当前中国大模型“Token出海”面临一个直接挑战：用户请求来自不同国家和时区，流量峰值难以预测，每一次推理延迟、资源调度和成本变化，都会直接影响产品体验。
而走入万千海外家庭的智能宠物设备，也不再只是远程投喂或摄像头监控。它背后的AI系统需要识别宠物体态、进食行为和健康状态，把硬件入口延伸为持续服务。
在企业内部，一段老代码、一个文档缺失的项目、一次跨团队协作，同样是AI切入全球化经营的入口。研发规范、工程经验与代码知识能否有效沉淀，直接决定海外产品迭代的速度。
销往海外的智能电视，今天要处理的已不只是画质、屏幕和内容版权问题。它还要听懂不同语言的指令，理解不同家庭的观看习惯，在本地内容生态中完成搜索、推荐和交互。
过去谈中国企业出海，产品、品牌、渠道和供应链是绕不开的话题。但在大模型与Agent渗透产业链之后，出海企业要输出的不再只是商品和产能，更是一套能在海外持续落地的AI能力——从产品到服务，从研发到模型应用，AI已内嵌于中国企业全球化的每一个环节。
AI出海的三重门槛
从规模上看，中国企业出海已经达到相当体量。商务部数据显示，2025年我国全行业对外直接投资1743.8亿美元，同比增长7.1%；截至2025年底，中国在境外设立企业超过5万家，遍布190个国家和地区，对外投资存量连续9年位居世界前三。
但数字只是表象，更深层的变量在于出海企业的经营方式正在升级。财新智库在《2025中国企业"新型全球化"专题报告》中提出，企业不仅要“走出去”，还要“走进去”、“走上去”，在海外市场构建更深层的经营能力、组织能力和产业协同能力，而其中AI是关键变量。
不少企业对AI出海的最初理解，往往是在海外部署一个模型接口。但真正落地时，复杂性通常来自三个层面。
首先是技术环境差异。海外市场的语言、网络基础设施、用户习惯和业务系统各不相同。一个在国内表现良好的智能交互功能，到了海外可能要面对不同语种、口音、内容生态和终端使用方式。Agent应用的问题则更为复杂：它不只是回答一次问题，而是连续调用多个工具、访问多个数据源，在多步骤中完成任务。多个Agent并发运行时，对云资源弹性、推理效率和稳定性的要求陡增。
其次是合规。AI系统一旦涉及用户数据、图像、视频、行为记录或跨境数据流动，就必须面对各市场不同的数据保护要求。欧洲和北美市场关注GDPR、CCPA等规则，东南亚市场的数据政策也在快速演进。对于中国企业来说，合规问题不只是法律文本，而是会直接影响数据能否跨境传输、模型能否调用、推理能否在本地完成。
第三是服务。许多中国出海企业的管理和研发总部仍在国内，但业务现场发生在海外。当海外业务遇到模型调用、系统延迟、数据合规或产品适配问题时，企业需要的不只是标准化工单，而是能够理解中国企业业务逻辑、组织方式和总部管理节奏的技术支持。
这背后都离不开云平台的支持，当AI从单点功能变成企业全球化经营的一部分，云也不再只是服务器和存储，而是AI能力出海的底层支撑。IDC的数据显示，2024年中国企业在海外的大模型平台市场规模已达8.6亿元人民币；到2027年，超过85%的出海中企将需要为AI工作负载对云基础设施进行改造。
技术、合规、服务构成了AI出海的真实门槛。在此背景下，链博会现场的阿里云四个案例具有了样本意义。
MiniMax：模型应用出海，云要先扛住全球流量
当Agent规模化运行，企业面临的瓶颈不只是模型本身，而是训练、推理、调度、存储、网络、工具调用和安全控制的系统协同，一个Agent执行任务时，可能在短时间内连续发起多次模型调用，多个Agent并行工作时，对云资源弹性、推理效率和稳定性的要求会更高。
MiniMax与阿里云Agentic Cloud的合作，恰好说明了这一点。
作为国内大模型明星团队，MiniMax面对的是Agent成为主要负载后，训练、推理和Agent基础设施的全新挑战。
阿里云为MiniMax提供了覆盖预训练、后训练、推理和Agent基础设施的系统化支撑，在推理侧，通过KV Cache多级持久化存储复用、Token级推理服务、MoE模型部署优化、智能路由负载均衡等能力，帮助其提升推理效率和资源利用率，在训练侧，灵骏智算服务、PAI平台等能力支撑更大规模训练和更高效的故障恢复。
这些技术细节可以简化理解为一句话：Agent要大规模落地，必须依赖一套能同时处理训练、推理、调度和云资源协同的底座。
因此MiniMax案例说明的不是某一个模型如何部署在海外，而是Agentic Cloud如何承载AI原生应用的全球化运行。阿里云承担底层系统复杂度后，MiniMax可以把更多精力放到模型能力、产品体验和海外用户增长本身。
小佩宠物：让AI成为海外宠物家庭的健康入口
小佩宠物代表了另一类出海企业的挑战：AI不再是后台工具，而是直接嵌入C端产品、成为用户服务的一部分——这意味着技术故障会直接影响用户体验，数据合规和本地化运维的复杂度也成倍上升。
成立于2013年的小佩宠物，是国内较早进入智能宠物用品赛道的品牌之一。小佩宠物已进入全球多个国家和地区，服务超过500万宠物家庭。与电视、家电不同，智能宠物用品的特殊之处在于，设备本身只是入口，真正持续产生价值的，是设备背后的识别、分析和服务能力。
在海外市场，宠物智能设备面对的是高度分散的用户场景。不同国家的宠物品类、养宠习惯、隐私规则和消费偏好不同。一个智能喂食器或宠物健康监测设备，如果只是联网硬件，能够提供的价值相对有限；但如果它能识别宠物体态、进食行为和健康状态，就有机会从硬件入口延伸为持续服务。
小佩宠物借助千问大模型，围绕海外智能喂食器和宠物健康监测场景，将AI能力嵌入海外终端产品。这类能力并不是简单问答，而是围绕AI宠物健康监测、多轮问诊、意图理解、多模态感知、知识推理和结构化生成展开，最终面向用户形成AI宠物健康报告和AI宠物问诊等服务。
对用户来说，AI能力体现在对宠物进食、体态变化或行为异常的识别；对企业来说，难点则在于让这类识别能力在多语种、多区域、多时区的环境中稳定运行。智能硬件往往会持续产生图像、视频或行为数据，企业需要处理数据存储、授权访问、云端推理和隐私合规等问题；同时，海外用户分布广、业务峰值不稳定，单次推理成本和弹性扩容能力也会直接影响产品体验。
阿里云百炼平台支持模型选择、弹性推理、安全护栏和数据合规保护，可在高并发场景下保持稳定吞吐，并通过按需伸缩、按量计费应对峰值流量。对小佩这类企业来说，模型服务平台的价值不只是调用一个模型，而是让AI服务能跟随硬件一起走进海外家庭，在不同区域保持可用、可控、可扩展。这也是许多C端出海企业的共同处境：AI不是一项单独功能，而是产品体验和用户服务的一部分——它越深入用户场景，对底层云服务、数据治理和合规能力的依赖就越强。
海信：让工程经验跟随全球业务流动
海信与阿里云Qoder智能编程平台的合作，进一步展示了AI进入企业内部研发流程后的实际改变。海信电视已在全球130多个国家销售，研发能力能否跟着市场走，决定本地化产品迭代速度。
作为一家全球化经营的智能家电企业，海信在研发领域面临的问题颇具代表性：老项目理解成本高，新人上手慢，研发规范难以在编码过程中真正执行，核心经验也可能随着人员流动而流失。对出海企业而言，这些问题不止影响内部效率，更直接拖累海外本地化研发和产品迭代速度。
引入Qoder前，海信软件研发中的复杂任务——跨模块逻辑设计、业务规则拆解、老项目理解、从0到1构建功能——仍高度依赖人工。
Qoder的作用不只是替工程师补全代码，而是把需求拆解、开发规范和安全管控前置到研发流程里。在海信超1000人的使用过程中，Qoder可在2小时内生成可运行demo，一周完成原本数周的开发工作。对大型企业而言，另一层价值在于统一管理AI编程工具，规避员工使用外部工具带来的代码和数据安全风险。
更重要的是，AI开始帮助企业沉淀研发知识。过去，老项目的代码结构、接口逻辑、开发规范和工程经验，分散在文档、代码库和资深工程师个人经验中。引入Qoder后，这些隐性知识被整理成更容易调用和复用的数字资产，让新人更快理解项目，也让研发规范更容易落实到实际编码过程中。
对于全球化制造企业来说，这一点尤为关键。出海不是简单把产品卖到海外，而是要把研发、交付、服务和运营能力一起带出去。研发知识和组织经验一旦数字化留存，并在国内研发中心与海外团队之间统一调用，企业便能在跨区域扩张中减少重复建设，提高本地响应速度。
这也是AI出海中常被忽视的一面：外界更关注面向用户的大模型应用，但对制造企业来说，AI首先改变的是研发组织本身。只有内部知识、流程和工程经验能够被转化为可复用的组织知识，企业在海外市场的本地化迭代才可能更快、更稳。
TCL：为全球电视装上可迭代的AI大脑
TCL是中国消费电子出海的代表性企业之一。根据TCL电子业绩公告，2025年TCL电视全球出货市场份额达14.7%，继续位居全球第二；其Mini LED电视全球出货量同比增长118%，规模继续排名全球第一。TCL TV在全球20多个国家的零售量市占率排名前三。
对如此体量的全球化终端企业而言，挑战不只是把电视卖到更多国家，而是在不同语言、内容生态和用户习惯下，提供一致且自然的智能交互体验。随着大模型和多模态能力进入终端，电视正从“简单指令响应”走向“更复杂的人机交互”。
TCL与千问大模型的合作，不止于把语音助手升级为大模型问答，而是将智能终端能力进一步Skill化，应用于儿童教育、闲聊百科等电视场景。此外，TCL基于阿里云服务，广泛覆盖设备控制、智能推荐、生活服务、智能家居和AIGC内容生产等场景。
电视或其他智能终端不止于"听懂"人说话，而是需要在具体场景中理解用户意图，调用相应服务完成任务。同一个交互功能需要适配不同语言、内容生态、家庭场景和使用习惯；这要求底层模型、推理服务和云基础设施在不同市场保持稳定体验。
过去，中国消费电子企业的海外竞争优势来自制造能力、供应链效率和产品性价比；AI时代，终端体验能否随产品一同全球化，正成为新的竞争变量。
硬件出海之后，体验出海愈发重要。智能终端承载的AI能力越多，企业要输出的便不只是设备本身，还包括背后的模型、服务和持续迭代能力。
三重门槛之下，云的能力结构在改写
从四个案例看，出海企业的AI需求正在从单点应用走向全球化生产系统。
MiniMax关注的是Agent成为主要负载后，训练、推理和Agent基础设施的全新挑战；小佩宠物关注的是AI健康服务能否随智能硬件进入不同国家的用户日常；海信关注的是研发组织能力能否真正跟随全球业务出海，而不只是停留在国内研发中心；TCL的重点，则是智能终端体验能否跨越语言、内容生态和家庭场景差异，在海外市场保持一致。
这四个案例指向同一个变化：AI能力正在进入企业全球化经营的核心环节。
这也让云服务商的竞争维度发生变化。过去，企业选云更关注价格、稳定性、节点覆盖和基础资源能力；现在，当AI成为出海企业的核心能力之一，云服务商还需要同时回答三个问题：能否提供全栈AI技术以支撑复杂应用稳定运行，能否帮助企业应对全球合规要求，能否在海外市场提供贴近业务的服务支持。
首先是技术门槛。Agent进入业务之后，企业需要的不再只是一个模型接口。无论是电视终端里的多轮交互、宠物设备背后的健康识别，还是AI原生应用面向全球用户的高并发推理，背后都需要一套能够稳定生产、调度和治理AI能力的系统。
这套系统的底层，仍然是算力、网络和存储。Agent应用往往意味着更高频的模型调用、更复杂的任务链路和更大的并发压力。如果底层算力、网络和存储无法协同，模型能力再强，也很难在海外多区域、多时区的业务环境中保持稳定。
但只提供算力还不够。传统云服务更多是人通过控制台、API或SDK操作；到了Agentic时代，云产品本身也要变成Agent可以理解、调用和执行的能力模块。阿里云推动云产品进行Skill化、MCP化和CLI化改造，本质上是让Agent不只会回答问题，还能在受控环境中调动云资源、执行任务、完成更复杂的业务流程。
模型与推理平台则决定AI能力能否被稳定调用。阿里云的Qwen3.7-Max面向Agent任务强化了编程、推理、多Agent协作和长程任务能力，可支持长达35小时的自主运行和1000次以上工具调用，用来支撑更复杂的Agent任务链路；百炼平台提供弹性推理、上下文缓存、多模型接入和安全治理等能力。
再往上是企业和开发者实际使用AI的入口。Qoder、QoderWork等产品，把模型能力、云资源和Agent工作流连接起来，让企业可以从模型调用走向应用构建和任务执行。对出海企业来说，真正重要的不是某一个模型参数或单点工具，而是从模型选择、推理服务、Agent开发到上线运维，能否形成一套连贯体系。
其次是合规。不同市场对于数据存储、跨境传输、用户隐私和AI系统可解释性的要求不同。在欧洲和北美市场，数据合规和本地化存储是企业选型的重要因素；在东南亚、拉丁美洲等市场，政策异质性与基础设施差异又会影响业务稳定性。对于中企出海来说，AI应用一旦处理用户数据、行为数据或图像视频数据，合规要求会进一步提高。
阿里云目前已获得150多项全球合规资质与认证，覆盖40多个国家和地区，包括SOC、ISO 27001、PCI DSS等国际认证，并围绕GDPR等数据保护要求构建合规能力。对出海企业来说，这意味着云平台不只是提供海外节点，还要在数据存储、访问控制、日志审计、加密保护和跨境数据治理等环节提供可落地的合规支撑。
在AI应用场景中，安全问题进一步延伸到模型和Agent运行过程本身。阿里云百炼平台提供从接入层安全、数据与模型安全，到基础设施与合规的全链路安全能力，覆盖身份认证、操作审计、API鉴权、调用限流、内容安全审核、Prompt注入防护、权限管控、模型加密存储、会话加密、数据加密存储、全链路TLS加密、DDoS/WAF防护和7×24安全运营等环节。
这些能力对应的是AI出海中的现实问题：模型调用是否可追踪，Agent执行是否可控，用户隐私数据是否被保护，不同市场的数据要求能否被满足。尤其当AI应用开始处理图像、视频、语音、行为记录等多模态数据时，安全和合规不再是上线后的补充工作，而是产品设计阶段就必须考虑的底层约束。
第三是服务。AI出海是从算力选型、模型选择、部署优化到上线运维的连续落地过程。许多中国企业的管理和研发总部仍在国内，但业务发生在海外；一个AI应用从场景验证走向规模化使用，如果云服务商只提供标准化工单和远程响应，未必能完全匹配中企AI出海的复杂需求。
阿里云已经形成“1+4+N”的全球服务体系：以新加坡国际总部为核心，连接4大区域技术服务中心和27个本地化技术服务中心，为出海企业提供本地化技术支持。与此同时，阿里云还提供7×24应急响应、大客户支持计划，并通过超过12000家合作伙伴服务不同区域和行业客户。
在AI业务上，这类服务的价值不只是故障响应，而是把AI全栈能力贯通到具体业务落地中。从AI算力、大模型选型，到部署优化、场景验证和上线后的持续运维，云服务商需要帮助企业缩短试错周期，让AI应用更快从试点进入真实业务。阿里云通过资深专家的“陪跑式”支持，协助出海企业完成AI场景验证和规模化应用，在保障技术先进性的同时，提高运营效率、降低试错成本，支持企业高质量出海。目前大客户支持计划客户履约好评率已达98%。
对中企出海来说，服务能力正在成为云平台差异化的一部分。AI应用越深入研发、终端、智能硬件和模型服务，企业越需要云服务商同时理解中国总部的组织方式、海外市场的交付要求，以及AI系统本身的技术复杂性。能否在从方案验证到规模化部署的过程中持续陪跑，决定了AI能力能不能真正进入海外业务流程。
回到那个问题：中企AI出海需要什么样的云？
从MiniMax、小佩宠物、海信到TCL，四个案例业务场景不同，但对云的需求正在变得相似：企业不再只是需要海外服务器、存储和网络资源，而是需要一套能让AI能力在全球市场稳定运行的系统。
这也是阿里云希望强化的角色。作为中国乃至亚太排名前列的云服务商，阿里云海外市场规模过去五年增长20倍；根据弗若斯特沙利文的研究，阿里云“综合竞争力增长指数”全球第一，连续三年稳居领导者象限，是唯一进入领导者象限的中国云厂商。Gartner数据也显示，阿里云在全球IaaS市场中位居前列。阿里云全球基础设施覆盖32个Region、105个可用区，100%覆盖主要中企出海目的地。
市场位置背后，是能力结构的变化。作为中国从芯片、模型、模型服务、Agentic Cloud到Agentic应用全栈打通的云厂商，阿里云提供的不是单一模型接口，也不只是海外云节点，而是从全球基础设施、AI全栈能力、安全合规体系到本地化服务网络的一体化支撑。
《2025中国企业“新型全球化”专题报告》所描绘的新型全球化，关注的正是中国企业如何在更复杂的国际环境中，从“走出去”转向“走进去”“走上去”，从产品输出转向能力建设。
过去四十年，中国企业出海的关键词是产品、品牌、渠道和供应链；而下一个十年，出海的核心资产正在变成研发能力、智能体验、AI服务和模型应用。当Agent成为产业链的新工种，当模型成为企业的新资产，全球化竞争的胜负手已经从“卖到哪里”转向“能不能在当地稳定地生产AI能力”。
这也是链博会上四个案例的共同答案：MiniMax让模型应用稳定运行在全球流量之上，小佩宠物让AI健康服务走进海外千家万户，海信让研发经验跟随业务跨越国界，TCL让智能终端在不同语言和家庭场景中保持一致体验——四条路径各不相同，指向的却是同一个基础设施命题：中企AI出海需要的，不是一朵只提供海外节点和基础资源的云，而是一套为Agentic应用全栈就绪的云——既能承载模型训练与推理、Agent运行与工具调用，也能支撑全球部署、安全合规和本地化服务。
Agent已经进入产业链，云也必须“全栈就绪”。当中国企业把AI能力带向世界，谁能在这条链路上做好底座、做深服务、做稳合规，谁就会成为下一轮全球化最关键的基础设施伙伴。
数据提供方：阿里云
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