Validierung eines Aufrufvolumens von einer Billion Token, wie baut PPIO die intelligente Token-Fabrik der nächsten Generation?

Die Token-Wirtschaft ist in vollem Gange

In der KI-Industrie des Jahres 2026 findet derzeit ein Machtwechsel von der Trainingsphase zur Inferenzphase statt. Das Nationale Datenbüro hat auf einer Pressekonferenz des Staatsratsbüros für Information im März eine Reihe von Zahlen veröffentlicht: Bis März 2026 hat das tägliche durchschnittliche Token-Aufrufvolumen in China 140 Billionen überschritten, was einem mehr als 1000-fachen Anstieg gegenüber den 100 Milliarden Anfang 2024 entspricht. Innerhalb von zwei Jahren hat sich diese Zahl um vier Größenordnungen erhöht.

Token ist kein seltenes Maßeinheit mehr in technischen Dokumenten. Es ist zur grundlegendsten Transaktionseinheit im KI-Zeitalter geworden – wie Strom, wie Wasser, wie die CPU-Kerne in der Vergangenheit. Der Unterschied besteht darin, dass seine Expansionsgeschwindigkeit jede grundlegende Ressource in der menschlichen Geschichte weit übertrifft.

IDC prognostiziert zudem, dass der weltweite jährliche Token-Verbrauch von 0,0005 Peta-Token im Jahr 2025 auf 150.000 Peta-Token im Jahr 2030 steigen wird, was einer jährlichen durchschnittlichen Wachstumsrate von 3418 % entspricht. Bis 2031 wird die Zahl der weltweit aktiven Agenten 350 Millionen erreichen.

Der Treiber dieser Explosion ist die strukturelle Wende im KI-Bereich.

Vor 2026 lag das Hauptschlachtfeld der KI-Industrie im Training: GPU-Stapelung, Parameterausführung und Ranglistenwettbewerb. Aber nach 2026 wird die Inferenz zum Hauptmotor des Rechenleistungsverbrauchs. Laut Berechnungen von IDC wird der Marktumfang des chinesischen KI-Servers im Jahr 2026 voraussichtlich 350 Milliarden Yuan erreichen. Die Nachfragestruktur hat sich von „trainingsgetrieben“ zu „zweiradgetrieben durch Training und Inferenz“ gewandelt, und die Auslieferungsmenge von Inferenzservern nähert sich der von Trainingsmodellen.

Neben der stetigen Erweiterung der Inferenznachfrage treiben auch die Entstehung von Agent-Anwendungen und der drastische Rückgang der Inferenzkosten die Branche zum Boom. In der Branche entstehen immer mehr Konsense: Die KI entwickelt sich von „Fragen beantworten“ zu „praktische Arbeit verrichten“. Auf der diesjährigen WAIC wurden mehrere Agent-Anwendungen gemeinsam mit Mobiltelefonen vorgestellt, und jede selbstständige Planung, jeder Tool-Aufruf und jeder mehrstufige Ausführungsvorgang eines Agenten verbraucht Token auf exponentielle Weise.

Der Einfluss dieses Wandels auf die Rechenleistungsinfrastruktur ist ebenfalls zerstörerisch.

YAO Xin, Mitbegründer und CEO von PPIO, sagte zu 36Kr: „Herkömmliche Cloud-Computing-Dienste richten sich an Menschen: Ein Programmierer betreibt eine virtuelle Maschine mindestens mehrere Tage oder sogar Monate lang. Die Aufgaben, die von Agenten aufgerufen werden, sind jedoch fragmentiert und hochfrequent. Die kleinste Abrechnungseinheit für Sandboxen auf der PPIO-Plattform ist bereits die Sekunde.“

Wenn Menschen die Cloud nutzen, gibt es Spitzen- und Tiefwerte, die dem Arbeits- und Schlafzyklus folgen. Aber Agenten nutzen die Cloud 7 Tage die Woche, 24 Stunden am Tag.

In Bezug auf die Latenz gibt es auch Unterschiede zwischen den beiden Gruppen. Die Toleranz von Menschen gegenüber Latenz liegt im Sekundenbereich, aber ein Agent, der eine komplexe Aufgabe ausführt, muss Dutzende oder sogar Hunderte Male wiederholt aufrufen. Wenn jede Latenz von einigen hundert Millisekunden durch die Schleife verstärkt wird, wird die Effizienz der Aufgabenausführung unakzeptabel.

Diese Unterschiede bedeuten, dass die für Menschen entwickelte Cloud-Computing-Architektur nicht direkt für Agenten dienen kann.

Vor diesem Hintergrund ist die Token-Fabrik zu einem unverzichtbaren Glied für die Regulierung der Rechenleistungskapazität geworden und erregt große Aufmerksamkeit auf dem Markt.

Daten von CIC Consulting zufolge rangiert PPIO unter den unabhängigen Anbietern von KI-Cloud-Computing-Diensten in China nach dem durchschnittlichen täglichen Token-Verbrauch im Jahr 2025 und im ersten Quartal 2026 auf Platz 1. Im April 2026 erreichte das tägliche durchschnittliche Token-Verbrauchsvolumen der Plattform 1,03 Billionen Mal; bis Juni überschritt diese Zahl weiter 1,2 Billionen Mal, was einem Anstieg von mehr als dem 8-fachen gegenüber dem gleichen Zeitraum des Jahres 2025 entspricht.

Weiteren Angaben zufolge ist der KI-Cloud-Computing-Umsatz von PPIO von 10,387 Millionen Yuan im Jahr 2024 auf 119,2 Millionen Yuan im Jahr 2025 gestiegen, was einem jährlichen Anstieg von mehr als dem 10-fachen entspricht. Die Zahl der weltweit registrierten Entwickler auf der Plattform ist von 125.000 Ende 2024 auf über 666.000 im Juni 2026 gestiegen.

Das Effizienzproblem lösen: Die intelligente Token-Fabrik ist da

Wenn die Inferenzkosten jährlich um das 10-fache sinken, verliert das Geschäftsmodell, das nur reine Rechenressourcen bereitstellt, schnell seine Prämienfähigkeit. Was wirklich wertvoll ist, ist die Fähigkeit, Token mit höherer Effizienz, niedrigeren Kosten und besserem Erlebnis bereitzustellen.

Die von PPIO definierte „intelligente Token-Fabrik“ ist ein groß angelegtes Produktions- und Bereitstellungssystem, das den gesamten Lebenszyklus von Token optimiert.

YAO Xin sagte zu 36Kr: Obwohl das Konzept der Token-Fabrik auf der GTC-Konferenz im März 2026 aufkam, betreibt PPIO bereits seit 2023 Inferenzdienste und hat 2024 eine MaaS-Plattform eingeführt. Auf diesem Gebiet verfügt das Unternehmen bereits über mehr als drei Jahre Erfahrung.

„Heutzutage ist eine Token-Fabrik nichts Besonderes. Wichtiger ist, wie man das Intelligenzniveau der Token-Fabrik ständig verbessern kann“, meint YAO Xin. „Man kauft eine Menge Rechenleistung und setzt Modelle ein, was scheinbar Token produzieren kann. Das Problem ist aber, wie man intelligentere Token mit hoher Qualität und hoher Effizienz produziert?“

Daher hat YAO Xin eine Kernformel für das Agent-Zeitalter vorgeschlagen: Agent-Produktivität = Intelligenzdichte von Token × Dauer der Agent-Schleife. Dabei bestimmt die Intelligenzdichte von Token die Obergrenze der Qualität jeder Entscheidung des Agenten, und die Dauer der Agent-Schleife bestimmt, wie lange der Agent kontinuierlich laufen und wie komplex die Aufgabe sein kann, die er erledigen kann.

Aufbauend auf dieser Formel hat die intelligente Token-Fabrik von PPIO als erstes Unternehmen in China ein intelligentes Modell-Gateway eingeführt, das als intelligentes Steuerungszentrum für KI-Agenten dient: Wichtige Entscheidungen werden durch gemischte Modelle überprüft, um die Qualität zu verbessern, einfache Aufgaben werden durch Modellsteuerung automatisch an leichtgewichtige Modelle weitergeleitet, um sicherzustellen, dass der Agent die Aufgabe mit den niedrigsten Token-Kosten und der höchsten intelligenten Leistung erledigt und die Intelligenzdichte von Token kontinuierlich erhöht.

In Bezug auf gemischte Modelle verriet YAO Xin gegenüber 36Kr, dass PPIO derzeit testet, zwei bis drei verschiedene Modelle kombiniert zu verwenden, sodass sie miteinander konkurrieren und diskutieren. In internen Tests hat dieses gemischte Modellverfahren bereits bei einigen Aufgaben die Leistung von GPT-5.6 übertroffen. „Obwohl es bei der Leistung einzelner Modelle noch geringfügige Unterschiede geben kann, kann man durch einen gewissen Verbrauch von Rechenleistung und Token eine stärkere Fähigkeit zur endgültigen Aufgabenausführung erzielen.“ Das bedeutet, dass die intelligente Obergrenze von Modellen nicht nur in den Parametern selbst liegt, sondern auch durch ingenieurmäßige Methoden von außen durchbrochen werden kann.

Das ist das Funktionsprinzip des intelligenten Modell-Gateways: Indem es KI-Anwendungen ein gemischtes Inferenzsystem bereitstellt, verwandelt das intelligente Modell-Gateway jeden Modellaufruf in eine „Expertenkonsultation“.

In der Vergangenheit hat PPIO von unten nach oben eine vollständige KI-Cloud-Fähigkeit aufgebaut, die von GPU-Clustern über die Optimierung von Inferenzdiensten bis hin zum tiefen Verständnis von Anwendungsszenarien reicht, was eine extrem hohe Effizienzfähigkeit widerspiegelt.

YAO Xin nannte uns drei typische Szenarien: menschliche Gesprächskommunikation, Agent-Aufrufe und KI-Programmierung. Die Anforderungen dieser drei Szenarien an Leistungsparameter sind völlig unterschiedlich. Menschen streben nach Antworten im Sekundenbereich, Agenten erfordern Antworten im Millisekundenbereich, und die KI-Programmierung hat die höchsten Anforderungen an die Genauigkeit und erwartet wenige Fehler. Die kundenspezifische Optimierung für verschiedene Szenarien ist ein wichtiger Unterschied zwischen PPIO und anderen Plattformunternehmen.

In Bezug auf spezifische Produktfähigkeiten zeigt sich der differenzierte Weg von PPIO auch in mehreren Dimensionen:

Schnelle Integration, sofort einsatzbereit.

Plattformneutral, nicht an irgendeine Modellökosystem gebunden. YAO Xin verriet gegenüber 36Kr, dass ein durchschnittlicher Anwendungsentwickler 10 bis 15 verschiedene Arten von Modellen aufrufen muss und alle drei Monate die Modelle entsprechend der Iteration wechseln muss. Auf der PPIO-Plattform werden mehr als 200 Open-Source-Modelle einheitlich unterstützt, und Benutzer müssen nur eine Codezeile ändern, um das Modell zu wechseln. Diese neutrale Positionierung hat das Vertrauen der Entwickler gewonnen und ist auch eine wichtige strategische Wahl für den Markteintritt.

Selbst entwickelte Inferenzbeschleunigungs-Engine, tiefgehend für das Agent-Aufrufmodell optimiert. Im Gegensatz zur allgemeinen Architektur des herkömmlichen Cloud-Computing passt der gesamte Technologie-Stack von PPIO von der untersten Ebene an die Fragmentierung, Hochfrequenz und Kontinuität der Agent-Last an.

Erwähnenswert ist, dass das durchschnittliche Niveau der GPU-Auslastung in der Branche normalerweise zwischen 40 % und 50 % liegt, während PPIO langfristig über 75 % hält. YAO Xin sagte zu 36Kr: Das Unternehmen nutzt seine Fähigkeit zur verteilten Rechenleistungssteuerung, um mehr als 5000 Rechenknoten auf sechs Kontinenten weltweit zu verbinden. Durch die zeitversetzte Steuerung in Ost- und Westhemisferien werden Lasten mit unterschiedlichen Zeiträumen, Räumen und Aufruffrequenzen hochwertig integriert, sodass im Hintergrund eine nahezu geradlinige Auslastungskurve entsteht.

Heutzutage steigen die Rechenkosten ständig. Ob man die bereits erzeugte Rechenleistung vollständig ausschöpfen kann, bestimmt direkt die zukünftige Rentabilität des Unternehmens. Die Leistung von PPIO bei diesem Indikator bildet seinen wichtigen Wettbewerbsvorteil.

Agentic Cloud: Die nächste Infrastrukturwelle des Token-Verbrauchs

Die intelligente Token-Fabrik löst das Problem „Wie man heute Token effizient produziert“. Die Agentic Cloud beantwortet das umfassendere Thema „Wer wird morgen Token verbrauchen und auf welche Weise?“.

Im Jahr 2026 haben die weltweiten Cloud-Giganten übereinstimmend die Agentic Cloud-Strategie veröffentlicht. Google stellte die Agentic Cloud-Strategie auf der Next'26-Konferenz vor und veröffentlichte Agent Engine und Agentic Data Cloud; Alibaba Cloud kündigte den Abschluss der vollständigen agentenbasierten Modernisierung an; Amazon hat AgentCore eingeführt; der Foundry Agent Service von Microsoft ist offiziell kommerziell nutzbar. Das einzige Ziel ist es, den Agenten zum Kernnutzer der Cloud zu machen.

Auf der WAIC 2026 hat PPIO offiziell die neue Positionierung von „Agentic Cloud“ veröffentlicht. YAO Xin ist der Ansicht, dass die Kernlogik dieser Strategie lautet: Der Hauptnutzer der Cloud wechselt von Menschen zu KI-Agenten.

Der Branchentrend vollzieht ebenfalls diesen Wandel: Die selbstständige Inferenz, der Tool-Aufruf und die mehrstufigen Workflows von KI-Agenten weisen Merkmale des kontinuierlichen, hochfrequenten und dichten Token-Verbrauchs auf, was neue Anforderungen an die Cloud-Infrastruktur stellt.

YAO Xin teilte zudem eine Reihe von Daten mit 36Kr: Von den 8 Milliarden Menschen weltweit nutzen möglicherweise nur 20 % die KI, und nur etwa 5 % zahlen tatsächlich dafür. Das bedeutet, dass es noch ein riesiges Wachstumspotenzial für die Nutzung von KI durch Menschen gibt. Gleichzeitig steigt die Zahl der Agent-Aufrufe exponentiell. Nehmen wir PPIO selbst als Beispiel: Das Unternehmen hat mehr als 300 Mitarbeiter, aber im Hintergrund laufen fast tausend Agenten, die für Entwicklung, Betrieb und Wartung, Kundenservice und andere Aufgaben eingesetzt werden. Eine Person kann 10, 100 Agenten besitzen, und jeder Agent verbraucht 7 Tage die Woche, 24 Stunden am Tag Token.

Aufbauend auf diesen vielfältigen Anforderungen unterteilt PPIO die Produktarchitektur von Agentic Cloud in drei Ebenen: Infrastrukturebene, Modelldiensteebene und die Plattformebene von Agent Harness.

Besonders erwähnt werden muss: Harness ist ein spezielles technisches Framework, das dazu dient, die Ausführung von Agenten einzuschränken, anzuleiten, zu überprüfen und zu korrigieren. Es deckt alle Glieder abgesehen vom großen Sprachmodell selbst ab: Konstruktion des Kontexts, Orchestrier