我国技术出海到底有多难？

近些年，类似“华为实体名单”、“TikTok美国国会听证会”、“阻止通用电气对中国商飞C919提供发动机”等事件层出不穷，不禁让人思考技术出海到底有多难？随着互联网全球化的发展，中国的科技类公司也在积极参与。一批批优秀的互联网、人工智能、通信技术企业正在出现，例如阿里巴巴、腾讯、字节跳动、华为、小米、大疆、商汤科技、旷视科技、极链科技、优必选科技等。其实，中国科技公司出海，走出去的多是游戏类、娱乐类、工具类产品，或是一些基础硬件设备的进出口。当然，全球化带来的不止有机遇，还有一些未知的困难。

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以“TikTok美国国会听证会”事件为引，我们都知道美国国会听证会总是会从“安全问题”为出发点去质疑“任何”企业，微软、谷歌、苹果、Facebook都曾位列其中。而这次听证会主要被关注的问题在于数据隐私、数据安全、AI竞争等方面，这是发达地区普遍注意的问题。而相反，在东南亚欠发达地区，更被关注的是技术、创新、价格是否有优势。客观来说，欠发达地区由于通信硬件的基础尚未完善，不利于技术密集型产品的构建。因此，许多欠发达地区当下正在交叉进行着互联网基建和消费服务的升级。

数据驱动文化输出

一种鲜明的对标感逐渐显现，我们能从“优爱腾”、B站身上看到些Netflix、Disney、YouTube的影子。国内头部平台的会员用户群均已突破1亿大关，而Netflix会员数为1.67亿，按用户基数来讲，已经是一个不错的成绩了，但尴尬点在于，会员付费收益并不高。爱奇艺2019年会员收入144.4亿元，四个季度平均付费会员数为1.03亿人，而月度人均会员收益只有11.7元。Netflix的2019年会员收入为198.6亿美元，平均付费会员为1.53亿人，月度人均会员收益达到了74.7元。而“爱优腾”的人均会员资费其实相差不大，若按照4倍去估算，三大平台的人均会员资费之和也不抵Netflix。市值对比来看，1636亿美元的Netflix大约是爱奇艺170亿美元的9倍。

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现实残酷，但机遇仍在。现阶段国内的头部流媒体平台将目光放在了东南亚欠发展地区，由于视频平台的定制化需求不断提升，较高的技术门槛限制了当地的流媒体平台的建设，这正是我们的机遇。当下的东南亚流媒体市场正处于高速发展期，随着用户认知的建立和消费习惯的形成，内容需求显得尤为迫切。与此同时，平台方也开始尝试中文剧集出海试水，《延禧攻略》、《陈情令》、《如懿传》等剧出海表现极佳。

长远来看，技术、内容、运营三大优势将会是国内流媒体平台出海的“三驾马车”。技术层面：视频编码、视频标注、视频应用、云存储技术都已相对成熟 ；内容层面：从输出优质剧集向投资本土内容制作发展，形成本土IP内容优势，；运营层面：通过优质内容培养本土用户的会员付费意愿等。

阿里云服务增速超AWS、Azure

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自2017年起，全球云计算市场形成“3A格局”包括亚马逊、微软、阿里巴巴，云市场一直呈现出头部化的走向，目前三家云服务商大约占据了70%的市场份额。历史数据来看，阿里云最近6年当中市场份额不断攀升，到2019年上半年已经达到全球第三的位置。而在此期间IBM逐年下滑，谷歌从2016年上榜后，逐渐上升至第五。

有分析师认为，近些年阿里巴巴在云服务领域的研发投入逐渐加大，甚至到激进的地步。快速建立起了丰富的产品矩阵，带来了强劲的增长动能。2017年阿里巴巴成立达摩院，3年投入1000亿进行核心基础技术研发，为云计算业务发展提供了强劲动力。多年以来阿里巴巴的技术研发投入一直位居中国上市公司之首位。

云计算就是效率和成本的替代，当下IaaS收入占公有云市场收入的六成以上，规模越大成本效应越明显，财报显示，2018自然年阿里云营收规模达到213.6亿元，首次突破200亿大关，上一年这一数字为111.7亿元。这个数字仍有巨大的上升空间，单以IaaS市场来看都有千亿级的市场规模，云计算厂商需要为出海早做考虑提前布局，来奠定规模效应延续的基础。

人工智能单一出海难

AI技术从出现到被资本追逐，一直都是件不容易的事。比如毛利率低，难有通用解决方案，又难以形成技术壁垒。多家AI公司的财务数据中显示，营收毛利率通常都在50%-60%之间，远低于SaaS业务60-80％以上的毛利率。其实这背后说明的是人工智能一直存在的两个尴尬点，一是基础设施的成本高昂，二是为保障高精确度依旧需要大量人工支持。

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就基础成本而言，训练一个AI模型可能需要数十万美元甚至更多的计算资源。而模型的适用性又依赖于数据样本，为了去调整AI模型，还需要很多重复训练抬高了技术成本。对一些公司来说，AI模型必须在区域云之间进行转移，其成本更高。

而从模型训练的困难度上，就可以体现出AI领域难有通用的解决方案，相比传统的软件行业会更难，初创企业需要花费资金、人力、时间去部署产品。对每个客户提供的都是专项服务，甚至于两个同类型的企业未解决同一个问题，最后得出的解决方案都会大不相同，因为抓去的训练数据不同。

而对于人工智能企业而言，“出海”还需要许多准备。当下可行的是扎根于狭窄垂直领域去解决问题，降低数据的复杂性；将应用程序紧密耦合到当前的工作方式，可能会在将来导致体系结构上的劣势；拥抱服务，借助合作伙伴的产品优势，帮助合作伙伴成功；用良好的产品和专有数据建立良好的业务，价值不会被辜负。

我们能够发现，越是技术密集型企业，在出海过程中可能会面对的困难就越多。娱乐、服务或工具类产品能够更加短平快进入新的市场，但面临的竞争会更大。当下，许多行业巨头已经首当其冲，迈向全球市场，更多的人工智能企业也会加入其中。

最后引用沈向洋老师曾说过的一句话：“我们已经进入了 AI 时代，我们的生活与 AI 息息相关，我们是接触 AI 的第一代人群，无论喜欢与否都别无选择，但是我们能决定该用何种方式来构建 AI 以及使用 AI。”每个时代当中的优秀企业都会把最朴实的技术带到全球的每一个角落。