中國AI出海，不妨試試歐洲？

“在歐洲大陸，存在中國AI的“諾曼底”么？

過去十年，中國AI企業曾在東南亞、中東等地快速擴張，以工程效率、產品落地速度打開市場。但在這些市場之外，歐洲一直是一塊“慢”的地方。法規體系復雜，技術標準謹慎，商業決策流程漫長。直到最近幾年，一些企業才開始認真對待這片市場。

它們在這里建立本地團隊，從源頭設計數據流程，主動對接監管者，而不是試圖繞過他們。

這種變化并不是孤例。更多中國企業正在以類似方式進入歐洲市場，試圖完成一場從“賣工具”到“嵌入系統”的轉變。這背后，是中國AI企業出海邏輯的變化，也是全球技術產業格局中，一個被忽視變量的重新顯影。

歐洲并不是一個自然優先的選項。它沒有最寬松的監管，也不是增長最快的市場。但它正成為驗證技術可信度、鍛造全球化能力的重要場域。

本文將從中國企業在歐洲的具體實踐出發，討論以下三個問題：

1.為什么中國AI企業愿意選擇歐洲這樣一個“高成本市場”？

2.在高度合規、文化差異顯著的歐洲，中國AI企業如何完成“從供應商到伙伴”的角色切換？

3.歐洲市場會不會反過來塑造中國AI的全球形象與產品路徑？

這些問題的答案，決定了中國AI企業出海的“第二曲線”，會通往哪里。

中國AI出海的三次進化

中國AI出海并不是一個新趨勢。從2015年左右開始，一批以安防、廣告、工具產品為代表的公司，陸續進入海外市場。它們的發展路徑，幾乎清晰劃分出三種階段：技術輸出、產品復制、價值共創。這背后反映的，不只是企業策略的演變，更是中國技術公司對“全球化”這件事的理解在變。

第一階段（2015–2020）：技術輸出，以快制勝

最早一批AI出海企業多集中在安防和廣告技術領域。它們的共同特點是：

·以算法為核心賣點（人臉識別、OCR、圖像處理）

·客戶主要來自中東、東南亞、拉美等監管相對寬松市場

·落地周期短、部署快、定制需求少

這類市場對效率的敏感度遠高于合規性，對技術先進性的評估也更多依賴于短期 ROI（投入產出比）。中國企業依靠工程能力和性價比優勢迅速占領了一批客戶。但這一階段的商業關系，大多是外包型的項目合作或一次性交付，客戶粘性不高，難以形成長期生態。

第二階段（2020–2023）：產品復制，模式擴張

隨著國內SaaS、AI+行業工具逐步成熟，一些軟件型AI企業嘗試將產品模式打包出海。這一階段的特點是：將國內跑通的工具平臺快速“復制”到海外；聚焦跨境電商、AI攝影、美顏、翻譯、短視頻、營銷類工具；重視下載量、注冊量、用戶活躍度，打法接近“移動互聯網出海”思路。

這一階段的核心策略，是“做輕做快”——優先選擇文化相對接近、競爭不激烈、用戶增速快的區域，快速建立用戶基數和商業閉環。

但這類打法的可持續性受限。一方面，技術門檻在下降；另一方面，一旦進入企業級應用、基礎設施平臺領域，僅靠“產品遷移”難以滿足更高階的需求。

第三階段（2023–）：價值共創，信任驅動

進入2023年后，AI模型能力躍升、合規壓力上升，疊加全球市場對AI工具的戰略敏感度提升，中國企業開始意識到：下一階段的出海競爭，將不再只是“誰跑得快”，還包括“誰真正被信任”。

這一階段出現了明顯的路徑轉向：從交付“一個功能”到共建“一個系統”，從解決效率問題到適配監管體系與責任鏈，從輸出工具到嵌入客戶業務流程。

一些企業開始把AI技術封裝成平臺模塊，深度融入客戶供應鏈、服務流程、數據管控與策略執行中。這類合作周期更長，但一旦建立信任壁壘，將形成更強的商業粘性與再擴展能力。

而在高度制度化、文化語境復雜的歐洲，這種“價值共創式出海”，正在成為中國AI企業的新范式。

我們可以用下面的表格，來總結不同階段的特點：

為什么中國AI，更可能在歐洲跑通？

在當前這輪出海浪潮中，歐洲成了中國AI企業最特殊的一塊“重力場”。

它不提供人口紅利，也很難追求增長爆發。企業進來后面對的，往往是冗長的評估流程、多層級的客戶結構，以及法規和倫理標準對技術架構的強制性改寫。

但仍然有中國AI企業，把歐洲列為“下一站”甚至“主戰場”。不是因為這里好做，而是因為這里的難，恰好迫使出海企業必須轉向另一種能力結構。

以京東為例。

這家公司近幾年在德國、法國、荷蘭、比利時等歐洲國家布局倉儲與配送網絡，并在官方報告中多次提到，正在通過AI和大模型優化庫存預測、運輸路徑和跨境協同。

對它而言，技術問題之外，更難的是“在制度里落地”：數據處理要滿足GDPR 對數據最小化、可追溯性的要求，業務系統要能嵌入當地企業既有流程，還得兼顧多語種協作習慣以及不同國家在運輸、環保、稅務上的差異。

這類項目的價值，不只是“模型效果好不好”，而是能不能把AI變成一個在當地規則之內、被客戶放心接入核心業務的系統

像這樣的實踐正在變多。尤其是在以下幾類公司中出現得更頻繁：

·做企業級AI服務、供應鏈預測、風控建模的公司；

·針對醫療、金融等強監管行業，開發算法可解釋性工具或審計系統的團隊；

·主打生成式AI多語種落地的創業公司，嘗試將語言模型適配至歐陸語境；

·開發AI底層工具組件（如模型托管、訓練平臺、推理調度器）的新型基礎軟件公司。

這類企業面臨的挑戰往往不在“模型好不好”，而在于：系統能否提供穩定輸出，算法是否有合理解釋路徑，數據處理是否符合本地監管要求，產品是否能與歐洲企業內部流程形成“協同邊界”。

從這個意義上說，中國AI在歐洲的試煉，更像是一種“系統級產品力”的驗證場。

相比之下，一些更“模型驅動”或“應用即平臺”的出海嘗試，在歐洲并不順利。

因為歐洲市場對“黑盒模型”的容忍度極低。AI一旦進入決策環節，就必須回答：

·這個模型為什么給出這個推薦？

·如果出錯，誰負責？

·算法有沒有學習偏見？有沒有干預接口？

·用戶有沒有選擇退出的權利？

這些問題聽起來像是合規層面的門檻，但實際上，它反映的是一個基本的市場共識：AI不該只是能跑起來的技術，而應該是“可以被信任地用起來的系統”。

正是在這樣的邏輯之下，一些中國公司反而在歐洲獲得了“結構性適配優勢”。

它們來自過去十年服務國企、政府、大型企業的項目環境，擅長把系統嵌入復雜流程，也習慣處理“先合規、再上線”的項目節奏。某種程度上，這種“工程導向+長周期協同+多角色兼容”的打法，和歐洲本地的組織文化、采購邏輯、合作機制，有著更高的重合度。

當然，這并不意味著中國AI可以輕松打開歐洲市場。但它意味著：在這塊“難的地方”，中國企業至少有資格參與競爭。

五個正在打開的門

需要指出的是，不是所有的中國AI公司，都能在歐洲立足。但那些愿意調整節奏、愿意講清楚自己在做什么的企業，會發現，歐洲不是關著的。

它只是開得慢，需要你一扇一扇地敲。而以下這些門，已經開始松動。

第一扇門，是制造業。

這可能是中國AI最意外的突破口。

因為誰能想到，“中國制造”的對面，“德國制造”會成為它的合作者？

德國的工廠幾乎是全球工業標準的象征。但標準的另一面是“遲緩”：他們的生產節奏需要優化，但不愿意重構系統；他們想要預測性維護、產線協同、節能優化，但又不信任黑箱算法。

這恰好是中國AI的特長區。

靠一層層業務邏輯搭建出的“懂工廠”的系統能力，你可以嵌進現有的SAP+MES+PLC里運行，也可以做成邊緣設備上的輕量預測引擎。你能落地，就已經贏了一半。

中國廠商從“數字化車間”一路卷上來的經驗，正好能穿越歐洲工廠的老舊系統。

第二扇門，是多語種生成式AI。

很多人以為ChatGPT把一切內容型應用的可能性都壓扁了。但其實在歐洲，至少在不少垂直行業里，“大一統的生成”開始失靈。

這片大陸上，有24個官方語言，數十種變體語系，廣告、教育、金融內容的審美各不相同。

你用英文prompt做出來的文案，拿去投法國Instagram，效果可能并不那么好。

于是，“適配性強、小而精、多語種理解能力扎實”的中國內容生成工具，反而可以找到縫隙。他們不一定自己做大模型，但懂prompt編排、理解行業邏輯、可以高頻微調，并愿意為中小企業做定制化訓練。

這類產品，歐洲企業愿意買，因為他們從美國公司那里，買不到這么“肯低頭干活”的AI。

第三扇門，是醫療。

醫療是歐洲最敏感的行業之一，但也最需要AI。

影像識別、藥物輔助分析、慢病管理、電子病歷系統的智能預填——這些場景背后都有一條共同的要求：不能出錯，必須解釋清楚，合規寫進代碼里。

這聽起來對中國企業極其不友好。

但正因為大公司做得慢，小公司又不敢做，一些中國醫療AI企業反而可以進入“灰區藍海”。

第四扇門，是合規工具本身。

這是最具象征意義的反轉：中國公司，去幫歐洲人做AI合規。

模型可解釋性工具、數據流可視化引擎、算法審計平臺、風控規則配置器……這些“聽起來不像創新”的技術，恰恰是AI在歐洲“合法存在”的前提。

而中國公司——長期生活在政策變化的復雜環境中，已經練就了一種“把合規寫成平臺”的能力。

你不能想象一個硅谷創業者，會愿意花半年時間，為一家波蘭政府部門寫一套“AI責任歸屬可視化引擎”。但你可以想象，一家從中國金融行業卷出來的中臺平臺，會順手把這事做了——還帶文檔，還能定制。

在歐洲，這叫能力。

第五扇門，是AI基礎設施。

算力調度、分布式訓練、私有化部署平臺、行業大模型管理器——這些不出現在朋友圈，也不會被評估為“技術性感”，但它們是真正決定“AI能不能跑起來”的底層變量。

歐洲有模型，但算力部署不均。有開發團隊，但缺工具鏈。有場景，但無能力構建行業基礎設施。

這恰好與中國近幾年“AI開發平臺化”的趨勢形成互補。像百度、華為、阿里、騰訊、第四范式、字節（火山引擎）等公司開發的MLOps工具、PromptOps工具、AgentOps平臺、模型管理中臺、數據增強平臺，很多都能變形為“對接歐洲企業私有部署”的解決方案。

這些門并不新，它們存在了很久，只是過去沒有人站在正確的位置、用正確的語氣去敲。

今天，中國AI企業正是時候。

不是所有人，都適合敲這扇門

當然，歐洲不是天堂。

中國AI企業在這里找到一些機會，但也可能栽在這里。

三個誤區，尤其值得提醒。

第一個誤區：以為“過了法規”，就等于“獲得信任”

很多中國企業，把GDPR、AI Act當成“一道考試題”——考過了，就可以上線。

但在歐洲，法規只是合格的下限，真正決定你能不能走遠的，是你是否被信任，是否成為當地系統的一部分。

一個法國物流平臺負責人說過一句話：“我們不是不相信中國技術，我們是不知道當它出問題的時候，誰會對我負責。”

這就是典型歐洲思維。

所以，即使你系統穩定、性能強、文檔完備，只要沒有“在地響應機制”，沒有“人對人協作的信任基礎”，你就只能是一個“外部插件”，而無法成為生態的一部分。

第二個誤區：把“本地化”當成“翻譯加客服”

很多中國企業試圖復制舊套路：改個語言，招個銷售，把網站部署在歐盟服務器上，就叫“本地化”。

但在歐洲市場，這樣的“包裝式本地化”沒有意義。

你需要的不是翻譯，而是產品思維的重構：產品設計要符合行業使用者的角色邊界、操作習慣、審批機制；交付方式要適配本地采購節奏；定價結構甚至要考慮政府補貼、資金撥付周期和項目歸屬邏輯。

更關鍵的是：你得讓客戶“覺得你在這兒”。

哪怕你總部不在德國，但你得有“能在一周內開車來見面的人”。哪怕你系統做得很好，也要能“對監管部門講得明白”。這是對組織系統的一種壓強測試。

第三個誤區：相信“技術足夠強，就可以通吃”

這可能是最致命的幻覺。

歐洲的很多企業并不“迷信技術強者”。他們的決策過程往往更復雜、更慢、更講“政治正確”與“責任歸屬”。

一個能讓CTO眼前一亮的技術方案，可能會被法務部門卡半年，也可能被數據保護官（DPO）一票否決。

也許，中國AI企業擅長用“性能碾壓”打開市場，但在這里，這一招不夠用。

你必須提前構建“組織內部多角色共識路徑”——讓CIO理解你、讓合規官安心你、讓業務線信任你，甚至要讓一線員工覺得你“不會取代他”。這不是技術說服的事，這是文化滲透的過程。

所以，如果你覺得歐洲是“有錢賺的市場”，可能要重新評估。它更像是一個“能不能長期共處的試煉場”。它不歡迎短期主義，也不接受“只是來賣技術”的朋友。

如果你愿意建立關系、共享規則、接受約束、重建產品、放慢節奏、提高解釋性、調低報表的增長曲線——歐洲，才可能真正打開。