扬帆出海，专注服务中国互联网出海！

当下，AI浪潮席卷全球，深刻重塑商业格局，也为中国企业全球化发展注入全新动能。

第一届全球AI增长大会（上午场）由扬帆出海、Akamai、Stripe联合主办，以“全球数娱产业升级与AI商业变革趋势”为主题，邀请到了Akamai 云和AI产品业务经理 张璐、心言集团 联合创始人&联席总裁兼首席战略官 张新华、Stripe 大中华区业务发展总监 Daniel Chao、成都谷罗英科技 创始人 黄巧玲、网易有道 AI应用创新增长负责人 袁博、九州文化 AI生态负责人 周宏泽作为演讲嘉宾，围绕数娱产业的AI升级路径、增长破局点与全球市场变现逻辑展开深度探讨，分享实战经验。

今年3月，黄仁勋在GTC大会上提出了一个观点：如果一名工程师年薪50万，为其配置价值25万的Token，这名员工的工作效率就能提升至原来的10倍——这番话直接点燃了全行业的Token热潮，如今不管是企业管理者、基层员工，都在思考如何借助Token提升整体工作效率。

目前市面上主流的Token应用主要分三类：第一类是编程类，比如Claude Code、Codex这类编程工具；第二类是像Seedance这样的生图、生视频工具，在出海泛娱乐圈基本已成代名词；最后一类是龙虾这类面向普通用户的智能体。借助这类智能体，单次对话可完成数十次推理，AI的应用形态也彻底改变。

去年整个行业还在比拼大模型训练，如今格局基本落定，行业正式迈入推理应用时代，AI开始全面渗透到各行各业、各个岗位，如何搭建丰富的推理场景、提升运转效率，也成了所有企业需要思考的问题。

但我想说一个反常识的观点：如果大家盲目使用外部Token，不仅建不成竞争力、拿不到10倍增长，反而很可能在一两年内被大模型公司、Agent公司、数据公司训练出来的模型取代，因为你正在失去企业最重要的护城河——私有数据。

盲目依赖外部Token有三大隐患：第一是合规与隐私泄露。特别是出海欧洲，如果把客户数据直接喂给OpenAI或Claude等公开大模型是违反GDPR的，此前就有出海企业因此收到数亿欧元的巨额罚单；第二是企业私有数据流失。内部工作流、经验、知识库不能乱调公模，某头部半导体企业就曾因工程师把半导体核心设计喂给ChatGPT，导致部门核心机密次年被迫公开；第三是中转站风险。现在很多低价Token经过多手中转，你的对话、代码可能被十几手中转站收录并转卖，极度危险。

那合理做法是什么？建议大家分阶段走。如果是50人以内小微企业，直接用公开Token就可以；但当团队达200人左右，文本场景日均调用1万次，或语音、图像、视频达到对应阈值，就该考虑上云租GPU做私有化部署试水；再大型或对数据极度敏感的企业才需自建。

Akamai跟英伟达联合推出了专为推理时代设计的单卡，成本是上一代H100训练卡的1/4，可装载市场上常见开源模型（14B–70B），每小时2.5美金起，14B开源模型加GPU就能解决企业80%–90%问题，部分场景效果甚至优于闭源模型。

此外，Akamai作为老牌CDN服务商，全球已布局有4100+个边缘节点，覆盖1200+运营商网络。我们认为，CDN时代解决流量高速流动靠CDN，AI时代则靠推理云。Akamai推理云三大价值主张是：更快——分布广、延迟低；更简单——兼容K8s及多种框架，出站流量全球最低之一；更安全——4100+节点可同步探测和防御攻击。

从新建的20个GPU集群，到数据中心，再到分布式无服务器容器，企业可在20个GPU节点、30+数据中心、4100个边缘节点间灵活选择。

总结来说，借助私有化GPU 与私有Token部署方案，企业不仅能降低运营成本、提升运行性能，更能牢牢守护用户数据与内部机密，真正掌握 AI 时代的数据主权。

首先，我想分享大模型时代对应用层带来的冲击。传统移动互联网逻辑是“体验越好，日活越高，估值越高”，但在模型时代，这一逻辑已被颠覆。

首先，模型即能力。底层模型的能力决定了天花板，产品经理在交互层面的优化价值被大幅削弱，甚至后台工程师也可能被AI编程工具替代。

其次，用户即成本。以往日活高意味着商业前景好，现在日活高则意味着Token消耗巨大。例如我们近期上线的一款陪伴产品，虽在一个月内获取百万用户，日活达6至10万，但在找到成熟的盈利模式前，我们不得不控制推广节奏，因为用户每产生1000条对话，成本均由平台承担。

第三，留存极难。用户迁移成本趋近于零，只要竞品体验略优，用户便会立即流失。测测平台之所以仍具生命力，更多依赖于星座合盘等细分功能的用户心智沉淀，而非单纯依靠模型能力。

我认为，当前阶段的红利主要集中在两类公司：一是现金流充沛或融资能力强的“金主”，二是提供算力与基础设施的“卖铲人”。对于垂类应用公司而言，若无法造血又缺乏资金，盲目烧Token极为危险。

面对挑战，我们给出的解决方案是深耕软硬结合。

心言集团旗下的大众消费级产品“测测”始于2013年，是国内较早一批移动互联网应用，早期以星座测试、MBTI及传统测评为主。随着需求的变化，服务逐步迈入情感陪伴领域。商业模式上，我们坚持“前端工具免费获客，后端专业服务变现”。目前，平台每日的心理热线交互量已达数万分钟。从内容构成来看，约70%为女性情感倾诉，剩余30%则涵盖职场压力与人际关系、家庭教育等，这一数据直观反映了当代人群的情感需求和心理健康现状。除核心产品“测测”外，我们的业务矩阵还包括面向中小学生的“快乐测测”、自研的“心元大模型”，以及去年重点投入研发的家庭陪伴机器人。

总的来说，在AI化落地层面，我们主要推进了三项工作：一是工具AI化，摒弃传统的规则堆砌，实现基于用户需求的图文自动生成；二是服务AI化，去年AI服务收入已达数千万元，虽与传统人工语音收入尚有差距，但我们是国内少数能实现AI服务直接收费的平台，目前日均交互量超十万次；三是“AI+真人”协同模式。我们签约了26000名持有专业资质的咨询师，他们更多提供的是陪伴式聊天服务。通过AI看板，系统能实时分析用户状态并向咨询师推送提示，类似于医生查看电子病历，从而大幅提升服务效率与合规性。

我们研发的心言机器人-巴布已历时一年多，将于今年8月量产。该产品不同于市面上的被动交互硬件，它具备主动感知与高情商连续对话能力，能自动捕捉并记录家庭“幸福时刻”，旨在缓解都市人群孤独感及预防阿尔茨海默症。

在盈利模式上，我们深知国内硬件赛道极其内卷，仅靠售卖硬件难以获利。因此，我们将重心放在后期的模型订阅服务上。用户购买标准版硬件后，如需儿童外语训练或老人认知干预等功能，可额外订阅对应的细分垂类模型。在出海策略上，“测测”APP因涉及文化差异，在欧美落地受限，主要服务于海外华人；而这款基于通用情感能力的机器人，将成为我们出海的主打产品。创业十余年至今，我们的体悟是：面对技术浪潮，无需畏惧。只要守住垂类场景的自有数据与用户闭环，善用底座模型能力优化服务，应用层依然拥有广阔空间，不会被轻易边缘化。

Stripe作为全球支付基础设施公司，目前承载着全球约1.6%的GDP的资金流转，而在全球前50大AI公司中，有78%选择Stripe使用收款服务。基于这些宏观数据，我希望为大家提供一些关于出海经营与增长的洞察。

AI时代的增长速度是前所未有的。据联合国相关数据预测，到2033年，AI市场规模将增长25倍，这甚至可能是一个被低估的数字。从企业成长周期来看，过去SaaS时代，一家优秀企业从零做到500万美元ARR平均需要37个月；进入AI时代后，这一周期缩短至24个月；而去年顶尖的AI公司仅需9个月即可达成。这意味着，产品从MVP（最小可行性产品）推向市场并迭代的速度已大幅加快。与此同时，流量获取的逻辑也在发生质变。现场调查显示，约三分之一的从业者已听说过GEO（生成引擎优化）。传统的SEO正在向GEO转变，因为消费者的搜索行为已不再局限于关键词，而是转向与ChatGPT、Perplexity、Gemini等智能体的自然语言交互。企业现在不仅要让消费者看到，更要让这些智能体“看懂”你的产品，机器与机器之间的语言优化已成为增长必修课。

从更宏观的商业逻辑演变来看，智能体经济正逐步渗透消费全流程。虽然全自动代理消费尚未普及，但进程已经开始：从最初由智能体自动填充信用卡表单，到基于自然语言的场景化推荐，再到未来基于长期记忆的预判式服务。这种交互模式的改变，使得消费漏斗顶端的获客环节变得愈发复杂且充满不确定性。特别是泛娱乐领域的从业者，更需要重新审视：在新的AI搜索逻辑下，自己的APP是否还能被有效触达。

面对获客成本的上升和竞争的加剧，企业必须将目光投向漏斗最末端的支付与转化环节。过去半年，越来越多的客户向我们咨询如何通过优化支付策略来增加实打实的营收。一个百分点的转化率提升，直接对应的就是净利润的增加。以Anthropic为例，去年他们在X平台上宣布改变定价策略，引发了广泛关注。这背后的核心痛点是：在传统的“29美元包月吃到饱”模式下，Top 5%至10%的高频用户消耗了绝大部分算力成本，导致厂商严重亏损。因此，单纯的订阅制已不再适用，企业需要转向更精细化的混合变现模式。

目前增长最快的AI公司普遍采用“混合定价”策略。这种模式通常包含一个基础的订阅层，当用量超过一定阈值后，则切换至按流量计费，甚至按结果计费。

此外，针对大家非常关心的苹果与谷歌三方支付政策，我也分享一些实操细节。自去年5月起，第三方支付已在部分地区开放。关于“美区”的认定，苹果主要依据Storefront的API判定，而非单纯锁定用户IP地址，但在实际操作中，加入IP校验会更稳妥。需要注意的是，苹果严禁在APP内使用Webview弹窗支付，只允许外部跳转模式。这就要求支付流程必须具备极高的流畅性，避免因跳转繁琐导致用户流失。

虽然使用三方支付可以将成本降低高达90%，并缩短结算周期，还能获取用户数据进行再营销，但也伴随着税务合规等额外工作量。Stripe目前提供了完整的解决方案，无论是原生的跳转封套，还是全托管的MOR税务处理，都能帮助企业安全、稳定地将全球收入落袋为安。

成都谷罗英科技深耕工具赛道已近十年，旗下明星产品Top Widgets全球累计拥有1.3亿用户，曾登顶120多个国家的App Store榜首，90%以上为苹果用户。基于近期内外部的实验，想分享一些关于AI重塑组织与产品形态的思考。

首先，从内部来看，组织的边界正在融化，新的生产关系亟待建立。过去，我们的开发流程遵循严格的产品、UI、前端、后端、测试分工，沟通成本高昂。但今年，随着Claude Code和Codex等工具的出现，职责边界日益模糊。例如，后端工程师借助AI已能独立完成前端开发，产品经理和UI设计师也能直接产出原型。这种生产力的飞跃迫使我们必须重新设计组织架构与激励机制。我们尝试后发现，仅仅为全员配备顶级AI工具是不够的，正确的方式是让员工直接与AI协作，从构思到产出原型甚至初版产品，全部由AI辅助完成。

作为文科生出身的我，亲身验证了这种变革的可行性。上个月，我在不依赖团队的情况下，使用Claude Code专注开发了十几天，就完成了一款读书播客类APP。这证明，一个人的能力半径在AI的加持下被急剧放大。基于此，我们将公司组织结构简化为“Builder + 中台”模式。除了投放、UI等共享中台外，核心岗位只有Builder。我们废除了传统的固定底薪加年终奖模式，转而实行分红制。Builder可以自主提案，公司提供测评、推广及自建的KOL宣发系统和智投平台支持；同时，公司内部也有Case池供认领。一旦产品上线盈利，Builder可获得30%的利润分红。为了确保走在技术前沿，我们还建立了“Case雷达”机制，扫描全球技术动态与创业风向，以此丰富Case池，避免团队陷入“历史包袱”的泥潭。

在产品形态的外部变革上，我认为核心在于打破用户习惯的桎梏，利用AI重构体验。以CRM系统为例，传统销售最痛苦的是通话后手动录入繁杂的客户信息。如果从零设计，产品只需具备录音导入功能，利用AI自动填充后台，彻底解放人力。虽然有人担忧Agent的兴起会让APP消亡，但我认为这存在一个时间差。从PC互联网到移动互联网的变迁史告诉我们，硬件载体的变化会催生全新的业态，而非简单的网页适配。未来，随着眼镜等新硬件的出现，APP形态必然会演变，但用户对高效、便捷工具的需求本质从未改变。

最后，关于创业与增长，我认为实现阶层跨越有四个杠杆：金钱杠杆、劳动力杠杆、影响力杠杆和技术杠杆。在AI技术平权的当下，技术杠杆尤为关键。过去只有专业AI工程师才能完成的事情，现在个体借助工具就能实现。这种技术普惠让每个人都能以极低的成本放大自身能力，这正是当下最好的时间节点。

当前流量红利已然见顶，无论是在轻应用、重产品推荐还是硬件领域，获客成本都居高不下。在大家疲于应对平台内卷时，我们更应反思：流量是否已被充分挖掘？用户是否真正听懂了我们的产品？信任是否建立？这背后涉及的触达、理解与信任，其核心往往卡在语言这一关。

中文博大精深，但直接将中文思维应用于英文语境时，信息传递极易失真。以某公司为例，即便拥有100名精锐，若缺乏语言基建，真正能直接开展海外业务的可能不足10人，甚至是个位数。但如果能为团队补齐语言能力，使其精通多国语言，这个数字可能跃升至80人。

这并非危言耸听，网易有道词典拥有超过7亿用户，其中近1亿是海外用户，每日处理翻译请求高达10亿次，其中约30%与商业贸易直接相关。据实践，大量沟通障碍源于语言转换中的语义损耗。

在即时通讯主导商业沟通的今天，建立跨文化信任需要满足三个条件：极速响应、低打扰与结果沉淀。过去通过邮件往来，团队有足够时间打磨文案、校对翻译；现在即时通讯要求秒回，一旦因语言障碍导致回复延迟5到10分钟，商机可能瞬间流失。此外，沟通资产必须沉淀。与A客户的沟通逻辑应能复用于B客户，A与B的经验应能整合为C的方案。如果每次沟通都从零开始，企业将付出巨大的隐性成本。

针对这些痛点，我们的产品矩阵也在不断进化。首先是沟通场景的革新。我们实现了100种语言的实时对话同传，并适配了耳机、录音笔、眼镜等出海高频硬件。例如，通过苹果AirPods或智能眼镜，用户无需掏出手机操作，即可在3秒内获得翻译结果，极大降低了沟通中的迟滞感。其次，我们推出了“有道宝库”，解决知识沉淀问题。它能将多语种会议录音、视频、文档自动整理为知识库，甚至生成脑图或PPT，确保跨语种的沟通资产得以串联和复用。

我们观察到，高效的出海商务SOP应包含四个环节：出发前的语言预演与产品介绍简化；会谈中的无缝同传支持；移动场景下的持续沟通保障；以及返程后的录音复盘与资产沉淀。特别是对于高层会晤，即便双方语言能力很强，身旁仍需专业翻译，以确保语义的精准无误，避免因一句话的理解偏差导致全盘皆输。

除了即时沟通，音视频内容的本地化也是刚需。传统的级联翻译方案输出的AI音色机械且虚假，无法满足短剧、音乐等内容出海的需求。因此，我们研发了端到端的音视频翻译技术，能将源视频的音色完美迁移至目标语言，实现“原声复刻”，大幅降低了内容制作的门槛与成本。同时，我们严格区分日常翻译与专业翻译。针对合同、学术论文等专业场景，我们提供了桌面端专业工作台，结合了AI翻译与人工润色纠错，确保术语的精准度，因为这直接关系到合同能否过关、论文能否发表。

最后，我想强调的是，出海企业真正缺乏的并非一次性的翻译服务，而是可复用的语言资产。员工翻过的专业内容、沟通中产生的智慧，不应随着项目结束而流失。通过技术手段将这些资产沉淀、加密并保护，是提升企业核心竞争力的关键。对于硬件厂商而言，增加定向的专业语言能力，往往比增加通用AI能力更能显著提升产品溢价。

当前，科技平权已深刻改变了内容生产。以Seedance 2.0、Happyhouse等工具为代表，即便是圈外人，也能在一分钟内生成好莱坞级别的视效片段。然而，尽管工具已如此普及，市场上的AI短剧爆款依然稀缺。这揭示了一个核心痛点：行业面临着严重的“人才断层”——内容创作者往往不懂AI工具落地，而技术工作者又缺乏内容情绪的把控力。AI短剧是一个高度依赖“内容+技术+商业”三位一体的赛道，复合型人才缺口正是当前增长与变现的真正瓶颈。

我认为，AI短剧要实现指数级增长，本质上是人才能力模型的升级。必须明确的是，爆款的底层逻辑从未改变，用户始终在为故事张力、情绪钩子和人物弧光买单，AI改变的仅仅是创作语言和生产方式。即便Agent能高效产出，依然需要复合型人才进行审核、调控与微调，以解决视听语言和逻辑问题，迎合主流审美。因此，九州文化将自己定位为产业的赋能者与生态构建者，也被誉为“AI短剧的黄埔军校”。我们不空谈理论，而是致力于交付可直接落地的工业级技能，培养懂内容、会工具、能变现的实战型人才。

为了实现这一目标，我们构建了三层框架体系。在基础层，我们颠覆了传统工作流，首创“音频先行、音画同步”的制作模式。九州文化通过自研的AI创作工具，实现了音频与视频的精准毫秒级匹配。例如，一段2.9秒的配音，系统就能精准生成2.9秒的视频画面。这一革新将单部短剧的制作周期从一个月压缩至3到5天，极大地释放了人力，让创作者能专注于创意打磨而非重复劳动。该模式已覆盖真人精品剧、AI解说剧及出海短剧等多个品类。

在进阶层，我们侧重于赋能创意与商业逻辑。我们向学员系统化输出经过验证的实战方法论，涵盖平台创作、导演思维、视听语言、情绪钩子以及最核心的付费卡点设置。我们不仅教大家讲好故事，更教大家如何让故事赚钱。

在生态层，我们致力于构建“IP+人才+AI+变现”的完整商业闭环。九州文化目前拥有过万本的IP版权库，并打造了OPC产业联盟，打通从培训、制作到发行的全链路。我们通过三大壁垒来支撑这一生态：一是实战壁垒，课堂即生产线，学员结业即可承接企业级项目，实现学习与收益的对冲；二是技术壁垒，依托自研工具矩阵与数据决策系统，优化从IP筛选到投放的全流程；三是资源壁垒，链接行业渠道与流量，确保内容有处可发、有利可图。

对于加入生态的创作者，我们规划了清晰的落地路径，要求掌握三大核心能力：懂成本与平台规则（如应对红果等平台政策的变动）、懂跨平台工具与流量逻辑、懂制作SOP与商业变现。结业后，优秀者将直接进入行业产能池，优先承接九州订单，甚至入职成为制作方或OPC合伙人，从根本上解决就业、接单与变现的痛点。

九州文化的目标不仅仅是做一个AIGC内容生产商，更是要做行业标准制定者与生态赋能者。我们相信，从镜头语言到模型语言，改变的是创作方式，但不变的是对内容的敬畏与人才的价值。只有人成体系，行业才能成体系。