马年前夜的航海家，正在经历一场悄悄发生的基建革命。
作者｜张鹏
编辑｜Li Yuan
过去一年，中国企业出海的姿态正在发生某种质变。
如果说早期的中国企业常常是业务做到足够好了，才开始思考是否要出海，是一个「溢出」的逻辑，在新时代下，许多中国企业从开始就选择了立足全球市场。
在全世界的目光都看向中国企业时，一件有趣的事情却在悄悄发生：中国企业正在越来越多地在出海的时候选择中国云，而不是洋基建。
近日，沙利文发布的《2025 年中国企业出海采用云服务市场研究》披露了一个令人玩味的变化：在出海云服务市场的「动态基准竞争力矩阵」中，阿里云的增长指数已达到全球第一，战略指数也落在了领导者象限。
这背后，反映的是整个云市场的变化。
现在的云已经不只是一种基础设施，而成为了与 AI 共生，驱动增长的引擎。
在过去一段时间，阿里云推行了一项高达 3800 亿的基础设施建设计划。沿着中国企业出海的关键点位，正在排队建起阿里的智算集群。这种覆盖密度的增强，直接解决了一个困扰中企多年的痛点：在海外落地的第一张网，能不能像国内一样快。
另一个核心变量在于 AI。千问大模型的全面开源带来了极强的协同效应，云不再只是租售服务器的房东，而是成了一个现成的、低门槛的 AI 生产车间。分析师认为，这种生态的开放性，正在转化为一种极强的客户黏性。
而当阿里云领跑中国企业的出海选择，中国企业出海的叙事逻辑也在发生悄悄变化。
01
AI 时代下，企业需要在
「云选型」阶段思考 AI
每一种超越，背后都是时代结构在发生改变。
而在 2025 年，云基建对于企业而言，最大的结构性变量，一定是 AI。
过去，企业把云主要当作弹性算力与存储资源池，典型场景是承载 Web/App 与相关数据服务。企业通常在进入新市场或新区域落地前，会做容量与成本测算，再去做云规划。但在 2025 年的语境下，随着 AI 成为企业不可忽视的一部分，云和 AI 正在叠加起来，变成了企业进行云选型的关键变量。
这在企业出海中体现得尤其明显。
企业出海天然面对多区域、多合规、多网络质量与多语言交互，AI 工作负载的成本与体验会被放大。企业在海外落子第一台服务器的那刻起，就必须把算力密度、数据链路和推理延迟纳入底座考量。
《2025 年中国企业出海采用云服务市场研究》观察到了这种现象：现在的出海企业，诉求正从基础模型调用，向规模化、高可靠的 AI 应用生产体系演进。他们对一整套自动化的机器学习操作（MLOps）流程产生了很强的依赖。比如，在生产部署阶段，如何对上线模型进行持续的性能监控和数据漂移检测；在管理环节，如何实现模型迭代与版本回滚的闭环。
在推理层面，中企的需求也变得极其精细。他们开始精算推理成本与性能，研究批处理与实时推理的架构差异，尝试多模型路由、缓存策略以及模型量化压缩技术。甚至在合规层面，如何在跨境场景下识别敏感数据、留存模型调用的日志追溯，都成了选型时的必答题。
这种变化在消费电子和智能家电行业尤为具象。这类企业出海时，通常面临一种「分层解耦」的挑战。在后台，为了管理全球研发、供应链和生产，ERP 与 PLM 等管理系统需要保持与国内一致的架构。但在前台，为了给终端用户提供低延迟的语音助手、智能控制或媒体服务，他们必须深度接入当地的云生态。
AI 不只是给业务加了一个新功能，它在改写企业对云的定义：云从「承载 IT」变成「承载 AI 生产体系」，而 IT 架构需要围绕云原生与 AI 工作负载重构。
当选型变量更加关注 AI 生产体系，厂商的差异就集中到模型生态 + 工具链 + 全球算力网络上。这也是为什么阿里云逐渐走在了前面的原因。
在当下，千问大模型在开发者社区的存在感很强，甚至在很多讨论里，模型品牌的辨识度高于云品牌本身。
一方面模型能力很强，一方面千问大模型进行了开源，很大程度上是降低了 AI 的使用门槛，同时给了用户更多的选择空间。
不少企业当前都想尝试在自己的业务中接入 AI 作为一部分，而使用开源模型，企业可以选择自己去托管、自己去做后续的持续调整，或者直接使用第三方托管的推理服务/模型即服务（API）。
当企业想更多地了解 AI 的时候，开源让企业能够拥有更多信心，也为企业后续做针对自己企业微调的时候，留有了更多空间。
正是出海的趋势产生了变化，因此能否提供像「阿里云大模型服务平台百炼」或「人工智能平台 PAI」这样的能力，形成「算力+模型平台+工具链」的全栈输出，成为了云厂商的核心竞争力。
02
统一架构：从认知偏差到
「全球一朵云」
除了 AI 之外，2025 年的另一个重大出海趋势，是许多中国公司，已经拥有了更成熟的全球化思维。开始立足全球，来规划自己的业务。
这类公司的典型代表，就是许多新成立的 AI Native 公司。这种初创团队通常极度追求轻量化，它们没有精力、也没有时间去跟不同区域的本地服务商磨合。它们需要的是一种「全球一朵云」的体验，即无论在哪个国家开服，都能获得完全一致的技术栈和工具链。这种一致性是它们扩张的倍增器，让它们能够把有限的研发资源全部投入到业务创新上，而不是浪费在基础设施的海外适配里。
而在曾经对国产云出海持有「认知偏差」的大型企业中，表现也同样剧烈。
过去，不少大厂在规划全球业务时，往往会形成一种思维定式：国内用阿里，海外选当地的海外云。这种选择背后隐含着一种对「全球化」的浅层理解，即认为选择海外云厂商就等于拿到了通往全球市场的门票。但随着业务深度进入全球化下半场，很多大型企业发现，如果海外和国内是两套完全不同的技术架构，那么每一次业务迭代都意味着双倍的研发投入和无休止的兼容性测试。这种架构的断层，成了企业全球化进程中最大的阻力。
在制造与零售赛道尤为迫切。大型零售企业在进行「千店部署」时，如果缺乏统一架构，每进驻一个新城市都意味着巨大的运维灾难。
而这种对于全球化业务一体规划的思维变化，正在深刻地改变云服务的版图。
最核心的指向，是统一架构——全球一朵云。它要求云服务商不仅能提供计算资源，更能提供一种横跨经纬度、消解法域差异、保持技术栈高度一致的「确定性」。
阿里云之所以在增长指数上表现强劲，很大程度上是因为它满足了这种「一致性」的刚需。它提供的 29 个地域、92 个可用区以及超过 3200 个边缘节点，构成了物理意义上的统一。但更深层的价值在于它提供的全球标准化交付能力。这种「全球一朵云」的逻辑，让企业能够把成熟的车联网数据中台、统一的 IoT 架构或者 Landing Zone 管理方案，直接平移到海外。
这种平移不是简单的搬运，而是一种「一致性与高性能」的动态平衡。在制造和零售等高度依赖协同的赛道，企业对跨区域协同的要求极高。比如一家进行「千店部署」的零售品牌，它需要的不是每个门店各搞一套系统，而是需要一个能支持全球统一结算、预算预警以及自动化扩缩容的底座。通过 Landing Zone 这样的治理工具，企业能够把成本追踪精确归因到每一个市场活动中，这种全局效能治理是二阶段企业的必修课。
03
用更大的专注投入，
克服中企出海的顾虑
沙利文最新的《2025 年中企出海采用云和 AI 服务综合市场表现评估》给出了一个客观的切片——阿里云在增长指数上排名第一，战略指数排名第二。
这种排名的出现并非偶然。拆解这个排名的得分维度，在沙利文的评估中，阿里云在绿色可持续架构、全球骨干网带宽、以及 AI 优先的智算底座三个维度拿到了最高分。
而背后是阿里云在这一两年在海外的持续投入：阿里云在 2025 年的海外公网带宽较前一年增加了 50%，全球骨干网总带宽突破了 180 Tbps。对于一个正在拉美或者中东抢市场的短视频或游戏公司来说，这种带宽的冗余感，直接决定了用户刷到下一个视频的等待时间，也决定了企业在当地市场的生存概率。
出海，永远面对着去往一种不确定性。
一个当地企业可能觉得一切都是理所当然，但中国企业需要解决的是如何把国内已经验证成功的商业模式，在一个完全陌生的技术和政策语境下平滑落地。
这意味着许多企业，对于出海，难免陷入不少不必要的担忧中。比如担心竞争对手对合规性的过度放大。实际上，一家全球化运作的公司，到了当地按法律办事、按规矩配置资源是基本功。但对于刚迈出门槛的中国企业来说，这种法律和文化上的「未知」，往往会被脑补成无法逾越的巨坑。
阿里云过去两年做的一个重要动作，就是把阿里巴巴集团二十多年在全球业务积累的实操经验提取出来。这种经验不是空洞的口号，而是具体的架构设计建议，告诉企业如何把区域相关的特殊性剥离出来，把通用性的东西以最高效率快速复制。
阿里云提供的 1+4+N 全球服务网络，就是为了对接这种需求。以新加坡为总部，联动欧洲、马来西亚、拉美、中国四大区域中心，布局全球 27 个本地服务中心，这让出海企业能获得 7×24 小时的深度中文支持。这种「延续国内标准」的服务，本身就是一种巨大的心理安慰。它让企业感觉到，即使在海外，自己也不是在孤军奋战。
阿里云通过自研的分布式操作系统，在全球 29 个地域和 92 个可用区交付了高度统一的产品体系。这意味着，企业在国内写的代码、调用的 API，到了海外 Region 完全不需要重写。这种架构一致性极大地降低了迁移风险。同时，阿里云的跨境合规专线 SLA 达到了 99.95%，这种技术上的确定性，直接消灭了跨国网络抖动带来的业务焦虑。当底层设施变得像水电一样稳定且一致时，企业就能把所有的专注力重新放回到业务本身，而不是在底层逻辑的缝缝补补上消耗生命。
这种投入的确定性在 AI 时代变得更加关键。千问大模型在海外的迭代周期已经缩短到了周级别，Qwen3 模型支持 119 种语言。这种模型能力的普惠，让原本让出海者头疼的本地化运营成本呈指数级下降。通过「百炼」平台提供的 200 多个模版，开发者可以快速构建 Agent，把原本需要几十人团队才能跑通的海外业务，精简到几个人的规模。
2026 年，AI Agent 或许将走向爆发。中国有大量的业务场景可以试错，这种差异化让中国 AI 企业能在大量场景中探索出最优解，通过 Agent 这种新的互联方式，在海外市场找到新的增长点。
而阿里云的扩张计划则持续保持激进。日本、韩国、法国、荷兰、巴西、马来西亚、墨西哥，这些国家的智算集群正在拔地而起。这种全球交付中心与本地服务团队的组合，确保了中企无论走多远，背后都有深度中文的支持。这种陪伴式的护航，让出海不再是一个人的孤军奋战。
随着 3800 亿 AI 基础设施建设计划的推进，云厂商正在把全球市场变得越来越平坦。
阿里云用千问大模型和万相生成了一个全球化品牌片：以「马」为寓意，以坚实的实力、坚定的陪伴，伴随着广大中国出海企业奔赴全球，见证中国企业在全球市场的每一次进步。
新的一年，这种智通万里的底座，将帮助更多中国企业从勇敢出海转向笃定生长。当物理距离被高带宽缩减，当语言隔阂被大模型抹平，中企出海的顾虑感必将被这种更大规模、更高维度的专注投入所消解。
*头图来源：阿里云
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