洞察｜卖到全球之后，中国企业开始学做“本地公司”
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“订单之后，才是出海真正的考验。
2022年，美的意大利客服中心需要完成一次紧急系统切换。负责当地业务的经理人在意大利，四名接线员却在埃及。两地隔着几千公里，消费者的售后电话却要始终保持在线。
当地供应商给出的切换周期是两周，但这还是太慢了。美的找到亚马逊云科技，希望尽快把客服中心迁到 Amazon Connect。团队当天就制定了迁移计划，与两地人员一起完成系统切换。
十几个小时后，服务恢复了。迁移后的三个月，意大利客服中心节省了1万欧元，运营成本下降了30%。
此后两年，美的把这套云端客服中心复制到海外14个国家和地区，新客服中心的部署周期从数月缩短到数周，95%的客户来电都能在60秒内接通。
家电卖出去之后，用户最在意的就是售后。跨国协作早已成为经营日常，品牌信誉却依赖当地团队每一天的表现。把产品卖出去，只是完成了全球化的第一程。想要扎根海外，背后一定是一套扎实的当地服务体系。
AI Agent 时代又加快了这场变化。AI扮演的角色越来越重要，企业也获得了重新设计全球业务流程的机会。技术应用的范围越广，跨国经营也就越需要成熟的基础能力支撑。
美的的经历就是一次“本地化”的典型样板：借助全球云服务，把跨国业务组织起来，再将新的 AI 能力接入日常工作。亚马逊云科技长期积累的全球经验，让企业在新的市场上得以更快起步，也能够在当地积累自己的品牌分量。
中企出海进入深水区
中国企业走出去的步子越迈越大。2025年，中国对外直接投资流量2135.8亿美元，比上年增长11.1%；截至年末，中国在境外设立企业5.8万家，境外企业雇用外方员工296.5万人。越来越多的企业不再只是把货卖出去，而是在当地建厂、组队，做服务。
汽车行业的变化最为典型。
根据商务部公布的数据，2025年中国汽车出口832万辆，中国企业已经在80多个国家和地区投资汽车制造业。与此同时，国内盈利压力持续加大。国家统计局数据显示，2026年上半年，规模以上汽车制造业企业利润同比下降19.5%。
利润空间收窄，让车企更迫切地寻找海外增长。无数中国出海企业的经历说明，海外订单要变成长期回报，企业就得贴近当地市场。中国制造的产品竞争力已经无需多言，下一程的挑战是靠品牌在当地站稳脚跟。
智能汽车尤其如此：交车之后，OTA 升级还要持续好几年，背后的数据处理也必须符合各国的数据保护法规。
小鹏汽车很早就面对过这道考题。
2020年，小鹏以 G3 车型打开挪威市场。欧洲版 P7 的整车 OTA 升级依赖持续的数据处理，而海外用户的隐私保护要求，决定了这套后台必须按当地规则建设。
为此，小鹏在2021年与亚马逊云科技展开技术合作，在海外建设本地化数据中心和数据湖。车辆数据在符合当地法规且获得用户许可的前提下得到处理，为智能化服务提供支持。亚马逊云科技还在小鹏总部所在地组建专业技术团队，与研发人员讨论海外应用方案，把全球汽车行业经验用于具体的产品开发。
智能汽车出海已经深入产品交付之后的运营，而中国团队积累的技术优势，要经过本地化系统转化，才能成为海外用户日常使用的体验。数据能不能在当地合规处理，直接决定了 OTA 升级和智能功能能否按时推送给海外车主。云上怎么部署，也就成了品牌在当地兑现承诺的前提。
家电企业也正在面临类似的转变。美的将 Amazon Connect 与自研的 iService 客户关系管理系统打通，它不仅能够及时响应海外用户的来电和咨询，也能把各国的服务数据汇总回总部，便于集中监控和管理全球服务质量。
如今，Agent 又给企业带来了新的机遇与挑战。以海外客服为例，智能体可以根据用户的问题查找企业知识库，沿着既定的售后流程继续处理。企业将这套能力用于多个市场后，当地团队就能共用总部积累的服务经验，减少大量重复工作。
同样的能力搬到欧洲，第一道门槛就是隐私规定：智能体能调取哪些用户信息，调取后存放在哪里，当地法律都有明确约束。每多进入一个国家，就多一套规矩，总部如果不能统一管理，市场开得越多，合规隐患就越大。
出海走得越深，企业越需要把 AI 用进日常经营。而技术带来的效率，最终还是要体现在海外业务的回报上。把同样的投入变成更好的当地服务，也将成为中国企业下一轮竞争的重要优势。
AI 改写跨国经营的方式
做跨国生意的人大多有同感：真正耗时间的往往不是业务，而是部门之间、时区之间的来回沟通。一份补货申请，可能要在海外门店、区域仓库和总部采购之间转上好几轮。如今，Agent 可能会改变这一切：给它一个目标，它就能在授权范围内自己往下推进。
这正是智能体吸引企业的原因。业务扩张往往伴随着管理成本上升，Agent 可以帮助企业提高决策效率，让增长少一些组织上的拖累。
跨境电商 AI 品牌紫讯做的就是这样的产品。它推出的浏览器自动化智能体 BrowserAct，用户只要用自然语言说清需求，就能搭出一个端到端的“数据 Agent”，自动完成跨渠道表单填写、竞品数据抓取、舆情监控这类繁琐工作。不用写代码，结果又准，BrowserAct 的用户规模半年内增长超过300%，处理的工作流达到百万级。
用户涨得快，新的难题也随之而来。工作流随时可能集中涌入，如果每个任务都要等上几分钟才能启动，自动化就失去了意义。紫讯借助 Amazon Bedrock AgentCore 重构了运行架构，任务调度从分钟级缩短到1至2秒，几乎做到“零等待”；费用按 CPU 实际用量计算，运行规模越大，成本效率越明显。
AgentCore 发布仅3周，BrowserAct 就完成上线，面对数百万级工作流，依然在全球保持低延迟和99%的可用性。
跑得快只是第一步。智能体一旦替企业办事，管理者最担心的就是它越权。以采购为例，一项补货建议转为采购订单，必须走既定的审批流程，Agent 也不能例外。亚马逊云科技在 AgentCore 中推出的 Policy 功能，处理的正是这个问题：企业用自然语言写下业务规则，系统自动转换成策略，智能体每一次调用工具都会被实时检查，确保它不越出设定的边界。
试点阶段，一个智能体可以由专人盯着；推广到几十个市场后，靠人盯就不现实了。AgentCore 的评估功能会根据智能体在真实业务中的表现持续打分，在问题大面积影响客户之前把它找出来。规则和考核都交给系统，Agent 才能成为全球业务的日常配置。
在游戏行业，Agent 还打开了新的产品空间。
SEELE 是一家 AI 游戏创作平台。用户选定成熟的游戏原型后，可以通过对话表达自己的想法，AI 在数秒内生成核心玩法，构建可游玩的 3D 世界，让创作者的想象更快成为作品。
支撑这种体验的关键是 Agent。它可以在后台自主拆解创作任务，再调用外部工具完成制作，这让游戏创作的门槛大幅降低。根据亚马逊云科技公布的案例，SEELE 已有超过36.61万名活跃创作者，创建的游戏超过20万款。这样的规模，已经让游戏生成成为平台每天都要稳定交付的服务。
当然，用户越多，SEELE 的压力也越大：每生成一款游戏都要消耗算力，体验和成本必须同时守住。
SEELE AI 由自研模型负责游戏内容与玩法的端到端生成，Amazon Bedrock 为其自动化 AI 研发的提供模型能力接入。亚马逊云科技的架构师协助团队调整缓存设置，降低文本处理的 Token 消耗。模型能力与成本优化结合起来，也让用户规模扩大后的投入变得更加可控。而在 SEELE 迁移到 Amazon EKS 后，自动化能力也帮助应对流量高峰，从而保障了服务稳定性。
Local 向 Global 的跨越，把出海企业的技术突破变成了经营考题。某种程度上，一套成熟的全球服务体系是在帮出海企业“省力”，也在帮它们“省时”。
在陌生市场赢得信任
当一家公司的业务走向更多国家，企业还要在当地建立信任。软件公司 VeloDB 就曾经面对这个问题。
VeloDB 是一家面向企业的实时数据分析服务商。它基于开源数据库 Apache Doris 开发了全托管的云产品，让客户能够及时把最新业务数据用于决策。开源社区帮助它积累了全球开发者的关注，但开发者的关注并不会自动变成海外企业的采购订单。
传统拓展方式要求软件公司逐个寻找海外渠道。但在欧美组建本地销售团队的投入可想而知，品牌信任则要靠长期服务积累。种种成本，都会拉长商业化周期，显然不是最经济的做法。
VeloDB 最终选择让产品上架亚马逊云科技 Marketplace，加入 ISV Accelerate 联合销售计划。它让客户在熟悉的企业软件采购环境中发现产品，沿用清晰的定价和部署信息推进评估。而亚马逊云科技的销售协同，也能帮助 VeloDB 接触海外企业客户。
一家中东头部金融机构通过 Marketplace 采购 VeloDB，商业采购流程在一个月内完成，而传统流程通常需要三至六个月。截至目前，VeloDB 在该平台的订阅销售额同比增长已经超过200%。
一个成熟的采购入口，让 VeloDB 更早站到了海外客户面前。对这类成长型公司而言，成熟渠道节省下来的时间就是金钱。
对买软件的出海企业来说，Marketplace 同样省事。海外团队想尽快用上新的 AI 工具，总部却担心各地支出失控。通过 Marketplace 采购，软件账单统一归集，符合条件的第三方软件支出还能计入企业与亚马逊云科技签订的云消费承诺。海外团队买软件不必层层走流程，总部也看得清每笔预算花在了哪里。
说到底，企业挑选云服务，看的已经不只是技术参数，而是它能不能帮自己更快打开市场。
AI 用得越深，安全问题越现实。智能体要读客户资料、调业务数据，一旦出错，损失的是企业在当地好不容易攒下的信任。亚马逊云科技给出的答案是，Amazon Bedrock 不会用客户的输入和输出训练模型，企业可以自主选择数据存放的区域，访问权限也能按岗位细分到每个人。安全规则和业务系统一起搭好，企业才敢把 AI 放心交给海外团队使用。
在陌生的市场，一家中国公司的信用往往要从零写起。能借用的信任越多，从第一单走到第一百单的路就越短。
借用全球经验，长出本地生意
亚马逊云科技是全球最早提供公有云服务的厂商之一，2006年起对外提供云计算服务。据亚马逊云科技披露，超过80%的财富500强企业采用了其服务。服务过大量跨国公司，它对各行业全球部署中常见的问题也更有熟悉的应对经验。
2013年，亚马逊云科技进入中国，目前在国内有数千家合作伙伴。它熟悉中国企业原有的系统，这些企业的海外方案也不必推倒重来，中国团队的技术积累可以直接带到海外市场。
这种支持还延伸到了 Amazon 的商业生态。中国零售品牌通过 Amazon 开拓海外市场，既利用 Amazon Ads 触达当地消费者，也能用亚马逊物流 FBA 承接履约，不必在每个国家自建仓储和配送。技术服务与商业资源打通之后，企业能够把更多精力用于理解用户和建设品牌，而这两者才是品牌在海外立足的根本。
亚马逊云科技把这套服务方式概括为“三横一纵”。三横解决跨行业客户共同面对的全球经营问题，纵向的行业赋能则深入具体业务，将实践经验转化为可以复用的 AI 方案。通用能力打底，行业经验补上最后一段路，企业才能用更短的时间获得实际回报。
过去的出海模式，是企业每跨越一个市场都要支付学习成本。如今，前人踩过的坑已经沉淀为现成方案，后来者进入新市场时可以少走很多弯路。
回头再看美的那次故障：系统在云上，经理在意大利，接线员在埃及，等着回电的是意大利的消费者。十几个小时就能恢复，靠是一套早已铺到全球的基础设施。中国品牌对海外用户的承诺，正越来越多地托付在这样的系统之上。
过去二十年，中国企业靠成本和效率把产品卖到了全世界。接下来的竞争，比的是谁能在别人的市场里像本地公司一样经营：懂当地的规矩，接得住当地用户的每一通电话。越早把全球现成的基础设施变成自己的经营底座，海外订单就越早变成长期利润。
下一程出海，中国企业要让世界成为长期经营的主场。
