PPIO姚欣：Agent时代云的第一客户从人变成Agent 智能体Scaling Law将成新增长引擎

    本报讯 （记者袁传玺）

    7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海举行。派想未来集团（以下简称“PPIO”）正式发布全新Agentic Cloud（智能体云）定位及智能模型网关新品。PPIO联合创始人兼CEO姚欣对《证券日报》记者表示，“Agent（智能体）时代最重要的变化，就是云的第一客户从人变成了Agent。过去的云计算是为人使用软件而设计，而Agentic Cloud是为Agent自主运行而生。”

    姚欣进一步阐释，PPIO正致力于打造面向Agent时代的智能Token（词元）工厂。自2024年推出模型服务以来，PPIO的“Token工厂”业务规模飞速增长，截至2026年6月日均Token调用量超1.2万亿，较2025年同期增长超8倍。

    “今年二三月的时候，Token消耗的增长曲线非常陡峭，因为存在大量的尝鲜式应用。但经过一波尝鲜降温后，现在进入到了稳健的增长阶段，每个月可以看到大约10%到20%的持续增长，全年大概有三到四倍的增幅，并且已经变成了真正生产力的工具。”姚欣表示，PPIO的Token消耗曲线与企业付费的真实曲线高度吻合——“PPIO是ToB（面向企业）公司，平台上所有Token都是付费的，这不是C端（消费者端）用户免费尝鲜的曲线，而是企业付费的真实曲线。”

    从模型Scaling Law到智能体Scaling Law

    万亿Token背后的范式跃迁

    在姚欣看来，当前AI行业正经历从“模型Scaling Law（缩放定律）”向“智能体Scaling Law”的范式转换。他提出Agent时代的核心公式——Agent生产力=Token智能密度×Agent Loop（智能体循环）时长。Token智能密度决定了Agent每一步决策的质量上限，Agent Loop时长决定了Agent能持续运行多久、完成多复杂的任务。

    “模型本身的智能能力提升速度在放缓。大家都能感觉到从GPT-3到GPT-4，再到GPT-5的时候，效果是惊艳的；但从GPT-5到GPT-5.2再到GPT-5.4，差别就没那么大了，只有10%到20%的提升。”姚欣表示，“这也是为什么开源和闭源的差距开始缩短，因为最领先的闭源模型迭代速度放缓了。但人类还有大量任务是AI解决不了的，比如复杂计算、复杂决策，甚至做CEO这件事。”

    围绕这一公式，PPIO Agentic Cloud构建了两层原生产品体系。第一层是智能模型网关，作为AI Agent的智能调度中心，关键决策由混合模型把关提升质量，简单任务由模型调度自动分流到轻量模型，确保Agent用最低的Token成本、最高的智能性能把任务完成。第二层是Agent Harness（智能体执行框架）层，融合沙箱、任务编排、ToolUse（工具调用）、记忆管理等于一体，延长Agent可持续运行的Loop时长以解决复杂长程任务。

    “Agent不能只‘想’，还要能‘做’。”姚欣表示，Harness是专门用于约束、指导、验证和纠错Agent执行的工程框架，涵盖上下文构建、工具编排、验证循环、成本控制和可观测性等除大模型本身之外的所有环节。去年，PPIO推出了国内首款兼容E2B接口的Agent沙箱，冷启动时延低于200ms（毫秒），采用系统级安全隔离，支持上万个沙箱同时创建，综合使用成本较同类产品降低90%以上，上线一年业务规模已增长超120倍。

    智能模型网关

    用“三个臭皮匠”凑出“99号汽油”

    针对当前AI应用开发者过度依赖“全能型”大模型的痛点，PPIO最新发布的智能模型网关提供了全新解法。“我们会帮你把92号、95号、98号凑在一起，得出一个99号，这就是我们的混合模型。”姚欣表示。

    与市面上常见的、仅做简单“请求转发”的API（应用程序编程接口）网关不同，PPIO以智能优先，兼顾性价比。智能模型网关的第一个功能是混合模型，在处理高价值、高风险或结果不确定的关键Agent步骤时，网关会触发“多模型融合”机制，将问题同时分发给多个专家模型，通过交叉验证和融合生成最终答案。

    “三个臭皮匠顶个诸葛亮。”姚欣如此形容这一机制。在DRACO深度研究基准测试中，PPIO通过融合Mimo-V2.5-Pro、Kimi-K2.7和GLM-5.2进行混合模型推理，可以将性能提升至接近Claude Fable5的水平，而成本却仅是Claude Fable5的七分之一。据综合测算，PPIO智能模型网关可以将智能水平提升20%，将成本降低50%-60%。

    智能模型网关的第二个功能是模型调度，根据任务类型进行智能路由，压缩冗余上下文、复用计算结果，设置预算护栏和失败回退机制。“我们的调度模型本质上就是一个小模型，是拿我们大量的平台上的调度数据得出的。”姚欣表示，它不是自己定义出来的，而是机器学习训练出来的。针对天气查询这类轻量化简单任务，系统将调度DeepSeek轻量化Flash模型完成运算，无需启用算力成本更高的Pro专业版模型。

    这一能力背后，是对Agent时代模型调用逻辑的重新思考。不同于人类用户偶尔提问的使用模式，智能体应用的兴起正在推动Token消耗呈指数级增长。Agent的运行天然具备高频工具调用、长上下文持续交互、多模型协同等特征，对延迟、稳定性和成本敏感度远高于传统场景。

    面向全球，PPIO同步布局即开即用的“Token出海”服务，依托覆盖全球6大洲、11大核心区域的5000+分布式算力节点，构建低时延、高带宽、高可用的算力网络。“海外Token价格比国内平均要高30%，我们比起主要的国际云服务商，平均收费低40%。”姚欣表示，“国内竞争太激烈了，我们还是希望企业有合理的经营，不想为了冲数字去冲短期行为。”

    “未来Token消耗的99%都不是人，而是Agent。”姚欣表示，“PPIO要预先抢占这个未来的卡位——今天生产大量的高质量Token，同时占领智能体，让大量智能体的底层不仅用我们的Token，还在用我们的沙箱，用我们的Harness服务。我们希望做的事情很简单，让中国AI企业在海外开疆拓土的时候，不用自己先花几个亿去修路、搭基建。PPIO把路修好，企业只管开车上路，创造无限价值。”

（编辑 黄力）