近年來，全球AI市場迎來爆發(fā)式增長，貝恩數(shù)據(jù)顯示，2023年全球人工智能軟硬件市場規(guī)模已達(dá)1,850億美元，并正以40%-55%的年增速擴張，預(yù)計2027年將突破7,800億-9,900億美元，其中AI應(yīng)用市場規(guī)模將超4,070億美元。在這一浪潮下，中國AI應(yīng)用企業(yè)憑借技術(shù)代際突破、國內(nèi)場景創(chuàng)新經(jīng)驗及政策支持，加速向海外市場擴張，成為全球AI生態(tài)的重要參與者。

然而，中國AI應(yīng)用出海并非坦途。36氪研究院調(diào)研顯示，企業(yè)面臨三大核心挑戰(zhàn)：52.7%的企業(yè)存在全球算力基礎(chǔ)設(shè)施布局不足的問題，這直接導(dǎo)致跨區(qū)域服務(wù)時延高、數(shù)據(jù)協(xié)同效率低；52.0%的企業(yè)受困于跨境支付結(jié)算成本高、周期長的問題，資金周轉(zhuǎn)與全球化盈利受到制約；44.3%的企業(yè)存在全球化營銷渠道單一的情況，難以突破地域文化壁壘實現(xiàn)精準(zhǔn)獲客。其中，算力作為AI應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施，直接影響模型訓(xùn)練效率、推理響應(yīng)速度與服務(wù)覆蓋范圍，成為制約出海成敗的關(guān)鍵變量。

綜合來看，中國AI應(yīng)用企業(yè)若要在出海征程中取得成功，需要構(gòu)建一個完善的“算力筑基+營銷破局+支付閉環(huán)”三角體系，而算力基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化是首要突破口。同時，通過場景化基礎(chǔ)設(shè)施定制，滿足不同行業(yè)、不同區(qū)域的個性化需求，實現(xiàn)差異化競爭，也是企業(yè)在海外市場立足的關(guān)鍵所在。

在此背景下，36氪研究院基于對700家AI應(yīng)用出海企業(yè)的問卷調(diào)研，發(fā)布了《2025年中國AI應(yīng)用出海企業(yè)發(fā)展需求洞察報告》（以下簡稱 “報告”）。該報告全面剖析了AI應(yīng)用企業(yè)出海現(xiàn)狀、核心需求及未來趨勢，并聚焦AI生產(chǎn)力工具、情感陪伴、音視頻生成、教育、游戲、AI終端、具身智能等7大熱門領(lǐng)域，拆解訓(xùn)練與推理階段的差異化算力訴求，為企業(yè)制定出海戰(zhàn)略提供了重要決策依據(jù)。

1. 算力筑基：全球化、彈性化與場景化并行

隨著AI應(yīng)用在全球范圍內(nèi)的廣泛普及，企業(yè)對算力的需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。報告顯示，超70%的企業(yè)算力投入占研發(fā)比超10%，且推理需求年增超七成。這一數(shù)據(jù)充分表明，算力已成為推動AI應(yīng)用企業(yè)發(fā)展的“第一剛需”。

然而，在算力需求激增的同時，AI應(yīng)用企業(yè)也面臨著諸多挑戰(zhàn)。全球訪問時延高（58.7%），使得用戶在使用AI應(yīng)用時可能會遇到卡頓、響應(yīng)遲緩等問題，嚴(yán)重影響用戶體驗；跨區(qū)域數(shù)據(jù)協(xié)同低效（57.0%），制約了企業(yè)在全球范圍內(nèi)整合資源、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的能力；而彈性算力調(diào)動能力不足（52.3%）的問題，則導(dǎo)致企業(yè)難以靈活應(yīng)對流量的大幅波動，極易出現(xiàn)資源閑置或過載的情況；算力成本壓力（42.3%）也是企業(yè)不得不面對的現(xiàn)實問題，高昂的算力成本直接壓縮了企業(yè)的利潤空間。

為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，AI應(yīng)用企業(yè)在算力解決方案上進(jìn)行了積極探索。GPU云憑借快速部署、靈活擴展、按需付費等特性，成為AI應(yīng)用出海企業(yè)的重要布局方向。目前，87%的企業(yè)依賴GPU云支撐出海業(yè)務(wù)，僅1.0%未采用GPU云服務(wù)。企業(yè)選擇GPU云，本質(zhì)是用“云化算力”破解推理的部署難題。其中，60.0%企業(yè)看重云平臺集群管理與資源調(diào)度能力，借自動化算力分配應(yīng)對跨地域負(fù)載；51.0%瞄準(zhǔn)全球節(jié)點覆蓋，實現(xiàn)多區(qū)域低延遲部署，匹配推理階段用戶實時交互需求。可見，GPU云已經(jīng)從單純的算力資源，演變?yōu)锳I應(yīng)用出海“技術(shù)協(xié)同+成本優(yōu)化+全球化適配”的綜合解決方案，成為AI應(yīng)用出海突破算力瓶頸的核心路徑。

中國AI應(yīng)用出海企業(yè)在選擇算力基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)廠商時，看重成本、技術(shù)支撐、效率、合規(guī)等多種因素的綜合考量。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，超半數(shù)企業(yè)最關(guān)注成本競爭力（59.6%）、技術(shù)支持與運維保障（58.7%）、產(chǎn)品與服務(wù)交付效率（58.3%），體現(xiàn)企業(yè)在算力投入上追求降本與高效響應(yīng)的平衡；全球化算力布局（45.3%）、合規(guī)認(rèn)證（31.0%）等需求，則凸顯不同市場環(huán)境對算力服務(wù)的適配性要求。

與此同時，有一個數(shù)據(jù)非常值得關(guān)注。在GPU云廠商選擇中，除了阿里云、谷歌云、AWS以外，賽道上逐漸開始有新的競爭者出現(xiàn)，GMI Cloud以36.3%的青睞度，成為AI應(yīng)用出海企業(yè)的第三選擇。這一數(shù)據(jù)的企業(yè)樣本來源覆蓋全球多個主流出海區(qū)域市場，企業(yè)類型包含初創(chuàng)型AI應(yīng)用企業(yè)、成熟的跨國科技企業(yè)旗下AI應(yīng)用出海業(yè)務(wù)等，能夠比較真實地反映行業(yè)整體對于GPU云廠商的認(rèn)可度。

場景定制也是算力解決方案的重要方向。報告對7大熱門領(lǐng)域的分析顯示，各領(lǐng)域雖在“低時延交互、高彈性調(diào)度、異構(gòu)算力協(xié)同、全球化合規(guī)”上形成核心技術(shù)共識，但因場景特性存在需求分化。訓(xùn)練階段，AI生產(chǎn)力工具聚焦多模態(tài)融合，情感陪伴側(cè)重跨文化情感識別與人設(shè)微調(diào)，音視頻生成需多設(shè)備兼容性及小語種數(shù)據(jù)增強，教育關(guān)注跨年齡段模型適配與小語種標(biāo)注，游戲強調(diào)高逼真渲染和跨平臺調(diào)試，AI終端注重多設(shè)備協(xié)同與模型輕量化，具身智能聚焦安全合規(guī)仿真及傳感器數(shù)據(jù)標(biāo)注；推理階段，AI生產(chǎn)力工具追求實時交互低時延，情感陪伴需7×24小時動態(tài)響應(yīng)與低功耗優(yōu)化，音視頻生成看重實時流處理與突發(fā)流量擴容，教育聚焦教學(xué)實時互動與合規(guī)審核，游戲強調(diào)毫秒級實時交互和圖形算力優(yōu)化，AI終端需端側(cè)毫秒級響應(yīng)及端云協(xié)同推理，具身智能則是關(guān)注微秒級運動控制與端側(cè)實時決策。針對這些特定場景需求，企業(yè)需要定制化的算力方案，以確保AI應(yīng)用的高效運行。

在成本優(yōu)化方面，混合精度推理、異構(gòu)算力協(xié)同等技術(shù)手段逐漸得到應(yīng)用。通過這些技術(shù)，企業(yè)可將算力成本大幅降低，在保證算力性能的同時，實現(xiàn)經(jīng)濟效益的最大化。

2. 營銷破局：社媒驅(qū)動、AI賦能與本地化深耕

在出海營銷方面，社媒運營（63.0%）、合作伙伴引流（61.7%）、本地化內(nèi)容營銷（60.3%）已成為企業(yè)獲取用戶的核心渠道。社交媒體平臺憑借其龐大的用戶基數(shù)和強大的傳播能力，為企業(yè)提供廣闊的營銷空間；合作伙伴引流則借助合作伙伴在當(dāng)?shù)厥袌龅馁Y源和影響力，幫助企業(yè)快速打開市場；本地化內(nèi)容營銷通過深入了解當(dāng)?shù)匚幕⑾M習(xí)慣等，創(chuàng)作符合當(dāng)?shù)赜脩粜枨蟮膬?nèi)容，增強用戶對品牌的認(rèn)同感。

然而，當(dāng)前企業(yè)在營銷能力方面仍存在諸多缺口。社媒運營成本高（64.0%），企業(yè)需要投入大量的人力、物力和財力來進(jìn)行社交媒體賬號的運營、推廣以及與用戶的互動；缺乏精準(zhǔn)用戶畫像（57.7%），使得企業(yè)難以精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶群體，營銷效果大打折扣；廣告ROI難量化（57.3%），企業(yè)無法準(zhǔn)確評估廣告投放的效果，難以優(yōu)化營銷策略。

為彌補這些能力缺口，AI技術(shù)正逐漸成為企業(yè)營銷破局的有力武器。67.7%的企業(yè)期待AI優(yōu)化社媒輿情監(jiān)測，通過AI技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)崟r監(jiān)測社交媒體上關(guān)于品牌的輿情動態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)負(fù)面信息并進(jìn)行危機公關(guān)；57.0%的企業(yè)需要智能廣告投放，AI可以根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)、興趣偏好等進(jìn)行精準(zhǔn)廣告投放，提高廣告轉(zhuǎn)化率。此外，自動化多語言內(nèi)容生成也成為破解本地化生產(chǎn)效率瓶頸的重要手段，通過AI技術(shù)，企業(yè)能夠快速生成多種語言的營銷內(nèi)容，滿足不同地區(qū)用戶的需求，提升營銷效率。

3. 支付閉環(huán)：合規(guī)優(yōu)先、效率升級與生態(tài)整合

跨境支付作為企業(yè)出海商業(yè)閉環(huán)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，面臨著諸多痛點。合規(guī)審核復(fù)雜（61.3%），不同國家和地區(qū)的支付法規(guī)政策各不相同，企業(yè)需要投入大量的時間和精力來確保支付業(yè)務(wù)的合規(guī)性；多幣種結(jié)算不足（54.0%），限制了企業(yè)在全球范圍內(nèi)開展業(yè)務(wù)，無法滿足不同地區(qū)用戶的支付需求；匯率波動風(fēng)險（51.7%）也給企業(yè)的資金收益帶來了不確定性。

針對這些跨境痛點，企業(yè)有著明確的核心需求。65.0%的企業(yè)渴望實現(xiàn)一站式合規(guī)管理，通過整合各國政策，簡化合規(guī)流程，降低合規(guī)風(fēng)險；57.7%的企業(yè)需要實時金融工具，如匯率對沖工具，以穩(wěn)定收益預(yù)期，應(yīng)對匯率波動風(fēng)險；24.7%的企業(yè)則注重本地化適配，支持電子錢包等區(qū)域主流支付方式，提升用戶支付體驗。只有滿足這些核心需求，企業(yè)才能實現(xiàn)支付閉環(huán)的高效、穩(wěn)定運行，為商業(yè)活動的順利開展提供有力保障。

4. 實戰(zhàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)向的價值釋放，為不同角色提供參考指南

與側(cè)重宏觀分析或單一技術(shù)路徑的報告不同，《2025年中國AI應(yīng)用出海企業(yè)發(fā)展需求洞察報告》的獨特價值在于其扎實的實戰(zhàn)根基。該報告基于對700家出海一線AI應(yīng)用企業(yè)的深入調(diào)研，呈現(xiàn)的并非僅是理論桌面推演，而是對市場真實需求的系統(tǒng)梳理。除了詳實的數(shù)據(jù)與全面分析之外，更針對企業(yè)決策者、技術(shù)研發(fā)人員、投資機構(gòu)及行業(yè)研究者等不同角色讀者提供了差異化價值。

對于企業(yè)決策者而言，報告揭示了“算力筑基+營銷破局+支付閉環(huán)”的核心三角體系，特別是算力作為首要突破口的戰(zhàn)略地位。基于對700家出海企業(yè)實戰(zhàn)數(shù)據(jù)的分析，它為決策者提供了關(guān)鍵趨勢判斷（如GPU云的普及率與核心價值、場景化定制的重要性）和資源配置優(yōu)先級（如算力投入占比、成本優(yōu)化方向）。同時，報告深入拆解了7大熱門AI應(yīng)用領(lǐng)域在訓(xùn)練與推理階段的差異化算力需求，并給出了具體的場景化算力部署方案建議。這些來自一線的洞察，是制定精準(zhǔn)出海戰(zhàn)略、規(guī)避核心風(fēng)險的關(guān)鍵決策依據(jù)，能夠幫助決策者構(gòu)建強大的全球化競爭力。

對于負(fù)責(zé)落地執(zhí)行的AI技術(shù)研發(fā)與工程團(tuán)隊而言，報告的價值在于其高度的場景適配性與技術(shù)指導(dǎo)性。報告不僅指出了不同領(lǐng)域面臨的核心技術(shù)挑戰(zhàn)，還提供了針對性的算力配置建議和優(yōu)化路徑。關(guān)于場景定義基礎(chǔ)設(shè)施、軟件釋放硬件價值、多模態(tài)融合等前沿趨勢的分析，也為技術(shù)選型與架構(gòu)演進(jìn)拓展了創(chuàng)新思路，助力團(tuán)隊更有針對性地提升產(chǎn)品性能與用戶體驗。

對于投資人和行業(yè)研究者，報告提供了理解中國AI應(yīng)用出海生態(tài)與關(guān)鍵驅(qū)動力的全景圖。它量化了市場機遇、精準(zhǔn)定位了核心挑戰(zhàn)，并揭示了頭部玩家的實踐路徑。對7大領(lǐng)域差異化發(fā)展路徑和算力需求的深度剖析，為識別高潛力賽道、評估企業(yè)技術(shù)壁壘和商業(yè)模式可持續(xù)性提供了寶貴的行業(yè)基準(zhǔn)與前瞻視角。報告中關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化策略（如GMI Cloud等解決方案）的討論，也指向了支撐整個出海生態(tài)的關(guān)鍵服務(wù)環(huán)節(jié)。

需要強調(diào)的是，AI技術(shù)的迭代速度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)領(lǐng)域，應(yīng)用形態(tài)與用戶需求可能在短期內(nèi)發(fā)生顯著變化。本報告聚焦的核心價值在于為未來1-2年這一關(guān)鍵戰(zhàn)略窗口期提供決策支持。然而，無論技術(shù)如何演進(jìn)，對高效、穩(wěn)定、低成本算力基礎(chǔ)設(shè)施的需求，始終是支撐AI應(yīng)用全球化服務(wù)能力的基石。本報告對算力挑戰(zhàn)的深度剖析、對GPU云等解決方案的價值論證以及對場景化部署的強調(diào)，恰恰抓住了這一長期存在的核心命題，為企業(yè)構(gòu)建可持續(xù)的出海競爭力提供了不隨時間輕易過時的底層邏輯指引。