正文
蒋剑彪
：对 GMI Cloud 而言，并不存在必须优先选择“全球”或“国内”市场的问题。作为 AI Native Cloud 提供商，我们始终跟随客户的市场布局——客户走到哪儿，我们就服务到哪儿。即便产品面向全球用户，核心市场依旧集中在北美、欧洲以及东南亚、亚太等地区。与此同时，国内企业因竞争激烈，更倾向于出海获取利润。
我们的角色是为这类客户提供一站式 AI Native Cloud 解决方案，基于英伟达高端芯片，从裸金属到 GPU 云，从训练到推理，从北美到亚太，结点覆盖全球，为全球 AI 企业提供稳定安全、高效经济的 AI 云服务解决方案。
郭炜：
可以理解为：客户主要在国内，而你们帮助他们全球化？
蒋剑彪：
没错。我认为对中国新一代企业而言，真正“只做本土”的公司几乎不存在，除非是极少数依赖原始资源的创业项目。对于 AI 企业而言，走向全球、实现产品标准化，才是获取可持续利润的唯一出路。
戴冠兰：
硅谷初创公司通常先在美国做大，营收达到 2,000–5,000 万美元后，再将已验证的打法复制到欧洲。我们也以客户所在市场为导向，从创立伊始便同步布局欧美市场，这与我们的产品形态密切相关——作为开源基础设施软件，必须先在社区建立生态，再推进商业化，因此需要同时深耕欧美。
国内客户主要分两类：一是计划出海的本土企业；二是希望在中国落地的大型跨国公司。出海企业需采用国际通用技术栈，跨国公司进入中国则更关注合规与本地化。软件成熟需要时间，不能等到“果子完全成熟”才行动。我们有责任持续打磨产品、培养国内生态。欧美市场的收入可提供资金支持，但仍应深耕中国，以免错失长期机会。
郭炜：
真正落地时，初创企业面临资源与注意力双重限制，往往只能在目标市场之间“二选一”。创始团队需分头作战，先评估手中资金能否支撑一个市场跑出规模，再衡量产品市场匹配度（PMF）及各地 SEO、媒体、公关和营销生态的差异化本地化需求。
我倾向让新一代 AI 与基础设施类项目先布局美国，因其利润率更高、付费能力更强。中国市场则呈现“僧多粥少”局面：技术团队实力普遍强，但付费客户有限，竞争异常激烈。
如果企业尚未启动全球营销，先切入美国或许更具性价比。当然，若公司已在国内具备一定基础，也可把中国视作“根据地”。就像当年红军占领井冈山——资源虽有限，却能借此打磨产品、积累经验，再“农村包围城市”，逐步向更大市场扩张。
郭炜：在海外市场（如东南亚 / 欧美）验证产品市场匹配度（PMF）时，哪些技术指标比商业数据更关键？
蒋剑彪：
用户留存是首要指标，直接反映产品是否真正解决了用户痛点。AI 工具类产品通常“即用即走”，使用时长短，因此留存尤为关键。若次月留存率能达到 15% 左右，通常意味着产品已满足持续运营的基本条件。
其次是交互的本地化程度。不同地区的用户行为差异显著，App 界面都各具特色。工具型 AI 在交互设计上更需贴合当地习惯——完成同一任务所需的点击次数、操作深度，都会影响用户体验，必须依据各区域数据持续优化。
第三是稳定性与实时性。面向全球市场的 AI 产品竞争激烈，仅“AI Coding”一项就有 130 多个竞品。用户对服务中断或延迟的容忍度极低，因此需在全球部署推理节点，并能随用户增速及时扩容，确保访问稳定。
戴冠兰：
剑彪刚才提到的 AI Coding 赛道很有意思：市面上竟有一百多家竞品。大家有没有想过，为什么用户不直接使用 OpenAI 或 Claude 的 API？我大胆推测：Cursor 和 Windsurf 这些平台本质上在“批发” API——以更低价格打包出售 OpenAI 的算力和会员服务，因此能在留存和营收数据上表现不错，却可能一直处于疯狂烧钱状态。
在当前 AI 创业环境中，许多团队并不着眼于稳定的 Burn Rate（现金消耗率），而是先砸钱扩大用户规模、放大泡沫，让投资人看到其成为行业龙头的潜力。如今的 AI 行业或许类似 90 年代的互联网泡沫：三四年后泡沫破裂，九成以上公司会倒下，目标应是在泡沫散去后仍能生存。
至于 PMF，我认为无需过度纠结指标。当产品真正找到 PMF，团队会有明显体感——客户追着付费、主动要求服务。指标更像投资人评估基金的历史数据和财务指标：参考价值有，但很难给出直接的经营决策。例如，留存率下降后究竟该降价还是优化功能？数据本身并不提供答案，只能作为辅助判断。
蒋剑彪：
我刚才列举的那些指标，多半是投资人或产品经理关心的 KPI。回到第一性原理，真正重要的是——你的产品能否切实解决用户痛点。如果这一点成立，团队无需过度执着于 PMF 曲线，解决核心需求才是根本。
郭炜：
我们海外第一家大型用户是 J.P. Morgan Chase。与他们深入交流后，我发现他们关心的并非极致性能——数据量不如国内大，也不需超高吞吐；他们真正看重的是连接器丰富度、跨云兼容性以及对非结构化数据的支持。因此，PMF 的关键在于让核心用户推动功能演进，聆听他们的需求，比盲目追逐性能或其他单一指标更具普适价值。
郭炜：怎么判断自己做好了“出海准备”？主要需要本地化哪些问题？出海前有哪些必做功课？
蒋剑彪：
还是要回到产品本身。首先，在本土市场，你是否已验证其商业模式？用户留存、付费转化等核心指标是否稳定？若连国内 PMF 尚未明确，贸然出海往往得不偿失。
第二步是评估海外需求。是否做过小规模用户调研？是否通过竞调，确认目标市场是否仍存在未被满足的需求或差异化机会？
第三，人才本土化至关重要。核心团队成员是否熟悉目标市场文化与商业规则？在欧美做生意，“财、法、税”必须同步，最好随时有律师把关。
第四，必须预留充足资金与合规预算。至少准备 12 个月的本地运营资金，覆盖法务、合规及营销试错成本，以免现金流断裂导致被迫撤退。当地数据隐私法规和行业准入政策也应提前由专业机构评估。
第五，适配供应链与基础设施。AI 类 SaaS 产品出海时，应在目标市场部署服务器节点，降低延迟并保证算力充足。
最后，务必重新审视竞争格局。如果当地已有三家以上企业占据 70% 以上市场份额，而你的技术、成本或模式又缺乏显著差异化，就应重新评估这一市场的进入优先级，或转向其他更具潜力的地区。
戴冠兰：
我想先下结论：真正决定能否出海的，不是准备细节，而是决心。创始人若能长期驻扎海外，甚至举家迁往目标国家，就已跨过最大门槛。外语能力并非关键，聪明的创业者总能找到解决路径。
但合规是出海必踩的“硬坑”，欧美市场的法规远比国内繁复，就算国内有国密、信创等要求，其复杂度仍无法与欧美合规相比。至于东南亚，它并非一个统一市场，而是由多国、各自碎片化的法规组成。
例如越南有独立的信息安全法，条款细致而严苛。出海软件或 ToD 产品若把东南亚设为第一站，往往顾此失彼，我更推荐先进入体量较大的欧美市场。
文化差异同样重要。比如在中东，客户并不在意性价比或性能，而更看重你与王室的关系和连接，忽视和王室王储交往的礼节，合作就可能无疾而终。
