2025年中国AI应用企业出海发展需求洞察报告

目录 Chapter1中国AI应用企业出海发展概况.....................................................1 1.1定义与研究范畴..................................................................................................11.2中国AI应用企业出海主要驱动力...................................................................21.2.1技术端：技术代际突破...........................................................................21.2.2市场端：场景创新溢出...........................................................................51.2.3政策端：政策支持与引导.......................................................................71.3中国AI应用出海企业发展现状分析...............................................................81.3.1出海行业格局............................................................................................81.3.2出海区域分布............................................................................................91.3.3出海企业类型与主要商业模式............................................................111.3.4商业数据增长.........................................................................................121.3.5技术类型..................................................................................................13 Chapter2中国AI应用出海企业发展需求洞察............................................15 2.1中国AI应用企业出海需求洞察....................................................................152.2中国AI应用出海企业对算力基础设施的需求洞察...................................172.3中国AI应用出海企业对营销服务的需求洞察...........................................252.4中国AI应用出海企业对跨境支付的需求洞察...........................................27 Chapter3重点领域AI应用出海企业对算力基础设施的差异化需求分析......29 3.1AI生产力工具...................................................................................................293.2情感陪伴............................................................................................................363.3AI音视频...........................................................................................................403.4教育.....................................................................................................................453.5游戏.....................................................................................................................493.6AI终端................................................................................................................533.7具身智能............................................................................................................58 3.8小结.....................................................................................................................62 Chapter4AI应用企业出海未来趋势展望....................................................65 4.1“场景”定义基础设施：基础设施将与AI应用场景深度融合..............654.2AI基础设施软件价值爆发，极致释放硬件性能，降低AI应用算力成本………………………………………………………………………………………………….66 4.3本地化运营与合规体系构建将成为出海重要竞争力.................................674.4多模态技术融合将持续拓宽AI应用场景边界...........................................68 Chapter1中国AI应用企业出海发展概况 1.1定义与研究范畴 AI应用出海企业指专注于人工智能技术研发及应用，通过将自主开发的AI产品、服务或解决方案推向海外市场，以实现商业价值和全球布局的企业实体。其核心特征是依托人工智能技术优势，开展跨地域的商业活动，目标市场为海外国家和地区。 支撑此类企业运行的关键基础要素主要涵盖：算力基础设施（技术端）、营销服务（市场端）、跨境支付（资金端）等。 （1）算力基础设施是支撑AI应用开发、运行和优化的核心底层架构，包括硬件设备（如CPU、GPU、TPU）、软件平台、网络连接和数据中心等。 （2）营销服务是专为AI应用出海企业设计的全球化商业服务体系，旨在帮助企业在海外市场建立品牌认知、触达目标用户并实现本地化运营。具体包括全球化品牌推广、用户触达、本地化内容运营等服务。 （3）跨境支付是针对AI应用出海企业的全球资金流动需求，提供涵盖资金收付、汇兑管理、合规结算等功能的金融服务解决方案。其核心作用是解决企业在海外交易中面临的货币兑换、跨境转账、支付安全以及各国金融监管合规等问题。 本报告聚焦于中国AI应用出海企业的整体发展状况，重点分析企业在海外市场拓展过程中的发展需求。具体研究对象包括但不限于从事AI生产力工具、情感陪伴、AI音视频、教育、游戏、AI终端、具身智能等领域的出海企业。研究内容涉及这些企业的技术研发、市场布局、商业模式、算力基础设施需求、营销服务需求以及跨境支付需求等方面。同时，结合700家公司的问卷调研、数据分析，以及案例研究，为中国AI应用企业出海提供具有参考价值的分析和建议。 1.2中国AI应用企业出海主要驱动力 中国AI应用企业的全球化扩张是技术代际突破、市场需求升级与政策红利释放共同作用的结果，三大驱动力相互交织，共同推动出海企业加速迈向全球市场。 1.2.1技术端：技术代际突破 中国AI企业通过核心算法创新与工程化能力提升，实现大模型性能跃迁及应用成本优化，为出海奠定了技术基础。 在技术积累层面，专利数量彰显出中国在AI领域的领先优势。根据世界知识产权组织（WIPO）数据，2024年全球新增生成式AI专利信息4.5万条，与过去十年总量相当。其中，中国以2.7万条专利数位列全球第一，占比达61.5%，远超美国的7,592条。在生成式AI专利数量排名前20的企业中，腾讯、百度、中国移动、支付宝、华为、科大讯飞、字节跳动等11家中国企业入围，占比过半；美国有7家企业上榜，欧洲仅有西门子1家。除了商业机构，过去一年生成式AI专利新增数最多的学术机构，也都来自中国。其中，中国科学院、浙江大学、清华大学位列全球前三，展现出强大的基础研究实力。 在 大 模 型 性 能 方 面 ， 国 产 大 模 型 实 现 关 键 技 术 突 破 。2025年 伊 始 ，DeepSeek-R1正式发布并开源，其推理性能对标OpenAI-o1正式版，以“低成本+高性能+开源”等优势，成为全球科技界现象级标杆。DeepSeek-R1通过模型层面的创新，在高端芯片受限的背景下达到了全球顶尖闭源模型的性能水平，打 破 了 美 国 对AI话 语 权 的 垄 断 。2025年5月 ，DeepSeek发 布 升 级版DeepSeek-R1-0528，基于DeepSeek-V3基座，通过扩大算力投入、引入高质量时效性训练数据，将参数规模从6,720亿扩展至6,780亿。 该模型采用稀疏混合专家架构，优化专家激活机制与内部路由策略，显著提升复杂推理能力与逻辑严谨性。在代码生成领域，其在LiveCodeBench基准测试中取得73.1分，代码生成准确率较旧版本提升3%-5%，综合排名全球第四，性能逼近OpenAI GPT-4o与Google Gemini-2.5-Pro。同时，平均推理速度提升8%-10%，"幻觉"问题发生率降低45%-50%，输出结果的事实准确性与逻辑连贯性接近人类专家水平。 在成本优化方面，技术进步推动大模型训练与应用成本显著下降。其中，模型优化、算法革新以及硬件成本下降是大模型成本下降的关键因素。一方面，随着深度学习技术的不断发展，大模型的性能和效率得到了显著提升。厂商们通过不断优化模型结构、提升计算效率、降低硬件成本等手段降低大模型使用成本；另一方面，随着芯片技术的不断进步和规模化生产，用于大模型训练和 推理的芯片成本不断降低，这些硬件成本的下降直接反映在了大模型服务价格上。2025年2月以来，AI大模型领域掀起新一轮降价潮。在DeepSeek刺激下，阿里云、腾讯、字节跳动、智谱等厂商均宣布旗下模型API降价。业内普遍认为，过去谈论摩尔定律时，每18个月性能翻倍、成本减半；如今在大语言模型领域，每12个月推理成本可降低90%以上，发展速度远超以往计算机革命。技术迭代带来的成本优势，为AI应用出海企业在全球市场竞争中提供了有力支撑。 1.2.2市场端：场景创新溢出 全球数字化转型加速推动AI应用需求爆发，中国企业依托国内场景创新经验形成的模式优势，正加速向海外市场输出成熟解决方案。 全球AI市场需求高速增长，企业级AI应用进入规模化落地阶段。贝恩《2024年全球高科技行业报告》显示，基于20