崑崙萬維方漢深度解讀：中國AI全球化的產品邏輯與市場突圍

（來源：崑崙萬維（維權））

　　近日，在2025年這個中國AI出海的關鍵年份，2025網易未來大會和創業邦第十九屆DEMO CHINA大會相繼在杭州舉行，兩場高規格行業盛會勾勒出中國人工智能企業的全球化路徑與未來機遇。

　　2025網易未來大會由網易公司主辦，杭州市經濟和信息化局、杭州市商務局、杭州高新（維權）技術產業開發區管委會指導，並作為第四屆全球數字貿易博覽會的重要組成部分。這一盛會匯聚了中國工程院院士潘雲鶴、孟慶虎等四大院士領銜的專家團隊，以及具身智能領域專家、頂尖AI創業先鋒、知名投資人和產業領袖，共同探討大模型、具身智能、AI Agent等前沿技術突破與商業落地。

方漢在2025網易未來大會分享中國AI企業競爭優勢與賽道選擇邏輯

　　第十九屆DEMO CHINA大會由創業邦主辦，由杭州市拱墅區人民政府指導，拱墅區委人才辦、杭州大運河數智未來城管委會聯合主辦。作為中國創投界最具影響力的創新展示平臺，本屆大會聚焦AI技術創新與商業落地，吸引了數百家頂尖創業企業和投資機構參與。

　　在這兩場高規格活動中，崑崙萬維董事長兼CEO方漢均受邀發表主題演講，以崑崙萬維的AI產品矩陣（尤其是AI音樂模型Mureka）為案例，系統梳理中國AI企業在全球化浪潮中的商業價值判斷標準與核心市場機會，探討中國AI企業如何突破出海瓶頸、實現技術與產品的全球化落地。

01

音樂生成大模型Mureka的技術突圍

　　崑崙萬維自2020年啟動Mureka大模型研發，這一決策源於公司的路徑依賴與第一性原理判斷。作為早在海外市場取得成功的中國企業，崑崙萬維海外收入佔整體收入92%，在全球100多個國家開展業務，在20多個國家設立辦公室。

　　從路徑依賴看，崑崙萬維在海外運營着一款類似「全民K歌」的音樂社交產品Starmaker，該產品在海外市場佔據主流地位。運營過程中，公司積累了海量音樂處理技術與數據，包括人聲消除、美聲優化、不同硬件適配等技術，以及完成了所有音樂數據的清洗與處理。

　　基於這一基礎，崑崙萬維判斷既然已掌握音樂數據，可以嘗試切入音樂生成領域。方漢在演講中提到一個重要發現：全球文本大模型因追求通用人工智能，吸引了規模最大的資金投入；YouTube、抖音等平臺的視頻數據約140億條，而人類所有音樂數據總量僅4000萬條。

　　對創業公司或中小型互聯網企業而言，音樂數據規模更小，所需投入的資金與訓練資源相對更少，這是選擇音樂生成方向的首要原因。

方漢在創業邦2025DEMOCHINA大會分享AI全球化經驗

　　從第一性原理出發，方漢提出了一個關鍵判斷：當內容創作門檻降低10倍，該領域的內容創作者數量將增加100倍，內容產量也會同步大幅提升。他以自己親身經歷為例：「我是70后，我所成長的縣城有80萬人口，早年整個縣城僅電視臺的4名攝影師掌握視頻拍攝技能；而如今，中國使用智能手機拍攝視頻的用户已達七八億人。」

　　音樂製作領域存在類似機遇。普通企業製作一首音樂的最低成本約10萬元，米哈遊等頭部企業單首音樂的平均成本甚至達100萬元。通過AI生成音樂，能將製作成本降至幾乎可忽略不計的程度——AI音樂生成模型的推理成本不足0.1元人民幣。

　　在技術路線選擇上，崑崙萬維經歷了多次迭代。全球音樂生成技術的探索自1980年便已起步，但因缺乏大模型支持與強化訓練方法，早期均採用符號化生成方式。崑崙萬維初期嘗試了規則生成路線，但很快發現該路線的上限較低；隨后轉向當時主流的對抗網絡路線，后續又從文生圖算法中借鑑相關思路，效果未達預期。

　　最終，公司選擇DIT（Diffusion Transformer）路線，並自研創新的音樂Tokenizer，才使音樂生成模型的性能接近世界一線水平。GPT-4o發佈后，崑崙萬維成為首個將COT（思維鏈）引入內容生成領域的團隊——在內容生成過程中實時判斷效果，若效果不佳則回退調整，大幅提升了成品率，至此Mureka大模型才真正達到音樂生成領域的一線水平。

02

全球化推廣的挑戰與非買量增長探索

　　模型研發成熟后，崑崙萬維針對用户需求開發了多語言支持、音色參考、音色克隆、API服務高質量音樂生成平臺等功能，隨后開啟全球推廣。在這一過程中，公司遭遇了一個多數中國出海企業都會面臨的問題——對買量模式的路徑依賴。

　　方漢指出，包括崑崙萬維在內的早期出海成功企業，普遍存在對買量模式的依賴。中國企業在買量領域經驗豐富，擅長計算買量成本與ROI，尤其在手遊領域，中國企業的買量操作曾將全球手遊買量成本從最初的1-2美元/用户，推升至如今的數十美元/用户。

　　「但在AI創業時代，尤其是開展ToB業務時，買量模式已不再適用。」方漢表示。近兩年中國AI創業領域的代表性企業如DeepSeek、Manus，均憑藉技術與產品的硬指標實現增長，而非依賴買量；但絕大多數創業者與中小企業不具備頂尖技術指標，產品創新性也不足，因此「突破買量依賴、探索非買量增長路徑」成為必須補足的能力。

方漢提出了必須構建的非買量增長矩陣：

• 技術與產品驅動的自然增長：通過重大創新在社交媒體形成病毒式傳播，這是可遇不可求的理想狀態。

• SEO（搜索引擎優化）：一個被低估的強大渠道。方漢提到，國內有企業僅靠SEO就實現了近2000萬的日活，證明了其獲取低成本、高精準用户的能力。

• GEO（大模型搜索優化）：一個全新的藍海。針對大模型進行內容和產品優化，以獲得更好的推薦和答案呈現。海外已有專注GEO的公司獲得多輪融資，其潛力不容小覷。

• KOL與社羣營銷：學習美國同行的低成本增長方式，以及國內字節跳動「剪映」（CapCut）的成功經驗。剪映是首個發現「KOL帶動工具類產品增長」高性價比路徑的企業，其打法值得所有出海工具類產品借鑑。

　　所有出海企業均需重視買量之外的增長方式，包括SEO、GEO，以及通過社媒營銷提升產品觸達率、實現用户口口相傳。方漢特別強調：「這些能力的落地，要麼由創始人親自學習掌握，要麼尋找具備相關能力的人才加入團隊，但此類增長人才極為稀缺——國內企業在技術與產品領域的人才儲備充足，反而在增長領域的人才供給不足。」

　　此外，傳統中國出海企業以ToC業務為主，ToB業務佔比極低，且國內企業開展ToB業務的思路與打法，與歐美創業者存在顯著差距。以崑崙萬維這類具備ToC基因的企業為例，Mureka出海轉向ToB業務時，在收費模式設計、用户拓展、續費率提升等方面遭遇諸多困難，只能通過研究競爭對手的策略「照貓畫虎」。

　　國內企業中，字節跳動的剪映在ToB領域的實踐值得借鑑：剪映是首個發現「KOL帶動工具類產品增長」高性價比的企業；在商業化層面，剪映也進行了諸多優化，例如設置免費版與付費版，先通過免費版擴大用户規模，再逐步提升商業化程度。

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中國AI企業的全球化產品判斷標準

　　在紛繁複雜的技術和應用中，如何判斷一個AI產品或賽道是否有價值？方漢給出了兩個清晰、迴歸商業本質的判斷標準。

對於ToB業務，核心價值判斷基於兩點：

• 第一，ToB產品是「效率倍增器」。以AI編程為例，其之所以被廣泛應用，核心在於可將單個程序員的效率提升至10人的水平，可見AI To B的核心價值是提升效率。「中國的程序員有一個35歲的危機，過了35歲的老程序員特別難找工作，但我們公司在應用AI編程輔助程序員時，發現這些老工程師變得非常好用。」方漢分享道，「因為大模型的編程其實有很多時候是需要人來兜底，人兜底的經驗，架構的經驗，對各種坑的經驗是非常重要的。」

• 第二，智能體是「工作流粘合劑」。多個智能體協同可完成複雜任務，而傳統工作流需大量人力介入——例如工廠全自動化落地時，部分環節需人工協調磨合，效率較低。AI與智能體的介入，可作為工作流的「粘合劑」，提升整個系統的自動化程度。

　　對於ToC產品，判斷標準則更為清晰，即「降低成本」，具體可分為兩方面：

• 第一，降低內容製作成本，無論是視頻、圖片還是音樂，成本下降空間顯著——傳統人工製作一首音樂的成本約10萬元，而AI音樂生成模型的推理成本不足0.1元人民幣，這種成本差異必然催生市場爆發。"當一部《哪吒》級別的動畫電影製作成本能在三五年后從3億降至30萬時，整個AIGC產業的規模將迎來爆炸式擴張。"

• 第二，降低情感供給成本，當前社交平臺的情感供給成本較高，國內情感服務的最低時薪約50-60元，而AI大模型介入后，AI聊天提供情感供給的成本可降至1-2元/小時，將使全社會的情感供給成本大幅降低，這一領域藴含巨大商業機會。崑崙萬維的AI聊天應用Linky，海外下載量已近2000萬，正是這一趨勢的驗證。

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垂直領域為王與高頻應用決定商業價值

　　方漢在演講中特別強調了垂直領域的重要性。「為什麼現在大模型做得最好的賽道是編程和數學？在OpenRouter上，國外最大第三方API提供商上，87%的Token是消耗在編程上面。」

　　因為編程跟數學都是兩個垂類領域，擁有全世界最好的過程數據。由於GitHub的存在，所有人類編寫出來質量最高的軟件，從0到1的全過程都存在 GitHub這個版本管理系統里面，這套數據拉出來，一定是質量最高的垂類數據。

　　數學由於中國、印度這兩個國家對於K12在線教育的重視，產生了2億道初中到高中數學題的解題過程。

　　方漢認為，中國企業只要在這些垂直領域紮下心來認認真真建設垂類數據，建設垂類的智能體是大有可為的。

　　同時，應用的高頻程度決定商業價值。「為什麼編程會應用最廣泛？因為編程應用是一個極其高頻的事情，Claude、Cursor這兩個AI編程的巨頭，他們都在拼命牽制用户用它的Token，因為編程一旦自動化之后Token消耗速度實在太高，這些大廠都已經扛不住了。」方漢表示，「有些領域頻率非常低，使用頻率一低之后，商業價值增長其實比較慢的，判斷一個賽道好做不好做，一定要看用户的使用頻率，使用頻率決定了GMV增長的速度和上限。」

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出海本地化與合規經營的重要性

　　除了增長策略，深度的本土化運營是另一大制勝法寶。方漢分享了崑崙萬維的三條核心應對策略：

• 強本地化運營：在主要市場大量招聘本地員工，從用户需求的源頭進行收集和驗證，確保產品真正符合當地文化和使用習慣。

• 遵紀守法 ，合規先行：摒棄「鑽空子」的心態。崑崙萬維每進入一個新市場，首要任務是研究當地税法與監管政策（如GDPR），主動申請牌照，甚至聘請當地退休税務或監管官員 擔任顧問，將合規成本視為必要投資而非負擔。

• 快速商業化平衡： 每年孵化大量產品，但只有那些能快速通過市場驗證商業模式、實現自我造血的產品才能存活。這確保了資源始終聚焦於有價值的項目上。

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中國AI企業的全球競爭優勢

　　儘管面臨挑戰，中國AI企業在全球市場上仍具有明顯優勢。方漢分享了關鍵點：

　　首先，成本控制能力。中國的推理成本優化做得最好，百萬Token上面可能是美國同行的1/5到1/6。

　　其次，迭代速度。中國企業的迭代速度非常快，「我們在非洲成功，僅僅做過一次正面的競爭，他們僱的愛沙尼亞的研發團隊，基本上一個月出一個版本，我們僱中國的團隊基本上一周出兩個版本，這種迭代速度很快把競爭對手打得很崩潰。」

　　第三，軟硬件結合優勢。深圳是全世界硬件之都，軟硬件結合起來，不管是之前的Pro還是之后的Al手機，是空間非常大的一個賽道。「所有的3C產品可能都能用AI重做一遍，掃地機器人就是一個很典型的例子，這個對於中國來説是非常有利的。」

　　此外，當前全球使用中國開源大模型的人次，已超過使用美國開源大模型的人次，可見國內開源大模型的競爭力逐步提升。中小企業若能依託AI賽道，藉助開源大模型搭建新生態，仍有廣闊的發展空間。

結語

　　從Mureka的持續投入，到全球化增長的範式革新，再到對AI商業價值的深刻洞察，方漢的分享為身處AI浪潮中的中國創業者們提供了一幅清晰的航海圖。在全球化的征程中，要拋棄舊思維，擁抱新規則，迴歸價值創造的本質，中國AI企業不僅有機會，更有能力在全球市場佔據一席之地，並最終「讓每個人更好地塑造與表達自我」。