全球商业跑得最远的那批企业，绝大多数站在同一块地基上。在各行业，有超过80%的世界500强企业选择了亚马逊云科技。这个数字背后，是出海这件事本身正在被重新定义。
Agentic AI让出海企业走到了一个既新又旧的路口。旧打法过去长期有效：铺渠道、压成本、拿订单，把产品卖出去，再用本地化售后守住市场。评价出海成色的标准，大多围绕订单量、毛利率、覆盖国家展开。新变化在于，出海不再是增长的可选项，而是必选项。Agentic AI对产品本身的深度重塑，正在改变产品的分发方式和价值体系。
软件行业的价值链正在被重新分配
以软件行业为例，过去中国软件企业面临的环境十分残酷，海外业务长期处于低毛利，收入高度依赖中企出海，即服务中资企业的海外数字化配套需求，而非真正开拓本土客户，增长往往受限。
今年7月，Gartner公布数据显示，预计到2030年将有约2340亿美元的企业应用软件支出面临被Agent分流和重新定价的风险。这个数字意味着软件行业的商业逻辑正在被连根拔起。
至少三个变化正在发生：
- 开发模式改变。软件不再是内嵌AI功能的传统SaaS，而是AI原生开发的软件。使用软件的可能不再是人类，而是Agent，甚至Agent能跨系统执行任务、绕过传统界面直接完成工作。
- 商业模式迁移。不再按席位、按license收费，而是按量、按价值计费。但按价值计费由谁定义、如何验证、怎么审计，这种不确定性让买方承担了新风险。在不熟悉的海外市场，验收标准、合规审计、数据主权都可能成为争议点。
- 信任与责任边界重新划定。当Agent替企业做决策、访问数据、执行操作时，出了问题谁负责？一位互联网公司产品负责人此前透露，他们采取的是"谁引入谁负责"机制。安全治理已从合规成本变成企业之间的商业竞争力，在出海场景下将被加倍放大。
2026亚马逊云科技软件企业峰会暨Marketplace用户大会上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技亚太区联席总裁储瑞松指出，Agent时代的软件开发，会从线性的"构建—部署"，变成持续的"构建—运行—观测—评估—优化"循环。上线不是终点，而是闭环真正开始的地方。
这个闭环要运转起来，需要一个能让出海企业买卖双方高效相遇、并持续验证价值的场所。Marketplace正扮演这个角色，并且早已落地中国。云时代它是各行各业走向数字化的桥梁，AI时代它一边为出海企业实现智能化升级、跨越Agent落地鸿沟，一边将全球优秀的软件引入进来，实现商业化。
三横一纵，把出海拆成可执行的路径
从技术底座的选择、合规门槛的跨越，到本地合作伙伴的寻找、行业场景的落地，每一环都可能成为卡住企业出海的瓶颈。今年3月，亚马逊云科技升级了"三横一纵"出海支持体系，覆盖从技术底座到商业落地的全链条。
三横分别是：
- 第一横，稳定高可用的全球基础设施与领先的云和AI服务。亚马逊云科技目前覆盖全球245个国家和地区，拥有39个地理区域。AI能力上，Amazon Bedrock已接入DeepSeek、千问、MiniMax、Kimi等中国模型，也支持亚马逊自研的Nova系列，形成"大模型超市"式的供给池。底层算力依托自研芯片Trainium2、Trainium3，并通过工程化手段持续降低推理成本。
- 第二横，一站式出海合规解决方案。已打造覆盖美国、欧盟、东盟、中东及拉丁美洲等核心区域的端到端合规解决方案，并针对AI时代新风险推出专项方案。"AI合规自评方案"让出海企业可以按照目的地、所属行业、法规要求，对自身合规状况做全面评估。合规不再是出事再补救的事后审查，而可以前置到产品设计和市场进入的决策阶段。
- 第三横，全球资源及合作伙伴网络。亚马逊云科技在全球200多个国家和地区拥有近15万家合作伙伴，提供从咨询到解决方案交付的完整服务。Marketplace本身也已集成Agentic AI技术进行升级，出海企业不需要在每个目标市场从零搭建本地渠道。
一纵，是长期积累下来的三千多套行业解决方案，聚焦行业深耕与深度本地化。一套通用技术能力解决不了"东南亚零售电商的支付习惯""中东金融科技的合规要求""拉美制造业的供应链管理"这类具体问题。截至2026年1月，亚马逊云科技已发布3000多项各类行业方案。
横是通用能力，纵是行业纵深。三横一纵叠加，形成的是从"到得了"到"扎得下"的完整路径。企业出海的核心诉求在于适应当地市场机会、流程、文化及法律法规，基础设施铺好、算力够用、模型可用、合规通道打开、合作伙伴能找到，还要依靠行业解决方案和本地支持，才有机会从产品跑得通走到本土客户愿意买单。
AI藏在各行各业的场景里
Gartner此前预计，2026年全球AI支出将达到2.59万亿美元。但更多调研数据在证明另一件事：绝大多数企业已经迈出第一步，仍卡在从试点到规模化的坎上。麦肯锡2026全球调研显示，至少在一个业务职能中规模化部署AI Agent的大型企业比例，从一年前的27%跃升至40%。2026年3月对650位企业技术领袖的一项调查显示，78%的企业至少有一个AI Agent试点在运行，只有14%成功将Agent扩展到全组织范围的生产使用。
AI能力正在发生三重重心迁移：从辅助到自主Agent，从数字任务到真实的物理世界，从中国本土扩展到全球。汽车与制造、零售电商、游戏泛娱乐，是这场能力迁移最先落地的行业。
在制造业，安克创新很早就将智能化转型视为长期竞争力。为强化内部研发流程，安克创新用全托管生成式AI服务Amazon Bedrock集成基础模型以支持全球研发。在此基础上开发了企业级AI平台AIME，为研发、营销、客户服务和供应链管理等团队创建定制化AI工具。如今AIME已接入多个主流大语言模型，支持各团队部署的300多个Agent，覆盖算法工程、产品管理、品牌营销和财务等领域，相关AI应用调用次数累计超1000万次。
在零售电商行业，紫讯推出的浏览器自动化智能体BrowserAct，让用户用自然语言描述需求，就能构建端到端的数据Agent，自动完成跨渠道表单填写、竞品数据抓取、舆情监控等复杂任务。无代码、高精度，让它的用户规模在半年内增长超300%，工作流处理量达到百万级。为应对突发流量与启动延迟，紫讯用Amazon Bedrock AgentCore重构了运行时架构：任务调度从分钟级缩短到1—2秒，实现0等待；按CPU实际用量计费，大规模运行下成本效率显著提升。AgentCore发布仅3周后，BrowserAct便成功上线，面对数百万级工作流仍保持全球低延迟与99%的高可用性。
在游戏泛娱乐行业，多人在线游戏对网络延迟和服务器稳定性要求极高，高峰与低谷的同时在线人数甚至相差数十倍。游戏公司不能只把服务器部署到海外，还要考虑全球不同地区的实时匹配、弹性扩容与持续运维。借助Amazon GameLift，《猛兽派对》2020年的测试版就在Steam获得最高13万玩家同时在线；2023年9月正式版发行后，游戏进一步服务欧洲、美洲、亚洲等多个市场的玩家。
这三个场景回答了同一个问题：AI落地难，到底难在哪？难的不是模型不够强，也不是工具不够多。美的的客服故障不会因为模型参数更大就自动恢复，紫讯的百万级工作流不会因为多接一个API就自动稳定，《猛兽派对》的全球玩家也不会因为多部署几台服务器就自动流畅。真正卡住企业的，是场景的复杂度。
Marketplace的价值恰恰藏在这种复杂度里。它不是货架，不是渠道，也不只是一个交易场所。它更像是把全球市场里那些已经跑通的场景能力，变成一种可调用的公共供给。企业不需要在每个目标市场从零搭建本地渠道，不需要独自摸索当地的合规边界，不需要在突发流量面前临时找方案，因为那些能力早已沉淀在生态里，随时可以被调取。
这也解释了为什么80%的世界500强企业选择了亚马逊云科技。不是因为某一项技术领先，而是因为当AI从试点走向规模化，企业真正需要的是一整套能把能力传导到产业场景里的体系：算力够用，模型可选，合规前置，伙伴可寻，场景可复制。这些来自各行各业的场景与解法，依托安全合规的共同底座，正在被复制、被复用，将成功经验复制到全球。
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