本文摘自《云栖战略参考》，这本刊物由阿里云与钛媒体联合策划。目的是为了把各个行业先行者的技术探索、业务实践呈现出来，与思考同样问题的“数智先行者”共同探讨、碰撞，希望这些内容能让你有所启发。阿里云正依靠全球 AI 云基础设施，构建起前所未有的全球智能化基石。过去一年，中企出海的叙事逻辑正在发生深刻转变。过去，出海是业务成熟后的“溢出”，如今，它正演变为从创立第一天就面向全球、扎根海外的“原生全球化” 战略。与此同时，全球企业对中国市场以及中国云厂商在全球本土化、合规与创新支撑的需求也日益精细化。在这场双向奔赴的全球化浪潮中，AI 云已从基础支撑演变为核心驱动力。而在全球化与智能化浪潮交汇的今天，企业选择云服务的逻辑，正转向“谁与我战略最同频”。阿里云凭借其“全球一朵云”的一致性架构、“全栈 AI 云”的技术整合，以及“感同身受”的全球伙伴生态，恰好精准卡位了这一历史性转折点。中企出海扎根全球如果将中企出海划分为“产品出海”、“模式与能力出海” 以及“规则与叙事出海”三个阶段，现在越来越多的企业已经在由前两个阶段向第三个阶段递进了。对于多数企业而言，产品和能力是走向海外的起点，也是开始逐步走向国际化经营的基础。走到第三个阶段，企业开始有了两个更深刻的需求变化：一是出海目标更加明确了，不会因内卷而出海，是主动出海，也是理念领先、能力溢出的表现。这类企业往往集中在传统的制造业、消费品、服务行业等，在多年的业务积淀下，企业有相对明确的国际化战略布局，同时自身也有非常强的产能和供应链体系，希望能深度融入全球产业链和目标市场。这类企业的核心要求是“无损复制”。沙利文在报告中这样表述：企业一大核心诉求是“以国内已验证的相同范式进行构建、部署与运维，实现技术资产与组织经验的无损平移”。说直接一点：企业在国内用的技术架构、API、运维流程，搬到海外能不能直接用？换一套云就要重新培训团队、重新搭建监控、重新理解产品边界，隐性成本就太高了。例如，继在国内深度合作后，比亚迪与阿里云在海外也展开紧密合作，比亚迪使用阿里云后车联网业务显著提升系统稳定性和运维效率，整体成本降低 5%-10%。阿里云的全球 AI 云基础设施既满足各国数据合规要求，又保障全球用户低延迟体验。霸王茶姬早已将业务拓展到海外市场，在马来西亚、泰国和新加坡等地开设门店 100+，全球门店已突破 6000+。依托阿里云云原生能力，霸王茶姬快速完成海外 7 个国家门店的数字化上线，打造合规的数字底座，支撑日均超 10 万笔订单稳定运行。名创优品则基于阿里云构建海外 IT 基础设施，将供应链核心业务系统全面上云，支撑全球超 8000 家门店及全球近 2000 家优质供应商的在线协同与稳定运营。对于这些企业而言，虽然数据治理要因地制宜，但同一套架构从国内直接延伸到全球任何一个角落，而不是到了海外再搭一套，则是众望所归。阿里云的做法是“全球一朵云”，通过飞天操作系统，在全球 29 个地域、92 个可用区交付统一的产品体系。API 和 SDK 在国内外保持一致，代码不用改，流程不用变。这解决的是一个很实际的问题：一家企业的 CTO，不需要为海外业务单独组建一支技术团队。国内的架构师可以直接支持海外的部署。沙利文报告里有一段话说得直接：企业关注的焦点，除 了云提供商全球 Region 与 AZ 的基础物理覆盖，更趋向于“深层次的技术栈与治理模型的无损全球化平移”。 “无损”两个字是关键，有损的复制谁都能做，无损的复制才是门槛。对传统出海企业来说，能力最全面的云未必是最好的云，最像国内的云才是。二是 AI 原生企业，从 Day1 就面向全球化的客户和业务竞争。对于这类企业而言，AI 正在重新定义生产效率和用户体验，谁能率先把技术与全球化结合起来，谁就有机会在新一轮竞争中占据先机。对他们而言，把用户、算力、合规和生态放在全球维度思考，几乎是天然选择。这类企业多集中在以新能源、云计算、人工智能为代表的高科技与数字化服务领域。云是这些企业的底座，AI 更是。AI 视频生成创业公司 Mootion 联合创始人童超谈及对云的需求，很有代表性。 他说“如果（云平台）只是提供裸金属，提供服务器算力的话，（谁来供给）没有太大差异。但如果看未来的延展性，如果能基于 AI 的能力来提供服务延展，就是一个比较大的吸引力。”刚刚过去的 2025 年，企业对 AI 云的需求可谓持续增长，从 2024 年的模型主导、工具提效，到 2025 年 Agent 的全面爆发，背后是对“算力 + 模型 + 工具链”的一体化支撑诉求。如何更好“一体化”？还是以阿里云的几个客户为例来讲。MiniMax 是刚刚登陆港交所的全模态大模型公司，海外收入占比超过 70%。这家公司出海遇到的问题是东西散在不同地方。模型训练一套系统，日志处理一套系统，全球部署又是一套。单独看每个环节都能跑，放在一起对接成本就上来了。随后，该团队基于阿里云构建了全球一体化数据仓库，将分散的业务场景整合至统一架构。此举不仅使云上计算资源用量降低 75%，存储成本也下降 40%。这一显著的成本优化不仅单纯源于云资源的低价优势，更是归因于架构统一后消除了冗余开销。产品曾入选 a16z 全球 Top 50 AI 应用榜单的爱诗科技 Pixverse 面对的是另一种挑战。视频生成大模型要覆盖全球多个区域，30 秒内输出 1080P 高清视频，服务超过 1 亿用户。这个速度的前提是推理节点离用户足够近，同时模型版本在全球保持一致。2025 年底，爱诗科技与阿里云宣布围绕 AI 全栈能力与全球化布局，在模型、算力、产品、生态和商业等多个层面建立深度协同，共同推进 AI 视频生成领域的先进实践。在此次全面合作之前，阿里云已承接 PixVerse V5 模型的训练任务，并通过人工智能 PAI 平台实现了数千卡规模训练集群的快速部署。同时，千问多模态大模型 Qwen-VL 已深度应用于 PixVerse 的内容理解场景，月均处理规模达到数十亿 tokens，为产品稳定运行和能力扩展提供了坚实底座。单点能力强不难，难的是铺开之后体验不打折。这些企业要的不是零散的能力，是从算力到模型到工具链的完整闭环。对此，阿里云提供的正是三层赋能。底层是算力：阿里巴巴此前宣布推进“三年 3800 亿元” 的 AI 基础设施建设计划(近期有消息说投资规模还可能扩大)。中间是模型：千问系列下载量突破 10 亿次，衍生模型数突破 20 万个，支持 119 种语言。对于一家要同时服务东南亚、中东、拉美的出海企业来说，千问支持多种语言， 意味着一套模型能覆盖几乎所有目标市场。上层是工具链：百炼平台提供一站式模型服务，PAI 平台支持训练、推理全流程优化。还有一个有意思的现象——千问在海外开发者社区的知名度，甚至超过了阿里云本身。很多海外客户未必知道阿里云，但只要接触 AI，基本都知道千问。开源策略让模型成了获客入口，用户从千问入门，自然延伸到百炼平台，再到底层算力。所以，虽然是两类出海企业，但是他们选云有一个共同点，都很在意“能力匹配”。选择最终呈现为数据。沙利文（Frost&Sullivan）发布 的《2025年中国企业出海采用云服务市场研究》显示，在出海云服务市场的“动态基准竞争力矩阵”中，阿里云的增长指数已达到全球第一，战略指数也落在了领导者象限。事实上，阿里云已连续三年稳居“领导者”象限，是唯一进入该象限的中国厂商。截至目前，阿里云已服务超 30 万中国企业出海，包括比亚迪、小鹏等汽车品牌，传音、海尔、安克等消费电子企业，以及 MiniMax、美图等 AI 原生应用，安踏、名创优品、霸王茶姬等零售品牌，以及米哈游、叠纸游戏、三七互娱等游戏厂商。可以说，阿里云稳稳抓住了中企出海的主流需求，正成为中企出海用云的“默认选项”。全球企业深耕本土如果说出海是源自企业自身的发展诉求与全球机会的吸引，那么实现全球化业务布局，则指向更深层次的能力建设。真正的全球化企业，意味着需要在多个国家和地区形成相对稳定的业务组合，做到区域多元、结构均衡，通过区域不同市场的互补来分散风险、优化资源配置。同时，在数字化驱动业务全球化的当下，企业想要实现研发、运营、供应链的全球协同，不仅是对组织能力的挑战，还需要数字底座能支持多地域协同开发、多节点数据流动和实时决策。随着 AI 时代算力、数据、算法成为企业全球化战略中的新生产要素，如何实现业务数字化与 AI 创新，如何在全球范围内统一调度、在本土市场深耕，是企业必须要考虑的问题。在全球化的云产品竞争中，云产品被企业客户所认可，是多维度能力的 PK，产品技术是硬实力，感同身受的全球服务生态是软实力。阿里云深耕多年，在成熟的全球 AI 基础设施骨干网络和全球服务生态之上，构建了全栈算力，极致打通“云 +AI”全链路，可以开箱即用，实现高效部署，成为全球创新引擎；还打造了全尺寸覆盖、全模态感知的千问大模型家族，打造了全球最受欢迎、最具影响力的开源模型家族，实现技术普惠，让 AI 顶尖技术跨越边界。有赖于长期深耕的技术布局和商业环境，阿里云在业务布局全球化的客户市场中已经积累了不少口碑。2025 年，印尼科技巨头 GoTo 集团宣布旗下金融业务 GoTo Financial 从北美的云厂商迁移到阿里云。未来，阿里云将支撑印尼国民级支付工具 GoPay，服务超 2000 万当地用户在迁移过程中“零感知”。在保障业务稳定运行的同时，也通过云原生技术构建稳定、高并发的云上底座，为 GoPay 的未来业务增长奠定坚实基础。在金融领域，阿里云与渣打集团达成战略合作，通过阿里云领先的 AI 技术，双方将共同探索 AI 在金融行业的深度应用。包括通过 AI 驱动的智能销售推荐提升客户体验，利用 AI 赋能风险管理与合规自动化，以及通过联合培训提升员工的 AI 能力，从而推动金融服务的智能化变革。2025 年底，新加坡人工智能计划 AISG 发布新一代大语言模型 Qwen-Sea-Lion-v4，底层由 Meta Llama 全面切换为 Qwen3-32B，并在东南亚语言综合评估基准（Sea-Helm）夺得