Il documento è stato prodotto congiuntamente da InfoQ Geek Media e altri, ed è la "Guida pratica per l'espansione globale delle applicazioni AI", che si concentra principalmente sui contenuti relativi all'internazionalizzazione delle applicazioni AI, come segue:
-Punti chiave:
-Il modello SaaS per l'internazionalizzazione delle applicazioni sta evolvendo verso gli Agent; il modello di abbonamento richiede l'accumulo di una base utenti e di fidelizzazione, i servizi a valore aggiunto AI possono aprire il mercato stimolando la condivisione degli utenti, e il prezzo del prodotto influenza la logica di mercato e di tariffazione operativa.
-Le aziende cinesi di AI hanno una forte capacità di gestione raffinata; la promozione delle applicazioni AI può iniziare con progetti pilota e poi essere estesa, iterando il prodotto secondo la "regola dei 100-1000-10000 utenti" in cicli di 3-6 mesi.
-L'espansione internazionale può seguire una strategia di concorrenza a basso prezzo o di differenziazione; la differenziazione richiede una pianificazione a lungo termine, le questioni di conformità possono essere affidate ai fornitori di infrastrutture e ai partner, e allo stesso tempo è necessario costruire servizi di inferenza con espansione automatica per bilanciare le esigenze di calcolo, archiviazione e rete.
-Tendenze macro: il volume di accessi, i ricavi e i download delle applicazioni AI globali sono in forte crescita; il numero di prodotti AI cinesi esportati è aumentato di oltre il 300%, con utenti distribuiti in tutto il mondo; il volume di download e la situazione dei pagamenti variano da regione a regione, e la costruzione della capacità di servizi di inferenza globale è fondamentale. L'internazionalizzazione delle applicazioni AI ha attraversato le fasi di esplorazione iniziale, sviluppo rapido e espansione completa; lo sviluppo tecnologico e la maturità, insieme alle esigenze di mercato e degli utenti, sono i principali fattori trainanti.
-Analisi dei mercati regionali e dei prodotti: le caratteristiche degli utenti e l'ambiente di mercato variano tra le diverse regioni; i modelli di prezzo dei prodotti adatti includono abbonamento, pubblicità e pagamento per utilizzo; la forma del prodotto sta evolvendo da SaaS ad Agent; la tecnologia AI ha aumentato l'efficienza creativa, abbassato le barriere alla creazione e migliorato l'esperienza utente, ma affronta anche sfide tecnologiche.
-Costruzione della capacità di servizi di inferenza dei modelli: la domanda di potenza di calcolo per l'inferenza AI all'estero è in aumento; la costruzione di servizi di inferenza tempestivi e stabili affronta sfide come la copertura multi-regionale, l'espansione automatica e l'ottimizzazione delle prestazioni; fornitori di infrastrutture come GMI Cloud hanno lanciato piattaforme di inferenza, adottando diverse architetture tecnologiche per risolvere i problemi.
-Guida pratica "Modello delle cinque forze": include la forza del prodotto, la penetrazione tecnologica verticale, la forza di empatia culturale, la forza dell'architettura di conformità e la forza di integrazione dell'ecosistema; le aziende devono migliorare le proprie capacità in questi aspetti, realizzando al contempo un salto di efficienza delle infrastrutture.
-Casi di best practice: le esperienze di internazionalizzazione di Wondershare Technology, Xiaoying Technology e Xmind, tra cui la localizzazione, l'innovazione tecnologica, la conformità e la commercializzazione, offrono riferimenti preziosi per altre aziende.
