随着全球化的不断深入,更多中国企业将视野投向世界舞台。有句过去一年听了无数遍却很现实的话是,出海已经从可选项成为了必选项。
“对比去年年初,国内卷的程度我们是没有预料到的;而同时出海的速度远超出我们的预期。”
在 3 月 29 日举办的“2024 亚马逊云科技出海全球化论坛”上,亚马逊云科技大中华区全球伙伴及业务赋能总经理李晓芒用两个“没想到”感慨出海业务的快速增长,他同时也带来了亚马逊云科技对于出海趋势的最新洞察。
千帆竞逐 ,把握全球机遇
从宏观数据、政策上来说,各大海外市场情况存在显著差异,但整体需求依旧强劲。美国是购买力最为强劲的市场之一;欧洲的贸易依赖中国,长期来看,中欧之间的贸易依赖关系不会改变;东南亚年轻人众多,享受着人口红利;而中东各国的数字化战略也进行得如火如荼。李晓芒说,“今天中国的产能是为全世界准备的”。换句话说,中国的出海企业正是全世界经济发展中不可忽视的一股力量。
亚马逊云科技服务了 80% 的出海企业,可以说是见证了中国企业在出海方面的点滴进步,千帆竞逐之下,李晓芒也总结了出海企业的四大成功经验:
(一)洞察市场,创新产品
出海圈有一部分市场洞察类的选手,他们通过累计海外的数据、用户习惯、运营经验构筑壁垒,甚至在一些相对细分的领域都能做出相对可观的收益。典型的比如小魔兽电商,多数人不一定听说过这个品牌,但是它的眼镜远销海外。2017 年这家公司在海外市场起步,三年时间覆盖了 150 多个国家和地区,累计 500 多万用户,销量超过 5000 万美金。据李晓芒的了解,在深圳的龙岗有 17000 多家类似的企业,它们擅长高端眼镜架的加工,制作的高端眼镜近 9 成远销海外,其中不乏 LV、阿玛尼、GUCCI 等品牌。
(二)快速发展,优化提效
据李晓芒的观察,无论是长期扎根国内,还是那些生而全球化的企业,都有极快的产品创新和迭代速度。而在生成式 AI 的浪潮中,AI 也成为了出海企业实现快速发展,优化提效的一件利器。
以上提及的小魔兽,最近它不再用传统的 OCR 识别数据,而是用 Amazon Bedrock 上的 Claude 模型输入语言规则提取每天 9 千多张眼镜处方上的信息,转化成数据,以最快的速度把处方数据传给制造企业,企业也可以更专注于产品的创新。
类似的故事也发生在安克等厂商中,通过应用亚马逊云科技的数据分析、人工智能、生成式 AI 等技术,他们实现了智能产品的快速迭代,同时快速地创造了符合市场的产品和服务。
(三)模式出海,生态共赢
整条产业链走向全球,是新一代出海企业基因自带的能力,而企业也可以通过融入产业链“借力”,快速融入海外本地生态。以汽车行业举例,汽车越来越像一个智能终端,永远在线,已经成为一个智能汽车的标配。但是当汽车出口到印度、欧洲、东南亚等区域的时候,不同的市场存在显著差异,需要提供本地化服务。
比如印度的车主都会雇佣司机,他们希望自己能够远程监控司机对汽车的使用状况、使用时长、行驶距离;欧洲的司机大多年龄比较大,需要车载系统提供字号比较大的系统,但如果为每一个市场做一个专用的系统,摊派到每辆车上成本会很高。上汽海外出行联合亚马逊云科技构建起了 Ismart 单平台、高复用的策略,迅速完成了多国智能网联的覆盖。再比如音乐播放,是通行时间较长欧洲车主的刚需,在 2021 年欧洲市场上市的名爵车型 MG Marvel R 上首次搭载了 Amazon Prime music,为欧洲驾乘提供流媒体服务。后来陆续还有其他车型拓展到澳新印度等其他领域。
亚马逊自有的电商、零售、物流、音乐业务,还有包括全球 150 多个国家的十万多个合作伙伴,共同打造了一个方便门,是出海企业可以快速进入本地市场和快速融入全球生态的入口。
(四)数据合规,业务安全
李晓芒说,原来数据安全、经营合规是出海落地的时候才会考虑的问题,但是在新一轮出海过程中,企业在非常早期,就有意识寻找伙伴,提前布局。
作为一个有经验的合作伙伴,亚马逊云科技可以直接输出一套封装的、完备的甚至工程化的解决方案。深度制耀,服务全球 450 多家药企,帮助药企数字化、智能化。自主研发的 AI 智能系统覆盖了新药研发的全链条,从药物发现、有机合成到临床验证等等。医药领域对于患者的隐私、数据安全、系统可验证性有非常高的标准,非常苛刻的要求。它之所以选择跟亚马逊云科技合作,是因为它知道全球十大制药公司中,九家都在亚马逊平台上。亚马逊云科技的服务能够直接实现合规,可以有经验可诉解决海外市场的数据潴留、监管、隐私保护等问题。
总结时,李晓芒坦言,“出海本质上是企业用数字化能力,解决全球化运营的问题,而敏捷、高效才是达成规模的核心竞争力,新的浪潮更趋向于融入、共赢型,全面公司计划,外部市场洞察辅助决策,业务为导向迭代。”而面对“敏捷、高效”的要求,现阶段生成式 AI 带来了新的机遇。
披坚执锐,拥抱生成式AI
“生成式 AI”可以说是去年以来最为热门的词汇。根据高盛的预计,未来 10 年,全球年均 GDP 有望增长 7%(约合近 7 万亿美元),初步估计美国劳动生产率的年增长率亦有望提高 1.5 个百分点。企业层面来看,麦肯锡调查则说明,在未来几年,生成式 AI 将推动全球 4.4 万亿的收入增长,超过 80% 的企业管理者在未来会应用到生成式 AI 到他们的核心业务,超过 30% 的企业已经制定了使用生成式 AI 落地的计划。一场围绕着“生成式 AI”的混战已近在眼前。
而亚马逊云科技大中华区产品总经理陈晓建也带来了他们对于“生成式 AI”的前瞻判断,以及众多出海从业者最为关心的一个问题,如何通过生成式 AI 为出海赋能?
四个关键点,快速使用生成式 AI
“在拥抱生成式 AI 的同时,我们可以看到有很多场景都可以和生成式 AI 相结合,但是在刚开始的时候,我们不要一开始就选择最复杂、最前沿的场景,而是应该通过谨慎评估进行选择。”陈晓建在演讲中强调。
他认为快速使用生成式 AI 技术有四个关键点。首先是场景的选择,不一定要选择最尖端、最复杂的场景,而是要根据业务选择最适合的切入点;其次要选择合理的工具和模型,因为没有一个模型适用于所有的创新;然后需要用好自己的数据,只有通过业务数据才懂整个业务逻辑,并了解用户;最后企业要注意长期视角,生成式 AI 需要高度平衡快速落地与合规之间的矛盾,两手并重,这样才能实现可持续的商业价值。
工具+数据服务,加速企业创新
陈晓建在演讲中始终强调“降低生成式 AI 的应用门槛”的概念,让更多个人和企业可以方便地构建相关的应用。正是基于这样的理念,亚马逊云科技会向用户提供完整的三层架构的服务:最底层是用户训练基础模型的基础设施,例如自研的芯片、托管训练服务等。中间层是 Bedrock,它提供多个技术大模型接口以及生成式 AI 需要的各种工具。最顶层是亚马逊云科技构建的一个应用程序,可以快速把生成式 AI 的能力和业务相结合,用户可以按自身需求选择最适合的工具。
工具之外,亚马逊云科技提也供全面的数据服务能力,可帮助用户实现端到端的数据处理能力。从数据的存储、查询和分析、机器学习和生成式 AI,都可以帮助用户充分挖掘数据的价值。亚马逊云科技还提供数据治理业务,帮助用户完整管控数据资产。目前,亚马逊云科技在这一领域已与西门子、BOOKING 等公司达成合作。
“技术进步往往不是循序渐进的,而是在关键时刻有一个突然的爆发,对于生成式 AI 来说这个 iPhone 的时刻已经到来。”正如陈晓建在演讲的最后所说,生成式 AI 带来了技术变革和全新的机遇,而在一次次的创新和尝试中,我们也看到了亚马逊云科技期待成为出海企业可靠的同行者,共同拥抱这场前所未有的技术变革。
