2025 年 6 月 23 日，由 GMI Cloud 联合 InfoQ 举办的 “2025 AI 应用出海年中洞察暨 GMI Cloud 新品发布会” 在线上举行。InfoQ 总编辑王一鹏与 GMI Cloud 创始人 &CEO Alex、解决方案架构师 Frank、技术 VP Yujing，围绕 AI 应用出海的市场格局、技术挑战、产品创新及行业趋势展开多维对话网上配资平台开户炒股，助力从业者精准洞察 AI 技术演进脉络与出海市场的政策 & 文化差异、竞争格局等，从而更加敏锐地把握 AI 应用出海的关键机遇点与潜在风险。
值得一提的是，GMI Cloud 也在线上发布了全新的推理引擎 Benchmark 调优平台，并展示了 GMI Cloud 的技术全景图，全面赋能 AI 应用出海。
以下为此次直播内容精要。
2025 AI 应用出海的年中趋势盘点
C 端应用爆发式增长，商业模式已被初步验证
直播开场，GMI Cloud 解决方案架构师 Frank 率先公布了一组数据：“截至 2025 年 5 月，月活超过 5 万的 AI 出海应用已突破 160 款，较去年同期实现了 5 倍的爆发式增长，仅 2025 年上半年，每月新增达标应用数量稳定在 10 - 15 款。” 这一数据不仅是 AI 技术商业化进程加速的实况呈现，也反映了当前全球市场对 AI 应用的旺盛需求。
展开剩余91%Frank 指出，从应用类型分布来看，视图类应用占据半壁江山，成为出海先锋。视频生成、图片编辑、影像处理等工具类产品凭借直观的用户体验和高频使用场景，快速打开全球市场。语言模型应用紧随其后，占比达 45%，其中 AI Agent 类工具成为增长新引擎。教育辅助、代码生成、智能问答等垂直领域的 Agent 应用，通过解决特定场景的痛点，展现出强大的商业潜力。
区域市场差异化显著，路径选择与本土化策略尤为重要
亚太与北美市场构成了 AI 应用出海的核心战场，但两大区域呈现出截然不同的市场特性。
在亚太地区，东南亚凭借庞大的人口基数和快速增长的数字经济，成为用户获取的 “主阵地”。印度尼西亚、越南等国家的年轻用户群体对新鲜事物充满热情，推动了 AI 应用的快速普及。“可能很多不太关注出海的观众觉得东南亚的上云率比较低， 但是实际上最近几年各大国际云厂商，包括国内的云大厂，在东南亚特别是新加坡和马来都建了可用区。所以东南亚在 AI、云基础设施还是不错的，中企出海选择东南亚也有一定的便利性。”Frank 补充道。
此外，亚太地区有一个比较特别的市场——日本，“日本的用户付费意愿比较高，很多的 AI 出海企业在亚太布局的话，会首选日本。”Frank 解释道。
跟日本市场一样，北美地区以 “技术接受度高 + 付费能力强” 的双重优势，成为验证商业模式的理想之地。尽管传统观点认为北美市场准入门槛高，但在 AI 领域，中国企业凭借强大的产品迭代能力和对用户需求的敏锐洞察，成功打破壁垒。Frank 分享道：“我们服务的客户中，有很多将北美作为出海首站。这里的用户不仅愿意为创新技术买单，还能通过积极反馈推动产品快速迭代，形成良性循环。”
除了基础设施和用户习惯差异外，文化差异、地域合规性也是 AI 应用出海必须面临的挑战。针对这类问题，Fank 表示：“在服务层面，我们整合了全球合规服务商资源，为客户提供主体注册、法规咨询、税务筹划等一站式服务；在技术层面，我们通过本地化数据存储和多层安全防护等措施，来帮助客户确保数据的合规性、安全性。”
细分赛道潜力巨大，音视频生成的价值将进一步释放
在竞争激烈的 AI 应用红海之外，多个细分赛道正孕育着爆发式增长的可能，Frank 重点剖析了三大潜力领域。
首先是视频生成赛道。尽管当前的市场热度已然不低，但技术迭代仍在加速。以 “可灵 2.1 版本” 为例，其凭借高精度的画面生成能力和流畅的动态表现，已被好莱坞影视工作室用于特效制作，以及全球广告公司的创意短片生成。随着模型精度的持续提升和成本的下降，视频生成有望重塑内容生产行业。Frank 表示，像《哪吒》这样的动画电影，它的整体渲染成本大概是 3-4 亿人民币。如果去用模型去生成的话，假设生成的质量需要达到《哪吒》的百分之七八十，成本可能也就是三四十万，这将极大地降低影视制作的成本。
其次是 3D 生成赛道。与游戏、动漫、手办等领域的深度融合，为 3D 生成技术开辟了广阔的应用空间。游戏公司通过 AI 3D 生成技术，能够大幅缩短角色建模时间，提升内容更新速度；在动漫领域，AI 生成的 3D 虚拟偶像不仅形象逼真，还能通过实时交互吸引粉丝；手办 IP 行业更是借助 AI 技术，实现了从设计到生产的全流程数字化，满足了用户个性化定制的需求。
此外，昆仑万维在东南亚市场的成功实践，证明了音乐生成领域的巨大潜力。其推出的 AI 音乐生成应用，支持用户通过文字描述生成个性化音乐作品。该应用上线半年内，用户创作的歌曲中有 10 首进入了当地流行音乐排行榜前 100，引发了广泛关注。
从 AI 应用出海的市场全景不难发现，无论是 C 端应用的爆发式增长背后对算力调度的海量需求，还是区域市场差异化竞争中对本地化部署的严苛要求，亦或是更多潜力赛道技术突破所依赖的模型推理优化能力，都对底层技术架构与基础设施提出了多维度的挑战。同时也对 AI Infra 厂商提出了新的要求——技术创新不再是单一的功能迭代，而是需要与市场需求形成精准共振的系统性工程。而这也正是 GMI Cloud 技术演进的关键方向。
从算力调度到推理优化的
全栈突破与工程突围
Agent 爆火带来的基础设施新挑战
2025 年，随着 MCP 协议的广泛应用，Agent 生态迎来爆发式增长。这一协议如同大模型领域的 “Type-C 接口”，通过统一标准大幅降低了 Agent 开发部署门槛。在此背景下，应用端从通用 Agent 向行业垂直 Agent 的演进，对模型后训练和推理优化提出了双重挑战 —— 既要实现跨区域算力的动态调度，又要保障复杂业务场景下的推理效率。
针对这一行业痛点，GMI Cloud 以两大产品构建解决方案：
首先是 Cluster Engine 平台。作为多云管理中枢，Cluster Engine 实现了跨区域 GPU 集群的统一纳管与智能调度。该平台支持北美、亚太、欧洲等多个地区的算力资源整合，通过动态负载均衡算法，将任务分配至最合适的算力节点。例如，在处理突发流量时，Cluster Engine 可在分钟级内完成算力扩容，确保服务不中断。
其次是 Inference Engine 平台。作为 GMI Cloud 全栈自研的推理引擎平台， Inference Engine 通过软硬件的协同优化以及全球动态负载均衡，可以实现 AI 推理性能的大幅提升以及弹性扩缩容。
GMI Cloud 技术 VP Yujing 在直播中表示， Inference Engine 核心优势主要体现在两个方面。一方面，它可以让企业以及用户进行快速部署，选择好模型后即刻扩展，几分钟之后就可以启动模型，并直接用这个模型进行 serving；另一方面，因为 GMI Cloud 拥有全栈的能力，所以对 Inference Engine 从硬件到软件进行了端到端的优化，确保其具备最佳的推理性能以及最低的成本，最大限度地帮助客户提升大规模工作时的负载速度以及带宽。
值得一提的是，近期 Inference Engine 也上线了视频功能，GMI Cloud 希望将它打造成一个集成多个开源、闭源模型的视频生成平台，也欢迎大家去体验。
Inference Engine Benchmark 调优平台发布并开源
在直播中，GMI Cloud 技术 VP Yujing 宣布 Inference Engine Benchmark 调优平台正式发布，并对其核心功能进行了重点介绍。
据介绍，Benchmark 调优平台具备三大核心亮点：
1. 双版本架构：
开源社区版：与 vllm 社区合作开发，双方充分发挥自身优势，通过技术与资源整合，面向技术爱好者和小型团队，支持 vLLM、SGLang、Ollama 等主流推理引擎的单机基准测试。用户可通过简单的命令行操作，快速测试模型性能，并与社区其他用户分享测试结果。
云版本：针对企业级用户，提供生产级推理方式的集群部署评估。平台对 vLLM 生产栈、SGLang 多节点部署、NVIDIA Dynamo 等技术进行深度优化，确保测试结果与生产环境高度一致。
开源社区版：与 vllm 社区合作开发，双方充分发挥自身优势，通过技术与资源整合，面向技术爱好者和小型团队，支持 vLLM、SGLang、Ollama 等主流推理引擎的单机基准测试。用户可通过简单的命令行操作，快速测试模型性能，并与社区其他用户分享测试结果。
云版本：针对企业级用户，提供生产级推理方式的集群部署评估。平台对 vLLM 生产栈、SGLang 多节点部署、NVIDIA Dynamo 等技术进行深度优化，确保测试结果与生产环境高度一致。
2. 全流程自动化：
按需引擎管理：平台无需用户提前租用 GPU 资源，可根据测试需求动态分配算力，大幅降低企业的测试成本。
智能参数搜索：内置的 “smart-perf” 组件能够利用历史测试数据和机器学习算法，自动搜索最佳配置参数，效率提升 10 倍以上。
端到端指标采集：自动收集吞吐量、延迟、成本等关键指标，并支持 Grafana 可视化分析，帮助企业快速定位性能瓶颈。
按需引擎管理：平台无需用户提前租用 GPU 资源，可根据测试需求动态分配算力，大幅降低企业的测试成本。
智能参数搜索：内置的 “smart-perf” 组件能够利用历史测试数据和机器学习算法，自动搜索最佳配置参数，效率提升 10 倍以上。
端到端指标采集：自动收集吞吐量、延迟、成本等关键指标，并支持 Grafana 可视化分析，帮助企业快速定位性能瓶颈。
3. 所测即所得：每个 Benchmark 测试得到的最优配置，均可在 GMI Cloud 平台一键部署，确保测试性能在生产环境中 1:1 复现。此外，平台还推出了社区版排行榜（iearena.org），鼓励开源社区共同参与推理性能优化。
针对“为什么会推出 Benchmark 调优平台”，Yujing 解释道：“在与客户的沟通中，我们发现企业在模型部署过程中常面临诸多困惑，如‘从 A100 迁移到 H100 需要多少张卡？’‘精度降低对成本有何影响？’过去，这些问题需要工程师手动测试数周甚至数月。因为我们已经积攒了大量的 know-how，所以可以把这些问题以自动化的方式解决了，也就催生出了 Benchmark 平台。”
谈及 Benchmark 调优平台接下来的技术路线，Yujing 表示接下来会重点增加多实例、多节点的支持，比如增加更多的新模型、提供更多 EP 条件下的一些 Benchmark 能力等等；另外也在计划针对不同模型推荐最佳的 QPS 区间，并基于实际调用轨迹来进行模拟；此外，Benchmark 还将增加实时 GPU 监控仪表盘、多选报告与可分享链接等功能等。目前 Benchmark 调优平台最新版本已经开源，欢迎大家访问 GMI Cloud 的官网去体验。
透过 Cluster Engine、Inference Engine 及其 Benchmark 调优平台的产品特性不难看出，“快速部署”、“极致优化”、“行业 know-how”、“节省成本”、“工程级复现”、“全栈能力”等等关键词，正是 GMI Cloud 系统性、工程级技术与服务能力的体现。而随着加入 NVIDIA Reference Platform Partner 阵营（全球仅 6 家， 专注于提供基于 NCP 参考架构的 AI 加速服务），将进一步加速其“帮助全球 AI 团队从算力部署到模型开发实现规模化”承诺的实现。
加速 AI 应用在全球范围内的广泛实践
作为全球仅 6 家的 NVIDIA Reference Platform Partner，GMI Cloud 在算力获取和技术合作上具有显著优势。
首先是最新 NVDIA 资源的优先获取。从 H100、H200 到 B200，再到未来网上配资平台开户炒股的 GB300/B300，GMI Cloud 始终能第一时间获得稳定合规的 GPU 资源。这种硬件优势确保了客户能够使用最先进的算力，提升应用的竞争力。
其次是与 NVDIA 建立了更深度的技术合作。“不只是 Reference Platform Partner，我们事实上也加入了 NVIDIA Exemplar Cloud 计划，我们不只是 NVIDIA 的客户，还可以跟他们一起围绕下一代产品的研发展开讨论，包含芯片的设计、未来的推理的计划，以及 GPU 服务的调用等等，目前我们每两周就会去跟 NVIDIA 的工程师做一次深度沟通。” GMI Cloud 创始人 & CEO Alex 在直播中透露。
“过程中我们也遇到了一些有趣的案例，有很多客户通过传统大型云厂商将大模型训练好了，打算部署到生产环境，发现太贵了，scale 到快破产了，然后跑到我们这边来。我们除了能给客户非常好的模型优化，也能给到更高的性价比，能够让客户以负担得起的方式去延展扩容他们的服务。”Alex 补充道。
这些实践案例，正是 AI 应用出海从“技术炫技”转向“工程落地”的微观缩影，也是当下行业变革的真实写照。
当前，AI 应用出海正处于技术与市场共振的关键期，从 C 端应用爆发到区域市场运营，从视频生成等细分赛道突破到算力与推理技术的全栈优化，AI 应用出海已不仅需要行业创新，更要关注基础设施的稳定性。GMI Cloud 以 GPU 集群调度优化、推理优化等众多能力构建的 AI Native Cloud 平台，不仅为企业破解了出海过程中的算力成本、本地化适配等现实难题，更通过与 NVIDIA 等生态伙伴的深度协同，推动 AI 应用的场景实践。
未来，随着技术迭代与全球市场认知的深化，AI 应用出海将从 “技术输出” 升级为 “生态共建”，而具备工程化落地能力与全球化视野的技术平台，无疑将会是这场变革的核心驱动力。
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