# 中国大模型厂商海外拓展深度研究 ## 布局、进入路径与商业模式 **研究截止日：2026年7月28日** **面向对象：投资机构决策者、企业战略与国际业务部门** **研究方法：公开资料交叉核验；价格均为研究截止日官方公开价，未含税** --- ## 执行摘要 中国大模型厂商的海外竞争已经从“模型是否能被海外用户访问”，进入“能否在当地稳定部署、合规交付并持续收费”的阶段。研究显示，真正形成海外经营基础的厂商并不多：阿里云、华为云、腾讯云依托既有云区域、销售网络和系统集成能力，具备从算力、模型平台到行业方案的一体化交付能力；DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi等模型则主要通过开放权重、国际API和第三方模型平台建立全球开发者影响力。两者分别代表“重资产基础设施出海”和“轻资产模型分发出海”，但最终都必须补足本地合规、企业服务与客户关系。 本报告形成六项核心判断： 1. **东南亚和中东是最具现实性的首轮商业化市场。** 两地既有较强的云与AI需求，也存在电信运营商、主权基金、政府数字化项目和中国企业客户等渠道。欧洲和北美仍具有技术影响力价值，但监管、采购审查、数据治理与地缘政治成本更高。 2. **云基础设施是企业级模型出海的关键护城河。** 截至2026年中，阿里云公开口径为32个地域、105个可用区，华为云为34个地域、102个可用区；腾讯云覆盖21个地域、64个以上可用区。相比之下，百度智能云和BytePlus虽有国际产品入口，却未公开同等完整的海外IaaS地域体系。[^1][^2][^3] 3. **开放权重是获客工具，不是收入本身。** Qwen、DeepSeek、GLM、Yi等模型可以在海外社区下载、由第三方平台托管或被企业自部署，但下载量、API流量与厂商实际海外收入属于三种不同口径。厂商能否控制计费入口、提供服务等级协议并获得续约，决定开源影响力能否转化为企业价值。 4. **中国厂商的价格优势真实存在，但不能简单等同于高毛利。** 例如DeepSeek V4 Flash官方输出价格为0.28美元/百万Token，Qwen3.7 Plus国际版为1.60美元，GLM-5为3.20美元，而OpenAI GPT-5.4、Anthropic Claude Opus 5的输出价格分别为15美元和25美元。价差有利于获取成本敏感型客户，但渠道分成、区域算力、客户支持、安全审计和销售费用仍会显著影响最终毛利。[^4][^5][^6][^7] 5. **主权AI和私有化部署是海外企业市场的重要增量。** 在沙特、阿联酋、东南亚、非洲及部分欧洲市场，客户购买的不只是模型调用，还包括数据驻留、专属算力、本地语言、行业知识库、审计能力和本地服务团队。华为、阿里和腾讯在这一模式中更占优势；智谱、01.AI等模型公司则通过本地合作方、联合研发或合资公司进入。 6. **海外竞争的终局不是单模型性能，而是“可信赖的AI交付能力”。** 未来24—36个月，决定胜负的指标包括海外付费收入、企业客户续约、区域推理成本、本地数据处理、合规认证、渠道控制力以及行业方案的可复制程度，而非单一评测榜单。 --- ## 一、研究范围与判断口径 本报告把“海外布局”分为五个成熟度层级：L1为模型在海外社区传播；L2为海外用户能够注册产品或调用API；L3为进入云市场、模型平台或建立渠道合作；L4为形成企业付费、私有化部署或行业项目；L5为设有本地团队、基础设施、合规体系和持续收入。只有达到L4以上，才能视为形成较稳定的海外商业化。 样本分为两类。第一类是拥有云基础设施或大型生态的厂商，包括阿里云/Qwen、华为云/盘古、腾讯云/混元、百度智能云/文心和BytePlus/Seed；第二类是AI原生厂商，包括DeepSeek、智谱/Z.ai、MiniMax、月之暗面/Kimi、01.AI和百川智能等。由于中国厂商普遍未单独披露海外模型收入，本报告不对海外收入规模进行无依据估算，而以官方产品可用性、地域部署、合作公告、价格和企业案例判断成熟度。 宏观背景支持海外需求继续增长。Stanford AI Index 2026显示，2025年全球企业AI投资为5,817亿美元，受访组织中88%已在至少一个业务环节使用AI，70%使用生成式AI；但OECD按10人以上企业普查加权得到的2025年企业AI采用率仅20.2%。二者差异说明，大企业自报调查与全体企业普查不能直接比较，也说明中小企业和新兴市场仍处在规模化早期。[^8][^9] Stanford还指出，达到GPT-3.5级别能力的模型推理成本从2022年11月约20美元/百万Token降至2024年10月约0.07美元，27个月下降约280倍，为低价API和行业嵌入创造了经济条件。[^10] --- ## 二、海外布局全景：三种梯队同时形成 ### 2.1 云基础设施型：阿里、华为、腾讯领先 **阿里云/Qwen**是目前布局最完整的样本。阿里云已形成亚洲、中东、欧洲、北美和拉美的地域网络；Model Studio明确在新加坡、美国弗吉尼亚、德国法兰克福、日本东京和中国香港提供独立工作空间、API Key和区域端点。[^11] 其海外打法不是只输出Qwen，而是将云基础设施、模型平台、数据服务、安全、跨境电商和本地合作伙伴组合销售。在马来西亚、印尼、日本、中东和欧洲，阿里云可同时服务中国出海企业与当地客户。Qwen开放权重承担开发者获客，Model Studio按量计费和企业云合同承担变现。需要注意，阿里集团披露的AI相关云收入没有单列国际业务，不能据此反推Qwen海外收入。 **华为云/盘古**的优势是政企客户、通信网络、硬件、混合云和行业交付。其海外地域覆盖拉美、中东、非洲、欧洲和亚太，并通过运营商、政府IT部门、银行、零售商和本地集成商进入市场。盘古的海外可用性却不能与华为云地域数直接画等号：公开信息更多体现为面向拉美的西班牙语/葡萄牙语模型、土耳其本地AI算力和按需开通，而不是所有海外地域均可即时调用全部盘古模型。华为更接近“数字基础设施与行业能力出口”，项目金额可能较高，但交付周期、资本投入和地缘风险也更大。 **腾讯云/混元**依托游戏、音视频、社交、内容和小程序生态。腾讯云在东南亚、日本、韩国、欧洲、美国及沙特设有地域，并通过True IDC、GoTo、零售和金融科技伙伴拓展。混元3D已经提供国际API，适合游戏、广告、影视和3D资产生产；但通用混元模型在各海外地域的完整可用清单和海外收入未公开。腾讯披露的“海外客户增长”包含云、音视频、游戏和微信生态客户，不能等同于混元付费业务增长。 ### 2.2 产品级出海型：百度与BytePlus各有侧重 **百度智能云/文心**已提供Qianfan国际产品入口和国际控制台，但未公开独立海外地域、可用区、国际定价和本地合作伙伴全表，因此更适合定义为“产品可用型”而非“海外区域经营型”。百度的国际优势更多来自Apollo Go、搜索和企业AI技术，而文心本身的海外商业化证据相对有限。 **BytePlus/Seed**的路径与传统云厂商不同。BytePlus ModelArk官方文档称可面向约160个国家和地区提供服务，但明确排除美国、中国、印度和俄罗斯；这表示产品可销售范围，不表示拥有160个自建数据中心。[^12] 其核心竞争力是推荐、广告、视频、内容生成和消费应用运营经验。视频模型可较快形成按生成量计费的收入，但版权、人物肖像、内容标识和应用商店政策构成实质约束，特别是在美国和欧洲市场。 ### 2.3 模型与应用驱动型：开发者影响力高，经营深度分化 **DeepSeek**是开放权重和成本效率路线的代表。其官方API提供缓存差异定价，并可由第三方云和模型平台托管。该模式让海外开发者能够快速测试或自部署，也降低了客户对单一中国云节点的依赖。但DeepSeek没有披露海外办公室、区域销售、企业客户和海外收入，技术传播应与商业经营严格区分。其最可能的变现路径是直接API、企业私有化服务、生态授权或与云平台联合分发。 **智谱/Z.ai**已建立国际定价和英文开发者入口，并在东南亚、中东、非洲等地推进“主权大模型”与本地基础设施合作。公开报道显示，其路径通常与本地政府、运营商、数据中心或华为硬件结合。[^13] 这使智谱比纯API厂商更接近企业交付，但合资、联合方案与实际付费收入仍需分别核验。 **月之暗面/Kimi**已将国际API迁移至Kimi品牌平台。Kimi K3官方价格为输入3美元、缓存输入0.30美元、输出15美元/百万Token，上下文为1,048,576 Token。[^14] 其优势是长上下文、编程和Agent使用体验，进入方式以开发者API和第三方托管为主；公开资料尚不足以证明其已形成广泛本地团队或区域基础设施。 **MiniMax**代表“多模态模型+全球消费应用”路径：文本、语音、视频和角色互动能力可通过API或应用订阅变现。该路径比政企项目扩张更快，但用户获取成本、内容安全、未成年人保护和应用商店分成会侵蚀毛利，且消费用户规模不能直接代表企业API收入。 **01.AI**呈现明显战略转型。其历史Yi模型仍以Apache 2.0在Hugging Face和GitHub分发，PopAi继续由新加坡主体运营并提供订阅；但国际API站目前提示因业务调整暂停服务。公司2025—2026年转向企业AI和主权AI，官方时间线披露与哈萨克斯坦共建AlemLLM、成立Q.AI合资公司。[^15] 这是从“模型API全球化”转向“区域合作和企业方案”的典型案例。百川智能海外一手证据较少，本报告仅作为潜在行业模型供应商观察，不列入成熟案例。 ### 表1：代表性厂商海外成熟度 | 厂商 | 主要出海资产 | 当前成熟度 | 核心路径 | 主要短板 | |---|---|---:|---|---| | 阿里云/Qwen | 全球云地域、Model Studio、开源生态 | L5 | 云+MaaS+渠道+行业 | 海外AI收入未单列 | | 华为云/盘古 | 云、硬件、运营商与政企交付 | L4-L5 | 主权云、混合云、行业项目 | 盘古海外GA清单不透明 | | 腾讯云/混元 | 云、游戏、音视频、3D生态 | L4 | 云+内容/游戏方案 | 通用模型海外收入未披露 | | 百度/文心 | 国际Qianfan入口、Apollo生态 | L2-L3 | 产品入口、智能驾驶协同 | 海外地域与伙伴不足 | | BytePlus/Seed | 全球应用运营、视频与推荐 | L3-L4 | SaaS/MaaS、内容工具 | 美国缺位、版权压力 | | DeepSeek | 开放权重、低价API、第三方托管 | L2-L3 | 开源获客+API | 本地团队与收入不透明 | | 智谱/Z.ai | 国际API、主权AI合作 | L3-L4 | 本地伙伴+私有化 | 合作公告多于财务披露 | | Kimi | 国际API、长上下文、编程 | L2-L3 | API+开发者工具 | 地域经营和客户证据有限 | | 01.AI | 开源Yi、PopAi、哈萨克合资 | L3 | 应用订阅+主权AI项目 | 国际API暂停、战略转型中 | --- ## 三、进入海外市场的六条路径 ### 3.1 开放权重与开发者生态 开放权重是进入全球市场成本最低的方式。开发者可以绕过传统销售流程，在Hugging Face、GitHub或本地服务器直接部署模型；第三方推理平台再将模型封装为OpenAI兼容API。其作用是扩大技术影响力、形成评测反馈和生态适配，并为后续企业采购提供“已经在用”的基础。 局限也很明确：模型下载可能来自测试、镜像或重复拉取；第三方平台掌握计费和客户数据；企业自行部署后，模型厂商未必获得收入。因此应同时观察官方API调用、企业支持合同、云市场分成、私有化授权和续约，而不是单独使用下载量衡量商业化。 ### 3.2 国际API和MaaS直接销售 Qwen Model Studio、DeepSeek、Z.ai和Kimi均形成国际或美元计费入口。该路径可通过免费额度、低价轻量模型、兼容SDK和在线文档降低开发门槛，再通过更强模型、批处理、缓存、微调、专属容量和企业SLA提升客单价。决定转化率的关键不是注册页，而是海外支付、低延迟端点、工单响应、日志审计、数据保留政策和合同责任。 ### 3.3 云市场与第三方模型平台分销 进入大型云市场、开发者平台或模型聚合平台，可以借用其支付、合规、GPU和客户关系。对AI原生厂商而言，这是进入欧美和亚太企业采购体系的快捷方式；对客户而言，也便于在统一云账单中采购。代价是渠道分成、价格控制权下降、客户数据难以沉淀，并可能被多个同类模型放在同一页面直接比价。 ### 3.4 本地运营商、政府与系统集成商合作 在中东、东南亚、拉美和非洲，本地电信运营商、主权基金、政府数字化机构和系统集成商往往掌握数据中心、牌照、客户和招投标渠道。中国厂商提供模型、云或一体机，合作方提供本地算力、销售和合规。收入可来自许可、算力、项目实施、运维和分成。这一路径适合华为、阿里、腾讯和智谱，但应区分谅解备忘录、试点、正式上线和持续计费四个阶段。 ### 3.5 跟随中国企业出海 制造、汽车、电商、游戏、物流、金融科技和手机企业是中国云厂商最容易获得的首批海外客户。合同可以由中国总部统一采购，再扩展到海外分支，从而降低获客和信任成本。其风险是客户结构长期停留在“中国客户海外分支”，无法证明厂商已取得当地原生客户。 ### 3.6 消费应用和行业解决方案 AI聊天、陪伴、视频、翻译、教育和生产力应用可通过订阅、广告、虚拟道具和按量生成直接变现，增长速度快；但平台抽成、内容审核和营销支出较高。企业行业方案则通过知识库、客服、代码、营销、制造和金融项目变现，销售周期更长，但客单价、续约和切换成本通常更高。最优组合往往是消费应用验证产品、开放模型获取开发者，再用企业版本获得利润。 --- ## 四、本地化：从语言适配到经营体系 语言本地化只是第一层。东南亚需要处理英语与印尼语、泰语、越南语等混合输入；中东要求高质量阿拉伯语、方言与宗教文化适配；日本和韩国企业客户更关注专业术语、敬语、格式和本地知识。厂商应建立本地评测集与人工反馈，而非只用翻译语料微调。 第二层是数据与监管。欧盟AI Act于2024年8月生效，禁止性实践和AI素养义务自2025年2月适用，通用人工智能模型义务自2025年8月适用，多项透明度规则在2026年8月进入适用阶段。[^16] 韩国AI基本法于2026年1月生效，新加坡采用自愿治理框架与既有数据保护法规结合的方式。不同国家对跨境传输、自动化决策、内容标识和本地代表要求不同，因此全球统一API需要叠加区域化数据保留、模型版本和安全策略。 第三层是产品与商业运营，包括当地货币、税务、发票、支付、时区、客服、SLA、采购条款和责任保险。企业客户通常要求数据不用于训练、支持删除、提供日志和安全事件通报，并能接受第三方审计。具备本地法人和云区域的厂商更容易满足要求；轻资产模型厂商则需要可信的本地云和集成伙伴。 第四层是行业本地化。中东的政府、能源、金融和智能城市项目强调主权与本地部署；东南亚的高潜场景包括跨境电商、客服、金融科技和内容生产；日韩更适合制造、机器人、游戏与企业软件；欧洲侧重工业、汽车、金融和数据主权；拉美则更重视价格、客服、电商和本地支付。 --- ## 五、商业模式与定价 ### 5.1 四层收入结构 中国厂商的海外收入可以分为四层：第一层是API按Token、图片、音频或视频收费；第二层是开发者套餐、消费订阅和企业按席位SaaS；第三层是专属实例、微调、知识库、Agent平台和托管服务；第四层是私有化部署、模型授权、系统集成和长期运维。前两层标准化程度高、扩张快，后两层合同金额和客户黏性更高，但交付成本也更高。 云厂商还可以通过计算、存储、数据库、网络、安全和模型调用获得组合收入。即使模型API本身低价，客户的数据和应用迁移到同一云后，整体生命周期价值可能显著提高。因此阿里、华为、腾讯可以把模型视为云资源的需求入口；AI原生厂商则必须依靠模型能力、开发工具或应用场景直接获得收入。 ### 5.2 官方API价格快照 下表选取各厂商具有代表性的公开模型。它只反映价格，不代表模型能力、延迟、上下文和服务等级完全可比。 | 厂商/模型 | 输入价 | 缓存输入 | 输出价 | 说明 | |---|---:|---:|---:|---| | DeepSeek V4 Flash | $0.14 | $0.0028 | $0.28 | 1M上下文 | | DeepSeek V4 Pro | $0.435 | $0.003625 | $0.87 | 1M上下文 | | Qwen3.7 Plus国际版，≤256K | $0.40 | 依规则 | $1.60 | 256K以上分档加价 | | Qwen3.7 Max国际版 | $2.50 | 依规则 | $7.50 | 1M档位 | | GLM-5 | $1.00 | $0.20 | $3.20 | Z.ai国际价 | | GLM-4.7 | $0.60 | $0.11 | $2.20 | Z.ai国际价 | | Kimi K3 | $3.00 | $0.30 | $15.00 | 1,048,576上下文 | | Google Gemini 3.1 Pro，≤200K | $2.00 | $0.20 | $12.00 | 超200K为$4/$18 | | OpenAI GPT-5.4 | $2.50 | $0.25 | $15.00 | Batch约五折 | | Anthropic Claude Sonnet 5 | $3.00 | 依缓存规则 | $15.00 | 2026-08-31前限时$2/$10 | | Anthropic Claude Opus 5 | $5.00 | 依缓存规则 | $25.00 | 1M上下文 | **单位：美元/百万Token。来源：各厂商官方定价页，研究截止日快照。**[^4][^5][^6][^7][^14][^17][^18] 价格显示，中国厂商在中低价区间具备明显选择空间，尤其是DeepSeek、Qwen Flash/Plus和GLM。但“输出价格低5—20倍”不能直接推导同等能力下成本低5—20倍，也不能推导同等毛利。海外端点可能使用不同GPU和带宽，企业客户还会产生销售、合规、赔付和支持成本。更合理的投资指标是每单位有效任务成本，即完成一次合格客服、代码修改、文档审核或视频生成的总成本，而非单纯Token价格。 ### 5.3 差异化竞争 与OpenAI、Anthropic、Google和美国云平台相比，中国厂商的优势主要是价格、中文及部分亚洲语言、开放权重、灵活私有化和制造、电商、游戏、物流等行业经验；不足是欧美品牌信任、全球企业采购覆盖、标准化合规披露、责任承担和本地服务网络。 与Mistral等欧洲厂商相比，中国开放模型在规模、更新速度和成本上有竞争力，但欧洲厂商更容易获得“本地主权AI”标签。中国厂商若直接强调来源和低价，可能触发审查；更有效的差异化是与当地云、运营商和软件商联合交付，让客户掌握数据、部署和审计权。 --- ## 六、区域优先级与进入策略 ### 表2：区域优先级矩阵 | 区域 | 市场机会 | 进入难度 | 推荐路径 | 综合判断 | |---|---|---|---|---| | 东南亚 | 高 | 中 | 新加坡区域枢纽+运营商/银行/电商合作 | 第一梯队 | | 中东 | 高 | 中 | 主权云、政府/能源/金融项目、合资 | 第一梯队 | | 拉美 | 中高 | 中 | 西葡语模型+电信/支付/中国企业渠道 | 第二梯队 | | 日韩 | 高 | 中高 | 本地云、制造/游戏方案、严格语言适配 | 第二梯队 | | 非洲 | 中长期 | 中 | 运营商、银行、教育、低成本私有化 | 第二梯队/长期 | | 欧洲 | 高 | 高 | 开放模型、本地伙伴、主权部署 | 选择性进入 | | 北美 | 高 | 很高 | 开源生态和第三方托管为主 | 技术影响力市场 | **东南亚**适合以新加坡作为合同、研发和区域管理中心，在马来西亚、印尼、泰国和越南布局数据中心或合作节点。当地电商、金融科技、客服、教育和内容行业价格敏感，适合Qwen、DeepSeek和GLM等模型；但越南、印尼等地跨境数据要求更严格，需要按国家配置。 **中东**的机会来自政府主导的AI基础设施、能源资本和主权数据需求。最优模式是本地数据中心、运营商或主权基金合作，而非从中国端点跨境调用。沙特PIF于2025年设立HUMAIN，覆盖AI基础设施、云、模型和应用，反映国家级AI平台正在成为重要买方和合作方。[^19] **日韩**具有高付费能力和制造、游戏、机器人场景，但采购标准、语言质量和安全要求高。中国厂商更适合与当地云、运营商和软件公司合作，先从代码、客服、游戏资产和企业知识库切入，而非以通用聊天产品竞争。 **欧洲**的优势是工业和企业需求，障碍是GDPR、AI Act、数据主权与供应链审查。开放权重和私有部署可降低数据担忧，但仍需说明训练数据、版权、风险管理和模型更新责任。**北美**市场规模大，却面临出口管制、政府采购和品牌信任压力；对多数中国厂商而言，现阶段更现实的价值是开发者采用和第三方托管，而非大规模直销。 **拉美和非洲**适合长期布局。华为等厂商在运营商、网络、政府和银行已有基础，阿里云也在增加拉美资源。需求侧对价格、本地语言和部署灵活性更敏感，但支付、汇率、基础设施和售后网络会延长回收周期。 --- ## 七、典型模式案例 ### 案例一：Qwen——开放生态与云平台协同 Qwen通过开放权重形成开发者入口，再用Model Studio国际区域、企业云服务和当地伙伴承接付费。该模式的优势是模型、API、数据和计算可在同一平台组合，客户从试用到生产的迁移路径清晰。风险是开源用户可能在其他云上运行Qwen，阿里无法获得全部价值；因此其关键指标不是下载量，而是国际Model Studio活跃客户、海外Token调用、云资源联动收入和续约。 ### 案例二：DeepSeek——低价API与第三方托管 DeepSeek凭借开放权重和低价迅速获得全球开发者关注，适合代码、Agent和成本敏感型推理。第三方平台分发降低了地缘与支付门槛，也使模型可以部署在客户选择的区域。但这一模式把部分客户关系交给平台，且缺少公开的本地企业服务网络。若要提高收入质量，需要增加企业支持、专属容量、合规版本和行业伙伴。 ### 案例三：华为云——主权AI和行业交付 华为可将云、网络、服务器、数据库、模型平台和咨询服务打包，特别适合电信、政府、金融、能源和制造客户。与纯API相比，合同更大、切换成本更高；与美国云相比，华为在全球南方和中国企业供应链中具备差异化。主要风险是硬件供应、地缘审查和项目回款周期。 ### 案例四：01.AI——从国际API转向区域主权合作 Yi开放模型维持开发者影响力，PopAi保留海外消费订阅，但官方国际API暂停；与此同时，公司通过哈萨克斯坦AlemLLM和Q.AI合资项目转向企业与主权AI。这一变化说明，纯模型API若难以形成持续规模，厂商可能转向本地政府、企业和合资项目。其收入更具项目属性，后续应观察合同执行、复用程度和海外回款。 --- ## 八、风险与三种情景 **监管与数据风险。** 数据跨境、个人信息、自动化决策、生成内容标识和行业监管正在同时加强。模型厂商需要将合规成本视为产品成本，而非一次性法务支出。 **地缘与供应链风险。** 高端芯片出口、云服务限制、政府采购审查和制裁可能改变海外算力选择。重资产云区域面临投资锁定，轻资产模型则可能被应用商店、云市场或支付渠道限制。 **商业风险。** 低价API容易吸引试用，却可能带来低留存、高峰算力压力和低毛利；开放权重也会削弱厂商对客户的控制。项目制虽然客单价高，但收入确认、回款和定制成本不稳定。 **技术与品牌风险。** 多语言幻觉、本地事实错误、提示注入、版权、模型安全和服务中断都会直接影响海外企业采购。对投资者而言，重大安全事件和监管处罚应进入估值折价。 未来三年可分为三种情景： - **基准情景：区域化扩张。** 中国厂商在东南亚、中东和全球南方通过开放模型、本地云和行业合作扩大份额，欧美以开发者生态和第三方托管为主。 - **乐观情景：主权AI形成新市场。** 多国希望降低对美国模型与云的单一依赖，中国厂商通过本地部署、开放权重和成本优势成为第二供应体系，海外企业合同和续约明显增长。 - **保守情景：监管与供应链分割加剧。** 欧美及其盟友提高采购和算力限制，部分新兴市场也加强数据与模型审查，中国厂商只能通过白标、开源或中国企业海外分支间接经营，收入增长慢于技术影响力。 --- ## 九、投资判断与战略建议 投资机构应重点跟踪六组指标： 1. **经营质量：**海外收入、付费企业客户、年度经常性收入、续约率、回款周期； 2. **单位经济性：**每百万Token毛利只是起点，还要观察缓存命中、GPU利用率、峰值容量和渠道分成； 3. **客户结构：**当地原生客户占比，以及是否过度依赖中国出海企业或单一政府项目； 4. **本地能力：**海外地域、数据驻留、本地法人、销售、法务、客服和系统集成网络； 5. **产品组合：**模型API能否带动云、数据、Agent、SaaS和行业解决方案收入； 6. **风险控制：**监管调查、版权争议、数据事件、芯片供应与重大客户集中度。 对云厂商，建议把区域Model Studio与本地云资源、数据库、安全和行业伙伴绑定，避免只靠模型降价。对AI原生厂商，建议优先选择2—3个区域和1—2个行业，把开放模型流量转成企业支持、专属部署和订阅收入，而不是同时铺开所有国家。对消费应用厂商，应将用户增长与付费率、获客成本、平台分成和内容治理共同考核。 在估值层面，应对“开源影响力高但收入不可见”的厂商给予技术期权价值，但不能按云收入倍数直接估值；对“项目合同大但复用性低”的厂商，应关注回款和人员交付成本；对同时拥有海外区域、开发者生态和企业续约的厂商，可给予更高确定性溢价。 --- ## 十、结论 中国大模型厂商已经具备全球技术竞争力和显著价格弹性，但海外拓展仍处于从“可访问”向“可经营”过渡的阶段。阿里、华为和腾讯拥有基础设施与渠道优势，适合主权云和企业方案；DeepSeek、Qwen、GLM和Kimi通过开放权重、低价API和开发者工具扩大影响；BytePlus、MiniMax等厂商则从视频、内容和消费应用切入。不同路径并不存在唯一赢家，但商业价值最终都取决于是否能够持续收费、控制客户关系并承担本地责任。 因此，判断中国大模型出海不应只问“模型在多少国家可用”，而应连续追问：数据在哪里处理、谁签合同、谁负责交付、客户为何续费、渠道拿走多少收入、监管事件由谁承担。能够把技术能力转化为本地化、合规化和可复制交付体系的厂商，才可能在全球模型价格下降和竞争加剧的环境中形成长期价值。 --- ## 参考来源 [^1]: Alibaba Cloud, Global infrastructure and 2026 expansion announcements: https://www.alibabacloud.com/blog/alibaba-cloud-expands-global-ai-infrastructure-with-new-data-centers-in-france-japan-malaysia-and-mexico_603278 [^2]: Huawei Cloud, Global Infrastructure: https://www.huaweicloud.com/intl/en-us/about/global-infrastructure.html [^3]: Tencent Cloud, Global Infrastructure and Saudi region announcements: https://www.tencentcloud.com/dynamic/news-details/100638 [^4]: DeepSeek API Docs, Models & Pricing: https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing [^5]: Alibaba Cloud Model Studio, Model Pricing: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing [^6]: Z.ai Docs, Pricing: https://docs.z.ai/guides/overview/pricing [^7]: Anthropic, Claude API Pricing: https://platform.claude.com/docs/en/pricing [^8]: Stanford HAI, AI Index 2026: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report [^9]: OECD, AI use by individuals and firms, January 2026: https://www.oecd.org/en/about/news/announcements/2026/01/ai-use-by-individuals-surges-across-the-oecd-as-adoption-by-firms-continues-to-expand.html [^10]: Stanford HAI, AI Index 2025—Research and Development: https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/research-and-development [^11]: Alibaba Cloud Model Studio, Available Regions: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/regions/ [^12]: BytePlus ModelArk, Availability: https://docs.byteplus.com/en/docs/ModelArk/availability [^13]: Reuters, Zhipu AI overseas expansion, 25 June 2025: https://www.reuters.com/world/china/openai-says-chinas-zhipu-ai-gaining-ground-amid-beijings-global-ai-push-2025-06-25/ [^14]: Kimi Platform, Kimi K3 Pricing: https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat-k3 [^15]: 01.AI, Company timeline and cases: https://www.01.ai/about.html [^16]: European Commission, AI Act regulatory framework and application timeline: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai [^17]: OpenAI, API Pricing: https://developers.openai.com/api/docs/pricing [^18]: Google AI for Developers, Gemini API Pricing: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing [^19]: Saudi Public Investment Fund, HUMAIN portfolio: https://www.pif.gov.sa/en/our-investments/our-portfolio/humain/ [^20]: World Bank, Digital Progress and Trends Report 2025—AI Foundations: https://www.worldbank.org/en/publication/dptr2025-ai-foundations [^21]: UNCTAD, Technology and Innovation Report 2025: https://unctad.org/publication/technology-and-innovation-report-2025 [^22]: McKinsey, The State of AI 2025: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai --- ## 免责声明 本报告仅基于截至2026年7月28日可获得的公开资料，不构成证券研究、投资建议、法律意见或商业承诺。模型价格、区域可用性、监管要求和合作状态变化较快，实际采购前应以厂商控制台、合同、当地法律和监管机构最新文件为准。公司未披露的海外收入、客户数和利润率均未作确定性推算。