全球化 AI 竞争中的技术布局与壁垒构建

四家公司、四种全球化阶段，最后指向了一个比大多数人想象中更“笨”的答案

这是非凡大赏杭州 AI WEEK 上的一场趋势圆桌，主题是「全球化 AI 竞争中的技术布局与壁垒构建」。

上台的四位嘉宾，来自四个完全不同的全球化阶段：

郑瀚，InfronAI CTO。他们公司是 24 年成立的 SaaS 企业，提供全球 AI 模型路由 API，主攻北美 To B 市场，目标客户是每月消费 30—50 万美金的企业客户。销售和 BD 团队 base 在湾区，研发总部在杭州。

Wendy，Star Shine 联合创始人。他们做 AI 情感陪伴，聚焦日本市场，已完成产品开发和测试，4 月准备在日本正式上线，下一步辐射韩国。是四位里体量最小、阶段最早的团队。

高舟，中聚智能 CEO，base 香港和福州。从 Infra 中间层转型到应用层，现在主推两款产品：针对企业微信赛道的客服与 Marketing Agent，以及面向 Shopify 卖家的出海 SaaS 平台。

李文涛，Akamai 亚太区云架构师总监。Akamai 是 1998 年创立于 MIT 的全球化公司，CDN 的主要发明者之一，4400 多个机房、130 多个国家覆盖，承载全球互联网流量的 20%。是四位里全球化程度最深、时间跨度最长的玩家。

主持人是齐薇，增长 Studio Rockbase 创始人，帮助国内科技和 AI 公司做出海增长。

四家公司，从刚刚上线前到运营了 27 年，格局跨度极大。但他们聊到最后，汇聚到了同一个答案——那个答案，比大多数人想象的要“笨”得多。

出海创业公司有一个默认剧本：Day 1 就 Go to 北美。因为那里付费能力强，用户质量高，AI 产品爆发最早。

Star Shine 没有跟这个剧本走。

当初团队内部讨论要不要去欧美，Wendy 回忆，这是「讨论最激烈的话题」。最终他们放弃北美，选了日本，理由拆开来有三条。

第一条，发达市场里找竞争洼地。 北美 AI 情感陪伴赛道已经有 Character.AI 那一批公司打出来了。硬件端也有做得很成熟的玩偶型 AI 陪伴产品。一个小团队进去，优势有多少？Wendy 的判断是——欧美市场竞争密度太高，我们的核心优势稍微弱了一点。

第二条，日本 AI 渗透率是发达市场里最低的。 到底低到什么程度？主持人齐薇当场给了个现场旁证：「我这个月刚去了一趟日本，去参加他们的展会和 AI 活动，发现展出的产品感觉跟我 10 年前看到的差不多。90% 是 To B 产品，里面围绕文档整理、公司 Workflow 搭建。」日本本土的 AI 供给，跟中美的发展已经不在同一个 Level 了。这才是真正的机会窗口。

第三条，日本市场给了足够长的进入期。 AI 渗透率低，意味着大厂不会第一时间涌进来。Wendy 说：「这给我们进入日本市场留足了一个比较长的进入期，争取了很好的时间点。」

逻辑上听起来很清晰。但有一个关键问题：进入一个市场，和在里面活下去，完全是两回事。

日本是个易守难攻的市场——这是圆桌上的共识。一旦用户认可了某个产品，轻易不换；但他们对新产品同样极度谨慎。

那怎么破局？Star Shine 现在的打法，乍一听有点出戏。

「我们去线下，像秋叶原这样的二次元店里，跟店铺合作让他们帮我们发宣传传单。还会去找一些在校大学生，让他们去给我们发广告。」

Wendy 说，原本对这种「太老土」的方法没抱太大期待。结果发现：通过传统广告方式转化出来的用户，在平台上留存是最高的。

这个结论反直觉，但有内在逻辑。日本用户本来就不习惯被互联网流量轰炸，大量买量的北美打法在日本很难跑通。相反，那些经由真实的线下场景、真实的社区关系接触到产品的用户，进来时的动机更明确，更愿意留下来。

齐薇在这里补了一句话，值得单独记一下：「日本的线下是一个可跟线上流量匹敌的市场。有对日本市场感兴趣的，可以多尝试线下的一些渠道。」

日本市场还有一个陷阱：招人。Wendy 没有亲历，但她了解过很多同行。有一个团队，「大刀阔斧半年内在日本招了 100 个人，但发现效率和技术迭代能力远不如中国团队」。后来创始人要裁员，才发现日本的劳动法极其严格，正式员工几乎无法辞退。这个决定，让公司差点面临倒闭。

Wendy 的建议是：至少要有三年的准备周期。第一年的目标应该是以最快速度实现少量现金流为正，不能走太烧钱的路线。

InfronAI 走的是另一条路：直接进北美，做 To B。

郑瀚提到，他们每天早上 7 点要跟西海岸团队开会。齐薇在旁白里补了一刀——「没有半夜 12 点或者早上 7 点开会的，不敢叫自己是全球化团队。」

做 To B 基础设施，跟做 To C 应用出海，本质上是不同的战争。

C 端用户切换一个购物 App，决策成本极低，可能就是个人习惯的问题。但一个企业要换一家 API 供应商，通常要经历一到两个月——研发团队评估、财务团队审批、整体决策链路走完。这意味着，To B 的每一次切换都是高摩擦、高成本的，一旦成交，客户粘性也相对更强。

他们在湾区打客户的三板斧

第一斧，Hacker House。 租了一栋 Airbnb 大别墅，每天晚上搞活动——请人喝酒、开 Workshop。这样在湾区约咖啡 BD 的时候，很多人会说「听说过你们，参加过你们的 Workshop」，拉近关系的成本大大降低。

第二斧，共同好友网络。 北美用户非常看重 Connection。郑瀚说：「很多人上来会先问有没有共同好友。」他们打的牌是合伙人里有 YC 的 Portfolio——大家都是 YC 校友，认识同样的 VC，信任基础马上就有了。

第三斧，24 小时响应覆盖。 OpenRouter 没办法提供 24 小时服务。而 InfronAI 在杭州和湾区各有团队，时差刚好倒过来——北美客户遇到问题，杭州那边正好是工作时间，可以随时接手。

郑瀚举了一个例子：「前段时间有个日本的音频大模型，必须用日本本土信用卡才能买，客户搞不到。我们当天下午就搞定并帮他接入，这对用户来说是个 Surprise。」

这种「Surprise」不断发生，客户就会把企业战略拿来跟他们 Share。「我们是做基础设施的，必须跟用户业务深度绑定。这种人与团队之间的认可，以及 24 小时服务，就是我们的壁垒。」

中聚智能做的是 Shopify 赛道上的客服与销售 Agent，服务两类客户：国内做跨境电商的团队，以及 Shopify 平台上的北美本地卖家。

大多数人会觉得，服务外国客户更麻烦。高舟的答案完全相反。

「反而是服务国内客户面临的挑战会更多。他们的需求好像一直在变化。」北美本地客户接受的是标准化产品——自己配置 Agent、知识库、SKU，整条链路傻瓜式完成，当地可能只需要一个 Support 即可。

「国内客户就会有很多定制化的需求，虽然不一定是真正的需求，但他希望有这个功能。」

齐薇听完忍不住：「看来我们中国人还是挺难搞的啊。」

不过高舟也说，国内这帮用户有个意想不到的价值：「他们可以给我们带来很多以前没有想到的痛点，我们可以把这些变成标准化功能。」——再推给海外客户时，产品成熟度已经磨出来了。

关于全球化的合规问题，高舟的态度很直接：「最底层的逻辑不是要面对税务或法律合规的问题。这些相对标准化，找到专业的人去做就 OK 了。我最 Focus 的还是产品：到底有没有真正帮用户解决他的问题。」

这句话听起来简单，但在很多出海讨论里反而是被忽略的起点。

Akamai 的故事有点特殊。它不是在「如何出海」，而是在「如何以不变应万变」——用一套 27 年积累的全球分布式平台，帮其他企业出海。

李文涛介绍，Akamai 已经在 130 多个国家建立了本地网络能力、运营商互联以及合规化运营基础，全球 4400 多个机房，和 1200 家运营商有深度合作，目前承载全球 20% 的互联网流量。出海的各行业头部客户，基本都是它的客户。

在 AI 时代，它的新动作是把英伟达最新的 Blackwell GPU 算力部署到互联网边缘。

「边缘平台距离全球 90% 的用户只有一个网络跳跃，十个毫秒的延迟。」

为什么这很重要？如果你的业务对实时性要求高——情感类交互、物联网汽车、实时游戏——就需要把算力部署在离用户更近的地方。就近处理本地数据，不仅合规，还能提升用户体验和个性化程度。

在成本这件事上，李文涛提了一个常被创业者忽略的陷阱：云厂商的价格设计是指数型增长的。 你从 0 到 1 用着很爽，可能还有 Credit 补贴；但规模一扩大，成本曲线会突然变得很陡。「CTO 和技术同仁在 Day 1 就要考虑如何跟云厂商解耦，不要过度依赖单一厂商，应用要多云友好，拥抱开源。」

还有一条来自黄仁勋 GTC 上的预判：「未来 AI 推理成本会比训练高一万倍。」做长期运营时，怎么构建可扩展的推理架构来大幅降低 Token 成本，这是从 Day 1 就该想清楚的事。

讨论到最后，齐薇问了这场圆桌最核心的一个问题：你认为自己最难被竞争对手复刻的壁垒是什么？

高舟最直接，也最颠覆：「在 AI 时代，我觉得没有任何东西是有壁垒的，特别是技术壁垒。」

他做量化交易快十年，核心是量化策略。策略本身不是壁垒，壁垒是「这个策略在跟市场磨合当中的动态更新过程」。回到 AI 产品上也一样——产品不是终点，产品 + 市场 + 数据 + 迭代 + 最新技术的持续结合，才是壁垒。而且「壁垒一定是动态的，当下是壁垒，过三六个月就不是了」。

郑瀚用自己见过的现象做了注脚：「只要新大模型一出来，你们家后台的流量断崖式下降。以前谈什么 Prompt Engineering 的壁垒、工程化壁垒，在新模型出现的一瞬间全部消失。」

他的应对解法是：每天花 60% 的时间在客户身上。 不是写代码，不是想产品功能，是在客户身上。当你对客户的响应足够快、足够深，客户就会把企业战略的秘密告诉你，你就进入了一个比技术护城河稳固得多的地方——关系护城河。

Wendy 的答案是时间。在日本，你能活过一年，能走完商业闭环，本身就是壁垒。「现在很多创业团队活不过一年就死掉了，这种状态在日本市场不合适。」产品力是门槛，但长期持续的市场耕耘和非常深刻的用户洞察，才产生真正的自然增长和高用户粘性。

李文涛说的是规模加时间的乘法：27 年的全球基础设施积累，每一条运营商互联、每一个本地合规的证书体系、每一个客户踩过的坑，都是竞争对手没有办法短期复制的东西。

四个答案，说的其实是同一件事：速度与关系，时间与深度。没有一个人说技术。

某种意义上，这场圆桌的结论，跟大多数人对「科技出海」的想象是相反的。

大家以为 AI 出海是：更好的模型、更酷的产品、更快的技术迭代……然后换来一条漂亮的增长曲线。

这场对话告诉你的是：去日本，先想好你能不能撑过三年；去北美，先把 Hacker House 开起来；做 To B，把 60% 的工作时间花在客户电话上；做基础设施，今天就想好怎么跟云厂商解耦。

高舟说了一句话，值得单独记下来：「我们不再想着改变世界，而是先挑战一个行业的小痛点。」

你现在做的市场，能撑过三年吗？

齐薇：特别感谢四位嘉宾，我们可以一起来圆桌分享。刚刚也简单的自我介绍了一下，我们 Rockbase 是帮助这些国内的科技跟 AI 公司去做去海的这样的一家增长的 studio。那我们现在在座的四位呢，都是在不同的全球化的这个阶段。在开始之前呢，我们可能先简单介绍一下。我们有在日本、日韩市场做 AI 情感陪伴的 Star Shine。那我们有做全球的 AI 模型路由的 InfronAI。我们也有从中国的企业服务走向海外的中聚智能。然后我们也有全球 400 个节点、年收已经到了几十亿美金的 Akamai 这样的全球化公司。这四个公司从全球化的阶段跟量级也是非常不一样的。所以我们今天就来聊聊一个共同的主题，就是我们如何在全球化 AI 竞争中去构建我们的壁垒。开始之前，我们先请每位嘉宾一句话介绍一下你们的公司，还有你们自己，以及你们在全球化的这件事情上都做到了哪一步。我们先从这个顺序开始吧。

郑瀚：大家好，我叫郑瀚 Andrew。我们公司是24年成立的一家 SaaS 公司。目前我们做的事情是提供 API。也就是说今天不管大家开发应用是接入大语言模型还是多模态的模型，亦或是搜索的 API，我们的平台提供一站式的接入。包括全球路由的稳定性可以做到 99.99%，以及最高七折的折扣。相比于像我们的一些竞争对手，像 OpenRouter 这家北美的企业，其实我们在湾区也跟他们的 CTO 聊过。OpenRouter 主要瞄准的是一些开发者客群，服务于长尾的 C 端用户。那我们更多是专注于 To B，也就是一个月消费在 30 到 50 万美金这个量级的客户。我们主要客群是北美，我们的销售和 BD 团队目前 base 在北美，然后杭州是我们研发的总部。基本上这是我们现在的一个情况。

Wendy：大家好，我是 Wendy。首先非常感谢非凡和吴老师的邀请，能够来到杭州跟各位同行们交流。那跟这几位老师相比的话，我们是一个非常小的初创公司，规模还比较弱小，但也很开心有机会在这里跟大家分享。先介绍一下我们公司的产品，我们主要是做 AI 情感陪伴，目前主要聚焦是在做日本市场。我们现在其实已经完成了一些产品的开发和测试，应该在 4 月份就会在日本正式上线。我们下一步可能也会去辐射韩国市场，所以第一步主要是以日韩为主，大概是这样的一个阶段。

齐薇：好的，谢谢，我们下一位中聚智能。

高舟：大家下午好。我介绍一下我们公司，目前我们主要 base 在香港跟福州。我们在 23 年到 24 年主要是在做 Infra 的部分，做一些中间层的开发，类似于像 Dify、Coze 这样子的。然后在 25 年，我们主要聚焦在客服与 Marketing 的 Agent 这个部分。现在我们主要有两款产品在市场上提供给大家使用。一款主要是针对企业微信赛道的客服跟 Marketing 的 Agent。还有一款是海外部分，主要针对 Shopify 这个赛道，为 Shopify 的卖家提供客服跟销售 Agent 的 SaaS 平台。所以我们算是除了大模型以外，从中间层到应用层基本上都有涉及。大概就是这样的一个情况，谢谢。

齐薇：好的，我们邀请下一位 Akamai 的架构师总监。

李文涛：大家好，我叫李文涛，我是 Akamai 亚太区云计算架构师团队的负责人。我们是一家总部在美国波士顿的公司，1998 年创立于麻省理工学院。我们的工作是利用一个全球化的平台帮大家解决互联网的性能、安全性和可靠性的问题，让大家的业务可以更快地推向全球、推向海外。在 AI 时代，我们为大家提供了全球化的 AI 算力。通过和英伟达的深度合作，我们把最新的 Blackwell GPU 算力提供给大家，帮助中国的企业更快地出海，把我们的 AI 应用、Agent 拓展到海外市场，做到更快、更合规，而且有更高的 ROI。谢谢。

齐薇：好的，我补充一点，文涛总比较谦虚，我才知道 Akamai 的 Founder 是 CDN 的主要发明者之一，非常牛的一家公司。说到全球化，我自己本身是做增长的，所以全球化或者本地化对我们来说是一个逃不掉的词。我们经常说 AI 公司很多时候 Day 1 就 Go to 北美了，因为北美的付费能力很强，用户质量很高。但是也有很多像 Star Shine 这样的公司，在日韩这样的市场，其实可能是更有潜力的，跟产品与文化属性结合起来会更有深度，更有机会。所以我们第一个问题，想深度采访一下 Wendy。为什么你们会选择日本作为 AI 情感陪伴的第一站？我们知道 AI 情感陪伴在日本，不管是软件还是硬件，都是竞争非常激烈的赛道。软件我们有之前像 Character.AI 那一波公司，硬件有很多做得非常好的玩偶型 AI 陪伴产品。所以想问问你们为什么选择日本？以及你们现在做日本市场时遇到的最大问题是什么？

Wendy：其实这个问题也是一直困扰着我们做决策的一个非常重要的点。到底为什么应该选日本？很多同行都去了美国，为什么我们不选中东、不选东南亚？这是当时我们内部团队探讨最激烈的一个话题。总结下来主要有三个原因。第一个点肯定是要选一个有增长潜力，而且是能长期持续增长的市场。判断下来最优的肯定还是欧美和日本。这些地方是发达经济体，经济比较成熟，合规性规范程度比较高。对一个初创企业去到那里，看起来成本很高，但实际上踩坑的成本是最低的。第二个点就是它的付费能力和整个用户生态非常好，不管是 B 端还是 C 端，跟国内是完全不一样的。所以我们综合长远发展和整体市场需求来看，日本的潜力应该是除了欧美之外最大的。那为什么我们把欧美排除掉了？刚才也说到我们很多同行，包括 AIGC 这一代的核心大应用其实都集中在美国。如果让我们一个小团队跟他们去拼欧美市场，我们的核心优势可能稍微弱了一点。第三个点就是要考量市场机遇。24年成立公司时，我们去比对了欧美市场、日本市场和亚洲市场同类产品的发展情况。我们判断下来发现，日本市场的 AI 渗透程度是最低的，产品模型和形态也相当初级。这给我们进入日本市场留足了一个比较长的进入期，争取了很好的时间点。如果能有一个长期的生存空间，我们可能更聚焦于日本市场。这也是考虑到目前团队的综合竞争优势和市场给予的空间，包括一些大厂不可能去涉足的地方，我们才有发展的机会。所以综合考虑我们还是选择先进军日本。

齐薇：好的，谢谢 Wendy 的分享。说到日本市场，我这个月刚去了一趟日本，我非常有感触。日本市场在 AI 端产品的供给上其实是比较薄弱的。我去参加他们的展会和 AI 活动，发现展出的产品感觉跟我 10 年前看到的差不多。他们好像套了一个 Agent 的名号，但实际上产品称不上是非常的 AI-native。比如展会 90% 都是 To B 的产品，里面可能还是围绕文档整理、公司 Workflow 的搭建。所以日本本土的供给跟中美 AI 的发展已经不在一个 Level 了。这确实对中美创业者是个较大的机会。但同时我想深度问一问，做日本市场的时候，我们都知道这是一个易守难攻的市场。一旦日本用户认可了你这个产品，他不太会轻易换，因为他们有所谓的忠诚度，但同时他们对尝试新产品和新服务也非常谨慎。所以我想问的是，你们现在的这个阶段，有没有尝试一些在日本本土市场比较好突破的增长方式？

Wendy：是这样的，我们对日本的情感类、软件类、社交类产品做过很多研究。我们发现日本增长其实是一个需要长期耕耘的过程，确实没有那么快见效。比如欧美可能是大量投流，几天之内就会有很大的用户量，但这种模式在日本很难跑得通。这就需要你能有一个持续深耕的能力了。我们现在选择的一些增长方式，大家可能会觉得有点太过老土了。但往往这些传统的方式，在日本多少效果还有点出其不意。刚才也跟齐老师在分享，我们怎么做推广呢？我们可能是地推模式。传统到比如我们会去线下，像秋叶原这样的二次元店里，跟店铺合作让他们帮我们发宣传传单。还会去找一些在校大学生，让他们去给我们发广告。但我们发现通过这种传统广告方式转化出来的用户，反而在我们平台上留存是最高的。

齐薇：是的，日本的线下是一个可跟线上流量匹敌的市场，有对日本市场感兴趣的可以多尝试一下线下的一些渠道。谢谢 Wendy 的分享。下一个问题想给 Akamai 的架构师总监李文涛。作为一个有20多年全球化经验的老兵，你们回看过去的25年，认为全球化最关键的一步是什么？在 AI 推理的现在这个战场上，你们认为现在的全球化策略跟当年去做 CDN 的时候有什么本质的区别吗？

李文涛：Akamai 是 CDN 的发明者，创立初衷就是要解决互联网等待的问题。我们希望大家可以在网上很流畅地看高清视频、购物，非常流畅地和网站、APP进行交互。所以我们在创始之初，就注定了我们是一个全球化运营的公司。在过去的 27 年里，我们把基础设施拓展到了 130 多个国家，一共有 4400 多个机房。我们也和全球的 1200 家运营商有深度的合作。这样我们在各个主要的国家构建了本地的网络能力、与运营商的互联、以及本地合规化的长期稳定运营能力。这个 27 年的积累还是蛮丰富的。中国企业出海的目标除了欧美、日韩、澳洲这些发达国家，在一带一路国家像中东、中亚等也都有我们平台的覆盖。所以我们是一个很全球化的平台，可以帮大家一下子触达全球用户。不仅如此，我觉得平台是一个方面，我们对人的重视也是很高的。我们各个主要的国家都有本地化的团队去服务客户在当地的业务和运营，甚至提供信息安全、合规性方面的咨询辅助服务。我觉得平台加上我们的人员经验、本地运营经验，是我们比较大的一个区分点。

齐薇：嗯，谢谢。确实当我们提到全球化或者本地化的时候，我们的方式其实很不一样。刚刚 Star Shine 分享的是 To C 的打法，那 Akamai 完全是一个 To B 平台的打法，加上本地化团队运营。确实全球化我们可以做得很深入，比如在日本很多时候甚至需要一个本地化的代言人。当我们中国人或者美国人去日本推产品时，不一定有日本人代言好使。那也有很轻度的一些打法，就是不需要本地团队员工，在中国就可以做 Global 的生意，把本地渠道、增长、推广开好。下一个问题我想问一下中聚智能的 CEO 高舟。对于中聚智能来说，企业服务本身就带着非常强烈的本地属性。比如财税法规、合同每个国家都不一样。刚刚提到我们在做全球化布局主要做 Shopify，北美占比多。相比于 To C 服务，企业服务的这种产品，你们是怎么去做这种全球化的第一步的？比如面对不同国家财税要求不一样，你们现在是日本和北美市场，下一步还会选择其他市场吗？

高舟：OK，谢谢。其实对于我们来说，很重要的一点倒不是说要面临税务或法律合规的问题。因为本身我们在成立公司做这个赛道的时候，这些问题就已经解决了，而且这些问题相对是比较标准化的。你找到专业的人去帮你做这个事情其实就 OK 了。最底层的逻辑还是说我们要第一把产品做好，就是这个产品真正能解决用户什么样的问题。至于海外合规这些部分，找到合适的专业人士来做就好了。所以这一块倒不是我最 Focus 的部分，我的点是聚焦在我的产品到底有没有真正帮用户解决他的问题。

齐薇：OK，我觉得这一点是很核心的问题。因为你们现在的客户主要是 Shopify 的用户，可能大部分是国内做跨境电商出海的这波用户。实际上这波用户的痛点确实在于解决跨境电商的技术服务，而不是各个国家的差异上。那可不可以简单介绍一下，你们在服务本地化的跨境出海团队，跟合作服务 Local 团队（比如美国本土做电商的团队），会有什么不一样吗？

高舟：其实大家的需求都是一样的，因为面对的群体是一样的。虽然 Local 的开店 Owner 可能是美国人，国内的可能是我们中国人，但他们面对的客户群体差不多。所以从产品功能上来说，大家需求是一样的。但我们在服务这两个群体时会发现，实话讲，反而是服务国内客户面临的挑战会更多。因为他们的需求好像会一直变化。海外的话，因为我们是一个非常标准化的产品，用户可以很傻瓜式地去配置 Agent、知识库、SKU，整条链路都可以自己做完。但国内的客户就会有很多定制化的需求，虽然他不一定是真正的需求，但他希望有这个功能。所以在国内很多时候需要匹配地推的 Sales 去服务他们。反而我们在海外服务北美的客户，可能在当地只有一个 Support 就可以了。只要帮他们解决注册流程或绑定店铺时出现的 Bug，他们不会有太多其他的需求。我觉得好处是国内的这帮用户可以给我们带来很多以前没有想到的痛点，我们也可以把这些变成标准化功能。各有利弊吧，但我们都会去很好地服务他们。

齐薇：OK，看来我们中国人还是挺难搞的啊。刚刚聊的其实都是应用层跟服务层的出海，那 InfronAI 做的事情有点不一样，你们做的是全球 AI 模型管道层。你们跟 OpenRouter 其实有点不一样，他们更多聚焦在独立开发者群体，你们已经在本地做很多 To B 的生意了。刚刚郑总说他们 7 点钟就要起来跟西海岸团队开会，我说没有半夜 12 点或者早上 7 点开会的，不敢叫自己是全球化团队。你们在做 AI Infra 基础设施产品服务的时候，跟应用层的全球化最大的区别是什么呢？做北美市场跟做欧洲或日韩会有什么不一样吗？或者技术和服务上有什么不一样？

郑瀚：我把这个问题拆成几块来分析。首先我们今天是做 To B 的生意，不管在国内外国，To B 跟 To C 会有区别。第二个，我们的产品是一个偏基础设施的产品。作为用户来说，切换一个购物类 App 决策成本不高，只是个人习惯或文化的问题。但对于一个企业来说，切换一个 API 供应商，一般要经历一到两个月的时间。To B 的决策流程比较长，需要经过研发团队、财务团队及整体决策的考量。我们在北美的打法叫“BC 同源”。首先我们在湾区有自己的 Office，搞了一个叫 Hacker House 的东西，就是租了一个 Airbnb 的大别墅。每天晚上搞活动，请大家喝酒、做 Workshop。这样我们在湾区去 BD、跟别人约 Coffee 的时候，很多人会说听说过我们，或者参加过我们的 Workshop。这在 To B 的 BD 过程中还是蛮有用的。第二个是北美用户比较看重 Connection。很多人上来会先问有没有共同好友。我们现在打的牌是，我们合伙人里有 YC 的 Portfolio，这样大家很快就能拉近联系。大家都是 YC 校友，认识同样的 VC，再加上我们产品力上的服务。对于 OpenRouter 来说，他们没办法提供 24 小时服务，但我们杭州和湾区两个团队刚好时差倒过来，可以为北美用户提供 24 小时的技术响应。这就是我们在湾区现在打客户的三板斧。

齐薇：感谢分享，这是一个非常好的 Topic，叫做 How to build in 硅谷，给我们打下了一个很好的模板。刚刚我们聊了全球化的差异及如何走出去，下一步我想聊的是：怎么去构建我们产品在全球化竞争里面的壁垒？整个全球化竞争不仅面临中国出海者，还有来自全球的竞争者。我想请每位嘉宾花两三分钟分享一下，你认为你们自己最难被竞争对手复刻的壁垒到底是什么？

Wendy：因为我是最年轻的团队，所以我先来。日本市场我们还没大面积推广，只能说在摸索中有一些心得。在日本市场进入的门槛还是很高的，很难通过大量买量的方式去拉新。怎么让客户通过自然方式留存是个考验。产品力肯定是入门门槛，但如果能在日本长期持续，真正的核心壁垒就是要有一个不断迭代并长期在这个市场深耕的能力。现在很多创业团队活不过一年就死掉了，这种状态在日本市场不合适。第一年的目标可能是以最快的速度实现少量现金流为正，不能走太烧钱的路线。一旦形成商业闭环，未来才有可能在本地扎根。给想出海日本的企业一个建议，至少要有三年的准备周期。产品力和技术是门槛，但最重要的还是要能长期持续耕耘，并且有非常深刻的用户洞察。这才能产生未来自然增长和高用户粘性。

齐薇：这个回答非常好。据我这两年对日本市场的了解，日本市场比想像要难做很多。并不是因为供给差，你的产品就一下子可以占领市场，耐心是非常重要的。接下来请中聚智能高舟来分享一下，你认为最难被超越的壁垒是什么？

高舟：其实我一直有个观点，在 AI 时代，我觉得没有任何东西是有壁垒的，特别是技术壁垒。我自己做量化交易快十年了，核心的部分是量化策略。大家都在用策略，但真正的壁垒应该是这个策略在跟市场磨合当中的一个动态更新的过程。回到产品本身，真正的壁垒是产品吗？不一定。真正的壁垒应该是你这个产品在跟市场反复打磨的过程中，积累的数据、迭代以及跟最新技术的结合。我们刚开始做 Infra 时也想打造壁垒，但那时候 Dify 等等已经开始起来了。回看以前的想法，壁垒一定是动态的，当下是壁垒，过三六个月就不是了。所以壁垒一定是你产品跟市场不断打磨中形成的机制。

齐薇：确实是，技术迭代的速度实在太快了。当底层模型和技术能力更新时，两三个月前做的东西可能就被颠覆了。这需要团队不断抓住技术与市场作用去迭代。我想采访一下 InfronAI 的 CTO 郑瀚，在 AI 中间层或基础服务赛道里，除了销售端和市场端，我们在技术能力和服务上会有什么差异化或壁垒吗？

郑瀚：在 AI 时代，认知和产品迭代真的是以周为单位在变化。今天新的大模型出来了，比如 Claude 3 出来了，别的模型马上就没流量了。新技术一出来，用户会拥抱新技术，忠诚度几乎为零。所以产品、技术、UI 审美这些都是基本的，如果不行根本没机会谈。我们觉得我们的壁垒在于每天花 60% 的时间在客户身上。客户遇到问题，比如想找新的模型，他会第一时间来找我们。前段时间有个日本的音频大模型，必须用日本本土信用卡才能买，客户搞不到，我们当天下午就搞定并帮他接入，这对用户来说是个 Surprise。这种事情不断发生，我们跟客户的连接越来越紧密。他们会把企业战略跟我们 Share。我们是做基础设施的，必须跟用户业务深度绑定。这种人与团队之间的认可以及 24 小时服务，我觉得就是我们的壁垒。

齐薇：好的，那我想问一个问题，是不是在这个时代，除了把事情做重做深没有别的捷径了？

郑瀚：确实变化太快了。我再分享一个例子，我们跟字节跳动和一些模型厂商聊的时候，大家感受很深的一个现象是：只要新大模型一出来，你们家后台的流量断崖式下降。以前谈什么 Prompt Engineering 的壁垒、工程化壁垒，在新模型出现的一瞬间全部消失。所以大家只有更快、更深地拥抱市场，跟客户深度在一起。你才能不断动态维持 PMF，要不然很快 PMF 就会消失掉。

齐薇：好的，谢谢。刚才三位分享了本地化时壁垒的创建，或者说如何把服务做得更深。那作为 Akamai 来说，已经有 27 年历史了，在平台、渠道、客户关系上有很多壁垒。但在这个赛道不断有新玩家出现，新技术出现时，你怎么去维护好自己这套壁垒？

李文涛：我觉得 Akamai 的区分度主要是全球化的服务经验和全球化云平台两方面。服务经验角度，Akamai 承载了全球互联网流量的 20%。中国出海的各行业头部客户都依赖我们的全球化平台。我们希望帮大家出海过程中利用这些最佳实践，避免踩坑。AI 革新太快，需要抓住 Time to Market，Akamai 是一个稳定的平台能帮你做到。从平台角度，我们是公有云平台，算力覆盖 130 多个国家。我们通过和英伟达战略合作，把 GPU 算力部署到互联网边缘。边缘平台距离全球 90% 的用户只有一个网络跳跃，十个毫秒的延迟。未来我们希望 Akamai 变成物理世界和 AI 世界交互的边界。如果你的业务对实时性要求很高，像物联网汽车、实时游戏、情感类交互，都需要把算力部署在离用户更近的地方。就近处理本地数据不仅合规，还能提升用户体验和个性化程度。中国 AI 行业创新和工程能力很强，我们希望能以不变应万变，用全球化分布式算力和服务经验，帮大家快速拓展全球竞争。

齐薇：好的，谢谢。接下来我想分享一个 Topic，做全球化没有不踩坑的。想请每位嘉宾分享一下，你们在做全球化过程中踩过的最大代价的坑是什么？可以是产品决策、市场选择或团队搭建。如果还没踩过坑，分享正面案例也可以。自由分享吧。

Wendy：怎么每次都女士优先呢？那我先来。其实我们确实没踩过特别大的坑，但我了解过很多同行团队，他们在日本面临非常大的问题：当地人很难招。如果你要实现真正的本地化，这是非常大的困难。尤其在日本，一旦用了正式员工，想辞退是非常难的。有个团队大刀阔斧半年内在日招了 100 个人，但发现效率和技术迭代能力远不如中国团队。后来创始人做艰难决策要裁员，付出了惨痛代价，几乎让公司面临倒闭风险。所以想出海日本的企业需要考虑好当地团队怎么搭建，怎么跟国内团队协同发展。既要有本地团队，也要借助中国工程师的优势。

齐薇：好的，谢谢。下一位请 InfronAI 来分享一下？

郑瀚：我觉得我们现在在北美除了业务以外，最大的挑战是组织架构或人员。出海面临的第一个问题是大家分散开来，我们在悉尼、纽约、洛杉矶都有同事，研发在杭州。时间错开，开会不好协调。第二个是在 Remote 的状态下，信息传递效率很低，市场变化又快。我们现在招人像“谈恋爱”。比如我们在 Workshop 上碰到聊得好的合作伙伴，会尝试合作三个月给 Commission。如果湾区有外部销售帮我们带来客户，我们给最高 10% 的 Commission。通过这种方式，从外部活动碰到的人慢慢变成我们 BD 负责人、销售负责人。我们也在想是不是要招本土白人，因为在湾区亚洲女生去聊比较好使，男生去只能聊技术。想要建立很深的 Connection，还是需要本土的人去做。

齐薇：学到了，下一位请中聚智能的高舟分享。

高舟：我们在转型过程当中算是一个小坑吧。一开始做 Infra 层，后来看到国内大厂都在做这件事，我们决定放弃做中间层开发，那时非常焦虑。我们老想用 AI 去颠覆一些东西，但真正做到垂直领域时，发现每个行业都有巨头和规则。所以我们变得越来越克制，先看看别人在行业里怎么做。如果以前需要每个月 1 万甚至 10 万成本的事情，我们通过 AI 能不能降到一半甚至十分之一。我们不再想着改变世界，而是先挑战一个行业的小痛点。这算我们创业过程中的一个坑和挑战。

齐薇：好的，谢谢高总。最后请文涛分享一下。

李文涛：分享两个方面。第一是成本管理。从 0 到 1 和 1 到 10，云计算资源使用完全不一样。很多云厂商会给 Credit 让你快速启动，但所有云成本的价格设计都是指数型增长的。所以 CTO 和技术同仁在 Day 1 就要考虑如何跟云厂商解耦，不要过度依赖单一厂商。应用要多云友好，拥抱开源，这样才能支撑未来扩展。第二个方面，很多客户注重模型微调和训练，但就像 GTC 上黄仁勋提到的，未来 AI 推理成本会比训练高一万倍。做长期运营时，如何做更有扩展性的推理，大幅降低 Token 成本，这也是早期就要考虑的挑战。