近日，在2025年这个中国AI出海的关键年份，2025网易未来大会和创业邦第十九届DEMO CHINA大会相继在杭州举行，两场高规格行业盛会勾勒出中国人工智能企业的全球化路径与未来机遇。
2025网易未来大会由网易公司主办，杭州市经济和信息化局、杭州市商务局、杭州高新技术产业开发区管委会指导，并作为第四届全球数字贸易博览会的重要组成部分。这一盛会汇聚了中国工程院院士潘云鹤、孟庆虎等四大院士领衔的专家团队，以及具身智能领域专家、顶尖AI创业先锋、知名投资人和产业领袖，共同探讨大模型、具身智能、AI Agent等前沿技术突破与商业落地。
方汉在2025网易未来大会分享中国AI企业竞争优势与赛道选择逻辑
第十九届DEMO CHINA大会由创业邦主办，由杭州市拱墅区人民政府指导，拱墅区委人才办、杭州大运河数智未来城管委会联合主办。作为中国创投界最具影响力的创新展示平台，本届大会聚焦AI技术创新与商业落地，吸引了数百家顶尖创业企业和投资机构参与。
在这两场高规格活动中，昆仑万维董事长兼CEO方汉均受邀发表主题演讲，以昆仑万维的AI产品矩阵（尤其是AI音乐模型Mureka）为案例，系统梳理中国AI企业在全球化浪潮中的商业价值判断标准与核心市场机会，探讨中国AI企业如何突破出海瓶颈、实现技术与产品的全球化落地。
01 音乐生成大模型Mureka的技术突围
昆仑万维自2020年启动Mureka大模型研发，这一决策源于公司的路径依赖与第一性原理判断。作为早在海外市场取得成功的中国企业，昆仑万维海外收入占整体收入92%，在全球100多个国家开展业务，在20多个国家设立办公室。
从路径依赖看，昆仑万维在海外运营着一款类似“全民K歌”的音乐社交产品Starmaker，该产品在海外市场占据主流地位。运营过程中，公司积累了海量音乐处理技术与数据，包括人声消除、美声优化、不同硬件适配等技术，以及完成了所有音乐数据的清洗与处理。
基于这一基础，昆仑万维判断既然已掌握音乐数据，可以尝试切入音乐生成领域。方汉在演讲中提到一个重要发现：全球文本大模型因追求通用人工智能，吸引了规模最大的资金投入；YouTube、抖音等平台的视频数据约140亿条，而人类所有音乐数据总量仅4000万条。
对创业公司或中小型互联网企业而言，音乐数据规模更小，所需投入的资金与训练资源相对更少，这是选择音乐生成方向的首要原因。
方汉在创业邦2025DEMOCHINA大会分享AI全球化经验
从第一性原理出发，方汉提出了一个关键判断：当内容创作门槛降低10倍，该领域的内容创作者数量将增加100倍，内容产量也会同步大幅提升。他以自己亲身经历为例：“我是70后，我所成长的县城有80万人口，早年整个县城仅电视台的4名摄影师掌握视频拍摄技能；而如今，中国使用智能手机拍摄视频的用户已达七八亿人。”
音乐制作领域存在类似机遇。普通企业制作一首音乐的最低成本约10万元，米哈游等头部企业单首音乐的平均成本甚至达100万元。通过AI生成音乐，能将制作成本降至几乎可忽略不计的程度——AI音乐生成模型的推理成本不足0.1元人民币。
在技术路线选择上，昆仑万维经历了多次迭代。全球音乐生成技术的探索自1980年便已起步，但因缺乏大模型支持与强化训练方法，早期均采用符号化生成方式。昆仑万维初期尝试了规则生成路线，但很快发现该路线的上限较低；随后转向当时主流的对抗网络路线，后续又从文生图算法中借鉴相关思路，效果未达预期。
最终，公司选择DIT（Diffusion Transformer）路线，并自研创新的音乐Tokenizer，才使音乐生成模型的性能接近世界一线水平。GPT-4o发布后，昆仑万维成为首个将COT（思维链）引入内容生成领域的团队——在内容生成过程中实时判断效果，若效果不佳则回退调整，大幅提升了成品率，至此Mureka大模型才真正达到音乐生成领域的一线水平。
02 全球化推广的挑战与非买量增长探索
模型研发成熟后，昆仑万维针对用户需求开发了多语言支持、音色参考、音色克隆、API服务高质量音乐生成平台等功能，随后开启全球推广。在这一过程中，公司遭遇了一个多数中国出海企业都会面临的问题——对买量模式的路径依赖。
方汉指出，包括昆仑万维在内的早期出海成功企业，普遍存在对买量模式的依赖。中国企业在买量领域经验丰富，擅长计算买量成本与ROI，尤其在手游领域，中国企业的买量操作曾将全球手游买量成本从最初的1-2美元/用户，推升至如今的数十美元/用户。
“但在AI创业时代，尤其是开展ToB业务时，买量模式已不再适用。”方汉表示。近两年中国AI创业领域的代表性企业如DeepSeek、Manus，均凭借技术与产品的硬指标实现增长，而非依赖买量；但绝大多数创业者与中小企业不具备顶尖技术指标，产品创新性也不足，因此“突破买量依赖、探索非买量增长路径”成为必须补足的能力。
方汉提出了必须构建的非买量增长矩阵：
技术与产品驱动的自然增长：通过重大创新在社交媒体形成病毒式传播，这是可遇不可求的理想状态。
SEO（搜索引擎优化）：一个被低估的强大渠道。方汉提到，国内有企业仅靠SEO就实现了近2000万的日活，证明了其获取低成本、高精准用户的能力。
GEO（大模型搜索优化）：一个全新的蓝海。针对大模型进行内容和产品优化，以获得更好的推荐和答案呈现。海外已有专注GEO的公司获得多轮融资，其潜力不容小觑。
KOL与社群营销：学习美国同行的低成本增长方式，以及国内字节跳动“剪映”（CapCut）的成功经验。剪映是首个发现“KOL带动工具类产品增长”高性价比路径的企业，其打法值得所有出海工具类产品借鉴。
所有出海企业均需重视买量之外的增长方式，包括SEO、GEO，以及通过社媒营销提升产品触达率、实现用户口口相传。方汉特别强调：“这些能力的落地，要么由创始人亲自学习掌握，要么寻找具备相关能力的人才加入团队，但此类增长人才极为稀缺——国内企业在技术与产品领域的人才储备充足，反而在增长领域的人才供给不足。”
此外，传统中国出海企业以ToC业务为主，ToB业务占比极低，且国内企业开展ToB业务的思路与打法，与欧美创业者存在显著差距。以昆仑万维这类具备ToC基因的企业为例，Mureka出海转向ToB业务时，在收费模式设计、用户拓展、续费率提升等方面遭遇诸多困难，只能通过研究竞争对手的策略“照猫画虎”。
国内企业中，字节跳动的剪映在ToB领域的实践值得借鉴：剪映是首个发现“KOL带动工具类产品增长”高性价比的企业；在商业化层面，剪映也进行了诸多优化，例如设置免费版与付费版，先通过免费版扩大用户规模，再逐步提升商业化程度。
03
中国AI企业的全球化产品判断标准
在纷繁复杂的技术和应用中，如何判断一个AI产品或赛道是否有价值？方汉给出了两个清晰、回归商业本质的判断标准。
对于ToB业务，核心价值判断基于两点：
第一，ToB产品是“效率倍增器”。以AI编程为例，其之所以被广泛应用，核心在于可将单个程序员的效率提升至10人的水平，可见AI To B的核心价值是提升效率。“中国的程序员有一个35岁的危机，过了35岁的老程序员特别难找工作，但我们公司在应用AI编程辅助程序员时，发现这些老工程师变得非常好用。”方汉分享道，“因为大模型的编程其实有很多时候是需要人来兜底，人兜底的经验，架构的经验，对各种坑的经验是非常重要的。”
第二，智能体是“工作流粘合剂”。多个智能体协同可完成复杂任务，而传统工作流需大量人力介入——例如工厂全自动化落地时，部分环节需人工协调磨合，效率较低。AI与智能体的介入，可作为工作流的“粘合剂”，提升整个系统的自动化程度。
对于ToC产品，判断标准则更为清晰，即“降低成本”，具体可分为两方面：
第一，降低内容制作成本，无论是视频、图片还是音乐，成本下降空间显著——传统人工制作一首音乐的成本约10万元，而AI音乐生成模型的推理成本不足0.1元人民币，这种成本差异必然催生市场爆发。"当一部《哪吒》级别的动画电影制作成本能在三五年后从3亿降至30万时，整个AIGC产业的规模将迎来爆炸式扩张。"
第二，降低情感供给成本，当前社交平台的情感供给成本较高，国内情感服务的最低时薪约50-60元，而AI大模型介入后，AI聊天提供情感供给的成本可降至1-2元/小时，将使全社会的情感供给成本大幅降低，这一领域蕴含巨大商业机会。昆仑万维的AI聊天应用Linky，海外下载量已近2000万，正是这一趋势的验证。
04 垂直领域为王与高频应用决定商业价值
方汉在演讲中特别强调了垂直领域的重要性。“为什么现在大模型做得最好的赛道是编程和数学？在OpenRouter上，国外最大第三方API提供商上，87%的Token是消耗在编程上面。”
因为编程跟数学都是两个垂类领域，拥有全世界最好的过程数据。由于GitHub的存在，所有人类编写出来质量最高的软件，从0到1的全过程都存在 GitHub这个版本管理系统里面，这套数据拉出来，一定是质量最高的垂类数据。
数学由于中国、印度这两个国家对于K12在线教育的重视，产生了2亿道初中到高中数学题的解题过程。
方汉认为，中国企业只要在这些垂直领域扎下心来认认真真建设垂类数据，建设垂类的智能体是大有可为的。
同时，应用的高频程度决定商业价值。“为什么编程会应用最广泛？因为编程应用是一个极其高频的事情，Claude、Cursor这两个AI编程的巨头，他们都在拼命牵制用户用它的Token，因为编程一旦自动化之后Token消耗速度实在太高，这些大厂都已经扛不住了。”方汉表示，“有些领域频率非常低，使用频率一低之后，商业价值增长其实比较慢的，判断一个赛道好做不好做，一定要看用户的使用频率，使用频率决定了GMV增长的速度和上限。”
05
出海本地化与合规经营的重要性
除了增长策略，深度的本土化运营是另一大制胜法宝。方汉分享了昆仑万维的三条核心应对策略：
强本地化运营：在主要市场大量招聘本地员工，从用户需求的源头进行收集和验证，确保产品真正符合当地文化和使用习惯。
遵纪守法 ，合规先行：摒弃“钻空子”的心态。昆仑万维每进入一个新市场，首要任务是研究当地税法与监管政策（如GDPR），主动申请牌照，甚至聘请当地退休税务或监管官员 担任顾问，将合规成本视为必要投资而非负担。
快速商业化平衡： 每年孵化大量产品，但只有那些能快速通过市场验证商业模式、实现自我造血的产品才能存活。这确保了资源始终聚焦于有价值的项目上。
06 中国AI企业的全球竞争优势
尽管面临挑战，中国AI企业在全球市场上仍具有明显优势。方汉分享了关键点：
首先，成本控制能力。中国的推理成本优化做得最好，百万Token上面可能是美国同行的1/5到1/6。
其次，迭代速度。中国企业的迭代速度非常快，“我们在非洲成功，仅仅做过一次正面的竞争，他们雇的爱沙尼亚的研发团队，基本上一个月出一个版本，我们雇中国的团队基本上一周出两个版本，这种迭代速度很快把竞争对手打得很崩溃。”
第三，软硬件结合优势。深圳是全世界硬件之都，软硬件结合起来，不管是之前的Pro还是之后的Al手机，是空间非常大的一个赛道。“所有的3C产品可能都能用AI重做一遍，扫地机器人就是一个很典型的例子，这个对于中国来说是非常有利的。”
此外，当前全球使用中国开源大模型的人次，已超过使用美国开源大模型的人次，可见国内开源大模型的竞争力逐步提升。中小企业若能依托AI赛道，借助开源大模型搭建新生态，仍有广阔的发展空间。
结语
从Mureka的持续投入，到全球化增长的范式革新，再到对AI商业价值的深刻洞察，方汉的分享为身处AI浪潮中的中国创业者们提供了一幅清晰的航海图。在全球化的征程中，要抛弃旧思维，拥抱新规则，回归价值创造的本质，中国AI企业不仅有机会，更有能力在全球市场占据一席之地，并最终“让每个人更好地塑造与表达自我”。
