作者 | AICon 全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會(huì)

策劃 | 李忠良

編輯 | 宇琪

在 AI 賦能加之日益復(fù)雜的全球化趨勢(shì)下， “出海”作為似乎成為企業(yè)的必經(jīng)之路。那么，在出海過程中，數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)限制、目標(biāo)市場(chǎng)的本地化需求等種種痛點(diǎn)應(yīng)該如何解決？全球 AGI 的發(fā)展提速，對(duì)中國 AI 應(yīng)用出海有哪些特別的幫助呢？

近日 InfoQ《極客有約》X AICon 直播欄目特別邀請(qǐng)了白鯨開源 CEO 郭煒擔(dān)任主持人，和Kong Inc 中國區(qū)總裁戴冠蘭、GMI Cloud China VP 蔣劍彪一起，在AICon 全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會(huì) 2025 上海站即將召開之際，共同探討中國技術(shù)出海如何實(shí)現(xiàn)破局及增長。

部分精彩觀點(diǎn)如下：

• 企業(yè)必須先判斷國內(nèi)經(jīng)驗(yàn)?zāi)芊竦统杀尽⒏咝实剡w移海外；若無法平移，應(yīng)在起步階段即選擇全球化路線。

• 先在歐美跑通模型，再將經(jīng)驗(yàn)與資源“反哺”回國內(nèi)，往往比直接在國內(nèi)起步更穩(wěn)妥、更高效。

• 先在開源社區(qū)滾出可用的“核心雪球”，再通過與大型云廠商深度整合，實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)滲透與商業(yè)變現(xiàn)，兩步并行可大幅提高出海成功率。

• 創(chuàng)業(yè)初期別為省成本而猶豫，大膽采用成熟 SaaS ，才能更快聚焦產(chǎn)品價(jià)值并駛?cè)朐鲩L快車道。

• 誰能最快將 AI 轉(zhuǎn)化為可規(guī)模化的本地化服務(wù)，誰就能在全球市場(chǎng)建立新的競(jìng)爭壁壘。

在 5 月 23-24 日將于上海舉辦的 AICon 全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會(huì)上，我們特別設(shè)置了【企業(yè)全球化發(fā)展的策略路徑】專題。該專題將聚焦企業(yè)出海面臨種種差異，分享成功企業(yè)的出海經(jīng)驗(yàn)與本地化案例，為企業(yè)國際化提供指導(dǎo)。

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https://aicon.infoq.cn/2025/shanghai/schedule

以下內(nèi)容基于直播速記整理，經(jīng) InfoQ 刪減。

出海戰(zhàn)略與市場(chǎng)驗(yàn)證

郭煒：出海很火，從各位了解來看，有沒有覺得哪家的出海做的非常好的？為什么？

戴冠蘭：這個(gè)周末我去參觀了一些新能源車企，中國新能源汽車在歐洲和南美等市場(chǎng)的表現(xiàn)相當(dāng)亮眼——雖然美國市場(chǎng)滲透依舊困難，但整體海外成績可圈可點(diǎn)。

以南京領(lǐng)銳為例，這家公司專注于汽車核心零部件與整車制造。在國內(nèi)新能源“卷”得極為激烈的背景下，他們選擇將競(jìng)爭重心放在海外，并取得了不俗的業(yè)績。公司通過多種靈活策降低關(guān)稅，例如先以零部件形式出口，再由當(dāng)?shù)毓窘M裝，充分體現(xiàn)了企業(yè)家的智慧。

此外，我最近還關(guān)注到一款名為 Manus 的軟件。它剛剛獲得 Benchmark 領(lǐng)投的融資，估值達(dá)到 5 億美元。該團(tuán)隊(duì)從一開始就面向全球市場(chǎng)，早期 Demo 只提供英文版本，雖然曾因此被國內(nèi)用戶吐槽，但如今的融資與估值足以證明其戰(zhàn)略的成功。

蔣劍彪：我們主要聚焦海外云服務(wù)，因此對(duì)“AI 應(yīng)用出海”格外關(guān)注。如今，“AI Native”企業(yè)已成為顯著趨勢(shì)。根據(jù)我們的觀察，當(dāng)前出海表現(xiàn)最突出的賽道集中在：視頻與圖片生成／編輯；擬人式對(duì)話；AI Agent。像視頻與圖像生成／編輯類應(yīng)用幾乎約占所有出海 AI 應(yīng)用數(shù)量的 50%。

以萬興科技為例，公司布局了多款 AI 視頻與圖像編輯產(chǎn)品，憑借產(chǎn)品矩陣切入海外市場(chǎng)，他們對(duì)各國文化與消費(fèi)習(xí)慣了如指掌，再疊加新一輪 AI 技術(shù)，堪稱“如虎添翼”。

另一家比較典型企業(yè)是昆侖萬維，這是目前海外收入最高的中國 AI 公司之一。多年深耕海外市場(chǎng)后，近幾年其在語言、視頻、音樂模型等領(lǐng)域投入巨大。

過去一年，公司在 AI 商業(yè)化上實(shí)現(xiàn)了實(shí)質(zhì)性突破——從技術(shù)積累轉(zhuǎn)向穩(wěn)定的收入貢獻(xiàn)。這兩家公司都具備深厚的海外運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)和對(duì)用戶需求的洞察，再借助 AI 技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速變現(xiàn)，是 TMT 領(lǐng)域出海的最佳范例，他們的財(cái)報(bào)表現(xiàn)也印證了這一點(diǎn)。

郭煒：真正能在海外取得成功的中國企業(yè)主要有兩類。第一類是做面向 C 端的應(yīng)用的企業(yè)，尤其采用 “China to Global（C2G）” 模式的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品——例如短劇、短視頻等。憑借國內(nèi)成熟的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)新思維，這些產(chǎn)品在海外市場(chǎng)快速站穩(wěn)腳跟。第二類是 AI 領(lǐng)域的企業(yè)。華人在算法和數(shù)學(xué)方面擁有深厚的人才網(wǎng)絡(luò)，再加上中國團(tuán)隊(duì)的勤奮投入，使得這一賽道表現(xiàn)格外突出。

郭煒：技術(shù)公司出海時(shí)，“先本土后海外”和“直接全球化”兩種策略，如何根據(jù)自身產(chǎn)品特點(diǎn)做選擇？

蔣劍彪：決定企業(yè)采取“先深耕本土、再布局海外”還是“直接全球化”的關(guān)鍵，在于國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)以及產(chǎn)品所處的發(fā)展階段與特性。“先本土后海外”模式更適合本地化需求強(qiáng)、路徑依賴明顯的行業(yè)。例如過去十年，電商和金融企業(yè)先在國內(nèi)構(gòu)筑規(guī)模與壁壘，再憑借成本和經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢(shì)出海。

相比之下，新生代 AI 創(chuàng)業(yè)者往往一開始就定位為 Global Native，直接面向全球，以規(guī)避國內(nèi)的激烈競(jìng)爭。他們的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)產(chǎn)品（如 SaaS、AI 模型等）易于復(fù)制，適合快速進(jìn)入國際市場(chǎng)。

產(chǎn)品復(fù)雜度也影響出海節(jié)奏。高復(fù)雜度的工業(yè)軟件需先在本土完成深入驗(yàn)證和迭代；而低復(fù)雜度、用戶需求普遍的協(xié)作工具，由于用戶體驗(yàn)差異小，可以更快推廣到海外市場(chǎng)。

同時(shí)，C 端與 B 端策略也應(yīng)當(dāng)區(qū)分。面向 C 端、依賴付費(fèi)訂閱的產(chǎn)品，建議直接布局北美和歐洲，這些市場(chǎng)付費(fèi)意識(shí)強(qiáng)，價(jià)格接受度高；而在國內(nèi)，“免費(fèi)”的競(jìng)爭導(dǎo)致“變現(xiàn)困難”。而面向 B 端的產(chǎn)品則可先進(jìn)入價(jià)格敏感度較高的東南亞，以成本優(yōu)勢(shì)迅速建立市場(chǎng)基礎(chǔ)。

戴冠蘭：決定是否先深耕本土，關(guān)鍵在于評(píng)估本土優(yōu)勢(shì)（語言、團(tuán)隊(duì)等）能否形成可遷移的積累效應(yīng)。國內(nèi)的成功模式能否復(fù)制到海外？若存在可利用的路徑依賴，并可通過“降維”在海外取得優(yōu)勢(shì)，這一路徑才值得考慮。

除 C 端與 B 端外，還存在面向開發(fā)者的 “D 端” 市場(chǎng)。由于開發(fā)場(chǎng)景高度標(biāo)準(zhǔn)化，全球開發(fā)者普遍使用 VS Code、Linux、Python、Java 等統(tǒng)一技術(shù)棧，此類產(chǎn)品應(yīng)自始即采取全球化策略，因?yàn)楸就两?jīng)驗(yàn)幾乎可以直接平移到海外。

郭煒：兩位的公司在全球和國內(nèi)采用的戰(zhàn)略有哪些差別？

蔣劍彪：對(duì) GMI Cloud 而言，并不存在必須優(yōu)先選擇“全球”或“國內(nèi)”市場(chǎng)的問題。作為 AI Native Cloud 提供商，我們始終跟隨客戶的市場(chǎng)布局——客戶走到哪兒，我們就服務(wù)到哪兒。即便產(chǎn)品面向全球用戶，核心市場(chǎng)依舊集中在北美、歐洲以及東南亞、亞太等地區(qū)。

與此同時(shí)，國內(nèi)企業(yè)因競(jìng)爭激烈，更傾向于出海獲取利潤。我們的角色是為這類客戶提供一站式 AI Native Cloud 解決方案，基于英偉達(dá)高端芯片，從裸金屬到 GPU 云，從訓(xùn)練到推理，從北美到亞太，結(jié)點(diǎn)覆蓋全球，為全球 AI 企業(yè)提供穩(wěn)定安全、高效經(jīng)濟(jì)的 AI 云服務(wù)解決方案。

郭煒：可以理解為：客戶主要在國內(nèi)，而你們幫助他們?nèi)蚧?/strong>

蔣劍彪：沒錯(cuò)。我認(rèn)為對(duì)中國新一代企業(yè)而言，真正“只做本土”的公司幾乎不存在，除非是極少數(shù)依賴原始資源的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。對(duì)于 AI 企業(yè)而言，走向全球、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化，才是獲取可持續(xù)利潤的唯一出路。

戴冠蘭：硅谷初創(chuàng)公司通常先在美國做大，營收達(dá)到 2,000–5,000 萬美元后，再將已驗(yàn)證的打法復(fù)制到歐洲。我們也以客戶所在市場(chǎng)為導(dǎo)向，從創(chuàng)立伊始便同步布局歐美市場(chǎng)，這與我們的產(chǎn)品形態(tài)密切相關(guān)——作為開源基礎(chǔ)設(shè)施軟件，必須先在社區(qū)建立生態(tài)，再推進(jìn)商業(yè)化，因此需要同時(shí)深耕歐美。國內(nèi)客戶主要分兩類：一是計(jì)劃出海的本土企業(yè)；二是希望在中國落地的大型跨國公司。

出海企業(yè)需采用國際通用技術(shù)棧，跨國公司進(jìn)入中國則更關(guān)注合規(guī)與本地化。軟件成熟需要時(shí)間，不能等到“果子完全成熟”才行動(dòng)。我們有責(zé)任持續(xù)打磨產(chǎn)品、培養(yǎng)國內(nèi)生態(tài)。歐美市場(chǎng)的收入可提供資金支持，但仍應(yīng)深耕中國，以免錯(cuò)失長期機(jī)會(huì)。

郭煒：真正落地時(shí)，初創(chuàng)企業(yè)面臨資源與注意力雙重限制，往往只能在目標(biāo)市場(chǎng)之間“二選一”。創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)需分頭作戰(zhàn)，先評(píng)估手中資金能否支撐一個(gè)市場(chǎng)跑出規(guī)模，再衡量產(chǎn)品市場(chǎng)匹配度（PMF）及各地 SEO、媒體、公關(guān)和營銷生態(tài)的差異化本地化需求。

我傾向讓新一代 AI 與基礎(chǔ)設(shè)施類項(xiàng)目先布局美國，因其利潤率更高、付費(fèi)能力更強(qiáng)。中國市場(chǎng)則呈現(xiàn)“僧多粥少”局面：技術(shù)團(tuán)隊(duì)實(shí)力普遍強(qiáng)，但付費(fèi)客戶有限，競(jìng)爭異常激烈。如果企業(yè)尚未啟動(dòng)全球營銷，先切入美國或許更具性價(jià)比。

當(dāng)然，若公司已在國內(nèi)具備一定基礎(chǔ)，也可把中國視作“根據(jù)地”。就像當(dāng)年紅軍占領(lǐng)井岡山——資源雖有限，卻能借此打磨產(chǎn)品、積累經(jīng)驗(yàn)，再“農(nóng)村包圍城市”，逐步向更大市場(chǎng)擴(kuò)張。

郭煒：在海外市場(chǎng)（如東南亞 / 歐美）驗(yàn)證產(chǎn)品市場(chǎng)匹配度（PMF）時(shí)，哪些技術(shù)指標(biāo)比商業(yè)數(shù)據(jù)更關(guān)鍵？

蔣劍彪：用戶留存是首要指標(biāo)，直接反映產(chǎn)品是否真正解決了用戶痛點(diǎn)。AI 工具類產(chǎn)品通常“即用即走”，使用時(shí)長短，因此留存尤為關(guān)鍵。若次月留存率能達(dá)到 15% 左右，通常意味著產(chǎn)品已滿足持續(xù)運(yùn)營的基本條件。

其次是交互的本地化程度。不同地區(qū)的用戶行為差異顯著，App 界面都各具特色。工具型 AI 在交互設(shè)計(jì)上更需貼合當(dāng)?shù)亓?xí)慣——完成同一任務(wù)所需的點(diǎn)擊次數(shù)、操作深度，都會(huì)影響用戶體驗(yàn)，必須依據(jù)各區(qū)域數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化。

第三是穩(wěn)定性與實(shí)時(shí)性。面向全球市場(chǎng)的 AI 產(chǎn)品競(jìng)爭激烈，僅“AI Coding”一項(xiàng)就有 130 多個(gè)競(jìng)品。用戶對(duì)服務(wù)中斷或延遲的容忍度極低，因此需在全球部署推理節(jié)點(diǎn)，并能隨用戶增速及時(shí)擴(kuò)容，確保訪問穩(wěn)定。

戴冠蘭：劍彪剛才提到的 AI Coding 賽道很有意思：市面上竟有一百多家競(jìng)品。大家有沒有想過，為什么用戶不直接使用 OpenAI 或 Claude 的 API？我大膽推測(cè)：Cursor 和 Windsurf 這些平臺(tái)本質(zhì)上在“批發(fā)” API——以更低價(jià)格打包出售 OpenAI 的算力和會(huì)員服務(wù)，因此能在留存和營收數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不錯(cuò)，卻可能一直處于瘋狂燒錢狀態(tài)。

在當(dāng)前 AI 創(chuàng)業(yè)環(huán)境中，許多團(tuán)隊(duì)并不著眼于穩(wěn)定的 Burn Rate（現(xiàn)金消耗率），而是先砸錢擴(kuò)大用戶規(guī)模、放大泡沫，讓投資人看到其成為行業(yè)龍頭的潛力。如今的 AI 行業(yè)或許類似 90 年代的互聯(lián)網(wǎng)泡沫：三四年后泡沫破裂，九成以上公司會(huì)倒下，目標(biāo)應(yīng)是在泡沫散去后仍能生存。

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