智通財經APP獲悉，IDC諮詢發文稱，中國企業AI出海，需要從「賣硬件」切換到「賣能力」——依託國內成熟的場景經驗，將方案轉化為軟件與平台服務，重點卡位金融、零售及軟件信息服務三大行業，在算力運維、智能客服與風控三個高確定性場景中率先落地。
全球AI預算流向正在分化：三大新興市場進入預算釋放窗口期
全球AI投資正迎來爆發式增長。IDC數據顯示，全球人工智能IT總投資預計將從2025年的6,954億美元增至2030年的3.12萬億美元，其中生成式AI的投資佔比逐年提升，到2030年將接近AI總投資的六成。從區域分佈來看，美國以超六成的份額位居全球第一，西歐第二，中國以9.0%的份額位居第三。
然而，不同區域的增長節奏存在顯著「時間差」。拉美是全球AI投資增長最快的區域，生成式AI增速高達60.8%；中東和非洲在國家級數字化願景推動下增長平穩；亞太（不含中日）企業應用生成式AI改善運營的需求正集中釋放。這三個區域目前的生成式AI增速均超過50%，正處於技術落地和預算釋放的窗口期。
相比之下，歐美成熟市場雖然絕對規模更大，但競爭格局已相對固化，中國廠商切入成本高、差異化空間小。而上述三大新興市場恰好處於「算力到位了、但不知道怎麼用起來」的階段——這正是中國廠商最擅長填補的空隙。
IDC建議將海外市場的第一落點選在拉美、中東非及亞太，利用這些區域高於50%的生成式AI增速所對應的預算增量窗口，優先搶佔新興市場的認知份額和客戶資源，避開歐美市場的正面消耗戰。
海外AI預算正從硬件向軟件遷移：AI平台與Agent工具鏈是下一波增長主力
解構 AI 硬件、軟件與服務三大技術板塊可以發現，海外市場與國內市場在產品形態偏好上差異明顯。2026年中國AI支出中硬件佔比高達74.3%，呈強基礎設施驅動特徵。但到了海外，情況截然不同——拉美地區AI硬件僅佔18.0%，軟件則佔比高達60.9%；中東非軟件與服務合計佔比達67.9%。這意味着，把國內「賣服務器、賣算力卡」的模式直接搬到海外，將遭遇嚴重的水土不服。
更值得關注的是軟件內部的增長結構。雖然AI嵌入型應用目前仍是存量最大的類別，但AI平台爆發力更強（全球CAGR 59.5%），即將在拉美、中東非等新興市場躍居軟件細分市場首位。其中，基礎模型是企業構建AI能力的核心底座，而智能體構建、部署與編排工具的增速領跑所有子市場（全球CAGR 74.5%），說明海外企業在大模型選型的同時，正同步探索「怎麼把模型用起來、管起來、串聯起來」。
IDC建議將國內已驗證的軟件平台、Agent編排工具及行業套件進行標準化封裝，替代單一的硬件銷售，向海外輸出「開箱即用」的整體方案。重點佈局Agent開發平台、多模型路由與編排等中間件能力，這類產品目前在海外市場供給不足，是中國廠商差異化切入的最佳窗口。在中東和非洲等對服務依賴度高的區域，可與當地系統集成商建立合作，藉助其渠道和交付能力來落地項目。
錨定三大行業、兩條主線：金融/零售/信息服務是海外AI預算的最大蓄水池
明確區域與技術形態後，出海企業需要鎖定預算最集中的行業和場景，才能實現精準落地。
從行業分佈看，軟件信息服務企業是全球最大的AI預算來源，佔比32.2%；銀行業在拉美、西歐、中東非及亞太的AI支出排名中均名列前茅；零售業全球佔比11.6%。三大行業構成了海外AI預算的最大蓄水池。
從具體場景來看，AI算力基礎設施在中美等市場常年佔據第一大支出份額，說明算力資源的管理與調度始終是資金投入的主體；同時，智能客服與外勤支持已全球廣泛落地，威脅檢測與欺詐分析在金融與電信大客戶中投入尤為顯著。算力底座與業務提效這兩個方向，構成了當前AI支出的兩條並行主線。
IDC建議面向算力密集型客戶，提供AI算力基礎設施的運維與管理服務，配合當地雲廠商或數據中心運營商，輸出算力調度和優化能力。將國內成熟的智能客服、外勤支持、銷售輔助等應用進行本地化適配後，快速投放拉美、東南亞等需求旺盛的市場。針對海外金融與電信行業大客戶，重點切入威脅檢測、反欺詐等風控場景——這類需求剛性高、客單價高，是中國廠商打開頭部客戶的最佳突破口。
總結與展望：三個時間差，一條出海路
IDC數據清晰地指向一個結論：中國企業AI出海，最大的機會不在「賣算力」，而在「賣能力」。
中國市場的硬件主導邏輯（74%的支出在硬件），到了拉美、中東非和亞太，需要切換為軟件與服務優先的打法。這三個區域正在經歷中國三四年前走過的階段——算力到位了，但不知道怎麼用起來、用出效果。而中國廠商恰好擁有從算力管理到場景落地的完整工程經驗，這是當前海外市場最稀缺、也最願意付費的能力。
三條出海路徑值得優先考慮：1. 區域上，主攻拉美、中東非及亞太三個高增速市場，避開歐美成熟市場的正面競爭；2. 產品上，將國內已驗證的軟件平台、Agent編排工具及行業套件標準化輸出，替代單一硬件銷售；3. 場景上，重點卡位算力基礎設施運維管理，以及金融與零售領域的智能客服、風控等高預算環節。