馬年前夜的航海家，正在經(jīng)歷一場悄悄發(fā)生的基建革命。

作者｜張鵬

編輯｜Li Yuan

過去一年，中國企業(yè)出海的姿態(tài)正在發(fā)生某種質(zhì)變。

如果說早期的中國企業(yè)常常是業(yè)務(wù)做到足夠好了，才開始思考是否要出海，是一個(gè)「溢出」的邏輯，在新時(shí)代下，許多中國企業(yè)從開始就選擇了立足全球市場。

在全世界的目光都看向中國企業(yè)時(shí)，一件有趣的事情卻在悄悄發(fā)生：中國企業(yè)正在越來越多地在出海的時(shí)候選擇中國云，而不是洋基建。

近日，沙利文發(fā)布的《2025 年中國企業(yè)出海采用云服務(wù)市場研究》披露了一個(gè)令人玩味的變化：在出海云服務(wù)市場的「動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)競爭力矩陣」中，阿里云的增長指數(shù)已達(dá)到全球第一，戰(zhàn)略指數(shù)也落在了領(lǐng)導(dǎo)者象限。

這背后，反映的是整個(gè)云市場的變化。

現(xiàn)在的云已經(jīng)不只是一種基礎(chǔ)設(shè)施，而成為了與 AI 共生，驅(qū)動(dòng)增長的引擎。

在過去一段時(shí)間，阿里云推行了一項(xiàng)高達(dá) 3800 億的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)計(jì)劃。沿著中國企業(yè)出海的關(guān)鍵點(diǎn)位，正在排隊(duì)建起阿里的智算集群。這種覆蓋密度的增強(qiáng)，直接解決了一個(gè)困擾中企多年的痛點(diǎn)：在海外落地的第一張網(wǎng)，能不能像國內(nèi)一樣快。

另一個(gè)核心變量在于 AI。千問大模型的全面開源帶來了極強(qiáng)的協(xié)同效應(yīng)，云不再只是租售服務(wù)器的房東，而是成了一個(gè)現(xiàn)成的、低門檻的 AI 生產(chǎn)車間。分析師認(rèn)為，這種生態(tài)的開放性，正在轉(zhuǎn)化為一種極強(qiáng)的客戶黏性。

而當(dāng)阿里云領(lǐng)跑中國企業(yè)的出海選擇，中國企業(yè)出海的敘事邏輯也在發(fā)生悄悄變化。

01

AI 時(shí)代下，企業(yè)需要在

「云選型」階段思考 AI

每一種超越，背后都是時(shí)代結(jié)構(gòu)在發(fā)生改變。

而在 2025 年，云基建對于企業(yè)而言，最大的結(jié)構(gòu)性變量，一定是 AI。

過去，企業(yè)把云主要當(dāng)作彈性算力與存儲(chǔ)資源池，典型場景是承載 Web/App 與相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)。企業(yè)通常在進(jìn)入新市場或新區(qū)域落地前，會(huì)做容量與成本測算，再去做云規(guī)劃。但在 2025 年的語境下，隨著 AI 成為企業(yè)不可忽視的一部分，云和 AI 正在疊加起來，變成了企業(yè)進(jìn)行云選型的關(guān)鍵變量。

這在企業(yè)出海中體現(xiàn)得尤其明顯。

企業(yè)出海天然面對多區(qū)域、多合規(guī)、多網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量與多語言交互，AI 工作負(fù)載的成本與體驗(yàn)會(huì)被放大。企業(yè)在海外落子第一臺服務(wù)器的那刻起，就必須把算力密度、數(shù)據(jù)鏈路和推理延遲納入底座考量。

《2025 年中國企業(yè)出海采用云服務(wù)市場研究》觀察到了這種現(xiàn)象：現(xiàn)在的出海企業(yè)，訴求正從基礎(chǔ)模型調(diào)用，向規(guī)?；⒏呖煽康?AI 應(yīng)用生產(chǎn)體系演進(jìn)。他們對一整套自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)操作（MLOps）流程產(chǎn)生了很強(qiáng)的依賴。比如，在生產(chǎn)部署階段，如何對上線模型進(jìn)行持續(xù)的性能監(jiān)控和數(shù)據(jù)漂移檢測；在管理環(huán)節(jié)，如何實(shí)現(xiàn)模型迭代與版本回滾的閉環(huán)。

在推理層面，中企的需求也變得極其精細(xì)。他們開始精算推理成本與性能，研究批處理與實(shí)時(shí)推理的架構(gòu)差異，嘗試多模型路由、緩存策略以及模型量化壓縮技術(shù)。甚至在合規(guī)層面，如何在跨境場景下識別敏感數(shù)據(jù)、留存模型調(diào)用的日志追溯，都成了選型時(shí)的必答題。

這種變化在消費(fèi)電子和智能家電行業(yè)尤為具象。這類企業(yè)出海時(shí)，通常面臨一種「分層解耦」的挑戰(zhàn)。在后臺，為了管理全球研發(fā)、供應(yīng)鏈和生產(chǎn)，ERP 與 PLM 等管理系統(tǒng)需要保持與國內(nèi)一致的架構(gòu)。但在前臺，為了給終端用戶提供低延遲的語音助手、智能控制或媒體服務(wù)，他們必須深度接入當(dāng)?shù)氐脑粕鷳B(tài)。

AI 不只是給業(yè)務(wù)加了一個(gè)新功能，它在改寫企業(yè)對云的定義：云從「承載 IT」變成「承載 AI 生產(chǎn)體系」，而 IT 架構(gòu)需要圍繞云原生與 AI 工作負(fù)載重構(gòu)。

當(dāng)選型變量更加關(guān)注 AI 生產(chǎn)體系，廠商的差異就集中到模型生態(tài) + 工具鏈 + 全球算力網(wǎng)絡(luò)上。這也是為什么阿里云逐漸走在了前面的原因。

在當(dāng)下，千問大模型在開發(fā)者社區(qū)的存在感很強(qiáng)，甚至在很多討論里，模型品牌的辨識度高于云品牌本身。

一方面模型能力很強(qiáng)，一方面千問大模型進(jìn)行了開源，很大程度上是降低了 AI 的使用門檻，同時(shí)給了用戶更多的選擇空間。

不少企業(yè)當(dāng)前都想嘗試在自己的業(yè)務(wù)中接入 AI 作為一部分，而使用開源模型，企業(yè)可以選擇自己去托管、自己去做后續(xù)的持續(xù)調(diào)整，或者直接使用第三方托管的推理服務(wù)/模型即服務(wù)（API）。

當(dāng)企業(yè)想更多地了解 AI 的時(shí)候，開源讓企業(yè)能夠擁有更多信心，也為企業(yè)后續(xù)做針對自己企業(yè)微調(diào)的時(shí)候，留有了更多空間。

正是出海的趨勢產(chǎn)生了變化，因此能否提供像「阿里云大模型服務(wù)平臺百煉」或「人工智能平臺 PAI」這樣的能力，形成「算力+模型平臺+工具鏈」的全棧輸出，成為了云廠商的核心競爭力。

02

統(tǒng)一架構(gòu)：從認(rèn)知偏差到

「全球一朵云」

除了 AI 之外，2025 年的另一個(gè)重大出海趨勢，是許多中國公司，已經(jīng)擁有了更成熟的全球化思維。開始立足全球，來規(guī)劃自己的業(yè)務(wù)。

這類公司的典型代表，就是許多新成立的 AI Native 公司。這種初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)通常極度追求輕量化，它們沒有精力、也沒有時(shí)間去跟不同區(qū)域的本地服務(wù)商磨合。它們需要的是一種「全球一朵云」的體驗(yàn)，即無論在哪個(gè)國家開服，都能獲得完全一致的技術(shù)棧和工具鏈。這種一致性是它們擴(kuò)張的倍增器，讓它們能夠把有限的研發(fā)資源全部投入到業(yè)務(wù)創(chuàng)新上，而不是浪費(fèi)在基礎(chǔ)設(shè)施的海外適配里。

而在曾經(jīng)對國產(chǎn)云出海持有「認(rèn)知偏差」的大型企業(yè)中，表現(xiàn)也同樣劇烈。

過去，不少大廠在規(guī)劃全球業(yè)務(wù)時(shí)，往往會(huì)形成一種思維定式：國內(nèi)用阿里，海外選當(dāng)?shù)氐暮Ｍ庠啤＿@種選擇背后隱含著一種對「全球化」的淺層理解，即認(rèn)為選擇海外云廠商就等于拿到了通往全球市場的門票。但隨著業(yè)務(wù)深度進(jìn)入全球化下半場，很多大型企業(yè)發(fā)現(xiàn)，如果海外和國內(nèi)是兩套完全不同的技術(shù)架構(gòu)，那么每一次業(yè)務(wù)迭代都意味著雙倍的研發(fā)投入和無休止的兼容性測試。這種架構(gòu)的斷層，成了企業(yè)全球化進(jìn)程中最大的阻力。

在制造與零售賽道尤為迫切。大型零售企業(yè)在進(jìn)行「千店部署」時(shí)，如果缺乏統(tǒng)一架構(gòu)，每進(jìn)駐一個(gè)新城市都意味著巨大的運(yùn)維災(zāi)難。

而這種對于全球化業(yè)務(wù)一體規(guī)劃的思維變化，正在深刻地改變云服務(wù)的版圖。

最核心的指向，是統(tǒng)一架構(gòu)——全球一朵云。它要求云服務(wù)商不僅能提供計(jì)算資源，更能提供一種橫跨經(jīng)緯度、消解法域差異、保持技術(shù)棧高度一致的「確定性」。

阿里云之所以在增長指數(shù)上表現(xiàn)強(qiáng)勁，很大程度上是因?yàn)樗鼭M足了這種「一致性」的剛需。它提供的 29 個(gè)地域、92 個(gè)可用區(qū)以及超過 3200 個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)，構(gòu)成了物理意義上的統(tǒng)一。但更深層的價(jià)值在于它提供的全球標(biāo)準(zhǔn)化交付能力。這種「全球一朵云」的邏輯，讓企業(yè)能夠把成熟的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺、統(tǒng)一的 IoT 架構(gòu)或者 Landing Zone 管理方案，直接平移到海外。

這種平移不是簡單的搬運(yùn)，而是一種「一致性與高性能」的動(dòng)態(tài)平衡。在制造和零售等高度依賴協(xié)同的賽道，企業(yè)對跨區(qū)域協(xié)同的要求極高。比如一家進(jìn)行「千店部署」的零售品牌，它需要的不是每個(gè)門店各搞一套系統(tǒng)，而是需要一個(gè)能支持全球統(tǒng)一結(jié)算、預(yù)算預(yù)警以及自動(dòng)化擴(kuò)縮容的底座。通過 Landing Zone 這樣的治理工具，企業(yè)能夠把成本追蹤精確歸因到每一個(gè)市場活動(dòng)中，這種全局效能治理是二階段企業(yè)的必修課。

03

用更大的專注投入，

克服中企出海的顧慮

沙利文最新的《2025 年中企出海采用云和 AI 服務(wù)綜合市場表現(xiàn)評估》給出了一個(gè)客觀的切片——阿里云在增長指數(shù)上排名第一，戰(zhàn)略指數(shù)排名第二。

這種排名的出現(xiàn)并非偶然。拆解這個(gè)排名的得分維度，在沙利文的評估中，阿里云在綠色可持續(xù)架構(gòu)、全球骨干網(wǎng)帶寬、以及 AI 優(yōu)先的智算底座三個(gè)維度拿到了最高分。

而背后是阿里云在這一兩年在海外的持續(xù)投入：阿里云在 2025 年的海外公網(wǎng)帶寬較前一年增加了 50%，全球骨干網(wǎng)總帶寬突破了 180 Tbps。對于一個(gè)正在拉美或者中東搶市場的短視頻或游戲公司來說，這種帶寬的冗余感，直接決定了用戶刷到下一個(gè)視頻的等待時(shí)間，也決定了企業(yè)在當(dāng)?shù)厥袌龅纳娓怕省?/p>

出海，永遠(yuǎn)面對著去往一種不確定性。

一個(gè)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)可能覺得一切都是理所當(dāng)然，但中國企業(yè)需要解決的是如何把國內(nèi)已經(jīng)驗(yàn)證成功的商業(yè)模式，在一個(gè)完全陌生的技術(shù)和政策語境下平滑落地。

這意味著許多企業(yè)，對于出海，難免陷入不少不必要的擔(dān)憂中。比如擔(dān)心競爭對手對合規(guī)性的過度放大。實(shí)際上，一家全球化運(yùn)作的公司，到了當(dāng)?shù)匕捶赊k事、按規(guī)矩配置資源是基本功。但對于剛邁出門檻的中國企業(yè)來說，這種法律和文化上的「未知」，往往會(huì)被腦補(bǔ)成無法逾越的巨坑。

阿里云過去兩年做的一個(gè)重要?jiǎng)幼?，就是把阿里巴巴集團(tuán)二十多年在全球業(yè)務(wù)積累的實(shí)操經(jīng)驗(yàn)提取出來。這種經(jīng)驗(yàn)不是空洞的口號，而是具體的架構(gòu)設(shè)計(jì)建議，告訴企業(yè)如何把區(qū)域相關(guān)的特殊性剝離出來，把通用性的東西以最高效率快速復(fù)制。

阿里云提供的 1+4+N 全球服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，就是為了對接這種需求。以新加坡為總部，聯(lián)動(dòng)歐洲、馬來西亞、拉美、中國四大區(qū)域中心，布局全球 27 個(gè)本地服務(wù)中心，這讓出海企業(yè)能獲得 7×24 小時(shí)的深度中文支持。這種「延續(xù)國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)」的服務(wù)，本身就是一種巨大的心理安慰。它讓企業(yè)感覺到，即使在海外，自己也不是在孤軍奮戰(zhàn)。

阿里云通過自研的分布式操作系統(tǒng)，在全球 29 個(gè)地域和 92 個(gè)可用區(qū)交付了高度統(tǒng)一的產(chǎn)品體系。這意味著，企業(yè)在國內(nèi)寫的代碼、調(diào)用的 API，到了海外 Region 完全不需要重寫。這種架構(gòu)一致性極大地降低了遷移風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，阿里云的跨境合規(guī)專線 SLA 達(dá)到了 99.95%，這種技術(shù)上的確定性，直接消滅了跨國網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)帶來的業(yè)務(wù)焦慮。當(dāng)?shù)讓釉O(shè)施變得像水電一樣穩(wěn)定且一致時(shí)，企業(yè)就能把所有的專注力重新放回到業(yè)務(wù)本身，而不是在底層邏輯的縫縫補(bǔ)補(bǔ)上消耗生命。

這種投入的確定性在 AI 時(shí)代變得更加關(guān)鍵。千問大模型在海外的迭代周期已經(jīng)縮短到了周級別，Qwen3 模型支持 119 種語言。這種模型能力的普惠，讓原本讓出海者頭疼的本地化運(yùn)營成本呈指數(shù)級下降。通過「百煉」平臺提供的 200 多個(gè)模版，開發(fā)者可以快速構(gòu)建 Agent，把原本需要幾十人團(tuán)隊(duì)才能跑通的海外業(yè)務(wù)，精簡到幾個(gè)人的規(guī)模。

2026 年，AI Agent 或許將走向爆發(fā)。中國有大量的業(yè)務(wù)場景可以試錯(cuò)，這種差異化讓中國 AI 企業(yè)能在大量場景中探索出最優(yōu)解，通過 Agent 這種新的互聯(lián)方式，在海外市場找到新的增長點(diǎn)。

而阿里云的擴(kuò)張計(jì)劃則持續(xù)保持激進(jìn)。日本、韓國、法國、荷蘭、巴西、馬來西亞、墨西哥，這些國家的智算集群正在拔地而起。這種全球交付中心與本地服務(wù)團(tuán)隊(duì)的組合，確保了中企無論走多遠(yuǎn)，背后都有深度中文的支持。這種陪伴式的護(hù)航，讓出海不再是一個(gè)人的孤軍奮戰(zhàn)。

隨著 3800 億 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)計(jì)劃的推進(jìn)，云廠商正在把全球市場變得越來越平坦。

阿里云用千問大模型和萬相生成了一個(gè)全球化品牌片：以「馬」為寓意，以堅(jiān)實(shí)的實(shí)力、堅(jiān)定的陪伴，伴隨著廣大中國出海企業(yè)奔赴全球，見證中國企業(yè)在全球市場的每一次進(jìn)步。

新的一年，這種智通萬里的底座，將幫助更多中國企業(yè)從勇敢出海轉(zhuǎn)向篤定生長。當(dāng)物理距離被高帶寬縮減，當(dāng)語言隔閡被大模型抹平，中企出海的顧慮感必將被這種更大規(guī)模、更高維度的專注投入所消解。

*頭圖來源：阿里云

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