中國企業出海新機遇與實踐路徑 | 2025 極新 AIGC 峰會圓桌論壇實錄

2025年12月26日，【想象·2025極新AIGC峰會】在上海浦東浦軟大廈成功召開。亞馬遜云科技創業與投資生態合作戰略顧問韓麗 、Wavespeed聯合創始人李樣兵、語核科技創始人兼CEO翟星吉、八友科技合伙人肖冬建在會上進行了題為《2026展望：中國AI創企國際化有哪些機遇和挑戰》的圓桌討論。重點討論了進入AI時代創業企業如何切入海外市場、出海有哪些機遇與挑戰等議題，給大家帶來新觀點、新思考、新期待。

討論當中重點提到以下幾點：

“中國企業出海，既要看到海外市場的商業機會，也要充分發揮自身的核心競爭力。”

“找準痛點，打磨極致產品。”

“回歸產品本質，聚焦價值創造，是中國企業出海成功的核心邏輯。”

以下內容為圓桌會議原文，經極新整理，希望能給大家帶來收獲。

01不同的初心，相同的收獲

韓麗：本次圓桌聚焦 “中國企業出海” 主題，三位嘉賓來自 GenAI 領域不同細分賽道，處于出海的不同階段，期待能從多元視角為中國企業出海提供啟發。首先，請三位嘉賓介紹自身及企業情況、出海階段與戰略。

肖冬建：感謝主持人的介紹，我先拋磚引玉。我是八友科技的肖冬建，我們公司成立于 2015 年，是一家深耕數據領域整十年的專業服務商。與今天上午、下午主場分享的不少聚焦應用層的企業不同，我們的業務重心更偏向于人工智能產業三大基石之一的數據，在數據層面提供產品與服務供給。回溯公司的發展歷程，早期我們的核心產品集中在輿情商情分析與科研類數據服務，主要為各類機構提供精準、高效的數據檢索與分析支持；近年來，隨著人工智能技術的爆發式發展，市場對 AI 基礎層的需求日益旺盛，我們也順勢完成了業務轉型，當前核心服務已聚焦于兩大方向：一是 AI 基礎模型訓練所需的高質量數據集構建，二是面向垂類 AI 應用的領域數據集與 API 產品開發。

在出海布局方面，我們目前仍處于早期探索階段。之所以踏上出海之路，需求來源是雙向的：一方面，我們服務的不少國內大型企業、云服務商，從 2024 年開始便加速了在東南亞等新興市場的基礎設施部署與業務擴張，作為他們的核心數據服務合作伙伴，其海外主體的相關需求自然傳導至我們，推動我們的服務能力向海外延伸；另一方面，我們也通過行業交流、平臺對接等渠道，直接觸達了部分原生的海外客戶需求，這讓我們看到了全球市場的巨大潛力，也堅定了我們出海的決心。

翟星吉：我是語核科技的創始人翟星吉，我們是一家相對年輕的企業，成立于 2023 年，至今剛好兩年多時間。我們的核心定位是 AI Agent 領域的深耕者，專注于 “解決方案專家 Agent” 的研發與落地。可能這樣的表述有些抽象，簡單來說，我們的產品主要解決的是企業在銷售端的核心痛點 —— 企業在將產品或服務推向市場、完成交易轉化的過程中，往往需要同時具備兩大關鍵要素：一是業務與技術的專業度，二是基于商務關系的信任度。

我們的 AI Agent 本質上就是要在采購方心中，為客戶構建起 “解決方案專家” 的形象，其作用類似于云廠商中解決方案架構師的角色，能夠基于客戶需求與自身產品體系，自主完成方案設計、專業答疑、決策支持等一系列工作。

在出海進程上，我們目前處于 “國內驗證成熟后，啟動海外探索” 的階段。國內市場的業務推進相對順利，我們的產品在多個行業場景中完成了落地驗證，積累了豐富的實踐經驗。在此基礎上，我們開始將目光投向海外，目前已在東南亞、日韓市場啟動了早期合作項目，正在逐步摸索當地的市場規律與客戶需求。在生態合作伙伴方面，AWS 是我們未來重點規劃的合作對象，此前我們已經有了較多的溝通與接觸，雙方在技術理念、市場布局上有著較高的契合度，期待未來能展開更深層次的合作。

李樣兵：大家好，我是 WaveSpeedAI 的聯合創始人李樣兵。如果用一個形象的比喻來定位我們公司，那我們更像是 AI 產業鏈中的 “修路者”—— 我們既不直接研發大模型，也不打造具體的應用，而是專注于搭建 “連接橋梁”，核心使命是讓先進的 AI 模型能夠更高效、更順暢地為各類具體應用賦能。簡單來說，就是解決模型與應用之間的 “適配鴻溝”，讓模型的能力能夠被快速調用、靈活部署，降低 AI 技術落地的門檻。

我們公司成立于 2025 年 3 月，從成立之初，我們的市場定位就是全球化的，核心客戶群體集中在歐、美地區。截至目前，我們已經服務了多家全球頂級的 AI 公司，涵蓋了模型廠商、應用開發商等多個類型。在海外市場的拓展過程中，亞馬遜的基礎設施為我們提供了重要支撐，借助其全球分布的服務器資源、成熟的云服務體系，我們得以快速響應不同地區客戶的需求，保障服務的穩定性與高效性，這也是我們能夠在短時間內打開海外市場的重要原因之一。

韓麗：亞馬遜作為全球領先的科技企業，從全球市場布局到中國本地深耕，一直致力于為中國創業企業出海提供全方位的支持與服務。我個人的職業經歷也與跨境業務緊密相關，2019 年之前，我主要在美國運作中美跨境加速器及美元基金，核心服務于美國企業進入中國市場；2022 年加入亞馬遜后，我的工作重心轉向了中國企業出海服務，見證了近年來中國 AI 企業在全球市場的崛起與探索。當前，全球市場對中國 AI 企業的技術實力、產品能力認可度越來越高，中國企業出海已進入 “黃金機遇期”。

接下來，我想拋出本次圓桌的第一個核心問題：對于三家企業而言，推動你們出海的 “第一動因” 究竟是什么？我們都知道，企業出海是一個綜合的決策，涉及商業運營、資源稟賦、競爭優勢等多個層面，背后必然有多重考量，但在眾多因素中，最核心、最關鍵的驅動因素是什么？是海外市場的商業機會更多、盈利空間更大？還是企業在技術上具備 “降維打擊” 的優勢？或是有全球化的人才體系布局？當然，也可能是其他我們沒有提到的因素！先請李總分享。

李樣兵：主持人這個問題問得非常關鍵，因為它觸及了企業出海戰略的核心邏輯。對 WaveSpeedAI 而言，推動我們出海的第一動因，毫無疑問是 “商業化落地”。在成立公司之前，我們團隊就對國內外市場做了深入的調研與分析，發現國內 AI 市場，尤其是圖視頻、語言模型等熱門領域，已經進入了高度競爭的 “內卷” 階段 —— 一方面，市場參與者眾多，同質化產品層出不窮；另一方面，客戶的付費意愿相對保守，商業化變現的路徑相對曲折。而海外市場則呈現出不同的格局：一方面，海外客戶對 AI 技術的接受度更高，更愿意為能夠解決實際問題的技術與服務付費；另一方面，我們所專注的 “模型與應用連接器” 領域，在海外市場仍存在較大的市場空白，競爭壓力相對較小。

我們成立之初，便通過行業展會、線上平臺等渠道接觸到了不少海外客戶，其中不乏全球頂級的 AI 公司。我們帶著自己的多模態加速引擎方案與他們溝通，都得到了非常積極的反饋 —— 他們普遍認可我們的技術思路與產品能力，很快便達成了合作意向，我們也因此從海外市場賺到了公司的 “第一桶金”。這筆收入不僅為公司的初期發展提供了資金支持，更讓我們看到了海外市場的巨大潛力，也堅定了我們深耕海外市場的戰略決心。

在后續的海外市場深耕過程中，我們還意外地發現了中國企業出海的兩大核心優勢，這也成為了我們持續拓展海外業務的重要支撐：第一是技術優勢。此前我們并沒有刻意強調 “中國技術” 的標簽，但在與海外客戶的合作過程中，他們普遍反饋，中國團隊在 AI 技術的工程化落地、快速迭代能力上表現突出。無論是新模型的適配、技術問題的響應，還是服務穩定性的保障，我們都比不少歐洲同行做得更好、更快。比如，有一個海外客戶需要將一款新的多模態模型快速適配到他們的應用中，我們僅用了 3 天時間就完成了全部的對接與調試，而他們之前合作的歐洲團隊，類似項目往往需要 1-2 周。這種技術上的硬實力，讓我們在海外市場贏得了良好的口碑。

第二是生態連接優勢。隨著中國 AI 產業的快速發展，國內涌現出了一批優秀的大模型廠商，比如阿里、百度等，這些模型在技術性能上已經達到了國際先進水平，但在海外市場的知名度與落地場景相對有限。而海外很多應用開發商、企業客戶，又非常希望能夠接入這些中國模型，以豐富自身的技術選型。我們恰好扮演了 “橋梁” 的角色，一方面，我們熟悉國內各類模型的特性與優勢；另一方面，我們了解海外客戶的需求與應用場景，能夠幫助國內模型更好地對接海外市場，實現全球化落地。這種生態連接的價值，也讓我們在海外市場的競爭力進一步提升。

韓麗：李總的分享非常有啟發，從商業化切入，再到后續發現的技術優勢與生態連接優勢，邏輯非常清晰。中國企業出海，既要看到海外市場的商業機會，也要充分發揮自身的核心競爭力。翟總，您的企業是先在國內市場打磨后再出海，那么推動你們出海的第一動因是什么？是否與李總存在差異？

翟星吉：確實，我們的出海邏輯與李總既有相似之處，也有一些基于自身業務特性的考量。對我們而言，出海的第一動因，本質上是 “市場結構差異帶來的確定性機會”。我們先在國內市場完成了冷啟動，在這個過程中，我們深刻地感受到了一個重要的行業現狀：在大模型應用時代，全球 AI 應用的優質供給主要集中在中國和美國兩個國家，兩國在技術理念、產品落地速度上的差距非常小，甚至在部分垂類場景中，華人團隊因為更了解用戶需求、迭代速度更快，表現得更為領先。而除了中美之外，全球其他地區的 AI 應用供給相對匱乏，很多市場仍處于 “空白狀態”，這就形成了一個非常顯著的結構性機會 —— 我們有成熟的產品與技術，而這些市場有強烈的需求，這種供需錯配，就是我們出海的核心契機。

第二個重要動因，是國內市場的 “嚴苛環境” 為我們的產品賦予了強大的競爭力。我們做的是 To B 賽道，國內的 To B 客戶在選擇產品時，要求非常高：不僅要求產品能夠解決單一痛點，還要求能夠端到端地解決整個業務流程中的問題；不僅要求產品有良好的用戶體驗，還要求能夠直接交付明確的 ROI（投資回報率）；單純的工具類產品，在國內市場幾乎沒有生存空間。而北美、歐洲等海外市場，對工具類產品的接受度相對更高，客戶更看重產品在某個細分場景的專業能力。這種差異意味著，我們在國內市場經過 “殘酷打磨” 后形成的產品，進入海外市場后，在功能完整性、場景適配性、ROI 交付能力上都具備明顯的優勢，相當于 “降維打擊”。舉個例子，我們的 AI 解決方案專家 Agent，在國內市場需要能夠自主完成需求調研、方案設計、報價核算、異議處理等全流程工作，而在海外市場，僅其方案設計與專業答疑的能力，就已經能夠滿足很多客戶的需求。

第三個動因是中國的 “結構性人才優勢”。AI 產業的競爭，本質上是人才的競爭。中國經過互聯網時代、SaaS 時代的長期積累，培養了一大批優秀的工程師、產品經理、運營人員，這些人才不僅具備扎實的專業能力，還擁有快速迭代、極致務實的工作理念。尤其是在 AI 應用的工程化落地、產品快速迭代方面，中國團隊的能力在全球范圍內都具備競爭力。我們公司的核心團隊成員，大多來自國內頂尖的互聯網公司和 SaaS 企業，這種人才優勢，讓我們能夠快速響應海外市場的需求，持續優化產品，這也是我們敢于出海的重要底氣。

基于這三個核心動因，我們在國內業務穩定后，便啟動了海外市場的探索。目前來看，早期合作項目的推進情況超出預期，這也進一步驗證了我們出海戰略的正確性。

韓麗：感謝翟總，在toB 市場，國內外有非常不同的商業環境。肖總，您的企業成立時間相對較長，業務聚焦于數據服務領域，推動你們出海的第一動因是什么？

肖冬建：我們的出海決策，更多是 “商業機會與學習需求” 雙重驅動的結果。首先是商業機會層面。我們長期關注全球 AI 產業的發展，發現海外市場圍繞 Open AI、Google 等巨頭，形成了非常成熟的生態體系，衍生出了一大批優秀的配套服務企業。比如，有一些專注于 AI 訓練數據服務的數商企業，依托巨頭的生態資源，快速成長為估值百億美金的獨角獸企業。這讓我們意識到，AI 產業的發展不是孤立的，巨頭的崛起必然會帶動整個產業鏈上下游的繁榮。我們在數據服務領域有十年的積累，在人才儲備、交付能力等方面具備為全球 AI 企業提供服務的能力，因此我們也希望能夠抓住這種生態紅利，在海外市場找到屬于自己的商業機會。同時，如前面提到，我們現有客戶在海外加速布局，作為他們的數據服務合作伙伴，我們必須跟上客戶的步伐，將服務能力延伸到海外，持續維持合作關系。這種 “伴隨客戶出海” 的模式，也讓我們的出海之路相對平穩，降低了初期的市場開拓風險。

其次是學習需求層面。中國企業在人才成本、快速迭代能力、勤勞務實的工作態度等方面，確實具備一定的先天優勢，我們有信心將國內成熟的產品與服務模式輸出到海外，打造 “中國方案” 的品牌。但同時，我們也清醒地認識到，海外市場在數據合規、產品標準化、客戶服務體系等方面，有很多值得我們學習的地方。

比如，海外頂級的數據服務企業，在數據集的標注標準、質量控制、合規審核等方面，已經形成了一套非常完善的體系；在定制化數據服務的平臺化、流程化、標準化方面，也有很多先進的經驗。我們希望通過出海，一方面輸出自己的優勢產品，另一方面也向海外同行學習，取長補短，提升企業的全球化運營能力。

02打鐵還需自身硬，出海切忌盲目跟風

韓麗：非常感謝肖總的分享。剛才三位嘉賓的發言，其實代表了三種典型的出海模式：李總的企業是 “生而全球化”，成立之初就瞄準全球市場，依托技術優勢快速打開海外局面；翟總的企業是 “國內打磨 + 海外擴張”，憑借國內市場錘煉的產品力，在海外市場尋求突破；肖總的企業是 “伴隨客戶出海”，依托現有客戶的跨境需求，自然延伸海外業務。這三種模式沒有優劣之分，關鍵在于是否契合企業的自身業務特性與發展階段。這也給我們一個重要的啟示：企業出海沒有固定的 “標準答案”，只要戰略邏輯成立，資源匹配到位，就是合適的出海時機。

接下來，我們來聊一個更實際的話題：出海過程中的挑戰與應對策略。出海不是一帆風順的，必然會面臨文化差異、合規風險、市場認知等一系列挑戰。三位嘉賓處于出海的不同階段，肯定也遇到了一些具體的問題，并且形成了自己的應對方法。首先想問一下翟總，您的產品是售前數字員工，這類產品與商業文化、溝通習慣的關聯非常緊密 —— 不同國家、不同地區的商業文化差異很大。那么，您的產品進入新的商業環境時，是否會遇到因文化差異帶來的本土化挑戰？你們是如何應對這些挑戰，成功切入當地市場的？

翟星吉：您提的這個問題非常關鍵，也是我們出海之前重點思考的問題。確實，與商業文化緊密相關的產品，出海時最容易遇到的就是文化差異帶來的適配挑戰。但在實際操作中，我們發現，這種挑戰并沒有我們最初預想的那么大，核心原因在于我們產品的 “邊界定位”—— 我們的 AI Agent 聚焦的是 “解決方案專家” 這一特定崗位，而這個崗位的工作性質，決定了它的核心是 “基于客觀事實的專業輸出”，而非 “基于人際關系的情感鏈接”。

具體來說，解決方案專家的工作有明確的輸入與輸出標準，整個工作流程是圍繞 “客觀事實” 展開的：客戶提出具體需求，專家基于公司的產品體系、技術能力、歷史解決方案，為客戶提供專業的方案設計、技術答疑、選型建議等服務。

這個過程中，不需要過多的情感溝通，也不需要復雜的人際關系鋪墊，核心是專業度與解決問題的能力。比如，客戶需要為一棟辦公樓設計中央空調系統，解決方案專家只需要根據辦公樓的面積、戶型、使用場景等客觀數據，結合自身的產品參數、技術優勢，給出最優的方案即可，這個過程在全球任何市場都是相通的。

我們的 AI Agent 正是模擬了這一工作流程，它的核心能力是對行業知識的掌握、對客戶需求的精準理解，以及基于客觀數據的邏輯推理與方案生成，這種基于 “客觀事實” 的服務模式，在很大程度上規避了文化差異帶來的溝通障礙。

相比之下，銷售類崗位的 AI 產品，面臨的文化差異挑戰會大得多。因為銷售工作的核心是建立信任關系，而不同文化背景下，建立信任的方式、溝通的語氣、談判的策略都存在巨大差異 —— 有的市場需要通過多次線下拜訪建立信任，有的市場更看重合同條款的嚴謹性；有的客戶喜歡直接談價格，有的客戶更在意長期合作價值。而我們的產品不涉及這些 “非標” 的溝通環節，而是聚焦于 “標準化、可衡量” 的專業服務輸出，這讓我們的產品在不同市場的適配成本大幅降低。

當然，這并不意味著我們完全不需要考慮文化差異。在產品落地過程中，我們會針對不同市場做一些本地化的適配調整，比如語言的精準翻譯（不僅是字面翻譯，還包括行業術語、表達方式的本地化）、方案呈現形式的適配（有的市場偏好簡潔明了的 PPT，有的市場需要詳細的文字報告）等。但總體來看，由于產品的核心邏輯是基于客觀事實的專業輸出，文化差異對我們的影響相對有限。這也給我們一個重要的啟示：AI 產品出海，尤其是 To B 類 AI 產品，聚焦 “可標準化、可衡量” 的細分場景，能夠有效降低文化差異帶來的挑戰。

韓麗：這個思路非常清晰，通過精準的產品邊界定位，規避了文化差異帶來的核心挑戰，很有借鑒意義。肖總，您所處的數據服務領域，在信息安全合規方面的要求非常高 ，請問你在出海過程中，是如何應對這些合規挑戰的？有哪些具體的實踐經驗可以分享給其他出海企業？

肖冬建：您提到的這個問題，確實是我們出海過程中面臨的最大挑戰之一。數據服務行業的核心資產是數據，而數據的跨境流動、安全存儲，直接關系到企業的生存與發展。如果合規問題處理不好，不僅會面臨巨額罰款，還可能導致業務停滯，甚至影響企業的全球聲譽。我們作為一家規模不算特別大的企業，沒有專門的法務團隊，因此在合規問題上，我們采取了 “專業借力 + 技術隔離 + 嚴格執行” 的策略。

首先是 “專業借力”。在出海決策初期，我們就意識到，僅憑自己的認知，很難全面掌握不同國家和地區的數據合規要求。因此，我們第一時間聘請了專業的跨境合規律師團隊，為我們提供全方位的法律咨詢與規劃服務。這些律師團隊深耕跨境數據合規領域，熟悉全球主要市場的法律法規，他們為我們做了三件核心工作：

一是梳理目標市場的合規要求，比如哪些數據可以跨境流動、哪些數據必須本地存儲、數據安全防護需要達到什么標準等；二是評估我們現有業務模式與目標市場合規要求的差距，找出潛在的合規風險點；三是為我們制定針對性的合規方案，包括技術架構調整、數據處理流程優化、法律文件準備等。通過專業律師團隊的支持，我們避免了很多 “踩坑” 的可能，也讓我們的合規工作有了明確的方向。

其次是 “技術隔離”。這是我們應對數據跨境合規挑戰的核心措施。根據律師團隊的建議，我們對國內和海外的業務數據進行了嚴格的物理隔離。具體來說，我們在海外市場部署了獨立的服務器集群，以香港為基礎，在日本等核心市場建立了本地數據中心，用于存儲和處理海外客戶的數據。海外客戶的數據從采集、存儲、處理到銷毀，全程在海外服務器集群中完成，不與國內數據進行任何形式的交互，也不涉及任何跨境數據流動。這種物理隔離的方式，雖然增加了一定的技術投入和運營成本，但從根本上規避了數據跨境流動帶來的合規風險，也讓海外客戶對我們的數據安全更有信心。

此外，我們還建立了嚴格的內部合規管理制度。比如，針對海外數據的處理，我們制定了專門的操作流程和權限管理規范，確保數據只能被授權人員訪問；定期對海外服務器的安全防護體系進行檢測和升級，防范數據泄露風險；建立合規審計機制，定期對數據處理流程進行合規檢查，及時發現并整改潛在問題。

總結來說，我們應對合規挑戰的經驗就是：不要抱有僥幸心理，合規是出海的前提，必須放在首位；對于中小企業而言，不必追求自建專業的法務團隊，通過聘請外部專業律師，能夠以更低的成本獲得更專業的支持；技術手段是合規的核心保障，根據不同市場的合規要求，設計合理的技術架構，能夠從根本上降低合規風險。

韓麗：肖總的分享非常務實，“專業借力 + 技術隔離” 的策略，對很多中小企業出海具有很強的借鑒意義。李總，WaveSpeedAI 作為一家初創公司，出海成果非常顯著，不僅服務了全球頂級的 AI 公司，還取得了不錯的收入增長。這在初創企業中是非常難得的。您認為，中國企業出海要取得成功，需要把握哪些關鍵因素？或者說，有哪些核心經驗可以分享給準備出海的企業？

李樣兵：感謝主持人的認可。其實我們的出海之路也并非一帆風順，在這個過程中，我們也走了一些彎路，積累了一些經驗教訓。如果說中國企業出海要取得成功，我認為有三個關鍵因素必須把握好，這也是我們基于自身實踐總結出來的核心經驗：

第一個關鍵因素是 “明確自身優勢，找準市場定位”。出海不是 “跟風”，不能看到別人出海成功，自己就盲目跟風。在出海之前，企業必須先想清楚：我的核心優勢是什么？我能為海外客戶提供什么樣的獨特價值？海外市場的哪些細分領域需要我的產品或服務？如果這些問題沒有想清楚，盲目出海很可能會面臨 “水土不服” 的困境。

以我們自己為例，我們的核心優勢是多模態推理加速技術，在這個細分領域，我們有信心做到全球領先。而我們調研發現，海外很多 AI 應用開發商都面臨一個痛點：優秀的多模態模型很多，但推理速度慢、部署成本高，嚴重影響了產品的用戶體驗和商業化變現。我們的產品正好能夠解決這個痛點，而且這種技術服務在海外市場的付費意愿遠高于國內。基于這樣的優勢定位，我們在海外市場的拓展就非常順利，能夠快速找到目標客戶，建立合作關系。

第二個關鍵因素是 “深入本地市場，避免紙上談兵”。很多中國企業出海，習慣于基于國內的市場經驗去判斷海外市場，或者通過線上資料、第三方報告去了解海外市場，但這樣得出的結論往往是片面的、不準確的。海外市場的復雜性遠超想象，不同國家和地區的市場需求、客戶偏好、商業習慣都存在巨大差異，只有真正走進本地市場，與客戶面對面溝通，才能獲得最真實的市場信息，做出正確的決策。

在公司成立初期，我們通過第三方報告了解到中東市場正在大力推動 AI 產業發展，政府投入了大量資金，很多企業都在布局，我們認為這是一個巨大的機會，計劃重點開拓中東市場。但當我們的團隊親自去中東調研，與當地的企業、政府機構溝通后才發現，中東市場的 AI 需求主要集中在大型企業和政府項目，客戶更看重品牌知名度、長期合作保障和本地化服務能力，而我們的產品主要面向中小開發者和初創企業，與當地市場的需求并不匹配。如果我們沒有親自去調研，盲目投入資源開拓中東市場，很可能會面臨巨大的損失。基于這次調研結果，我們調整了中東市場的策略，僅通過 KOL 合作、線上技術分享等輕量方式進行品牌曝光，沒有投入大量的人力物力進行市場開拓，這讓我們避免了資源浪費。

第三個關鍵因素是 “推動組織轉型，適配全球化運營”。出海不僅僅是市場的拓展，更是對企業組織能力的考驗。傳統的集中辦公、層級化管理的組織模式，很難適配全球化的業務需求。以我們公司為例，我們從成立之初就采用了遠程辦公的組織模式，我們的員工分布在北美、英國、澳大利亞、中國等多個國家和地區，大家通過線上協作工具開展工作，以目標和結果為導向進行考核。這種組織模式帶來了兩個核心優勢：

一是能夠全球范圍內吸納頂尖人才，不受地域限制。我們的核心技術團隊中，有來自硅谷的資深工程師，也有來自國內互聯網大廠的技術專家，這種多元化的人才結構，讓我們能夠快速響應不同地區客戶的需求，吸收不同的技術理念，推動產品的快速迭代。二是能夠降低運營成本，提高決策效率。遠程辦公模式省去了辦公場地、跨國差旅等大量成本，而且由于團隊成員分布在不同時區，我們能夠實現 “7×24 小時” 的工作響應，對于海外客戶的需求，能夠在第一時間做出反饋。

當然，遠程辦公模式也對企業的管理能力提出了更高的要求。為了確保團隊的高效協作，我們在人才選拔上有三個核心標準：

一是價值觀契合，我們希望招到的是 “同路人”，認同 AI 技術改變世界的理念，愿意為這個目標共同奮斗。只有價值觀一致，才能在遠程協作中保持默契，共同應對挑戰。

二是自驅性強，我們要求每個員工都能夠 “閉環解決問題”，不需要管理者過多督促。比如，我們要求運營人員不僅要會傳統的運營方法，還要能夠利用 AI 技術提升工作效率 —— 原來做一個網站需要一周時間，現在我們要求運營人員通過 AI 工具，10 小時內完成 100 個不同主題的網站搭建，實現效率的千倍提升。這種要求下，只有自驅性強、善于思考的員工，才能勝任工作。

三是具備基礎技術素養，在 AI 時代，無論是商務人員、運營人員還是產品人員，都需要具備一定的技術認知和工具使用能力。我們要求所有員工都能夠使用 GPT 等 AI 工具編寫簡單的代碼、自動化處理日常工作，這不僅能夠提高工作效率，還能讓員工更好地理解我們的產品技術，與客戶進行更專業的溝通。

此外，對于一些大型企業而言，如果難以快速實現整體組織轉型，也可以嘗試組建 “敢死隊” 式的小團隊專門負責海外業務。這種小團隊具有決策靈活、迭代快速的優勢，能夠快速響應海外市場的需求，在實踐中積累全球化運營經驗，待模式成熟后再逐步推廣到整個企業。

03獨行快，眾行遠

韓麗：李總的分享非常全面，從市場定位、本地調研到組織轉型，都是企業出海成功的關鍵因素。尤其是 “深入本地市場” 和 “組織轉型” 這兩點，很多企業在出海過程中容易忽視，但恰恰是決定出海成敗的核心。接下來，我們來聊一聊企業出海是“獨行快”，還是“眾行遠”。三位嘉賓在出海過程中，肯定都與不同的合作伙伴、生態平臺建立了合作關系，這些合作給你們帶來了哪些支持？對于準備出海的企業而言，應該如何選擇合作伙伴、在生態平臺中獲益？

李樣兵：我非常認同 “眾行遠” 的理念，生態合作是我們出海成功的重要支撐。對于 AI 企業而言，生態合作的核心價值在于 “資源互補、協同共贏”—— 通過與上下游企業、平臺方、社區組織的合作，能夠快速彌補自身短板，擴大品牌影響力，獲取更多的市場機會。我們的生態合作主要圍繞三個核心方向展開：

第一個方向是 “技術生態合作”。我們的核心產品是多模態加速引擎，而 HuggingFace 作為全球最大的 AI 模型開源社區，匯聚了全球最多的模型開發者和應用開發者，是我們重要的技術生態合作伙伴。我們通過成為 HuggingFace 的官方推理服務商，將我們的加速引擎與 HuggingFace 的模型庫進行深度集成。這樣一來，全球任何開發者在 HuggingFace 上使用模型時，都可以直接選擇我們的加速服務，快速提升模型的推理速度。這種合作模式，一方面為我們帶來了海量的潛在客戶，另一方面也讓我們的技術能力得到了全球開發者的認可，極大地提升了品牌知名度。

第二個方向是 “開源生態建設”。我們認為，開源是 AI 技術普及的重要路徑，也是企業構建生態影響力的有效方式。今年，我們計劃將我們最新的多模態加速引擎開源，同時還將開源我們自主研發的 GPU 算力調度框架。通過開源，我們希望能夠吸引全球更多的開發者參與到我們的技術生態中，共同完善產品、拓展應用場景。同時，開源也能夠幫助我們鏈接更多的算力廠商和模型廠商 —— 算力廠商可以基于我們的調度框架優化硬件資源配置，模型廠商可以通過我們的加速引擎提升模型性能，形成 “算力 - 模型 - 應用” 的良性生態循環。

第三個方向是 “社區生態合作”。海外市場非常重視社區的力量，很多企業的客戶都是通過社區渠道獲取的。2026 年，我們計劃與硅谷、新加坡、歐洲等地區的 AI 社區建立深度合作，在當地舉辦技術沙龍、線下分享、黑客馬拉松等活動。通過這些活動，我們不僅能夠向當地開發者展示我們的產品技術，還能夠深入了解當地的市場需求和技術趨勢，同時也能為我們的客戶提供一個交流合作的平臺，幫助他們更好地拓展海外市場。我們的目標不僅僅是銷售產品，更是要構建一個全球化的 AI 技術社區，讓生態中的每一個參與者都能從中受益。

總結來說，選擇合作伙伴時，關鍵要看雙方的核心價值是否互補，是否有共同的長期目標。對于初創企業而言，優先選擇行業內有影響力的平臺型企業、開源社區建立合作，能夠快速提升品牌知名度，獲取初始客戶資源；隨著業務的發展，再逐步拓展上下游合作伙伴，構建完整的生態體系。

翟星吉：對于我們這種垂直應用類企業而言，生態合作的重要性不言而喻，尤其是在出海早期，生態伙伴能夠幫助我們快速打開本地市場，降低開拓成本。我們的海外生態合作策略，可以概括為 “四維聯動”，即通過四類不同的生態伙伴，形成合力，推動海外業務的發展：

第一類是 “國內客戶的海外延伸”。我們在國內市場已經服務了一批全球化布局的企業，這些企業在海外有分支機構或業務需求。我們借助與這些客戶的現有合作關系，將我們的產品和服務延伸到他們的海外業務中，這種合作模式的優勢在于 “信任基礎牢固，需求明確”。比如，我們國內的一家制造業客戶，在東南亞有生產基地，需要為當地的銷售團隊配備售前解決方案工具，我們借助與他們國內的合作經驗，快速完成了產品的本地化適配，順利拿下了海外訂單。這種 “由內而外” 的拓展方式，風險低、效率高，是我們出海早期的重要客戶來源。

第二類是 “海外本地組織與機構”。進入一個新的市場，最缺的就是本地資源和市場認知。我們通過對接當地的行業協會、商會、科技園區等組織，一方面能夠獲取大量的本地客戶信息，另一方面也能夠了解當地的市場政策、商業習慣、合規要求。這些組織往往在當地有深厚的資源積累，能夠為我們提供很多寶貴的支持，比如組織企業對接會、推薦潛在客戶、協助辦理本地合規手續等。

第三類是 “海外本地服務商”。這類伙伴是我們深入本地市場的 “橋梁”。他們扎根當地市場多年，熟悉本地客戶的需求與偏好，積累了大量的客戶資源和信任關系。我們與這些本地服務商展開合作，將我們的 AI 產品與他們的服務體系進行整合，由他們負責本地的客戶對接、需求溝通、售后服務等工作，我們則負責產品的技術支持與迭代優化。這種 “技術 + 本地服務” 的合作模式，能夠有效解決我們 “異地服務響應慢、本地需求理解不深” 的問題，提升客戶滿意度。

第四類是 “上一代成功企業的生態賦能”。我們團隊的核心成員中有不少來自帆軟這家企業，帆軟作為國內知名的 BI（商業智能）服務商，在海外市場已經有了一定的布局和客戶基礎。我們借助帆軟的海外生態資源，與他們的海外客戶、合作伙伴建立了聯系，通過聯合解決方案的方式，共同開拓市場。比如，我們的 AI 解決方案專家 Agent 與帆軟的 BI 產品相結合，能夠為客戶提供 “數據洞察 + 方案生成” 的一體化服務，這種組合拳在海外市場很有競爭力。

生態合作不是一蹴而就的，需要長期的積累與沉淀。在合作過程中，我們始終堅持 “優勢互補、互利共贏” 的原則，主動向合作伙伴開放我們的技術能力和資源，同時也積極學習合作伙伴的本地經驗。生態建設的核心是 “信任”，只有通過持續的價值交付，才能與合作伙伴建立長期穩定的合作關系，共同在海外市場扎根生長。

肖冬建：我們的業務模式以項目制交付為主，因此生態合作的模式相對集中，主要圍繞 “技術互補” 和 “市場拓展” 兩個核心展開。一方面，我們與國內的云服務商、AI 模型廠商建立了技術合作關系，他們的海外基礎設施和模型能力，與我們的數據服務能力形成互補，能夠為海外客戶提供一體化的解決方案。比如，國內某云服務商在東南亞部署了服務器集群，我們為其提供本地化的數據處理與分析服務，共同服務當地的 AI 企業客戶。另一方面，我們通過參與海外主流的學術會議、技術論壇，與海外的科研機構、AI 企業建立了聯系。這些學術平臺是海外 AI 領域的核心交流陣地，很多前沿的科研項目、技術需求都會在這些平臺上發布，我們通過參與這些活動，不僅能夠了解行業最新動態，還能夠對接潛在的合作客戶。

對AI初創企業而言，開源生態的價值值得重視。很多 AI 企業都有使用開源社區的習慣，開源也是企業快速驗證產品可行性、獲取初始用戶的有效方式。AI初創企業出海，將產品開源到 GitHub 等平臺，通過社區的反饋，能夠快速迭代優化產品，同時也能從中篩選出有商業價值的客戶需求，轉化為付費項目。這種 “開源引流 + 商業轉化” 的模式，對于專注于細分領域的中小企業而言，是一種低成本、高效率的市場拓展方式。

04“行動” 是出海成功的關鍵

韓麗：三位嘉賓從不同角度分享了生態合作的經驗，雖然合作模式各不相同，但核心邏輯都是 “優勢互補、互利共贏”。這也給準備出海的企業一個重要的啟示：在全球化市場中，不要試圖單打獨斗，要學會借助生態的力量，通過與合作伙伴的協同，實現快速成長。

最后，想請三位嘉賓分別為未來 1-2 年計劃出海的中國 AI 企業，分享一下你們的展望與寄語。結合你們的出海實踐，談談這些企業應該把握哪些機會，或者有哪些需要注意的地方。

肖冬建：AI 時代的到來，為中國企業出海創造了前所未有的機遇。在我看來，未來 1-2 年，AI 企業出海的核心機會在于 “細分領域的深度聚焦”。全球 AI 市場雖然廣闊，但競爭也日益激烈，大型企業往往聚焦于通用型技術和平臺型產品，而在很多細分領域，仍存在大量的市場空白。對于中小企業而言，與其在通用領域與巨頭競爭，不如聚焦于某個垂直細分場景，打造極致的產品和服務。比如，我們專注于 AI 訓練數據服務，就可以在醫療、金融、工業等細分領域，打造高質量的行業數據集和專屬 API 產品；再比如，有的企業可以聚焦于 AI 客服、AI 翻譯等特定場景的垂直應用。

我的寄語是：“始于微末，成于堅持”。很多成功的 AI 產品，最初都是從解決一個微小的痛點開始的。比如今年非常熱門的一些自動化工作流工具，最初就是為了解決開發者工作中的某個具體效率問題，通過持續迭代優化，最終成長為現象級產品。作為 AI 創業者，不要害怕自己的想法太小，只要這個想法能夠解決真實的客戶痛點，就值得去嘗試。通過 AI 技術將想法落地為可運行的 demo，在市場中快速驗證、持續優化，就有可能在海外市場找到屬于自己的一片天地。

翟星吉：我想分享兩點展望與寄語。第一，“找準痛點，打磨極致產品”。無論市場如何變化，客戶最核心的需求永遠是 “解決問題”。未來 1-2 年，海外 AI 市場的需求將從 “技術嘗鮮” 轉向 “實際應用”，客戶更看重產品的實用性和 ROI。因此，準備出海的企業，一定要先找準海外客戶的真實痛點，基于這些痛點打磨產品，做到 “人無我有，人有我優”。不同市場的客戶痛點可能存在差異，比如歐美市場更看重數據安全和隱私保護，東南亞市場更看重產品的性價比和易用性，這就要求企業在產品打磨過程中，充分考慮本地化需求。

第二，“堅定信念，大膽行動”。出海必然會面臨各種挑戰，比如文化差異、合規風險、市場不確定性等，但這些挑戰背后，是巨大的市場機遇。未來 1-2 年，全球 AI 市場的格局將逐步成型，越早進入市場，越有可能占據有利位置。因此，一旦確定了出海戰略，就要堅定信念，大膽投入資源，不要因為暫時的困難而退縮。當然，大膽行動不等于盲目冒進，在行動之前，要做好充分的市場調研和準備工作；在行動過程中，要保持靈活迭代的心態，根據市場反饋及時調整策略。總結來說，就是 “戰略上堅定，戰術上靈活”。

李樣兵：我非常認同翟總的觀點，“行動” 是出海成功的關鍵。結合我們的實踐，我想再補充三點展望：

第一，“充分發揮中國企業的核心優勢”。中國企業在 AI 技術的工程化落地、快速迭代、成本控制等方面，具備全球領先的優勢。未來 1-2 年，海外市場對 AI 應用的需求將持續爆發，尤其是在中小企業數字化轉型、傳統行業 AI 升級等領域，中國企業的產品和服務具有很強的競爭力。準備出海的企業，一定要充分發揮這些核心優勢，不要盲目模仿海外企業的模式，而是要打造具有 “中國特色” 的出海產品 —— 比如，更注重實用性、更擅長快速迭代、更具性價比優勢。

第二，“挖掘海外空白市場的機會”。國內 AI 市場的競爭已經進入白熱化階段，尤其是 2026 年，隨著更多企業進入 AI 領域，國內市場的 “內卷” 將進一步加劇，商業化空間將越來越小。而海外很多市場，比如中東、東南亞、日本等，仍有大量未被 AI 改造的場景，這些空白市場是中國企業出海的重要機遇。我們可以將國內已經驗證成熟的 AI 應用模式，結合當地市場的特點，進行本地化改造后快速落地。比如，國內成熟的 AI 辦公工具、AI 營銷工具，在海外很多中小企業中仍未普及，這些都是潛在的市場機會。

第三，“回歸產品本質，聚焦價值創造”。未來的 AI 產品，將不再是 “技術炫技” 的比拼，而是 “價值創造” 的競爭。海外客戶越來越理性，他們不會為復雜的技術概念買單，而是會為能夠解決實際問題、帶來明確價值的產品付費。因此，準備出海的企業，在產品設計過程中，要摒棄 “重形式、輕內容” 的誤區，不要過度追求花哨的界面和復雜的功能，而是要聚焦于 “解決什么問題、為客戶創造什么價值”。比如，OpenAI 的 ChatGPT，界面非常簡潔，但因為能夠為用戶提供高效的信息檢索、內容生成服務，創造了巨大的價值，所以獲得了全球用戶的認可。回歸產品本質，聚焦價值創造，是中國企業出海成功的核心邏輯。

韓麗：總結來說，中國企業出海是一項長期且需要沉淀的事業。無論是姜總搭建的出海平臺、亞馬遜的創業企業生態，還是各位創業者的實踐經驗，都為出海企業提供了支撐。希望有出海需求的企業能借助這些平臺與生態，抱團取暖、相互支持，勇敢開拓海外市場。本次圓桌論壇到此結束，感謝大家！

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