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在 AI 技术和全球化加速发展的背景下，‘出海’成了很多企业的必选项。但在出海过程中，数据跨境流动限制、本地化需求等问题如何破解？本期内容，我们聚焦几位行业专家的观点，看看他们如何为中国 AI 企业出海支招。
从国内经验到海外实践
白鲸开源 CEO 郭炜指出，企业在出海前必须判断国内的成功经验是否能低成本、高效地迁移到海外市场。如果不能直接平移，那么在起步阶段就应选择全球化路线。比如，先在欧美市场验证商业模式，再将经验反哺国内市场，这样可能更稳妥高效。此外，先构建开源社区的基础，再与大云厂商合作，双管齐下能大幅提升出海成功率。
创业初期不要过于节省成本，优先采用成熟的 SaaS 工具，这样才能更专注产品本身，快速找到增长路径。
出海标杆案例
郭炜提到，真正能在海外站稳脚跟的中国企业大致分为两类：一类是面向 C 端的应用企业，比如短视频平台，凭借国内成熟的运营经验和创新思维，在海外市场迅速打开局面；另一类则是 AI 领域的佼佼者，得益于华人深厚的算法和数学人才储备，加上团队的不懈努力，这些企业在 AI 领域表现抢眼。
选择出海路径
关于“先本土后海外”还是“直接全球化”的选择，蒋剑彪认为这取决于国内经济形势以及产品特性。对于本地化需求强的行业，比如电商和金融，更适合先深耕本土，再扩展海外。而像 AI 模型这种技术门槛较低的产品，则可以直接面向全球市场。
蒋剑彪进一步解释说，产品的复杂程度也会影响出海节奏。高复杂度的产品需要先在国内验证，而简单易用的协作工具可以直接推向海外。此外，C 端和 B 端的出海策略也有所不同：面向 C 端的产品应优先布局北美和欧洲，而 B 端产品则可以从东南亚入手。
技术与市场的平衡
戴冠兰补充说，是否选择先深耕本土，取决于能否将国内的成功模式复制到海外。如果能够形成可迁移的优势，就可以尝试“降维打击”。他还提到，面向开发者的 D 端市场由于技术栈统一，产品更容易实现全球化。
落地时的技术考量
郭炜提到，初创企业在资源有限的情况下，必须在目标市场中做出选择。他建议新一代 AI 企业优先布局美国市场，因为这里的利润率更高。而对于已经在国内有一定基础的企业，则可以将中国视为“根据地”，逐步向外扩展。
在海外市场验证产品市场匹配度时，蒋剑彪强调用户留存率是最重要的指标，其次是交互的本地化程度以及服务的稳定性和实时性。戴冠兰则提醒，当前 AI 创业环境竞争激烈，不少团队追求短期规模扩张，但长远来看，只有那些能在泡沫散去后依然存活的企业才能笑到最后。
