12月21日，亚马逊云科技中国区行业集群总司理李剑做客由华尔街和中欧国际工商学院结合从办的「Alpha峰会」，深度解析了生成式AI若何帮力中国企业出海应对新挑和。他指出，中国企业出海曾经进入新的阶段，企业需要加快海外市场结构，同时积极融入海外生态，实现“共赢”成长。李剑认为，生成式AI将成为中国企业出海的新引擎，帮帮企业应对产物适配、高效扩张、融入海外生态以及平安合规四大挑和。李剑以安克立异、海尔智家、沐瞳科技和WPS等优良出海企业为例， 展现了生成式AI手艺若何帮帮企业正在产物立异、效率提拔和市场拓展等方面取得显著。他还强调，企业需要改变思维，将生成式AI融入企业文化，培育员工的AI使用能力，并成立无效的风险评估系统，才能正在AI时代博得先机。中国企业出海进入新阶段，合作加剧，速度和效能成为环节，同时企业也需积极融入海外生态，实现“共赢”成长。仍是中国企业出海的首选市场，但欧洲市场主要性日益上升，中东、东南亚、非洲和南美等新兴市场也储藏着庞大潜力，为企业供给了多元化的选择。生成式 AI 正正在成为中国企业出海的新利器，能够帮帮企业处理多言语交互、市场阐发、产物立异、客户办事等多方面挑和。企业正在AI时代需要改变人力资本策略，将AI“精简”反复性工做岗亭后节流下来的人力资本，投入到更有价值的工做中，例如营业拓展、产物立异等，并操纵AI提拔全体工做效率。企业实施生成式 AI 计谋需要多方面勤奋，包罗获得高层支撑，组建多元化专业团队，将AI 融入企业文化，频频测试，找到最佳均衡点，从低风险的用例起头进行试验和进修，实施防护办法，建立负义务的生成式AI项目。大师好，我是李剑。比来我加入了良多分享会，发觉有两个出格凸起的从题：一个是出海，一个是生成式AI。做为亚马逊云计较的从业者，这两个话题取我们的营业高度相关。现正在，越来越多的人起头关心生成式AI若何帮力跨境营业成长，而这恰是我的专业范畴。正在亚马逊云科技，我次要担任逛戏和零售电商两个行业，这取当下的AI和出海从题亲近相关。今天，我想基于我接触的各行业客户正在出海过程中碰到的新挑和、新问题，以及生成式AI为出海带来的新机缘和立异可能性，和大师来做一些分享。2024年，出海合作较往年愈加激烈。无论是新能源、电动车、逛戏、快时髦仍是餐饮国内各行各业合作都正在加剧。正因如斯，企业愈加注沉出海速度，但愿正在海外市场获得更大收益。出海已成为中国对世界经济成长的主要鞭策力，我们察看到80%的中国出海客户选择正在亚马逊云上开展营业。从最早的TikTok、电商的Shein、Temu，到现正在曾经扩展到更多范畴。好比医疗行业，立异药正在国内利润收窄的环境下，恒瑞、百济和君实的产物获批“肿瘤类药物”之后，也起头了出海。再好比逛戏和泛娱行业，本年备受关心的《黑：悟空》正在Steam上全球销量冲破2300万份，冲破性的拿下了2024年TGA的最佳动做逛戏大。还有我的客户点点互动的《无尽严冬》《Whiteout Survival》持续登顶出海手逛收入榜。以及正在美国iOS文娱排行榜排名第一的短视频使用 ReelShort。这些出海成功案例取中国上市公司亲近相关，例如世纪华通，其最大营业亮点就来自《无尽严冬》；而中文正在线本年股价大幅上涨，最主要的缘由来自于出海营业的扩张，也就是ReelShort。除了保守的逛戏和APP出海，智能制制、电动车、化妆品以及视频曲播等各行各业都起头海外市场，出海范畴不竭扩大。做为中欧EMBA正在读，我的研究课题刚好聚焦于若何使用AI帮力企业出海，对这一范畴有着深切的研究和亲身体味。那么，当前出海机遇事实正在哪里？从市场来看，仍是最主要的出海目标地。此次要得益于美国强劲的消费能力，其P中70%来自消费拉动。因而，无论是快时髦、智能制制、智能设备仍是逛戏财产，都将视为沉点市场。取此同时，欧洲市场的主要性日积月累。欧洲已成为中美两都城正在积极开辟的市场。很多中国电动车企业选择欧洲做为出海首坐，其他行业也纷纷进军欧洲。当然，正在欧洲市场，PR合规是一个不成轻忽的主要挑和。业界有一个风趣的说法：美国的立异表现正在科技上，中国的立异表现正在市场研究上，而欧洲的立异表现正在合规监管上。回首汗青，这种说法也不无事理：凡是是美国初创新手艺，中国正在市场使用长进行立异和推广，最初欧洲通过律例指导行业规范化成长。这表现了三大市场的比力大的区别。别的值得关心的是中东市场。中东地域不只有雄厚的经济实力。同时，中东也正在做数字化的转型，鞭策经济从保守的石油、石化财产转型。沙特和阿联酋都正在鼎力鞭策这一改变。例如，携程比来正在中东举办合做伙伴大会，阿联酋也正在积极吸引上海的逛戏公司正在本地设立工做室。中东市场的数字化转型为中国企业出海供给了主要机缘。还有一个是东南亚市场。东南亚市场具有两大显著特点：一是复杂的生齿基数，出格是印度和印度尼西亚（双印市场）一曲是跨境电商的主要阵地；二是年轻的生齿布局，很是多年轻人。加上消费习惯取中国附近，使其成为中国企业出海的主要目标地。一个洲市场：不只有传音手机的成功案例，非洲的互联网成长速度惊人，生齿布局比东南亚更年轻。并且，非洲间接逾越PC时代，进入挪动互联网时代，成长潜力庞大。从亚马逊云科技的角度来看，云办事根本设备的结构往往预示着经济成长前景。正如马化腾所说，云计较利用量能够反映经济成长程度。从全球视角来看，确实如斯——经济成长态势优良、数字化转型需求兴旺的地域，往往会吸引云计较巨头投资结构。正在我们办事的客户中，很多企业正在市场洞察和产物立异方面都取得了显著成效。以安克立异为例，该公司从2016年的湖南海翼成长至今，产物线已从最后的充电器、充电宝等配件，扩展到智能摄像头和储能产物。正在海外市场，安克曾经成立起高端品牌抽象，产物不再依赖低价策略。他们充实操纵云计较和AI手艺阐发客户数据和市场数据，这种体例远比简单地依托亚马逊跨境电商平台的数据要深切得多，实正用手艺进行了深切阐发。海尔智家则是另一个典范。他们每年需要评估8万种家电设想方案，这种规模的筛选和数据阐发极具挑和性。通过生成式AI手艺，他们将阐发周期从数月缩短到数天，大大提拔了产物设想和衬着效率。这些都展现了若何通过云计较和AI手艺实现产物立异和市场洞察。正在快速成长方面，逛戏行业供给了很好的案例。以沐瞳公司的手逛《决胜巅峰》（MLBB）为例，他们正在开辟东南亚市场时面对小语种当地化的挑和。保守的机械进修翻译方案次要针对中文、日文、英文、德文等支流言语，对小语种的支撑较弱，且受限于锻炼数据不脚。但通过生成式AI手艺，正在输入行业专无数据和小语种数据后，他们开辟出了更好的处理方案。好比一些逛戏玩家常用词缩写，如一路冲或者“挂机”的简称，正在分歧言语中可能有奇特的表达体例，保守翻译软件难以精确转换，而生成式AI则能够很好地处理这个问题，大大降低了市场进入门槛。还有一个客户是WPS，WPS的海外成长令人印象深刻。正在比来参不雅珠海金山办公时，我对WPS的成绩感应惊讶。他们间接从保守办公软件迈入挪动时代，正在海外堆集了跨越1亿用户。出格是他们正在生成式AI方面的使用让人印象深刻。举例来说，正在写月报时，WPS的AI帮手能按照上下文智能保举用语，以至能从动计较环比增加等数据，这种深度集成的办公帮手极大提拔了工做效率。能够预见，将来每个取办公相关的场景都将配备AI帮手，这将是提拔工做效率最显著的使用范畴之一。另一个例子是智能硬件和汽车。好比，傍边国的智能家居产物进入海外家庭时，需要取现有的智能家居生态系统实现互联互通。这就需要通过各类认证、平安和谈和尺度化对接。这些过程若是企业完成会很是坚苦，但通过云办事平台能够大大简化这一过程。再好比上汽，国内的汽车能够集成腾讯音乐或QQ音乐，但正在海外则需要取Prime Music合做，语音帮手也需要取Alexa对接，这都是生态的合做。这两年，越来越多的To B SaaS产物也正在选择出海，包罗ERP系统、数据库产物（如PingCAP的TiDB、蚂蚁金服的OceanDB）等。这些To B软件出海的时候，需要更多的拥抱海外生态。取To C产物通过App Store或Google Play买量往来来往推广获客的模式分歧，To B产物的海外拓展需要一套完全分歧的方，更需要深度融入本地贸易生态系统。现正在，合规问题已成为中国企业出海首要考虑的要素。取8-10年前比拟，企业已从先违规后整改改变为先合规后运营的思维模式。出格是考虑到2024年1月特朗普上台，可能带来的变化，合规问题将愈加主要。正在数据合规和平安方面，出格是正在医疗等涉及小我现私的范畴，要求极其严酷。亚马逊将平安视为的首要准绳Security is Drop Zero（平安零）。取中国市场比拟，海外市场对小我现私的要求更为严酷。正在中国，用户可能曾经习惯了基于小我行为的精准推送，但正在海外市场，这种做法可能导致用户赞扬以至产物下架。因而，对于出海企业来说，选择像亚马逊云如许的成熟云办事平台可以或许更好地应对这些平安合规挑和。手艺的快速迭代也加剧了企业间的合作，这一点正在出海企业中表示得尤为较着。无论是上证50、上证300，仍是美国标普500指数成分股的更替速度可能会远跨越去十年。英伟达股票的显著涨幅以及AI相关产物的快速增加都印证了这一点。正在这个时代，对于出海企业而言，环节正在于若何拥抱科技，出格是生成式AI，将其从概念层面为切实的营业价值。自两年前狂言语模子横空出生避世以来，各类模子不竭出现，这不只标记着AI时代的到来，也为企业成长带来了新的机缘和挑和。虽然通俗公共次要领会ChatGPT，但现实上现正在已有十种以上的狂言语模子，每个都正在各自范畴具有奇特劣势。正在过去两年中，我和团队以及亚马逊云科技团队通过取大量中国出海客户的深切沟通，总结出一条从营业构思为营业价值的成长径：进修、建立、确定、引领步履、复兴航。让我细致展开每个环节。正在过去两年里，企业将约70%的时间用于测验考试和摸索，30%的时间用于收成这些测验考试带来的价值，而且情愿进行更多测验考试。我们总结出六个次要使用场景，此中几个对出海企业出格主要：1。多言语交互：这是很多企业，出格是中小企业进入海外市场的次要妨碍（blocker）。取腾讯、网易等具有大量算法人才、客服团队和多语种人才的巨头分歧，中小企业往往因言语只能专注于英语市场。大模子的呈现从底子上改变了这一现状。2。 其次当我们进入一个新的市场，往往面对诸多未知，生成式AI能够挖掘和阐发海量的市场数据。基于汗青数据和模子，它能够模仿并评估分歧决策方案正在将来可能发生的影响，为企业制定市场计谋供给精确决策根据。3。洞察取决策：当我们进入一个新的市场，往往面对诸多未知，生成式AI能够挖掘和阐发海量的市场数据。基于汗青数据和模子，它能够模仿并评估分歧决策方案正在将来可能发生的影响，为企业制定市场计谋供给精确决策根据。4。客服取营销阐发：从日常利用各类APP的体验来看，客服的主要性不问可知。现正在越来越多的企业将客服数据视为焦点阐发对象。无论是客户的评论、赞扬率、产物缺陷缘由，仍是客户提出的，这些都能够通过大模子进行快速阐发，帮帮企业及时发觉问题和机遇。5。 企业内部学问库扶植：对于企业内部学问库扶植，好比正在亚马逊，我们出格沉视文档编写，所有打算都需要写文档。以前用英文写做常疾苦的工作，但现正在有了大模子的帮帮，这个过程变得容易良多。我认为将来中国可能也会答应正在某些场景利用AI。这意味着下一代以至我们这一代都需要控制这项技术。我们的精神该当投入到更有价值的处所，而不是死记硬背。若是现正在要拥抱AI，第一步就是进修——察看别人的成功经验，然后付诸实践。各行各业都正在积极测验考试AI使用。上周我正在美国加入亚马逊的re！Invent大会，亚马逊CEO Andy Jassy发布了公司本人的Nova大模子。值得一提的是，亚马逊曾经正在电商范畴的多个场景使用了大模子，好比客户评论阐发和购物帮手。举个例子，若是你想领会正在跑步机上和绿道上跑步时鞋子的区别，只需向亚马逊提问，系统就会注释差别并保举合适的产物。这取保守的百度搜刮分歧，保守搜刮需要用户本人判断消息的精确性，然后还要零丁去挑选品牌下单，而AI购物场景让这个过程变得愈加流利。正在建立层面，我们有开源模子、闭源模子、ChatGPT、Google等多种选择。正在大模子范畴，几乎每天都有新的冲破和排名变化，市场款式日新月异。就像客岁国内的百模大和，但最终能存活下来的可能不跨越十个，将来可能就剩三四个，这取电动车行业的成长轨迹雷同。对于通俗企业来说，正在选择模子或建立基于生成式AI的使用时，需要正在三个环节要素之间取得均衡：精确度、机能和成本。2。机能：分歧场景对响应速度的要求差别很大。例如，正在购物场景中取客服对话，一秒的响应时间是能够接管的。但正在逛戏场景中，出格是正在对和或组队时，若是冲这个指令延迟一秒才被理解，玩家可能曾经被击败了。3。成本：这正在To B营业中特别主要。正在现实使用中，若是破费10美元实现98%的精确率，或破费1美元实现97%的精确率，大大都企业会选择后者。这也注释了为什么并非所有To B企业都必需利用ChatGPT——它可能是最贵的选择，而市场上有良多其他模子可能结果相当或更好，但成本更低。对企业来说，最主要的是认识到：不需要投入大量精神去研发专属大模子，这并不适合所有企业，环节使命是充实操纵现无数据，同时改变各营业部分对数据的认知视角，以及响应的办理机制和平安机制。正在大模子时代，数据可能比严酷更有价值，这需要一个思维改变。这并非轻忽平安性，而是为了供给更大都据来提高模子的精确率，削减现象。环节是要正在数据利用端成立无效的平安节制机制，确保消息只展现给恰当的人员。因而，正在确定准绳时，数据相关的处置机制尤为主要。企业变化的速度正正在加速，无论是人员聘请形成仍是企业文化扶植，都取pre-AI时代有很大差别。我们需要将生成式AI深度融入企业文化。对通俗企业来说，正在员工赋能方面需要：1。培育员工熟练控制提醒词（Prompt）的能力；2。培育性思维，识别pre-AI时代的局限；3。提拔每个员工对生成式AI的认知程度。举个例子，亚马逊云科技中国区要求所有员工都必需通过生成式AI认证，包罗运营、市场、前台、帮理、文职人员等所有岗亭。正在当前时代，我企业采纳多种体例鞭策员工接触和利用AI：一是引进高端人才，虽然成本较高但能快速提拔能力；二是系统性地进行内部培育；三是引入新的使用场景让员工实践。无论采用哪种体例，最终方针都是要将生成式AI深度融入企业DNA。提拔技术的具体方式良多，好比制定系统化的培训打算，让员工正在现实工做中体验AI带来的便当和效率提拔。一些企业采用了很好的实践体例，如正在公司内部举办黑客马拉松。让来自分歧部分的员工提出创意设法，然后使用生成式AI手艺将这些设法实现出来，最初进行PK评比。这种竞赛式的进修体例不只能激发员工的创制力，也能让他们更深刻地体味AI手艺的现实使用价值。这里要出格强调一个主要概念：负义务地建立生成式AI使用。我经常做一个尝试：同时向两个国内分歧的AI对话机械人问统一个问题，经常会获得分歧的谜底。最初通过亲身搜刮验证，才能确定哪个谜底精确。这种现象正在支流的AI APP中仍然遍及存正在。举个具编制子，我正在上个月（11月）扣问2024年TGA逛戏大展获名单，一个APP间接并列出了获名单，而另一个APP则很不错，照实回覆大展要到12月12日才举行，但能够供给已发布的提名名单。对企业而言，出格是To B企业或涉及现实营业和资金往来的企业，这种错误是绝对不克不及的。由于这可能间接影响营业决策和客户信赖，带来现实的经济丧失和诺言损害。正在营业风险评估方面，我们成立了风险评估系统，用于评估分歧场景如营销推广、财政演讲、运营合同草拟、预测阐发等的风险品级。企业正在起头AI使用时，该当优先从风险最低的场景动手，逐渐扩展到更复杂的使用场景。当然，这个风险评估系统需要按照企业特征进行调整。好比，To B企业可能会出格关心合同精确性的风险，由于合同错误可能间接影响贸易关系；To C企业则可能更看沉小我现私数据平安，这关系到用户信赖和合规要求；而对供应链企业来说，供应链和预测的精确性可能是最环节的，由于这间接影响库存办理和运营效率。每个企业都需要按照本身营业布景和行业特点，成立合适本人的风险评估尺度，并从风险最可控的场景起头测验考试。基于我们过去支撑浩繁企业，出格是出海企业的经验，成功实施生成式AI项目需要遵照六个环节步调。首要的是获得高管层面的认同和支撑，这一点极其主要。由于这里面起首涉及到几个缘由，一个缘由是数据，出格是跨部分的数据。以一个逛戏公司为例，相关数据凡是分离正在多个部分：用户增加部分控制用户行为数据，制做人所正在的逛戏运营部分控制逛戏内容和运营数据，研发部分则控制手艺实现相关的数据。这些部分凡是都是相对运做的，若是贫乏任何一个部分的数据，AI使用的结果城市大打扣头。没有高层的鞭策，很难打破这种部分间的数据壁垒。第二个环节步调是组建一个多元化的跨学科团队。这个团队需要既懂营业又理解AI模子。正在组建如许的团队时，招募AI专家和算法工程师，但这种体例成本很高，出格是现正在市场上AI人才的薪资程度节节攀升；二是借帮像亚马逊云科技如许的专业公司供给的手艺支撑和架构师办事。我们察看到，大大都客户倾向于选择后者，由于生成式AI项目往往始于创意验证阶段，收益还不确定，通过操纵平台现有的手艺能力，能够正在节制成本的同时快速验证设法的可行性。矫捷地开展AI立异。第四步则是将生成式AI深度融入企业文化，由于只要全方位、全员工拥抱AI，才能带来企业质的改变。第五步，频频测试，这点出格主要。这来自于我们取客户合做的深刻经验中，即即是取腾讯、米哈逛、携程、得物如许体量的客户合做开展生成式AI项目时，测试阶段凡是都需要持续4-6个月。这么长的测试周期次要是为了正在机能、性价比和精确率三个维度之间找到最佳均衡点。好比正在精确率方面，需要频频测试分歧场景下的表示；正在机能方面，需要确保响应速度满脚营业需求；正在成本方面，则需要评估持久运营的经济性。另一个耽误测试周期的缘由是，正在这3-4个月的测试期间，市场上往往会呈现新的模子和更优惠的成本布局，团队总但愿能跟上手艺成长的程序，不竭测验考试新的可能性。但我要出格强调一点：模子迭代是永无尽头的，我企业不要过度逃求完满。只需确认利用生成式AI后的性价比比拟本来的处理方案有显著提拔，就能够投入出产利用。若是老是逃求更好的新模子，反而会错失市场机遇，影响营业成长。第六步是连结必然的。因为模子可能发生，我们需要成立响应的机制。现正在曾经有良多手艺手段能够实现这一点，好比屏障、过滤词、设置呈现的谜底等。这些东西和软件能够帮帮企业规避风险，确保AI输出的靠得住性。若是正在座的列位正正在思虑这个问题，或者通过今天的交换起头从头思虑这个问题，这都是很好的起头。这个问题不只关乎企业，也延长到每个家庭。良多人问我：孩子还要学编程吗？我的工做会被替代吗？这些都是时代变化下的焦炙。确实，我们看到良多企业正在使用AI后确实精简了良多人员。由于AI最擅利益置反复性劳动，要把节流下来的人力资本转向营业拓展和产物立异等更有价值的工做，并思虑若何让AI为营业拓展和产物带来更多价值？这不只仅是简单的人员优化，而是要思虑若何借帮AI实现企业的全体转型和升级。回到今天的出海从题，说实话，正在当前中美关系布景下，中国企业正在AI成长方面确实面对诸多挑和，无论是正在算力获取仍是大模子利用上都遭到必然。但我们的出海产物必必要取欧美企业间接合作。若是没有完美的AI计谋，很可能正在起跑线上就曾经掉队。这就激发一个环节问题：做为出海企业，若是正在AI使用的起点就处于劣势，要若何改变这种场合排场？这需要每个企业深切思虑，不只要考虑手艺可行性，更要全面衡量贸易潜力。出海的新海潮正正在发生底子性变化。从左边来看，我们本来的出海径是从0到1，履历数据阐发、市场调研到立异，再到通过生态合做。而现正在，我们能够操纵生成式AI、云计较、数据驱动、平安保障和生态系统来支撑出海。这取三四年前中国企业赌一把或寻宝式的出海策略完全分歧——那时可能是押注一款逛戏爆红，或等候某个产物正在亚马逊平台上卖爆。这种靠命运的寻宝式出海模式曾经不适合当前的市场。现正在，我们正正在转向融入共赢的出海模式。企业能够将本人定位为一个全球化公司，而不只仅是一个出海企业。不再是简单的出海策略，正在这个转型过程中，云办事可认为企业正在全球各个节点供给根本设备支撑，确保营业的不变运营，而生成式AI则能带来新的立异机遇。我但愿大师可以或许充实操纵生成式AI的劣势，打制实正合适全球市场需求的产物、优化企业全体运营效率、加强市场阐发和洞察能力、提高客户办事的质量。这些方方面面都能够通过生成式AI获得本色性提拔。对于出海企业而言，面临当前的各类挑和，无论是数据平安、市场准入仍是客户办事，都能够借帮生成式AI来应对。但愿通过生成式AI的帮力，你们的下一个产物可以或许成正的市场爆款。