本报记者袁传玺
2026年，中国AI产业的增长内核正从模型训练侧加速转向应用推理侧。国家数据局最新数据显示，截至2026年3月，我国日均词元（以下称为“Token”）调用量已突破140万亿，较两年前增长超千倍。Token不再只是大模型的计费单位，而已成为AI时代的基础生产单元，承载模型调用、能力输出与价值流转的核心功能。在这一浪潮下，专注于标准化模型服务的“Token工厂”，正取代传统算力租赁，成为AI云计算赛道的核心增长极。
近日，派想未来集团（以下简称“PPIO”）向港交所递交上市申请。招股书数据显示，其AI云计算收入从2024年的1038.7万元跃升至2025年的1.192亿元，同比增长超10倍；日均Token消耗量从2025年12月的2710亿飙升至2026年4月的1.03万亿，4个月增长近4倍。根据灼识咨询排名，按2025年及2026年第一季度日均Token消耗量计，PPIO在中国独立AI云计算服务商中位居第一。作为国内头部独立“Token工厂”，PPIO的爆发式增长，折射出推理时代AI模型服务的核心竞争逻辑。
图片来源：PPIO招股书
模型服务成增长主引擎
“Token工厂”凭性能与成本双维领跑
开源大模型的快速普及，正在重构AI算力的需求形态。过去企业落地AI需要自行采购算力、部署模型、运维调优，门槛高、周期长；而随着AI应用向千行百业渗透，越来越多的开发者与中小企业更倾向于开箱即用的模型API服务——按需调用、按量付费，无需关注底层算力细节，专注于业务场景创新。这种需求变迁，推动“Token工厂”模式的标准化模型服务，成为AI云计算市场增长最快的细分赛道。
灼识咨询数据印证了这一趋势：全球日均Token使用量已从2023年12月的约3万亿，增长至2025年12月的超200万亿，两年增长超65倍，预计2030年将达到数千万亿级别。驱动Token爆发的核心因素，除了推理需求的整体扩容，更在于智能体应用萌芽、算法架构优化与推理成本下降形成的正向循环：推理成本每年以10倍以上的速度下降，性价比提升持续降低AI落地门槛；而智能体等新应用的出现，又带来了更高密度、更持续的Token消耗。
在这一赛道中，PPIO的“Token工厂”以产品体验、技术性能与成本优势构建起差异化壁垒，成为独立云厂商中的领跑者。其模型服务的核心优势，首先体现在低门槛、高效率的产品体验上。不同于传统云厂商以算力租赁为核心的模式，PPIO直接向用户提供标准化的模型API服务，覆盖多模态主流开源模型，实现“一键接入、开箱即用”。这种模式省去了企业自行部署模型、适配硬件、运维调优的复杂流程，大幅缩短AI应用上线周期；同时按使用量收费的定价模式，与客户实际业务规模精准匹配，避免了算力闲置带来的成本浪费。
图片来源：PPIO招股书
模型生态的丰富性与中立性，是PPIO Token工厂的另一核心竞争力。当前大模型技术迭代迅速，开发者往往需要根据场景、性能与成本，在不同模型间测试、切换与组合。作为独立第三方服务商，PPIO保持云平台中立定位，支持多厂商、多架构的开源模型统一接入与灵活切换，用户转换模型时可保留缓存内容、部署场景与工作流配置，大幅降低切换成本。与此同时，平台动态更新的模型矩阵，可随技术迭代持续纳入最新模型，让客户无需跟进底层技术迭代，即可同步使用最前沿AI能力。
更关键的是，PPIO的模型服务实现了“高性能与低成本”的兼得，打破了行业“便宜没好货”的固有认知。在性能层面，依托自研的分布式推理加速技术，PPIO从算子优化、推理引擎优化、存储系统优化、硬件适配优化等多个维度对模型进行全栈调优，将计算资源利用率推至接近理论极限。测试数据显示，通过PPIO模型API交付的主流大模型，首字节延迟较使用基准推理引擎部署的同一模型降低95%，总吞吐量效率提升300%，可显著提升用户交互体验与业务处理效率。
在成本层面，分布式算力网络的动态调度能力，为模型服务提供了坚实的成本底座。PPIO通过聚合全球分布式算力资源，利用跨地区时区差异与多样化客户的交错需求，实现算力的“削峰填谷”，全网GPU利用率稳定维持在75%以上，远超行业40%-50%的平均水平。更高的资源利用率直接转化为更低的单位Token成本：2026年评估数据显示，PPIO平台上主流大模型的输入Token定价，较国际主流云服务商收费低40%以上。
产品、生态、性能、成本的多重优势，共同推动了PPIO用户规模与业务量的高速增长。截至2026年4月30日，其全球注册开发者已达57.4万人，较2024年末增长超3.5倍。而开发者生态的扩张又进一步提升了算力调度的丰度，摊薄边际成本，形成“模型体验优化—用户规模增长—调度效率提升—成本持续下降”的正向循环，为Token工厂的持续增长提供了内生动力。
卡位Agentic Cloud
智能体基础设施打开长期增长空间
如果说标准化模型服务是当下AI云市场的增长主线，那么AI智能体的规模化落地，则正在孕育下一代算力需求的第二曲线。2026年被业内普遍视为AI智能体商业化元年，与传统单轮对话式AI应用不同，智能体能够在有限人工监督下自主完成推理、规划、工具调用、信息检索、流程协调等多步骤任务，其工作负载具有持续性、高频并发、Token密度高的特点，对云服务的要求已从“提供模型调用”，升级为“提供完整的智能体运行环境”。
行业普遍认为，面向智能体原生的云服务（AgenticCloud）将成为下一代云计算的核心形态。传统云服务脱胎于通用计算场景，即便适配AI能力，也多是在原有架构上进行叠加；而智能体时代需要的是从底层就为AI任务设计的原生基础设施，包括隔离的沙箱运行环境、智能体托管编排能力、工具调用调度系统、长上下文显存支持等全栈能力。这也为独立AI云厂商提供了换道超车的机会。
在这一赛道上，PPIO已完成提前卡位。招股书中，其将智能体基础设施列为独立产品线，可为开发者提供沙箱运行环境、智能体托管编排、工具调用调度等全链路支撑能力，让开发者无需从零搭建底层运行环境，专注于智能体的逻辑设计与场景落地。
从技术架构来看，PPIO现有的分布式算力网络与智能体的任务特性天然适配，成为其布局智能体基础设施的先天优势。智能体的工具调用、数据交互对时延高度敏感，PPIO遍布全球的5000多个计算节点可实现就近部署，最低时延可达10毫秒级，能够满足实时性场景的需求；同时，智能体任务具有突发性、高并发的特点，自研的分布式调度系统可动态平衡不同区域的负载高峰，保障智能体7×24小时稳定运行。对于已验证过高并发调度能力的PPIO而言，智能体基础设施并非从零起步的新业务，而是现有Token工厂能力的延伸与价值升级。
从长期规划来看，本次全球发售的募资净额将重点投向AI云计算服务升级、分布式云技术能力提升、海外市场扩张与战略投资收购，其中智能体基础设施是技术投入的核心方向之一。与此同时，东南亚、中东等云服务渗透率不足50%的新兴市场，将成为其全球化复制的重点区域，这些地区的AI应用正处于起步阶段，对高性价比的模型服务与智能体基础设施需求旺盛。
业内分析认为，当前PPIO的模型服务业务已进入高速增长期，是支撑公司业绩的核心引擎；而智能体基础设施的提前布局，则为其锁定了下一代云计算的成长门票。结合当前的增长斜率与赛道空间来看，PPIO的AI云计算业务有望在未来一到两年内成为公司第一大收入来源，并随着智能体应用的普及持续打开成长天花板。
纵观整个AI算力产业，竞争逻辑已从“拼芯片、比规模”的粗放式增长，转向“拼体验、比效率”的精细化竞争。在推理需求全面爆发、智能体浪潮加速到来的产业节点上，以PPIO为代表的独立“Token工厂”，正在以更贴近应用场景的产品、更极致的性能成本比、更中立开放的生态，走出一条差异化的成长路径。其递表港交所的资本动作，不仅是一家企业的发展里程碑，更标志着AI模型服务赛道已进入商业化成熟阶段。后续随着技术迭代的持续深入与应用场景的不断拓展，这一赛道的产业价值与市场空间还将持续释放。
