前言 | 出海新阶段——从技术追赶，到价值输出

全球AI竞争格局正从“单点创新”转向“多元应用”的深度较量。在这场以场景落地和产业融合为核心的竞赛中，中国AI企业凭借丰富的国内市场实战经验、快速的工程化能力和完整的硬件供应链，首次站在了向世界输出系统性价值的起跑线上。

然而，国际市场并非国内战场的简单延伸，其中交织着诱人的机遇与隐蔽的陷阱。本报告旨在为中国AI企业的全球化征程，提供一份兼具雄心与现实路径的导航图。

一、十大机会——在全球价值链中找准你的位置

机会一：成为新兴市场的“数字基建”赋能者

为何是机会：

1. 需求高度匹配：东南亚、中东、拉美等地正在加快建设数字政府、智慧城市和普惠金融，其需求复杂度和中国很相似。中国企业成熟的“AI+解决方案”（如智慧政务、数字支付风控）具有强大的可复制性。

2. 避开巨头锋芒：在这些市场，竞争焦点是解决问题的性价比和交付速度，而非基础模型的“军备竞赛”，这正是中国企业的优势所在。

3. “中国经验”是金字招牌：成功服务过全球最复杂、最大规模市场的经验，本身就是一项强大的信任背书。

机会二：成为全球制造业升级的“中国方案”提供者

为何是机会：

1. 伴随制造装备出海：中国是“世界工厂”，随着国产高端制造设备（如数控机床、工业机器人）出海，嵌入其中的AI视觉质检、预测性维护等算法可以顺势落地。

2. 解决全球共性痛点：全球制造业都面临人力成本上升、供应链不稳定等挑战，AI解决方案具有普适的吸引力。

3. 构建“软硬一体”壁垒：将AI算法与硬件设备深度集成，能形成比纯软件服务更高粘性、更难被替代的解决方案。

机会三：成为垂直领域的“场景专家”

为何是机会：

1. 绕开通用模型壁垒：在医疗、法律、金融等高度专业领域，基于开源模型和行业数据精调的专业模型，能以更低成本、更深理解建立护城河。

2. 满足合规刚需：垂直模型在数据隐私（如医疗HIPAA）、行业监管方面更容易实现合规设计，成为企业采购的优先选择。

3. 实现高价值回报：专业场景的AI应用能直接创造可量化的商业价值（如提升研发效率、减少合同损失），客户付费意愿强。

机会四：成为全球内容创作与本地化的AI伙伴

为何是机会：

1. 契合降本增效浪潮：全球游戏、短视频、广告等内容需求爆发，AIGC在图文、音视频生成方面的能力，能极大释放创意生产力。

2. 输出中国领先实践：中国在短视频、互动娱乐领域的运营经验和产品化能力，可转化为服务全球创作者和平台的核心工具。

3. 破解“文化本地化”难题：AI翻译和文化适配生成工具，能帮助全球企业高效进入不同文化市场，空间广阔。

机会五：成为数据安全与隐私计算技术的“出海先锋”

为何是机会：

1. 强监管催生确定性市场：全球数据法规（如GDPR）使“数据不出域”的联邦学习等技术从可选变成必选，形成了技术出口的“绿灯区”。

2. 中国实践优势明显：国内对数据安全的高要求，催生了一批经过复杂场景检验的隐私计算方案，技术成熟度高。

3. 建立国际信任的基石：提供符合全球最高标准的数据安全技术，是打破地缘疑虑、赢得客户信任的最佳名片。

机会六：成为AI芯片与算力的“差异化选项”

为何是机会：

1. 供应格局动荡带来窗口期：地缘政治导致高端AI芯片供应不稳定，客户亟需多元化、可保障的算力来源。

2. “够用且可控”需求明确：并非所有场景都需要顶级芯片，在边缘计算、特定行业推理等领域，中国AI芯片在能效比、定制化和供应链安全上具备吸引力。

3. 软硬协同出海：软硬一体化的解决方案，能为海外客户提供“交钥匙”服务，降低部署复杂度。

机会七：成为ESG与可持续领域的“绿色科技”

为何是机会：

1. 全球议程下的巨大市场：“双碳”是全球共识，利用AI进行能源管理、碳足迹追踪等，是各国政府和企业的共同需求。

2. 跨越意识形态的共鸣：绿色科技是全球通行的“价值语言”，能有效提升品牌形象，减少非商业阻力。

3. 协同新能源产业出海：伴随中国光伏、储能、电动车出海，配套的AI能效管理方案可以打包输出，形成综合优势。

机会八：为全球开发者提供“AI工具链与平台”

为何是机会：

1. 切入生态制高点：通过提供易用的模型微调工具、数据集平台等服务，可以吸引全球开发者，建立以自身技术为核心的活跃生态。

2. “卖铲子”的稳健模式：无论上层AI应用如何变化，开发工具和平台的需求始终存在，商业模式更稳健。

3. 快速收集全球反馈：直接服务开发者，能第一时间洞察技术趋势和市场需求，反哺自身产品迭代。

机会九：成为传统产业（农、矿、建）的AI“破局者”

为何是机会：

1. 价值洼地与蓝海市场：这些行业数字化程度低，AI应用一旦见效，带来的效率提升和成本节约将极为显著。

2. 竞争相对温和：科技巨头对此类“脏活累活”关注较少，为深耕细分场景的中国AI企业留下了建立主导地位的空间。

3. 具备社会影响力：成功案例能显著提升当地产业水平，容易获得政府支持与政策红利。

机会十：通过并购与投资整合全球创新资源

为何是机会：

1. 获取技术与人才的捷径：收购在基础算法、前沿领域有突破的海外初创公司或团队，能快速弥补短板。

2. 建立本地化“桥头堡”：投资或并购本地企业，能迅速获得市场准入、客户关系和运营能力，降低“外来者劣势”。

3. 全球资产与生态布局：通过资本链接全球创新网络，将自身从中国公司升级为真正的全球化科技企业。

二、五大常见误区——警惕战略与执行中的暗礁

误区一：产品直接复制——“国内成功，出国就能成功”

为何是误区：

1. 忽略根本差异：数据隐私法规、用户习惯、IT基础、支付体系、竞品生态都与国内不同，不做深度适配必然水土不服。

2. 对“合规”理解肤浅：认为满足法律条文即可，实则需将合规深度融入产品架构与业务流程，这需要前置投入。

3. 本地化仅停留在翻译：真正的本地化涉及文化语境、案例、服务流程乃至商业模式的全面重构。

误区二：技术盲目自信——“算法领先，客户就会买单”

为何是误区：

1. 混淆技术与商业价值：海外客户关心的是AI如何解决具体业务问题、带来多少投资回报，而非单纯的准确率指标。

2. 缺乏“价值证明”能力：无法通过小规模试点，快速、量化地向客户证明自身价值，容易陷入漫长的技术评测。

3. 忽视交付与服务：国际客户对服务等级、技术支持、系统集成有严格要求，仅靠算法无法构成完整产品。

误区三：渠道依赖幻想——“找到大代理就万事大吉”

为何是误区：

1. 失去市场洞察与品牌掌控：过度依赖渠道，会使企业变成“产品工厂”，无法直接接触客户、理解需求，品牌建设也无从谈起。

2. 渠道伙伴能力与忠诚存疑：代理往往经营多家竞品，不会全力推广；其技术理解和服务能力可能不足以支撑复杂AI解决方案。

3. 阻碍产品迭代与生态建设：没有直接的客户反馈，产品迭代会偏离市场；也无法围绕自身产品构建生态。

误区四：地缘政治短视——“只做生意，不问政治”

为何是误区：

1. AI已成战略竞争焦点：数据安全、技术伦理、供应链安全都被高度政治化。企业必须主动建立符合国际规范的治理和沟通机制。

2. 合规是动态博弈过程：国际合规环境快速演变，被动应对只会疲于奔命。需设立专职团队，主动参与标准讨论，塑造负责任形象。

3. 忽略本地利益相关者：除了政府，还需与当地学术界、媒体、行业组织建立信任，他们的态度直接影响企业的“社会许可”。

误区五：组织与文化惰性——“用国内团队遥控指挥”

为何是误区：

1. 决策延迟与市场脱节：关键决策依赖国内总部，将导致响应迟缓，错失商机。

2. 难以吸引留住国际人才：没有充分授权、尊重文化差异的管理和具有竞争力的激励，难以组建本地化精英团队。

3. 团队“出海心态”未转变：仍以征服者心态看待海外，缺乏服务意识、合作精神和长期投入耐心，导致内部协同困难。

三、鼎韬战略建议：构建“全球本地化”的深度出海能力

1. 实施“灯塔客户”战略：在每个目标区域，集中资源攻克1-2个有行业影响力的标杆客户，打造成功案例，以此辐射生态。

2. 构建“双核驱动”组织：建立国内（产品、研发、供应链）与海外（市场、销售、交付、合规）并重的架构，赋予海外团队充分的运营自主权和资源保障。

3. 推行“产品-市场-合规”铁三角：确保每一个出海方案，都由产品经理、市场专家和法务合规专家共同定义，将本地化与合规前置到产品设计阶段。

4. 启动“全球伙伴生态”计划：系统性地发展与本地集成商、软件开发商、咨询公司、云厂商及学术机构的伙伴关系，构建共生网络。

结语：以全球智慧，服务全球市场

中国AI企业的国际化，不是简单的产品出口，而是一次深刻的组织进化与价值重塑。成功的关键，在于能否将在中国市场淬炼出的工程化能力、场景理解力和迭代速度，与对全球市场的本地化敬畏、合规透明和生态共建相结合。这十大机会是扬帆的东风，五大误区则是必须绕行的暗礁。唯有兼具战略远见与执行耐心，方能在这波澜壮阔的新航程中，成长为真正具有全球影响力的AI力量。

声明：本报告由鼎韬咨询主导撰写，Davidson Global 作为合作单位提供支持；中文翻译、插图制作得到AI工具支持。