36 氪研究院发布《2025 年中国 AI 应用出海企业发展需求洞察报告》：GMI Cloud 以高端算力新引擎赋能全球 AI 应用出海

北京2025年8月4日 /美通社/ -- 近日，36 氪研究院发布《2025 年中国 AI 应用出海企业发展需求洞察报告》（以下简称"报告"），系统剖析了中国 AI 应用企业出海的现状、核心需求与未来趋势。报告指出，"在技术代际突破、全球市场需求爆发与政策支持的多重驱动下，中国 AI 应用出海已进入规模化增长阶段，但企业在算力基础设施、本地化运营、跨境支付等领域仍面临显著挑战。作为全球 AI 算力服务创新厂商，GMI Cloud 凭借'一朵云+双引擎'的全栈技术架构与全球化布局，正成为破解企业出海算力痛点、支撑 AI 应用全球化落地的核心力量。"目前，登陆"36氪研究院官网"或者关注"GMI Cloud"公众号可即刻下载报告原文。

图：报告封面，登陆“36氪研究院官网”或者关注“GMI Cloud”公众号可即刻下载报告原文。

算力基建成出海核心瓶颈，GMI Cloud 以全栈方案破局

报告中的调研数据显示，中国 AI 应用出海企业面临的首要挑战集中于算力基础设施——52.7%的企业认为"全球算力布局不足"，在模型开发与部署挑战中，全球用户访问时延高（58.7%）、跨区域数据协同效率低（57.0%）、 算力调动能力不足（52.3%）、算力成本压力大（42.3%）等问题突出。这些痛点直接制约了 AI 模型的训练效率、推理响应速度与全球化服务覆盖，成为企业拓展海外市场的关键障碍。 

针对上述需求，GMI Cloud 构建了以"一朵云+双引擎"为核心的产品体系，形成覆盖算力供给、场景落地与全球适配的一体化解决方案。"一朵云"即全球化智能算力云平台，依托全球分布式 IDC 节点，整合高性能 GPU、大容量存储与高带宽数据通道，构建从 IaaS 层基础设施到 MaaS 层模型管理，再到应用层行业解决方案的全栈服务能力。通过"独占型+按需型"弹性算力租赁模式，企业可根据业务负载灵活调度资源，既满足长期稳定的算力需求，又能应对突发流量波动，实现成本与效率的最优平衡。 

"双引擎"则进一步强化技术纵深：Cluster Engine 聚焦训练场景，通过分布式资源调度与 PB 级存储能力，支撑大规模模型的高效训练，尤其适配多模态数据处理与复杂推理任务；Inference Engine 作为全栈自研推理引擎，结合 DeepSeek、Mixtral 等开源大模型生态，通过芯片级算子优化与动态负载均衡，实现文本、图像、视频等多模态推理的低延迟响应与高并发支持，完美匹配 AI 应用出海的实时交互需求。

正因如此，就报告调研数据显示，在厂商选择中，GMI Cloud 以 36.3%的青睐度，成为 AI 应用出海企业的重要选择。

图源报告，登陆“36氪研究院官网”或者关注“GMI Cloud”公众号可即刻下载报告原文。

深度适配多元场景，技术优势铸就差异化竞争力

报告强调，不同领域的 AI 应用出海企业对算力存在显著差异化需求：AI 生产力工具需兼顾多模态创作的低时延与弹性调度，情感陪伴类产品依赖 7×24 小时全球响应与低功耗优化，游戏行业则要求毫秒级实时渲染与突发流量秒级扩容……GMI Cloud 凭借对场景的深刻理解与技术适配能力，成为横跨多领域的算力支撑平台。 

在技术根基上，GMI Cloud 作为全球仅 6 家的 NVIDIA Reference Platform Partner，具备优先获取 NVIDIA 最新 GPU 资源的优势，从 H100、H200 到即将推出的 GB300/B300，均能第一时间为客户提供稳定合规的高性能算力。同时，其加入 NVIDIA Exemplar Cloud 计划，深度参与下一代产品研发，在芯片设计、推理规划等核心领域与 NVIDIA 工程师紧密协作，确保技术路线始终领先行业。 

这种技术优势转化为对多元场景需求的强大支撑能力——针对 AI 音视频领域对高并发实时处理的需求，GMI Cloud 凭借全球化节点布局与弹性算力调度，可支撑大规模直播流的高效处理；面对教育场景对低时延交互与数据安全的诉求，GMI Cloud 全球分布式算力网络与本地化数据存储合规方案能够提供适配性支撑；针对具身智能领域对高精度控制与低时延响应的要求，GMI Cloud 端云协同架构与高性能算力供给可形成有效保障。GMI Cloud 这种基于通用算力基础设施的灵活适配能力，能够满足不同 AI 应用场景在全球化拓展中的多样化算力需求。

图源报告，登陆“36氪研究院官网”或者关注“GMI Cloud”公众号可即刻下载报告原文。

前瞻行业趋势，引领 AI 算力基础设施革新

报告预测，未来 AI 应用出海将呈现三大趋势：基础设施与场景深度融合、AI 基础设施软件价值爆发、本地化合规与运营成核心竞争力。GMI Cloud 的技术布局与这些趋势高度契合。 

在场景融合方面，GMI Cloud 将行业 Know-how 嵌入算力解决方案，将全球化算力网络与行业场景深度结合——Cluster Engine 支撑大规模模型训练，Inference Engine 通过芯片级算子优化、动态负载均衡及跨集群自动扩容技术，适配 AI 生产力工具、情感陪伴、AI 音视频等多领域的实时推理需求，让算力资源从通用工具升级为适配多元场景的生产力支撑。在软件价值释放上，GMI Cloud 双引擎通过智能资源调度与推理效率优化，将 GPU 利用率提升至行业领先水平，显著降低企业算力成本。而在本地化合规层面，GMI Cloud 的全球化节点布局与数据安全方案，为企业构建安全可控的全球数据闭环。 

图源报告，登陆“36氪研究院官网”或者关注“GMI Cloud”公众号可即刻下载报告原文。

GMI Cloud 创始人&CEO Alex Yeh 表示："中国 AI 应用出海正迎来黄金增长期，而算力基础设施和推理场景下的全球敏捷扩容、高性价比模型调用是这场全球化浪潮的‘隐形基石'。GMI Cloud 将持续深化与 NVIDIA 的技术协同，以全球化算力网络、场景化解决方案与全链路合规能力，助力更多中国 AI 企业突破地域边界，在全球市场释放创新价值。" 

未来，随着多模态技术融合与 AI 应用场景的持续拓宽，GMI Cloud 将坚持"打造 AI 时代的新基建"的初心，为全球 AI 产业的发展持续提供源动力。

如想阅读报告原文，请即刻登陆"36氪研究院官网"或者关注"GMI Cloud"公众号进行下载。