生成式 AI，中國企業出海的新機遇。

在 2024 年，對于中國企業來說，「走向海外」是最重要的增長機遇。TCL 創始人李東生在兩會期間的言論「不出海，即出局」登上熱搜榜單。從財報中可以看出，對于包括拼多多、阿裏巴巴、騰訊、字節跳動以及比亞迪、吉利、甯德時代、恒瑞醫藥等在內的中國科技、制造和互聯網公司而言，海外業務已成爲其 2023 年主要的增長動力。中國加入 WTO 以來，過去 20 年中國企業已經經曆了幾次出海浪潮，從早期的「世界工廠」，到移動互聯網興起後的「Copy From China」，再到現在自主品牌的「中國創造」。與過去依靠低成本勞動力或者時光機理論不同，今天中國企業出海的核心競爭力在于産品創新。無論是 TikTok、Temu、原神，還是大疆、比亞迪、安克，這些成功出海案例都不是簡單模仿現有産品或模式。在創新領域，目前最大的機遇無疑是生成式 AI。在近日舉行的亞馬遜雲科技出海全球化論壇上，來自中國各行各業的數十家企業展示了他們基于生成式 AI 技術開發的産品，以及如何利用這些技術解決業務難題的案例。亞馬遜雲科技大中華區的高管還分享了過去一年中生成式 AI 如何幫助中國企業實現海外擴張的觀察。極客公園整理了此次論壇的重點內容，對于那些希望在生成式 AI 領域尋找機會的人來說，這些「實幹派」的分享是不容錯過的信息。

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從大處著眼，

從小處著手在大會開場的主題演講環節中，亞馬遜雲科技大中華區産品總經理陳曉建分享了生成式 AI 如何賦能中國企業出海。實際上，目前全球各行各業正積極探索運用生成式 AI 解決場景和業務上的挑戰。麥肯錫在 2023 年 10 月的報告中指出：生成式 AI 預計將爲全球經濟帶來 2.6 至 4.4 萬億美元的收益，而且約 80% 的大型企業管理層認爲生成式 AI 將在未來 18 個月內顛覆現有業務模式，全球範圍內大約 30% 的企業已經制定了生成式 AI 的戰略和投資。

亞馬遜雲科技大中華區産品總經理陳曉建丨來自：亞馬遜雲科技

陳曉建指出，生成式 AI 能夠在多語言交互、産品創新、洞察與決策、運營效率、客戶服務與營銷，以及企業內部專業知識支持等六個方面增強出海企業的競爭力。針對如何將生成式 AI 技術應用于出海企業的具體業務場景，他提出四個關鍵點：

精選場景，「從大處著眼，從小處著手」，謹慎評估來選擇切入點，優先考慮最適合業務需求的場景而非最尖端或最複雜的；

挑選合適的工具和模型，因爲生成式 AI 的選項繁多，適當的模型和工具對于創新至關重要；

數據戰略，利用精確的數據來構建企業的核心競爭力，確保數據與選定的場景緊密結合；

保持長期視角，關注于生成式 AI 的快速落地和合規性之間的平衡，確保可持續的商業價值。

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企業如何用好生成式 AI

在本次大會上，諸多來自 AI 及其他技術領域的公司展示了他們的 AI 産品或應用。通過參觀和聽取介紹，我整理了一些個人觀察。首先是AI電商領域尤其引人注目。自去年以來，電商已成爲 AI 應用實踐最活躍的領域之一。極客公園年初曾在內部做過一次産業分析，預計今年中國至少會湧現出 100 家 AI 電商公司，盡管多數可能會在年末退出市場。

AI 電商工具鏈丨來自：亞馬遜雲科技

電商行業的每個環節，從産品設計、運營、營銷到售後服務，都有潛力通過 AI 獲得賦能。我觀察到，展示的 AI 應用企業中，近半數與 AI 電商相關，這些企業可以分爲兩類：一類是提供賦能工具的軟件服務公司，另一類則是正在嘗試具體業務場景的出海品牌。AI 模特是一個特別典型且急需的應用場景之一。例如，全球營銷服務公司易點天下，在海外運營中面臨高昂的攝影成本問題，同一件衣服在不同的地域可能需要不同的模特照片來展示，他們通過提供 AI 模特和數字人服務，將電商品牌的海外擴張成本降低了 50%。被稱爲東南亞「小 ZARA」的快時尚品牌禾觀科技（Urbanic）在 2022 年實現了超過 200% 的業務增長。他們的 AI 拍攝項目預計每年可節省 2000 萬美元。除了 AI 模特，禾觀還利用 AI 進行用戶喜好分析和産品設計，推動産品創新。總的來說，AI 電商是一個需求明確的領域，關鍵環節如産品分析、模特、直播、客服等通過引入 AI 技術能顯著降低成本並提高效率。然而，這一領域目前門檻相對較低，同質化問題嚴重，爲出海品牌商或成熟的營銷服務公司提供了良好的機遇。但對于那些只有技術而缺少市場資源的創業團隊來說，要想脫穎而出則較爲困難。遊戲行業也是AI應用的一個活躍領域。在本次大會中，數家國內領先的出海遊戲公司，展示了生成式 AI 在遊戲行業的具體應用案例。遊戲開發是受 AI 影響最大的領域之一，盡管目前其直接影響仍然有限。主要是因爲在遊戲開發的核心環節如 3D 資産生成、原畫設計、場景搭建、遊戲編程等方面，生成式 AI 的能力還未能完全滿足商業遊戲開發的需求。然而，遊戲工作室已經在探索實用的應用場景。例如，專注于輕休閑遊戲的多比特公司，就利用 Stable Diffusion 模型在原畫設計中輔助生圖生成，將設計周期從一周縮短至半天。四月科技，一家海外休閑遊戲公司，則利用生成式 AI 自動化創作填色素材，節省了 60% 的外包成本。出海遊戲團隊還利用生成式 AI 解決本土化運營的問題。沐瞳科技，開發了東南亞熱門手遊 MLBB，通過大模型應用進行多語種的輿情分析，每日處理達 14000 條評論。基于深入分析東南亞各國用戶的反饋，推出更受歡迎的新角色，延長了遊戲的生命周期。沐瞳還將大模型技術應用于遊戲內的不文明行爲處理系統，大幅減少了語種複雜的東南亞地區處理不文明行爲的人力成本。

亞馬遜雲科技分享遊戲行業生成式 AI 用例丨來自：亞馬遜雲科技AI與智能硬件的結合也是值得關注的方向。安克創始人陽萌近期與極客公園的一次交流中提出，大模型與智能硬件的結合是未來五年最重要的産業機遇之一。而在今年的亞馬遜雲科技出海全球論壇上，一些企業分享了「AI + 智能硬件」的應用嘗試。石頭科技就是一個例子，他們利用大模型的自然語言交互能力開發了陪伴型家用機器人。不過大模型+機器人的潛力肯定不止于情感陪伴，所有的機器人都有可能被大模型重寫交互方式，並開拓新的消費場景。還有一個例子是塗鴉智能，嚴格意義上他們的應用不算是大模型與智能硬件的結合。疫情期間他們基于用戶的需求開發了一款擁有圖像識別功能的鳥類自動餵食器，裏面加入了自動識別鳥類的算法，之後逐漸衍生出鳥類計數、統計分析的功能，並在海外大火。圖像識別在國內過去大多用于安防領域，但把這種技術延伸到識別動物以後，塗鴉智能發現在海外的不同市場打開了不同的使用場景，比如在北美和非洲，會有消費者買來輔助狩獵；而在東南亞地區，又有動物保護組織的志願者買來用于保護野生動物。這些案例充分展示了技術叠代升級在硬件産品上滿足新市場需求的能力。大模型擁有遠比計算機視覺技術更加強大、多樣的技術能力，面向全球多樣化市場的産品創新有巨大的實現價值。

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亞馬遜雲科技，

如何支持生成式 AI？這些公司都是在亞馬遜雲科技的支持下，把生成式 AI 變成先進生産力的，那麽我們也探討一下亞馬遜雲科技在生成式 AI 方面的布局。

生成式 AI 三層架構示意圖丨來自：亞馬遜雲科技

如上圖所示，亞馬遜雲科技在基礎設施、中間層、應用層這三層架構上提供了一系列不同的生成式 AI 服務、應用和工具。亞馬遜雲的 AI 客戶最常用的是 Amazon Bedrock 平台，這是一個全托管的 AI 應用開發平台，上面優選了包括 Claude 3 系列在內七家全球大模型公司的二十三個基礎大模型産品。

來自：亞馬遜雲科技

通過這些大模型和技術，如微調和檢索增強生成（RAG），開發者可以在 Amazon Bedrock 上構建執行複雜任務的 AI 應用。一個展示的例子是 AI 造型師，它演示了 Amazon Bedrock 的工作機制。

在這個應用中，首先由用戶輸入提示詞。

産品目錄 Agent 將利用時尚潮流和産品目錄知識庫爲大模型創建提示，以便生成整套服飾。産品目錄 Agent 從時尚潮流知識庫中提取信息，然後將這些信息發送至造型生成 Agent，進而生成相關服飾的圖片。

AI 造型師不會推薦單個商品或單一衣服搭配；它會利用目錄中的五項或更多商品，在數秒時間內生成個性化的造型。

當用戶進一步詢問關于推薦造型的更多信息，不同的 Agent 會調用不同的大模型和公有、私有數據庫以及外部接口，完成任務。亞馬遜雲科技大中華區合作夥伴及業務拓展總經理李曉芒在會上表示，目前已經有超過 10000+ 客戶使用 Amazon Bedrock。

與其他 AI 開發服務平台相比，亞馬遜雲科技更加強調「負責任的 AI」。這涉及到 AI 的創立和治理，需要符合法律監管要求，解決幻覺、偏見和隱私保護問題，並監管可能的濫用。這些複雜的技術與社會的問題，其實就應該讓亞馬遜雲科技替客戶們重視和管理起來，從源頭避免這些問題對公司的業務産生困擾。另外，亞馬遜雲科技特別強調保護企業和個人的私有數據，避免將客戶數據用于訓練底層模型。這雖然限制了利用數據效應叠代模型的速度，但在數據資産日益重要的背景下，確保數據私密性可能更符合企業和開發者的利益。可以感知到，亞馬遜雲科技的視角裏，今天中國出海企業在運用生成式 AI 的時候，不是在拼大模型能力上限，而是在明確可以解決問題，提升生産力的地方，確保技術底線的穩定——真正解決問題的科技，才是好科技。