“東盟是當(dāng)下中國(guó)AI企業(yè)出海的首選熱土，但熱潮背后需要冷思考。”

編輯 | 王子

出品 | 極新

近幾年，中國(guó)AI企業(yè)正掀起一股“出海”風(fēng)潮，而東南亞無(wú)疑是它們競(jìng)逐的新戰(zhàn)場(chǎng)。

9月18日，由南寧市人民政府、廣西大數(shù)據(jù)局等政府部門(mén)主辦的第22屆中國(guó)—東盟博覽會(huì)暨2025中國(guó)（廣西）-東盟人工智能應(yīng)用生態(tài)交流會(huì)在南寧五象云谷AI智算產(chǎn)業(yè)園召開(kāi)。南寧作為東博會(huì)的永久舉辦地，也是中國(guó)企業(yè)通往東盟的門(mén)戶，每年吸引大量中國(guó)企業(yè)尋求合作機(jī)遇 。

然而，在鋪天蓋地的機(jī)遇和利好之下，現(xiàn)實(shí)狀況有點(diǎn)打破人們往常的想象：東盟市場(chǎng)并非想象中的“淘金樂(lè)園”，歐美巨頭、日韓科技公司早已扎根，文化差異，發(fā)展水平懸殊等都帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。

中國(guó)企業(yè)想要在其中殺出一條路，實(shí)屬不易。

01

東南亞的試煉

長(zhǎng)期主義的代價(jià)：三年是生死線。

在一帶一路倡議的大框架下，中國(guó)和東盟已完成“自貿(mào)區(qū) 3.0 版”（FTA 3.0）的談判，預(yù)計(jì)將納入新興與前沿領(lǐng)域，進(jìn)一步強(qiáng)化生產(chǎn)供應(yīng)鏈互聯(lián)互通。這無(wú)疑為中國(guó)AI企業(yè)加快“出海東盟”提供了制度性利好與市場(chǎng)機(jī)遇。加之龐大的數(shù)字人口與中國(guó)在文化與地緣上的天然親近，東盟——似乎是一塊兵家必爭(zhēng)之地。

然而，機(jī)遇并非坦途。伴隨繁盛期待而來(lái)的，還有現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜與荊棘，潛藏的制度差異、市場(chǎng)壁壘與競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)，使得東盟之路遠(yuǎn)比紙面上的設(shè)想更加曲折。

這不僅僅是單點(diǎn)的阻礙，而是環(huán)環(huán)相扣的現(xiàn)實(shí)困境。

首先，本地的算力基礎(chǔ)設(shè)施存在明顯短板，高性能數(shù)據(jù)中心與GPU集群稀缺且成本高昂。

要想部署先進(jìn)的AI模型，企業(yè)往往需要自建或跨境調(diào)用算力，僅運(yùn)行一套大型模型所需的六塊頂級(jí)GPU，就可能耗資上千萬(wàn)元人民幣。對(duì)于資金有限的團(tuán)隊(duì)而言，這樣的投入幾乎是難以承受的天文數(shù)字，也使得AI項(xiàng)目大規(guī)模落地困難重重。

算力瓶頸之外，數(shù)據(jù)合規(guī)問(wèn)題同樣掣肘。

東盟各國(guó)在個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)方面的法律日益嚴(yán)格，且大多各自為政，截至2023年，已有至少五個(gè)成員國(guó)實(shí)施了類(lèi)似GDPR的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)。在這種碎片化的監(jiān)管環(huán)境中，AI企業(yè)無(wú)法像在國(guó)內(nèi)一樣自由匯總用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，如果不能確保合規(guī)，跨境調(diào)用或傳輸數(shù)據(jù)便可能帶來(lái)法律與聲譽(yù)的雙重風(fēng)險(xiǎn)，這直接推高了數(shù)據(jù)使用的成本，也削弱了業(yè)務(wù)的效率。

而即便在算力和數(shù)據(jù)問(wèn)題上有所突破，文化與人才的挑戰(zhàn)仍然不可小覷。

東盟十國(guó)語(yǔ)言多元、文化差異顯著，商業(yè)環(huán)境也大相徑庭，中國(guó)團(tuán)隊(duì)進(jìn)入當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)，不僅要克服溝通和管理方式的障礙，還要迅速理解本土用戶需求。然而，本地AI專(zhuān)業(yè)人才本就稀缺，既懂中文又熟悉中國(guó)業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才更是鳳毛麟角。

創(chuàng)業(yè)公司要么承擔(dān)高成本派駐國(guó)內(nèi)骨干長(zhǎng)期扎根，要么耗費(fèi)精力招募并留住本地人才，但這兩條路都并不輕松：外派人員水土不服，本土員工流動(dòng)性高，都會(huì)延緩項(xiàng)目推進(jìn)。

所有這些因素疊加，使得在東盟市場(chǎng)追求“短平快”的盈利幾乎不可能。

AI創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)入東盟，往往要經(jīng)歷至少三年的本地化磨合期才能看到回報(bào)，然而不少企業(yè)卻熬不過(guò)前三年的消耗便被迫退出。對(duì)于資金與資源有限的團(tuán)隊(duì)而言，東盟市場(chǎng)更像是一場(chǎng)漫長(zhǎng)戰(zhàn)役，需要持續(xù)的資本投入、耐心的市場(chǎng)教育，以及應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性的韌性。

在缺乏“先活下來(lái)”策略的情況下，長(zhǎng)期主義本身便成為一道極其嚴(yán)苛的考驗(yàn)。

02

AI走出去，如何走下去？潤(rùn)建股份在東盟的答案

面向東盟場(chǎng)景的技術(shù)路線：輕量化、小模型、邊緣可部署。

東盟市場(chǎng)高門(mén)檻，并不意味著無(wú)路可走。以潤(rùn)建股份為代表的一批中國(guó)AI出海先行者，正在用“技術(shù)路徑”給出破局思路：

東盟的難點(diǎn)不在于有沒(méi)有市場(chǎng)，而在于技術(shù)方案能否跑得起來(lái)、用得起、守得住合規(guī)。

通過(guò)將大問(wèn)題拆解成小步驟，潤(rùn)建股份用一套技術(shù)工具箱把東盟的高門(mén)檻變成了可跨越的臺(tái)階——把“缺人才”轉(zhuǎn)化為工作流自動(dòng)化+大模型輔助手段，把“缺算力”轉(zhuǎn)化為云端算力池調(diào)度，把“高成本”轉(zhuǎn)化為小模型的邊緣部署優(yōu)化。

潤(rùn)建股份的經(jīng)驗(yàn)表明，只要路徑對(duì)了，再高的墻也有翻越的辦法。

具體來(lái)說(shuō)，潤(rùn)建股份針對(duì)東盟市場(chǎng)給出了以下應(yīng)對(duì)方案：

• 夯實(shí)底座，揚(yáng)長(zhǎng)避短。

算力不足和數(shù)據(jù)獲取難是AI出海東南亞的“老大難”問(wèn)題，而潤(rùn)建股份有自己的策略。

一方面，建設(shè)算力池：在國(guó)內(nèi)運(yùn)營(yíng)面向科研機(jī)構(gòu)和初創(chuàng)企業(yè)的云端GPU資源池，將訓(xùn)練需求集中處理，提高利用率并攤薄單個(gè)項(xiàng)目的算力成本 。這一模式讓東盟客戶無(wú)需各自投入重金購(gòu)置高端服務(wù)器，有需求時(shí)對(duì)接云池即可調(diào)用所需算力。

另一方面，潤(rùn)建股份發(fā)揮自身在行業(yè)數(shù)據(jù)上的沉淀優(yōu)勢(shì)，用好“自有數(shù)據(jù)”。每日大量的一線運(yùn)維數(shù)據(jù)通過(guò)知識(shí)圖譜和使用反饋不斷迭代，越用越好。

這種和業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)的沉淀是潤(rùn)建股份的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：他們先聚焦自己掌握的一線設(shè)備故障數(shù)據(jù)，而不急于觸碰運(yùn)營(yíng)商核心網(wǎng)等敏感數(shù)據(jù)。這樣的策略確保了在不違背當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)合規(guī)前提下，逐步把有限的數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為AI模型精進(jìn)的動(dòng)力——短板反而因?yàn)殚L(zhǎng)期深耕變成了壁壘和護(hù)城河。

于是，吸取前期發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，在模型選擇上，潤(rùn)建股份走了一條務(wù)實(shí)路線：不迷信“大一統(tǒng)”的超大模型，而是采用多模型并行試驗(yàn)、從中擇優(yōu)的策略。

潤(rùn)建股份對(duì)接了國(guó)內(nèi)外數(shù)十個(gè)開(kāi)源大模型，并在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中進(jìn)行性能測(cè)試。

事實(shí)證明，各模型各有所長(zhǎng)：有的擅長(zhǎng)長(zhǎng)文本分析，有的適合對(duì)話問(wèn)答，有的在專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)上表現(xiàn)突出。潤(rùn)建股份充分利用開(kāi)源模型成本低、迭代快的優(yōu)點(diǎn)，針對(duì)東盟不同應(yīng)用場(chǎng)景“揚(yáng)長(zhǎng)避短”：比如內(nèi)容審核選用9B參數(shù)量的模型做長(zhǎng)文本理解；工業(yè)質(zhì)檢可能用參數(shù)更小但響應(yīng)快速的模型部署在本地服務(wù)器上。

這種“小模型組合拳”，既降低了算力開(kāi)銷(xiāo)，又保證了每個(gè)場(chǎng)景下AI能力的實(shí)用可靠。

• 技術(shù)演進(jìn)路徑：從工作流到智能體

AI出海不是一蹴而就，而是從改造流程的點(diǎn)滴做起。潤(rùn)建股份先在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程中嵌入AI能力，將繁瑣的人工作業(yè)改造成可自動(dòng)執(zhí)行的“工作流+大模型”模式 。

例如，在通信運(yùn)維現(xiàn)場(chǎng)，讓大模型輔助一線工程師進(jìn)行故障判斷、方案生成，然后交由人工確認(rèn)執(zhí)行。這種半自動(dòng)的Agent雛形可以迅速提升效率，又避免完全依賴(lài)AI的風(fēng)險(xiǎn)。

隨著技術(shù)和數(shù)據(jù)積累，潤(rùn)建股份再逐步升級(jí)為更自主的智能體，讓AI Agent接管更多決策環(huán)節(jié)，真正實(shí)現(xiàn)從“有人監(jiān)督的工作流”進(jìn)化到“自治智能體”。

然而，單點(diǎn)的AI工具不足以應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景，潤(rùn)建股份正將多個(gè)智能體組團(tuán)協(xié)作提上日程。

在這個(gè)過(guò)程中，如何讓不同AI模塊“說(shuō)通話”是關(guān)鍵。潤(rùn)建股份積極參與制定多智能體協(xié)作的行業(yè)規(guī)范，例如最近受到關(guān)注的MCP（多智能體協(xié)作協(xié)議）。通過(guò)統(tǒng)一接口和通信協(xié)議，不同智能體之間可以無(wú)縫對(duì)接、互相調(diào)用技能，大幅減少整合摩擦。

這種標(biāo)準(zhǔn)化努力使得AI應(yīng)用像搭樂(lè)高一樣靈活擴(kuò)展——一個(gè)Agent完不成的任務(wù)，可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口請(qǐng)求另一個(gè)Agent協(xié)助完成。對(duì)東盟這樣需求多元的市場(chǎng)而言，標(biāo)準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)的多Agent協(xié)同將更好地滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

• 生態(tài)布局：“朋友圈”合作模式

走出去并不意味著單打獨(dú)斗。

潤(rùn)建股份已在東盟建了自己的朋友圈：業(yè)務(wù)生態(tài)圈、技術(shù)生態(tài)圈、算力和園區(qū)生態(tài)圈、產(chǎn)學(xué)研生態(tài)圈及投資生態(tài)圈……東盟博覽會(huì)上，一位學(xué)者表示：“在潤(rùn)建股份身上看到了一個(gè)完整的AI生態(tài)聚合?！边@正折射出其在區(qū)域合作中的獨(dú)特定位。

作為橋梁，潤(rùn)建股份把國(guó)內(nèi)外企業(yè)、高校與科研機(jī)構(gòu)聯(lián)結(jié)起來(lái)，推動(dòng)協(xié)同創(chuàng)新——一方面與阿里云等國(guó)內(nèi)龍頭和科研機(jī)構(gòu)對(duì)接前沿技術(shù)，另一方面與馬來(lái)西亞拉曼大學(xué)共建科研基地，既為企業(yè)培養(yǎng)技術(shù)骨干，也幫助高校學(xué)生走進(jìn)一線。

如今，潤(rùn)建股份在東盟地區(qū)的本地員工比例已達(dá)到90%，在六個(gè)國(guó)家和地區(qū)設(shè)立子公司，累計(jì)落地了超100個(gè)數(shù)字項(xiàng)目，參與建設(shè)了24個(gè)數(shù)據(jù)中心。在區(qū)域創(chuàng)新大賽上，他們甚至與海外團(tuán)隊(duì)同場(chǎng)競(jìng)技，在合作中不斷吸收新思路。

在馬來(lái)西亞，潤(rùn)建股份與當(dāng)?shù)厣鲜泄綪EKAT集團(tuán)成立合資公司，將獲得新能源運(yùn)維市場(chǎng)10%的份額；在印尼，潤(rùn)建股份與印尼工業(yè)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型委員會(huì)合作，背后連接著3000多家企業(yè)，為公司帶來(lái)了可觀的客戶資源。更典型的是，潤(rùn)建股份牽頭開(kāi)發(fā)了棕櫚園AI平臺(tái)，聯(lián)合馬來(lái)本地獨(dú)角獸企業(yè)攻克東盟近二十年來(lái)困擾種植業(yè)的“棕櫚果成熟度識(shí)別與采摘”難題——直接切中行業(yè)痛點(diǎn)，展現(xiàn)了“中國(guó)研發(fā)、東盟應(yīng)用”的價(jià)值。

這種生態(tài)化布局，一改以往單個(gè)企業(yè)闖市場(chǎng)的高風(fēng)險(xiǎn)模式，取而代之以資源互補(bǔ)、利益共享的聯(lián)盟協(xié)同。

對(duì)初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，加入這樣的朋友圈，意味著可以借力潤(rùn)建股份的渠道和基礎(chǔ)設(shè)施，專(zhuān)注于自身擅長(zhǎng)的應(yīng)用創(chuàng)新，而不必事事從零開(kāi)始。

綜合來(lái)看，在東盟跑通AI商業(yè)模式，技術(shù)上需要一條“接地氣”的差異化路線，那就是盡可能輕裝上陣。

潤(rùn)建股份的方案特征可以總結(jié)為“三小”：模型小、成本小、設(shè)備要求小。與國(guó)內(nèi)動(dòng)輒千億參數(shù)的大模型不同，他們傾向于根據(jù)具體行業(yè)場(chǎng)景訓(xùn)練“小而美”的模型，比如只有十億級(jí)參數(shù)卻足以勝任農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別或能源設(shè)備監(jiān)測(cè)等專(zhuān)用任務(wù)。

小模型帶來(lái)的直接好處是算力需求低，可以部署在本地邊緣側(cè)：一臺(tái)高端PC或一張消費(fèi)級(jí)顯卡就能跑這些模型 。同時(shí)，小模型的迭代成本和風(fēng)險(xiǎn)也更低，更適合在市場(chǎng)驗(yàn)證期快速試錯(cuò)。而且這種輕量化路線也為更多AI合作伙伴預(yù)留了空間——不同企業(yè)都可以訓(xùn)練各自專(zhuān)長(zhǎng)的“小模型”，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口集成到潤(rùn)建股份的多智能體體系中，形成百花齊放的東盟AI應(yīng)用生態(tài)。

對(duì)AI創(chuàng)業(yè)者說(shuō)

藍(lán)圖很美好，現(xiàn)實(shí)很辛辣。

東盟市場(chǎng)對(duì)于AI創(chuàng)業(yè)者而言，與其說(shuō)是“藍(lán)?！?，不如說(shuō)是一片“暗礁”密布的深水區(qū)。

潤(rùn)建股份的探索路徑給了我們一個(gè)關(guān)鍵認(rèn)知：出海東盟賺到錢(qián)，沒(méi)有捷徑，唯有腳踏實(shí)地、長(zhǎng)期投入。

希望分一杯羹的AI創(chuàng)業(yè)者，需要摒棄盲目樂(lè)觀的幻想，提前準(zhǔn)備好應(yīng)對(duì)困難的預(yù)案。在基礎(chǔ)設(shè)施和合規(guī)層面，要善用第三方力量，必要時(shí)不妨“借船出?！薄热缃柚鷿?rùn)建股份等先行者搭建的算力平臺(tái)和本土關(guān)系網(wǎng)，降低試錯(cuò)成本。與其單槍匹馬地闖入陌生水域，不如加入一個(gè)成熟的生態(tài)圈抱團(tuán)出海，在合作中找到共贏機(jī)會(huì)。

總之，東盟這塊熱土上機(jī)會(huì)確實(shí)存在，但屬于那些既懷揣熱情又保持冷靜的開(kāi)拓者。