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当前，AI应用出海正进入商业化深水区。随着越来越多产品走向海外，行业关注的重点已从模型能力、产品创新，逐步转向获客增长、商业变现、成本控制、海外合规，以及如何真正找到可持续的全球化增长路径。
7月29日，霞光社 ShineGlobal 联合 Google Ads、鹍鹏科创社区，在北京共同举办了初光论坛——AI 应用出海闭门专场会。多位来自AI产品、基础设施、营销增长等领域的行业大咖，结合各自的一线实践，分享了对于AI出海趋势、商业模式和行业机会的最新观察。
以下为演讲核心内容，经霞光社整理发布。
《AI浪潮下，中国企业重塑全球商业版图》
霞光智库 负责人 刘晨宇
随着人工智能浪潮兴起，无论是数字世界的大模型、AIGC、Agent，还是物理世界的智能硬件、具身智能，都在加速渗透消费级和企业级场景，推动各行业从传统数字化向数智化升级。出海同样如此，中国人工智能产业正让全球感受到其带来的创新力量，也在推动全球商业模式和产业结构的重构。
从宏观趋势来看，未来五年，中国数字经济规模预计将保持接近10%的年化增速，而AI已经成为推动数字经济发展的核心力量，其影响力甚至超过5G、云计算等技术。同时，AI在各行业的渗透率持续提升，其中互联网行业AI渗透率已达到90%以上，通信、政务、金融等领域也从2020年约30%至40%的水平，提升至提升至60%-70%不等，AI正在成为产业升级的重要基础能力。
从产业端来看，中国AI企业已经形成完整的产业生态，覆盖底层数据、算力、算法等基础设施，中间层的大模型和训练工具，以及上层的软件应用和智能硬件。在应用层，智能穿戴、智能家居、电商智能营销、智能客服、数字人、智能问诊、智能制造、智慧物流、智能供应链等场景均已实现广泛落地。
回顾近几年中国人工智能产业的发展，可以看到几个关键阶段：从通用大模型快速发展，到垂类模型不断涌现，再到生成式AI和Agent加速落地，如今头部模型持续快速迭代，各类应用百花齐放。这一发展既受到全球AI竞争加剧的推动，也离不开各国政策持续加码。欧美等发达国家更加注重保持技术领先，一些新兴市场则持续完善基础设施，中国也在产业和政策层面不断推动AI创新发展。
从技术层面来看，美国在基础架构、核心算法、算力资源等方面仍具领先优势，但国产大模型在API调用成本上具有明显竞争力，每百万Token的输入输出成本与国外领先模型相比可相差约30倍，当然这一价格差异既受益于工程优化，也与国内云厂商的定价策略密切相关。同时，中国生成式AI专利数量全球领先，体现出中国AI在技术创新和商业落地上的活力。
这些优势进一步推动了AI软件应用和智能硬件市场的快速增长。其中，AI软件应用市场增速均快于智能硬件，生成式AI保持超过200%的高速增长。
从全球市场来看，AI应用的收入结构与移动互联网时代较为相似，美国等发达国家贡献主要收入，印度、拉美等人口大国贡献更多下载量。亚太市场虽然收入占比仍然有限，但部分新兴市场增速超过100%，未来增长潜力巨大。
具体到应用层面，ChatGPT无论下载量还是收入都保持全球领先，主要收入来自SaaS订阅及API服务。相比之下，
从企业布局来看，字节跳动更注重横向拓展产品矩阵，在视频生成、AI解题、代码开发等多个场景持续布局；昆仑万维则围绕天工大模型不断完善纵向能力，从底层模型到泛娱乐应用持续推进AGI战略。
未来，霞光社也将持续关注AI产业的发展，与企业、投资人及行业伙伴共同见证中国人工智能产业在全球市场实现更大的突破。
《AI时代的出海增长范式》
APUS AI首席科学家 张旭
AI进入应用时代后，企业出海的增长逻辑正在发生变化。过去，出海增长更多依赖广告投放和买量获取用户，但随着大模型能力不断成熟，产品创新正在成为新的增长方式。以
围绕这一变化，可以将AI时代企业转型概括为“三步走”：生产AI化、产品AI化和AI产品化。
生产AI化，是将AI融入企业经营的各个环节；产品AI 化，是将一些传统产品去做AI化改造；AI产品化，类似于Agent平台，本身可以作为一个独立的产品使用。
以APUS为例，在内容生产领域，过去需要二十多人的团队制作短视频素材，如今只需少量人员负责审核，AI每天即可生成上千条视频，人的工作重点也从内容创作转向质量把控。
在内容运营方面，AI同样改变了传统工作方式。过去需要人工持续搜集新闻、跟踪热点，现在则可以通过AI实时聚合全球信息，并对热点事件、地缘政治等进行持续监测和分析，帮助运营团队提前完成内容准备，在重大事件发生后快速完成内容生产和发布。
除了提升效率，AI也正在推动产品升级。越来越多传统互联网产品开始加入AI搜索、AI翻译、AI问答、AI助手等能力，产品逐渐从传统工具演变为AI入口，用户获取信息和完成任务的方式也随之发生变化。
同时，随着Agent能力不断成熟，AI正在从单一功能演变为底层能力。通过统一的Agent平台，结合不同知识库、记忆系统和工作流，可以快速适配数据分析、情报分析、智能创作等不同场景，实现一套底层能力支撑多个行业应用，这也意味着未来AI应用将更多从“模型能力”竞争，转向“场景能力”竞争。
除了应用层，海外也正在出现新的市场机会——主权AI。当前，真正具备先进AI研发能力的国家仍然较少，许多国家希望建设符合本地需求的AI基础设施、数据中心和本地化模型，以推动数字化转型。这表明，日后AI出海不仅是应用出海，也将逐渐延伸至算力、平台和基础设施能力输出。
与此同时，AI出海也面临新的外部环境变化。近年来，中美科技竞争持续加剧，头部模型逐渐走向闭源，围绕开源模型、模型安全等议题的竞争不断升级，技术限制、访问限制等情况越来越普遍。
面对这样的环境，AI企业出海不仅需要关注产品和市场，也需要提前识别全球化过程中的政策、技术和生态风险。风险本身并不可怕，关键在于提前预判、做好准备，在变化中寻找新的发展机会。这也是AI时代企业全球化过程中需要持续关注的重要课题。
《GEO营销：品牌全球化增长新引擎》
清博智能 AI元宇宙研究室主任 柳春阳
随着大模型逐渐成为用户获取信息的重要入口，企业的营销方式也正在发生变化。过去，用户更多通过搜索引擎输入关键词寻找产品和服务，再进入官网完成决策；如今，越来越多用户直接向AI提问，由AI生成答案，再根据答案进一步验证信息。用户决策链路因此发生改变，也意味着企业需要重新思考品牌在AI时代的曝光和推荐方式。
在这一背景下，GEO受到越来越多的企业关注。其内涵既包括生成式引擎优化，也包括全球区域化精细运营，通过AI优化与本地化运营相结合，帮助企业获得新的增长机会。
与传统SEO相比，GEO的核心逻辑已经发生明显变化。SEO主要围绕关键词匹配、搜索排名和链接点击展开，目标是让用户能够搜索到企业信息；GEO则更加关注AI是否能够收录、理解、信任并主动推荐品牌。评价指标也从关键词排名、点击率、流量等，逐渐转向AI引用率、推荐率、品牌可信度以及回答完整度等维度。
不过，GEO并不会完全取代SEO。由于当前大模型仍会结合搜索引擎和新闻网站等公开信息进行联网搜索，SEO仍然是基础能力，而GEO则是在此基础上的价值放大器。两者并非替代关系，而是相互配合，共同影响企业在AI时代的品牌传播效果。
做好GEO，核心在于三项基础工作。第一是语义标准化，在不同国家、不同平台保持统一的信息表达，避免AI因内容不一致产生认知偏差；第二是内容结构化，通过清晰的标题、标签、目录等方式，帮助AI更准确理解和提取信息；第三是信源权威化，持续建设来自权威媒体、专业机构及行业平台的内容，提高AI对品牌的信任度和引用概率。
不同类型企业的GEO重点也有所不同。消费品牌和跨境电商更关注AI在商品推荐、品牌种草和消费决策中的推荐能力，需要围绕用户高频问题、产品卖点、使用场景和用户评价建立内容体系；工业制造企业更关注进入AI推荐的供应商名单，因此需要强化产品参数、资质认证、解决方案、技术文档等专业内容建设；软件及AI产品企业则需要提升在竞品对比场景中的曝光率，围绕功能、价格、集成能力等用户关注的问题完善内容，让AI能够准确理解产品优势。
推进GEO，企业可以遵循“三步走”。首先，对品牌在各类AI平台中的收录、引用和推荐情况进行诊断，明确存在的问题；其次，围绕重点产品、重点市场进行小范围优化，验证投入产出效果；最后，再逐步扩展至全球市场、多平台和多产品线，持续沉淀品牌在AI时代的长期数据资产。
总体来看，SEO解决的是“让用户搜索到”，GEO解决的是“让AI主动推荐”。随着AI逐渐成为新的信息入口，越早建立品牌在AI中的认知和信任，越有机会形成长期竞争优势，而GEO也将成为企业全球化增长的重要能力之一。
《AI出海趋势研判》
九章云极 AI首席科学家 缪旭
如今，AI出海正在进入新的阶段，行业重心已从早期的应用出海，逐步扩展至模型服务、AI内容、广告营销、主权AI、具身智能等多个方向，AI产业链各环节都开始出现全球化机会。
从整体趋势来看，中国AI产业正在形成新的竞争优势。一方面，大模型推理成本持续下降，Token调用量快速增长，尤其是在Agent等执行类场景中，大量任务并不需要最强模型即可完成，推动低成本模型获得更广泛应用。另一方面，国内在内容生成、具身智能等领域积累了更丰富的应用场景和产业基础，也为AI产品出海提供了更多可能。
AI内容出海正在发生明显变化。过去，内容出海更多是对已有短剧、视频进行字幕、配音、人物替换等本地化处理，再面向海外发行。随着视频生成模型能力提升，AI已经能够直接生成漫剧、短剧等内容，内容生产方式正由“后期本地化”转向“原生AI生成”。与此同时，制作成本持续下降，也推动行业从粗放生产逐渐走向精品化，更加重视内容质量和一致性。
AI广告同样成为重要增长方向。跨境电商持续推动广告需求增长，AIGC广告能够生成更加精致、更具吸引力的营销内容，不仅应用于广告创意，也逐步延伸至客户支持、社交渠道运营等多个营销环节。数据显示，美国AI生成广告数量相比上一年增长约3倍，市场需求仍在持续扩大。
此外，主权AI成为越来越多国家关注的新方向。许多国家希望建设符合本地需求的大模型，而不仅依赖国际通用模型。一方面，不同国家存在语言、本地知识等方面的特殊需求，尤其是小语种场景，通用模型往往表现有限，需要结合本地语料进行模型蒸馏和优化；另一方面，本地部署也有助于满足数据安全、产业数字化等需求。
与此同时，越来越多企业希望基于自身行业数据构建专属模型，而不是直接使用通用模型。行业模型不仅能够结合企业内部知识提升应用效果，也有助于降低数据泄露风险。随着海外企业对于数据安全、数据主权和企业知识保护的关注持续提升，也推动了模型私有化部署和定制化开发成为新的市场机会。
具身智能仍被认为是未来最具潜力的赛道之一。当前，中外机器人发展路径存在明显差异：海外更关注机器人大脑，提升通用智能能力，希望完成更多复杂任务；国内则更强调面向具体行业、具体场景实现商业化落地，在产业链配套、成本控制和应用场景方面具备一定优势。这一趋势也与九章云极的海外业务方向高度契合。九章云极在印尼等市场已落地主权AI云项目，通过与当地合作伙伴共建本地化智算中心，帮助区域市场构建自主可控的算力基础设施。
AI出海过程中，数据安全、企业信任和合规能力仍然是最重要的挑战。海外市场更加重视数据管理、模型审计以及企业可信度建设，不仅要求产品能力，还要求企业建立完善的数据治理、售前售后服务和合规体系。
从九章云极的视角看，未来，具备模型能力、主权AI能力、机器人集成能力等高技术壁垒的方向，被认为拥有更高的长期价值；而AI短剧、AI广告等赛道虽然更容易进入，但竞争也将更加激烈。
《AI新范式下的全球商业机会》
栩峰科技（Collov.AI）中国区总裁 赵鹭
AI原生产品的商业化逻辑正在发生变化，与桌面互联网和移动互联网时代相比，AI时代的产品获客、销售和变现方式已经出现明显区别。越来越多产品能够依靠自动化完成营销、获客和交易，并持续沉淀渠道能力，为后续产品带来复用的增长能力。
空间智能被认为是AI的重要应用方向。随着空间推理、多模态生成等能力的发展，AI已经能够基于单张图片或视频生成室内空间效果，并进一步理解空间结构。这类能力不仅停留在内容生成层面，更开始与真实商品、供应链和商业场景结合，实现从设计到消费的完整链路。
AI视觉能力正在推动传统行业数字化升级。过去，室内设计、效果图制作、三维建模等工作高度依赖专业人员，成本高、周期长；如今，通过拍照或视频即可快速生成空间设计方案，并能够直接关联商品信息，为后续购买提供入口，使AI从创作工具逐渐演变为商业工具。
海外房地产行业是较早验证商业价值的应用场景之一。房产经纪人在销售房屋过程中，通常需要完成房屋翻新、家具布置、效果图制作等大量工作，而AI能够快速生成不同风格的室内设计方案和展示效果，在不实际装修和布置家具的情况下，展示更多空间搭配方案，从而提高房源展示效率和获客能力。
AI生成内容正在从“可生成”走向“可购买”。相比仅能生成图片的传统AIGC产品，更重要的是将生成结果与真实商品建立对应关系，实现可控生成，让用户能够直接购买生成内容中出现的商品。实现这一能力的关键，在于建立商品SKU、设计素材和供应链之间的关联，而不仅是提升模型生成能力。
高质量数据正在成为AI产品的重要竞争力。除了模型能力之外，专业摄影、室内设计、空间展示等高质量数据，能够显著提升生成结果的审美和真实性。随着数据获取成本不断提高，优质行业数据也逐渐成为AI应用的重要壁垒。
此外，产业带出海也正在出现新的AI模式。传统制造企业虽然具备产品能力，但往往缺乏海外渠道和本地化运营能力。AI可以将商品自动融入不同空间场景，帮助海外设计师、经销商和采购方更直观地展示产品，实现从“卖单品”向“卖场景”转变，也为建材、家具、家电等产业提供新的出海方式。
未来，空间设计、家具配置、智能家居设备以及机器人服务有望形成完整链路，不仅能够完成空间展示，还能够与实际安装、组装、配送等物理世界任务衔接，推动AI从数字内容进一步进入真实场景。
《破界创生，Vidu探索AI视频创作新范式》
生数科技 运营总监 张洋
视频大模型的商业化正在从模型能力竞争，逐步转向场景解决方案竞争。模型厂商一方面通过自有C端产品获取用户反馈，另一方面将模型能力封装为标准化服务，持续与行业客户共同打磨解决方案，再将成熟方案沉淀为通用能力，覆盖更多行业，实现模型、场景与客户需求之间的持续迭代。
随着模型能力不断提升，视频生成的发展路径也发生了明显变化。从早期偏娱乐化、泛内容创作，逐渐进入专业化生产阶段；从面向二维内容生成，逐步发展到理解物理世界规律的世界模型；从单向的视频生成，进一步演进到能够实时响应用户、实现双向互动的视频交互模式。
模型商业化也呈现出新的特点。相比单纯提供模型接口，更重要的是围绕垂直行业需求构建完整解决方案，不断验证ROI，形成稳定的商业模式。
直播互动成为较早成熟的方向。借助实时视频生成能力，可以根据不同用户行为生成个性化互动特效，实现“千人千面”的直播体验，提高直播互动效果和用户粘性。同时，AI视频创作的生产效率也得到明显提升。过去需要大量生图、脚本编排、视频抽取、后期剪辑才能完成的视频制作流程，如今可以通过完整工作流实现自动生成，大幅降低内容生产成本，提高制作效率。
广告营销成为当前增长最快的应用方向之一。出海广告对于视频素材需求持续增长，推动AI广告制作快速发展。当前解决方案主要围绕广告素材生产展开，包括分析爆款广告的视频结构、镜头语言和脚本逻辑，自动生成新的广告内容；结合商品信息、竞品分析、热点趋势和不同平台特点，自动调整广告脚本，提高素材生产效率。
短剧出海同样成为视频模型的重要应用方向。相比国内市场，海外短剧更加注重精品化制作，对模型的人物一致性、对白准确性、动作表现、镜头调度和审美风格提出更高要求。因此，模型需要针对动漫、短剧等垂直场景进行专项优化，通过后训练和工程化包装，提高不同场景下的生成质量。
视频生成的发展重点也开始从单次内容生成，转向完整创作流程。除了模型本身，还需要围绕导演思维、剧本规划、角色一致性、镜头衔接、动作连续性等能力进行优化，让模型能够更完整地完成整部作品，而不仅仅生成单个片段。
实时视频交互正成为视频模型的下一阶段方向。相比过去“输入提示词、等待结果”的单向生成，模型未来将持续理解语音和画面状态，实时反馈并生成新内容，让用户与数字角色展开自然、连续的互动。
近期，
未来，视频模型不仅能够生成画面，还将进一步理解环境、预测变化，并持续响应外部反馈。
