AI出海全球

也是个英伟达概念股。 这几天大哥带动着二哥三哥，毕竟人家要花400亿买英伟达芯片。

作者 | 东京谢社长 AI行业正在出现一个过去软件时代很少遇到的问题，那就是模型进步的速度，已经开始超过企业做IT选型和系统开发的速度。 过去一家企业选Oracle、SAP或者Salesforce，往往可以用很多年，但现在企业今年刚刚选好的AI模型，可能三个月以后就已经不是最优解了。 根据媒体10月7日报道，仅仅2026年9月一个月，中美主要AI企业中就有10家公司推出16款模型。中国企业尤其密集，9月10日DeepSeek推出V4.1-Flash，18日阿里发布Qwen3.8-Omni-Flash，20日阶跃星辰推出Step 5 Preview，22日小米发布MiMo-V2.6-Pro和Flash，27日MiniMax又推出M3.1-Flash-Preview。 媒体分析，对比中美两国在9月发布的大模型，目前美国头部模型在综合性能上仍然占优，但中国模型在成本方面已经形成很强的竞争力。 我认为，这个新闻真正值得IT行业注意的，并不是9月份到底谁超过了谁，而是大模型正在从一种需要企业慎重选择的长期技术平台，变成一种快速迭代、随时可能被替换的基础能力。 一家企业今年8月花两三个月比较OpenAI、Claude和Gemini，做完PoC、走完内部审批，等到真正上线的时候，市场上可能已经又多了十几个新模型。 模型更新越快，越可能催生新的IT商业模式。我认为，其中至少有三类机会值得重点关注。 首先，会出现一门新的生意，就是AI模型选型和持续评测服务。 过去企业采购ERP、CRM或者云服务，几年才重新做一次重大选型，但大模型可能几个月就改变一次竞争格局。企业不可能每个月派自己的IT部门，把几十个新模型重新测试一遍，所以第三方评测服务的价值会越来越高。 比如一家银行，可以整理1000个自己的真实业务任务，包括合同审查、客服回复、SQL生成、内部资料搜索、风险分析等等。服务商每个月拿这些任务，自动测试OpenAI、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek，再比较准确率、速度、调用成本、安全性、日语能力和本地部署能力，最后告诉企业，现在到底哪一个模型最适合它。 过去咨询公司卖的是一份“应该选择哪家产品”的报告，未来可能卖的是一种持续订阅服务，每个月重新告诉客户，现在最适合你的模型是哪一个。某种意义上，这会形成一种“AI版Gartner＋自动测试平台＋IT咨询”的新行业，而且我认为这类业务尤其适合日本，因为日本大企业本来就很重视选型、测试、品质和内部审批。 第二类机会，是多模型路由平台。 当模型越来越多以后，企业其实没有必要押注某一家。普通客服可以使用最便宜的模型，复杂推理可以使用性能最强的模型，编程任务调用代码能力更强的模型，而涉及机密数据的任务，则可以自动切换到本地部署模型。 也就是说，未来企业真正需要的，可能不再是“到底选OpenAI还是Claude”，而是建立一个统一的AI Gateway。企业自己的系统只连接一个接口，后台自动判断每一次任务应该调用哪一个模型。 比如同一个任务，GPT调用成本10日元，Claude是8日元，Qwen只需要1日元。如果系统判断Qwen已经足够完成任务，就自动使用Qwen；只有碰到复杂问题，再调用更贵的模型。对于每天有几百万甚至几千万次AI调用的大企业而言，只要平均成本降低20%到30%，节省下来的费用就可能非常可观。 因此未来甚至可能出现一批“AI算力中间商”。这些公司自己不训练模型，也不拥有最先进的基础模型，而是帮助企业在几十种模型之间不断寻找性价比最高的组合。这其实和云计算时代出现大量云管理、云优化公司很像，只不过未来优化的对象，从服务器和云资源变成了AI模型。 第三类机会，则是AI系统的持续运维，也就是ModelOps。 传统IT系统上线以后，所谓运维，主要是修Bug、升级数据库、升级操作系统和中间件。但是AI系统上线以后，又增加了一个需要长期维护的对象，那就是模型本身，而且这个对象变化得非常快。 假设一家企业原来使用Model A开发了100个Agent，三个月以后Model B出现，性能提高30%，价格却下降一半。企业当然会想换。 于是未来很可能出现一批专门负责“AI持续运维”的公司。它们不断监控市场上的新模型，一旦发现更适合客户的新模型，就自动进行回归测试、兼容性测试、Prompt调整、Agent修改和成本评估，最后再决定是否替换。很多AI项目因此可能从过去的一次性交付，变成长期订阅式的运维生意。 这个商业模式，其实和今天日本IT行业大量存在的“保守运维”非常相似。过去日本IT公司长期维护Java系统、数据库和服务器，未来可能维护的是一家企业内部几十个Agent、几个知识库、十几种模型以及这些系统之间复杂的连接关系。对于日本SIer而言，这可能是一块非常大的新市场。 更深层的变化是，模型本身可能会越来越不值钱，但是连接模型和企业业务的那一层会越来越值钱。 如果一年出现上百个新模型，而且不同模型之间的性能差距不断缩小，那么企业就越来越没有必要长期绑定某一家模型厂商，反而会更加重视自己的数据、业务流程、知识库、Agent、评测体系，以及连接这些东西与模型的软件层。 未来企业购买的不再是某一个AI模型，而是“持续获得最佳AI能力”的服务。

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美图在日本市场简直是如鱼得水。他们家营销也确实很懂、不干巴不生硬，日常节日主题更新就不说了，还有付费引导也基本都挺应景。 恰好保留了一张前几天日本五连休的截图，很知道大家出行后的修图需求😆

作者 | 东京谢社长 谈到中国AI出海日本，很多人首先想到的是DeepSeek、大模型或者人形机器人。但目前真正已经进入日本普通人手机，并实现大规模商业化的中国AI，反而是两家老牌互联网公司字节跳动和美图的APP应用。 截至2026年9月26日，日本苹果App Store“照片与视频”免费榜中，字节跳动旗下 CapCut排名第2，仅次于Canva，超过Instagram、Google Photos和YouTube；在该类别畅销榜中，CapCut也排名第4。 这意味着，CapCut在日本已经不再是一个“中国来的剪辑软件”，而是进入了日本年轻人的主流创作工具层。 它的成功关键，是把复杂的视频生产“傻瓜化”。自动字幕、AI抠图、文字转语音、智能追踪、模板剪辑、AI特效等过去需要专业软件完成的事情，现在普通用户用手机几分钟就能做完。日本苹果商店目前显示，CapCut已有约13万条用户评价。 另外，美图也正在日本形成产品矩阵。 2026年9月的日本App Store照片与视频免费榜中，美图旗下 Meitu、Wink、BeautyCam三款产品同时进入前十；Meitu和BeautyCam还进入该类别畅销榜前十。 这并非偶然爆红。2025年2月，BeautyCam凭借AI换装功能，曾登顶包括日本在内的多个国家和地区的App Store照片与视频分类榜。美图披露，2025年BeautyCam靠这一功能就在全球新增超过2300万用户。 美图已经真正把AI做成了一门全球生意。 据美图2026年8月发布的半年报，截至2026年6月底，公司全球月活跃用户达到2.82亿，其中中国内地以外市场月活保持在1亿以上；付费订阅用户超过1844万，同比增长19.7%。 2026年上半年，美图影像与设计产品收入达到17.7亿元人民币，同比增长30.9%。海外市场的付费订阅用户增速约为中国内地的两倍，显示其全球化业务持续增长。 从字节跳动CapCut和美图系应用来看，中国出口的不一定是最先进的AI模型，而是把AI做成极低门槛、可以被几亿普通人直接使用的产品。 过去中国制造业的优势，是把复杂的工业生产变成便宜、稳定、规模化的商品；今天中国AI应用正在重复类似路径：算法在后台越来越复杂，但呈现在消费者面前，却越来越简单。 当前，中国AI应用在国内发展的困境在于，中国国内用户的付费意识不高，更喜欢用免费版。但是AI与互联网的商业模式不同，互联网可以用较低的边际成本服务海量用户，所以可以用广告覆盖免费产品的成本，产生盈利。部分云端AI每使用一次，都要消耗Token，都有额外的边际成本，AI产品天然较难使用免费模式。 日本恰好是一个很好的市场。这里人工成本高、内容创作者多、年轻人高度依赖Instagram、TikTok和短视频，同时消费者又愿意为优质软件订阅付费。 尤其值得注意的是，文化产业已经是日本最大的产业之一。目前，日本文化产业出口额已经达到6万亿，已经和日本半导体产业的出口额相差无几。日本官方规划，到2033年，日本的文化出口额要达到20万亿日元，那时日本文化产业出口将和当前汽车业的18万亿出口相差无几。 所以，内容创作AI出海日本，是有前途的。 目前，日本已经出现了一个很有意思的局面：日本用户可能并没有意识到自己在“使用中国AI”，但拍照用BeautyCam、修图用美图、视频美容用Wink、剪短视频用CapCut，背后已经是一整套中国公司提供的AI工具链。 这可能才是中国AI出海最值得关注的地方。 真正成功的技术出口，往往不是让外国用户知道“这是中国AI”，而是让他们最后根本不在乎它来自哪里。 当一个中国AI产品能够长期占据日本App Store前十，甚至登上总榜第一，它就已经跨过了“出海”的门槛，开始成为当地数字生活的一部分。

最近总有一些朋友过来问，比如portfolio有个founder搞定了美国的一单业务，领导也很支持，但他们ODI太难了，可以搞家新加坡公司吗，怎么搞。 我一看，千万别纯wash，被岛国gov一查一个准。真想搞，前提是真实业务、真实资金路径、真实的人在这里。少一样，这家公司迟早是个雷。 但这种来问的变多了，我也开始从生态角度反思自己，以及未来整个华人创业者和AI出海如何走向这种哲学问题。 作为一个几乎见证了中国上个周期经济上行期的人，3年前来新加坡确实觉得这地方的人，幸福得不需要格局和野心，每天最烦恼的事儿是今天停车位没了和头顶上的乌鸦变多了。今年因为AI出海太火，最respect的企业也只是在wework租了四个工位，对新加坡发展业务“认真尝试”。 毕竟在国内融了几百几千万美金，不去美国那个物价利率股市一片向好的地方搞一搞，对不起观众。 但新加坡自从manus这一起一伏的剧情之后，大家的心眼变多了。600万人口。横向看，上海3000万北京2000万人口，为啥不回国卷。除了线下，想不出其他bd和增长路径。to C的业务啊，哦线上流量比线下还贵。 那新加坡还能干啥？ 问我？上面的叙事全是错的。 新加坡从来不是市场，是位置。 站在操盘的角度看国际政治和两个双子座老爷爷👴的未来：动态发展的多边关系，利益博弈，甚至最基础的商业市场前景本身。 但前提是你真的在这里。四个工位加一个代持的时代，已经结束了。 新加坡不是目的地，它更像一个坐标。 你在这里设公司、融美元、见客户、招人，都只是表象。真正重要的是：当全球市场、资本和政治关系不断重组，你有没有给自己留下一块可以移动的位置。 所以新加坡到底是爱过、错过还是路过，其实取决于你把它当成什么。 这是当前政治经济格局下最有利的一颗棋子。你只是路过它，它也只会路过你。 全球化下半场，真正稀缺的不是找到一个完美目的地，而是保持自己移动和选择的能力。 所以别问我新加坡能干啥，先问你自己的野心有多大。

作者 | 东京谢社长 最近这段时间，我读了一些日本20世纪学界泰斗级思想家丸山真男的著作，获得了很大的启发。丸山真男在日本的地位，接近于西方大思想家托克维尔和汉娜阿伦特。 就算从商业出海日本的角度，也很有收获。下面介绍一个丸山真男最关乎商业出海成功的思想：执拗低音。 丸山真男借音乐中概念提炼而成的“执拗低音”思想，指的是无论外来思想如何变化，日本社会深层总有一些反复出现、很难消失的思维方式。其中很重要的一点就是对“势”的重视。 这里的“势”，可以理解为现实中已经形成的力量、趋势和局面。日本思想和中国思想与西方思想都不同之处在于，往往不强调用一套绝对原则去改造现实，而更倾向于先判断“现在的大势是什么”，再顺势调整自身。 举例说明，中国思想推崇“舍利取义”、“背势求道”，西方思想强调“为真理献身”、“若为自由故，二者皆可抛”，都是认为世界存在根本的原则，人要追求原则，而不是适应现实。日本思想则更加强调“识时务者为俊杰”。 于是，在日本，政治和社会中的正当性，常常不是来自抽象真理，而来自“事情已经发展到这个地步”“大家都这样做了”的现实力量。 这种思维的优点是灵活、务实、适应力强，但危险也在于，人容易把“既成事实”当成“应该如此”，从而削弱对现实进行原则性批判的能力。 所以，在日本历史上，会发生大量在短期内前后极端矛盾的现象。 比如，在明治维新前，日本排外之情高涨。可是当美国的“黑船”打开日本国门后，日本见大势已改，于是180度大转弯，全民脱亚入欧，追求西化。 同样的现象，发生在二战时期，日本刚宣称要对美国“一亿玉碎”，不久又全民崇拜美国占领日本的元帅麦克阿瑟。 这一切，都是日本人对“势”的高度重视导致。 那么，在商业出海日本领域，如何应用丸山真男的思想呢？ 我认为，丸山真男的思想，最值得借鉴之处，就是我们要改变日本人在商业上保守的认知。日本人之所以保守，那是因为“大势”还没有改变。一旦大势改变，日本人会迅速从保守派转为追新派。 比如，最近，中国的麻辣烫在日本，已经形成了风靡之势。在各大麻辣烫店门前，可以看到日本顾客排队形成长龙。 [无法上传图片] 按理说，日本传统饮食是清淡为主，保守的日本人应该是排斥以辛辣为主的麻辣烫的，可是为什么日本人却不保守了呢？ 原因是，麻辣烫在日本，已经成了“势”，麻辣烫已经不再是饮食，而是社交中大家都要谈论的话题。如果一个日本人不了解麻辣烫，那么就会在社交中无话可谈。所以，到了这个时候，即使不爱吃辣的日本人，也不会为了坚持原则和保守传统，而不去麻辣烫店门口排队了。 所以，商业出海成功的日本，关键就是两步，一是造势，二是识势。 必须客观承认，造势是艰难的，非有理想、实力和知日者不能为也。一个产品在日本造势阶段，需要找懂日本人心理的人来主导。比如，麻辣烫在日本造势时，打出的口号就是“药膳”，这个概念就更加能让日本人接受。 对于实力不足的商家，如果不愿投入造势的巨大成本，那么就要学会识势。一旦某类产品在日本形成了“大势”，这个时候再出海日本，那可谓薛宝钗的名诗“好风凭借力，送我上青云”，开拓市场的成本就会大幅下跌，同时也可以快速获得大量客户。 总而言之，日本人是非常知势之民族。与日本人进行商业合作，没有成势之前，日本人就会展示保守谨慎一面，难以合作。但是只要形成了“大势”，那么就可以一往无前，日本人会热情接受的。

@Zijian 子健-TalkMe 做了三个 AI 产品：Talkme（AI 口语练习）、ListenLeap（用播客和 YouTube 学语言）、Stances.ai（从播客中提取一手信源做研究）。 三个产品看起来很不一样，但底层有一个共同的判断：声音是被低估的信息媒介。他在节目里说，声音比文字信息量更丰富，比视频少很多噪音。 这个判断贯穿了他整个产品矩阵的逻辑。 1. Talkme：不是和 Duolingo 抢生意 子健 2024 年初做 Talkme 的时候，只是做了一个很简单的 AI 对话 demo，丢到 B 站和海外的导航站，结果意外爆火，来了几万用户。那是 GPT-3.5 Turbo 的时代，他意识到 AI 口语练习的 PMF 已经验证了。 但他很清楚自己不是在做第二个 Duolingo。Duolingo 的核心是零基础用户的习惯养成——每天五分钟，打卡积分。Talkme 做的是"学以致用"：你已经有一定基础了，但是不敢开口，不知道怎么用。 大模型的语音聊天功能呢？子健的比喻是：大模型像一个什么都知道的美国朋友，你问什么他都能聊，但他不是老师。他不会纠正你的发音，不会帮你设计进阶路径，不会在你犯同一个错误三次的时候停下来教你。Talkme 有完整的课程体系和进阶路径，全球积累了近 1 亿条用户语音录音——这是大模型没有的数据壁垒。 AI 的一个天然优势是多语言：同一套产品逻辑，可以用国家 × 语言的矩阵打法覆盖全球市场。台湾目前仍是最大市场，日本的 ROI 不错，大陆增长很快。 2. ListenLeap：听力的场景比口语多得多 Talkme 做的是"说"，但语言学习有输入和输出两个方向。子健发现，听力的使用场景远比口语多——通勤、做饭、跑步，这些碎片时间都可以听，但很难开口练。 YouTube 上有 30 亿语言学习者。这是一个巨大的存量市场，ListenLeap 的逻辑是：用播客和 YouTube 内容做沉浸式听力练习。产品上线小红书后，增长翻了 10 倍以上，成为小红书语言学习品类排名第一。 有意思的是，团队在这个阶段反而变小了，但收入在涨。效率提升本身就是 AI 时代的一个缩影。 3. Stances.ai：不生成，只检索 Stances 是最新的产品，也是最独特的。它的起点是 ListenLeap 里的一个功能：既然已经在处理大量播客内容，那能不能从中提取有价值的信息？ 这个功能后来独立成了一个产品，核心卖点是四个字：一手信源。 你问一个问题，Stances 不会像 ChatGPT 一样给你生成一个答案。它会告诉你：哪个人类专家，在哪期播客里，说了什么。不同专家的观点是共识还是分歧。同一个话题随着时间怎么演变。每一个论点都链接到播客的原始时间戳，你可以直接跳过去听原话。 比如搜 DeepSeek，你会看到 a16z、YC、Nvidia AI Podcast 等不同来源的专家各自的判断。 这里有一个关键的技术选择：Stances 不是生成式的，是检索式的。子健说，技术路线跟大模型根本不同。他们自研了模型（数十亿参数），基于 ListenLeap 一年多积累的播客数据标注来训练。 没有就是没有，不会强生成。你问海南鸡饭怎么做，如果播客里没人聊过这个，Stances 就直接告诉你没有——不会硬编一个答案出来。 这也决定了它跟 Perplexity 的本质区别。Perplexity 是 AI 搜索引擎，基于网页，什么都能搜。但网页是二手甚至不知道几手的信息。Stances 只做一手信源，不求全但求专，服务的是决策成本高的人群——投资人、分析师、创业者、科技研究者、记者。这些人不需要一个什么都能答的 AI，他们需要知道：关于这个问题，真正懂的人怎么说的。 4. 不替用户做判断 Ellen 在节目里问了一个很好的问题：如果出现新证据推翻了之前的结论，Stances 会主动提示用户吗？ 子健的回答很直接：我们不认为谁对谁错。沿着时间线，在不同时间点展示不同观点的演变，让用户自己判断。物理学家和化学家看同一个问题的逻辑不一样，判断也不一样，但不一定有谁对谁错。 这个产品哲学其实很少见。大多数 AI 产品都在努力给你"最好的答案"，Stances 反而在克制——它的价值不在于帮你想，而在于帮你看到所有人怎么想。 5. AI 创业的三个阶段 子健创业 6 年，大模型之后的 AI 创业已经两年多。他把这两年分成三个阶段： 早期，急着做出产品证明自己。中期，验证了一部分，急着扩量增长，但商业模式还不稳定。到现在，他说心态稳定了很多——知道自己的边界在哪，不给自己过高期望，跟投资人和其他 CEO 聊天也更敢于表达自己的观点，不去迎合。 他也很坦率地说，创业 80% 的时间都处于很 down 的状态，因为压力。但每发现一个新机会做出来的时候，就觉得"我又行了"。对于连续创业的人，压力已经成为日常。 他提到了一个新的生产方式：三款产品都是清北的状元加上斯坦福、哈佛、普林斯顿的同学们做的，资深工程师做架构引导和安全防护。用初生牛犊的创造力加上老手的经验，做得非常快。 6. Vibe coding 做出产品不难，找到付费用户才难 最后子健说了一句让我印象深的话。 他说，现在 vibe coding 很强，一个周末做出一个跟我们八九不离十的产品，不是不可能。但你如何获取到第 1000 个、第 1 万个付费用户，这是非常难的一件事情。 几个产品从 0 冷启动到运营，到第 1 万个付费用户，到第 10 万刀收入，这些经验既适用于全球市场，也适用于中国大陆市场。而且很多认知是团队积累的、没办法被文字化的——只有做到那个点，遇到类似的问题，才知道该怎么办。 技术壁垒在降低，但运营壁垒没有。这大概是 AI 创业进入深水区之后最真实的一句话。

起因是我彻底被Netflix拍的《百年孤独》里的费尔南多给整创伤了。 如果说布恩迪亚家族的男人们是用狂热和孤僻毁掉自己，那费尔南达就是用教条和伪善将整个家族拉入冰冷深渊。 1. 毁掉女儿梅梅：母权暴政与极权镇压 剥夺快乐： 用戒律套牢梅梅，强迫她学古风琴，试图把她塞进死板的模型里。 残忍借刀杀人： 叫警卫打残梅梅的爱人，将怀孕的梅梅囚禁于修道院，把外孙当作“漂流儿”隐藏。 她不是不爱女儿，她是只爱“符合她秩序”的傀儡。 2. 精神阉割丈夫：冷暴力与受害者姿态 用禁欲与规训推开丈夫，逼得对方逃向情妇。 终日用连绵不绝的抱怨进行精神折磨，哪怕家族坠入贫困，依然紧抱黄金便盆不放。 3. 权力结构：审判所有人 再看她构建的家庭关系，是一个彻底的权力结构，她坐在最中间。你几乎挑不出她的错，她总是道貌岸然和冠冕堂皇的大道理。 你几乎可以感觉到她就是想让自己的丈夫和女儿失败，这样可以维持她的正确。 这也是她说整个布恩迪亚大家庭是疯人院，只有她坐拥了一个上帝的概念就有了对所有人的审判权。 上次有这种被严重创伤的体验还是看《再见爱人》的麦琳。 为表对Netflix的敬意，股票建仓了，AI电影绝对不可能搞成这样。