中企出海新叙事：AI成为“舞台真主角”

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如果说2023年中企出海，AI是试验品；2024年，是效率助手。那么在2025年，AI终于开始接手真正的生产流程。走出工具感，进入系统性，这是出海企业真正跨过鸿沟的标志。谁率先跑通这条路的企业，就能先一步迈入了“出海2.0”的新阶段。

“霸总短剧”月入5亿充值；江苏东海，仅一个县的出口额就接近全球水晶市场10%；比亚迪在欧洲14国销量反超特斯拉，月售超万台……

2025年，中国企业的“出海故事”似乎进入了一个新的阶段。

其实，中企出海迎来的集体高光时刻背后，有一股更隐性的力量在推动。

根据未来智库统计，2025 年全球 AI 应用出海访问量突破 76 亿次，其中中国企业占据约 50%，中国 AI 在国际市场中，正在显现出超强的渗透力。

与往年不同的是，这一轮出海潮中，不只是企业在“用AI出海”，越来越多的中国AI公司，自己也开始“出海”。

AI不仅仅作为效率工具插入某个环节，而是成为从内容生产、产品分发、客服管理到用户运营的全链条主力。

AI技术服务商也不再只是“API接口提供者”，而在全球市场上主动寻找落地场景、建立生态网络，试图将自己的技术和产品变成全球中小企业的“数字基础设施”。

这背后是一次结构性的变化。

一

AI，从“助力出海”奔向“带你出海”

“2025年，我们开始自己做跨境电商了。”

这句话，出自一家跨境电商技术服务商的创始人。在他看来，AI让出海的边界变得前所未有地广，也让越来越多原本只是助攻的服务商，开始亲自下场做生意。

更直观的变化在于人效的提升。

李莹（化名）刚接触跨境电商时，还是一个只能靠翻译器的售后客服。如今她基于AI助手，手下已经独立运营着多家跨境店铺。

“以前根本想不到，一个人能完成美工、运营、投放、客服这么多岗位的活。”说这句话时，李莹颇为感慨。

她不是孤例。2025年，AI降低了出海的技能门槛，也放大了个体的执行力，让“一个人出海”逐渐成为可能。

这种转变在蒂万坦斯公司身上更为典型。

创始人刘世奇在一次媒体采访中透露，他们团队只有5个人，却能干出十几人的活，靠的是自研的AI系统。整个系统由四个“助手”组成，分别负责运营优化、内容生成、客户接待和风控预警。每个环节都被模块化、流程化，极大提升了执行效率。

拿短视频内容来说，过去只有大团队、大预算公司才能做，现在AI工具把这条赛道彻底平民化了。只要提供脚本和产品图，就能一键生成符合TikTok喜好的本地化视频，系统还会自动添加当地语音和字幕，甚至根据不同市场剪辑前奏过长的片段，强化爆点。

数据显示，他们曾在印尼促销中使用AI批量生成30多条短视频，根据点击率自动优化投放，ROI提升了近40%。

而在最耗时的客服环节，AI也在全面接管。

“我们的AI外呼平台，已经可以独立完成从线索筛选到意向确认的全流程。”某外呼技术服务商相关负责人张磊（化名）对产业家说。

运营端也在去人工化。

易触科技创始人黄学烽在某媒体采访中提到，他们早期靠人工上传商品链接，一条成本约5元。现在，通过接入RPA流程，每条链接只需0.02元，效率提升上百倍。这背后是他们自研的广告数据抓取机器人+飞书工作流，自动推送最优投放建议，运营人员只需做出判断，其他由AI代劳。

在他看来，这不只是提升了效率，更重要的是让人真正从体力运营中解放了出来。

AI重构的，不只是效率，也不只是工具组合方式，而是出海企业的整体组织逻辑，即原本割裂的各个环节变得更紧密、更系统，流程从“试错型”向“系统型”演进。

与此同时，中国AI公司自身也正在同步出海。

例如，liblibAI作为国内第一个AI多模态社区，从生图开始逐渐往亿级内容平台演进，现在全球用户访问量已超1亿；生数科技旗下视频生成应用Vidu已覆盖200多个国家与地区。

这背后，是一次“互为场景”的共振，即出海企业需要AI来解决内容、营销和客服问题，而AI厂商需要真实客户和本地反馈来训练、优化自己的系统。

这种双向需求正在迅速推进AI的渗透速度。阿里国际批发平台的一组数据显示，约20万商家中，超过50%每周使用AI工具，公司预计到年底将实现100%商家AI全覆盖。

如果说过去AI在出海中只是辅助工具，那么2025年，AI正成为那个握方向盘的人，AI不再只是帮你出海，而是带你出海。

二

所有能力逐渐“达标”，走进“舒适区”

AI能在2025年真正成为中国企业出海的“主力引擎”，并不是偶然，而是一连串关键节点同时达标的结果。

几年前，不少AI产品看起来高大上，却停留在PPT和Demo阶段。文本生成容易胡说八道，语音合成不自然，视频质量不堪用，更别提部署难、系统接入复杂。企业对它的信任，大多停留在“可以了解，但别太当真”。

2024年虽然模型能力提升了，但高昂的使用成本又成了新门槛。AI能用，却用不起，更谈不上深入业务。

但2025年，不一样了。

随着多模态大模型能力飞跃，AI从辅助工具进化为主导能力。图文、语音、视频生成质量达到商业可用标准，语义理解更强，支持语种超过百种，文化适配也更自然。

“我们的运营助手已经可以根据站点节奏、节假日和上新节奏，自动生成营销活动的整体排期，并拟写文案。过去这些事，一个运营团队得花上几天，现在一两个小时就能跑完。”刘世奇在媒体采访中表示。

AI的使用成本大幅下降，也让使用门槛同步降低。这种门槛的降低，让AI不再只是替人干活，而是优化整个业务流程。

“客户每一个电话、每一次沟通都是可量化的，AI能识别客户意图、判断抗拒信号、自动调整话术。”张磊说，这不是替代人工，而是让系统变得更聪明、更高效。

AI之所以在出海赛道爆发，不只是因为技术成熟，还因为需求正快速扑面而来。

一个事实是，这两年，不仅是中国企业想出海，全球中小企业也开始主动找上门，尤其是海外下沉市场。

目前，东南亚、中东、拉美等地的中小企业对内容营销、自动化客服、多语言本地化的需求正快速上升。平台电商（如TikTok Shop、Shopee）+社媒分发+本地支付+快物流的组合，让他们从卖货转向运营品牌，而这恰恰是AI能提供最大价值的环节。

从数据上看，这一趋势已在加速落地。根据全球电商研究机构Digital Commerce 360 的报告，印尼和越南地区跨境电商卖家中有42%已经采用AI，新加坡和泰国为39%。AI正在成为这些市场中越来越多商家的标配工具。

值得注意的是，在这个过程中，中国的技术服务商正在逐渐占据主动。

“很多客户原本没有完整流程概念，我们直接给他们一个‘像流水线一样的AI系统’，这让他们十分惊喜。”黄学烽在媒体采访中提到。

其实，中国的AI厂商，本就是在商业化的田地里长大的。和一些强调技术领先、科研优先的国家不同，中国的AI公司从一开始就不是为论文服务，而是为客户成交、ROI提升服务。如何用最低的成本跑出业务闭环，怎么用一套系统打穿内容、电商、客服、运营，这些本就是他们的看家本领。

加之国内市场本身所具备的产业链优势、规模成本优势、数智化能力，中企出海具备较大的优势。

“中企出海是一种竞争优势盈余。”阿里云智能集团副总裁、公共云事业部首席架构师韩鸿源，也在最近阿里云出海峰会上侧面强调了这一点。

据 Feifan Research，全球约1500家活跃AI企业中，中国厂商约占751家，其中103家已开始海外扩张，主要集中于应用领域。

现在技术能力到了，生成式AI足够强、够便宜、能落地，这套“产品力+服务力”的组合拳，打到下沉市场，几乎就是天然的舒适区。AidData报告指出，中国AI项目因价格优势及高度可定制，特别受到发展中国家政府采购团队的青睐。

这也解释了为什么2025年，AI不再是等风来，而是主动出击、跑通业务、带着客户出海。而不是等企业接受AI，而是AI主动去承接每一个能跑通的场景。

三

真正的瓶颈：不是“用不上”，而是“接不上”

AI在2025年的确更“可用”了，但能用和能跑通之间，仍有一道鸿沟。

一个事实是，很多中国AI模型的能力已经足够优秀，但部署环境却远远跟不上。

根据清华大学《中国企业跨境数据流动报告（2024）》，超过62%的企业表示，数据跨境处理成为出海最大技术障碍之一。

具体来看，模型仍在国内云上运行，海外用户调用时延迟高、体验差，数据回传频繁时还可能遭遇安全警告与丢包。一位跨境卖家曾用国产AI生成客服语音，因延迟卡顿导致客户挂断电话，后被平台误判为“拒绝沟通”而封号。

某技术服务商海外市场负责人对产业家说：“他们一度在非洲市场尝试将AI模型远程部署到轻量型RPA流程中，结果发现响应速度根本无法满足业务要求，最后不得不撤回系统。模型能力强没有用，服务体验一掉线，一切就白搭。”

其次，AI的多语种能力虽在进步，但语境理解的难题仍然突出。

阿里国际站2023年调研显示，近70%的中小出海企业表示，语言和本地运营适配是最大痛点。TikTok for Business 东南亚团队数据显示，中国品牌出海

视频素材中，非本地化内容CTR（点击率）比本地化素材低约43%。

“‘我裂开了’在中文网络语境里表示震惊或无奈，可一旦直译成 ‘I’m cracked’，海外用户完全摸不着头脑，语义识别能力是目前很大的问题。”张磊对产业家直言。

此外，AI目前在内容创作、客服响应、数据分析上各自高效，但一旦涉及物流、支付、清关、税务等真实履约环节，却常常陷入工具孤岛。系统之间数据不同步，责任归属模糊，AI建议无法落地，最终只在表层提效打转，无法形成闭环。

根据字节电商事业部出海白皮书（2024）显示，超50%的跨境卖家使用3个以上独立工具完成投放、客服、支付和仓储，系统不互通导致运营人均效率低于本土商家30%以上。

张磊对此也感触深刻：“我们的AI外呼系统能高效识别用户意向，但客户跟进流程如果无法无缝对接到CRM和订单系统，那么前端产生的所有热度很可能在后端被消耗掉。”

最后，虽然技术发展快，但合规慢，信任更慢。

在欧美和中东市场，AI技术常常面临隐私、数据主权、内容审查等高门槛。就算AI生成能力强，一旦被认定为不合规就可能遭遇封禁。张磊透露，有客户因未提前说明AI参与外呼，被德国运营商要求整改，否则将永久封停通道。“AI越智能，越要遵守边界。现在上线系统前第一件事就是合规审查。”

更棘手的是信任建设。本地用户对AI工具缺乏认知，对中国技术也天然存疑。“技术再好，没有本地背书也落不下”，这是多位受访者反复提到的现实。

《中国企业跨境数据流动报告（2024）》显示，有超过35%的企业因未能及时适配GDPR或CCPA，推迟产品上线或被平台下架。

总结来看，AI出海遭遇的瓶颈并不是“用不上”，而是“接不上”。简单来说就是技术能力足够，但部署环境接不上网络，语言模型接不上文化，应用工具接不上流程，服务平台接不上合规。这些系统性断裂，才是让AI难以真正落地生根的关键障碍。

四

中企，如何迈进出海2.0？

“AI 不应该只是企业工具箱里的一个插件，而是一套完整跑通的基础设施。”——这是越来越多出海企业在2025年的共识。

过去几年，中国企业在出海过程中最大的痛点之一，是接不上。AI的能力明明越来越强，但真要落地到跨境业务中，常常卡在部署、延迟、合规和本地文化等各种细节里。

但2025年，一些方向已经越来越清晰。

第一关，是部署能力的补齐。

在沙特吉达港的一座边缘数据中心里，华为云与本地电信运营商联合下沉的推理节点正为一家广州化妆品品牌提供 AIGC 视频渲染服务，用户点开广告到视频播放首帧，不足 200 毫秒。而同品牌一年前还在跨境回源，首帧要等两秒以上。

同样的布局，其他云厂商也在纷纷布局。

例如阿里云在最近宣布将于马来西亚和菲律宾新增数据中心，全球基础设施布局将扩展至29个地域、90个可用区。

这为企业提供了良好的出海基础。已知借助阿里云AI基础设施，生数科技旗下视频生成应用Vidu已覆盖200多个国家与地区，B端服务客户数量及调用量环比增长300%

随着部署本地化，模型真正落地生根，这将为 AI 工具插上了“本地体验”与“合规免签”的双重保险。

第二关，是文化适配。

内容出海这几年，让AI厂商开始明白一个道理：能翻译，不代表能说人话。

一位在海外做营销获客的技术服务商告诉产业家，“我们今年开始训练区域微模型，先用大模型跑出骨架，再让本地质检团队做最后一公里润色。现在迪拜有一个4人的审校团队，每天审核AI生成的回应，并回馈给模型重新学习。”

这种人机共训的流程，成了他们抢占中东市场的关键。

他告诉产业家，中东市场现在正崛起一批阿拉伯语 LLM，推理准确率在多项基准上已逼近并局部超越 GPT-4o，且部署成本低 30%–40%。

在本地部署和本地化之外，合规也需要更加“实时”。

过去企业的合规动作像“年检”，上线前抱着大文件去做一次审计，规则一变，产品立即踩雷。现在，可以看到一些主流云厂商都上线了 “合规即服务” 模块，如GDPR、LGPD、PDPA、CCPA等，各国条款被拆成可机读的策略模板，挂在数据调用和内容生成之上。

这意味着，只要运营同事勾选目标市场，系统就会自动切换加密级别、日志留存周期，甚至在 AI 外呼或短信触达时弹出“是否已征得用户同意”的提示。

当法规变成“智能开关”，未来，企业或能更安心把更多动作交给AI处理。

但真正的挑战还不止这些。AI能力再强，如果各环节还是割裂的，也跑不出效率。

现在行业里正在出现一种更系统的做法，就是让AI成为连接各节点的“协同体”。

比如，一个跨境卖家，从选品 agent 读取 TikTok 热搜、判断趋势，到风控 agent 分析风险、建议保险；仓储系统根据销量预测自动预留洛杉矶库位，支付系统在客户下单后5小时内把货款结算回国内。这个链条里，AI agent 和各类三方系统（支付、物流、ERP）之间靠 API 无缝衔接，操作人员几乎不需要手动介入。

虽然今天这种“全流程AI协同”还没完全普及，但它正在从概念变为现实。

到那时，AI将不再只是企业的点子库，而是逐步成为生产线本身。

站在当下来看，如果说2023年中企出海，AI是试验品；2024年，是效率助手。那么在2025年，AI终于开始接手真正的生产流程。走出工具感，进入系统性，这是出海企业真正跨过鸿沟的标志。谁率先跑通这条路的企业，就能先一步迈入了“出海2.0”的新阶段。


来源：36kr