一、中企出海趋势盘点
全球AI应用市场正从技术验证期迈入规模化商业落地阶段。2025年，产业界贡献了超过90%的前沿模型，AI在各类组织中的应用普及率已达88%[1] 。在这一进程中，中国AI应用企业凭借技术能力的快速追赶、丰富的场景创新经验以及国内成熟的数字化生态，正在加速走向全球市场，并逐渐从“单点工具扩张”走向“系统能力输出”。据报告显示 ，全球生成式AI应用使用时长在2026年上半年预计达到360亿小时，同比增长超过100%，应用内购收入预计突破40亿美元[2] 。市场正从“新增下载驱动”转向“持续使用驱动”，用户粘性显著增强。
（一）全球AI应用进入“行为基础设施化”阶段
从2026年全球AI应用发展来看，一个关键变化正在显现：AI正在从“软件应用”转变为“数字行为基础设施”。用户不再将AI视为需要主动打开的孤立工具，而是将其作为信息获取、内容生产与任务执行的默认接口。在这一全球结构变化中，中国企业的AI应用正在成为重要供给侧力量。
研究报告指出，截至2026年3月，美国顶尖模型仅领先中国顶尖模型2.7个百分点。2025年2月，DeepSeek-R1曾短暂追平美国领先模型[3] 。在2026年全球顶级模型评测前十名中，中国企业占据四席，分别来自阿里巴巴、字节跳动、DeepSeek及清华大学[4] 。中国AI出海正从单一工具形态，向生成式AI、Agent系统与行业嵌入式应用多个层级同步拓展。
（二）中国AI应用出海的现实结构：从“单点工具扩张”走向“三层并行输出”
从当前中国企业出海实践来看，AI应用已经形成较为清晰的三层输出结构，不同层级之间的商业逻辑正在分化。
第一层是生成式AI工具的全球扩张。 这一层以内容生成能力为核心，主要包括图像、视频、文本生成与多语言翻译工具。数据显示，2026年上半年全球AI应用下载量预计达23亿次，在头部AI助手中，DeepSeek已成为来自中国的重要力量[5]。有分析指出，中国模型平均水平在每单位美元获得的大模型智力方面比美国更具竞争优势，而这种优势正在驱动2026年中国大模型以API服务的形式切入对成本敏感的新兴市场[6] 。字节跳动体系面向海外市场的Cici、CapCut AI功能及视频生成能力，已形成较为完整的内容生产链路；快手的Kling视频生成模型在海外创作者生态中形成一定渗透。在AI移动应用全球Top50中，22个中国产品上榜，其中19款主战场在海外，反映了中国生成式AI工具在全球市场的渗透深度[7]。
第二层是AI生产力工具与平台化能力的系统输出。以阿里云通义千问（Qwen）体系为代表的模型能力已在全球API与开发者生态中形成影响力。阿里巴巴2026财年第四季度财报显示，阿里云AI相关产品收入连续第11个季度实现三位数同比增长，AI相关产品收入占比突破30%[8]。Qwen、DeepSeek、GLM、MiniMax等中国开源模型正在全球建立技术影响力，全线开源策略有效降低了海外开发者的接入门槛。据报导，中国日均Token调用量从2024年初的千亿级跃升至2026年3月的140万亿级，两年间增长超1000倍[9]。IDC预测，中国模型即服务市场2026年将达到4万亿Token调用量，2024至2030年复合增长率高达1154.9%[10]。
第三层是当前最具结构意义的AI Agent与任务系统出海。2026年3月，阿里巴巴正式发布企业级AI原生工作平台“悟空”（Wukong），旨在将智能体能力直接融入企业工作流程，可在单一界面内协调多个智能体处理文档编辑、表格更新、会议转录与深度研究等复杂任务[11] 。该平台原生接入钉钉，未来将支持Slack、Microsoft Teams及微信等平台，并推出覆盖电商、跨境电商、零售、制造、法律服务、金融等十大行业的解决方案。有报告指出，AI Agent在OSWorld（跨操作系统真实计算机任务测试）上的准确率从约12%跃升至66.3%，已接近人类基准（72.4%）。这一能力跃迁正在为中国企业以Agent形态出海提供技术基础[12] 。
（三）区域市场结构：从地理划分到功能分层
从全球市场结构看，中国AI应用出海正在经历一个关键转变：市场划分逻辑不再以国家为核心，而是以“功能需求密度”为核心。
在成熟市场（美国、日本、西欧） ，市场对合规性与系统稳定性要求较高，中国企业更多以工具型与API型产品进入。数据显示，北美和欧洲在AI应用消费支出方面持续领先，但下载量增速已趋于平稳，更多反映了市场从“爆发增长”向“成熟竞争”的过渡[13]。美国市场数据显示，ChatGPT近70%的用户为男性，其中64%年龄在35岁以下，而头部产品的女性用户占比已突破30%[14]。AI用户结构正从单一的技术爱好者向更广泛的职场人群扩展，使用场景已覆盖内容创作、办公效率、社交陪伴等多领域。
在增长市场（东南亚、印度、拉美） ，中国AI工具类产品仍然具备较强扩张能力。亚洲（不含中国）是生成式AI应用下载量最大的区域，但2026年第一季度下载量增速放缓3.3%[15]，主要由中国和印度市场增长趋缓所致。报告指出，生成式AI的全球人口普及率在三年内达到53%，但各国差异显著且与人均GDP高度相关——新加坡（61%）表现超出预期，而美国以28.3%排在第24位[16]。这一数据说明，新兴市场的AI采用潜力尚未完全释放，中国AI应用凭借性价比优势，在这些市场仍有显著的获客空间。
不同于东南亚市场的“规模扩张”和欧美市场的“合规攻坚”，中东市场呈现出一套独特的逻辑：国家意志驱动的顶层设计、远超GDP预期的AI采用率、以及企业系统化解决方案的强烈需求，使其成为中国AI企业从“产品出海”迈向“生态扎根”的理想试验场。据报告显示，阿联酋54%的AI采用率显著高于GDP水平所预测的基准，且阿联酋超过80%的员工在工作中定期使用AI工具，且对技术的信任度较高[17]。AI应用出海正从产品外销阶段进入依托技术生态深度扎根的新阶段。中国企业在中东输出的不是孤立技术，而是分类明确的AI应用能力。要实现这些AI应用的有效落地，企业必须跨越文化、商业规则与合规三重本地化门槛。例如，金蝶卡塔尔公司以“AI驱动+云原生”解决方案进入中东市场。其核心产品金蝶云已集成GPT、DeepSeek等大模型技术，在财务管理、供应链协同、多语言运营中实现AI深度融合[18] ；Neuxnet在中东金融、基建、文旅三大行业部署AI应用，其EAIP企业级AI平台已在中东第一大零售银行的信用卡审核中成功部署，将自动化率从20%提升至50%以上[19]。云知声以自研“山海”多模态大模型为技术底座，以迪拜为本地化研发枢纽，聚焦中东医疗康养、智慧生活等垂直场景，针对中东医疗场景进行技术与文化的双向适配[20]。
二、AI应用中企出海挑战
此外，也有相关研究报告揭示了一个关键矛盾：88%的组织已在至少一个业务职能中使用AI，但仅39%报告了息税前利润（EBIT）层面的实质性影响，仅有约6%的受访企业被定义为“AI高绩效企业”[21]。这一“规模与价值脱节”的结构性矛盾，对中国AI出海企业提出了三重警示：
（一）C端出海：规模不等于付费，“免费惯性”是最大障碍
以豆包的核心数据为例：2亿日活、3.45亿月活、180万亿日均Token调用，对应的是日收入不足100万元、99%营收依赖电商佣金。更严峻的是，豆包日均算力成本和运营成本达数千万元[22] ，这意味着“用户越多、亏损越大”的反向规模效应正在AI赛道成为常态。
海外用户付费习惯虽好，但免费策略仍是获客核心手段，即便在付费意愿更高的欧美市场，新进入者仍需以“免费”作为撬动用户的杠杆，而免费意味着必须面对与豆包类似的算力成本压力。字节选择在墨西哥、东南亚等市场优先推广Cici，而非直接进入美国市场，在墨西哥单月投放超过400组广告，重点宣传“全免费”、“能解数学题”等用户痛点，不谈论复杂技术，正是基于对这一矛盾的认知。截至2025年10月，Cici在印尼、马来西亚、菲律宾、墨西哥和英国等市场的下载量稳居前列，其中在墨西哥连续多日登顶Google Play免费应用下载榜[23]。
即便海外用户付费意愿更强，但通用AI助手在C端的替代性极强，“谁免费就用谁”的用户心态是跨文化的共性。豆包专业版上线分级付费套餐后，引起国内用户广泛讨论。ChatGPT已进入全球规模化渗透阶段，周活跃用户规模接近9亿，但其商业化结构仍呈现显著分化特征，付费订阅用户占比约为5%左右[24]，显示出“高渗透率与低付费转化率并存”的典型平台型AI结构特征。
（二）B端出海：确定性方向，但需重构能力模型
B端商业模式在AI赛道已被验证。Anthropic自成立以来在商业化路径上明显偏向企业级市场，其收入结构以API调用与企业订阅为核心，形成显著的B端驱动型增长模式。字节Seedance企业服务毛利率达70%[25]。“C端出名、B端挣钱” 正在成为AI公司的标准路径。但B端出海面临更高的本地化门槛。与C端工具可以“轻量化出海”不同，有报告指出AI高绩效企业更注重将AI嵌入核心业务流程、重新设计工作流，而非停留在单点工具层面[26]。例如，huhu.ai花了5个月为美国快时尚客户开发AI设计Agent，最终因客户公司并购项目中断，比起对AI工具接受度更高的国内快时尚企业，海外的快时尚公司们更为谨慎，在提效之外更看重对本地工作流程的完全适配[27]。
（三）成本结构与出海策略：从“算力粗放”到“精细运营”
中国AI企业在算力成本控制上具备天然优势。中国模型在“参数效率”（单位算力产出能力）方面优于美国同类模型，且国产芯片在推理场景的成本优势正在显现。这使得中国AI出海在B端API调用价格上具备竞争力，例如DeepSeek-R1的输入价格仅为GPT-4 o1的1/15左右，这种价格优势在成本敏感的新兴市场尤为关键[28]。
三、AI应用中企出海关键启示
（一）从“技术追赶到价值落地”，告别“参数内卷”
据分析，中美顶尖模型差距已缩至2.7%，但高达95%的企业AI投资未能产生可衡量的回报[29]。这意味着在海外市场，单纯展示模型参数的领先已不足以打动客户。中国企业应将重心转向业务场景的深度落地，出海的AI应用需证明自己能解决具体业务痛点、带来可量化的ROI，而非仅仅是功能炫酷。中国企业在跨行业AI协作渗透率方面是全球其他企业的2.3倍[30]，这一“应用强于基础”的优势正是出海的核心竞争力。
（二）高性价比优势是抓住全球AI“降本增效”窗口期的关键
有报告揭示，美国AI发展面临的算力成本与能源瓶颈：美国数据中心电力容量已达29.6GW，训练Grok 4单次产生碳排放超7万吨31 。与此同时，中国模型的“参数效率”（单位算力的产出能力）显著优于美国同类模型，DeepSeek式的“低成本高效能”路线是可复制的系统性优势。中国AI企业应将高性价比作为差异化标签，在北美、欧洲等算力成本高昂的成熟市场，提供高效、低成本的AI解决方案，精准切中海外企业“降本”的迫切需求。
（三）AI Agent与垂直行业应用是出海的“数字员工”替代机会
AI对就业的冲击已显现，美国22-25岁软件开发者就业自2024年下降近20%，客服、软件开发等初级工作正被AI快速替代。AI Agent在OSWorld复杂任务测试中的准确率已跃升至66.3%。面向海外企业提供能替代初级白领工作的“数字员工”类产品（如自动化客服、代码生成、市场分析Agent），将直接响应其“用AI替代人力”的战略需求。报告也指出，中国在工业机器人安装量上全球领先（占54.4%），表明在智能制造等垂直领域，中国AI软硬一体化的出海方案同样具备优势32。
（四）合规与本地化从“可选项”变为“必选项”
全球“AI主权”意识正在崛起，各国加紧建设自主可控的算力、数据和应用体系。同时，全球AI监管日益严格——欧盟AI法案已生效，美国各州也通过了创纪录数量的AI相关法案。此外，全球AI人才的流动性近年来确实出现了显著放缓，意味着海外本地化人才竞争加剧。合规已非锦上添花，而是市场准入的前提。企业需提前布局目标市场的数据合规、AI伦理审核和内容安全机制。阿联酋、新加坡等国超预期的AI采用率，也提示这些合规框架相对清晰、AI接受度高的区域是值得优先布局的战略市场。
技术上，中国出海企业已具备与世界顶尖对手同台竞技的资格；市场上，全球正面临AI从“烧钱探索”到“要利润”的转型阵痛，而这恰恰是中国AI企业凭借高性价比、强落地能力、丰富的应用场景经验实现弯道超车的绝佳时机。AI应用的商业成功，不在于技术有多先进，而在于能否从“试点落地”走向“岗位落地”，将AI真正嵌入业务流程、持续产生可验证的业务价值。接下来的竞争，将不再是谁的论文被引用更多，而是谁能率先将AI转化为全球产业链中实实在在的生产力。
参考来源：
1.AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, <The AI Index 2026 Annual Report>, 2026年4月
2.Sensor Tower, <State of AI 2026>, 2026年6月
3.AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, <The AI Index 2026 Annual Report>, 2026年4月
4.Sensor Tower, <State of AI 2026>, 2026年6月
5.Sensor Tower, <State of AI 2026>, 2026年6月
6.第一财经, <瑞银：中国AI不堆卡 重效率 2026年用性价比收割全球份额>, 2026年1月
7.36Kr, <中国AI的另一面，创业公司正在集体“出局”>, 2025年10月
8.中国证券报, <从卖货到扎根 平台出海破浪前行风帆劲>, 2026年5月
9.中华人民共和国中央人民政府, <国家数据局：我国日均词元(Token)调用量突破140万亿>, 2026年3月
10.IDC, <中国MaaS市场进入高速增长期，Token经济从概念走向规模化实践>, 2026年5月
11.中国证券报, <从卖货到扎根 平台出海破浪前行风帆劲>, 2026年5月
12.AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, <The AI Index 2026 Annual Report>, 2026年4月
13.Sensor Tower, <state of AI 2026>, 2026年6月
14.Sensor Tower, <state of AI Apps Report 2025 >, 2025年8月
15.Sensor Tower, <state of AI 2026>, 2026年6月
16.AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, <The AI Index 2026 Annual Report>, 2026年4月
17.AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, <The AI Index 2026 Annual Report>, 2026年4月
18.中国金融信息网,<金蝶卡塔尔公司开业 中国科技出海加速破局>, 2025年9月
19.36Kr, <年营收超3000万美元，前华为人掘金中东AI浪潮｜Insight全球>, 2025年11月
20.腾讯新闻, <云知声以全栈AI技术支撑，深耕中东，构建AI全球化可持续生态>, 2025年11月
21.McKinsey, <The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation>, 2025年11月
22.融中财经,< 1800000亿Token背后：豆包跨过生产级质变点>, 2026年6月
23.中国企业家杂志,<字节再出海，换了个打法>,2025年10月
24.Reuters,<OpenAI projects 220 million paying ChatGPT users by 2030, The Information Reports>,2025年11月
25.Amazon News, <Amazon and Anthropic expand strategic collaboration>, 2026年4月
26.McKinsey, <The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation>, 2025年11月
27.界面新闻, <Agent出海踩坑实录>, 2025年11月
28.AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, <The AI Index 2026 Annual Report>, 2026年4月
29.AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, <The AI Index 2026 Annual Report>, 2026年4月
30.普华永道, <全球人工智能效能研究中国报告>, 2026年6月
31.AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, <The AI Index 2026 Annual Report>, 2026年4月
32.AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, <The AI Index 2026 Annual Report>, 2026年4月
来源：上海贸促
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