"这个词除了是一种比喻， ，，，，，也可以酿成某种"会计准则"， ，，，，，算的就是一间真工厂的账。。。。。。
好比， ，，，，，套用电价：中国工具部电价差 3 倍， ，，，，，算力中心放在哪是第一层。。。。。。
再套用稼动率：全行业 GPU 的 24 小时平均使用率只有百分之四五十， ，，，，，由于人白天用 AI、破晓睡觉， ，，，，，PPIO 把破晓的闲置算力卖到地球另一面， ，，，，，做成"全球版东数西算"， ，，，，，把使用率拉到 75%。。。。。。
工艺：自研的推理加速， ，，，，，在主流开源模子上比基准版本快百分之七八十。。。。。。
最后是用途分层：同样的 Token， ，，，，，用来跑 Agent 长使命照旧回覆一句闲聊， ，，，，，价值差 10 倍。。。。。。
毛利从这几层里一层一层出来。。。。。。在一个单价每年跌 10 倍的通缩行业里， ，，，，，这险些是唯一可一连的利润泉源——你和行业平均效率之间的差。。。。。。囤到最好的卡不组成护城河， ，，，，，做出来效率差才行。。。。。。这几笔账， ，，，，，单做模子 API 转卖的公司一笔都算不了， ，，，，，每一笔都得先把生产环节握在手里。。。。。。
对真需求的判断， ，，，，，也随着账本走。。。。。。硅谷和海内大厂三四月份勉励员工洞开用 AI、不设额度， ，，，，，用完发明评估不生产效提升了几多， ，，，，，现在最先限制配额——姚欣形容这是运动式的用法， ，，，，，量不出真实价值。。。。。。他更喜欢盯小微企业， ，，，，，甚至是 OPC——一人公司。。。。。。
已经泛起许多一个人指挥一堆 Agent 干活， ，，，，，月消耗能抵达 100 亿 Token， ，，，，，凌驾古板大企业；；；；；他发明这类公司的人机比普遍在 1:10 到 1:20， ，，，，，PPIO 自己才 1:3；；；；；创业的顺序也倒了过来， ，，，，，从先融资再启动， ，，，，，酿成先买个 Token 包做出 Demo、跑通了再去融天使轮。。。。。。他以为这些愿意自掏腰包烧 Token 的人越精明， ，，，，，这个信号就越可靠。。。。。。
另外， ，，，，，出海同样是一笔价差账：外洋 Token 均价比海内高 30%， ，，，，，PPIO 的外洋定价只有 AWS 和 Google Cloud 的约一半， ，，，，，即便云云照旧比海内贵三成。。。。。。现在它 70% 的消耗来自外洋。。。。。。
把这些账目连起来， ，，，，，能看到姚欣真正在做的一件事， ，，，，，就是换定价锚。。。。。。
Token 按本钱计价， ，，，，，锚就在算力上， ，，，，，而算力效率每年都在改善， ，，，，，以是 Token 的宿命就是每年跌 10 倍——谁的收入绑在 Token 单价上， ，，，，，谁就在跟通缩赛跑， ，，，，，跑赢的唯一方式是量涨得比价跌得快， ，，，，，永无宁日。。。。。。
但若是可以把计价的问题换成"养一个数字员工要花几多钱"呢？？？？？这个价钱的参照物是人的人为， ，，，，，是它替换掉的那部分人力本钱， ，，，，，而人力本钱欠亨缩。。。。。。从卖 Token， ，，，，，到卖使命乐成总本钱， ，，，，，再到卖数字员工， ，，，，，每往上走一层， ，，，，，定价就离算力远一步、离人的价值近一步。。。。。。
以是， ，，，，，再转头整体来看它提出的问题Agentic Cloud， ，，，，，在商业上的这层转变可能更主要：它有时机把生意的权衡标准从通缩的 Token， ，，，，，挪到欠亨缩的真实价值上。。。。。。
而只有这样， ，，，，，AGI 许诺的大好前途才可能真的到来。。。。。。
点个“爱心”， ，，，，，再走 吧
