中企出海新敘事：AI成爲“舞臺真主角”
如果說2023年中企出海，AI是試驗品；2024年，是效率助手。那麼在2025年，AI終於開始接手真正的生產流程。走出工具感，進入系統性，這是出海企業真正跨過鴻溝的標誌。誰率先跑通這條路的企業，就能先一步邁入了“出海2.0”的新階段。
“霸總短劇”月入5億充值；江蘇東海，僅一個縣的出口額就接近全球水晶市場10%；比亞迪在歐洲14國銷量反超特斯拉，月售超萬臺……
2025年，中國企業的“出海故事”似乎進入了一個新的階段。
其實，中企出海迎來的集體高光時刻背後，有一股更隱性的力量在推動。
根據未來智庫統計，2025 年全球 AI 應用出海訪問量突破 76 億次，其中中國企業佔據約 50%，中國 AI 在國際市場中，正在顯現出超強的滲透力。
與往年不同的是，這一輪出海潮中，不只是企業在“用AI出海”，越來越多的中國AI公司，自己也開始“出海”。
AI不僅僅作爲效率工具插入某個環節，而是成爲從內容生產、產品分發、客服管理到用戶運營的全鏈條主力。
AI技術服務商也不再只是“API接口提供者”，而在全球市場上主動尋找落地場景、建立生態網絡，試圖將自己的技術和產品變成全球中小企業的“數字基礎設施”。
這背後是一次結構性的變化。
一、AI，從“助力出海”奔向“帶你出海”
“2025年，我們開始自己做跨境電商了。”
這句話，出自一家跨境電商技術服務商的創始人。在他看來，AI讓出海的邊界變得前所未有地廣，也讓越來越多原本只是助攻的服務商，開始親自下場做生意。
更直觀的變化在於人效的提升。
李瑩（化名）剛接觸跨境電商時，還是一個只能靠翻譯器的售後客服。如今她基於AI助手，手下已經獨立運營着多家跨境店鋪。
“以前根本想不到，一個人能完成美工、運營、投放、客服這麼多崗位的活。”說這句話時，李瑩頗爲感慨。
她不是孤例。2025年，AI降低了出海的技能門檻，也放大了個體的執行力，讓“一個人出海”逐漸成爲可能。
這種轉變在蒂萬坦斯公司身上更爲典型。
創始人劉世奇在一次媒體採訪中透露，他們團隊只有5個人，卻能幹出十幾人的活，靠的是自研的AI系統。整個系統由四個“助手”組成，分別負責運營優化、內容生成、客戶接待和風控預警。每個環節都被模塊化、流程化，極大提升了執行效率。
拿短視頻內容來說，過去只有大團隊、大預算公司才能做，現在AI工具把這條賽道徹底平民化了。只要提供腳本和產品圖，就能一鍵生成符合TikTok喜好的本地化視頻，系統還會自動添加當地語音和字幕，甚至根據不同市場剪輯前奏過長的片段，強化爆點。
數據顯示，他們曾在印尼促銷中使用AI批量生成30多條短視頻，根據點擊率自動優化投放，ROI提升了近40%。
而在最耗時的客服環節，AI也在全面接管。
“我們的AI外呼平臺，已經可以獨立完成從線索篩選到意向確認的全流程。”某外呼技術服務商相關負責人張磊（化名）對產業家說。
運營端也在去人工化。
易觸科技創始人黃學烽在某媒體採訪中提到，他們早期靠人工上傳商品鏈接，一條成本約5元。現在，通過接入RPA流程，每條鏈接只需0.02元，效率提升上百倍。這背後是他們自研的廣告數據抓取機器人+飛書工作流，自動推送最優投放建議，運營人員只需做出判斷，其他由AI代勞。
在他看來，這不只是提升了效率，更重要的是讓人真正從體力運營中解放了出來。
AI重構的，不只是效率，也不只是工具組合方式，而是出海企業的整體組織邏輯，即原本割裂的各個環節變得更緊密、更系統，流程從“試錯型”向“系統型”演進。
與此同時，中國AI公司自身也正在同步出海。
例如，liblibAI作爲國內第一個AI多模態社區，從生圖開始逐漸往億級內容平臺演進，現在全球用戶訪問量已超1億；生數科技旗下視頻生成應用Vidu已覆蓋200多個國家與地區。
這背後，是一次“互爲場景”的共振，即出海企業需要AI來解決內容、營銷和客服問題，而AI廠商需要真實客戶和本地反饋來訓練、優化自己的系統。
這種雙向需求正在迅速推進AI的滲透速度。阿里國際批發平臺的一組數據顯示，約20萬商家中，超過50%每週使用AI工具，公司預計到年底將實現100%商家AI全覆蓋。
如果說過去AI在出海中只是輔助工具，那麼2025年，AI正成爲那個握方向盤的人，AI不再只是幫你出海，而是帶你出海。
二、所有能力逐漸“達標”， 走進“舒適區”
AI能在2025年真正成爲中國企業出海的“主力引擎”，並不是偶然，而是一連串關鍵節點同時達標的結果。
幾年前，不少AI產品看起來高大上，卻停留在PPT和Demo階段。文本生成容易胡說八道，語音合成不自然，視頻質量不堪用，更別提部署難、系統接入複雜。企業對它的信任，大多停留在“可以瞭解，但別太當真”。
2024年雖然模型能力提升了，但高昂的使用成本又成了新門檻。AI能用，卻用不起，更談不上深入業務。
但2025年，不一樣了。
隨着多模態大模型能力飛躍，AI從輔助工具進化爲主導能力。圖文、語音、視頻生成質量達到商業可用標準，語義理解更強，支持語種超過百種，文化適配也更自然。
“我們的運營助手已經可以根據站點節奏、節假日和上新節奏，自動生成營銷活動的整體排期，並擬寫文案。過去這些事，一個運營團隊得花上幾天，現在一兩個小時就能跑完。”劉世奇在媒體採訪中表示。
AI的使用成本大幅下降，也讓使用門檻同步降低。這種門檻的降低，讓AI不再只是替人幹活，而是優化整個業務流程。
“客戶每一個電話、每一次溝通都是可量化的，AI能識別客戶意圖、判斷抗拒信號、自動調整話術。”張磊說，這不是替代人工，而是讓系統變得更聰明、更高效。
AI之所以在出海賽道爆發，不只是因爲技術成熟，還因爲需求正快速撲面而來。
一個事實是，這兩年，不僅是中國企業想出海，全球中小企業也開始主動找上門，尤其是海外下沉市場。
目前，東南亞、中東、拉美等地的中小企業對內容營銷、自動化客服、多語言本地化的需求正快速上升。平臺電商（如TikTok Shop、Shopee）+社媒分發+本地支付+快物流的組合，讓他們從賣貨轉向運營品牌，而這恰恰是AI能提供最大價值的環節。
從數據上看，這一趨勢已在加速落地。根據全球電商研究機構Digital Commerce 360 的報告，印尼和越南地區跨境電商賣家中有42%已經採用AI，新加坡和泰國爲39%。AI正在成爲這些市場中越來越多商家的標配工具。
值得注意的是，在這個過程中，中國的技術服務商正在逐漸佔據主動。
“很多客戶原本沒有完整流程概念，我們直接給他們一個‘像流水線一樣的AI系統’，這讓他們十分驚喜。”黃學烽在媒體採訪中提到。
其實，中國的AI廠商，本就是在商業化的田地裡長大的。和一些強調技術領先、科研優先的國家不同，中國的AI公司從一開始就不是爲論文服務，而是爲客戶成交、ROI提升服務。如何用最低的成本跑出業務閉環，怎麼用一套系統打穿內容、電商、客服、運營，這些本就是他們的看家本領。
加之國內市場本身所具備的產業鏈優勢、規模成本優勢、數智化能力，中企出海具備較大的優勢。
“中企出海是一種競爭優勢盈餘。”阿里雲智能集團副總裁、公共雲事業部首席架構師韓鴻源，也在最近阿里雲出海峰會上側面強調了這一點。
據 Feifan Research，全球約1500家活躍AI企業中，中國廠商約佔751家，其中103家已開始海外擴張，主要集中於應用領域。
現在技術能力到了，生成式AI足夠強、夠便宜、能落地，這套“產品力+服務力”的組合拳，打到下沉市場，幾乎就是天然的舒適區。AidData報告指出，中國AI項目因價格優勢及高度可定製，特別受到發展中國家政府採購團隊的青睞。
這也解釋了爲什麼2025年，AI不再是等風來，而是主動出擊、跑通業務、帶着客戶出海。而不是等企業接受AI，而是AI主動去承接每一個能跑通的場景。
三、真正的瓶頸： 不是“用不上”，而是“接不上”
AI在2025年的確更“可用”了，但能用和能跑通之間，仍有一道鴻溝。
一個事實是，很多中國AI模型的能力已經足夠優秀，但部署環境卻遠遠跟不上。
根據清華大學《中國企業跨境數據流動報告（2024）》，超過62%的企業表示，數據跨境處理成爲出海最大技術障礙之一。
具體來看，模型仍在國內雲上運行，海外用戶調用時延遲高、體驗差，數據回傳頻繁時還可能遭遇安全警告與丟包。一位跨境賣家曾用國產AI生成客服語音，因延遲卡頓導致客戶掛斷電話，後被平臺誤判爲“拒絕溝通”而封號。
某技術服務商海外市場負責人對產業家說：“他們一度在非洲市場嘗試將AI模型遠程部署到輕量型RPA流程中，結果發現響應速度根本無法滿足業務要求，最後不得不撤回系統。模型能力強沒有用，服務體驗一掉線，一切就白搭。”
其次，AI的多語種能力雖在進步，但語境理解的難題仍然突出。
阿里國際站2023年調研顯示，近70%的中小出海企業表示，語言和本地運營適配是最大痛點。TikTok for Business 東南亞團隊數據顯示，中國品牌出海
視頻素材中，非本地化內容CTR（點擊率）比本地化素材低約43%。
“‘我裂開了’在中文網絡語境裡表示震驚或無奈，可一旦直譯成 ‘I’m cracked’，海外用戶完全摸不着頭腦，語義識別能力是目前很大的問題。”張磊對產業家直言。
此外，AI目前在內容創作、客服響應、數據分析上各自高效，但一旦涉及物流、支付、清關、稅務等真實履約環節，卻常常陷入工具孤島。系統之間數據不同步，責任歸屬模糊，AI建議無法落地，最終只在表層提效打轉，無法形成閉環。
根據字節電商事業部出海白皮書（2024）顯示，超50%的跨境賣家使用3個以上獨立工具完成投放、客服、支付和倉儲，系統不互通導致運營人均效率低於本土商家30%以上。
張磊對此也感觸深刻：“我們的AI外呼系統能高效識別用戶意向，但客戶跟進流程如果無法無縫對接到CRM和訂單系統，那麼前端產生的所有熱度很可能在後端被消耗掉。”
最後，雖然技術發展快，但合規慢，信任更慢。
在歐美和中東市場，AI技術常常面臨隱私、數據主權、內容審查等高門檻。就算AI生成能力強，一旦被認定爲不合規就可能遭遇封禁。張磊透露，有客戶因未提前說明AI參與外呼，被德國運營商要求整改，否則將永久封停通道。“AI越智能，越要遵守邊界。現在上線系統前第一件事就是合規審查。”
更棘手的是信任建設。本地用戶對AI工具缺乏認知，對中國技術也天然存疑。“技術再好，沒有本地背書也落不下”，這是多位受訪者反覆提到的現實。
《中國企業跨境數據流動報告（2024）》顯示，有超過35%的企業因未能及時適配GDPR或CCPA，推遲產品上線或被平臺下架。
總結來看，AI出海遭遇的瓶頸並不是“用不上”，而是“接不上”。簡單來說就是技術能力足夠，但部署環境接不上網絡，語言模型接不上文化，應用工具接不上流程，服務平臺接不上合規。這些系統性斷裂，纔是讓AI難以真正落地生根的關鍵障礙。
四、中企，如何邁進出海2.0？
“AI 不應該只是企業工具箱裡的一個插件，而是一套完整跑通的基礎設施。”——這是越來越多出海企業在2025年的共識。
過去幾年，中國企業在出海過程中最大的痛點之一，是接不上。AI的能力明明越來越強，但真要落地到跨境業務中，常常卡在部署、延遲、合規和本地文化等各種細節裡。
但2025年，一些方向已經越來越清晰。
第一關，是部署能力的補齊。
在沙特吉達港的一座邊緣數據中心裡，華爲雲與本地電信運營商聯合下沉的推理節點正爲一家廣州化妝品品牌提供 AIGC 視頻渲染服務，用戶點開廣告到視頻播放首幀，不足 200 毫秒。而同品牌一年前還在跨境回源，首幀要等兩秒以上。
同樣的佈局，其他雲廠商也在紛紛佈局。
例如阿里雲在最近宣佈將於馬來西亞和菲律賓新增數據中心，全球基礎設施佈局將擴展至29個地域、90個可用區。
這爲企業提供了良好的出海基礎。已知藉助阿里雲AI基礎設施，生數科技旗下視頻生成應用Vidu已覆蓋200多個國家與地區，B端服務客戶數量及調用量環比增長300%
隨着部署本地化，模型真正落地生根，這將爲 AI 工具插上了“本地體驗”與“合規免籤”的雙重保險。
第二關，是文化適配。
內容出海這幾年，讓AI廠商開始明白一個道理：能翻譯，不代表能說人話。
一位在海外做營銷獲客的技術服務商告訴產業家，“我們今年開始訓練區域微模型，先用大模型跑出骨架，再讓本地質檢團隊做最後一公里潤色。現在迪拜有一個4人的審校團隊，每天審覈AI生成的迴應，並回饋給模型重新學習。”
這種人機共訓的流程，成了他們搶佔中東市場的關鍵。
他告訴產業家，中東市場現在正崛起一批阿拉伯語 LLM，推理準確率在多項基準上已逼近並局部超越 GPT-4o，且部署成本低 30%–40%。
在本地部署和本地化之外，合規也需要更加“實時”。
過去企業的合規動作像“年檢”，上線前抱着大文件去做一次審計，規則一變，產品立即踩雷。現在，可以看到一些主流雲廠商都上線了 “合規即服務” 模塊，如GDPR、LGPD、PDPA、CCPA等，各國條款被拆成可機讀的策略模板，掛在數據調用和內容生成之上。
這意味着，只要運營同事勾選目標市場，系統就會自動切換加密級別、日誌留存週期，甚至在 AI 外呼或短信觸達時彈出“是否已徵得用戶同意”的提示。
當法規變成“智能開關”，未來，企業或能更安心把更多動作交給AI處理。
但真正的挑戰還不止這些。AI能力再強，如果各環節還是割裂的，也跑不出效率。
現在行業里正在出現一種更系統的做法，就是讓AI成爲連接各節點的“協同體”。
比如，一個跨境賣家，從選品 agent 讀取 TikTok 熱搜、判斷趨勢，到風控 agent 分析風險、建議保險；倉儲系統根據銷量預測自動預留洛杉磯庫位，支付系統在客戶下單後5小時內把貨款結算回國內。這個鏈條裡，AI agent 和各類三方系統（支付、物流、ERP）之間靠 API 無縫銜接，操作人員幾乎不需要手動介入。
雖然今天這種“全流程AI協同”還沒完全普及，但它正在從概念變爲現實。
到那時，AI將不再只是企業的點子庫，而是逐步成爲生產線本身。
站在當下來看，如果說2023年中企出海，AI是試驗品；2024年，是效率助手。那麼在2025年，AI終於開始接手真正的生產流程。走出工具感，進入系統性，這是出海企業真正跨過鴻溝的標誌。誰率先跑通這條路的企業，就能先一步邁入了“出海2.0”的新階段。