AI出海，要翻越的远不止一座高山

19世纪的淘金热中，无数人怀揣着发财梦奔赴未知之地。但最终真正致富的，不是那些挥舞镐头的矿工，而是卖水、卖铲子、开旅馆、做生意的人。两百年后的今天，当下AI产业的“热潮”，与当年的淘金热，有着历史发展的相似性。

今天的AI热潮似乎重现了这段历史——无数企业希望靠AI技术席卷全球，但现实是，并非所有地方都需要AI，也并非所有地方都适合AI。

200年前，澳大利亚墨尔本迎来了一场淘金热（图1）。当时聪明的祖辈们先靠卖水和卖铲子赚钱，后来真的淘到了金，而后把财富换成牧场、庄园和葡萄园。几代人过去了，如今的墨尔本本地人依然十分富裕，依赖大自然赋予的优越土壤和气候，让祖祖辈辈继承下来的葡萄园持续带来财富。

AI再强大，对这种地方的影响几乎为零。

图1:《澳洲淘金潮》(An Australian Gold Diggings)，Edwin Stockqueler 作品（圖片來源：維基百科）

尽管澳大利亚在基础研究和应用领域长期保持领先地位，受限于本土市场规模，澳大利亚AI产业化远远程度低于中美欧乃至日本。一方面是在基础研究、人才培养和政策支持上表现突出，2023年政府AI准备度排名全球第三；澳大利亚拥有世界级AI研究机构，悉尼科技大学人工智能研究所（AAII）位列全球前三、澳洲第一；澳洲人均AI研究产出位居全球第三，斯坦福大学全球AI活力指数将其列为前十。

另一方面，则在AI产业转化和商业化应用上十分薄弱。2021年，澳大利亚全球经济复杂性指数排名第102位（图2），工业基础薄弱限制了AI技术转化为实际生产力，国家经济依赖原材料出口（如锂矿占全球产量50%以上），缺乏下游产业（如电池制造）。技术商业化能力落后，创新产出仅排全球第31位。2019年政府AI投资仅2100万澳元，远低于加拿大的10倍投入。工业生态系统不完善，缺乏复杂供应链，难以承接AI驱动的生产力提升。

Kim是一位中国AI硬件企业在澳洲的外派员工，根据他的观察，“别说没听过Deepseek，澳洲人连ChatGPT都不用。在澳洲，使用AI工具的基本都是学生，因为澳洲硕士和博士中90%都是亚洲人。“

图2:2021年，澳大利亚全球经济复杂性指数排名全球第102位，经济结构单一。

在丹麦奥胡斯大学攻读人机交互博士学位的Felix也观察到北欧和澳洲类似的现象，“尽管我们身边同学都在做人工智能相关前沿研究，发表的论文也很厉害。但是，科研之外，生活中，几乎没有人会用AI工具。”

数据显示，北欧的生成式AI使用率为7%，低于北美（20%）和亚太（10%）。

无数AI企业希望靠卷AI技术席卷全球。但现实是，并非所有地方都需要AI，也并非所有地方都适合AI。

就像墨尔本祖辈通过卖铲子淘金积累财富，有些地区天然缺乏AI生长的土壤。AI很强大，但遇上这些地区，也毫无用武之地。

如果一个中国AI企业想要拓展海外市场，就像当年的淘金者踏入陌生的矿区一样，需要搞清楚：哪些地方有市场需求，哪些地方有政策壁垒，哪些地方可以通过卖“铲子”而非直接挖“金矿”来获利。

淘金热中，李维斯通过工装裤满足矿工需求，而非照搬原美国东部服装设计。AI企业同样需适配区域经济基因。不同市场的支付意愿和技术刚需程度存在巨大差异。

根据一个在国内尝试做AI Saas服务，后转战出海北美的企业负责人说，“北美用户愿为ChatGPT支付20美元/月，但中国同类产品超过30元人民币就会流失用户”。背后更深层的问题在于，中国企业擅长做"卖水服务"（如AI客服定制），而欧美企业更愿为标准化产品付费。

与美国相比，欧洲在AI发展上则展现出了极大的保守性。正如李开复所言，“不是言AI必称中美，而是欧洲太堂吉诃德。”法国总统马克龙也在去年沮丧地表示：“我们欧洲人有点落后了。中国和美国对人工智能的投资要多得多。”

2023年美国AI私募投资625亿欧元，欧盟和英国不到90亿欧元，其中欧盟27国仅为美国的十分之一（约62.5亿欧元）。

而在政策立法中，德国的“工业4.0”框架对AI的关注点更倾向于伦理，而非商业化应用；法国甚至立法限制AI训练使用本国数据集，试图保护本土文化与隐私安全。这些政策上的保守性，构成了AI企业进入欧洲市场的“天然屏障”。

德国科技公司SAP的首席执行官克里斯蒂安·克莱恩曾指出，过度监管可能会阻碍欧洲初创企业的发展。而谷歌欧洲、中东和非洲地区的总裁马特·布里廷也表示：“在欧洲开发、发布或使用技术，比世界上任何其他地方都困难。” 这种过度的监管让欧洲地区AI应用的进展缓慢。

图3:欧洲AI发展缓慢

对中国AI企业而言，进入欧洲市场不仅仅是技术竞争，而是需要重塑产品逻辑。如果在北美，一个AI企业可以通过“提高生产力”“降本增效”这一卖点快速吸引企业用户。但在欧洲，仅仅提供效率提升是不够的。在这里，企业需要强调AI的透明度、合规性以及对社会责任的承诺。据中桥调研数据，67%的中国AI企业因合规成本过高而放弃进入欧盟市场。

相比之下，其他市场虽监管较宽松，但在当地文化敏感度和内容审查也十分严格。例如，2024年，字节跳动旗下的Talkie应用便经历了内容审核的重大挑战。Talkie是一款通过个性化虚拟角色进行互动的AI产品，在美国市场曾一度占据下载量前列。然而，Talkie在上线后不久被从美国的苹果应用商店下架，业内分析指出，这很可能与内容涉及到的文化和政治敏感性有关。

正如一些AI产品海外负责人直言，“产品本地化需要前置6-12个月完成文化适配测试。”

AI的本质是数据，而数据流通正成为AI企业全球化最大的挑战之一。

回顾历史，19世纪的淘金者如果想要成功，必须搞清楚黄金如何交易、运输和变现。同样，AI企业出海，必须弄明白数据如何跨境流通、如何合规使用、如何突破不同国家的监管限制。

不同国家对数据隐私保护和流通的监管政策各异，这导致了AI企业在全球扩展时的合规压力。例如，欧盟的GDPR（图4）（通用数据保护条例）是全球最为严格的数据隐私法规之一。根据GDPR，企业在处理个人数据时，必须确保数据存储在欧盟境内或经过欧盟国家的审查。印度政府则于2022年提出《个人数据保护法案》要求企业在印度境内存储和处理所有个人数据。意味着如果中国AI企业想要进入印度市场，就必须面临数据存储、处理和跨境传输的重大挑战。

图4：欧盟的GDPR（通用数据保护条例）是全球最为严格的数据隐私法规之一

为了应对全球范围内的数据流通与隐私保护监管，许多中国AI企业在扩展海外市场时，采取了“本地化”数据存储和处理的策略，然而，数据流通的碎片化也导致成本上升和创新受阻。

在一场上海关于AI的闭门会议中，EqualOcean观察到，进行案例分享的10家AI及机器人公司中，9家都提出海外数据流通难题。“数据流通难题是共识，或许需要等待离岸数据中心的完善。”一位AI服务商企业主在采访中提到。

历史的隐喻仍在延续——当代AI出海企业或许不应执着于直接“挖金矿”，而应成为卖“铲子”的人。

而在这个过程中，“真正问题在于如何最好地在本地进行融入”成为关键。历史反复验证，直接追逐风口者多沦为炮灰，而赋能生态者常成赢家。AI出海，或许可以放弃“技术万能”的精英视角，而关注“用技术解决社会的最大痛点”。正如成功的淘金者从来不是蛮干的人，而是那些能顺应环境、利用机会、调整策略的人。

同样，AI企业要想在全球市场立足，通过精准定位市场选择和需求、适应当地政策与文化、深度本地化重构，将自身嵌入目标市场的经济毛细血管中，例如，不盲目推AI产品，而是找到真正需要AI的市场；如果直接卖AI产品难以进入市场，或许可以考虑做AI工具、AI基础设施，帮助当地企业更高效地使用AI等等。

或许唯有如此，方能跨越一座座高山，在全球智能经济中掘得“真金”。

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