嫩B和老B哪个舒服，中国AI的跨洋生长：“DeepSeek们”是如何火到海外的？，-（今日更新）(2025已更新(今日/知乎)
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四川省南充市蓬安县河舒镇:
中新经纬5月30日电 (宋亚芬)中新经纬研究院与国家广告研究院30日联合发布《中国AI的跨洋生长》报告(下称《报告》)。这是双方推出的2025中国品牌出海系列报告第三期。
《报告》指出，AI出海企业中，绝大多数公司产品集中在应用层面，占比高达76%。《报告》还指出，2025年，AI应用出海在产品类型和数量两方面快速增长，中国头部企业和AI初创公司凭借技术优势和用户洞察重塑全球AI应用格局。
AI出海发展进入规模化快车道
根据《报告》，AI出海的技术输出分三个发展阶段：一是工具型应用出海，其核心策略是输出标准化工具类产品，聚焦单点功能，以快速占领细分市场；二是商业模式出海，核心策略是结合技术优势输出行业解决方案，赋能本地产业；三是技术生态出海，核心策略是推动技术标准与开源协作，构建全球化技术生态。
中央财经大学副教授刘春生表示，中国AI品牌出海路径，已从产品的输出逐渐转化到了生态的构建。过去以销售AI产品为主，如今转向了构建包括硬件、软件、服务标准等在内的全球生态网络，通过这种产业联盟的方式整合资源，共同开拓海外市场。另外，从通用工具到本地化的应用，能够更好地满足当地用户的特定需求。
在地域拓展路径方面，《报告》指出，AI出海呈现“由近及远、散点成面”的梯度渗透特征。文化适配期(早期)阶段主要是利用地理与文化相似性快速落地，积累跨文化运营经验，一般会选择文化相近、市场壁垒较低的东南亚作为跳板，降低试错成本；价值拓展期(中期)则以技术底气+用户洞察突破高客单市场竞争壁垒，建立全球品牌认知，向欧美、日韩等高客单市场渗透，以验证商业模式与技术竞争力；至生态布局期(现阶段)，企业已形成技术基建支撑的全球化服务能力，构建全球化技术网络，辐射新兴市场如中东、非洲。
中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力认为，当前全球产业链正经历智能化重构，AI技术不仅是效率工具，更是重塑产业规则的战略资源。“这种输出并非简单技术转移，而是通过AI底座构建数字生态，帮助当地产业跨越传统技术鸿沟，形成双向赋能的共赢格局。”朱克力进一步强调，更重要的是，AI出海推动中国从技术应用大国向标准制定参与者跃迁，为参与全球科技治理积累话语权。
根据《报告》，AI出海正从技术探索进入规模化的快车道。在工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林看来，中国AI企业加速出海步伐受多方因素驱动。从行业的角度看，中国AI出海产业链覆盖广，涉及基础层、技术层、应用层，构成了较强的产业链支持能力。同时，具有一定的技术积累与成本优势，国产大模型在部分性能测试中超越国际同行。
《报告》指出，从技术端来看，中国AI产品出海具备显著优势。海量用户、复杂的应用场景及多元化的社会需求，催生了丰富的AI创新应用场景；高质量的数据积累与数据闭环迭代机制，为AI产品化提供助力。同时，中国AI企业的API(应用程序编程接口)较国外同类产品更低，为商业化落地提供了价格竞争力。从需求端来看，“用户洞察”与“本地化产品创新”同步发力，推动了AI应用市场爆发式增长。A16z的数据显示，截至2025年3月6日，出海AI产品在全球应用TOP50榜单中，DeepSeek排名第二。
《报告》还指出，从产业链来看，中国AI基础层企业在全球化布局中呈现差异化策略，头部云服务厂商以“云+AI”模式加速拓展海外市场，而寒武纪、海天瑞声等芯片与数据服务企业更多通过间接赋能方式支持出海生态。
AI出海的未来路径
《报告》认为，AI出海主要呈现四大趋势：一是技术输出加速，全球化布局深化；二是本地化策略升级，场景适配能力提升；三是合规与伦理建设成为核心竞争力；四是技术壁垒逐渐消融，AI出海竞争转向品牌营销战。
针对AI出海，《报告》提出四点建议：一是强化本地化运营与生态合作；二是采用订阅制与分层定价策略；三是构建数据驱动的精细化运营体系；四是优先布局合规与弹性技术基建。
在盘和林看来，未来，中国AI企业可通过两条路径继续探索出海之路：一条是和AI基础设施挂钩，以基础设施附带AI生态占领市场；另一条是与AI算法挂钩，例如DeepSeek通过开源来构建围绕AI算法的应用生态。此外，AI品牌还应注重算法原创性，缔造更高的技术壁垒。
朱克力认为，AI企业出海关键要跳出单纯技术输出思维，转向价值共创模式，例如联合海外机构建立联合实验室，既获取数据资源又降低文化摩擦。当技术普惠与商业利益达到平衡点时，中国AI才能真正扎根全球市场。
刘春生则表示，除了不断加强技术创新，提升核心技术竞争力，企业还应注重本地化运营。包括深入了解海外不同市场的文化、政策、用户需求，建立本地化的团队，开发符合当地特色的产品和服务，提高品牌的亲和力和市场适应性等。同时，要遵守国际规则和当地的法律法规，特别是在数据安全、隐私保护等方面要确保合规运营，避免法律风险。
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