GMI Cloud 联合 InfoQ、10+ 企业发布《中国 AI 产业核心要素出海发展白皮书》

目前，国内 AI 市场竞争趋于饱和，出海成为产业突破增长天花板、抓取海外高 ARPU 市场红利的核心引擎。但算力供给失衡、高端硬件成本高企、全球各地差异化合规壁垒、多语言 Token 效率损耗、跨文化本地化适配困难等多重瓶颈，持续制约中国 AI 企业全球化落地效率。

基于这样的洞察，InfoQ 极客传媒与 GMI Cloud 为核心出品方，火山引擎、小米 MiMo、快手、出门问问、商汤科技、像素绽放 PixelBloom、Moka 等数十家产业链头部企业为联合出品方的《中国 AI 产业核心要素出海发展白皮书》于 2026 年 7 月 18 日正式发布。大家关注 GMI Cloud 公众号回复【白皮书】或访问 https://www.infoq.cn/minibook/GSbtyU9968lerf5gwPpU 进行下载查看。

该白皮书打破单一企业、单一环节的碎片化视角，串联上游基础设施及基础模型、中游 MaaS 算力平台、下游垂直应用等关键参与主体，结合全产业链联合调研与一线落地实践，首次以算力、 Token、出海三大核心要素为统一分析框架，全景剖析全球 AI 产业工业化浪潮下中国 AI 企业全球化转型现状、核心痛点与协同发展路径，为全球大模型厂商、MaaS 平台与 AI 应用企业提供一套可落地、全链路的出海战略行动指南。

1. 告别参数狂热，全面迈入“推理经济与 Agent 时代”

当前全球 AI 产业迈入规模化工业化量产新阶段。Gartner 数据显示，2026 年全球 AI 总支出将达 2.59 万亿美元，生成式 AI 市场支出同比增速高达 59%；全球 AI 加速器市场规模突破 2000 亿美元，英伟达 Blackwell 系列 GPU 成为全球智算基础设施的主流标配。与此同时，行业竞争逻辑也完成根本性切换：产业从参数竞赛的训练时代，全面进入以高频并发、长链路智能体任务为核心的推理经济时代，Token 成为衡量 AI 产出、核算商业成本的通用“数字石油”。

随着智能体与多模态实时交互在业务场景中的全面铺开，推理期的算力消耗正在急剧飙升。白皮书引用数据显示，中国日均 Token 调用量已经突破 140 万亿，在短短两年时间内实现了超过 1000 倍的增长。据推算，企业在运行模型上的累计资金消耗，已经占据企业 AI 总预算的 85%，以及全球 AI 总算力开支的约三分之二。

在这个“推理称王”的阶段，底层物理算力与上层 Token 商业化形成了高度耦合的双向制约：算力卡的显存带宽直接决定超长上下文与 KV Cache 的处理上限，而 Token 的指数级爆发又反向逼迫全球数据中心向推理吞吐效能做出架构调整。

2. 穿越出海深水区，直面“算力溢价”与“Token 通胀”的现实鸿沟

面对国内竞争日益激烈的市场环境，出海已成为中国 AI 产业开辟全局增量空间的新赛道。然而，白皮书也发出前瞻性预警：走向全球绝非简单的产品输出，出海企业正面临极其严峻的现实鸿沟。

首先是强地缘波动性带来的算力溢价壁垒。在全球智算硬件被顶尖供应链牢牢锁定的背景下，算力已经演变为一种高资本排他性的商业竞争主权，极大压缩了全产业链的利润空间。其次是 Token 通胀问题，当前全球 MaaS 市场已演变为由非对称定价主导的精细化通证经济体，非英语语种在底层编码时普遍面临效率低下带来的通胀与语义丢失。此外，欧美等主要市场对数据主权、隐私保护以及数据“零留存”的合规要求极高，合规建设已经成为出海企业真正的核心竞争力。

面对高昂的算力成本与复杂的跨国合规壁垒，单打独斗的时代已经结束。白皮书呼吁，全行业必须走向多方协同的生态输出，将重资产的物理算力转化为流动的弹性资源。

作为产业链中游的基础设施提供方，GMI Cloud 依托硅谷 AI 技术基因与全球化数据中心布局，除了提供基于 GB300、B300、B200、H200 等高端芯片的 AI Native Cloud 之外，还推出了 Cluster Engine（Compute Engine）与 Inference Engine 两大核心平台，为 Agent 时代提供从底层算力到上层推理的全栈支撑。

其中，GMI Cloud Cluster Engine 针对不同用户需求提供双形态服务。裸金属算力服务支持一键快速创建、全球可访问网络与 SDN 能力，并提供完善的可观测性支持；容器算力服务则提供更细粒度配置，由平台统一编排调度、无需用户自行运维，实例可实现秒级启动，更适合应对 Agent 业务高峰的突发负载。两种形态协同，让企业在享受稳定可靠算力体验的同时，以更优的总体拥有成本完成 AI 转型升级。

GMI Cloud Inference Engine 则作为全球 AI 模型统一接入的高性能推理引擎平台，底层搭载 H200、H100、GB 系列芯片，集成 Gemini、OpenAI、DeepSeek、Qwen、Kimi 等近百个前沿大模型，为开发者与企业提供速度更快、质量更高的模型服务。

就白皮书收录的标杆案例来看，实时生成式视频企业 Higgsfield 将重度视频流负载全面运行于 GMI Cloud 平台后，成功降低了 65% 的 p95 推理延迟和 45% 的计算成本，在峰值流量下保持了 99.9% 的请求成功率；前沿大模型开发商 Mirelo AI 则借助其灵活的算力配置，降低了 40% 的模型训练成本并提速 20% 的迭代时间。HeyGen、Utopai、Eigen AI 等团队的采用，也进一步说明了这一平台在全球化交付中的产业赋能能力。

GMI Cloud 中国区总裁蒋剑彪表示：“全球 AI 产业已经进入算力、Token、应用三位一体的竞争阶段，单一企业很难独自承担全球算力布局、合规体系搭建的高额投入。GMI Cloud 将持续发挥产业枢纽价值，依托全球分布式智算底座，为 AI 应用企业提供合规、低成本、高弹性的全球化算力基础设施，共建全球 AI 产业新生态。”

3. 多方协同，打破全球 AI 产业孤岛效应的全局增量闭环

白皮书提出，由基础模型厂商、MaaS 平台、算力基础设施提供方和 AI 应用企业共同构成的多主体协同创新生态，正在展现出清晰的生产力分工与不可替代的协同增量价值。在这一生态中，基础模型厂商提供技术支撑，MaaS 平台搭建服务桥梁，算力基础设施提供方夯实物理底座，AI 应用企业聚焦场景落地；而这套体系的核心价值并不只是资源拼接，更在于能够有效分摊研发、算力运维、合规适配的刚性成本，减少产业各环节的技术摩擦与资源内耗。

展望未来，多主体协同的产业模式将重构传统发展形态，实现技术、算力、场景、合规四大核心要素的闭环联动。上游基础模型的算法能力与 MaaS 平台的算力调度能力相互融合，实现底层资源高效盘活；MaaS 平台的弹性算力资源与标准化服务体系，则与应用端的真实业务场景深度适配，保障技术落地的实用性与适配性；而应用端积累的全球市场数据、场景痛点与合规经验，又可反向驱动上游模型迭代和服务体系优化，形成持续正向的产业循环。

在全球产业格局波动、区域市场规则差异化的背景下，这种体系化协同模式能够有效提升 AI 产业的全球化适配能力与抗风险能力，夯实长期高质量、可持续发展的核心优势。