摘要：9月27日，2025网易未来大会在杭州举行，主题为“以智能·见未来”。本次大会由网易公司主办，杭州市经济和信息化局(杭州市数字经济局)、杭州市商务局、杭州高新技术产业开发区管委会指导。
9月27日，2025网易未来大会在杭州举行，主题为“以智能·见未来”。本次大会由网易公司主办，杭州市经济和信息化局(杭州市数字经济局)、杭州市商务局、杭州高新技术产业开发区管委会指导。
本届大会将作为“第四届全球数字贸易博览会”的组成部分之一，聚焦人工智能各领域的发展，探索未来趋势。大会将由中国工程院院士潘云鹤、孟庆虎等四大院士领衔，汇聚具身智能领域泰斗、顶尖AI创业先锋、知名投资人及产业翘楚。与会嘉宾将共同探讨大模型、具身智能、AI Agent等前沿技术突破与商业落地，在思想碰撞中捕捉全新的时代机遇。
在大会中，昆仑万维董事长兼CEO方汉先生发表了题目为《昆仑万维AI全球化应用探索》主题演讲，跟大家分享一些企业出海的经验和教训。
他表示，中国应用出海面临两大挑战：一是对本地用户需求理解不足。中国互联网竞争非常激烈，国内产品迭代快，但产品经理多基于中文语境设计，对海外用户真实需求感知有限；二是增长策略存在结构性短板。美国的竞争对手更多是靠社群营销、KOL营销、SEO及GEO（大模型搜索优化）等低成本增长方式，而中国厂商过度依赖买量，导致用户获取成本高企，以游戏为例，在海外一个SLG用户平均购买成本已经接近50美金一个用户。
对此，昆仑万维的应对策略有三条：
1、强本地化运营。我们在主要的国家基本上都会招聘大量的本地员工，从本地员工里去收集需求和执行本地化是非常有帮助的。
2、遵纪守法，合规合法经营。很多中国企业出海时对遵纪守法重视不足，存在钻空子的心态，不主动申请必要牌照。一旦当地对该行业开展整顿，这类中国企业往往受损最严重。而昆仑万维的做法是，开展任何海外业务前，第一反应就去调查当地税法与监管政策，主动申请所需牌照；必要时还会聘请当地退休税务官员、监管部门专家担任顾问，确保业务合法合规。
3、快速商业化平衡。通过产品模式和商业模式的创新，实现快速的商业化平衡。每年会孵化大量的产品，这些产品只有在快速商业化，验证自己的价值之后才会存活下去。
以下是方汉先生演讲实录：
方汉：尊敬的各位来宾，各位朋友，非常感谢主持人，网易新闻给我们这次机会，来跟大家分享一下我们昆仑万维在AI应用全球化的探索。
首先给大家简单介绍一下我们公司，我们公司是一家A股的上市公司，目前在全球100多个国家有相关的业务去开展，在20多个国家有office，今年上半年的收入是37亿人民币，其中92%来自于海外，应该说我们在海外做业务比较多，海外业务占比非常高的一家全球化的企业。
我们现在业务有三大板块：其中包括AI，AGI与AIGC业务、信息分发与元宇宙业务以及投资业务。
我们从2020年开始做AI方面的早期研发，2022年12月份发布了一个13B中文预训练大模型，在这之后，在大模型及应用方面做了大量的工作。
目前我们的产业布局在硬件算力层投资了艾捷科芯，一家做推理芯片的fabless公司，在模型层有大量的自研模型，应用层有智能助手、AI视频、AI音乐AI游戏、AI社交等方向，而且主要的业务开展范围都是全球的。
首先介绍一下AI应用矩阵，这是我们skywork super agents，基本上它是一个用AI agent来驱动office一个应用，目前它的指数指标在很多评测集里面表现非常优异，也是现在在全球范围内使用感受最好以及效果最好的一个AI office应用。
这是我们一个拳头产品Mureka AI音乐，应该来说目前在技术指标上跟美国的SUNO，是目前全球技术指标最好的AI音乐生成模型。给大家看一下DEMO，这首歌的编曲、作曲以及演唱、演奏，全部是由Mureka大模型去生成，视频也是由我们的视频应用去生成的。这个音乐大模型支持十种语言，在中国也支持多种方言，目前在音色表现上面都是非常好的。
这是SkyReels，是一个AI视频应用，这个视频应用目前发布一个数字人模型，SkyReels A3，把一个静态的图片转变成一个非常有用的电商物料。
这是Linky，是AI聊天应用，目前海外注册用户下载量已经近2千万，月收入已经近100万美金，这个AI聊天应用是非常快的一个赛道，希望在这个赛道里能够打造出具有全球影响力，在收入和用户规模上都能够占优的这样一个应用。
下面给大家介绍一下我们做全球的一些经验和教训。
首先我们的优势，业务覆盖100多个国家和地区，收入占比也非常高，全球的用户群体有近4亿，但是到今天这个规模其实走过很多的经验与教训，下面逐渐跟大家分享一下经验和教训。
出海的应用不管AI应用还是原来的互联网应用，首先面对两个巨大的挑战，我们中国人，中国互联网竞争非常激烈，中国的应用不管是AI应用还是互联网应用迭代非常速度非常快，但是所有的问题所有的产品经理说的是中文，体验的是中文用户，对海外的用户需求和感知非常不足。
第二比较致命，我们的增长策略有结构性的短板，大家都知道全世界最大的广告提供商和Meta和谷歌，Meta和谷歌最大的客户都是在中国，尤其是中国的游戏用户、电商用户以及互联网的厂家，这些厂家在海外购买大量的流量，以游戏为例，在海外一个SLG用户平均购买成本已经接近50美金一个用户，中国厂商非常依赖于买量这种商业模式，反观美国的竞争对手，美国一些AI产品发现似乎并不在买量上面耗费多少资金，更多是靠社群营销、KOL营销，SEO，以及最新的GEO，就是对大模型搜索的优化，中国企业在这方面做得好并不太多，当然也有非常出色像字节的CapCut，首创用KOL去营销工具这么一个赛道，中国还有一家企业仅仅靠SEO就获得近2千万的AI用户，所以中国企业在出海的时候，对于增长渠道这个结构性补齐是需要补上的一堂课。
我们的应对策略，我们做了这么多年海外，有三条：
1、 强本地化运营，我们在主要的国家基本上都会招聘大量的本地员工，从本地员工里去收集需求和执行本地化是非常有帮助的。
2、 遵纪守法，合规合法经营，咱们中国人做生意特别喜欢钻空子，很多国家我们去做业务的时候，其实很多人并不会想着去合法合规，也不会拿牌照，最后当这个国家对这个行业做整顿的时候，受伤最重的一定是中国企业，这个把子不仅仅打在国外的监管上，中国企业本身也有很大的问题，像我们去做任何一个生意的时候，第一反应就去调查当地的税法以及监管政策，有牌照去拿牌照，能够请到顾问就请当地的退休的税务管理员和监管部门的官员来做你的顾问，保证合法合规。在中国公司里面对类似于GDPR的信息、监管政策以及各种各样的税和监管政策是最熟悉的，对中国企业来说非常具有借鉴意义。
3、 快速商业化平衡，每年也会孵化大量的产品，这些产品只有在快速商业化，验证自己的价值之后才会存活下去，这一点中国企业做得都不错，不再赘述。
下面跟大家分享一下我们对于AI产品在全球化趋势一个认知。
1、 垂直领域为王，一直反复说的是为什么现在大模型做得最好的赛道是编程和数学，大家都知道最近发的新闻编程去刷分，编程的收入非常高，比如在OpenRouter上，国外最大第三方API提供商上，87%的Token是消耗在编程上面，而数学的大新闻更是一个接一个，不断的去拿奥赛金牌什么之类的，背后其实编程跟数学都是两个垂类领域，为什么这两个垂类领域最受欢迎？本质上是因为这两个领域拥有全世界最好的过程数据，也就是说它的垂类数据建设是最好的，为什么呢？因为大家都知道由于GitHub的存在，所有人类编写出来质量最高的软件，从0到1的全过程都存在GitHub这个版本管理系统里面，这套数据拉出来，一定是质量最高的垂类数据，所以说编程做得最好。
数学由于中国、印度这两个国家对于K12在线教育的重视，我们干出来2亿道初中到高中数学题的解题过程，这样数学才能够取得这么好的成绩。但是对于其他的垂类，对于各行各业的垂类过程数据非常匮乏，以医疗为例，我们往往看到结果，医生给你拍了片子，做了检查，最后给你开了一个方子，所有的医生都不会在方子上写怎么推理出这个过程，我们在法律上看到很多法律文书判决，但是没有一个法官会把他怎么判这件事情完完整整的给你写上去，就是很多垂类行业的过程数据仍然是匮乏的，而中国企业只要在这些垂直领域扎下心来认认真真建设垂类数据，建设垂类的智能体是大有可为。
2、 应用的高频程度一定决定了商业价值，为什么编程会应用最广泛？因为编程应用是一个极其高频的事情，是大家都知道Claude、Cursor这两个AI编程的巨头，他们都在拼命的牵制用户用它的Token，因为编程一旦自动化之后Token消耗速度实在太高，这些大厂都已经扛不住了，所以高频应用决定这个（价值）。有些领域它的频率非常低，使用频率一低之后商业价值增长其实比较慢的，判断一个赛道好做不好做，一定要看用户的使用频率，使用频率决定了GMV增长的速度和上限。
对于2B和2C这两个赛道的认知，2B我们的认知非常简单，就是两件事，AI能够帮助大家就两件事情，一个是效率倍增器，中国的程序员有一个35岁的危机，过了35岁的老程序员特别难找工作，但是我们公司在应用AI编程辅助程序员的时候，发现这些老工程师变得非常好用，因为大模型的编程其实有很多时候是需要人来兜底，人兜底的经验，架构的经验，对各种坑的经验是非常重要的，在这时候老程序员，有经验的程序员反而获得极大的作用放大，用AI替他加班，AI对于很多人都是效率放大器，所以现在在海外出现大量的叫一人公司，就是一个人通过AI辅助他来完成一个公司的工作。2B赛道第一就是效率放大的杠杆。
第二就是流程的黏合剂，为什么大家都在做智能体？本质上我们很多行业原来在做自动化的时候，往往一个黄的自动化里面有一两个点必须丢一个人去那看着，这让自动化率并没有那么高，这时候AI进去就是一个很好的黏合剂。2C就比较简单，判断AIGC是用来制作内容和情绪供给，只要制作内容的成本下降，内容的产出会极大的提高，大家都知道智能手机降低了拍摄的成本才催生了短视频，我们认为AI降低了制作内容成本，比如音乐模型，现在制作一首歌的成本才几毛钱，十几年前到外面外包一首歌曲的基本成本都在10万元，可以想象一个哪吒的制作成本3亿人民币，很有可能在3到5年后降到3万、30万人民币，这时候整个AIGC的产业会极大的扩张。而情绪供给更是这样，大家知道找一个人陪你聊天，你的薪水必须是他的5倍，目前只有AI能够1元、2元的成本去跟你聊天，给你提供情绪价值，这种赛道我觉得在2C上是大有可为。
下面是比较老生常谈的东西，对中国企业来说，我们的成本控制做得最好，中国的推理在公司优化方面，百万Token上面可能是美国同行的1/5到1/6，中国的企业迭代速度非常快，我们在非洲成功，仅仅做过一次正面的竞争，他们雇的爱沙尼亚的研发团队，基本上一个月出一个版本，我们雇中国的团队基本上一周出两个版本，这种迭代速度很快把竞争对手打得很崩溃。在中国大家知道深圳是全世界硬件之都，我们认为软硬件结合起来，不管是之前的Pro还是之后的AI手机，是空间非常大一个赛道，我们认为所有的3C产品可能都用AI重做一遍，这个事情扫地机器人就是一个很典型的例子，这个对于中国来说是非常有利的。
最后我的祝愿，希望早日实现通用人工智能，希望通过AIGC让每个人更好的塑造与表达自我。
来源：新浪财经