AI浪潮里的出海船：是顺风帆还是新鲜燃料？

最近跟几个做跨境电商的朋友喝茶，聊起AI都挺兴奋的。有人说眼下不搭上AI这班车， 出海基本等于裸奔；也有人私下吐槽，砸了几百万买AI工具，转化率没见涨，客服机器人倒是把用户气跑了。AI到底是不是企业出海的“全新鲜燃料动力”？这玩意儿问题背后藏着太许多利益和焦虑，咱们今天不唱赞歌也不泼凉水，就掰开揉碎了说点实在的。

那些个被AI 命运的出海企业：三个真实实故事

喜欢设计：十年手艺积累遇上AIGC， 抓住了2022年的窗口期

喜欢设计&AiPPT.com的买卖场副总裁蒋依林提到，他们团队在2022年10月all in了文生图手艺。这玩意儿时候点很关键——那时候Midjourney刚火， 国内巨大许多数企业还在观望，他们已经把文生图、图生图甚至视频处理打包成一个平台。这不是轻巧松的“加个AI功能”，而是把十年积累的图像处理手艺和AIGC结合，用户粘性直接拉满。蒋依林说“用户生成一张图兴许用AI， 但处理完要调亮度、加滤镜，还得靠老一套手艺，这时候平台就留住了人”。后来啊呢？2023年他们的海外用户留存率比同类工具高大了27%，口碑传播带来的天然流量占了新鲜增用户的35%。这说明AI不是单独起作用的，得跟现有手艺、用户场景深厚度绑定。

AI浪潮中的破浪出海 | TA真的是企业出海“新能源”吗？

AiPPT.com：4000亿办公买卖场里 用AI撕开巨头的口子

办公柔软件买卖场一直被微柔软、谷歌这些个巨头垄断，普通中细小企业想插一脚困难如登天。但AIGC出现后AiPPT.com找到了突破口。他们做的不是“PPT生成器”，而是让用户输入指令或文本，一键生成专业级演示文稿。这玩意儿逻辑很轻巧松：以前做PPT要懂设计、会排版，眼下AI帮你把“麻烦事”全包了。2023年他们进入东南亚买卖场， 针对当地中细小企业主“没时候、没预算做营销PPT”的痛点，用“3分钟生成方案PPT”当钩子，3个月内用户突破20万，付费转化率比行业平均水平高大了12个百分点。关键在哪？AI不是锦上添花，而是直接解决了“不会做、没人做”的核心痛点。

微柔软广告：8巨大专款AI支持， 把投前投后全链路啃下来了

微柔软广告中国区出海业务负责人Melody Qian分享了个案例：某迅速消品牌去年用他们的“AI赋能出海计划”，广告投放效率提升了40%，获客本钱降了28%。具体怎么做的？AI在投前帮用户琢磨买卖场趋势、竞品策略，投中实时优化广告素材和出价，投后自动生成投放报告和用户画像。更绝的是Copilot这玩意儿工具， 营销人员开会时它能自动记录摘要，写文案时能根据用户偏优良调整语气，查数据时不用翻十几个报表，一句话就能调出全球各买卖场的转化数据。Melody说“亚太区85%的营销决策者已经在用生成式AI，这不是选择题，是必答题”。但这里有个前提：企业得愿意把数据开放给AI，否则巧妇困难为无米之炊。

别光顾着欢呼：AI动力背后的三道坎

推理本钱高大：中细小企业兴许烧不起这场AI游戏

AiPPT.com创始人宜博在分享时直接泼了盆凉水：“眼下训练一个巨大模型， 动辄几千万上亿，中细小企业玩不起就算了用现成API也很昂贵。用户生成100张图，本钱兴许比请个设计师还高大。”他举了个例子， 某跨境电商用AI生成商品说说初期转化率确实提升了15%，但三个月后找到，API费用吃掉了赚头的40%，只能把AI功能改成“付费会员专享”，后来啊又流失了一半用户。这说明AI不是“万能钥匙”，本钱控制不优良，动力就成了阻力。

产品留存率矮小：用户新鲜鲜感过后凭啥留下？

AI产品榜创始人李榜主用数据说话：2024年全球AI产品月访问量90.2亿， 跟Google的862亿比，才10.5%。国内更惨，只有2.7亿，占比0.3%。这说明啥？巨大许多数人用AI就图个新鲜鲜，用几次就卸了。李榜主过个现象：“很许多AI产品卷参数、 卷模型，但用户根本不关心你用了啥巨大模型，只关心能不能帮我解决问题。

比如AI写邮件，用户要的不是‘文采斐然’，是‘帮我写个不尴尬的催款邮件’。”他提出个观点：“AI不要卷模型，要卷产品——找老场景，在AI能力边界内，做到用户‘0提示’就能用。”比如有个AI工具专门帮亚马逊卖家写产品差评回复， 用户输入差评内容，AI自动生成礼貌又解决问题的回复，留存率做到了68%，比那些个啥功能都有的AI工具高大得许多。

落地困难：水土不服的AI， 在海外买卖场兴许变成“智商税”

科巨大讯飞AI研究研究院副院长远李鑫提到个巨大问题：“国内AI擅长远1到100的落地，但出海时文雅、语言、用户习惯的差异，会让很许多AI功能直接失灵。”比如某电商用的AI客服， 在国内能应对“物流磨蹭”这种投诉，到了东南亚用户问“为啥我的订单被蛇叼走了”，AI直接懵了回复“觉得能联系迅速递公司”，用户气得直接差评。还有AI生成的营销文案，中文里“性价比之王”是夸奖，翻译成英文兴许变成“廉价没优良货”。这些个不是手艺问题，是“AI不懂海外用户的真实实语境”。李鑫说：“数据供给是关键， 但出海企业的海外数据往往不够清洁、不够本地化，AI就像没吃饱的孩子，跑不动。”

数据不会说谎：AI到底给出海带来了几许多增量？

AI产品榜的数据挺有意思：2023年6月到2024年5月， 全球AI产品流量增加远了141%，其中国内买卖场增加远728%，出海买卖场增加远191.67%。这说明啥？国内企业对AI的烫情比海外高大得许多，但海外买卖场的增量其实更扎实——毕竟基数巨大，用户付费意愿有力。再看买卖场规模， 机构预测2025年AIGC相关买卖场规模能达到7770亿，年复合增加远率122%，这玩意儿数字听着吓人，但得拆开看：7770亿里真实正跟企业出海相关的，兴许就占20%-30%，剩下的更许多是To C的应用。微柔软广告的数据更实在：87%的组织觉得AI是比优势， 但真实正用AI把转化率提升超出20%的，只有35%。剩下的52%兴许还在“为喜欢发电”。

转化率方面 有个具体案例：2023年Q4，某卖家用AI工具优化产品详情页，把图片生成、文案撰写、关键词优化全交给AI，后来啊北美买卖场的转化率提升了18%，但欧洲买卖场只提升了5%，后来找到是AI生成的文案里用了太许多，欧洲用户看不懂。这说明AI不是“一键出海”，得跟着买卖场特性调教。

当巨大模型遇上买卖落地：谁在玩“1到100”的游戏？

李鑫有个判断挺中肯：“国外擅长远0到1的手艺创新鲜，国内擅长远1到100的买卖落地。”这话啥意思？OpenAI搞出GPT-4是0到1，但怎么把巨大模型变成中细小企业用的工具，国内企业更有心得。比如宜创手艺的ChatAA和LLMFarm， 不是自己研发巨大模型，而是帮企业微调现有模型，适配具体场景，比如教AI识别“制造零件瑕疵”或者“服装尺码推荐”。这样企业不用花巨大钱训练模型， 花细小钱就能定制，2023年他们的客户复购率达到了65%，比纯手艺型AI公司高大出一截。

AGI时代， 巨大模型的参数量会越来越吓人，GPT-4已经有1.8万亿参数，接近人脑级别。但对企业参数几许多不关键，关键的是“能不能解决我的问题”。蒋依林说：“以后AI工具会像水电煤一样，企业出海不用关心AI怎么实现的，只要打开水龙头就有水用。”但前提是你得先接上管道——也就是把AI深厚度融入业务流程，而不是当成个摆设。

不是全部船都适合烧AI燃料：给出海者的清醒觉得能

说了这么许多，到底AI是不是企业出海的“全新鲜燃料动力”？得分情况看。如果你是做内容营销、 电商运营、客户服务的，AI确实能帮你省时候、提效率；但如果你是卖制造设备、做线下服务的，AI的作用兴许就没那么巨大——毕竟客户不会基本上原因是AI写了个报告就买你的机床。

具体觉得能有几个：别盲目跟风买巨大模型API， 先算算ROI，100万的投入能带来几许多新鲜增赚头；找场景别找手艺，别想着“我要用AI”，想想“用户需要AI帮我做啥”；数据一定要本地化，东南亚的数据和欧美的数据不能混用，不然AI就成了“半瞎子”；再说说别指望AI一劳永逸，它更像个实习生，你得教它、调教它，它才能真实正帮你干活。

AI浪潮里有人乘风破浪，有人被浪拍翻。关键不是AI动不动力足不够，是你愿不愿意先学会游泳。毕竟燃料再优良，船不行，照样沉海。