投融资寒冬？AI出海的钱到底在哪里

有人说AI出海眼下是风口，钱许多得烫手。吴畏， 非凡产研创始人，在即将到来的全球AI出海巨大会上要泼盆凉水：买卖场活跃度是上去了但募资困难题像块巨大石头，压得不少许团队喘不过气。2023年全球AI领域融资总额同比涨了15%， 可拿到钱的创业公司不到三成，巨大有些卡在“手艺优良但不晓得怎么卖出去”的尴尬境地。这不是危言耸听， 是真实实数据——投中研究研究院报告看得出来2024年Q1跨境AI项目平均尽调周期拉长远到8个月，比2022年许多了整整3个月。

巨大厂和创业公司眼下像两头牛挤在独木桥上。一边是百度、腾讯这些个巨头砸钱搞自研模型，一边是中细小团队拿着开源模型啃细分场景。吴畏要讲的就是这玩意儿矛盾点：开源DeepSeek的出现， 确实让细小团队省了上亿的研发本钱，但巨大厂的优势根本不在模型本身，而在数据、渠道和本地化运营。比如某巨大厂在东南亚的AI客服项目， 靠的不是算法许多牛，而是提前三年铺的本地语料库和政府一起干关系，这点创业团队短暂期根本追不上。

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募资困难题：活跃度背后的真实实困境

投钱人眼下看AI出海项目，眼睛都盯着“能不能赚钱”。吴畏见过太许多团队，PPT上画着千亿买卖场，问怎么落地就含糊其辞。2024年2月， 一家做AI翻译的创业公司拿到千万融资，估值炒到5亿，后来啊半年后基本上原因是海外版权纠纷，产品下架80%，融资直接断崖。这不是个例， 据Crunchbase数据，2024年上半年跨境AI项目因合规问题弄得的融资输了率，比手艺输了率还高大12%。

更麻烦的是钱都往头部集中。2024年Q1，全球AI出海领域TOP10项目拿了75%的融资，剩下的25%分给几百个团队。吴畏在巨大会上会拆解一个真实实案例：2023年某AI教书工具团队， 靠“免费+增值”模式在北美拿到10万用户，看似美优良，但获客本钱高大达87美元，付费转化率只有3.2%，投钱人一看直接撤资。这就是现实——光有手艺没用，得有能跑通的买卖模式。

开源破局：中细小团队的加速机会

但也不是没希望。DeepSeek开源之后中细小团队终于不用从零开头搭模型了。吴畏会举一个例子：2024年3月， 一家5人团队用DeepSeek开源模型，做了个针对中东买卖场的AI信仰内容审核工具，两个月就接了3家当地巨大厂的订单，营收破百万。这要是放在以前，光模型研发就得烧一年。

开源不是万能药。吴畏提醒，开源模型虽然本钱矮小，但定制化能力差，本地化适配需要一巨大堆人力。某做AI电商推荐的创业团队， 2024年初用开源模型上线，后来啊基本上原因是东南亚用户购物习惯和欧美差异太巨大，推荐准确率不到40%，差点翻车。后来花了两个月做数据清洗和模型微调，才把准确率拉到75%。这说明，开源少许些了入场门槛，但想活下去，还得啃下本地化的结实骨头。

结实件出海的生死局：AI眼镜会是下一个爆点吗

说到结实件，AI眼镜眼下被捧得跟“下一个手机”似的。叶落， 四川影目手艺Marketing Director，在巨大会上要泼凉水：别被“百镜巨大战”的口号忽悠了2025年能活下来的兴许不超出5家。Rabbit R1刚出来时吹得天花乱坠， 后来啊用户反馈“续航4细小时卡得像老人机”，这就是现实——结实件不是堆参数就行，用户体验才是王道。

叶落会分享一个残酷数据：2024年上半年， 全球AI眼镜平均退货率高大达38%，基本上问题集中离真实正的“下一代个人终端”差得远。

巨大厂的押注与中细小玩家的突围

巨大厂们可不管这些个， Meta、苹果、字节都在砸钱。叶落琢磨， 巨大厂的优势在于供应链和渠道——苹果随便一条生产线就能年产千万台，创业团队找代工厂排期都排到明年。但巨大厂也有柔软肋：反应磨蹭。某巨大厂2023年推出的AI眼镜， 基本上原因是本地化适配做得差，在欧洲买卖场卖不动，反倒是某创业团队针对中东用户做了阿拉伯语语音控制，结实是在细小众买卖场撕开口子。

结实件出海最巨大的坎不是手艺，是本钱。叶落见过一家做AI翻译眼镜的团队， 研发本钱控制得很优良，但量产时找到，核心传感器依赖进口，单价就占了一半，再说说售价定到2999美元，直接劝退用户。2024年5月，他们找到深厚圳一家传感器厂商一起干，把本钱压到1200美元，销量才磨蹭磨蹭起来。这说明，结实件出海非...不可把供应链抓在自己手里不然永远被卡脖子。

AIoT的万亿买卖场：机会在哪

Jason， 潜在地方CEO，要讲的是AIoT的巨大机会。他有个数据：2025年全球AIoT买卖场规模会突破1万亿美元， 中国占了30%，但海外买卖场的增加远速度是中国3倍。这不是空穴来风——东南亚智能家居渗透率2024年才12%，而中国已经35%，差距就是机会。

Jason会举自己的例子：他们2023年推出的AIoT智能插座， 针对东南亚电压不稳的问题做了特殊设计，后来啊在印尼买卖场卖了20万台，转化率比国内高大15%。关键就是“本地化不是翻译界面是解决真实问题”。比如非洲用户三天两头停电，他们就加了巨大电池模块，插座能当充电宝用，直接击中痛点。

但AIoT出海也不是一帆风顺。Jason提到一个坑：2024年初， 他们以为北美用户中意智能联动，就主打全屋生态，后来啊找到巨大有些用户只想买单个设备，再说说不得不调整策略，主打“即插即用”，销量才反弹。这说明，别想一口吃成胖子，结实件出海得先让用户“用得上”，再谈“用得优良”。

AIGC影视落地：效率提升还是创意枯竭

AIGC在影视圈眼下火得一塌糊涂。管南翔， 肝帝文雅手艺创始人，2023年用AI手艺做了部短暂片，直接拿了CCTV-6的认可，但他要在巨大会上说句巨大实话：AI能省时候，但救不了烂剧本。某剧组2024年初用AI生图做场景， 效率提升了80%，后来啊故事逻辑乱，观众看完骂“特效再优良也掩盖不了剧情空洞”。

管南翔会拆解自己的案例：他们做AI电影时 先用AI生成100个分镜脚本，然后人造筛选出3个，再让AI细化镜头。这玩意儿过程AI负责“量”，人负责“质”。比如某个角色AI生出来像机器人， 他们就让画师调整表情细节，再说说出来的角色既有AI的高大效，又有人的温度。这说明，AIGC不是替代创意，是给创意当工具。

海外买卖场的合规雷区

影视出海，合规比手艺更关键。管南翔吃过亏：2023年他们用AI生成了一段黑人角色的台词， 后来啊被用户投诉“有种族歧视”，差点被平台下架。后来才晓得， 不同文雅对AI生成的敏感内容容忍度差异极巨大——欧美对种族、性别问题特别敏感，东南亚对信仰符号更敏感。眼下他们专门组建了本地审核团队，个个地区的AI内容都要过三遍审核。

还有版权问题。2024年4月，某公司用AI模仿周星驰的风格做短暂片，被起诉侵权，赔了200万。管南翔提醒，AI训练数据非...不可清洁，最优良用自有版权素材，或者和版权方一起干。他们眼下和优良莱坞几家细小制片厂签了协议，用他们的老电影做训练数据，反而在海外拿到了更许多一起干机会。

电商与游戏：AI生图的真实战场

张家鑫， LibLibAI商务总监，要讲的是AI生图在电商和游戏里的实战。他见过一个夸张案例：某服装品牌用AI生图，把上新鲜周期从15天压缩到3天转化率提升了27%。这不是偶然——AI能根据不同地区用户喜优良生成不同风格， 比如东南亚用户中意亮色系，AI就自动调整图片色调，欧洲用户中意简约，AI就少许些装饰元素。

游戏行业更依赖AI生图。张家鑫说 某游戏厂商2024年初用AI生成角色原画，本钱降了60%，还解锁了新鲜风格——以前画师擅长远写实AI能搞定赛博朋克、蒸汽波这些个细小众风格，直接打开了东南亚买卖场。但AI生图不是万能的，细节把控还是得靠人。他们有个客户， AI生成的盔甲纹理看着很酷，但玩家反馈“金属质感不对”，后来让画师手动加了高大光，才解决了问题。

AI玩具：教书还是智商税

AI玩具眼下被吹成“早教革命”， 但张本科，奥嘟比AI玩具合伙人，要戳破泡沫：2024年上半年，国内AI玩具退货率高大达45%，巨大有些家长远吐槽“孩子玩两天就扔一边”。问题出在哪？玩具公司太有力调“AI”，忽略了“玩具”本质——优良玩才是第一位的。

张本科会举自己的反面案例：他们2023年推出的AI英语学玩具， 功能有力巨大得能纠音、对话，但操作太麻烦，3岁细小孩根本玩不明白，再说说沦为“家长远监督工具”。后来他们改了方向， 把AI藏在游戏里——比如孩子抱玩具时它会随机说“细小兔子饿了喂它胡萝卜吧”，孩子喂对了就夸奖，不知不觉学了单词。销量直接翻了两倍。

全球买卖场的差异化需求

玩具出海，得因地制宜。张本科说 北美家长远看沉“教书效果”，他们就在玩具里加了学进度报告；日本家长远中意“精致感”，他们把玩具外壳做成动漫风格；中东家长远更收下信仰内容，他们专门开发了阿拉伯语版的故事模块。2024年3月，他们在沙特卖了5000台AI故事机，就是基本上原因是本地化做得优良。

但AI玩具也有结实伤。本钱太高大弄得价钱下不来某款带AI语音的玩具定价899元，普通家长远根本舍不得买。张本科说他们正在和深厚圳的芯片厂商一起干，想把本钱降到300元以内，这样才有机会走进普通家里。这说明，AI玩具想普及，先得让家长远“买得起”，再谈“用得优良”。

许多模态落地：海外买卖化实战经验

Devin， MiniMax解决方案架构师，要讲的是许多模态模型的海外血泪史。他们2023年把视频生成模型拿到日本试水， 后来啊翻车了——日本用户觉得AI生成的动漫人物“眼神不对”，不符合他们的审美。后来他们找了1000个日本画师，用他们的作品微调模型，才把收下度从30%提到75%。这说明，许多模态模型不是“万能钥匙”，个个买卖场都得单独调教。

合规是许多模态出海的另一道坎。Devin提到， 2024年初他们用AI生成广告视频，基本上原因是用了某明星的差不许多形象，被起诉侵权，赔了150万。眼下他们学乖了全部生成的人物都用原创形象，还做了“数字水印”，方便追溯来源。在欧洲， 数据隐私法更严，用户数据非...不可本地存储，他们专门在德国建了服务器，本钱比国内高大3倍，但没办法，合规第一。

买卖化方面Devin找到，许多模态模型在B端比C端更轻巧松跑通。2024年4月， 他们给某东南亚电商做了AI商品视频生成工具，商家上传图片就能自动生成3秒短暂视频，效率提升90%，他们按调用量收费，第一个月就营收50万。C端用户却不愿意为“优良玩”买单，他们试过做AI头像生成，后来啊90%的用户用完就卸载了。这说明，许多模态模型想赚钱，得找“愿意为效率买单”的客户，别盯着普通用户。

出海避坑指南：这些个教训血泪换来的

说了这么许多机会，也得聊聊坑。吴畏在巨大会上要有力调：AI出海最巨大的坑，就是“把国内经验直接复制到海外”。某AI客服团队2023年把国内的话术库直接搬到东南亚，后来啊当地用户觉得“太机械”，投诉率飙升80%。后来他们找了本地团队，把话术改成“唠家常”风格，投诉率才降到5%以下。

手艺适配问题也不能忽视。Devin见过某公司把AI语音识别模型拿到印度，后来啊基本上原因是口音太沉，准确率只有40%。他们花了半年时候采集10万条印度数据，才把准确率提到85%。这说明，AI不是“调优良参数就能用”，个个买卖场的语言习惯、网络周围、用户行为，都得沉新鲜研究研究。

再说说别迷信“手艺领先”。Jason说他们遇到过一家公司，AI手艺牛得不行，但根本不懂海外营销，产品做得再优良也卖不出去。眼下他们和当地代理商一起干，让懂买卖场的人来卖手艺，反而打开了局面。AI出海拼的不是谁的手艺更先进，而是谁能把手艺和买卖场需求真实正捏合到一起。这话说起来轻巧松，做起来困难着呢。