中國AI應用出海：算力築基，場景聚力——《2025年中國AI應用出海企業發展需求洞察報告》發佈！

近年來，全球AI市場迎來爆發式增長，貝恩數據顯示，2023年全球人工智能軟硬件市場規模已達1,850億美元，並正以40%-55%的年增速擴張，預計2027年將突破7,800億-9,900億美元，其中AI應用市場規模將超4,070億美元。在這一浪潮下，中國AI應用企業憑藉技術代際突破、國內場景創新經驗及政策支持，加速向海外市場擴張，成為全球AI生態的重要參與者。

然而，中國AI應用出海並非坦途。36氪研究院調研顯示，企業面臨三大核心挑戰：52.7%的企業存在全球算力基礎設施佈局不足的問題，這直接導致跨區域服務時延高、數據協同效率低；52.0%的企業受困於跨境支付結算成本高、周期長的問題，資金周轉與全球化盈利受到制約；44.3%的企業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精準獲客。其中，算力作為AI應用的基礎設施，直接影響模型訓練效率、推理響應速度與服務覆蓋範圍，成為制約出海成敗的關鍵變量。

綜合來看，中國AI應用企業若要在出海征程中取得成功，需要構建一個完善的「算力築基+營銷破局+支付閉環」三角體系，而算力基礎設施的優化是首要突破口。同時，通過場景化基礎設施定製，滿足不同行業、不同區域的個性化需求，實現差異化競爭，也是企業在海外市場立足的關鍵所在。

在此背景下，36氪研究院基於對700家AI應用出海企業的問卷調研，發佈了《2025年中國AI應用出海企業發展需求洞察報告》（以下簡稱 「報告」）。該報告全面剖析了AI應用企業出海現狀、核心需求及未來趨勢，並聚焦AI生產力工具、情感陪伴、音視頻生成、教育、遊戲、AI終端、具身智能等7大熱門領域，拆解訓練與推理階段的差異化算力訴求，為企業制定出海戰略提供了重要決策依據。

1. 算力築基：全球化、彈性化與場景化並行

隨着AI應用在全球範圍內的廣泛普及，企業對算力的需求呈現出爆發式增長。報告顯示，超70%的企業算力投入佔研發比超10%，且推理需求年增超七成。這一數據充分表明，算力已成為推動AI應用企業發展的「第一剛需」。

然而，在算力需求激增的同時，AI應用企業也面臨着諸多挑戰。全球訪問時延高（58.7%），使得用户在使用AI應用時可能會遇到卡頓、響應迟緩等問題，嚴重影響用户體驗；跨區域數據協同低效（57.0%），制約了企業在全球範圍內整合資源、優化業務流程的能力；而彈性算力調動能力不足（52.3%）的問題，則導致企業難以靈活應對流量的大幅波動，極易出現資源閒置或過載的情況；算力成本壓力（42.3%）也是企業不得不面對的現實問題，高昂的算力成本直接壓縮了企業的利潤空間。

為應對這些挑戰，AI應用企業在算力解決方案上進行了積極探索。GPU雲憑藉快速部署、靈活擴展、按需付費等特性，成為AI應用出海企業的重要佈局方向。目前，87%的企業依賴GPU雲支撐出海業務，僅1.0%未採用GPU雲服務。企業選擇GPU雲，本質是用「雲化算力」破解推理的部署難題。其中，60.0%企業看重雲平臺集羣管理與資源調度能力，借自動化算力分配應對跨地域負載；51.0%瞄準全球節點覆蓋，實現多區域低延迟部署，匹配推理階段用户實時交互需求。可見，GPU雲已經從單純的算力資源，演變為AI應用出海「技術協同+成本優化+全球化適配」的綜合解決方案，成為AI應用出海突破算力瓶頸的核心路徑。

中國AI應用出海企業在選擇算力基礎設施服務廠商時，看重成本、技術支撐、效率、合規等多種因素的綜合考量。調研數據顯示，超半數企業最關注成本競爭力（59.6%）、技術支持與運維保障（58.7%）、產品與服務交付效率（58.3%），體現企業在算力投入上追求降本與高效響應的平衡；全球化算力佈局（45.3%）、合規認證（31.0%）等需求，則凸顯不同市場環境對算力服務的適配性要求。

與此同時，有一個數據非常值得關注。在GPU雲廠商選擇中，除了阿里雲、谷歌雲、AWS以外，賽道上逐漸開始有新的競爭者出現，GMI Cloud以36.3%的青睞度，成為AI應用出海企業的第三選擇。這一數據的企業樣本來源覆蓋全球多個主流出海區域市場，企業類型包含初創型AI應用企業、成熟的跨國科技企業旗下AI應用出海業務等，能夠比較真實地反映行業整體對於GPU雲廠商的認可度。

場景定製也是算力解決方案的重要方向。報告對7大熱門領域的分析顯示，各領域雖在「低時延交互、高彈性調度、異構算力協同、全球化合規」上形成核心技術共識，但因場景特性存在需求分化。訓練階段，AI生產力工具聚焦多模態融合，情感陪伴側重跨文化情感識別與人設微調，音視頻生成需多設備兼容性及小語種數據增強，教育關注跨年齡段模型適配與小語種標註，遊戲強調高逼真渲染和跨平臺調試，AI終端注重多設備協同與模型輕量化，具身智能聚焦安全合規仿真及傳感器數據標註；推理階段，AI生產力工具追求實時交互低時延，情感陪伴需7×24小時動態響應與低功耗優化，音視頻生成看重實時流處理與突發流量擴容，教育聚焦教學實時互動與合規審覈，遊戲強調毫秒級實時交互和圖形算力優化，AI終端需端側毫秒級響應及端雲協同推理，具身智能則是關注微秒級運動控制與端側實時決策。針對這些特定場景需求，企業需要定製化的算力方案，以確保AI應用的高效運行。

在成本優化方面，混合精度推理、異構算力協同等技術手段逐漸得到應用。通過這些技術，企業可將算力成本大幅降低，在保證算力性能的同時，實現經濟效益的最大化。

2. 營銷破局：社媒驅動、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%）、本地化內容營銷（60.3%）已成為企業獲取用户的核心渠道。社交媒體平臺憑藉其龐大的用户基數和強大的傳播能力，為企業提供廣闊的營銷空間；合作伙伴引流則藉助合作伙伴在當地市場的資源和影響力，幫助企業快速打開市場；本地化內容營銷通過深入瞭解當地文化、消費習慣等，創作符合當地用户需求的內容，增強用户對品牌的認同感。

然而，當前企業在營銷能力方面仍存在諸多缺口。社媒運營成本高（64.0%），企業需要投入大量的人力、物力和財力來進行社交媒體賬號的運營、推廣以及與用户的互動；缺乏精準用户畫像（57.7%），使得企業難以精準定位目標客户羣體，營銷效果大打折扣；廣告ROI難量化（57.3%），企業無法準確評估廣告投放的效果，難以優化營銷策略。

為彌補這些能力缺口，AI技術正逐漸成為企業營銷破局的有力武器。67.7%的企業期待AI優化社媒輿情監測，通過AI技術，企業能夠實時監測社交媒體上關於品牌的輿情動態，及時發現負面信息並進行危機公關；57.0%的企業需要智能廣告投放，AI可以根據用户的行為數據、興趣偏好等進行精準廣告投放，提高廣告轉化率。此外，自動化多語言內容生成也成為破解本地化生產效率瓶頸的重要手段，通過AI技術，企業能夠快速生成多種語言的營銷內容，滿足不同地區用户的需求，提升營銷效率。

3. 支付閉環：合規優先、效率升級與生態整合

跨境支付作為企業出海商業閉環中的關鍵環節，面臨着諸多痛點。合規審覈複雜（61.3%），不同國家和地區的支付法規政策各不相同，企業需要投入大量的時間和精力來確保支付業務的合規性；多幣種結算不足（54.0%），限制了企業在全球範圍內開展業務，無法滿足不同地區用户的支付需求；匯率波動風險（51.7%）也給企業的資金收益帶來了不確定性。

針對這些跨境痛點，企業有着明確的核心需求。65.0%的企業渴望實現一站式合規管理，通過整合各國政策，簡化合規流程，降低合規風險；57.7%的企業需要實時金融工具，如匯率對衝工具，以穩定收益預期，應對匯率波動風險；24.7%的企業則注重本地化適配，支持電子錢包等區域主流支付方式，提升用户支付體驗。只有滿足這些核心需求，企業才能實現支付閉環的高效、穩定運行，為商業活動的順利開展提供有力保障。

4. 實戰數據導向的價值釋放，為不同角色提供參考指南

與側重宏觀分析或單一技術路徑的報告不同，《2025年中國AI應用出海企業發展需求洞察報告》的獨特價值在於其紮實的實戰根基。該報告基於對700家出海一線AI應用企業的深入調研，呈現的並非僅是理論桌面推演，而是對市場真實需求的系統梳理。除了詳實的數據與全面分析之外，更針對企業決策者、技術研發人員、投資機構及行業研究者等不同角色讀者提供了差異化價值。

對於企業決策者而言，報告揭示了「算力築基+營銷破局+支付閉環」的核心三角體系，特別是算力作為首要突破口的戰略地位。基於對700家出海企業實戰數據的分析，它為決策者提供了關鍵趨勢判斷（如GPU雲的普及率與核心價值、場景化定製的重要性）和資源配置優先級（如算力投入佔比、成本優化方向）。同時，報告深入拆解了7大熱門AI應用領域在訓練與推理階段的差異化算力需求，並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，是制定精準出海戰略、規避核心風險的關鍵決策依據，能夠幫助決策者構建強大的全球化競爭力。

對於負責落地執行的AI技術研發與工程團隊而言，報告的價值在於其高度的場景適配性與技術指導性。報告不僅指出了不同領域面臨的核心技術挑戰，還提供了針對性的算力配置建議和優化路徑。關於場景定義基礎設施、軟件釋放硬件價值、多模態融合等前沿趨勢的分析，也為技術選型與架構演進拓展了創新思路，助力團隊更有針對性地提升產品性能與用户體驗。

對於投資人和行業研究者，報告提供了理解中國AI應用出海生態與關鍵驅動力的全景圖。它量化了市場機遇、精準定位了核心挑戰，並揭示了頭部玩家的實踐路徑。對7大領域差異化發展路徑和算力需求的深度剖析，為識別高潛力賽道、評估企業技術壁壘和商業模式可持續性提供了寶貴的行業基準與前瞻視角。報告中關於基礎設施優化策略（如GMI Cloud等解決方案）的討論，也指向了支撐整個出海生態的關鍵服務環節。

需要強調的是，AI技術的迭代速度遠超傳統領域，應用形態與用户需求可能在短期內發生顯著變化。本報告聚焦的核心價值在於為未來1-2年這一關鍵戰略窗口期提供決策支持。然而，無論技術如何演進，對高效、穩定、低成本算力基礎設施的需求，始終是支撐AI應用全球化服務能力的基石。本報告對算力挑戰的深度剖析、對GPU雲等解決方案的價值論證以及對場景化部署的強調，恰恰抓住了這一長期存在的核心命題，為企業構建可持續的出海競爭力提供了不隨時間輕易過時的底層邏輯指引。

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