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阿里云出海服務增長指數第一背后的邏輯

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阿里云出海服務增長指數第一背后的邏輯

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阿里云出海服務增長指數第一背后的邏輯

過去一年 ， 中國企業出海的姿態正在發生某種質變 。
如果說早期的中國企業常常是業務做到足夠好了 ， 才開始思考是否要出海 ， 是一個「溢出」的邏輯 ， 在新時代下 ， 許多中國企業從開始就選擇了立足全球市場 。
在全世界的目光都看向中國企業時 ， 一件有趣的事情卻在悄悄發生：中國企業正在越來越多地在出海的時候選擇中國云 ， 而不是洋基建 。
近日 ， 沙利文發布的《2025 年中國企業出海采用云服務市場研究》披露了一個令人玩味的變化：在出海云服務市場的「動態基準競爭力矩陣」中 ， 阿里云的增長指數已達到全球第一 ， 戰略指數也落在了領導者象限 。



這背后 ， 反映的是整個云市場的變化 。
現在的云已經不只是一種基礎設施 ， 而成為了與 AI 共生 ， 驅動增長的引擎 。
在過去一段時間 ， 阿里云推行了一項高達 3800 億的基礎設施建設計劃 。 沿著中國企業出海的關鍵點位 ， 正在排隊建起阿里的智算集群 。 這種覆蓋密度的增強 ， 直接解決了一個困擾中企多年的痛點：在海外落地的第一張網 ， 能不能像國內一樣快 。
另一個核心變量在于 AI 。 千問大模型的全面開源帶來了極強的協同效應 ， 云不再只是租售服務器的房東 ， 而是成了一個現成的、低門檻的 AI 生產車間 。 分析師認為 ， 這種生態的開放性 ， 正在轉化為一種極強的客戶黏性 。
而當阿里云領跑中國企業的出海選擇 ， 中國企業出海的敘事邏輯也在發生悄悄變化 。








01






AI 時代下 ， 企業需要在
「云選型」階段思考 AI



每一種超越 ， 背后都是時代結構在發生改變 。
而在 2025 年 ， 云基建對于企業而言 ， 最大的結構性變量 ， 一定是 AI 。
過去 ， 企業把云主要當作彈性算力與存儲資源池 ， 典型場景是承載 Web/App 與相關數據服務 。 企業通常在進入新市場或新區域落地前 ， 會做容量與成本測算 ， 再去做云規劃 。 但在 2025 年的語境下 ， 隨著 AI 成為企業不可忽視的一部分 ， 云和 AI 正在疊加起來 ， 變成了企業進行云選型的關鍵變量 。
這在企業出海中體現得尤其明顯 。
企業出海天然面對多區域、多合規、多網絡質量與多語言交互 ， AI 工作負載的成本與體驗會被放大 。 企業在海外落子第一臺服務器的那刻起 ， 就必須把算力密度、數據鏈路和推理延遲納入底座考量 。



《2025 年中國企業出海采用云服務市場研究》觀察到了這種現象：現在的出海企業 ， 訴求正從基礎模型調用 ， 向規模化、高可靠的 AI 應用生產體系演進 。 他們對一整套自動化的機器學習操作（MLOps）流程產生了很強的依賴 。 比如 ， 在生產部署階段 ， 如何對上線模型進行持續的性能監控和數據漂移檢測；在管理環節 ， 如何實現模型迭代與版本回滾的閉環 。
在推理層面 ， 中企的需求也變得極其精細 。 他們開始精算推理成本與性能 ， 研究批處理與實時推理的架構差異 ， 嘗試多模型路由、緩存策略以及模型量化壓縮技術 。 甚至在合規層面 ， 如何在跨境場景下識別敏感數據、留存模型調用的日志追溯 ， 都成了選型時的必答題 。
這種變化在消費電子和智能家電行業尤為具象 。 這類企業出海時 ， 通常面臨一種「分層解耦」的挑戰 。 在后臺 ， 為了管理全球研發、供應鏈和生產 ， ERP 與 PLM 等管理系統需要保持與國內一致的架構 。 但在前臺 ， 為了給終端用戶提供低延遲的語音助手、智能控制或媒體服務 ， 他們必須深度接入當地的云生態 。
AI 不只是給業務加了一個新功能 ， 它在改寫企業對云的定義：云從「承載 IT」變成「承載 AI 生產體系」 ， 而 IT 架構需要圍繞云原生與 AI 工作負載重構 。
當選型變量更加關注 AI 生產體系 ， 廠商的差異就集中到模型生態 + 工具鏈 + 全球算力網絡上 。 這也是為什么阿里云逐漸走在了前面的原因 。
在當下 ， 千問大模型在開發者社區的存在感很強 ， 甚至在很多討論里 ， 模型品牌的辨識度高于云品牌本身 。
一方面模型能力很強 ， 一方面千問大模型進行了開源 ， 很大程度上是降低了 AI 的使用門檻 ， 同時給了用戶更多的選擇空間 。
不少企業當前都想嘗試在自己的業務中接入 AI 作為一部分 ， 而使用開源模型 ， 企業可以選擇自己去托管、自己去做后續的持續調整 ， 或者直接使用第三方托管的推理服務/模型即服務（API） 。
當企業想更多地了解 AI 的時候 ， 開源讓企業能夠擁有更多信心 ， 也為企業后續做針對自己企業微調的時候 ， 留有了更多空間 。
正是出海的趨勢產生了變化 ， 因此能否提供像「阿里云大模型服務平臺百煉」或「人工智能平臺 PAI」這樣的能力 ， 形成「算力+模型平臺+工具鏈」的全棧輸出 ， 成為了云廠商的核心競爭力 。








02






統一架構：從認知偏差到
「全球一朵云」



除了 AI 之外 ， 2025 年的另一個重大出海趨勢 ， 是許多中國公司 ， 已經擁有了更成熟的全球化思維 。 開始立足全球 ， 來規劃自己的業務 。
這類公司的典型代表 ， 就是許多新成立的 AI Native 公司 。 這種初創團隊通常極度追求輕量化 ， 它們沒有精力、也沒有時間去跟不同區域的本地服務商磨合 。 它們需要的是一種「全球一朵云」的體驗 ， 即無論在哪個國家開服 ， 都能獲得完全一致的技術棧和工具鏈 。 這種一致性是它們擴張的倍增器 ， 讓它們能夠把有限的研發資源全部投入到業務創新上 ， 而不是浪費在基礎設施的海外適配里 。
而在曾經對國產云出海持有「認知偏差」的大型企業中 ， 表現也同樣劇烈 。
過去 ， 不少大廠在規劃全球業務時 ， 往往會形成一種思維定式：國內用阿里 ， 海外選當地的海外云 。 這種選擇背后隱含著一種對「全球化」的淺層理解 ， 即認為選擇海外云廠商就等于拿到了通往全球市場的門票 。 但隨著業務深度進入全球化下半場 ， 很多大型企業發現 ， 如果海外和國內是兩套完全不同的技術架構 ， 那么每一次業務迭代都意味著雙倍的研發投入和無休止的兼容性測試 。 這種架構的斷層 ， 成了企業全球化進程中最大的阻力 。
在制造與零售賽道尤為迫切 。 大型零售企業在進行「千店部署」時 ， 如果缺乏統一架構 ， 每進駐一個新城市都意味著巨大的運維災難 。
而這種對于全球化業務一體規劃的思維變化 ， 正在深刻地改變云服務的版圖 。

最核心的指向 ， 是統一架構——全球一朵云 。 它要求云服務商不僅能提供計算資源 ， 更能提供一種橫跨經緯度、消解法域差異、保持技術棧高度一致的「確定性」 。
阿里云之所以在增長指數上表現強勁 ， 很大程度上是因為它滿足了這種「一致性」的剛需 。 它提供的 29 個地域、92 個可用區以及超過 3200 個邊緣節點 ， 構成了物理意義上的統一 。 但更深層的價值在于它提供的全球標準化交付能力 。 這種「全球一朵云」的邏輯 ， 讓企業能夠把成熟的車聯網數據中臺、統一的 IoT 架構或者 Landing Zone 管理方案 ， 直接平移到海外 。
這種平移不是簡單的搬運 ， 而是一種「一致性與高性能」的動態平衡 。 在制造和零售等高度依賴協同的賽道 ， 企業對跨區域協同的要求極高 。 比如一家進行「千店部署」的零售品牌 ， 它需要的不是每個門店各搞一套系統 ， 而是需要一個能支持全球統一結算、預算預警以及自動化擴縮容的底座 。 通過 Landing Zone 這樣的治理工具 ， 企業能夠把成本追蹤精確歸因到每一個市場活動中 ， 這種全局效能治理是二階段企業的必修課 。








03






用更大的專注投入 ，
克服中企出海的顧慮

【阿里云出海服務增長指數第一背后的邏輯】

沙利文最新的《2025 年中企出海采用云和 AI 服務綜合市場表現評估》給出了一個客觀的切片——阿里云在增長指數上排名第一 ， 戰略指數排名第二 。
這種排名的出現并非偶然 。 拆解這個排名的得分維度 ， 在沙利文的評估中 ， 阿里云在綠色可持續架構、全球骨干網帶寬、以及 AI 優先的智算底座三個維度拿到了最高分 。
而背后是阿里云在這一兩年在海外的持續投入：阿里云在 2025 年的海外公網帶寬較前一年增加了 50% ， 全球骨干網總帶寬突破了 180 Tbps 。 對于一個正在拉美或者中東搶市場的短視頻或游戲公司來說 ， 這種帶寬的冗余感 ， 直接決定了用戶刷到下一個視頻的等待時間 ， 也決定了企業在當地市場的生存概率 。
出海 ， 永遠面對著去往一種不確定性 。
一個當地企業可能覺得一切都是理所當然 ， 但中國企業需要解決的是如何把國內已經驗證成功的商業模式 ， 在一個完全陌生的技術和政策語境下平滑落地 。
這意味著許多企業 ， 對于出海 ， 難免陷入不少不必要的擔憂中 。 比如擔心競爭對手對合規性的過度放大 。 實際上 ， 一家全球化運作的公司 ， 到了當地按法律辦事、按規矩配置資源是基本功 。 但對于剛邁出門檻的中國企業來說 ， 這種法律和文化上的「未知」 ， 往往會被腦補成無法逾越的巨坑 。
阿里云過去兩年做的一個重要動作 ， 就是把阿里巴巴集團二十多年在全球業務積累的實操經驗提取出來 。 這種經驗不是空洞的口號 ， 而是具體的架構設計建議 ， 告訴企業如何把區域相關的特殊性剝離出來 ， 把通用性的東西以最高效率快速復制 。
阿里云提供的 1+4+N 全球服務網絡 ， 就是為了對接這種需求 。 以新加坡為總部 ， 聯動歐洲、馬來西亞、拉美、中國四大區域中心 ， 布局全球 27 個本地服務中心 ， 這讓出海企業能獲得 7×24 小時的深度中文支持 。 這種「延續國內標準」的服務 ， 本身就是一種巨大的心理安慰 。 它讓企業感覺到 ， 即使在海外 ， 自己也不是在孤軍奮戰 。



阿里云通過自研的分布式操作系統 ， 在全球 29 個地域和 92 個可用區交付了高度統一的產品體系 。 這意味著 ， 企業在國內寫的代碼、調用的 API ， 到了海外 Region 完全不需要重寫 。 這種架構一致性極大地降低了遷移風險 。 同時 ， 阿里云的跨境合規專線 SLA 達到了 99.95% ， 這種技術上的確定性 ， 直接消滅了跨國網絡抖動帶來的業務焦慮 。 當底層設施變得像水電一樣穩定且一致時 ， 企業就能把所有的專注力重新放回到業務本身 ， 而不是在底層邏輯的縫縫補補上消耗生命 。
這種投入的確定性在 AI 時代變得更加關鍵 。 千問大模型在海外的迭代周期已經縮短到了周級別 ， Qwen3 模型支持 119 種語言 。 這種模型能力的普惠 ， 讓原本讓出海者頭疼的本地化運營成本呈指數級下降 。 通過「百煉」平臺提供的 200 多個模版 ， 開發者可以快速構建 Agent ， 把原本需要幾十人團隊才能跑通的海外業務 ， 精簡到幾個人的規模 。
2026 年 ， AI Agent 或許將走向爆發 。 中國有大量的業務場景可以試錯 ， 這種差異化讓中國 AI 企業能在大量場景中探索出最優解 ， 通過 Agent 這種新的互聯方式 ， 在海外市場找到新的增長點 。
而阿里云的擴張計劃則持續保持激進 。 日本、韓國、法國、荷蘭、巴西、馬來西亞、墨西哥 ， 這些國家的智算集群正在拔地而起 。 這種全球交付中心與本地服務團隊的組合 ， 確保了中企無論走多遠 ， 背后都有深度中文的支持 。 這種陪伴式的護航 ， 讓出海不再是一個人的孤軍奮戰 。
隨著 3800 億 AI 基礎設施建設計劃的推進 ， 云廠商正在把全球市場變得越來越平坦 。
阿里云用千問大模型和萬相生成了一個全球化品牌片：以「馬」為寓意 ， 以堅實的實力、堅定的陪伴 ， 伴隨著廣大中國出海企業奔赴全球 ， 見證中國企業在全球市場的每一次進步 。

新的一年 ， 這種智通萬里的底座 ， 將幫助更多中國企業從勇敢出海轉向篤定生長 。 當物理距離被高帶寬縮減 ， 當語言隔閡被大模型抹平 ， 中企出海的顧慮感必將被這種更大規模、更高維度的專注投入所消解 。



*頭圖來源：阿里云

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