北京2025年8月4日 /美通社/ -- 近日，36 氪研究院發布《2025 年中國 AI 應用出海企業發展需求洞察報告》（以下簡稱"報告"），系統剖析了中國 AI 應用企業出海的現狀、核心需求與未來趨勢。報告指出，"在技術代際突破、全球市場需求爆發與政策支持的多重驅動下，中國 AI 應用出海已進入規模化增長階段，但企業在算力基礎設施、本地化運營、跨境支付等領域仍面臨顯著挑戰。作為全球 AI 算力服務創新廠商，GMI Cloud 憑借'一朵云+雙引擎'的全棧技術架構與全球化布局，正成為破解企業出海算力痛點、支撐 AI 應用全球化落地的核心力量。"目前，登陸"36氪研究院官網"或者關注"GMI Cloud"公眾號可即刻下載報告原文。
圖：報告封面，登陸“36氪研究院官網”或者關注“GMI Cloud”公眾號可即刻下載報告原文。
算力基建成出海核心瓶頸，GMI Cloud 以全棧方案破局
報告中的調研數據顯示，中國 AI 應用出海企業面臨的首要挑戰集中于算力基礎設施——52.7%的企業認為"全球算力布局不足"，在模型開發與部署挑戰中，全球用戶訪問時延高（58.7%）、跨區域數據協同效率低（57.0%）、 算力調動能力不足（52.3%）、算力成本壓力大（42.3%）等問題突出。這些痛點直接制約了 AI 模型的訓練效率、推理響應速度與全球化服務覆蓋，成為企業拓展海外市場的關鍵障礙。
針對上述需求，GMI Cloud 構建了以"一朵云+雙引擎"為核心的產品體系，形成覆蓋算力供給、場景落地與全球適配的一體化解決方案。"一朵云"即全球化智能算力云平臺，依托全球分布式 IDC 節點，整合高性能 GPU、大容量存儲與高帶寬數據通道，構建從 IaaS 層基礎設施到 MaaS 層模型管理，再到應用層行業解決方案的全棧服務能力。通過"獨占型+按需型"彈性算力租賃模式，企業可根據業務負載靈活調度資源，既滿足長期穩定的算力需求，又能應對突發流量波動，實現成本與效率的最優平衡。
"雙引擎"則進一步強化技術縱深：Cluster Engine 聚焦訓練場景，通過分布式資源調度與 PB 級存儲能力，支撐大規模模型的高效訓練，尤其適配多模態數據處理與復雜推理任務；Inference Engine 作為全棧自研推理引擎，結合 DeepSeek、Mixtral 等開源大模型生態，通過芯片級算子優化與動態負載均衡，實現文本、圖像、視頻等多模態推理的低延遲響應與高并發支持，完美匹配 AI 應用出海的實時交互需求。
正因如此，就報告調研數據顯示，在廠商選擇中，GMI Cloud 以 36.3%的青睞度，成為 AI 應用出海企業的重要選擇。
圖源報告，登陸“36氪研究院官網”或者關注“GMI Cloud”公眾號可即刻下載報告原文。
深度適配多元場景，技術優勢鑄就差異化競爭力
報告強調，不同領域的 AI 應用出海企業對算力存在顯著差異化需求：AI 生產力工具需兼顧多模態創作的低時延與彈性調度，情感陪伴類產品依賴 7×24 小時全球響應與低功耗優化，游戲行業則要求毫秒級實時渲染與突發流量秒級擴容……GMI Cloud 憑借對場景的深刻理解與技術適配能力，成為橫跨多領域的算力支撐平臺。
在技術根基上，GMI Cloud 作為全球僅 6 家的 NVIDIA Reference Platform Partner，具備優先獲取 NVIDIA 最新 GPU 資源的優勢，從 H100、H200 到即將推出的 GB300/B300，均能第一時間為客戶提供穩定合規的高性能算力。同時，其加入 NVIDIA Exemplar Cloud 計劃，深度參與下一代產品研發，在芯片設計、推理規劃等核心領域與 NVIDIA 工程師緊密協作，確保技術路線始終領先行業。
這種技術優勢轉化為對多元場景需求的強大支撐能力——針對 AI 音視頻領域對高并發實時處理的需求，GMI Cloud 憑借全球化節點布局與彈性算力調度，可支撐大規模直播流的高效處理；面對教育場景對低時延交互與數據安全的訴求，GMI Cloud 全球分布式算力網絡與本地化數據存儲合規方案能夠提供適配性支撐；針對具身智能領域對高精度控制與低時延響應的要求，GMI Cloud 端云協同架構與高性能算力供給可形成有效保障。GMI Cloud 這種基于通用算力基礎設施的靈活適配能力，能夠滿足不同 AI 應用場景在全球化拓展中的多樣化算力需求。
圖源報告，登陸“36氪研究院官網”或者關注“GMI Cloud”公眾號可即刻下載報告原文。
前瞻行業趨勢，引領 AI 算力基礎設施革新
報告預測，未來 AI 應用出海將呈現三大趨勢：基礎設施與場景深度融合、AI 基礎設施軟件價值爆發、本地化合規與運營成核心競爭力。GMI Cloud 的技術布局與這些趨勢高度契合。
在場景融合方面，GMI Cloud 將行業 Know-how 嵌入算力解決方案，將全球化算力網絡與行業場景深度結合——Cluster Engine 支撐大規模模型訓練，Inference Engine 通過芯片級算子優化、動態負載均衡及跨集群自動擴容技術，適配 AI 生產力工具、情感陪伴、AI 音視頻等多領域的實時推理需求，讓算力資源從通用工具升級為適配多元場景的生產力支撐。在軟件價值釋放上，GMI Cloud 雙引擎通過智能資源調度與推理效率優化，將 GPU 利用率提升至行業領先水平，顯著降低企業算力成本。而在本地化合規層面，GMI Cloud 的全球化節點布局與數據安全方案，為企業構建安全可控的全球數據閉環。
圖源報告，登陸“36氪研究院官網”或者關注“GMI Cloud”公眾號可即刻下載報告原文。
GMI Cloud 創始人&CEO Alex Yeh 表示："中國 AI 應用出海正迎來黃金增長期，而算力基礎設施和推理場景下的全球敏捷擴容、高性價比模型調用是這場全球化浪潮的‘隱形基石'。GMI Cloud 將持續深化與 NVIDIA 的技術協同，以全球化算力網絡、場景化解決方案與全鏈路合規能力，助力更多中國 AI 企業突破地域邊界，在全球市場釋放創新價值。"
未來，隨著多模態技術融合與 AI 應用場景的持續拓寬，GMI Cloud 將堅持"打造 AI 時代的新基建"的初心，為全球 AI 產業的發展持續提供源動力。
如想閱讀報告原文，請即刻登陸"36氪研究院官網"或者關注"GMI Cloud"公眾號進行下載。
