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AI 出海的机遇与挑战
在全球 AI 竞赛加速的背景下，越来越多企业选择出海。虽然国内企业在技术、产品和商业化路径上已具备国际竞争力，但出海之路并非坦途，法律、文化壁垒等问题接踵而至。
近期，一场名为‘AI 出海新格局：从走向全球到走进全球’的高端闭门会汇聚了众多行业专家，围绕当前 AI 出海格局、机遇与挑战展开了深入讨论。
技术革新与本地化的重要性
盈动资本跨境基金合伙人罗威指出，技术革新与本地化是出海企业必须面对的核心议题。技术本身已高度‘平权’，算力门槛降低，但本地化却充满挑战。忽视本地化的企业往往会被抄袭或淘汰，因此本地化投入必不可少。
罗威提到，出海的机会在于‘语系套利’。例如，日韩市场的用户付费能力强且竞争相对较小，欧美市场成功的 AI 应用可快速移植到日韩市场，这对初创企业来说是极佳的收入切入点。
AI 基础设施与推理算力保障
GMI Cloud 亚太区总裁 King Cui 分享了 AI 基础设施的重要性。他提到，AI 应用进入高速增长阶段，基础模型不断迭代升级，推理需求逐渐取代训练需求。King 认为，2025 年有望成为真正的‘AI 元年’。
King 强调，AI 出海企业需要选择具备全球数据中心部署能力、弹性扩缩容支持、高性价比推理 API 以及稳定服务的 GPU 服务。为此，GMI Cloud 不仅提供高性能 GPU 云服务，还开发了 Cluster Engine 和 Inference Engine 两个引擎，提升服务稳定性和推理性能。
AI 原生应用的三大支柱
TiDB 联合创始人兼 CTO 黄东旭认为，AI 原生应用需要三大支柱：大模型、MCP（Model Context Protocol）和数据库。他特别提到，传统数据库不适合 LLM，而 SQL 因其无幻觉、标准化、逻辑清晰的特点，成为连接大模型与真实世界的最佳桥梁。
Alex Fan 则指出，中国企业无法简单复制美国企业的全球化路径，而是需要通过集市式协作融入全球市场。
合规管理策略
和平高伟绅联营办公室国际合伙人刘天峰强调，AI 业务涉及多个法律领域，包括个人信息保护、知识产权等。企业需设立 AI 监管小组，识别潜在风险，制定合规政策，并结合 ESG 战略和数据战略，确保跨国运营的合规性。
具体案例分析
像素绽放 PixelBloom 通过重构传统办公流程，成功占领 AI 办公市场，其产品 AiPPT.com 已在 12 个月内积累了 1000 万注册用户，目前用户总数超过 2000 万。
VAST 公司通过开源技术构建 3D 大模型平台 Tripo，吸引了大量海外用户。其开源模型 TripoSR 成为 StabilityAI 的年度标杆项目，后续衍生出多个子项目，成为 AI 3D 创作生态的重要组成部分。
可持续出海的路径
腾飞资本管理合伙人杨鹏指出，中国 AI 企业需通过深耕垂直场景获取可持续竞争力。他建议企业关注中东、日本等地的资金和产业需求，而非仅依赖轻量级应用或同质化产品，而是聚焦技术深度与行业垂直场景。
