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國(guó)內(nèi)“內(nèi)卷”沒(méi)用,企業(yè)怎么靠AI出海獲利?

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

在AI賦能加之日益復(fù)雜的全球化趨勢(shì)下, “出?!弊鳛樗坪醭蔀槠髽I(yè)的必經(jīng)之路。那么,在出海過(guò)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(guó)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(kāi)源CEO郭煒擔(dān)任主持人,和 Kong Inc中國(guó)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(kāi)發(fā)與應(yīng)用大會(huì)2025上海站即將召開(kāi)之際,共同探討中國(guó)技術(shù)出海如何實(shí)現(xiàn)破局及增長(zhǎng)。

部分精彩觀點(diǎn)如下:

企業(yè)必須先判斷國(guó)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)?zāi)芊竦统杀?、高效率地遷移海外;若無(wú)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(guó)內(nèi),往往比直接在國(guó)內(nèi)起步更穩(wěn)妥、更高效。

先在開(kāi)源社區(qū)滾出可用的“核心雪球”,再通過(guò)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(zhǎng)快車道。

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

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(lái)看,有沒(méi)有覺(jué)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(guó)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(guó)市場(chǎng)滲透依舊困難,但整體海外成績(jī)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(guó)內(nèi)新能源“卷”得極為激烈的背景下,他們選擇將競(jìng)爭(zhēng)重心放在海外,并取得了不俗的業(yè)績(jī)。公司通過(guò)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(kāi)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(guó)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?!备裢怅P(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(wàn)興科技為例,公司布局了多款A(yù)I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(guó)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(wàn)維,這是目前海外收入最高的中國(guó)AI公司之一。多年深耕海外市場(chǎng)后,近幾年其在語(yǔ)言、視頻、音樂(lè)模型等領(lǐng)域投入巨大。

過(guò)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(yíng)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(guó)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(guó)內(nèi)成熟的運(yùn)營(yíng)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(guó)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(guó)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(guò)去十年,電商和金融企業(yè)先在國(guó)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(kāi)始就定位為Global Native,直接面向全球,以規(guī)避國(guó)內(nèi)的激烈競(jìng)爭(zhēng)。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(guó)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(guó)內(nèi),“免費(fèi)”的競(jìng)爭(zhēng)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(yǔ)言、團(tuán)隊(duì)等)能否形成可遷移的積累效應(yīng)。國(guó)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(guò)“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(kāi)發(fā)者的 “D 端” 市場(chǎng)。由于開(kāi)發(fā)場(chǎng)景高度標(biāo)準(zhǔn)化,全球開(kāi)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(guó)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(guó)內(nèi)”市場(chǎng)的問(wèn)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(guó)內(nèi)企業(yè)因競(jìng)爭(zhēng)激烈,更傾向于出海獲取利潤(rùn)。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(guó)內(nèi),而你們幫助他們?nèi)蚧?/p>

蔣劍彪: 沒(méi)錯(cuò)。我認(rèn)為對(duì)中國(guó)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(rùn)的唯一出路。

戴冠蘭: 硅谷初創(chuàng)公司通常先在美國(guó)做大,營(yíng)收達(dá)到 2,000C5,000 萬(wàn)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(kāi)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(guó)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(guó)落地的大型跨國(guó)公司。

出海企業(yè)需采用國(guó)際通用技術(shù)棧,跨國(guó)公司進(jìn)入中國(guó)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(guó)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(guó),以免錯(cuò)失長(zhǎng)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(yíng)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(guó),因其利潤(rùn)率更高、付費(fèi)能力更強(qiáng)。中國(guó)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(zhēng)異常激烈。如果企業(yè)尚未啟動(dòng)全球營(yíng)銷,先切入美國(guó)或許更具性價(jià)比。

當(dāng)然,若公司已在國(guó)內(nèi)具備一定基礎(chǔ),也可把中國(guó)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?!凹从眉醋摺保褂脮r(shí)長(zhǎng)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(yíng)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(zhēng)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(wèn)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(méi)有想過(guò),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(yíng)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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