中国AI应用出海：算力筑基，场景聚力——《2025年中国AI应用出海企业发展需求洞察报告》发布！

近年来，全球AI市场迎来爆发式增长，贝恩数据显示，2023年全球人工智能软硬件市场规模已达1,850亿美元，并正以40%-55%的年增速扩张，预计2027年将突破7,800亿-9,900亿美元，其中AI应用市场规模将超4,070亿美元。在这一浪潮下，中国AI应用企业凭借技术代际突破、国内场景创新经验及政策支持，加速向海外市场扩张，成为全球AI生态的重要参与者。

然而，中国AI应用出海并非坦途。36氪研究院调研显示，企业面临三大核心挑战：52.7%的企业存在全球算力基础设施布局不足的问题，这直接导致跨区域服务时延高、数据协同效率低；52.0%的企业受困于跨境支付结算成本高、周期长的问题，资金周转与全球化盈利受到制约；44.3%的企业存在全球化营销渠道单一的情况，难以突破地域文化壁垒实现精准获客。其中，算力作为AI应用的基础设施，直接影响模型训练效率、推理响应速度与服务覆盖范围，成为制约出海成败的关键变量。

综合来看，中国AI应用企业若要在出海征程中取得成功，需要构建一个完善的“算力筑基+营销破局+支付闭环”三角体系，而算力基础设施的优化是首要突破口。同时，通过场景化基础设施定制，满足不同行业、不同区域的个性化需求，实现差异化竞争，也是企业在海外市场立足的关键所在。

在此背景下，36氪研究院基于对700家AI应用出海企业的问卷调研，发布了《2025年中国AI应用出海企业发展需求洞察报告》（以下简称 “报告”）。该报告全面剖析了AI应用企业出海现状、核心需求及未来趋势，并聚焦AI生产力工具、情感陪伴、音视频生成、教育、游戏、AI终端、具身智能等7大热门领域，拆解训练与推理阶段的差异化算力诉求，为企业制定出海战略提供了重要决策依据。

1. 算力筑基：全球化、弹性化与场景化并行

随着AI应用在全球范围内的广泛普及，企业对算力的需求呈现出爆发式增长。报告显示，超70%的企业算力投入占研发比超10%，且推理需求年增超七成。这一数据充分表明，算力已成为推动AI应用企业发展的“第一刚需”。

然而，在算力需求激增的同时，AI应用企业也面临着诸多挑战。全球访问时延高（58.7%），使得用户在使用AI应用时可能会遇到卡顿、响应迟缓等问题，严重影响用户体验；跨区域数据协同低效（57.0%），制约了企业在全球范围内整合资源、优化业务流程的能力；而弹性算力调动能力不足（52.3%）的问题，则导致企业难以灵活应对流量的大幅波动，极易出现资源闲置或过载的情况；算力成本压力（42.3%）也是企业不得不面对的现实问题，高昂的算力成本直接压缩了企业的利润空间。

为应对这些挑战，AI应用企业在算力解决方案上进行了积极探索。GPU云凭借快速部署、灵活扩展、按需付费等特性，成为AI应用出海企业的重要布局方向。目前，87%的企业依赖GPU云支撑出海业务，仅1.0%未采用GPU云服务。企业选择GPU云，本质是用“云化算力”破解推理的部署难题。其中，60.0%企业看重云平台集群管理与资源调度能力，借自动化算力分配应对跨地域负载；51.0%瞄准全球节点覆盖，实现多区域低延迟部署，匹配推理阶段用户实时交互需求。可见，GPU云已经从单纯的算力资源，演变为AI应用出海“技术协同+成本优化+全球化适配”的综合解决方案，成为AI应用出海突破算力瓶颈的核心路径。

中国AI应用出海企业在选择算力基础设施服务厂商时，看重成本、技术支撑、效率、合规等多种因素的综合考量。调研数据显示，超半数企业最关注成本竞争力（59.6%）、技术支持与运维保障（58.7%）、产品与服务交付效率（58.3%），体现企业在算力投入上追求降本与高效响应的平衡；全球化算力布局（45.3%）、合规认证（31.0%）等需求，则凸显不同市场环境对算力服务的适配性要求。

与此同时，有一个数据非常值得关注。在GPU云厂商选择中，除了阿里云、谷歌云、AWS以外，赛道上逐渐开始有新的竞争者出现，GMI Cloud以36.3%的青睐度，成为AI应用出海企业的第三选择。这一数据的企业样本来源覆盖全球多个主流出海区域市场，企业类型包含初创型AI应用企业、成熟的跨国科技企业旗下AI应用出海业务等，能够比较真实地反映行业整体对于GPU云厂商的认可度。

场景定制也是算力解决方案的重要方向。报告对7大热门领域的分析显示，各领域虽在“低时延交互、高弹性调度、异构算力协同、全球化合规”上形成核心技术共识，但因场景特性存在需求分化。训练阶段，AI生产力工具聚焦多模态融合，情感陪伴侧重跨文化情感识别与人设微调，音视频生成需多设备兼容性及小语种数据增强，教育关注跨年龄段模型适配与小语种标注，游戏强调高逼真渲染和跨平台调试，AI终端注重多设备协同与模型轻量化，具身智能聚焦安全合规仿真及传感器数据标注；推理阶段，AI生产力工具追求实时交互低时延，情感陪伴需7×24小时动态响应与低功耗优化，音视频生成看重实时流处理与突发流量扩容，教育聚焦教学实时互动与合规审核，游戏强调毫秒级实时交互和图形算力优化，AI终端需端侧毫秒级响应及端云协同推理，具身智能则是关注微秒级运动控制与端侧实时决策。针对这些特定场景需求，企业需要定制化的算力方案，以确保AI应用的高效运行。

在成本优化方面，混合精度推理、异构算力协同等技术手段逐渐得到应用。通过这些技术，企业可将算力成本大幅降低，在保证算力性能的同时，实现经济效益的最大化。

2. 营销破局：社媒驱动、AI赋能与本地化深耕

在出海营销方面，社媒运营（63.0%）、合作伙伴引流（61.7%）、本地化内容营销（60.3%）已成为企业获取用户的核心渠道。社交媒体平台凭借其庞大的用户基数和强大的传播能力，为企业提供广阔的营销空间；合作伙伴引流则借助合作伙伴在当地市场的资源和影响力，帮助企业快速打开市场；本地化内容营销通过深入了解当地文化、消费习惯等，创作符合当地用户需求的内容，增强用户对品牌的认同感。

然而，当前企业在营销能力方面仍存在诸多缺口。社媒运营成本高（64.0%），企业需要投入大量的人力、物力和财力来进行社交媒体账号的运营、推广以及与用户的互动；缺乏精准用户画像（57.7%），使得企业难以精准定位目标客户群体，营销效果大打折扣；广告ROI难量化（57.3%），企业无法准确评估广告投放的效果，难以优化营销策略。

为弥补这些能力缺口，AI技术正逐渐成为企业营销破局的有力武器。67.7%的企业期待AI优化社媒舆情监测，通过AI技术，企业能够实时监测社交媒体上关于品牌的舆情动态，及时发现负面信息并进行危机公关；57.0%的企业需要智能广告投放，AI可以根据用户的行为数据、兴趣偏好等进行精准广告投放，提高广告转化率。此外，自动化多语言内容生成也成为破解本地化生产效率瓶颈的重要手段，通过AI技术，企业能够快速生成多种语言的营销内容，满足不同地区用户的需求，提升营销效率。

3. 支付闭环：合规优先、效率升级与生态整合

跨境支付作为企业出海商业闭环中的关键环节，面临着诸多痛点。合规审核复杂（61.3%），不同国家和地区的支付法规政策各不相同，企业需要投入大量的时间和精力来确保支付业务的合规性；多币种结算不足（54.0%），限制了企业在全球范围内开展业务，无法满足不同地区用户的支付需求；汇率波动风险（51.7%）也给企业的资金收益带来了不确定性。

针对这些跨境痛点，企业有着明确的核心需求。65.0%的企业渴望实现一站式合规管理，通过整合各国政策，简化合规流程，降低合规风险；57.7%的企业需要实时金融工具，如汇率对冲工具，以稳定收益预期，应对汇率波动风险；24.7%的企业则注重本地化适配，支持电子钱包等区域主流支付方式，提升用户支付体验。只有满足这些核心需求，企业才能实现支付闭环的高效、稳定运行，为商业活动的顺利开展提供有力保障。

4. 实战数据导向的价值释放，为不同角色提供参考指南

与侧重宏观分析或单一技术路径的报告不同，《2025年中国AI应用出海企业发展需求洞察报告》的独特价值在于其扎实的实战根基。该报告基于对700家出海一线AI应用企业的深入调研，呈现的并非仅是理论桌面推演，而是对市场真实需求的系统梳理。除了详实的数据与全面分析之外，更针对企业决策者、技术研发人员、投资机构及行业研究者等不同角色读者提供了差异化价值。

对于企业决策者而言，报告揭示了“算力筑基+营销破局+支付闭环”的核心三角体系，特别是算力作为首要突破口的战略地位。基于对700家出海企业实战数据的分析，它为决策者提供了关键趋势判断（如GPU云的普及率与核心价值、场景化定制的重要性）和资源配置优先级（如算力投入占比、成本优化方向）。同时，报告深入拆解了7大热门AI应用领域在训练与推理阶段的差异化算力需求，并给出了具体的场景化算力部署方案建议。这些来自一线的洞察，是制定精准出海战略、规避核心风险的关键决策依据，能够帮助决策者构建强大的全球化竞争力。

对于负责落地执行的AI技术研发与工程团队而言，报告的价值在于其高度的场景适配性与技术指导性。报告不仅指出了不同领域面临的核心技术挑战，还提供了针对性的算力配置建议和优化路径。关于场景定义基础设施、软件释放硬件价值、多模态融合等前沿趋势的分析，也为技术选型与架构演进拓展了创新思路，助力团队更有针对性地提升产品性能与用户体验。

对于投资人和行业研究者，报告提供了理解中国AI应用出海生态与关键驱动力的全景图。它量化了市场机遇、精准定位了核心挑战，并揭示了头部玩家的实践路径。对7大领域差异化发展路径和算力需求的深度剖析，为识别高潜力赛道、评估企业技术壁垒和商业模式可持续性提供了宝贵的行业基准与前瞻视角。报告中关于基础设施优化策略（如GMI Cloud等解决方案）的讨论，也指向了支撑整个出海生态的关键服务环节。

需要强调的是，AI技术的迭代速度远超传统领域，应用形态与用户需求可能在短期内发生显著变化。本报告聚焦的核心价值在于为未来1-2年这一关键战略窗口期提供决策支持。然而，无论技术如何演进，对高效、稳定、低成本算力基础设施的需求，始终是支撑AI应用全球化服务能力的基石。本报告对算力挑战的深度剖析、对GPU云等解决方案的价值论证以及对场景化部署的强调，恰恰抓住了这一长期存在的核心命题，为企业构建可持续的出海竞争力提供了不随时间轻易过时的底层逻辑指引。

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