在 AI 賦能加之日益複雜的全球化趨勢下， “出海”作為似乎成為企業的必經之路。那麼，在出海過程中，資料跨境流動限制、目標市場的本地化需求等種種痛點應該如何解決？全球 AGI 的發展提速，對中國 AI 應用出海有哪些特別的幫助呢？
近日 InfoQ《極客有約》X AICon 直播欄目特別邀請了 白鯨開源 CEO 郭煒 擔任主持人，和 Kong Inc 中國區總裁戴冠蘭、GMI Cloud China VP 蔣劍彪 一起，在 AICon 全球人工智慧開發與應用大會 2025 上海站即將召開之際，共同探討中國技術出海如何實現破局及增長。
部分精彩觀點如下：
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企業必須先判斷國內經驗能否低成本、高效率地遷移海外；若無法平移，應在起步階段即選擇全球化路線。
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先在歐美跑通模型，再將經驗與資源“反哺”回國內，往往比直接在國內起步更穩妥、更高效。
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先在開源社群滾出可用的“核心雪球”，再透過與大型雲廠商深度整合，實現市場滲透與商業變現，兩步並行可大幅提高出海成功率。
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創業初期別為省成本而猶豫，大膽採用成熟 SaaS ，才能更快聚焦產品價值並駛入增長快車道。
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誰能最快將 AI 轉化為可規模化的本地化服務，誰就能在全球市場建立新的競爭壁壘。
在 5 月 23-24 日將於上海舉辦的 AICon 全球人工智慧開發與應用大會上，我們特別設定了【企業全球化發展的策略路徑】專題。該專題將聚焦企業出海面臨種種差異，分享成功企業的出海經驗與本地化案例，為企業國際化提供指導。
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以下內容基於直播速記整理，經 InfoQ 刪減。
郭煒：出海很火，從各位瞭解來看，有沒有覺得哪家的出海做的非常好的？為什麼？
戴冠蘭： 這個週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的表現相當亮眼——雖然美國市場滲透依舊困難，但整體海外成績可圈可點。
以南京領銳為例，這家公司專注於汽車核心零部件與整車製造。在國內新能源“卷”得極為激烈的背景下，他們選擇將競爭重心放在海外，並取得了不俗的業績。公司透過多種靈活策降低關稅，例如先以零部件形式出口，再由當地公司組裝，充分體現了企業家的智慧。
此外，我最近還關注到一款名為 Manus 的軟體。它剛剛獲得 Benchmark 領投的融資，估值達到 5 億美元。該團隊從一開始就面向全球市場，早期 Demo 只提供英文版本，雖然曾因此被國內使用者吐槽，但如今的融資與估值足以證明其戰略的成功。
蔣劍彪： 我們主要聚焦海外雲服務，因此對“AI 應用出海”格外關注。如今，“AI Native”企業已成為顯著趨勢。根據我們的觀察，當前出海表現最突出的賽道集中在：影片與圖片生成／編輯；擬人式對話；AI Agent。像影片與影像生成／編輯類應用幾乎約佔所有出海 AI 應用數量的 50%。
以萬興科技為例，公司佈局了多款 AI 影片與影像編輯產品，憑藉產品矩陣切入海外市場，他們對各國文化與消費習慣瞭如指掌，再疊加新一輪 AI 技術，堪稱“如虎添翼”。
另一家比較典型企業是崑崙萬維，這是目前海外收入最高的中國 AI 公司之一。多年深耕海外市場後，近幾年其在語言、影片、音樂模型等領域投入巨大。
過去一年，公司在 AI 商業化上實現了實質性突破——從技術積累轉向穩定的收入貢獻。這兩家公司都具備深厚的海外運營經驗和對使用者需求的洞察，再借助 AI 技術實現快速變現，是 TMT 領域出海的最佳範例，他們的財報表現也印證了這一點。
郭煒： 真正能在海外取得成功的中國企業主要有兩類。第一類是做面向 C 端的應用的企業，尤其採用 “China to Global（C2G）” 模式的網際網路產品——例如短劇、短影片等。憑藉國內成熟的運營經驗和創新思維，這些產品在海外市場快速站穩腳跟。第二類是 AI 領域的企業。華人在演算法和數學方面擁有深厚的人才網路，再加上中國團隊的勤奮投入，使得這一賽道表現格外突出。
郭煒：技術公司出海時，“先本土後海外”和“直接全球化”兩種策略，如何根據自身產品特點做選擇？
蔣劍彪： 決定企業採取“先深耕本土、再佈局海外”還是“直接全球化”的關鍵，在於國內宏觀經濟形勢以及產品所處的發展階段與特性。“先本土後海外”模式更適合本地化需求強、路徑依賴明顯的行業。例如過去十年，電商和金融企業先在國內構築規模與壁壘，再憑藉成本和經驗優勢出海。
相比之下，新生代 AI 創業者往往一開始就定位為 Global Native，直接面向全球，以規避國內的激烈競爭。他們的標準化技術產品（如 SaaS、AI 模型等）易於複製，適合快速進入國際市場。
產品複雜度也影響出海節奏。高複雜度的工業軟體需先在本土完成深入驗證和迭代；而低複雜度、使用者需求普遍的協作工具，由於使用者體驗差異小，可以更快推廣到海外市場。
同時，C 端與 B 端策略也應當區分。面向 C 端、依賴付費訂閱的產品，建議直接佈局北美和歐洲，這些市場付費意識強，價格接受度高；而在國內，“免費”的競爭導致“變現困難”。而面向 B 端的產品則可先進入價格敏感度較高的東南亞，以成本優勢迅速建立市場基礎。
戴冠蘭： 決定是否先深耕本土，關鍵在於評估本土優勢（語言、團隊等）能否形成可遷移的積累效應。國內的成功模式能否複製到海外？若存在可利用的路徑依賴，並可透過“降維”在海外取得優勢，這一路徑才值得考慮。
除 C 端與 B 端外，還存在面向開發者的 “D 端” 市場。由於開發場景高度標準化，全球開發者普遍使用 VS Code、Linux、Python、Java 等統一技術棧，此類產品應自始即採取全球化策略，因為本土經驗幾乎可以直接平移到海外。
郭煒：兩位的公司在全球和國內採用的戰略有哪些差別？
蔣劍彪：對 GMI Cloud 而言，並不存在必須優先選擇“全球”或“國內”市場的問題。作為 AI Native Cloud 提供商，我們始終跟隨客戶的市場佈局——客戶走到哪兒，我們就服務到哪兒。即便產品面向全球使用者，核心市場依舊集中在北美、歐洲以及東南亞、亞太等地區。
與此同時，國內企業因競爭激烈，更傾向於出海獲取利潤。我們的角色是為這類客戶提供一站式 AI Native Cloud 解決方案，基於英偉達高階晶片，從裸金屬到 GPU 雲，從訓練到推理，從北美到亞太，結點覆蓋全球，為全球 AI 企業提供穩定安全、高效經濟的 AI 雲服務解決方案。
郭煒：可以理解為：客戶主要在國內，而你們幫助他們全球化？
蔣劍彪： 沒錯。我認為對中國新一代企業而言，真正“只做本土”的公司幾乎不存在，除非是極少數依賴原始資源的創業專案。對於 AI 企業而言，走向全球、實現產品標準化，才是獲取可持續利潤的唯一齣路。
戴冠蘭： 矽谷初創公司通常先在美國做大，營收達到 2,000–5,000 萬美元后，再將已驗證的打法複製到歐洲。我們也以客戶所在市場為導向，從創立伊始便同步佈局歐美市場，這與我們的產品形態密切相關——作為開源基礎設施軟體，必須先在社群建立生態，再推進商業化，因此需要同時深耕歐美。國內客戶主要分兩類：一是計劃出海的本土企業；二是希望在中國落地的大型跨國公司。
出海企業需採用國際通用技術棧，跨國公司進入中國則更關注合規與本地化。軟體成熟需要時間，不能等到“果子完全成熟”才行動。我們有責任持續打磨產品、培養國內生態。歐美市場的收入可提供資金支援，但仍應深耕中國，以免錯失長期機會。
郭煒： 真正落地時，初創企業面臨資源與注意力雙重限制，往往只能在目標市場之間“二選一”。創始團隊需分頭作戰，先評估手中資金能否支撐一個市場跑出規模，再衡量產品市場匹配度（PMF）及各地 SEO、媒體、公關和營銷生態的差異化本地化需求。
我傾向讓新一代 AI 與基礎設施類專案先佈局美國，因其利潤率更高、付費能力更強。中國市場則呈現“僧多粥少”局面：技術團隊實力普遍強，但付費客戶有限，競爭異常激烈。如果企業尚未啟動全球營銷，先切入美國或許更具價效比。
當然，若公司已在國內具備一定基礎，也可把中國視作“根據地”。就像當年紅軍佔領井岡山——資源雖有限，卻能借此打磨產品、積累經驗，再“農村包圍城市”，逐步向更大市場擴張。
郭煒：在海外市場（如東南亞 / 歐美）驗證產品市場匹配度（PMF）時，哪些技術指標比商業資料更關鍵？
蔣劍彪： 使用者留存是首要指標，直接反映產品是否真正解決了使用者痛點。AI 工具類產品通常“即用即走”，使用時長短，因此留存尤為關鍵。若次月留存率能達到 15% 左右，通常意味著產品已滿足持續運營的基本條件。
其次是互動的本地化程度。不同地區的使用者行為差異顯著，App 介面都各具特色。工具型 AI 在互動設計上更需貼合當地習慣——完成同一任務所需的點選次數、操作深度，都會影響使用者體驗，必須依據各區域資料持續最佳化。
第三是穩定性與即時性。面向全球市場的 AI 產品競爭激烈，僅“AI Coding”一項就有 130 多個競品。使用者對服務中斷或延遲的容忍度極低，因此需在全球部署推理節點，並能隨使用者增速及時擴容，確保訪問穩定。
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品。大家有沒有想過，為什麼使用者不直接使用 OpenAI 或 Claude 的 API？我大膽推測：Cursor 和 Windsurf 這些平臺本質上在“批發” API——以更低價格打包出售 OpenAI 的算力和會員服務，因此能在留存和營收資料上表現不錯，卻可能一直處於瘋狂燒錢狀態。
在當前 AI 創業環境中，許多團隊並不著眼於穩定的 Burn Rate（現金消耗率），而是先砸錢擴大使用者規模、放大泡沫，讓投資人看到其成為行業龍頭的潛力。如今的 AI 行業或許類似 90 年代的網際網路泡沫：三四年後泡沫破裂，九成以上公司會倒下，目標應是在泡沫散去後仍能生存。
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