AI出海格局和机会 - 全球AI出海格局分为北美、欧洲、东南亚三大区域，技术革新与本地化协同是关键挑战与机会 [4] - 技术高度"平权"且算力民主化降低门槛，但本地化是刚需，忽视将导致被抄袭或淘汰 [4] - "语系套利"是重要机会，欧美已验证的AI应用可快速复制到日韩等高付费低竞争市场 [4] - 出海企业类型包括技术方案商、垂直场景服务商等，创业者与大公司在海外经验上可能处于同一起跑线 [4] 全球AI应用爆发下的推理算力保障 - AI应用高速增长，训练需求向推理迁移，推理成本每年降幅超90%，2025年或成"AI元年" [7] - 2024年底全球规模以上AI应用1890款，中国占356款，其中143款（40%）为出海产品，主要依赖API调用大模型推理服务 [7] - AI全球化面临四大挑战：全球GPU服务覆盖、弹性算力需求、高性价比推理API、大规模流量稳定性 [7] - GMI Cloud通过Cluster Engine（专有云平台）和Inference Engine（全球化推理平台）优化GPU服务，高端芯片如B200吞吐量达H100的25倍，显著降本增效 [8] AI原生应用的"三驾马车" - AI Agent时代需三大支柱：大模型（能力已足够）、MCP协议（连接外部能力）、为LLM设计的数据库 [11][12] - 理想数据库需支持原始数据输入、千人千面存储、高效交互，SQL因无幻觉和标准化成为大模型与真实世界的桥梁 [12] - Agent间通信未来将通过共享上下文记忆而非低效自然语言 [13] 中国企业全球化路径 - 中国企业无法复制美国全球化路径，需建立"集市式协作"思维融入全球架构 [14][15] - 文化、组织、供应链差异及市场结构变化要求探索新路径，尤其在ToB赛道 [14] 合规挑战与管理策略 - AI业务分五层级（硬件、数据存储、基础设施、核心技术、应用、受众），合规需求因产业链位置而异 [18] - 重点关注领域包括数据保护、知识产权、行业监管等，需系统性策略如设立监管小组、制定标准化条款等 [18] 行业案例与打法 AI办公（像素绽放PixelBloom） - AiPPT.com通过AI生成PPT实现2000万用户，全球白领市场价值4000亿人民币 [22] - 商业化模式成熟，国内总榜第九，海外份额接近国内，布局20种语言版本 [22][23] 3D大模型（VAST） - Tripo平台通过开源构建生态，TripoSR模型成StabilityAI标杆项目，垂类社区如tripogo吸引10万+用户 [26] AI搜索（博查AI） - LangSearch API日调用超3000万次，月营收破百万美元，通过免费策略冲击Bing市场 [29][30] - 优势包括高并发处理、国内生态资源、大模型驱动的轻量化数据处理 [30] 突破内卷与可持续发展 - 国内ToC同质化、ToB支付弱，出海需技术、产品设计、资本支撑，但核心是垂直场景Know-how [33] - 中东、日本等市场存在资金与产业机会，应聚焦工业场景、具身智能机器人等高门槛领域 [33] - DeepSeek未融资靠技术突破的案例证明中国企业在全球大模型领域的潜力 [33]