近些年，類似“華為實體名單”、“TikTok美國國會聽證會”、“阻止通用電氣對中國商飛C919提供發動機”等事件層出不窮，不禁讓人思考技術出海到底有多難？隨著互聯網全球化的發展，中國的科技類公司也在積極參與。一批批優秀的互聯網、人工智能、通信技術企業正在出現，例如阿里巴巴、騰訊、字節跳動、華為、小米、大疆、商湯科技、曠視科技、極鏈科技、優必選科技等。其實，中國科技公司出海，走出去的多是游戲類、娛樂類、工具類產品，或是一些基礎硬件設備的進出口。當然，全球化帶來的不止有機遇，還有一些未知的困難。

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以“TikTok美國國會聽證會”事件為引，我們都知道美國國會聽證會總是會從“安全問題”為出發點去質疑“任何”企業，微軟、谷歌、蘋果、Facebook都曾位列其中。而這次聽證會主要被關注的問題在于數據隱私、數據安全、AI競爭等方面，這是發達地區普遍注意的問題。而相反，在東南亞欠發達地區，更被關注的是技術、創新、價格是否有優勢。客觀來說，欠發達地區由于通信硬件的基礎尚未完善，不利于技術密集型產品的構建。因此，許多欠發達地區當下正在交叉進行著互聯網基建和消費服務的升級。

數據驅動文化輸出

一種鮮明的對標感逐漸顯現，我們能從“優愛騰”、B站身上看到些Netflix、Disney、YouTube的影子。國內頭部平臺的會員用戶群均已突破1億大關，而Netflix會員數為1.67億，按用戶基數來講，已經是一個不錯的成績了，但尷尬點在于，會員付費收益并不高。愛奇藝2019年會員收入144.4億元，四個季度平均付費會員數為1.03億人，而月度人均會員收益只有11.7元。Netflix的2019年會員收入為198.6億美元，平均付費會員為1.53億人，月度人均會員收益達到了74.7元。而“愛優騰”的人均會員資費其實相差不大，若按照4倍去估算，三大平臺的人均會員資費之和也不抵Netflix。市值對比來看，1636億美元的Netflix大約是愛奇藝170億美元的9倍。

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現實殘酷，但機遇仍在。現階段國內的頭部流媒體平臺將目光放在了東南亞欠發展地區，由于視頻平臺的定制化需求不斷提升，較高的技術門檻限制了當地的流媒體平臺的建設，這正是我們的機遇。當下的東南亞流媒體市場正處于高速發展期，隨著用戶認知的建立和消費習慣的形成，內容需求顯得尤為迫切。與此同時，平臺方也開始嘗試中文劇集出海試水，《延禧攻略》、《陳情令》、《如懿傳》等劇出海表現極佳。

長遠來看，技術、內容、運營三大優勢將會是國內流媒體平臺出海的“三駕馬車”。技術層面：視頻編碼、視頻標注、視頻應用、云存儲技術都已相對成熟 ；內容層面：從輸出優質劇集向投資本土內容制作發展，形成本土IP內容優勢，；運營層面：通過優質內容培養本土用戶的會員付費意愿等。

阿里云服務增速超AWS、Azure

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自2017年起，全球云計算市場形成“3A格局”包括亞馬遜、微軟、阿里巴巴，云市場一直呈現出頭部化的走向，目前三家云服務商大約占據了70%的市場份額。歷史數據來看，阿里云最近6年當中市場份額不斷攀升，到2019年上半年已經達到全球第三的位置。而在此期間IBM逐年下滑，谷歌從2016年上榜后，逐漸上升至第五。

有分析師認為，近些年阿里巴巴在云服務領域的研發投入逐漸加大，甚至到激進的地步。快速建立起了豐富的產品矩陣，帶來了強勁的增長動能。2017年阿里巴巴成立達摩院，3年投入1000億進行核心基礎技術研發，為云計算業務發展提供了強勁動力。多年以來阿里巴巴的技術研發投入一直位居中國上市公司之首位。

云計算就是效率和成本的替代，當下IaaS收入占公有云市場收入的六成以上，規模越大成本效應越明顯，財報顯示，2018自然年阿里云營收規模達到213.6億元，首次突破200億大關，上一年這一數字為111.7億元。這個數字仍有巨大的上升空間，單以IaaS市場來看都有千億級的市場規模，云計算廠商需要為出海早做考慮提前布局，來奠定規模效應延續的基礎。

人工智能單一出海難

AI技術從出現到被資本追逐，一直都是件不容易的事。比如毛利率低，難有通用解決方案，又難以形成技術壁壘。多家AI公司的財務數據中顯示，營收毛利率通常都在50%-60%之間，遠低于SaaS業務60-80％以上的毛利率。其實這背后說明的是人工智能一直存在的兩個尷尬點，一是基礎設施的成本高昂，二是為保障高精確度依舊需要大量人工支持。

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就基礎成本而言，訓練一個AI模型可能需要數十萬美元甚至更多的計算資源。而模型的適用性又依賴于數據樣本，為了去調整AI模型，還需要很多重復訓練抬高了技術成本。對一些公司來說，AI模型必須在區域云之間進行轉移，其成本更高。

而從模型訓練的困難度上，就可以體現出AI領域難有通用的解決方案，相比傳統的軟件行業會更難，初創企業需要花費資金、人力、時間去部署產品。對每個客戶提供的都是專項服務，甚至于兩個同類型的企業未解決同一個問題，最后得出的解決方案都會大不相同，因為抓去的訓練數據不同。

而對于人工智能企業而言，“出海”還需要許多準備。當下可行的是扎根于狹窄垂直領域去解決問題，降低數據的復雜性；將應用程序緊密耦合到當前的工作方式，可能會在將來導致體系結構上的劣勢；擁抱服務，借助合作伙伴的產品優勢，幫助合作伙伴成功；用良好的產品和專有數據建立良好的業務，價值不會被辜負。

我們能夠發現，越是技術密集型企業，在出海過程中可能會面對的困難就越多。娛樂、服務或工具類產品能夠更加短平快進入新的市場，但面臨的競爭會更大。當下，許多行業巨頭已經首當其沖，邁向全球市場，更多的人工智能企業也會加入其中。

最后引用沈向洋老師曾說過的一句話：“我們已經進入了 AI 時代，我們的生活與 AI 息息相關，我們是接觸 AI 的第一代人群，無論喜歡與否都別無選擇，但是我們能決定該用何種方式來構建 AI 以及使用 AI。”每個時代當中的優秀企業都會把最樸實的技術帶到全球的每一個角落。