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| 本文作者： 趙之齊 | 2026-01-26 10:16 |
作者 | 趙之齊
編輯 | 包永剛
2018年，邊緣算力與CDN（內容分發網絡）市場已白熱化，價格卷到極致。就在這一年，PPIO成立了。他們毅然切入邊緣云領域，直面紅海的競爭。
當時，創始人姚欣給天使投資人——百川智能創始人王小川、前微軟Azure中國總裁申元慶——講的創業邏輯是：
“當年PPTV就是整合閑置的算力和資源，建起來的一套分布式平臺。我們二十年前就在做C端的算力整合，現在要去做B端，你想，是整合B端難還是C端難？”
在2005年便創立了PPTV、并在2014年將其出售給蘇寧的姚欣，與當時PPTV的首席架構師王聞宇轉戰B端算力領域，顯然是值得被信任的。于是，這個故事被投資者們接受了。
然而，這一路的起步并不如想象中容易。起初，PPIO在“先找供給”還是“先找需求”間久久徘徊，商業難以閉環，直到疫情導致線上流量激增，才逐漸跑通了這一增長曲線。
2023年，當疫情帶來的線上流量紅利逐漸消退，GPU市場也開始利潤暴漲，H100的高點價格甚至一度達到400萬元。GPU貿易賽道火熱之時，姚欣卻拒絕了這門“穩賺不賠”的生意，在那個基礎大模型訓練正盛的年代，提出了要“聚焦推理”。
PPIO聯合創始人兼CEO 姚欣
如今，短短幾年時間，PPIO的營收已經實現指數級增長，2024年營收已達5.58億。而在今年7月的WAIC（世界人工智能大會），PPIO又成了國內首個推出兼容E2B的Agent沙箱的公司——
Agent沙箱作為專為AI Agent場景設計的基礎設施，能為AI Agent提供隔離運行環境，讓Agent在安全、受限的條件下執行代碼。由此，防止Agent訪問或篡改系統之外的資源，避免對系統造成損害。
在整個研發過程中，姚欣感慨，最難的便是“為看不見的需求做技術”。
而這，也是PPIO這兩年一直在做的事——比行業走快一步。
如今，PPIO正在沖刺港股IPO。從邊緣云到GPU推理平臺，再到Agent沙箱，PPIO成為了具備全棧技術能力的AI云服務商，這些跨度背后是如何考量？在國內云大廠夾擊下，作為創業公司的他們如何突圍？
以下，是雷峰網與姚欣的對話。
雷峰網：你們從2018年創立做云服務，起初的算力做到現在的沙箱，跨度很大，這條路是怎么走下來的？
姚欣：我們2022年開始進入GPU領域，當時AI大語言模型還沒開始，最開始做的是云游戲和云渲染的GPU，這天生就是一個分布式架構。
2023年大語言模型起來后，整個市場開始起來。當時國內某頭部模型廠商發布了自己的開源模型，但缺少推理平臺，我們就幫著他們在2023年搭建了第一代推理平臺服務，這是我們的第一個推理的Infra客戶。
2024年，PPIO就開始在重點聚焦出海，集成了大量開源的模型，把模型API推出一整套MaaS平臺。
今年年初，PPIO再往上走一層，Agent其實就類似于PaaS層，相當于我們從底層技術棧一層層長上來。
雷峰網：在這之中，挑戰主要是什么？
姚欣：最大的挑戰就是，我們是為看不見的需求在做技術。
做AI Infra或技術平臺現在看起來已經普及了，但在2024年做MaaS、或者現在做AI PaaS Agent，用黃仁勛的話講，就是“Zero/Billion dollar company market”，一個零/億市場，現在是0，也許以后就是10億、20億、百億。要為一個今天還是0的市場，提前做技術儲備、研發、投入；但如果看到Manus起來后再開始做沙箱，其實就已經晚了。
雷峰網：在2022年決定切入做算力云的時候，內部是怎么去討論這個市場的？
姚欣：當時還沒看到GPT，我們更多是從公司要打造第二增長曲線的角度。
在此之前我們第一增長曲線是基于CPU做的邊緣云，那會兒主要是抓住了疫情期間在線流量激增帶來的業務需求。我們當時為很多頭部互聯網公司提供音視頻處理、邊緣計算和傳輸服務，都是基于傳統CPU和云架構。2022年疫情逐漸結束了，流量慢慢回落，我們就意識到要開始找第二增長曲線了。
雷峰網：但如何錨定現在這個方向的呢？
姚欣：我們作為云服務商，其實大的思路就是計算、存儲、傳輸。半年后，ChatGPT開始風靡，國內掀起大模型創業熱潮，看到大模型類企業快速融資、擴張的態勢，我們就明確將第二增長曲線定位為AI賽道做AI Infra，從GPU層逐步向上構建到今天的PaaS。
雷峰網：當時很多人都想做算力貿易生意，你們是怎么決定要去做分布式算力的路線？
姚欣：我們選擇避過熱點，沒有參與任何倒算力囤卡，這跟整個公司的價值觀都有關系——我們價值觀第一條叫“價值創造”，一定要做有技術附加值的東西。
我們在GPU領域的商業模式是整合匯聚大量閑置的分布式算力，再把它變成某種云服務。我們技術附加值的體現，主要就是把閑置算力token化。
雷峰網：你們是怎么找到這些閑散資源的呢？這些資源的持有方會是誰？
姚欣：2022年看到的都是游戲顯卡，用4090、3090做渲染，甚至最開始Stable Diffusion就在4090上面跑的。后來看到上一代訓練的GPU大量閑置，例如2024年大家都開始拿H100做訓練，A100被替換，我們就拿閑置的A100來跑推理。
再往后又看到很多國產GPU用不起來，有的國產GPU智算中心利用率只有10%-20%，我們就又開始做國產GPU和模型推理加速框架的適配。今年我們平臺上就有很多頭部廠商的國產GPU。
雷峰網：所以你們一方面是用那些已經被時代選擇淘汰了的算力，另一方面是國產算力，而且對標推理市場，沒有去碰算力訓練這一塊。
姚欣：對，因為訓練和推理的任務指標不一樣。一個模型比別人先推出是很重要的，所以訓練永遠用最先進的芯片；但推理不一樣，推理要求極致的成本性價比，結合我們獨特的分布式閑置資源整合的能力，降低創業者使用算力門檻。
雷峰網(公眾號：雷峰網)：PPIO在WAIC上發布了沙箱，似乎是國內首發的Agent沙箱。為什么會在這個時間點上去推呢？
姚欣：要加一個補充，這是我們“在中國”首發E2B兼容的Agent沙箱，在海外已經提前發布了。
我們在2023年選擇出海，在海外優先尋找一些戰略客戶或早期的新技術，和他們一起快速打磨和迭代，推動底層AI Infra開發技術棧的創新。
雷峰網：現在沙箱進展如何？
姚欣：目前我們在海外落地比國內快一些，PPIO推沙箱對標海外E2B，他們在硅谷今年一年用量大概漲了400多倍，從4萬多到1600多萬。國內過去的模型合作伙伴像是千問、Kimi、智譜等等，這幾家模型能力基本可以追平年初的Anthropic，所以我判斷未來幾個月中國版的Manus或Cursor可能會更快速增長。
雷峰網：在你們推出沙箱后，大廠也在跟進了，會擔心和大廠之間的競爭嗎？你們和大廠的差異性在哪里？
姚欣：從我創辦第一天，投資人就開始問我們這個問題，但現在到了Agent或PaaS這一層，話題就開始有趣起來了。
之前做云計算，在IaaS層，說白了就是拼資源、拼規模，是一個Heavy Capex（資本性支出）的游戲。到PaaS層，雖然巨頭影響力還是巨大的，因為他們原來的客戶積累和生態依然是最強的，但到了Agent Infra這一層，云大廠的影響力和PC以及移動時代相比，是大幅削弱的。
雷峰網：為什么有這個觀察？
姚欣：具體是以下這幾個原因。
第一，GPU的Infra架構是在過去三年時間里突然冒出來的，不像CPU有將近20年發展，所以大廠很難有很明顯的先發優勢或很強技術積累，今天大廠真正做沙箱這件事，跟PPIO可能也在差不多一個體量。
第二，這波AI成本太高，所以各家公司包括開發者，第一天設計自己的架構時就是跨云、多云或者可以靈活調用的架構，追求一整套標準化的接口，不會跟某家廠商特別綁定。我們就把API能力做好，作為一個組件；與此同時，也擁抱開源。
這代AI開發者不像上個時代的移動互聯網開發者，選擇某個云后就在上面越存越多，慢慢配套一堆私有化的組件調用、或者專有組件調用，牢牢被它綁住了。我們在國內和差不多四五十款主流的開源框架有對接合作，而且也沒有想把GPU和CPU綁在一起銷售，就是想基于開源和可遷移性去方便開發者。
雷峰網：所以現在的沙箱主要目標市場就都是開發者嗎？
姚欣：其實不光是沙箱，包括提供的API、很多GPU的Serverless等等，我們過去兩年主要都是為了AI Startup和開發者兩個人群提供服務。
雷峰網：這個群體的市場足夠大嗎？
姚欣：這些開發者和新應用，在用量側其實比很多傳統互聯網巨頭高很多。前段時間Sam Altman也說了，Open AI的Top20消耗里，70%以上都是AI新應用，我們想爭取這種全新增量用戶。
而且過去幾年有個特點，新的AI創業公司和應用公司出來，他們做一件事的token消耗，可能比上個應用直接提升10倍甚至100倍。比如Manus執行一個任務，調用的token可能是幾十萬次.
今年7月，Manus還發布了個Wide Research，一個任務同時開100個Agent在跑，這100個Agent同時得出一個結果、最后返回一個最佳解，這個消耗量就相當于再增長100倍。
雷峰網：你認為分布式算力廠商的優勢在哪里？
姚欣：第一是節點數量要足夠多、任務需求也要多。我們的優勢在于技術棧和傳統云公司完全不一樣：我們從第一天就是在分散、碎片、異構的基礎設施上建立起來的云服務，所以叫“分布式云”，但傳統大云廠的技術棧，是建立在集中式、大規模標準的數據中心上做的虛擬化加技術棧。
很多企業級算力也是用這種方式整合起來。有些互聯網企業，比如做電商的，旺季在雙十一、618，但上半年利用率其實很低，周一到周五還會比周末低，他們就很需要在閑置時把這些資源用起來。
雷峰網：目前PPIO有4000多個節點，這些節點是如何分布的？
姚欣：這些節點很多是零售型IDC，他們隨時可以把機器在閑置期內托管到我們平臺上供調用，相當于有這么多“滴滴司機”隨時待命，但不代表他們24小時都在服務。
真正要調用時，就要看客戶場景，有的應用場景追求低延時，會就近調用；有些比較成本敏感，就可以比如給北京的用戶調新疆的資源——新疆電費是北京的1/3，甚至全球范圍內，東半球的白天是西半球的凌晨，可以跨更大的區域調度。
雷峰網：最開始分布式算力云的客戶也是這些開發者相關嗎？
姚欣：不是，分布式CPU云是頭部的互聯網那個公司。但到了GPU云時代，主要是以AI創業者和開發者為主。
雷峰網：為什么有這套策略的轉變？
姚欣：我們現在更想和客戶一起聯合打磨未來新產品，所以選擇開發者和AI創業公司， AI時代不一樣，AI是賭下一代，下一個字節、下一個抖音在哪里？現在還沒有出來。
雷峰網：那未來對分布式算力的挑戰會在哪里？
姚欣：還是在需求側，技術側和供給側不擔心，就看需求側什么時候能有大規模爆發，尤其是重視時延敏感的需求。
雷峰網：聽起來是2020年疫情需求起來后，邊緣CPU才真正利用起來。但你們在2018年就已經開始做這個業務，最開始遇到了什么挑戰？
姚欣：最早的挑戰就是“雞生蛋”還是“蛋生雞”的問題，或者說，所有平臺生意的第一點都是：先抓供給還是先抓需求。
抓需求吧，大家說你技術不成熟、網絡覆蓋廣度不夠、沒有全國節點；但是到處找全國節點，大家就會問你需求呢？
當年這個平臺能冷啟動，很大原因是2020年疫情爆發，需求超出預期，我們才能有技術打磨、鎖定更多供應商。到今天GPU這張網絡也是類似的，過去一年我們平臺token消耗增長了一百倍以上，推理時代這種極其陡峭的高增長曲線才能把GPU網絡拉起來，所以我們現在也在找下一個更高增長爆發的新需求。
雷峰網：那當時PPIO成立，在CDN紅海里做邊緣云，是怎么說服王小川、申元慶等人投資的？畢竟他們都是很懂云的人。
姚欣：2018年，第一波AI計算機視覺很熱，有大量算力需求、也有很多算力被閑置，尤其很多數字新基建IDC，建完沒用起來。我跟他們講的故事很簡單：我們二十年前就在做C端的算力整合（指PPTV），現在要去做B端的算力整合，你們想想是整合B端難還是C端難？
技術上肯定是C端更難更復雜，商業模式上B端也可能更成熟一些，后來這個故事大家就聽到了，覺得我們團隊是做PPTV分布式計算、分布式網絡出身，調度能力足夠強。
雷峰網：現在回頭看，在PPIO創業的過程中，您覺得自己做得很對的一個判斷是什么？
姚欣：2023年我們就提出聚焦推理、聚焦開源、海外優先，這個認知當時比同行要早很多，當時開源模型還沒幾個。現在能抓住這波DeepSeek機會、以及海外這么多知名開發者，和三年前這個判斷非常關鍵。我們在整個戰略趨勢和方向的判斷上，還是比當年做PPTV強太多。
雷峰網：回頭看，您感覺創業重要的能力是什么樣的？
姚欣：我覺得最重要的就是認知能力，如何不斷學習、快速適應，并不斷提升認知能力的上限。我們公司是動漫文化，我是海賊王路飛，海賊王里有惡魔果實，如果選一個果實，我最想吃的是學習果實，因為對于一個創始人來講，最重要的就是認知能力，包括我做投資人的三四年里來看，最后的成果都是認知變現。
這二十年間，技術的發展也經歷過多個周期，我很清楚下一個周期要發生什么，加上我總是到處飛，去看最先進的模型和技術生態、跟全球最新銳的創業者在一起，我們對技術和商業的結合、對全棧的理解可能會比業內其他競爭對手更快更強。
雷峰網：那現在會有什么新的判斷嗎？
姚欣：Agent Infra會是下一代的AIOS。
作者長期關注半導體、算力上下游等方向，歡迎添加作者微信 Ericazhao23 交流。
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