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依靠在邊緣雲計算的基建布局，PPIO切入AI算力市場，試圖把握AI推理時代的商機 重點： 公司聲稱，截至今年5月，日均Token消耗量已達1,419億 過去三年累計虧損5.68億元，去年收入增長55.7%至5.58億元    李世達 隨著AI技術進入應用爆發期，AI推理算力需求正以指數級速度膨脹，成為新一輪雲計算競賽的主戰場。在這場資源戰中，一家來自中國的分布式雲計算服務商——PPIO派歐雲，選擇於此刻遞表港交所，試圖搭上AI推理市場的東風。 PPIO派歐雲母公司PPLabs Technology Ltd.近日正式向港交所遞交上市申請，計劃集資擴大AI雲服務與海外市場布局。公司強調其為中國最早專注於分布式AI推理雲的獨立服務商之一，目前其每日token消耗量已達1,419億，在中國市場僅次於行業頭部的私營雲平台。 PPTV創始人的二次創業 PPIO的創辦人姚欣並非新面孔。早在2005年，他便在華中科技大學攻讀研究生期間創立了中國最早的網絡視頻平台PPTV（聚力傳媒），甚至早於YouTube一年。這個曾經累計獲得7億美元融資的明星公司，於2014年出售給蘇寧，姚欣也一度淡出創業圈。 2018年，姚欣二度創業，成立PPIO，瞄準雲計算中尚未被主流巨頭充分覆蓋的分布式邊緣算力市場。 這背後，是中國AI產業鏈中一個重要趨勢的映射：當訓練型大模型階段逐步轉入實際應用，推理成本與資源調度成為瓶頸。用戶在應用端與AI互動時的即時回應過程，是生成式AI大規模落地的真正戰場，此時，靠近用戶的邊緣算力，便扮演「算力配送平台」，成為戰場上的救火隊。 舉例來說，一位用戶在北京與AI助理互動，若模型推理發生在美國資料中心，即便經過最優化的網路傳輸，也難免延遲感；但若推理發生在北京或河北的某個邊緣節點，則能提供幾乎即時的體驗，這對語音、影像或遊戲類應用尤為關鍵。 灼識諮詢數據顯示，按收入計，中國邊緣雲計算服務市場的規模預計至2029年將達370億元，2024年至2029年的複合年增長率22.9%；2029年，全球AI雲計算服務市場的規模將達4,277億元，年複合增長率68.5%。 這使其成為AI產業鏈中的「算力配送商」：上游對接基礎設施提供者（如三大電信商）與硬體資源（如GPU供應方），中游負責算力的彈性調度與封裝，下游則面向AI應用開發者，提供推理即服務（Inference as a Service）的算力支持。 PPIO透過自建與合作方式，搭建起涵蓋全球超過1,200個城市、4,000多個節點的分布式算力網絡，並結合自研調度平台，讓AI模型的推理任務能被自動分配至就近可用資源。 算力的Airbnb？ 盈利模式上，PPIO目前主要透過三種方式變現：其一是「算力租賃」，即向開發者按需提供GPU算力資源，按Token消耗量或時長計費，目前此類收入佔總收入約七成；其二是提供「節點服務」，將部分企業或開發者的閒置硬件納入節點網絡，透過共享算力獲取收入分成；其三是AI應用的定制化服務，特別是在邊緣CDN與小模型推理領域，提供更接近業務場景的組合解決方案。 由於業務仍處擴張初期，PPIO尚未實現盈利，但與同類雲服務初創相比，其虧損幅度相對可控，毛利率亦維持在10%以上。 申請文件顯示，2022年至2024年，PPIO營收分別為2.86億元、3.58億元、5.58億元，複合年增長率39.7%，去年收入同比增長55.7%；毛利率分別為16.1%、17.7%、12.3%；虧損額分別為8,500萬元、1.894億元、2.935億元。三年虧損累計約5.68億元。 如同Airbnb之於房間，PPIO串聯GPU閒置資源、通過多節點調度，提供彈性、即時、具成本優勢的推理服務，特別適合部署在AI智能體、視覺識別與低延遲互動場景中。 但分布式架構也面臨監管、標準化與服務穩定性的挑戰。市場競爭亦日趨激烈，除了同類型競爭對手UCloud外，阿里巴巴（BABA.US; 9988.HK）、百度（BIDU.US; 9888.HK）及金山雲（3896.HK）等大型企業也在自建AI算力與邊緣節點。PPIO若想長期佔據一席之地，勢必要在API平台體驗、價格模型與跨境部署上持續創新。 此外，公司手上現金僅約1.14億元，淨負債規模達6.96億元，顯示公司需依賴外部融資延續擴張，若募資不順，將面臨流動性壓力。…