抢占先机：AI企业进军东盟市场0到1的攻略

近几年，中国AI企业正掀起一股“出海”风潮，而东南亚无疑是它们竞逐的新战场。

9月18日，由南宁市人民政府、广西大数据局等政府部门主办的第22届中国—东盟博览会暨2025中国（广西）-东盟人工智能应用生态交流会在南宁五象云谷AI智算产业园召开。南宁作为东博会的永久举办地，也是中国企业通往东盟的门户，每年吸引大量中国企业寻求合作机遇 。

然而，在铺天盖地的机遇和利好之下，现实状况有点打破人们往常的想象：东盟市场并非想象中的“淘金乐园”，欧美巨头、日韩科技公司早已扎根，文化差异，发展水平悬殊等都带来巨大挑战。

中国企业想要在其中杀出一条路，实属不易。

 

01

东南亚的试炼

长期主义的代价：三年是生死线。

在一带一路倡议的大框架下，中国和东盟已完成“自贸区 3.0 版”（FTA 3.0）的谈判，预计将纳入新兴与前沿领域，进一步强化生产供应链互联互通。这无疑为中国AI企业加快“出海东盟”提供了制度性利好与市场机遇。加之庞大的数字人口与中国在文化与地缘上的天然亲近，东盟——似乎是一块兵家必争之地。

然而，机遇并非坦途。伴随繁盛期待而来的，还有现实的复杂与荆棘，潜藏的制度差异、市场壁垒与竞争风险，使得东盟之路远比纸面上的设想更加曲折。

这不仅仅是单点的阻碍，而是环环相扣的现实困境。

首先，本地的算力基础设施存在明显短板，高性能数据中心与GPU集群稀缺且成本高昂。

要想部署先进的AI模型，企业往往需要自建或跨境调用算力，仅运行一套大型模型所需的六块顶级GPU，就可能耗资上千万元人民币。对于资金有限的团队而言，这样的投入几乎是难以承受的天文数字，也使得AI项目大规模落地困难重重。

算力瓶颈之外，数据合规问题同样掣肘。

东盟各国在个人数据保护方面的法律日益严格，且大多各自为政，截至2023年，已有至少五个成员国实施了类似GDPR的数据隐私法规。在这种碎片化的监管环境中，AI企业无法像在国内一样自由汇总用户数据进行模型训练，如果不能确保合规，跨境调用或传输数据便可能带来法律与声誉的双重风险，这直接推高了数据使用的成本，也削弱了业务的效率。

而即便在算力和数据问题上有所突破，文化与人才的挑战仍然不可小觑。

东盟十国语言多元、文化差异显著，商业环境也大相径庭，中国团队进入当地市场，不仅要克服沟通和管理方式的障碍，还要迅速理解本土用户需求。然而，本地AI专业人才本就稀缺，既懂中文又熟悉中国业务的复合型人才更是凤毛麟角。

创业公司要么承担高成本派驻国内骨干长期扎根，要么耗费精力招募并留住本地人才，但这两条路都并不轻松：外派人员水土不服，本土员工流动性高，都会延缓项目推进。

所有这些因素叠加，使得在东盟市场追求“短平快”的盈利几乎不可能。

AI创业公司进入东盟，往往要经历至少三年的本地化磨合期才能看到回报，然而不少企业却熬不过前三年的消耗便被迫退出。对于资金与资源有限的团队而言，东盟市场更像是一场漫长战役，需要持续的资本投入、耐心的市场教育，以及应对环境不确定性的韧性。

在缺乏“先活下来”策略的情况下，长期主义本身便成为一道极其严苛的考验。

02

AI走出去，如何走下去？润建股份在东盟的答案

面向东盟场景的技术路线：轻量化、小模型、边缘可部署。 

东盟市场高门槛，并不意味着无路可走。以润建股份为代表的一批中国AI出海先行者，正在用“技术路径”给出破局思路：

东盟的难点不在于有没有市场，而在于技术方案能否跑得起来、用得起、守得住合规。

通过将大问题拆解成小步骤，润建股份用一套技术工具箱把东盟的高门槛变成了可跨越的台阶——把“缺人才”转化为工作流自动化+大模型辅助手段，把“缺算力”转化为云端算力池调度，把“高成本”转化为小模型的边缘部署优化。

润建股份的经验表明，只要路径对了，再高的墙也有翻越的办法。

具体来说，润建股份针对东盟市场给出了以下应对方案：

• 夯实底座，扬长避短。

算力不足和数据获取难是AI出海东南亚的“老大难”问题，而润建股份有自己的策略。

一方面，建设算力池：在国内运营面向科研机构和初创企业的云端GPU资源池，将训练需求集中处理，提高利用率并摊薄单个项目的算力成本 。这一模式让东盟客户无需各自投入重金购置高端服务器，有需求时对接云池即可调用所需算力。

另一方面，润建股份发挥自身在行业数据上的沉淀优势，用好“自有数据”。每日大量的一线运维数据通过知识图谱和使用反馈不断迭代，越用越好。

这种和业务强相关的沉淀是润建股份的独特优势：他们先聚焦自己掌握的一线设备故障数据，而不急于触碰运营商核心网等敏感数据。这样的策略确保了在不违背当地数据合规前提下，逐步把有限的数据资源转化为AI模型精进的动力——短板反而因为长期深耕变成了壁垒和护城河。

于是，吸取前期发展经验，在模型选择上，润建股份走了一条务实路线：不迷信“大一统”的超大模型，而是采用多模型并行试验、从中择优的策略。

润建股份对接了国内外数十个开源大模型，并在实际业务场景中进行性能测试。

事实证明，各模型各有所长：有的擅长长文本分析，有的适合对话问答，有的在专业术语上表现突出。润建股份充分利用开源模型成本低、迭代快的优点，针对东盟不同应用场景“扬长避短”：比如内容审核选用9B参数量的模型做长文本理解；工业质检可能用参数更小但响应快速的模型部署在本地服务器上。

这种“小模型组合拳”，既降低了算力开销，又保证了每个场景下AI能力的实用可靠。

• 技术演进路径：从工作流到智能体

AI出海不是一蹴而就，而是从改造流程的点滴做起。润建股份先在传统业务流程中嵌入AI能力，将繁琐的人工作业改造成可自动执行的“工作流+大模型”模式 。

例如，在通信运维现场，让大模型辅助一线工程师进行故障判断、方案生成，然后交由人工确认执行。这种半自动的Agent雏形可以迅速提升效率，又避免完全依赖AI的风险。

随着技术和数据积累，润建股份再逐步升级为更自主的智能体，让AI Agent接管更多决策环节，真正实现从“有人监督的工作流”进化到“自治智能体”。

然而，单点的AI工具不足以应对复杂场景，润建股份正将多个智能体组团协作提上日程。

在这个过程中，如何让不同AI模块“说通话”是关键。润建股份积极参与制定多智能体协作的行业规范，例如最近受到关注的MCP（多智能体协作协议）。通过统一接口和通信协议，不同智能体之间可以无缝对接、互相调用技能，大幅减少整合摩擦。

这种标准化努力使得AI应用像搭乐高一样灵活扩展——一个Agent完不成的任务，可以通过标准接口请求另一个Agent协助完成。对东盟这样需求多元的市场而言，标准驱动的多Agent协同将更好地满足复杂业务场景。

• 生态布局：“朋友圈”合作模式 

走出去并不意味着单打独斗。

润建股份已在东盟建了自己的朋友圈：业务生态圈、技术生态圈、算力和园区生态圈、产学研生态圈及投资生态圈……东盟博览会上，一位学者表示：“在润建股份身上看到了一个完整的AI生态聚合。”这正折射出其在区域合作中的独特定位。

作为桥梁，润建股份把国内外企业、高校与科研机构联结起来，推动协同创新——一方面与阿里云等国内龙头和科研机构对接前沿技术，另一方面与马来西亚拉曼大学共建科研基地，既为企业培养技术骨干，也帮助高校学生走进一线。

如今，润建股份在东盟地区的本地员工比例已达到90%，在六个国家和地区设立子公司，累计落地了超100个数字项目，参与建设了24个数据中心。在区域创新大赛上，他们甚至与海外团队同场竞技，在合作中不断吸收新思路。

在马来西亚，润建股份与当地上市公司PEKAT集团成立合资公司，将获得新能源运维市场10%的份额；在印尼，润建股份与印尼工业与数字化转型委员会合作，背后连接着3000多家企业，为公司带来了可观的客户资源。更典型的是，润建股份牵头开发了棕榈园AI平台，联合马来本地独角兽企业攻克东盟近二十年来困扰种植业的“棕榈果成熟度识别与采摘”难题——直接切中行业痛点，展现了“中国研发、东盟应用”的价值。

这种生态化布局，一改以往单个企业闯市场的高风险模式，取而代之以资源互补、利益共享的联盟协同。

对初创团队来说，加入这样的朋友圈，意味着可以借力润建股份的渠道和基础设施，专注于自身擅长的应用创新，而不必事事从零开始。

综合来看，在东盟跑通AI商业模式，技术上需要一条“接地气”的差异化路线，那就是尽可能轻装上阵。

润建股份的方案特征可以总结为“三小”：模型小、成本小、设备要求小。与国内动辄千亿参数的大模型不同，他们倾向于根据具体行业场景训练“小而美”的模型，比如只有十亿级参数却足以胜任农业病虫害识别或能源设备监测等专用任务。

小模型带来的直接好处是算力需求低，可以部署在本地边缘侧：一台高端PC或一张消费级显卡就能跑这些模型 。同时，小模型的迭代成本和风险也更低，更适合在市场验证期快速试错。而且这种轻量化路线也为更多AI合作伙伴预留了空间——不同企业都可以训练各自专长的“小模型”，通过标准接口集成到润建股份的多智能体体系中，形成百花齐放的东盟AI应用生态。

对AI创业者说

蓝图很美好，现实很辛辣。

东盟市场对于AI创业者而言，与其说是“蓝海”，不如说是一片“暗礁”密布的深水区。

润建股份的探索路径给了我们一个关键认知：出海东盟赚到钱，没有捷径，唯有脚踏实地、长期投入。 

希望分一杯羹的AI创业者，需要摒弃盲目乐观的幻想，提前准备好应对困难的预案。在基础设施和合规层面，要善用第三方力量，必要时不妨“借船出海”——比如借助润建股份等先行者搭建的算力平台和本土关系网，降低试错成本。与其单枪匹马地闯入陌生水域，不如加入一个成熟的生态圈抱团出海，在合作中找到共赢机会。

总之，东盟这块热土上机会确实存在，但属于那些既怀揣热情又保持冷静的开拓者。

责任编辑： 云舒