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近几年，出海主力集中在制造业和跨境电商领域，随着大模型的升级与竞争，AI正在成为中国出海新的重要增量，同时也在拓宽出海的链路和模式。

据扎根全球联盟营销近20年的impact.com总结，2024年出海AI硬件客户只有1家，到2025年他们服务的中国AI类企业超过40家，涵盖了AI硬件、模型厂商、Agent等不同产品类型。尽管一家公司数据不是全貌，但侧面折射出中国AI产品出海的蓬勃态势。

与跨境电商这类传统出海企业不同，AI应用是纯粹的数字产品。

过去，无论服装抑或消费电子，跨境电商企业围绕的问题是季节性的，特别围绕着年中大促和黑五大促，备多少货，库存放哪，亚马逊、独立站、TikTok Shop怎么分配资源；但AI模型、Agent、AI短剧没有所谓的季节性促销，上线第一天即可面向全球不同地区和国家的用户。

看似产品和供应链在变轻，但出海难度没有减少。一款新的应用如何被海外用户发现、如何找到增长、数据怎么管理、团队怎么配合，在AI时代都遇到了新的难点。

不赶黑五大促的AI出海， 每天都是“战时”

跨境电商是一门被物理世界深刻约束的生意。

产品具有物理形态，上游需要制造生产链，下游需要物流、仓储、尾程等环节支撑，跨境品牌要围绕消费需求预测进行排产、航运规划、仓储租赁。每年最关键的节点首先是黑五网一大促，冲刺全年消费顶峰，其次就是年中大促，以核心电商平台亚马逊的大促时间为轴心进行规划。围绕这些节点，企业制定营销策略，传播什么内容、准备什么素材、联系哪些红人、确定折扣方案。

某知名智能硬件品牌的创始人曾对我们表示，由于这些物理世界的协同和管理，他们很难是一家AI Native 的公司。然而，AI应用不存在物理限制，他们进入全球市场的节奏与消费品形成明显差异。

按照impact.com的观察，以工作场景为主的AI软件并不会锚定黑五大促来进行推广，返工、开学等与实际使用场景相关的节点反而更加重要。

以AI会议应用Notta为例，在日本完成一定用户沉淀后，2024年4月Notta进入美国开启合作伙伴营销，与当地垂直的AI产品红人和内容创作者进行合作。Notta不需要先跑通供应链路再决定进入美国市场，也不需要判断美国市场应该备多少库存再决定是否扩大营销投入。企业需要确认的就是美国用户画像是什么、哪些渠道能够解释产品。

换句话说，市场扩张开始从供应链部署变成更接近一场持续的用户验证。

按照impact.com对其AI客户的观察，他们的出海GTM节奏更快，从上线第一天起就面向全球市场，然而不同市场从一开始承担的任务也许并不相同。例如，欧美更多是核心付费市场的角色，日本、中国香港和中国台湾地区可以寻找医生、律师等高价值职业用户，东南亚和南美则更多用于扩大用户规模和验证产品。

这也解释了为什么AI应用所谓“Day One Global（生而全球化）”，还需要针对不同区域市场进行定制化的增长路径，因为全球用户仍旧存在习惯和文化差异。

与此同时，AI让产品迭代越来越快、创新越来越容易，但产品GTM反而越来越难。impact.com大中华区总裁 Jennifer Zhang提到，一家AI公司，产品、资金、团队都不缺，但因为产品定位频繁变化，KOL和合作伙伴很难说清它究竟解决什么问题，营销效果并不理想；而定位清晰的产品，在平台上能迅速积累合作伙伴，获得可观的增长。

过去跨境电商首先解决的是如何把产品送到消费者面前；而AI应用产品可以瞬间抵达全球，企业需要更早回答的问题变成了到底是谁需要它，以及怎样让用户理解它。

产品定义和解释产品成为核心挑战。而当用户寻找软件的方式也开始发生变化，出海的变化从GTM进入了软件分发本身。

从搜索引擎到Chatbot，软件分发入口悄悄变了

GEO是AI  Chatbot成为新入口后被出海行业最为广泛讨论的新营销方式。在iPX峰会上，Workstream联合创始人王若愚更进一步表示，AI改变的不只是从SEO到GEO，而是创造了AI应用的分发路径。

他举例道，自己用AI Coding开发应用需要数据库时，并没有先去Google比较产品。AI直接判断他需要数据库，推荐了Supabase，并帮助完成后续接入。直到使用量达到上限，他才真正进入Supabase的付费页面。

这与过去二十年互联网沉淀下来的软件分发路径完全不同。

过去，用户产生需求先去Google搜索，打开几个SEO结果，看媒体测评或者YouTube视频，再进入官网、注册、试用，最后决定是否付费。

这种模式的起点是用户要找到一个软件，而AI时代的起点和终点极速压缩，从对话开始的终点就被默认为要帮助用户做完一个任务。

过去用户先寻找软件，再用软件解决问题；Agent把顺序倒了过来，用户先提出问题，AI再替他寻找甚至调用软件。搜索时代，软件公司争的是被用户找到；Agent时代，越来越多软件还需要争取被AI理解、选择和调用。

从用户提出任务，AI理解需求、寻找方案、选择工具、直接调用，用户完成体验之后才遇到付费。这让软件公司的获客从市场问题，越来越向产品和工程问题的延伸。网页排名之外，模型能否理解产品、API是否稳定、文档是否机器可读、MCP等接口能否顺畅调用，都可能直接影响使用、分发和增长。

但这里有一个容易被忽略的前提：AI究竟从哪里获得“理解”一个品牌和产品的信息？

根据impact.com与Evertune分析显示，AI模型引用的前10,000个内容来源中，超过40%的内容包含联盟链接或赞助内容。也就是说，当用户不再主动搜索产品，而是让AI替自己完成筛选时，真正影响AI判断的信息，并不只来自品牌自己的官网，也来自专业媒体、测评网站、创作者以及更广泛的合作伙伴生态。

这意味着AI时代的分发可能不只是让产品被用户看见，更是让产品进入那些AI已经在引用、理解和信任的信息网络。但新的效率也带来新的风险。如果越来越多发现、比较甚至体验发生在AI入口里，软件获得了更低的获客摩擦，却也可能失去直接面对用户的机会。

径硕科技CEO洪锴提到，“公司通过Agent帮助企业承接客户询盘后，效率提高了，但企业与客户之间的距离似乎也变远了。”

在他看来，品牌的员工在与消费者交互的过程，一定程度建构消费者对品牌的关联和信任，AI的介入缩短产品找到用户的距离，也同时拉开品牌与用户之间的距离。如何建立用户连接，对品牌变得格外重要。

当Agent让全世界的用户瞬间接入产品，AI出海公司要面对的新问题是如何适配全球不同市场。

生而全球化，和被前置的本地化

上一代SaaS的全球化需要处理本地语言、本地支付、数据与合规适配，而Agent把本地化往前又推了一层，同样一个任务进入不同市场后，它怎么理解用户、调用哪些数据与工具、能够执行到哪一步，都可能不同。

极光EngageLab在东南亚落地企业Agent时就遇到了这类问题。当地市场的差异不只是语言，用户沟通习惯、企业知识库、底层模型选择都不完全相同。同一个客服Agent，面对不同国家的用户，怎么理解问题、调用什么数据、能够自动处理到哪一步，都需要重新配置。

这意味着能够完成任务的Agent产品，本身就需要能提供本地化的理解、判断和行动能力。这无疑需要更深层的本地洞察。

随着出海市场进一步扩大，这种差异会更加明显。iPX峰会上，Workstream联合创始人王若愚认为，如果一家AI公司Day One就准备同时服务中国、美国和欧洲，那么哪些业务逻辑能够全球共用、哪些数据要留在当地，一开始就应该反映在系统架构里，而不是等到业务进入当地之后再解决。这意味着AI公司从开始就需要有全球化的业务治理架构。

径硕科技CEO洪锴从企业Agent落地中还观察到，做出一个看起来不错的Agent已经越来越容易，真正进入商业环境却仍依赖两层更基础的能力：一是企业知识库和用户数据，二是持续的评估体系。企业需要判断哪些Agent只能内部使用，哪些能够真正面向客户，以及它们在什么场景下足够可靠。

这让AI应用的全球化出现了一种与过去不同的形态：企业很难为几十个国家分别开发几十套产品，但也不能简单把完全相同的一套Agent复制全球。

更实际的选择是保留相对统一的产品框架、工作流和安全标准，再根据不同市场调整语言、知识库、模型、数据规则和工具权限。当地团队参与的也不再只是营销和销售，还包括Agent该如何回答、什么结果算正确，以及哪些动作可以自动执行。

背后需要的不只是全球化的业务治理架构，更是一整套的全球化组织设计。

impact.com大中华区总裁 Jennifer Zhang观察到，一些中国企业愿意在海外招聘当地高管，但真正的核心决策仍然留在中国团队手中。

这种总部强控制模式很难适配AI出海公司的下一步深耕。因为对于“生而全球化”的AI应用，不同市场反馈的已经不只是营销文案，还涉及产品功能、模型体验、定价乃至数据架构。如果当地团队只能执行，却不能影响产品定义，公司虽然进入了海外市场，却未必真正拥有服务当地市场的能力。

AI应用可以几乎没有物理阻力地进入全球，但全球可达并不意味着全球可运行。当本地化从营销层进入Agent的运行逻辑，全球化也就不再只是市场扩张，而变成产品和公司诞生之初就必须完成的一部分设计。（本文首发于钛媒体APP，文｜AI Boom Global，作者｜王璐）

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